Université d‘Antananarivo Domaine Sciences de la Société Mention- Economie Grade- Master Département Multidisciplinaire en Gestion des Risques et des Catastrophes DMGRC

Mémoire de fin d’études pour l’obtention d’un Diplôme de Master indifférencié en Science du Risque de Catastrophes

CARTOGRAPHIECARTOGRAPHIE DE RISQUES DE RISQUES DE CONTAMINATION DE CONTAMINATION EN ELEMENTS EN ELEMENTS TRACES METALLIQUES (ETM) DES POISSONS TRACESPRODUITS METALLIQUES DANS (ETM) LA DES REGION POISSONS ANALAMANGA PRODUITS DANS LA REGION ANALAMANGA

Présenté par : RAMINOHARISOA Andoniaina Ezra

Les membres du jury :

‐ Président : Mme RAMBININTSAOTRA Saholy Professeur des Universités ‐ Examinateur : Mme RANDRIAMANAMPISOA Holimalala Maître de Conférences ‐ Encadreur : Mme RAVAOARISOA Lantonirina Maître de Conférences ‐ Encadreur professionnel : Mr Jean-Michel MORTILLARO Chercheur en écologie aquatique au CIRAD

Avril 2021

Université d‘Antananarivo Domaine Sciences de la Société Mention- Economie Grade- Master Département Multidisciplinaire en Gestion des Risques et des Catastrophes DMGRC

Mémoire de fin d’études pour l’obtention d’un Diplôme de Master indifférencié en Science du Risque de Catastrophes

CARTOGRAPHIECARTOGRAPHIE DE RISQUES DE RISQUES DE CONTAMINATION DE CONTAMINATION EN ELEMEN TSEN ELEMENTS TRACES METALLIQUES (ETM) DES POISSONS TRACESPRODUITS METALLIQUES DANS (ETM) LA DES REGION POISSONS ANALAMANGA PRODUITS DANS LA REGION ANALAMANGA

Présenté par : RAMINOHARISOA Andoniaina Ezra

Les membres du jury :

‐ Président : Mme RAMBININTSAOTRA Saholy Professeur des Universités ‐ Examinateur : Mme RANDRIAMANAMPISOA Holimalala Maître de Conférences ‐ Encadreur : Mme RAVAOARISOA Lantonirina Maître de Conférences ‐ Encadreur professionnel : Mr Jean-Michel MORTILLARO Chercheur en écologie aquatique au CIRAD

Avril 2021

REMERCIEMENTS

Je souhaite tout d‘abord remercier mes deux co-encadreurs professionnels Dr Jean- Michel Mortillaro (Cirad) et Dr Diana Edithe ANDRIA-MANANJARA (FOFIFA/DRZVP) ainsi que mon encadreur pédagogique Dr Lantonirina RAVAOARISOA de m‘avoir encadré et soutenu au cours de cette étude.

J‘exprime ma gratitude à Professeur RANDRIANALIJAONA Tiana Mahefasoa, directeur du Département Multidisciplinaire de la Gestion des Risques et des Catastrophes (DMGRC/Université d‘Antananarivo), pour ses encouragements durant le parcours. Mes remerciements également à madame Noro VOLOLONIAINA responsable administratif.

Un grand merci à Dr RALINIAINA Modestine chef du Département de Recherches Zootechniques, Vétérinaires et Piscicoles (DRZVP) et Dr Vincent PORPHYRE coordonnateur du projet QualInnov pour leurs aides dans la réalisation de chaque étape de cette étude.

Je remercie vivement : le projet QualInnov qui a financé le mémoire, le FOFIFA/DRZVP pour son accueil pendant le stage, et le Cirad.

Je tiens à exprimer ma profonde reconnaissance à toutes les personnes qui ont participé de près ou de loin dans à la réalisation de cette étude.

Merci également à mes parents qui m‘ont toujours aidé. Sans vous, je n‘y serais pas arrivé.

Enfin, merci à Hoby Nantenaina. Merci pour ta patience, ta présence et ton amour. Sans toi j‘aurais sans doute abandonné il y a longtemps.

Merci !

i

LISTE DES ABREVIATIONS

ACP : Analyse en Composante Principale AFMD : Analyse Factorielle Des Données Mixtes AHP : Analysis Hierarchic Process AI : Activités Industrielles AM : Activités Minières ANOVA : Analysis Of Variance As : Arsenic CCS : Cultures Contre Saison Cd : Cadmium DMGRC : Département Multidisciplinaire en Gestion des Risques et des Catastrophes DRZVP : Département de Recherches Zootechniques, Vétérinaires et Piscicoles ETM : Éléments Traces Métalliques FERT : Fertilisations FOFIFA : Centre National pour la Recherche Appliquée au Développement Rural GRC : Gestion des Risques et des Catastrophes Hg : Mercure INSTAT : Institut National de la STATistique MCDA : MultiCriteria Decision Analysis PNUD : Programme des Nations Unies pour le Développement POP : Polluants Organiques Persistants PPR : Pisciculture Proche Rurale PPU : Pisciculture Proche Urbaine R : Rurale RRC : Réduction des Risques de Catastrophes SRB : Bactéries Sulfato-Reductrices U : Urbaine UNISDR : United Nations International System for Disaster Risk UPDR : Unité de Politique de Développement Rural

ii

LISTE DES TABLEAUX

Tableau 1 : Sources naturelles de Cd ...... 20 Tableau 2 : Sources potentielles en As dans les différents compartiments aquatiques et atmosphériques ...... 23 Tableau 3 : Sources de pollution en Hg dans l‘Environnement ...... 25 Tableau 4 : Liste des facteurs de contamination ETM pris avec les poids qui leur sont attribués ...... 33 Tableau 5 : Répartition des éleveurs selon les différentes pratiques des pisciculteurs qui peuvent être des sources d‘ETM pour les poissons ...... 46 Tableau 6: Concentration minimale, concentration maximale et moyenne ± écart-type (SD) de la concentration (µg/g de MS) en ETM dans les muscles de poissons ...... 48 Tableau 7 : Concentration en ETM dans les muscles de poissons prélevés dans les 29 sites au niveau de la région Analamanga (μg/g de MS) ...... 53 Tableau 8 : Variables quantitatives et qualitative issus de l'enquête sur terrain considérés dans le test statistique AFMD ...... 55 Tableau 9 : Répartition de l‘inertie entre les deux axes (F1x F2) des variables qualitatives.. 56 Tableau 10 : Répartition de l‘inertie entre les deux axes (F1 x F2) de la variable quantitative ...... 56 Tableau 11 : Matrice des corrélations entre les concentrations en ETM obtenus dans les poissons et les scores des risques prédits dans le modèle cartographique MCDA ...... 59

iii

LISTE DES FIGURES

Figure 1: Qualité des eaux usées qui alimente le Marais Masay ...... 3 Figure 2 : Classification périodique des éléments...... 18 Figure 3 : Les flux des ETM dans les zones urbaines ...... 19 Figure 4 : Cycle du Cd dans l'environnement ...... 21 Figure 5 : Cycle du Pb dans l'environnement ...... 22 Figure 6 : Cycle de l'As dans l'environnement ...... 24 Figure 7 : Cycle du Mercure dans l'environnement ...... 27 Figure 8 : Exemple de matrice de comparaison des critères ...... 32 Figure 9 : Procédure schématique de la couple MCDA/SIG ...... 34 Figure 10 : Procédure schématique globale de l‘agrégation des cartes de risque vers la production d'une carte de risque finale ...... 35 Figure 11 : Carte de la région Analamanga ...... 37 Figure 12 : Carte hydrographique de la région Analamanga ...... 39 Figure 13 : Carte de risque de contaminations en ETM dans la région Analamanga ...... 40 Figure 14 : Méthodologie d'échantillonnage ...... 41 Figure 15 : Système rizipiscicole (à gauche) et élevage en étang (à droite) ...... 42 Figure 16 : Matériels de prélèvements ...... 42 Figure 17 : Filetage des poissons ...... 43 Figure 18: Lyophilisation des muscles de poissons ...... 44 Figure 19: Bac à ordure dans le fokontany 67ha (à gauche) et site de la décharge d‘Andralanitra (à droite) ...... 50 Figure 20 : Variation de la concentration moyenne en ETM dans les poissons selon les caractéristiques des zones. A : Hg ; B : Pb ; et C : As ...... 52 Figure 21: Approche graphique de l‘AFMD des résultats d‘enquête et de la moyenne des valeurs de l‘indice de risque calculées pour Cd, Hg, Pb et As selon le plan (F1xF2). Le graphe des individus et des modalités à gauche et le graphe des variables à droite ...... 57 Figure 22 : Représentation simultanée des variables quantitatives et qualitatives ...... 58 Figure 23 : Approche graphique de l‘ACP de la concentration en As, Cd, Pb et Hg des muscles de poissons et les valeurs de l‘indice de risque calculées pour chaque ETM selon le plan (F1xF2). Le graphe des variables à gauche et le graphe des individus à droite...... 59 Figure 24 : Modèles cartographiques prédictifs de risques de contamination en ETM des poissons dans la région Analamanga ...... 61

iv

TABLE DES MATIERES

REMERCIEMENTS ...... i LISTE DES ABREVIATIONS ...... ii LISTE DES TABLEAUX ...... iii LISTE DES FIGURES ...... iv INTRODUCTION ...... 1 Structuration du mémoire ...... 4 CHAPITRE I : CONCEPTS ET DEFINITIONS RELATIFS A LA GRC ECOLOGIQUE 5 Section 1 : Risque ...... 5 Section 2 : Aléas ...... 6 Section 3 : Catastrophe ...... 8 Section 4 : Cartographie des risques de catastrophe ...... 9 Section 5 : Vulnérabilité ...... 10 CHAPITRE II : ASPECTS REGLEMENTAIRES A LA GESTION RATIONNELLE DES SUBSTANCES CHIMIQUES TOXIQUE ...... 12 Section 1 : Conventions Internationales ...... 12 Section 2 : Principes constitutionnels et charte de l’Environnement Malagasy ...... 15 CHAPITRE III : DYNAMIQUE DES ETM DANS L’ENVIRONNEMENT ...... 18 Section 1 : Généralité...... 18 Section 2 : Le Cadmium (Cd) ...... 19 Section 3 : Le plomb (Pb) ...... 21 Section 4 : L’Arsenic (As) ...... 23 Section 5 : Mercure (Hg) ...... 24 CHAPITRE IV : SPATIALISATION DES RISQUES DE CONTAMINATION EN ETM PAR UNE DEMARCHE D'AIDE AUX DECISIONS MULTICRITERES ...... 28 Section 1 : Concepts et définition relatifs à l’aide à la décision ...... 28 Section 2 : Couplage MCDA/SIG comme outil d’aide à la décision ...... 30 CHAPITRE V : VALIDATION DU MODELE CARTOGRAPHIQUE PREDICTIF DES RISQUES DE CONTAMINATIONS EN ETM PAR LE BIAIS D’ANALYSES D’ECHANTILLONS DES POISSONS ...... 36 Section 1 : Présentation de la zone d’étude ...... 36 Section 2 : Approche méthodologique d’échantillonnage ...... 39 Section 3 : Analyse de laboratoire ...... 43 Section 4 : Résultats et discussions ...... 46 CONCLUSION ET PERSPECTIVES ...... 63 RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES ...... 65

v

ANNEXE ...... 77 TABLE DE MATIERES ...... 80

vi

INTRODUCTION

Les écosystèmes urbains et périurbains sont des milieux de plus en plus vulnérables face à la pression humaine et industrielle1. Pour les pays en développement, le déversement des déchets industriels et ménagers dans l‘environnement sont les principales causes de l‘augmentation de la pression exercée sur ces milieux2. De plus, le faible budget alloué à la gestion des déchets, le manque de transparence sur la gestion des finances publiques et l‘inexistence d‘une politique nationale d‘aménagement urbain ne font qu‘aggraver la situation. En effet, divers produits toxiques d‘origine anthropique mettent en danger l‘écosystème des zones urbaines et périurbaines. Les eaux usées qui, dans de nombreux pays du sud, ne sont que peu ou pas traitées, transportent et déversent des polluants (e.g. polluants organiques, polluants chimiques) dans les zones inondables. Ce transfert de polluants favorise ainsi la bioaccumulation d‘éléments toxiques dans les organismes aquatiques situés dans ces milieux et la chaine alimentaire, constituant un risque pour la santé publique3-4.

De 1975 jusqu‘à 2018, les grandes villes de Madagascar ont connu une forte croissance démographique. Placée au premier rang, la capitale a connu une hausse de 823 399 habitants (taux de croissance annuel entre 1975 et 2018 : 2,44 % ; effectif total pour la région Analamanga en 2018 : 1 275 2075. Pour le secteur industriel, entre 2002 et 2016, 150 industries ont été recensées dans la région Analamanga. Ce chiffre correspond à plus de 70 % du nombre total d'industries dans toute la grande ile6. Cependant, malgré une pression industrielle et humaine croissante, la capitale dispose de très peu d‘infrastructures adéquates pour traiter les déchets et les eaux usées. Ils sont rejetés en permanence dans l‘environnement ce qui s‘est traduit par une contamination en éléments traces métalliques (ETM) des produits

1 Guero et al. (2013) ―Evaluation de la Contamination des Sols par les Elements Traces Metalliques dans les Zones Urbaines et Periurbaines de la Ville de Niamey (Niger)‖, Revue des Bioressources, vol. 257, n° 1622, p. 83. 2 Diop et al. (2012) ―Étude de la contamination par les éléments traces métalliques des sédiments côtiers au niveau des points d‘évacuation des eaux usées à Dakar (Sénégal)‖, Revue des sciences de l’eau/Journal of Water Science, vol. 25, n° 3, pp. 277–285. 3 Daby (2006) ―Coastal pollution and potential biomonitors of metals in Mauritius‖, Water, air, and soil pollution, vol. 174, n° 1–4, p. 63. 4 Gouzy et Ducos (2008) ―La connaissance des éléments traces métalliques: un défi pour la gestion de l‘environnement‖, Air pur, p. 2. 5 INSTAT (2019) ―Troisieme recensement general de la Population et de l‘habitation (RGPH-3)‖, p. 27. 6 Rajaonera (2016) ―Évolution de l‘industrie de 1960 à nos jours‖, Syndicat des Industries de Madagascar. atelier, p. 7. 1 issus de l‘agriculture urbaine7. D‘où la question de recherche : la qualité des poissons dans la région Analamanga est-elle compromise par la pollution environnementale ?

À partir d‘un certain seuil, la contamination en ETM génère un risque de catastrophe aussi bien sur les êtres humains que sur les animaux aquatiques, notamment sur les poissons8. Cette contamination peut en outre engendrer des impacts négatifs sur la qualité des produits piscicoles vendus sur les marchés à Antananarivo. Toutefois, la région Analamanga, principale source d'approvisionnement de la capitale en produit frais, est caractérisée par une topographie contrastée avec de nombreux bassins versants et un système hydrographique complexe9. Une cartographie des risques de contamination en ETM dans la chair de poissons issus de la région Analamanga a été réalisée en 201910. Cette carte permet de prédire la diversité des zones à risques sanitaire en vue d'établir un plan de Gestion des Risques et des Catastrophes (GRC) à destination des décideurs politiques et responsables opérationnels dans le cadre des programmes de Réduction des Risques de Catastrophes (RRC). Réalisé dans le cadre du programme de recherches du projet QualInnov II (INTERREG-V) sur les risques sanitaires de la production de poisson en zones urbaines et périurbaines, cette carte vise à proposer, aux décideurs et aux professionnels de la GRC/RRC, un outil reposant sur une modélisation spatialisée par une analyse de décisions multicritères. Toutefois, cette carte a été élaborée sur une base théorique, c'est-à-dire que des facteurs estimés comme responsables en grande partie de la contamination en ETM dans la chair de poissons ainsi que dans l‘environnement sont identifiés11. Des professionnels dans le domaine de la gestion de l‘environnement, par le biais de leurs propres jugements de valeurs, attribuent ensuite à chaque facteur un poids (dire d'experts) par comparaison deux à deux. En effet, les zones à risques de contamination en éléments traces métalliques en Analamanga ont été spatialisés par une démarche hypothético-déductive. Cette démarche scientifique est construite à partir d'hypothèses induites de la bibliographie, d‘analyses cartographiques et statistiques, permettant d'identifier et d'évaluer des facteurs de risques. Cependant, une validation est nécessaire afin de vérifier la cohérence de cette carte prédictive de risques par rapport à la réalité. Par conséquent, la présente étude vise principalement à valider ce modèle

7 Andria-Mananjara et al. (2018) ―Characterization of freshwater fish quality in the Tanjona surrounding Antananarivo: Utilization of trace metals and stables isotopes (δ13C & δ15N)‖, in. World Aquaculture Society, p. 1. Consulté sur http://agritrop.cirad.fr/584678/ le 03/02/20. 8 Katemo Manda et al. (2010) ―Evaluation de la contamination de la chaîne trophique par les éléments traces (Cu, Co, Zn, Pb, Cd, U, V et As) dans le bassin de la Lufira supérieure (Katanga/RD Congo)‖, Tropicultura, vol. 28, n° 4, p. 246. 9 UPDR (2003) ‗Monographie de la région d‘Antananarivo‘, Ministere de l’Agriculture de l’Elevage et de la Peche, p. 21. 10 Rakotoarisoa et al. (2019) ―Analamanga, cartographie de prédiction de risque des contaminatins en ETM dans la chair de poissons en. Antananarivo‖, p. 53. 11 Rakotoarisoa et al. (2019), Op. Cit p. 46. 2 cartographique prédictif à travers des analyses d‘ETM dans des échantillons de poissons, constituant des données quantitatives sur la contamination.

Les objectifs spécifiques de ce travail sont :

- D'évaluer la contamination en ETM dans la chair de poissons échantillonnés dans la région Analamanga, en tenant compte du niveau de risque prédit dans la première étude ; - De vérifier la cohérence entre les facteurs de risques identifiés et le niveau de contamination des poissons en ETM ; - De valider le modèle cartographique.

Figure 1: Qualité des eaux usées qui alimente le Marais Masay

Source : Auteur, 2020

3

Structuration du mémoire

L‘étude commence par l‘énoncé des terminologies qui fondent la GRC (Chapitre 1). Celles-ci résument quelques idées-forces tirées de l‘examen de la littérature. Cette partie plus conceptuelle est essentielle pour le cadrage de la présente étude.

Le Chapitre 2 définit les cadres règlementaires de références internationaux et nationaux, sur lesquels s‘appuie la gestion des pollutions chimiques, à savoir la convention internationale de Rio en 199212 et la convention de Stockholm sur les polluants organiques persistants (POP)13, ainsi que la charte de l‘environnement malagasy14, la loi sur la politique de gestion et de contrôle des pollutions industrielles15 et la loi relative à l‘urbanisme et à l‘habitat à Madagascar16. La connaissance de ces règlements établit un lien entre les facteurs de pollution et les problèmes écologiques qu‘ils présentent vis à vis de l'environnement, en particulier la bioaccumulation des ETM dans les poissons d‘eau douce, notamment le tilapia et la carpe.

Les dynamiques des ETM (Cadmium, Mercure, Plomb, et Arsenic) dans l‘environnement, ainsi que leurs transferts vers le milieu aquatique sont ensuite présentées par le Chapitre 3. La partie suivante rappelle la démarche théorique, basée sur la modélisation spatialisée à travers une analyse de décisions multicritères, sur laquelle le modèle cartographique productif a été élaboré (Chapitre 4).

Vient ensuite la validation de ce modèle cartographique par le biais d‘analyses d‘échantillons des poissons, qui est l‘objectif ultime de cette étude (Chapitre 5). Toutefois, il est noté dès le début que ce dernier chapitre est considérablement plus long que ceux d‘avants, ceci à cause des traitements des données.

12 United Nations (1992) ―Agenda 21‖, p. 351. Consulté sur https://sustenabledevelopment.un.org/content/document/Agenda21.pdf le 13 avril 2020. 13 Mbengue (2001) ―La Convention de Stockholm sur les polluants organiques persistants‖, L’Observateur des Nations Unies, vol. 11, pp. 67–87. 14 Ministère de l‘Environnement et du Développement Durable (2019) ―Loi n°2015-003 du 20 janvier 2015 portant la Charte de l‘Environnement Malagasy actualisé‖, p. 14. Consulté sur https://www.environnement.mg/publication/charte-de- lenvironnement-malagasy/ le13 avril 2020. 15 Primature, CNGIZC, ―Loi n°99-021 du 19 août 1999 sur la politique de gestion et de contrôle des pollutions industrielles‖, p. 35. Consulté sur https://www.primature.gov.mg/cngizc_id=55 le 15 avril 2020. 16 EDBM (2017) ―Loi n° 2015- 052 relative à l‘Urbanisme et à l‘Habitat‖, p. 51. Consulté sur https://edbm.mg/wp- content/uploads/2017/12/L2015-052UH.pdf le 15 avril 2020. 4

CHAPITRE I : CONCEPTS ET DEFINITIONS RELATIFS A LA GRC ECOLOGIQUE

Les quelques définitions mentionnées ci-dessous ont été sélectionnées pour leur utilité dans l‘étude :

Section 1 : Risque

Selon Motet (2010), l‘évolution du concept de risque a commencé par la considération simultanée de la définition donnée au terme sécurité et danger. Il définit la sécurité comme étant « une situation dans laquelle le danger est absent » et le danger comme « une source potentielle de dommage (évènement dangereux) pouvant affecter une cible ». L‘analyse de ces définitions donne un premier aperçu global de la définition du concept de risque : « la présence d’une cible dans le champ d’un danger »17.

Toutefois, bien qu‘il soit difficile d‘obtenir des renseignements précis sur la survenue d‘un évènement dangereux, la Commission européenne (2000) a introduit le mot « probabilité » dans sa définition du risque. Elle a défini le risque comme « la probabilité que survienne un élément dangereux et la sévérité de ses conséquences »18.

La définition donnée par l‘United Nations International Strategy for Disaster Risk (UNISDR) est facilement à comprendre : « le risque est la combinaison de la probabilité d’un événement et de ses conséquences négatives »19.

Le Programme des Nations Unies pour le Développement (PNUD) défini le risque comme étant « la probabilité de l’apparition d’événements nuisibles (morts, blessés, biens, moyens de subsistance, rupture de l’activité économique, ou dommages causés à l’environnement) suite à des interactions entre des aléas naturels ou anthropiques et des

17 Motet, G. (2010), ―Le concept de risque et son évolution‖, in Annales des Mines-Responsabilite et environnement. ESKA, p. 32. 18 European Commission (2000), ―First report on the harmonisation of risk assessment procedures‖, p. 31, consulté sur http://ec.europa.eu/food/fs/sc/ssc/out83_en.pdf le 28 mars 2020. 19 UNISDR (2009) ―Terminology on disaster risk reduction‖, Geneva, Switzerland, p. 25. 5 conditions de vulnérabilité »20. Ces évènements sont caractérisés par leur ampleur, leur fréquence et leur durée21.

La formule utilisée par Giardino (2018) a été présenté dans cette étude pour mieux expliquer le terme risque22.

Risque = Aléa * Vulnérabilité * Exposition

Cette formule non arithmétique s‘explique comme suit : le risque est le résultat de la combinaison de l‘aléa, de la vulnérabilité et de l‘exposition.

Section 2 : Aléas

Les conceptualisations du terme aléas ont non seulement évolué au fil du temps, mais reflètent également l‘approche des différentes disciplines impliquées dans leur étude. En ce sens, un aléa peut être exprimé comme :

« Une condition ou une situation qui a le potentiel de nuire aux personnes, aux biens ou à l’environnement »23.

« Un processus ou un évènement survenant naturellement ou induit par l’homme, susceptible de créer une perte »24.

« Une menace ou une condition pouvant entrainer la perte de vies humaines ou provoquer une défaillance des systèmes naturels, modifiés ou humains »25.

Cependant, la définition sensée être appliquée universellement est celle de l‘UNISDR : « un phénomène dangereux, une substance, activité humaine ou condition pouvant causer des pertes de vies humaines, des blessures ou d’autres effets sur la santé, des dommages aux

20 PNUD (2004) Rapport mondial : La réduction des risques de catastrophes un défi pour le développement. Bureau pour la prevention des crises et le relèvement 1 UN Plaza, New York, NY 10017, États-Unis: Programme des Nations Unies pour le développement (PNUD), p. 138. 21 Alwang et al. (2001) ―Vulnerability: a view from different disciplines‖, Social protection discussion paper series, vol. 115, p. 60. 22 Giardino et al. (2018), ―Coastal hazard risk assessment for small islands: assessing the impact of climate change and disaster reduction measures on Ebeye (Marshall Islands)‖, Regional Environmental Change, vol. 18, n° 8, pp. 2242. 23 Strachan (1984) ―Engineering risk: Report of the President‘s task committee on professional practice and risk‘‖, Engineering Risk: Report of the President’s Task Committee on Professional Practice and Risk. Institution of Professional Engineers New Zealand, p. 95. 24Smith (1996) ―Environmental hazards: assessing risk and reducing disaster‖ London: Routledge, n° 2, p. 11. 25 Tsakiris (2007) ―Practical application of risk and hazard concepts in proactive planning‖, European Water, vol. 19, n° 20, p. 48. 6 biens, des pertes de moyens de subsistance et des services, des perturbations socio- économiques, ou des dommages à l’environnement »26. Il existe deux types d‘aléas, selon cause :

- Aléas naturels

- Aléas anthropiques

2.1 Aléas naturels

Le terme aléas naturels implique « la survenue d’une condition ou d’un phénomène naturel, qui menace ou agit de manière dangereuse dans une espace et un temps définis »27.

« Un processus ou phénomène naturel qui évolue dans la biosphère et qui est potentiellement destructif »28.

La définition de Tamru (2002) est plus facile à comprendre. Pour lui, l‘aléa naturel est « un phénomène naturel tels que le cyclone, le tremblement de terre, etc. se rapporte à la manifestation probable d’une catastrophe »29.

L‘UNISDR écrit : « Processus ou phénomène naturel (e.g. cyclones, tremblement de terre, éruption volcanique, etc.) qui peuvent causer des pertes de vies humaines, des dommages aux biens, la perte de moyens de subsistance et de services, des perturbations socio-économiques, ou des dommages à l’environnement »30.

2.2 Aléas anthropiques

Un aléa anthropique est un aléa provoqué par l‘homme. Selon l‘UNISDR « Il provient des conditions technologiques ou industrielles incluant des accidents, des procédures dangereuses, des défaillances d’infrastructure, ou des activités humaines spécifiques, qui peuvent causer des pertes de vies, des blessures, des maladies ou d’autres impacts sur la santé, des dommages matériels, des pertes de moyens de subsistance et de services, des

26 UNISDR (2009), Op. Cit p. 4. 27 Alcántara-Ayala (2002) ―Geomorphology, natural hazards, vulnerability and prevention of natural disasters in developing countries‖, Geomorphology. Vol. 47, n° 2–4, p. 108. 28 PNUD (2004), Op. Cit p. 138. 29 Tamru (2002) ―L‘émergence du risque d‘inondation à Addis-Abeba : pertinence d‘une étude des dynamiques urbaines comme révélatrices d‘un processus de vulnérabilisation/The rise of flood risk in Addis-Ababa: the relevance of the study of urban dynamics as an indicator of ‖, Annales de géographie. p. 615. 30 UNISDR (2009), Op. Cit p. 7. 7 perturbations économiques et sociales, ou des dégâts environnementaux »31. Il s‘agit par exemple, des pollutions industrielles, des déchets ménagers, des déversements de produits phytosanitaires dans l‘environnement32, les feux de forêt ou feux de brousse.

Section 3 : Catastrophe

Thom et Godin ont la même perception du mot catastrophe. Pour Godin (2009), la catastrophe est « le comportement désordonné en rupture avec l’ordre qui semble réagir la conduite (adaptative) de l’individu dans son milieu familier »33. Thom (1983), la considère comme un « type de discontinuité qu’un système dynamique doit franchir pour passer d’une région de son déploiement dans une autre »34.

La définition donnée par le GIEC en 2012 dans son rapport sur la gestion des risques de catastrophes et de phénomènes extrêmes pour les besoins de l‘adaptation au changement climatique est le plus utilisée :

« Grave perturbation du fonctionnement normal d’une population, d’une société due à l’interaction de phénomènes physiques dangereux avec des conditions de vulnérabilité sociale, qui provoque sur le plan humain, matériel, économique ou environnemental de vastes effets indésirables, nécessitant la prise immédiate de mesures et exigeant parfois une assistance extérieure pour le relèvement »35.

Catastrophe écologique

L‘économiste Chevé (2000), suppose qu‘une catastrophe écologique se produit lorsque le stock de pollution dépasse le seuil critique. Cependant, aucune étude scientifique n‘a été jusqu‘à présent en mesure de donner une valeur précise à ce seuil critique. De plus, la concrétisation d‘un risque de catastrophe écologique peut conduire à la destruction du système productif initial des individus, qui se voient contraints de retourner à un mode de vie primitif36. D‘après une autre définition, « une catastrophe écologique est un événement dont

31 UNISDR (2009), Op. Cit p. 8. 32 Boudoukha et al.(2012) ―Impact d‘une pollution anthropique et d‘une contamination naturelle sur la qualité des eaux du barrage de Zit Emba. Est algérien‖, La Houille Blanche, n° 4–5, pp. 34–41. 33 Godin (2009) ―Ouvertures à un concept: la catastrophe‖, Le Portique. Revue de philosophie et de sciences humaines. Association Les Amis du Portique, n° 22, p. 3. 34 Thom (1983) ―De la Théorie des Catastrophes à la Métaphysique‖. Flammarion, p. 7. 35 GIEC (2012) ―Rapport spécial sur la gestion des risques de catastrophes et de phénomènes extrêmes pour les besoins de l‘adaptation au changement climatique: résumé à l‘intention des décideurs‖, world meteorological organization. Groupe intergouvernemental d‘experts sur l‘évolution du climat GIEC, p. 4. 36 Chevé (2000) ―La croissance optimale d‘une économie confrontée à un risque de catastrophe écologique‖, Économie & prévision, vol. 143, n° 2, p. 70. 8 les conséquences sont considérables sur la structure et le fonctionnement des écosystèmes affectés, provoquant une dégradation importante, parfois irréversible, des ressources naturelles biologiques »37. Si on se réfère à ces deux références, une catastrophe écologique peut provoquer alors un bouleversement grave et souvent irréversible tant pour l'écosystème lui-même que pour l'économie en général. En outre, il est clair dans ces définitions qu‘il y a une tendance à inclure les évènements physiques comme cause de la catastrophe écologique.

Section 4 : Cartographie des risques de catastrophe

La cartographie des risques de catastrophe est un mode de représentation et de hiérarchisation des risques majeurs38. Cette hiérarchisation s‘appuie sur la probabilité de survenue, l‘impact potentiel, et ou le niveau actuel de maitrise du risque39. Elle est une composante essentielle du processus de gestion des risques. L‘objectif de la spatialisation des risques est de disposer d‘un état des lieux global des vulnérabilités pour l‘ensemble des champs d‘activité40-41.

Carence en cartographie des risques due aux aléas anthropiques

Les risques causés par les aléas naturels (e.g. inondations, glissement des terrains, cyclones), ont depuis plusieurs années, fait l‘objet de représentations cartographiques diverses et approfondies et mobilisent souvent des moyens importants de recherche et de mise en œuvre. Rien de tel, et de loin, pour les risques anthropiques42. De même pour la contamination en ETM, Madagascar ne dispose pratiquement pas d'une cartographie d‘ensemble de ce phénomène. En effet, aucune action RRC n‘a encore été mise en œuvre jusqu‘à présent par les différents acteurs concernés, afin de maitriser cet aléa anthropique.

D‘après Steinberg (1993), cette carence en cartographie des risques anthropiques, s‘agit d‘un sujet délicat sur le plan politique. En outre, presque toutes les actions menées dans le cadre de la GRC/RRC par les acteurs gouvernementaux et non gouvernementaux sont

37 Ramade (1987) ―Les catastrophes écologiques‖, Mc Graw-Hill, consulté sur https://www.universalis.fr/encyclopedie/catastrophe-ecologique, le 22 février 2020. 38 Nogueira et Berthoux (2016) ―Cartographie des risques‖, Transfusion Clinique et Biologique, vol. 23, n° 4, p. 266. 39 Allou et El Harti (2018) ―Cartographie de la gestion des risques de la prédésinfection des dispositifs médicaux en milieu hospitalier. Cas de la stérilisation centrale de l‘hôpital Ibn Sina, Rabat‖, Le Pharmacien Hospitalier et Clinicien. Vol. 53, n° 4, p. 282. 40 Moulaire (2007) ―La cartographie des risques, un outil de management des risques en établissement de santé‖, Risques & qualité en milieu de soins, n° 4, pp. 221–228. 41 Sfez (2012) ―Cartographie des risques: un état des lieux: Cartographie des risques GRD et médico-social Sécurité des soins au Québec‖, Risques & qualité en milieu de soins, n° 3, pp. 152–156. 42 Steinberg (1993) ―Le rôle de la cartographie dans la gestion des risques technologiques en milieu urbain‖, in Annales de géographie, pp. 175–181. 9 focalisées dans les actions humanitaires. Pendant de nombreuses années, la réduction des risques de catastrophes écologiques, notamment d‘origine anthropique, n‘avait pas leurs faveurs43. Ils ont tendances à minimiser, voire à cacher, la vraie nature des dangers qui menacent l‘écosystème44.

Section 5 : Vulnérabilité

La définition du terme vulnérabilité et exposition sont souvent confondues. Veyret et Reghazza (2006) expriment que sur le plan théorique, le concept « vulnérabilité » est mal ou insuffisamment défini. Selon les deux auteurs, généralement, les définitions données à la vulnérabilité sont limitées à l‘intérieur du champ restreint de la zone d‘exposition directe et ne prennent pas en compte les effets induits à long terme. Or, les conséquences de l‘aléa peuvent se propager rapidement au-delà du point d‘impact initial45. Leone et Vinet (2006) trouvent qu‘entre l‘expression vulnérabilité et exposition existe une nuance qui mérite bien d‘être expliqué. Pour eux l‘exposition est la coïncidence spatiale entre les enjeux et l‘aléa d‘où la notion de zone à risque. Par contre, une usine peut être vulnérable aux inondations sans y être exposée que si la route qui l‘approvisionne en matières premières est coupée par le débordement d‘un cours d‘eau46.

L‘UNISDR (2009) définit la vulnérabilité comme suit : « les conditions déterminées par des facteurs ou des processus physiques, sociaux, économiques et environnementaux qui augmentent la susceptibilité d'un individu, d'une communauté, de ses biens ou de ses systèmes aux impacts des dangers »47. De ce fait, la vulnérabilité est donc fonction de l‘exposition aux aléas, de la probabilité de survenance de ces derniers et de son ampleur, ainsi que la capacité de chaque actif (e.g. économie, sociale et écologie) à les faire face.

En outre, le projet ESPON Hazards (2004) reconnait trois dimensions de vulnérabilité48 : économique, sociale et écologique. Toutefois, cet examen bibliographique se

43 Stone (1996) ―La Convention de Rio de 1992 sur la diversité biologique‖, Le droit international face à l’éthique et à la politique de l’environnement, Genève, Georg, pp. 119–133. 44 Steinberg (1993), Op.cit. p. 178. 45 Veyret et Reghezza (2006) ―Vulnérabilité et risques. L‘approche récente de la vulnérabilité‖, in Annales des mines, p. 11. 46 Leone et Vinet (2006) ―La vulnérabilité, un concept fondamental au cœur des méthodes d‘évaluation des risques naturels‖, la «Vulnérabilité des sociétés et territoires face aux menaces naturelles», Ouvrage collectif sous la direction de Leone F. et Vinet F., Géorisques, vol. 4, p. 10. 47 UNISDR (2009), Op. Cit p. 30. 48 Kumpulainen (2006) ―Vulnerability concepts in hazard and risk assessment‖, Special paper-Geological Survey of Finland. Citeseer, vol. 42, p. 65. 10 concentre surtout sur la vulnérabilité dans sa dimension écologique plutôt que dans sa dimension économique ou sociale.

Concept relatif à la vulnérabilité dans sa dimension écologique

L‘analyse du concept vulnérabilité dans sa dimension écologique nécessite la maitrise du concept écologique. Ramade (2009) indique que la première définition du terme « écologie » a été donnée par Haeckel en 1866 : « science globale des relations des organismes avec leur monde extérieur environnant dans lequel nous incluons au sens large toutes les conditions d’existence »49. En tant que tel, la science de l‘écologie étudie tous les processus interdépendants et interconnectés qui génèrent l‘équilibre pour l‘écosystème ou l‘environnement. Cet équilibre est fonction de la densité « perturber la densité ou la diversité des parties du tout peut mettre en danger la survie de tout »50, d‘où la notion de vulnérabilité dans la dimension écologique.

La vulnérabilité des écosystèmes ou de l‘environnement peut être donc considérée comme « le potentiel d’un écosystème à moduler sa réponse aux facteurs de stress dans le temps et dans l’espace »51. Bricage (2000) souligne que ces facteurs de stress proviennent généralement de la pression humaine sur l‘environnement : « l’homme, par ses activités déstabilisantes, modifie, à tous les niveaux d’organisation et d’intégration du vivant, la répartition des flux de matière et d’énergie, en équilibres contrôlées […] avant sa présence »52. Plus important encore, ces activités déstabilisantes, dit-il, peuvent entrainer la désintégration des réseaux trophiques au sein d‘un biosystème.

Cependant, il reste très difficile d‘évaluer la vulnérabilité écologique par rapport aux aléas anthropiques ou naturels. Aucun indicateur spécifique, tel que le PIB et le taux de chômage qui mesure la santé globale d‘une économie, n‘a jusqu'à présent été utilisé pour mesurer la vulnérabilité écologique53. Pour combler cette lacune, chaque auteur adopte sa propre méthode d‘évaluation. Toutefois, dans cette étude, l‘approche appelée « Aide à la décision multicritère spatialisée » 54 a été choisie.

49 Ramade (2009) ―Eléments d‘écologie: écologie fondamentale‖. Dunod, vol. 4, p. 2. 50 Bricage (2000) ―La survie des organismes vivants‖, Atelier AFSCET “Systémique & Biologie, p. 3. 51 Williams et Kapustka (2000) ―Ecosystem vulnerability: a complex interface with technical components‖, Environmental Toxicology and Chemistry: An International Journal, vol. 19, n° 4, p. 1056. 52 Bricage (2000), Op. Cit p. 4. 53 Beroya-Eitner (2016) ―Ecological vulnerability indicators‖, Ecological indicators, vol. 60, p. 331. 54 Linkov et al. (2006) ―From comparative risk assessment to multi-criteria decision analysis and adaptive management: Recent developments and applications‖, Environment international, vol. 32, n° 8, pp. 1072–1093. 11

CHAPITRE II : ASPECTS REGLEMENTAIRES A LA GESTION RATIONNELLE DES SUBSTANCES CHIMIQUES TOXIQUE

Par l‘utilisation et la manipulation des produits chimiques, il résulte le rejet de polluants incluant les ETM dont les impacts environnementaux résultant de leur toxicité et dangerosité ont été mis en évidence et communément admis dans la littérature. Ce déversement de produits chimiques toxiques est plus évident en zone urbaine où le nombre d‘activités industrielles et la densité de population y sont très élevés55. Face à cette situation qui menace la santé environnementale et humaine, des dispositions règlementaires auxquelles ces activités sont soumises sont en vigueur à Madagascar (qu'elles soient directes ou indirectes) : les conventions des Nations Unies sur la protection de l‘environnement, mais aussi la loi n° 2015-003 portant charte de l‘environnement Malagasy actualisée, la loi n° 99-021 du 19 aout 1999 sur la politique de gestion et contrôle des pollutions industrielles et la loi n° 2015-052 relative à l‘urbanisme et à l‘habitat.

Section 1 : Conventions Internationales

La république de Madagascar est signataire d‘un certain nombre de traités et de conventions internationales, dont une grande partie concerne la protection de l‘environnement, notamment :

- La ratification de la convention de Rio (1992) sur la diversité biologique autorisée par la loi n° 95-013 du 09 août 1995 ;

- La ratification de la convention de Stockholm (2001) sur les pollutions organiques persistants (POP), autorisée par la loi n° 2005-004.

1.1 Les conventions de Rio (1992) sur la protection de l’environnement

A la fin du XIXe siècle, une prise de conscience des risques que présentent l‘exploitation irrationnelle des ressources naturelles pour l‘environnement et le bien-être des générations futures a été constatée dans le monde. Ce sujet a même été placé au rang des préoccupations internationales en 1992 lors du sommet de la planète terre qui s‘est tenu à Rio

55 Metzger (1994) ―Contribution à une problématique de l‘environnement urbain‖, Cahiers des Sciences Humaines, vol. 30, n° 4, p. 600. 12 de Janeiro. Au cours de ce sommet, 179 pays incluant Madagascar ont adopté un plan d‘action connu sous le nom « Action 21 », non juridiquement contraignante, mais faisant autorité, pour un consensus mondial sur la gestion écologiquement rationnelle de l‘environnement56. En effet, l‘Agenda 21 est constitué par : « un ensemble cohérent de principes pour aider les gouvernements et autres autorités à mettre en œuvre des politiques et des programmes orientés vers le développement durable ». Ce plan d‘action est considéré comme cadre règlementaire et référence mondial en matière de protection de l‘environnement.

Toutefois, l‘implication de la convention de Rio sur la gestion des produits chimiques toxiques a été notée dans le Chapitre 19 de l‘agenda 2157. Il y est écrit : « la contamination à grande échelle par des substances chimiques, avec ses graves atteintes à la santé, aux structures génétiques, à la reproduction et à l'environnement, s'est poursuivie ces dernières années dans certaines des principales zones industrielles du monde. L'assainissement de ces zones nécessitera de gros investissements et la mise au point de nouvelles techniques. On commence seulement à comprendre les effets à longue distance de la pollution, lesquels peuvent se faire sentir sur les processus chimiques et physiques fondamentaux de l'atmosphère et du climat de la Terre, et à reconnaître l'importance de ces phénomènes ». Face à ces problèmes, les Nations Unis recommandent à ses pays membres de redoubler leurs efforts aux niveaux national et international pour réaliser une gestion écologiquement rationnelle de ces produits. Elles fixent six objectifs :

- Élargissement et accélération de l‘évaluation internationale des risques chimiques ;

- Harmonisation de la classification et de l‘étiquetage des produits chimiques ;

- Échange d‘informations sur les produits chimiques et les risques chimiques ;

- Mise en place de programmes de réduction des risques ;

- Renforcement des moyens et capacités dont dispose chaque pays pour gérer les produits chimiques ;

- Prévention du trafic international illicite des produits toxiques et dangereux.

56 Gautier (1999) ―Rio Conference de (1992)‖, Encyclopedia Universalis, consulté le sur https://www.universalis.fr/encyclopedie/rio-conference-de/ le 15 avril 2020. 57 United Nations (1992), Op. Cit p. 226. consulté sur https://sustenabledevelopment.un.org/content/document/Agenda21.pdf le 13 avril 2020. 13

1.2 Convention de Stockholm (2001) sur les pollutions organiques persistants (POP)

Les POPs sont soit présents dans les pesticides, soit consommés dans l‘industrie, ou générés comme sous-produits au cours de différents processus industriels58. D‘autre part, ils sont bien connus pour leurs effets dangereux sur la santé humaine et leur capacité à se bioaccumuler dans les organismes vivants, en particulier chez les poissons qui sont une source essentielle de protéines pour l‘homme59. Les POPs sont également en mesure de transférer le long de la chaine trophique60.

Pour remédier à cette situation, la convention de Stockholm sur les polluants organiques persistants a été adoptée le 22 mai 2001 à Stockholm (Suède) et entrée en vigueur le 17 mai 200461. Pour Madagascar, l‘Assemblée Nationale et le Senat Malagasy par la loi n° 2005-004 ont autorisés la ratification de cette convention62.

La convention POP suit le processus de l‘action 21 au chapitre 19 de la déclaration de Rio sur l‘environnement et le développement durable63. Elle affirme et reconnais dans son préambule que « les polluants organiques persistants possèdent des propriétés toxiques, résistent à la dégradation, s’accumulent dans les organismes vivants et sont propagés par l’air, l’eau et les espèces migratrices […] ». Elle est aussi « […] consciente de la nécessité de prendre des mesures au niveau mondial concernant les polluants organiques persistants ». Par la suite, la convention de Stockholm par son Article 3, Article 5, et Article 6 stipule les mesures propres à réduire ou à éliminer les rejets résultant d‘une production et d‘une utilisation intentionnelles des POPs. La liste des substances chimiques concernées par ces mesures est dressée dans les annexes A, B et C de la convention64.

En outre, L'article 11 de la convention prévoit que « les États parties (Article 2) appuient et renforcent, dans la mesure de leurs moyens, des organisations, réseaux et

58 Mbengue (2001), Op. Cit p. 69. 59 Focardi et al. (1998) ―Bioaccumulation and biomarker responses to organoclorines, polycyclic aromatic hydrocarbons and trace metals in Adriatic Sea fish fauna‖, Rapport Commissione Internationale Mer M! editerran! ee, vol. 35, pp. 256–257. 60 Benguedda (2012) ―Contribution à l‘étude de la bioaccumulation métallique dans les sédiments et différents maillons de la chaine trophique du littoral extrême ouest algérien‖, p. 1. 61 Nations Unies (2004) ―Covention de Stockholm POPs‖, consulté sur https://www.un.org/press/fr/2004/PNUE122.doc.htm le 28 avril 2020. 62 FAO, ―Loi n°2005-004 autorisant la ratification de la Convention de Stockholm sur les Polluants Organiques Persistants‖, consulté sur https://extwprlegs1.fao.org/docs/pdf/mad142827.pdf le 25 avril 2020. 63 Nations Unies (2004), Op. Cit p. 3, consulté sur https://www.un.org/press/fr/2004/PNUE122.doc.htm le 28 avril 2020. 64 Nations Unies (2004), Op. Cit pp. 29–49, consulté sur https://www.un.org/press/fr/2004/PNUE122.doc.htm le 28 avril 2020. 14 programmes internationaux ayant pour objet de définir, de conduire, d'évaluer et de financer la recherche, la collecte de données et la surveillance, des activités nationales et internationales visant à renforcer les capacités nationales de recherche scientifique et technique en particulier dans les pays en développement et les pays à économie de transition. »65.

Section 2 : Principes constitutionnels et charte de l’Environnement Malagasy

2.1 Constitution de la République de Madagascar

La constitution de la République de Madagascar mentionne les articles suivants :

Art. 37. L'Etat garantit la liberté d'entreprise dans la limite du respect de l'intérêt général, de l'ordre public, des bonnes mœurs et de l'environnement66.

Art. 95. […] La loi détermine les principes généraux […] de la protection de l’environnement […]67.

2.2 Charte de l’environnement Malagasy

La loi n° 2015-003 portant charte de l‘environnement Malagasy actualisée, fixe les règles et principes fondamentaux de la gestion de l‘environnement qui sont stipulés ci-dessous :

Art. 3. La Charte de l’Environnement Malagasy a pour objectifs de reconnaitre l’environnement comme une composante clé du patrimoine de la nation et est donc à la base de la génération durable de bien-être économique et social […]68.

Art. 10. Par application du principe du pollueur-payeur, selon lequel les frais résultants des mesures de prévention, de réduction de la pollution, de lutte et de compensation contre celle-ci doivent être supportés par le pollueur […]69.

65 Nations Unies (2004), Op. Cit p. 16, consulté sur https://www.un.org/press/fr/2004/PNUE122.doc.htm le 28 avril 2020. 66 HCC (2015), ―Constitution de la quatrième République‖, p. 7, consulté sur www.hcc.gov.mg/wp- content/uploads/2015/09/CONSTITUTION-IV.pdf le 29 avril 2020. 67 HCC (2015), Op. Cit p. 21, consulté sur www.hcc.gov.mg/wp-content/uploads/2015/09/CONSTITUTION-IV.pdf le 29 avril 2020. 68 Ministère de l‘Environnement et du Développement Durable (2019), Op. Cit p. 5, consulté sur https://www.environnement.mg/publication/charte-de-lenvironnement-malagasy/ le13 avril 2020. 69 Ministère de l‘Environnement et du Développement Durable (2019), Op. Cit p. 9, consulté sur https://www.environnement.mg/publication/charte-de-lenvironnement-malagasy/ le13 avril 2020. 15

Art. 14. Par application du principe de participation du public, chaque citoyen doit avoir accès aux informations relatives à l’environnement, y compris celles relatives aux substances et activités dangereuses. Le public doit être impliqué dans les décisions dans le cadre de mesures législatives efficaces. Il a également la faculté de participer à des décisions.

2.3 Explication du terme « pollution industrielle », « pollution du milieu récepteur » et « pollution atmosphérique » du point de vue juridique

La loi n° 99-021 du 19 Août 1999 sur la politique de gestion et de contrôle des pollutions industrielles stipule que :

Art. 4. Il y a pollution industrielle lorsque l'environnement est altéré dans sa composition par la présence d’une substance polluante ayant comme origine une activité industrielle qui lui fait subir des modifications quantitatives et qualitatives […]70.

Art. 24. Il y a pollution du milieu récepteur quand il y a émission de substances provenant de rejets d'installations industrielles qui, par leur nature, leur degré de concentration et leur persistance, déséquilibrent et dégradent le milieu récepteur, créent des inconvénients ou des dangers pour la santé, […], altèrent les écosystèmes aquatiques, […]71.

Art. 34. II y a pollution atmosphérique quand il y a émission dans l’air de substances polluantes, fumées, poussières, gaz toxiques ou corrosifs, odeurs pouvant porter atteinte à la santé de l’homme et à la qualité de l’environnement72.

En outre, la loi n° 99-021 du 19 Août 1999 est aussi relative à la prévention et à la réduction intégrée de toutes les sources de pollution industrielle. Cette loi traite de façon globale l‘ensemble des risques liés aux activités industrielles qui pourraient endommager l‘environnement.

Art. 11. La gestion et le contrôle des pollutions industrielles comportent un ensemble de mesures relatives aux activités industrielles ou le cas échéant, artisanales, et aux

70 MICA (2020), Op. Cit p. 2, Consulté sur https://www.mica.gov.mg/wp-content/uploads le 15 avril 2020. 71 MICA (2020), Op. Cit p. 2, Consulté sur https://www.mica.gov.mg/wp-content/uploads le 15 avril 2020. 72 MICA (2020), Op. Cit p. 2, Consulté sur https://www.mica.gov.mg/wp-content/uploads le 15 avril 2020. 16

établissements, installations ou exploitations de caractère industriel présentant des causes de dangers, des inconvénients ou de risques de toute nature […]73.

2.4 Loi relative à l’urbanisme et à l’habitat fixant la gestion des eaux usées industrielles et ménagères.

La loi n° 2015-052 relative à l‘urbanisme et à l‘habitat se pose comme une balise pour freiner le déversement de déchets toxique dans les milieux récepteurs naturels, notamment le milieu aquatique. Elle exprime que dans son article 24 : […] Les eaux résiduaires industrielles et autres eaux usées de toute nature, à épurer, ne doivent pas être mélangées aux eaux pluviales et eaux résiduaires industrielles qui peuvent être rejetées en milieu naturel sans traitement. Cependant, ce mélange est autorisé si la dilution qui en résulte n’entraîne aucune difficulté d’épuration.

L’évacuation des eaux résiduaires industrielles, dans le réseau public d’assainissement, si elle est autorisée, peut être subordonnée notamment à un prétraitement approprié.

Le lotissement industriel ou la construction d’établissements industriels groupés doivent être desservis par un réseau d’égout recueillant les eaux résiduaires industrielles après qu’elles ont subi un pré traitement approprié, et les conduisant, soit au réseau public d’assainissement, si ce mode d’évacuation peut être autorisé compte tenu notamment des prétraitements, soit à un dispositif commun d’épuration et de rejet en milieu naturel74.

Ces références veulent indiquer que Madagascar dispose des lois et règlements se rapportant à la gestion des déchets chimiques et à la protection de l‘environnement. Cependant, leur application reste timide face à « l’urgence écologie »75. L‘absence d‘un système de contrôle rigoureux et systématique rend la situation encore plus difficile à gérer76.

73 MICA (2020), Op. Cit p. 2, Consulté sur https://www.mica.gov.mg/wp-content/uploads le 15 avril 2020. 74 EDBM (2017), Op. Cit p. 8, consulté sur https://edbm.mg/wp-content/uploads/2017/12/L2015-052UH.pdf le 15 avril 2020. 75Willemez, L. (2015) ―De la cause de l‘environnement à l‘urgence écologique‖, Savoir/Agir. Editions du Croquant, (3), pp. 9–12. 76 Gorremans, M. and Masquelier, B. (2018) ―Risques environnementaux et développement: Le cas de la pollution de l‘air à Antananarivo, Madagascar‖, p. 21. 17

CHAPITRE III : DYNAMIQUE DES ETM DANS L’ENVIRONNEMENT

Cette partie se concentre principalement sur le comportement de l‘Arsenic (As), le Cadmium (Cd), le Mercure (Hg) et le Plomb (Pb) (Figure 3) dans l‘environnement, particulièrement dans les milieux aquatiques.

Section 1 : Généralité

Les éléments traces métalliques (ETM) ou micropolluants métalliques, appelés autrefois « métaux lourds », désignent les métaux et metalloïdes toxiques77. Ils sont dits traces par rapport à leur concentration massique, qui est inférieur à 1 ‰ en moyenne dans la croute terrestre et inférieure à 0,1 ‰ dans les êtres vivants78.

Présent dans l‘environnement de façon naturelle par la dégradation des roches mères, et/ou d‘origine anthropique, l‘accumulation de ces éléments traces présente un danger pour les organismes vivants. L‘ingestion des polluants métalliques cible les reins, le foie, les muscles et les os chez les animaux79.

Figure 2 : Classification périodique des éléments

Source : Stodel et al. 201780

77 Miquel (2001) ―Les effets des métaux lourds sur l‘environnement et la santé, Rapport d‘information N 261 (2000-2001), fait au nom de l‘Office parlementaire d‘évaluation des choix scient‖, Tech, vol. 5, p. 357. Consulté sur: http://www.senat.fr/rap/l00-261/l00-261.html le 17 février 2020. 78 Tremel-Schaub et Feix (2005) ―Contamination des Sols-Transferts des Sols vers les Plantes, Agence de l‘Environnement et de la Maîtrise de l‘Énergie‖, Angers, and EDP Sciences, Les Ulis, p. 61. 79 Laurent et al. (2005) ―Contamination des sols‖, EDP sciences/ADEME France, pp. 52–65. 80 Stodel et al. (2017) ―À la recherche de l‘ultime atome-La dernière ligne du tableau de Mendeleïev est complétée. La physique des éléments superlourds aborde de nouveaux défis‖, Reflets de la physique, n° 54, p. 14. 18

Transfert des ETM dans l’environnement

Le risque de contamination en As, Cd, Hg et en Pb est souvent élevé, en particulier dans les zones où la pression exercée par les activités humaines sur l‘environnement est forte (Figure 3). En effet, les zones urbaines et industrielles sont considérées comme sources importantes d‘ETM, pour l‘environnement en général et pour les systèmes aquatiques en particulier. Ces ETM contaminent les milieux récepteurs aquatiques et terrestres par le biais de différentes voies de transfert comme les retombées atmosphériques, les ruissellements, ainsi que les rejets directs dans le réseau d‘assainissement81.

Figure 3 : Les flux des ETM dans les zones urbaines

Source : Thévenot et al. 200982

Section 2 : Le Cadmium (Cd)

Le Cd est un métal blanc argent légèrement bleuté qui n‘est indispensable ni aux animaux ni aux végétaux83. Il n‘est toxique pour l‘organisme qu‘en état ionisé (Cd²). En général, les teneurs naturels de Cd dans l‘atmosphère sont issus d‘une part de la dégradation des roches mères et du sol (tableau 1), et d‘autre part des fumées de volcans84. Des études ont également montré que les feux de forêts peuvent émettre environ 1 à 70 tonnes de Cd dans

81 Varrault (2011) ―Les contaminants dans les milieux récepteurs sous forte pression urbaine‖, p. 7. 82 Thévenot et al. (2009) ―Les métaux dans le bassin de la Seine‖, Programme Interdisciplinaire de Recherche sur l’Environnement de la Seine (PIREN-SEINE), p. 14. 83 Van Cappellen et al. (1993) ―Biogeochemical transformations in sediments: kinetic models of early diagenesis‖, Interactions of C, N, P and S biogeochemical cycles and global change, p. 402. 84 Järup et Åkesson (2009) ―Current status of cadmium as an environmental health problem‖, Toxicology and applied pharmacology, vol. 238, n° 3, p. 201. 19 l‘atmosphère chaque année85. À l‘échelle mondiale, les rejets atmosphériques naturels de Cd sont estimés à environ 1 300 t par an86. Toutefois, ces teneurs naturelles sont largement inferieurs comparés au Cd anthropique. Ezziyyani (2014) indique que les activites humaines rejettent 3 à 10 fois plus de Cd que les sources naturelles. Ce sont les activités industrielles et les différentes pratiques agricoles comme l‘épandage des engrais industriels, qui constituent les principales sources de contamination par ce métal87. Selon l‘étude de Chassin (1996), le risque de contamination des milieux récepteurs aquatiques et terrestres est deux fois plus élevé en zones agricoles qu‘en zones forestières88. Cependant, les eaux de ruissèlements urbains peuvent aussi être une source considérable en Cd pour les écosystèmes aquatiques89. L‘étude de Pierre-Clément (2011) mentionne que les ETM, et en particulier le Cd, sont présents en forte teneur dans les eaux usées provenant des zones urbaines.

Tableau 1 : Sources naturelles de Cd Roches magmatiques Roches sédimentaires Roches Éléments Roches Roches Roches sédimentaires (mg/kg) Grès Carbonates basiques intermédiaires acides argileuses et sableuses Cd 0,13-0,22 0,13 0,09-0,20 0,22-0,30 0,05 0,035 Source: Sharma et Agrawal, 200590

Dynamique du Cd dans les milieux aquatiques

Le Cd est présent en quatre états dans l‘environnement : le Cd élémentaire (Cd), l‘oxyde de Cd (CdO), le chlorure de Cd (CdCl2) et le sulfure de Cd (CdS). Dans l‘eau, le Cd à l‘état métallique n‘est pas soluble, ses composés le sont plus ou moins en fonction du pH, de la matière organique et des ligands inorganiques91. Il est relativement mobile et peut être transporté sous forme de cations hydratés ou de complexes organiques ou inorganiques en milieux aquatiques92. Les facteurs de bioaccumulation pour le Cd sont plus élevés pour les

85 Pierre-Clément (2011) ―Synthèse des connaissances sur l‘origine et la disponibilité du cadmium dans les eaux‖, p. 7. 86 Ezziyyani et al. (2014) ―Variations de la répartition géographique, taille et teneur en cadmium chez la moule Mytilus galloprovincialis prélevée au niveau du littoral de Safi‖, J. Mater. Environ. Sci, vol. 5, n° 2014, p. 2460. 87 Pierre-Clément (2011). Op. Cit p. 8. 88 Chassin et al. (1996) ―Les éléments traces métalliques et la qualité des sols‖, Impact à moyen et à long terme. Etud. Gestion Sols, vol. 3, p. 299. 89 Davis et al. (2001) ―Loading estimates of lead, copper, cadmium, and zinc in urban runoff from specific sources‖, Chemosphere, vol. 44, n° 5, p. 997. 90 Sharma et Agrawal (2005) ―Biological effects of heavy metals: an overview‖, Journal of environmental Biology, vol. 26, n° 2, p. 309. 91 Lambert (2006) ―Étude de la solubilité du cadmium et du zinc dans les sols après ajouts d‘engrais phosphatés contaminés en cadmium et en zinc‖, p. 14. 92 Bisson et al. (2011) ―Cadmium et ses dérivés‖, Fiche de données toxicologiques et environnementales des substances chimiques–INERIS, vol. 3, p. 14. 20 producteurs primaires que pour les poissons. Il diminue lorsque la dureté (indicateur de la minéralisation de l‘eau) de l‘eau croit93.

Figure 4 : Cycle du Cd dans l'environnement

Source : ISO 22000 Resource Center, ‗Chemical Food Contaminants (Heavy Metals)‘, consulté sur https://iso22000resourcecenter.blogspot.com/2015/11/chemical-food- contaminants-ii.html, le 22 mars 2020

Section 3 : Le plomb (Pb)

Le Pb est généralement mis en suspension dans l‘atmosphère avant de retomber au sol ou sur les eaux de surface. La contamination par ce métal dans l‘environnement est souvent essentiellement d‘origine anthropique94, notamment l'utilisation de combustibles fossiles (e.g. pétrole, charbon minéral), l‘incinération des ordures ménagers et industrielles, le trafic automobile, l‘utilisation des matériaux fabriquées à base de Pb (e.g. les casseroles d‘Ambatolampy), ou des produits contenant des résidus d‘hydrocarbures. On estime que plus de 95 % du Pb atmosphérique étaient d‘origine anthropique dans les années 198095. Il a également été démontré que depuis l‘utilisation progressive de carburants sans Pb, la concentration atmosphérique mondiale de ce métal a continué de diminuer96. Cependant, hormis le Pb anthropique, une fine quantité du Pb qui se trouve dans l‘environnement provient

93 Bisson et al. (2011). Op. Cit p. 15. 94 Patterson (1965) ―Contaminated and natural lead environments of man‖, Archives of Environmental Health: An International Journal, vol. 11, n° 3, p. 350. 95 Nriagu (1989) ―A global assessment of natural sources of atmospheric trace metals‖, Nature, vol. 338, n° 6210, p. 48. 96 Flament et Deboudt (2004) ―Flux et dynamique des aérosols de pollution métallique en milieu marin: enseignements et perspectives liés à l‘étude du plomb en zone côtière‖, Océanis (Paris), vol. 30, n° 2, p. 144. 21 de l‘érosion éolienne des roches et des sols97. Toutefois, les apports naturels sont négligeables par rapport aux apports anthropiques98.

Dynamique du Pb dans les milieux aquatiques

En entrant dans les eaux, la plupart du Pb est précipitée sous forme de carbonates ou d‘hydroxydes. Le méthylation du Pb dans les milieux aquatiques est souvent dû à la réaction de méthylation bactérienne99. L'incubation de cultures bactériennes mélangées a permis de démontrer expérimentalement cette réaction100. Les taux de libération de Pb triméthylique (Me3Pb+) ont été déterminés en fonction du temps d‘incubation. Suivant cette expérience, une formation de Pb tétraméthyle et diméthyle (Me4Pb et Me2Pb2+) a été également vérifiée mais aucune libération de ces composés méthylés n‘a été observée. En outre, le Pb divalent serait la forme principale accumulée par les animaux aquatiques101.

Figure 5 : Cycle du Pb dans l'environnement

Source : Institut Francaise de l‘Education, ‗Cycle pollution‘, consulté sur https://acces.ens- lyon.fr/acces/thematiques/biodiversite/dossiers-thematiques/biosurveillance-et- bioindicateurs/cycle-pollution.jpg/view le 22 mars 2020

97 Giasson (2005) ―Origine et speciation des métaux lourds dans les sols‖, Mise en garde/Advice, p. 114. 98 Bouzidi et al. (2003) ―Cycle de vie du plomb dans l‘anthroposphère Seine‖, Rapport PIREN Seine, p. 4. 99 Wessel et al. (1981) ―Pesticides monitoring journal‖, Institution of Oceanography, University of California,. SAN DIEGO: PMJAA, vol. 15, p. 178. 100Pongratz et Heumann (1999) ―Production of methylated mercury, lead, and cadmium by marine bacteria as a significant natural source for atmospheric heavy metals in polar regions‖, Chemosphere, vol. 39, n° 1, pp. 89–102. 101 Wang et Rainbow (2008) ―Comparative approaches to understand metal bioaccumulation in aquatic animals‖, Comparative Biochemistry and Physiology Part C: Toxicology & Pharmacology, vol. 148, n° 4, pp. 315–323.

22

Section 4 : L’Arsenic (As)

L‘As est un élément chimique appartenant au groupe 15 de la table de Mendeleïev. Il s‘agit d‘un metalloïde naturellement présent dans la croute terrestre, le sol102, ainsi que dans les eaux, l‘air, et les organismes vivants. La teneur naturelle moyenne de l‘As dans la croute continentale est environ 1,7 μg/g103. En raison de l‘érosion et de la lixiviation, une partie de l‘As naturel se retrouve dans les eaux de surface sous forme dissous ou particulaires104. Cependant, cette teneur naturelle est significativement inferieure à celles des apports anthropiques105. L‘utilisation des produits phytosanitaires, notamment les pesticides arsenaux, ainsi que l‘épandage d‘engrais, les fumées des industries de production d‘As2O3 et la combustion des produits fossiles (e.g. charbons, pétroles, huiles) sont les principales sources d‘As dans l‘environnement106.

Tableau 2 : Sources potentielles en As dans les différents compartiments aquatiques et atmosphériques

Sources naturelles Sources anthropiques - Erosion des sols, - Fonderie, - Lessivage des sols, - Combustion de charbon, - Réactions d‘oxydo-réduction, - Extraction et exploitation des minerais, - Adsorption, - Batteries électroniques, - Précipitations. - Décolorant dans l‘industrie de verre, - Pigments de peinture en association avec du cuivre, - Fabrication de plomb de chasse, - Alliage avec le plomb, le cuire et l‘or, - Pesticides (arséniate de plomb). Source : Ibanez et al. 2008107

Dynamique de l’As dans les milieux aquatiques

L‘As existe sous quatre états d‘oxydation dans l‘environnement, qui sont : l‘As élémentaire, l‘Arséniate (As (V)), l‘Arsénite (As(III)) et l‘Arsine108. Il est divisé en deux

102 Lenoble (2003) ―Elimination de l‘Arsenic pour la production d‘eau potable: oxydation chimique et adsorption sur des substrats solides innovants‖, p. 2. 103 Wedepohl (1995) ―The composition of the continental crust‖, Geochimica et cosmochimica Acta, vol. 59, n° 7, p. 1220. 104 Michel (1985) ―L‘arsenic en milieu marin: Synthèse bibliographique‖, Revue des Travaux de l’Institut des Pêches maritimes. ISTPM, vol. 49, n° 3–4, p. 176. 105 Mandal et Suzuki (2002) ―Arsenic round the world: a review‖, Talanta, vol. 58, n° 1, p. 208. 106 Gouzy (2008) ―La connaissance des éléments traces métalliques: un défi pour la gestion de l‘environnement‖, p. 6. 107 Ibanez et al. (2008) ―Région Chaudière-Appalaches au Québec: Les puits privés d‘alimentation en eau potable sont-ils la principale source d‘exposition chronique à l‘arsenic?‖, Mémoire EHESP d’Ingénieur du Génie Sanitaire. Sorbonne, Rennes, France: Ecole des Hautes Etudes en Santé Publique, p. 27. 108 Kundu et al. (2002) ―Spectrophotometric determination of arsenic via arsine generation and in-situ colour bleaching of methylene blue (MB) in micellar medium‖, Talanta, vol. 58, n° 5, p. 936. 23 formes chimiques : les formes organiques méthylées et les formes inorganiques. En ce qui concerne leurs toxicités, les formes inorganiques sont généralement plus toxiques que les formes méthylées. L‘As (III) est environ 60 fois plus toxique que l‘As (V). Cette dernière, à son tour, est environ 70 fois plus toxique que les formes organiques méthylées comme l‘acide monométhylarsonique (MMA) et l‘acide diméthylarsonique (DMA)109. L‘As inorganique est en outre l‘élément le plus abondant dans les milieux aquatiques aérobies110.

La mobilité et la biotransformation de l‘As dépendent fortement de ses propriétés physiques et chimiques. En milieux aquatiques, le potentiel redox (Eh), la température et le pH seraient les plus importants facteurs qui contrôlent la biométhylation de l‘Arsénique inorganique111.

Figure 6 : Cycle de l'As dans l'environnement

Source : Slideshare, ‗Arsenic contamination in Ground Water‘, consulté sur https://www.slideshare.net/rockfacelimited/arsenic-26895551 le 23 mars 2020

Section 5 : Mercure (Hg)

L‘Hg est classé comme l‘un des métaux indésirables et très toxique pour les organismes vivants112. Ce sont ses formes organiques qui présentent le plus de dangerosité. Les composés organomercuriels présents dans l‘environnement sont le méthyl-, l‘éthyl- et le

109 Ventura-Lima et al. (2011) ―Arsenic toxicity in mammals and aquatic animals: a comparative biochemical approach‖, Ecotoxicology and environmental safety, vol. 74, n° 3, p. 212. 110 Ouédraogo et al. (2013) ―Mercure, arsenic et sélénium au Burkina Faso: bioaccumulation, transfert trophique dans les systèmes aquatiques et évaluation de bioaccessibilité chez les humains‖, p. 8. 111 Achour-Rokbani (2008) ―Etude du système ars bactérien de résistance à l‘arsenic: diversité des transporteurs d‘arsénite et analyse moléculaire d‘un opéron ars‖, p. 23. 112 Lucia et al. (2010) ―Trace element concentrations (mercury, cadmium, copper, zinc, lead, aluminium, nickel, arsenic, and selenium) in some aquatic birds of the Southwest Atlantic Coast of France‖, Archives of Environmental Contamination and Toxicology, vol. 58, n° 3, p. 845. 24 phénylmercure113-114. Le méthylmercure (MeHg) en particulier est connu pour ses effets neurotoxiques graves et la capacité de bioaccumuler ou de biomagnifier le long de la chaine trophique pour finir dans les organes humains. La consommation des poissons contaminés constitue la source principale d‘une contamination en Hg chez l‘homme115-116. Naturellement, l‘Hg provient de l‘érosion et l‘altération des roches et des sols sous effet des précipitations et de la température. L‘explosion des volcans contribue également à l‘émission du Hg dans l‘atmosphère117. Toutefois, ce sont généralement les rejets anthropiques qui constituent l‘essentiel du Hg atmosphérique, notamment : les activités industrielles, à travers leurs rejets (gazeux, liquide, solide)118, l‘application des produits phytosanitaires, l‘incinération des déchets médicaux, urbains et industriels, etc. (Tableau 3).

Tableau 3 : Sources de pollution en Hg dans l‘Environnement Sources diffuses Rupture des lampes – thermomètres Travaux des laboratoires Amalgames Sites d‘enfouissement sanitaire Sources ponctuelles Sources de combustion Fabrication (manufacture) Autres sources - Incinérateurs des déchets - Industrie du chlore - Energie géothermique municipaux - Orpaillage - Chaudières commerciales - Industrie du ciment et industrielles - Industrie de pates de papier - Incinérateurs des - Manufacture d‘instruments hôpitaux - Production secondaire du Hg - Incinérateurs des déchets - Appareils électroniques dangereux - Fabrication de chaux - Incinérateurs des boues - Noir de charbon - Crematoriums - Production primaire du plomb - Production primaire du cuivre Source : Thomassin et al. 2003119

113Braun et al. (1981) ―Preconcentration of phenlymercury, methylmercury and inorganic mercury from natural waters with diethylammonium diethyldithiocarbamate-loaded polyurethane foam‖, Analytica Chimica Acta, vol. 131, pp. 311–314. 114 Dórea et al. (2013) ―Toxicity of ethylmercury (and Thimerosal): a comparison with methylmercury‖, Journal of Applied toxicology, vol. 33, n° 8, pp. 700–711. 115 Fitzgerald et Clarkson (1991) ―Mercury and monomethylmercury: present and future concerns‖, Environmental health perspectives, vol. 96, pp. 159–166. 116 Fitzgerald et al. (2007) ―Marine biogeochemical cycling of mercury‖, Chemical reviews, vol. 107, n° 2, pp. 641–662. 117 Pirrone et al. (2010) ―Global mercury emissions to the atmosphere from anthropogenic and natural sources‖, Atmospheric Chemistry & Physics, vol. 10, n° 13, p. 5952. 118 Thomassin et al. (2003) ―Le mercure et ses composés. Comportement dans les sols, les eaux et les boues de sédiments. Rapport final BRGM‖, p. 17. 119 Thomassin et al. (2003), Op. Cit p. 17. 25

Dynamique du Hg dans les milieux aquatiques

La méthylation naturelle du Hg dans les milieux aquatiques se produit par deux voies générales : (1) le métabolisme microbien (processus biotiques) et (2) la méthylation chimique (processus abiotiques)120. Toutefois, des études ont montrés que la plupart des formes méthylées de l‘Hg dans l‘environnement sont dérivés de processus biotiques. Ces processus de méthylation dépendent de l‘activité microbienne, appelée bactéries sulfato-réductrices (SRB) et bactéries méthanogènes121, et de la concentration du Hg2+ disponible (Hg a l‘état libre), qui a leur tour sont influencées par la température, le pH de l‘eau, le potentiel redox et la présence d‘agents complexant inorganiques et organiques122-123. L‘étude de Compeau et Bartha (1985) a montré que des concentrations plus élevées de méthylmercure ont été trouvées dans les sédiments ayant une activité microbienne plus élevée. La méthylation diminue lorsque l‘activité microbienne est interrompue124. La méthylation biotique du Hg dépend en outre de la concentration en sulfate dans l‘eau125. Selon l‘étude de Celo (2006), la concentration optimale en sulfate à laquelle les SRB produisent du méthylmercure est environ de 0,3 mM. La méthylation s‘arrête complètement à des concentrations de sulfate supérieures à 5 mM126.

Pour les processus abiotiques, il s‘agit de méthylation purement chimique et ont également été considérées comme des voies possibles de méthylation du Hg dans le milieu aquatique. Cependant, Celo (2006) indique que la méthylation chimique n‘est possible qu‘en présence des donneurs de méthyle appropriés. Les réactifs chimiques dont leurs présences provoquent la formation de méthylmercure abiotique comprennent de petites molécules telles que le méthyliodide et le diméthylsufide.

120 Jiménez-Moreno et al. (2013) ―Chemical kinetic isotope fractionation of mercury during abiotic methylation of Hg (II) by methylcobalamin in aqueous chloride media‖, Chemical Geology, vol. 336, pp. 26–36. 121 Ouédraogo (2013) ―Mercure, arsenic et sélénium au Burkina Faso: bioaccumulation, transfert trophique dans les systèmes aquatiques et évaluation de bioaccessibilité chez les humains‖, p. 321. 122 Miskimmin et al. (1992) ―Influence of dissolved organic carbon, pH, and microbial respiration rates on mercury methylation and demethylation in lake water‖, Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, vol. 49, n° 1, pp. 17–22. 123 Celo et al. (2006) ―Abiotic methylation of mercury in the aquatic environment‖, Science of the Total Environment, vol. 368, n° 1, p. 127. 124 Compeau et Bartha (1985) ―Sulfate-reducing bacteria: principal methylators of mercury in anoxic estuarine sediment‖, Applied and environmental microbiology. Am Soc Microbiol, vol. 50, n° 2, pp. 498–502. 125 Jeremiason et al. (2006) ―Sulfate addition increases methylmercury production in an experimental wetland‖, Environmental science & technology, vol. 40, n° 12, pp. 3800–3806. 126 Celo et al. (2006), Op. Cit p. 128. 26

Figure 7 : Cycle du Mercure dans l'environnement

Source : UVED, ‗Pollutions Atmosphériques (CO2, Ozone,…)‘, consulté sur https://direns.mines-paristech.fr/Sites/ISIGE/uved/risques/2.2.3/html/5_1.html le 23 mars 2020

Ainsi, il a été montré par la littérature que les ETM sont présents en permanence dans l‘environnement et principalement d‘origine anthropique (e.g. activités industrielles, exploitations minières et ordures ménagères). Dans les milieux aquatiques, le pH, le potentiel redox, et la température sont les facteurs les plus importants qui contrôlent leur dynamique. Cependant, les formes méthylées sont les plus toxiques pour l‘organisme vivant et les plus bioaccumulées par les poissons.

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CHAPITRE IV : SPATIALISATION DES RISQUES DE CONTAMINATION EN ETM PAR UNE DEMARCHE D'AIDE AUX DECISIONS MULTICRITERES

Comme il est mentionné dans la structuration de ce mémoire, une carte prédictive du risque de contamination en ETM des poissons dans la région Analamanga a déjà été élaborée à travers une modélisation cartographique par une analyse de décision multicritère couplée au SIG. L‘objectif de la présente étude est de valider ce modèle de cartographie par le biais d‘analyses d‘échantillons des poissons. Cependant, il est nécessaire de faire un rappel du concept de l'analyse de décision multicritères (MCDA), puis les démarches théoriques montrant comment la carte prédictive a été créée.

L‘analyse multicritère spatialisée est une démarche scientifique d‘aide à la décision basée sur le couplage de l‘approche d‘analyse de décision multicritère et les Systèmes d‘Informations Géographiques (SIG). Elle essaye d‘apporter des éléments de réponse à certaines problématiques spatiales127. En outre, cette démarche scientifique permet d‘accroître la cohérence entre la décision finale et les objectifs visés128.

Section 1 : Concepts et définition relatifs à l’aide à la décision

« L’aide à la décision est un ensemble des méthodes et de techniques, permettant à une personne (généralement appelé décideur) confrontée à un problème de décision, de l’aider à prendre une décision »129. Elle est le résultat de l‘activité de plusieurs types d‘acteurs qui interagissent pour fournir des informations pertinentes ainsi que des éléments de réponse à un problème. Ici, le terme problème désigne l‘insatisfaction perçue dans une situation en cours.

Roy (1993) définie l‘aide à la décision comme : « l’activité de celui qui aide à obtenir des éléments de réponses aux questions que se pose un intervenant dans un processus de décision, éléments concourant à éclairer la décision et normalement à prescrire, ou simplement à favoriser, un comportement de nature à accroître la cohérence entre l’évolution

127 Lee Cruz (2019) ―Cartographie des zones à risque de transmission du virus Ebola en Guinée forestière par la méthode d‘évaluation multicritère spatialisée‖, p. 8. 128 Molines (2009) ―L‘évaluation globale de la sensibilité environnementale‖, Un outils d’amélioration des études d’impacts de projets linéaires, Revue Internationale de Geomatique, vol. 10, p. 3. 129 Fomba (2018) ―Décision multicritère: un système de recommandation pour le choix de l‘opérateur d‘agrégation‖. Toulouse 1, p. 20. 28 du processus d’une part, les objectifs et le système de valeurs au service desquels cet intervenant se trouve placé d’autre part »130.

Cette définition souligne que l‘aide à la décision est fonction du problème. Ainsi, elle met l‘accent sur la différence entre l‘aide à la décision et la prise de décision. Fomba (2018) dit que, le rôle de l‘aide à la décision s‘arrête à la recherche des éléments de solutions et à la clarification des conséquences de chaque alternative afin que le décideur puisse prendre la décision la plus appropriée pour résoudre le problème131. La prise de décision est pour les décideurs.

La méthode « MultiCriteria Decisional Analysis » MCDA

Il existe plusieurs méthodes d‘aide à la décision notamment la méthode « MultiCriteria Decisional Analysis (MCDA) » ; cette dernière étant un sous-domaine de l‘aide à la décision132. La méthode MCDA est une démarche scientifique connue depuis la Seconde Guerre mondiale, qui était initialement destinée à une simple analyse coûts-avantages. Ensuite, développé dans le but de réaliser une programmation mathématique multi- objectifs133, elle est utilisée pour transposer des problèmes de décision multicritères complexes (e.g. problèmes sociaux, économiques, ou environnementaux) à l‘aide d‘algorithmes d‘analyse. Mukherjee (2014) indique que la méthode MCDA est une approche essentielle pour résoudre des problèmes complexes de la vie réelle134. Elle est capable d‘évaluer tout type de critères émanant de chaque acteur concerné par le problème tout en tenant compte de l‘ensemble des préférences du décideur pour aboutir à terme à une solution de consensus global135. Son objectif est donc de « fournir à un décideur des outils lui permettant de progresser dans la résolution d‘un problème de décision où plusieurs points de vue, souvent contradictoires, doivent être pris en compte »136. En général, la méthode MCDA comprend137:

- L‘objectif : la problématique doit être définie et structurée, c'est-à-dire que les objectifs et les intérêts des décideurs doivent être clairs ;

130 Roy et Bouyssou (1993) ―Aide multicritère à la décision: méthodes et cas‖. Economica Paris, p. 21. 131 Fomba (2018), Op.cit. p. 21. 132 Roy et Bouyssou (1993), Op.cit. pp. 20-34. 133 Laaribi (2000) ―SIG et analyse multicritère‖, Hermès. 134 Mukherjee (2014) ―Analytic hierarchy process and technique for order preference by similarity to ideal solution: a bibliometric analysis from past, present and future of AHP and TOPSIS‖, J. Intelligent Engineering Informatics, vol. 2, p. 99. 135 Mena (2000) ―Introduction aux méthodes multicritères d‘aide à la décision‖, BASE, p. 84. 136 Vincke (1989) ―L‘aide multicritère à la décision, editions de l‘université de bruxelles‖, SMA. Editions Ellipses. París 137 Malczewski (1999) ―GIS and multicriteria decision analysis‖, p. 91.

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- Les acteurs : ce sont des experts qui peuvent être des personnes ou des groupes impliquées dans le processus d‘aide à la décision multicritère ;

- Les critères d‘évaluation : ces critères sont les bases sur lesquels les experts vont évaluer les alternatives de décision ;

- Les alternatives de décision : les différentes valeurs que les critères de décision peuvent porter. Chaque expert classe les différents critères selon leur préférence ; en effet un poids est attribué à chaque critère selon l‘importance que l‘expert lui donne par rapport aux autres critères pour atteindre l‘objectif souhaité ;

- Les résultats ou conséquences associés à chaque critère et alternative de décision.

Section 2 : Couplage MCDA/SIG comme outil d’aide à la décision

Selon Molines (2009), l‘association des méthodes multicritères telle que la méthode MCDA avec le SIG permet de faire évoluer le SIG vers de véritables systèmes d‘aide à la décision138. Lee (2019) considère que le couplage MCDA/SIG est un outil approprié pour la cartographie de risque en cas de manque des données et/ou lorsqu‘il n‘y a pas suffisamment de budget et de temps pour effectuer des enquêtes de terrain139. De ce fait, le couplage MCDA/SIG permet de présenter sous forme de pixel les critères de décision qui sont obtenus lors de la pondération140. Cela signifie que chaque pixel du raster représente un critère multiplié par le poids attribué à ce critère (hiérarchisation ; Figure 9). Les cartes représentant les différents critères, standardisés et hiérarchisés, sont ensuite agrégés pour produire la carte finale (Figure 9).

2.1 Standardisations

Dans le contexte du zonage des milieux à risque à la contamination en ETM dans la chair de poissons, la décision globale concerne la proposition d‘une carte délimitant les zones de risque faible, les zones de risque moyen et les zones de risque élevé. Pour atteindre cet objectif, des critères potentiels tels que : 1) la densité des industries, la densité d‘exploitants miniers, la densité agricole, la densité de station de service (cycle d‘émission), 2) les pentes,

138 Molines (2009), Op. Cit p. 5. 139 Cruz (2019), Op. Cit p. 9. 140 Koudou et al. (2010) ―Contribution des données ETM+ de Landsat, de l‘analyse multicritère et d‘un SIG à l‘identification de secteurs à potentialité aquifère en zone de socle du bassin versant du N‘zi (Côte d‘Ivoire)‖, Photo Interprétation European Journal of Applied Remote Sensing, vol. 46, n° 3-4, p. 98. 30 la précipitation, la proximité rivière (cycle de transmission), 3) la proximité de rivière, les bas- fonds, la densité rizicole, le plan d‘eau (zone sensible) sont identifiés pour chaque ETM (Tableau 4).

Bien que ces données proviennent de plusieurs sources et sont mesurés en unités différentes, elles ont été standardisées (normalisées) afin de pouvoir être comparés. La standardisation consiste donc à mettre tous les critères de décisions sur une échelle commune. Il existe de nombreuses méthodes de standardisation141. Parmi elles, la logique floue est une théorie spécialisée pour prendre en compte des frontières imprécises, de concepts vagues, d‘incertitudes142. Dans cette étude, les frontières imprécises 0 à 1 ont été prises. C‘est-à-dire, toutes les données (critères) sont standardisées entre le risque 0 à 1 (avec : la frontière 0 signifie un risque nul et la frontière 1 signifie un risque maximum).

2.2 Pondérations

Une fois les données standardisées, les facteurs sont pondérés. La pondération consiste à donner un poids sur chaque facteur de risque selon sa contribution dans la problématique donnée (Figure 8). Elle est faite par les experts et basée sur leur jugement de valeur. La méthode utilisée pour arriver à cette pondération est l‘AHP, qui consiste à comparer les critères de risque par paire et à avoir une somme de poids de tous les facteurs égale à 1. En d‘autres termes, la pondération s‘agit d‘un jeu de coefficients d‘importance relative attribué aux différents critères143. Ceci est dans le but de fournir aux décideurs les informations relatives sur l‘importance de chaque critère en relation à une problématique donné144 145.

141 Hill et al. (2005) ―Multi-criteria decision analysis in spatial decision support: the ASSESS analytic hierarchy process and the role of quantitative methods and spatially explicit analysis‖, Environmental modelling & software, vol. 20, n° 7, pp. 955– 976. 142Zadeh (1965) ―Fuzzy sets‖, Information and control, vol. 8, n° 3, pp. 338–353. 143 Chakhar (2006) ―Cartographie décisionnelle multicritère: formalisation et implémentation informatique‖, p. 55. 144 Prévil et al. (2003) ―Analyse multicritère et SIG pour faciliter la concertation en aménagement du territoire: vers une amélioration du processus décisionnel?‖, Cahiers de géographie du Québec, vol. 47, n° 130, p. 50. 145 Mukherjee (2014), Op. Cit p. 93–113 31

Figure 8 : Exemple de matrice de comparaison des critères

Source : Auteur, 2020

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Tableau 4 : Liste des facteurs de contamination ETM pris avec les poids qui leur sont attribués

ETM Cycle Facteurs Poids Densité des industries 0,074 Émission Densité d‘exploitants miniers 0,283 Densité agricole 0,643 Pente 0,015 ARSENIC Transmission Précipitation 0,045 Proximité rivière 0,480 Bas fond 0,480 Zone sensible Densité rizicole 0,015 Plan d‘eau 0,405 Densité d‘industries 0,202 Densité d‘exploitants miniers 0,052 Émission Densité de population 0,592 Densité agricole 0,154 Pente 0,655 CADMIUM Transmission Précipitation 0,158 Proximité rivière 0,187 Bas fond 0,655 Zone sensible Densité rizicole 0,158 Plan d‘eau 0,187 Densité d‘industries 0,263 Densité d‘exploitants miniers 0,122 Émission Densité agricole 0,057 Densité de ménage 0,558 Pente 0,429 MERCURE Transmission Précipitation 0,429 Proximité rivière 0,143 Bas fond 0,480 Zone sensible Densité rizicole 0,115 Plan d‘eau 0,405 Densité d‘exploitants miniers 0,122 Densité de population 0,263 Émission Densité agricole 0,057 Densité de station-service 0,558 Pente 0,263 PLOMB Transmission Précipitation 0,122 Proximité route 0,558 Proximité rivière 0,057 Bas fond 0,633 Zone sensible Densité rizicole 0,106 Plan d‘eau 0,260 Source : Rakotoarisoa et al. 2019146

146 Rakotoarisoa et al. (2019), Op. Cit p. 26. 33

2.3 Agrégations

Après la pondération, il y a l‘agrégation. Il consiste en deux étapes : premièrement, à faire une multiplication entre les valeurs attribuées à chaque critère par unité spatiale et le poids donné par les experts en fonction de leurs propres jugements de valeur sur la contribution de ce critère dans la problématique considérée. Deuxièmement, à superposer toutes les couches spatiales par critère en une seule couche représentant le niveau de risque pour la problématique (Figure 9).

Figure 9 : Procédure schématique de la couple MCDA/SIG

Source : Abella et Van Westen, 2008147

147 Abella et Van Westen (2008) ―Qualitative landslide susceptibility assessment by multicriteria analysis: a case study from San Antonio del Sur, Guantánamo, Cuba‖, Geomorphology, vol. 94, n° 3–4, pp. 453–466 34

Figure 10 : Procédure schématique globale de l‘agrégation des cartes de risque vers la production d'une carte de risque finale

Carte finale de risque des contaminations ETM

Carte de risque des Carte de risque des Carte de risque des Carte de risque des contaminations en contaminations en contaminations en contaminations en As Hg Cd Pb

- Carte - Carte - Carte - Carte d‘émission d‘émission d‘émission d‘émission - Carte de - Carte de - Carte de - Carte de transmission transmission transmission transmission - Carte des zones - Carte des zones - Carte des zones - Carte des zones sensibles sensibles sensibles sensibles

Source : Auteur, 2020

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CHAPITRE V : VALIDATION DU MODELE CARTOGRAPHIQUE PREDICTIF DES RISQUES DE CONTAMINATIONS EN ETM PAR LE BIAIS D’ANALYSES D’ECHANTILLONS DES POISSONS

Dans ce chapitre, après avoir brièvement présenté la zone d‘étude puis la méthodologie du choix des sites de prélèvement et les différents processus d‘échantillonnages, nous nous focaliserons sur la validation du modèle cartographique prédictif de risque. Cette validation consiste à évaluer la concordance entre le modèle cartographique prédictif de risques et la concentration en ETM dans la chair de poissons.

Section 1 : Présentation de la zone d’étude

La connaissance des caractéristiques de la zone d‘étude est indispensable pour comprendre l‘ampleur des risques de contamination en ETM148. Cette question est d‘autant plus importante pour la région Analamanga où le niveau de risques de contamination en ETM dans la chair de poisson est probablement plus élevé qu‘ailleurs.

1.1 Localisation géographique

L‘Analamanga, une région fortement peuplée, est située dans l‘ancienne province d‘Antananarivo, au centre de Madagascar (Figure 11). Limitée au nord par la région Betsiboka, au sud par la région Vakinakaratra, à l‘est par la région Alaotra Mangoro et à l‘ouest par la région Itasy et Bongolava, elle s‘étend sur 17 445 km2. La région Analamanga compte 8 districts (Antananarivo Renivohitra (capitale de Madagascar), Antananarivo Antsimondrano, Antananarivo Avaradrano, Ambohidratrimo, Anjozorobe, Ankazobe, Andramasina et Manjakandriana).

148Andria-Mananjara et al. (2018), Op. Cit p. 1. Consulté sur http://agritrop.cirad.fr/584678/ le 03 février 2020. 36

Figure 11 : Carte de la région Analamanga

Source : Auteur, 2020.

1.2 Répartition de la population

Selon le troisième recensement général de la population et de l‘habitation de l‘Institut National de la Statistique de Madagascar (INSTAT) en 2018, la population de Madagascar est inégalement répartie. La région Analamanga uniquement compte plus de 3 600 000 habitants, soit plus de 14 % de la population nationale149.

Antananarivo Renivohitra (la capitale de Madagascar) concentre 30 % de la population de la région Analamanga et le district d‘Ankazobe recense le plus faible effectif (4 %). Cela est dû à l‘enclavement de certaines communes. Cette forte pression démographique dans la capitale est la conséquence d‘un phénomène d‘exode rural qui est caractéristique de toutes les grandes villes des pays en développement. En outre, elle abrite presque toutes les activités industrielles, les centres administratifs et commerciaux qui attirent la population des autres districts150.

149 INSTAT (2019), Op. Cit p. 24. 150 UPDR (2003), Op. Cit p. 98. 37

1.3 Relief

En général, le relief de la région Analamanga se distingue par trois ensembles151 :

- Le nord-ouest se caractérise par la domination du plateau de Tampoketsa d‘Ankazobe avec une altitude qui peut aller jusqu'à 1 500 m d‘altitude. - La partie est se distingue par l‘escarpement de faille de l‘Angavo de Manjakandriana ainsi que la succession des collines d‘Andramasina. - A l‘ouest, il y a les plaines d‘Antananarivo nommées « plaines de Betsimitatatra ».

1.4 Climat

La région Analamanga fait partie du régime climatique tropical d‘altitude. Elle est caractérisée par une température voisine de 20˚C et a deux saisons bien définies : une saison pluvieuse et chaude, de Novembre à Mars, et une saison fraiche et relativement sèche, pour le reste de l‘année. Cependant, chaque district de la région a sa spécificité climatique. Par exemple, le district de Manjakandriana et d‘Andramasina ont un sous-climat plus froid que celui d‘Ankazobe. Quant à la pluviométrie, la région Analamanga a un total annuel de précipitations qui dépasse le 1 000 mm152.

1.5 Hydrologie

Dans l‘ensemble, le réseau hydrographique de la région Analamanga est assez dense153. La région Analamanga est traversée par le grand fleuve d‘Ikopa et ses affluents (Sisaony, Mamba, et Andromba). Ce fleuve relie des deux lacs artificiels : le lac Mantasoa (Manjakandriana) et le lac Tsiazompaniry (Andramasina) et se jette dans le fleuve de Betsiboka.

151 Isnard (1955) ―Les Plaines de Tananarive‖, Les Cahiers d’Outre-Mer, vol. 8, n° 29, pp. 5–29. 152 Rabefitia (1999) ―Tendances des températures minimales, maximales et des nombres annuels de jours de pluie à Madagascar‖, Mada-géo, n° 5, p. 7. 153 UPDR (2003), Op. Cit p. 20. 38

Figure 12 : Carte hydrographique de la région Analamanga

Source : Auteur, 2020

Section 2 : Approche méthodologique d’échantillonnage

2.1 Choix des sites de prélèvements

Le choix des sites d‘échantillonnage répond à un souci de représentativité des différents profils de risques existant dans la région Analamanga. Toutefois, faute de budget et pour faciliter le choix de ces sites, les différents niveaux de risques évalués avec la méthode MCDA ont été généralisés en trois catégories : élevé, moyen et faible et sont respectivement présentés par trois couleurs sur la carte : rouge, jaune, vert (Figure 13). La plus petite unité administrative représentée sur la carte est la commune d‘Antananarivo Renivohitra.

39

Figure 13 : Carte de risque de contaminations en ETM dans la région Analamanga

Source : Auteur, 2020

Les sites de prélèvement ont été choisis aléatoirement. Deux sites (Fokontany) par niveau de risque et par district ont fait l‘objet d‘échantillonnage à l‘exception d‘Antananarivo Renivohitra, où un risque élevé de contaminations par les éléments traces métalliques a été signalé dans toute la zone (Figure 14) et deux sites d‘échantillonnages ont été sélectionnés. En conséquence, 44 sites d‘échantillonnages ont été mis en place pour l‘ensemble de la région d‘Analamanga.

40

Figure 14 : Méthodologie d'échantillonnage

Source : Auteur, 2020

2.2 Prélèvement des poissons

La collecte d‘échantillons de poissons a été effectuée entre mars et mai 2020. Compte tenu du contexte Covid-19 dans la région Analamanga, seuls 35 (voir tableau 11 en annexe) sites sur les 44 prévus ont été collectés.

Les poissons ont été généralement issus d‘un système rizipiscicole (Figure 15 à gauche). Cependant, pour certains sites où l‘élevage en étang est la seule technique pratiquée par les paysans, les poissons ont été prélevés dans l‘étang (Figure 15 à droite). Uniquement les poissons du fokontany Antanetibe Antehiroka (district Ambohidratrimo) et les poissons du fokontany Antokotanitsara de la commune Anosizato (district Antananarivo Atsimondrano) ont été prélevés dans un lac. Pour chaque site, un échantillon composite a été réalisé à partir de 4 à 5 pièces de poissons de la même espèce et leurs caractéristiques sont données dans le Tableau 11 en annexe. Cet échantillon est ensuite conditionné dans un sachet plastique pré- identifié. Par ailleurs, une enquête a été menée parallèlement à l‘échantillonnage afin de comprendre les pratiques des pisciculteurs et identifier et identifier d‘autres facteurs qui peuvent être des sources directes ou indirectes des ETM pour le poisson.

41

Figure 15 : Système rizipiscicole (à gauche) et élevage en étang (à droite)

Source : Auteur, 2020

2.3 Préparation des échantillons

Une fois capturés, les poissons ont été immédiatement gardés au frais dans une glacière pour le transport. Au laboratoire, tous les poissons ont été conservés directement dans un congélateur à une température inférieure à -25°C afin d‘éviter la détérioration de leur chair par des processus d'oxydation organique.

Figure 16 : Matériels de prélèvements

Source : Auteur, 2020

42

Section 3 : Analyse de laboratoire

Les prélèvements pour la recherche de Cd, de Pb, d‘Hg et d‘As dans les poissons ont été effectués sur les muscles de l‘animal. Les muscles de chaque poisson sont prélevés puis lyophilisés.

3.1 Filetage des muscles

Cette étape consiste à prélever les muscles de chaque poisson à l‘aide d‘un couteau en céramique. L‘utilisation de ce dernier évite tout contact de la chair de poisson avec du métal. Dans la présente étude, la dissection du muscle a été précédée par la décongélation et le pesage du poisson.

Figure 17 : Filetage des poissons

Source : Auteur, 2020

3.2 Lyophilisation

La lyophilisation est un processus de déshydratation à basse température et à basse pression qui consiste à éliminer la majeure partie de l‘eau contenue dans un produit par sublimation pour faciliter la conservation et le transport154 Le procédé de lyophilisation se déroule en 3 étapes :

154 Smith et al. (2013) ―An impedance-based process analytical technology for monitoring the lyophilisation process‖, International journal of pharmaceutics, vol. 449, n° 1–2, pp. 72–83. 43

- La congélation de l‘eau libre en cristaux de glace ;

- La sublimation ou la dessiccation primaire qui permet de sublimer les cristaux de glace ;

- La désorption ou la dessiccation secondaire qui consiste à déshydrater le reste d‘eau libre.

Dans cette étude, l‘ensemble des muscles obtenus ont été lyophilisés, puis un poids de 25g pour chaque échantillon a été prélevé au laboratoire pour l‘analyse.

Figure 18: Lyophilisation des muscles de poissons

1 - 2 : Lyophilisateur

1 2

3 - 4 : Muscles des poissons séchés 4 3

Source : Auteur, 2020

3.4 Dosage des concentrations en ETM

La concentration en As, Cd et Pb ont été dosées à l‘aide de la méthode de spectrométrie de masse avec plasma à couplage inductif (ICP-MS) après digestion acide avec HNO3, selon les normes ISO 17294-1&2. Pour le Hg, la méthode US EPA 7473 (Mercury in solids and solutions by thermal decomposition, amalgamation, and atomic absorption spectrophotometry) a été utilisée.

Toutefois, la partie analyse des échantillons qui a été prévue au laboratoire Quantilab à Maurice n‘a pas abouti en raison des mesures sanitaires liées à la pandémie du coronavirus, particulièrement la suspension des vols internationaux. De ce fait, il convient de noter que les

44 valeurs des concentrations d‘ETM traitées dans cette étude sont les résultats d‘analyses de laboratoire des 29 échantillons composites de poissons prélevés sur quelques fokontany dans la région Analamanga. Ces échantillons ont été analysés à Montpelier (France) par le laboratoire du Cirad en 2019 et étaient également destinés à être utilisés dans le processus de validation du modèle cartographique prédictive de risques. Par ailleurs, les valeurs de concentration des ETM pour les 35 échantillons qui n‘ont pas pu être analysés seront pris en compte dans l‘étude dès qu‘elles seront disponibles. Pendant ce temps, les échantillons sont conservés dans le congélateur à des températures inférieur à -25˚ C.

3.5 Analyses statistiques

Le logiciel R-Studio a été utilisé pour toutes les analyses statistiques dans cette étude. Le test statistique ANOVA a été utilisé, d‘une part pour comparer les variabilités géographiques de la bioaccumulation en ETM prédites par la carte et d‘autre part pour comparer les concentrations entre les différents ETM dans les muscles des poissons (biodisponibilité).

Dans cette partie, on cherche à tester l‘Hypothèse d‘égalité H₀ au seuil  = 5%. Dans le cas où la valeur de p > 0,05, on ne peut pas rejeter l'hypothèse H₀ ce qui équivaut à conclure que la différence observée est due uniquement au hasard avec un risque d'erreur de 5 %. Dans le cas contraire (p < 0,05), on rejette H₀ et on considère l‘hypothèse alternative H₁ (toute hypothèse contraire à H₀ ) c'est-à-dire la différence observée est trop grande pour n‘être due qu‘au hasard. Les valeurs moyennes sont présentées sous forme de moyenne ± écart type.

Par ailleurs, l‘analyse en composantes principales (ACP) et l‘Analyse factorielle des données mixtes (AFMD) sont utilisées dans le processus de validation de la carte. Selon la littérature, l‘ACP est une méthode d‘analyse multivariée permettant une visualisation simplifiée de différentes relations existantes entre les variables d‘un large jeu de données155- 156-157 et de comprendre les phénomènes à l‘origine de ces relations. Pour le test statistique AFMD, il s‘agit d‘une méthode d‘analyse factorielle visant à synthétiser le grand nombre

155 Idris (2008) ―Combining multivariate analysis and geochemical approaches for assessing heavy metal level in sediments from Sudanese harbors along the Red Sea coast‖, Microchemical Journal, vol. 90, n° 2, pp. 159–163. 156 Davis et al. (2009) ―Identifying natural and anthropogenic sources of metals in urban and rural soils using GIS-based data, PCA, and spatial interpolation‖, Environmental Pollution, vol. 157, n° 8–9, pp. 2378–2385. 157 Rahman et al. (2014) ―Assessment of anthropogenic influence on heavy metals contamination in the aquatic ecosystem components: water, sediment, and fish‖, Soil and Sediment Contamination: An International Journal, vol. 23, n° 4, pp. 353– 373 45 d‘informations contenues dans un tableau de données contenant plusieurs variables158. Ce test statistique est une extension de l‘ACP qui gère des variables hétérogènes (qualitatives et quantitatives)159.

Section 4 : Résultats et discussions

4.1 Sources potentielles de contamination par les ETM pour les poissons sur la base de l’analyse des résultats de l’enquête

Comme il est mentionné auparavant, une enquête préliminaire a été menée au cours de cette étude afin de comprendre les pratiques des pisciculteurs et identifier d‘autres facteurs qui peuvent être des sources directes ou indirectes en ETM pour le poisson. Les résultats de cette enquête sont présentés sous forme d'un tableau synthétisant les questions jugées les plus pertinentes (Tableau 5).

Tableau 5 : Répartition des éleveurs selon les différentes pratiques des pisciculteurs qui peuvent être des sources d‘ETM pour les poissons

Questions Modalités Effectif (%) n=35 1. Pratique d’élevage et risque de contamination de poissons Type d‘élevage - Pisciculture en étang 11 (31,4) - Rizipisciculture 22 (62,8) - Lac 2 (5,7) Espèces de poisson - Carpe 12 (34,2) - Tilapia 23 (65,7)

Provenance de l‘eau utilisée pour alimenter - Ruisseau de bas-fonds 24 (68,5) l‘élevage - Cour d‘eau 7 (20) - Eau de pluie 4 (11,4) Type d‘aliment donné au poisson - Reste des cuisines + son du 33 (94,2) riz 2 (5,7) - Provende 2. Pratique agricole et risque de contamination de poissons Pratique des cultures de contre saison (CCS) 1. OUI 20 (57,1) (Spécifique pour l‘élevage en rizière) 2. NON 15 (42,8)

Utilisation des fertilisants (FERT) et des 1. OUI 6 (30) produits phytosanitaires pour les cultures 2. NON 14 (70) contre saison (n=20)

158 Guillerm et Razafindranovona (2015) ―L‘analyse factorielle multiple duale pour l‘analyse de la collecte multimode‖, p. 34. 159 Audigier et al. (2019) ―Imputation multiple pour données mixtes par analyse factorielle‖, p. 1. 46

3. Caractéristiques de l’environnement et risque de contamination de poissons Présence des activités minières (AM) 1. OUI 1 (2,8) proches de l‘élevage 2. NON 34 (97,1) Présence des activités Industrielles (AI) 1. OUI 10 (28,5) proches de l‘élevage 2. NON 25 (71,4)

Source : Auteur, 2020

Les résultats montrent que 96 % des pisciculteurs interrogés nourrissent leurs poissons avec des restes des cuisines, souvent accompagné de son de riz. Ce chiffre s‘explique par des pratiques extensives, essentiellement motivées par des contraintes financières. Seul 4 % des pisciculteurs questionnés donnent de la provende et il s‘agit en particulier des élevages en étangs déjà plus ou moins intensifiés. Du point de vue du risque de contamination en ETM, il convient de noter qu‘aucune analyse n‘a été effectuée pour mesurer la concentration des métaux lourds dans les divers nutriments utilisés par les pisciculteurs et que très peu d‘auteurs ont étudié ce sujet. Par contre, il semble que théoriquement, (sur la base des modalités de réponses proposées) pour les 35 individus interrogés, le facteur nutriment a moins d‘influence sur la biodisponibilité des ETM pour les poissons, en particulier pour les exploitations utilisant les restes de cuisine. Par ailleurs, il ressort également qu‘environ 68 % des sites d‘élevage sont alimentés par des ruisseaux de bas-fond.

Pour le système rizipiscicole, 58 % des rizipisciculteurs ont utilisé leurs rizières pendant la saison sèche pour effectuer des cultures de contre saisons et au cours desquelles certains utilisent des engrais chimiques tels que le NPK et le DAP et des produits phytosanitaires notamment des pesticides. En effet, comme le souligne la littérature (Chapitre III), l‘utilisation de ces derniers conduit à la bioaccumulation des ETM dans le sol, les plantes et l‘eau.

Les activités minières et industrielles sont toujours considérées comme sources potentielle en ETM dans l‘environnement et en particulier pour les poissons. Dans cette étude, seul un site d‘élevage a été proche d'une activité minière. Cependant, 29 % des sites sont situés à proximité de zones industrielles.

47

4.2 Variabilités géographiques de la bioaccumulations en ETM dans la chair de poissons

Les analyses statistiques indiquées dans le Tableau 6 montrent clairement que les valeurs de concentration en ETM bioaccumulées dans les muscles de poissons fluctuent considérablement d‘un site de prélèvement à l‘autre. Ces résultats indiquent que les concentrations en Pb, As, Cd et Hg se situent entre [0 à 10,5 μg/g], [0,01 à 0,09 μg/g], [0 à 0,016 μg/g], [0 à 0,11 μg/g] de MS, respectivement sur les 29 sites d‘échantillonnages. L‘ordre de bioaccumulation des ETM dans les muscles de poissons dans la région Analamanga était Pb > As > Hg > Cd. Tableau 6: Concentration minimale, concentration maximale et moyenne ± écart-type (SD) de la concentration (µg/g de MS) en ETM dans les muscles de poissons

ETM Concentration minimale Concentration maximale Moyenne (± ET) Pb 0 10,52 3,070 ± 3.708 As 0,011 0,091 0,032 ± 0.019 Hg 0 0,11 0,019 ± 0.022 Cd 0 0,016 0,003 ± 0.006 Source : Auteur, 2020

4.2.1 Distribution spatiale de l’As

L‘As est présent dans les 29 échantillons utilisés dans cette étude. Sa concentration dans les muscles de poissons varie de 0,01 à 0,09 μg/g de MS. La concentration moyenne de ce métal dans la région Analamanga est de 0,03 μg/g de MS. La valeur la plus élevée est obtenue dans la commune Ambatolampy Tsimahafotsy, dans le fokontany « Soute à Bombe » et le fokontany Ambohibe de la commune Mahitsy, avec respectivement 0,09 et 0,07 μg/g de MS. Notons que ces deux fokontany ont respectivement un niveau de risque moyen et élevé dans le modèle cartographique prédictif de risque de contamination en As (Figure 24). Toutefois, il apparait que globalement ces valeurs de concentration de l‘As s‘avèrent inférieures comparativement à la valeur limite référence de 1 μg/g établie en Australie160. Les teneurs en As dans les échantillons de poissons de la région Analamanga semblent donc être normales. La littérature indique des concentrations moyennes d‘As de 0,2 à 0,6 μg/g de MS dans les muscles de poissons au barrage Hammam Bougharara en Algérie161, de 0,04 à 0,09 μg/g de

160 Yabanli et al. (2014) ―Bioaccumulation of heavy metals in tissues of the gibel carp Carassius gibelio: Example of Marmara Lake, Turkey‖, Russian journal of biological invasions, vol. 5, n° 3, p. 220. 161 Ghellai (2015) ―Evaluation des teneurs des éléments traces des eaux et chez une espèce de poisson vivant dans le barrage Hammam Boughrara‖, Faculté des Sciences Département de Chimie, p. 45. 48

MS dans des poissons de république Tchèque162 et de 0,02 à 0,44 μg/g de MS dans les poissons du lac Salek en Slovénie163.

En outre, il ressort du test ANOVA que les concentrations de l‘As détectées chez les poissons pêchés en milieu urbain ne sont pas significativement différents comparées à celles détectées dans les poissons des zones rurales. En effet, les différences observées sont dues uniquement au hasard (p = 0,72).

4.2.2 Distribution spatiale du Pb dans la chair de poissons

La prédominance de la concentration en Pb dans la région Analamanga est fonction du site et varie de 0 à 10,52 μg/g de MS. La concentration en Pb la plus élevé est observée au niveau du Tanjona Fenoarivo. Sur les 29 sites étudié 14 présentent des concentrations allant de 2,64 à 10 μg/g de MS. Ces valeurs sont environ 9 à 35 fois supérieures à la teneur maximale acceptable fixée par la commission Européenne (0,30 μg/g de MS). De plus, Il s‘agit globalement des sites situés sur des zones urbaines ou proches urbaines et tous correspondent à un risque élevé dans le modèle cartographique prédictif de risque de contamination en Pb (Figure 24). Ces sites sont : (1) le lac d‘Andranotapahana et (2) le lac Masay, deux bassins de collecte des eaux usées et divers effluents industriels de la capitale et les Tanjona de Fenoarivo, où le maraîchage représente la majeurs partie de la source de revenus de la population locale, après la riziculture. Cependant, ce type de culture se caractérise par sa forte demande d‘engrais chimiques (e.g. NPK, DAP) et des produits phytosanitaires (e.g. pesticides, fongicides)164 qui sont en effet des sources de contamination en ETM dans le sol, les plantes et dans l‘eau selon la littérature165. Des valeurs de concentration similaires ont été également trouvées dans les poissons du Golfe de Annaba en Algérie [0,45 à 20,45 μg/g de MS]166. Toutefois, les 25 autres sites, principalement situés sur des zones rurales, n‘ont pas de Pb.

162 Čelechovská et al. (2007) ―Distribution of metals in tissues of the common carp (Cyprinus carpio L.)‖, Acta Veterinaria Brno. University of Veterinary and Pharmaceutical Sciences, vol. 76, n° 8, p. 95. 163 Petkovšek et al. (2012) ―Heavy metals and arsenic concentrations in ten fish species from the Šalek lakes (Slovenia): assessment of potential human health risk due to fish consumption‖, Environmental Monitoring and Assessment, vol. 184, n° 5, p. 2654. 164 Ahouangninou et al. (2011) ―Évaluation des risques sanitaires et environnementaux des pratiques phytosanitaires des producteurs maraîchers dans la commune rurale de Tori-Bossito (Sud-Bénin)‖, Cahiers agricultures, vol. 20, n° 3, pp. 216– 222. 165 Ghaderi, A. A. et al. (2012) ―Evaluating the effects of fertilizers on bioavailable metallic pollution of soils, case study of Sistan farms, Iran‖, International journal of environmental research, pp. 565–570. 166 Belabed et al. (2013) ―Etude de la contamination par les métaux lourds de la zone industrialo-portuaire du golfe de annaba, à l‘aide de bio-indicateurs‖, p. 232. 49

En outre, le test ANOVA montre que les teneurs moyennes en Pb dans les filets de poissons varient considérablement selon les caractéristiques des zones (p = 0.0013). En d'autres termes, les poissons des zones urbaines et périurbaines ont des concentrations significativement plus élevées en Pb que celles des zones rurales. Des études analogues ont également indiqué les mêmes résultats. Par exemple, l‘étude de Kumari (2018) stipule que le niveau de la biodisponibilité en Pb dans le milieu aquatique urbain est significativement supérieur à celui des zones rurales167. De nombreux travaux mettent en évidence le rôle de l‘utilisation de carburants contenant du Pb tétraéthyl et des combustibles fossiles sur la contamination en Pb dans les eaux, dans les sols et dans l‘atmosphère des zones urbaines168. Un autre facteur pouvant expliquer la forte biodisponibilité en Pb dans les muscles de poissons prélevés dans les zones urbaines et périurbaines est le rejet en permanence des ordures et des eaux usées ménagères dans les systèmes de canalisations. Ce phénomène est particulièrement remarqué dans la grande ville d‘Antananarivo (Figure 19). Des analyses effectuées sur les ordures ménagères à l‘échelle internationale ont révélé des teneurs de l‘ordre de 450 μg/g de Pb dans ces déchets169-170.

Figure 19: Bac à ordure dans le fokontany 67ha (à gauche) et site de la décharge d‘Andralanitra (à droite)

Source : Auteur, 2020

167 Kumari et al. (2018) ―Assessment of heavy metal in the water, sediment, and two edible fish species of Jamshedpur Urban Agglomeration, India with special emphasis on human health risk‖, Human and Ecological Risk Assessment: An International Journal, vol. 24, n° 6, p. 1481. 168 Khaled-Khodja et al. (2016) ―Contamination métallique de l‘eau et du sédiment d‘Oued Bouhamra‖, Synthèse: Revue des Sciences et de la Téchnologie, vol. 32, n° 1, p. 139. 169 Berrow et Webber (1972) ―Trace elements in sewage sludges‖, Journal of the Science of Food and Agriculture, vol. 23, n° 1, p. 95. 170 Azzaoui et al. (2002) ―Note technique–Cuivre, plomb, fer et manganèse dans le bassin versant du Sebou; Sources d‘apport et impact sur la qualité des eaux de surface‖, Water Quality Research Journal, vol. 37, n° 4, p. 776. 50

4.2.3 Distribution spatiale du Hg dans la chair de poissons

Les concentrations en Hg dans les muscles de poissons étudiés s‘échelonnent de 0,005 à 0,11 μg/g de MS. Les échantillons de poissons du fokontany Ankorondrano de la commune de Tsiafahy (district d‘Antananatrivo Atsimondrano) et du fokontany Ambatomafana (commune Sambaina, District de Manjakandriana) sont les seuls échantillons non contaminés sur les 29 analysés. Il faut néanmoins noter que dans la carte prédictive de risque de contamination en Hg ces deux fokontany correspondent respectivement à un risque moyen et élevé.

Inversement, les poissons prélevés à Ambohimanjaka (commune Ambohimajaka, district Ambohidratrimo) ont le niveau le plus élevées en Hg, suivis par les poissons de Carion (commune Nandihizana, district Manjakandriana), avec respectivement 0,11 et 0,04 μg/g de MS. Par contre il apparait que globalement ces deux fokontany obtiennent des scores de risques assez faibles dans la carte prédictive de risque. De plus, ces valeurs sont nettement inférieures comparées à la concentration maximale de référence autorisée en Amérique et au Brésil qui est fixé à 0,5 μg/g de MS171. Cette même norme est retenue au Canada et en France. La littérature indique des concentrations moyennes de Hg de 0,03 à 0,07 μg/g de MS dans les muscles de poissons dans le lac de Kolíňany en Bulgarie172 et de 0,024 à 0,14 μg/g de MS dans les poissons pêchés dans la région Est de la Chine173.

En outre, il ressort du test ANOVA que les différences des concentrations de Hg existant entre les poissons pêchés sur les zones urbaines et les poissons pêchés sur les zones rurales ne sont pas significatives, avec un p = 0,12 et que les différences sont dues uniquement au hasard.

4.2.4 Distribution spatiale de Cd

Les résultats des analyses de laboratoire ont indiqués que 24 sur 29 échantillons ne présentent aucune concentration en Cd. La teneur le plus élevé est de 0,016 μg/g de MS. Cette valeur est environ 5 fois inférieure à la valeur limite acceptable de Cd dans les muscles de

171 Dolbec (2001) ―Analyse des normes actueles à travers le monde‖, Le Mercure En Amazonie. Rôle de L’homme et de L’environnement, Risques Sanitaires. Carmouze et Al, p. 403. 172 Tóth et al. (2019) ―Cadmium, lead and mercury contents in fishes–case study‖, Journal of Microbiology, Biotechnology and Food Sciences. Faculty of Biotechnology and Food Sciences in Nitra, Slovakia, p. 843. 173 Razavi et al. (2014) ―Effect of eutrophication on mercury, selenium, and essential fatty acids in Bighead Carp (Hypophthalmichthys nobilis) from reservoirs of eastern China‖, Science of the total environment, vol. 499, p. 41. 51 poissons (0,05 μg/g de MS) fixée par la commission Européenne. En effet, le Cd est présent sous forme de trace dans les 29 échantillons.

Figure 20 : Variation de la concentration moyenne en ETM dans les poissons selon les caractéristiques des zones. As, Pb, Hg.

As

Hg

U : Urbaine PPU : Proche Urbaine

R : Rurale PPR : Proche Rurale

Source : Auteur, 2020

52

Tableau 7 : Concentration en ETM dans les muscles de poissons prélevés dans les 29 sites au niveau de la région Analamanga (μg/g de MS)

District Localités Hg Cd Pb As Antananarivo Atsimondrano Tanjona 0.005 0.000 4.171 0.022 Antananarivo Atsimondrano Tanjona 0.014 0.000 5.184 0.013 Antananarivo Atsimondrano Tanjona 0.007 0.000 10.527 0.017 Antananarivo Atsimondrano Tanjona 0.008 0.000 9.131 0.014 Antananarivo Atsimondrano Tanjona 0.008 0.000 2.851 0.013 Antananarivo Renivohitra Masay 0.021 0.000 4.829 0.032 Antananarivo Renivohitra Masay 0.015 0.000 9.102 0.037 Antananarivo Renivohitra Masay 0.017 0.000 9.529 0.038 Antananarivo Renivohitra Masay 0.015 0.000 3.120 0.039 Antananarivo Renivohitra Masay 0.013 0.000 2.644 0.036 Ambohidratrimo Andranotapahina 0.009 0.000 6.839 0.024 Ambohidratrimo Andranotapahina 0.008 0.000 7.226 0.018 Ambohidratrimo Andranotapahina 0.011 0.000 0.000 0.016 Ambohidratrimo Andranotapahina 0.009 0.000 8.595 0.025 Ambohidratrimo Andranotapahina 0.012 0.000 5.005 0.023 Manjakandriana Ambatomafana 0.000 0.000 0.000 0.038 Antananarivo Avaradrano Andranomanjaka 0.011 0.016 0.000 0.046 Antananarivo Atsimondrano Akorondrano 0.000 0.000 0.000 0.011 Antananarivo Atsimondrano Antaboka 0.023 0.000 0.000 0.014 Antananarivo Atsimondrano Ampanataovana 0.013 0.000 0.000 0.030 Ambohidratrimo Ambohitromby 0.017 0.016 0.267 0.049 Ambohidratrimo Ambohimanjaka 0.070 0.000 0.000 0.022 Ambohidratrimo Ambohimanjaka 0.110 0.016 0.000 0.030 Ambohidratrimo Ambohibe 0.017 0.016 0.000 0.074 Antananarivo Avaradrano Soute à bombe 0.014 0.016 0.000 0.091 Manjakandriana Carion 0.044 0.000 0.000 0.022 Manjakandriana Sambaina 0.026 0.000 0.000 0.027 Antananarivo Avaradrano Ambohitompo 0.008 0.000 0.000 0.044 Antananarivo Avaradrano Andriakely 0.022 0.000 0.000 0.073

Source : Auteur, 2020

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4.3 Validation de la carte de prédiction des risques de contaminations par les ETM dans les muscles des poissons dans la région Analamanga

Cette partie nous permet de vérifier les relations entre :

- La variabilité géographique de la contamination par les ETM identifiée dans la carte finale prédictive des risques et les éléments disponibles sur les sites d‘élevage enquêtés (annexe);

- La variabilité géographique de la contamination selon chaque ETM indiquée dans les cartes intermédiaires prédictives de risques (Carte des prédictions de risques de contamination par le Pb, Hg, As et le Cd) et leurs distributions spatiales selon les résultats des analyses laboratoires des muscles de poissons.

4.3.1 Corrélation entre les scores de risques prédits dans la carte et les éléments disponibles sur les sites d’élevages enquêtés.

Dans l‘objectif de connaitre les mécanismes d‘enrichissement des poissons dans la région Analamanga par les ETM et leurs corrélations avec les niveaux de risque prédit sur le modèle cartographique qui a été élaboré durant la première phase de l‘étude, l‘analyse factorielle des données mixtes AFMD est optée. Cette dernière est réalisée sur une matrice de données composée de 35 sites enquêtés avec 5 variables actives considérés dont 4 variables qualitatives: (1) cultures contre saison (CCS), (2) fertilisations (FERT), (3) activités minières (AM), (4) activités industrielles (AI), une variable quantitative appelée « score », et une variable qualitative supplémentaire « zone » (Tableau 8).

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Tableau 8 : Variables quantitatives et qualitative issus de l'enquête sur terrain considérés dans le test statistique AFMD

Fokontany CCS FERT AM AI Score Zone Ankadivola A_ccs B_fert B_am A_ai 0.178 PPR Antokotanitsara B_ccs B_fert B_am A_ai 0.367 U Antanetibe_Faravohitra B_ccs B_fert B_am B_ai 0.32 R Mahalavolona B_ccs B_fert B_am A_ai 0.345 PPU Anjomakely A_ccs B_fert A_am B_ai 0.353 PPU Ambohitremo B_ccs B_fert B_am B_ai 0.287 PPU Ambohitraina B_ccs A_fert B_am B_ai 0.17 R Ambohimarina Est A_ccs B_fert B_am B_ai 0.354 PPU Ambohitriniandriana B_ccs A_fert B_am B_ai 0.222 R Ambohimahitsy A_ccs B_fert B_am A_ai 0.378 PPU Andranosoa A_ccs A_fert B_am B_ai 0.297 PPU Androndra B_ccs B_fert B_am A_ai 0.509 U Ampefiloha B_ccs B_fert B_am A_ai 0.612 U Mamory B_ccs B_fert B_am B_ai 0.196 R Satrokoditra B_ccs B_fert B_am B_ai 0.167 R Antanetibe Nord B_ccs B_fert B_am B_ai 0.307 R Ampanataovana B_ccs B_fert B_am A_ai 0.315 PPR Ivoanjo A_ccs A_fert B_am A_ai 0.363 PPU Antanetibe B_ccs B_fert B_am A_ai 0.371 U Ambodiafotsy A_ccs B_fert B_am A_ai 0.224 PPU Ambodivato A_ccs A_fert B_am B_ai 0.278 R Ambohimarina B_ccs B_fert B_am B_ai 0.287 R Andobo A_ccs B_fert B_am B_ai 0.365 R Antsahamaina B_ccs B_fert B_am B_ai 0.257 R Anosiarivo B_ccs B_fert B_am B_ai 0.316 PPU Carion B_ccs A_fert B_am B_ai 0.352 R Ambohimora B_ccs A_fert B_am B_ai 0.334 R Mandrosoa A_ccs B_fert B_am B_ai 0.439 R Mandimbisoa B_ccs A_fert B_am B_ai 0.381 R Andavakambohimanga A_ccs A_fert B_am B_ai 0.179 R Masindray Est B_ccs B_fert B_am B_ai 0.172 R Merinavaratra B_ccs A_fert B_am B_ai 0.376 R Antsahabe Est B_ccs B_fert B_am B_ai 0.146 PPR Mahazina B_ccs B_fert B_am B_ai 0.346 R Antamboho Sud B_ccs A_fert B_am B_ai 0.305 PPR

Source : Auteur, 2020

Il convient de noter que le chiffre A et B sont les codes donnés aux réponses OUI et NON.

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 Représentation des individus et des modalités (figure 21 à gauche)

La pertinence des résultats obtenus dans ces graphiques est de 55,4 %. Du point de vue des individus (Figure 21 à gauche), l‘axe 1 (Horizontal) représentant 30,45 % de la variance met en évidence l‘opposition entre les sites à proximité des activités industrielles (Aai) à gauche et ceux qui sont loin de la pollution industrielle (Bai) à droite et oppose également les individus qui utilisent des fertilisations chimiques à droite (Afert) et ceux qui n‘en n‘utilisent pas (Bfert) (à gauche) (tableau 9). Par ailleurs, l‘axe 2 représentant 24,95 % de la variance met en évidence l‘opposition entre les sites proche des activités minières en haut (Aam) et ceux qui sont loin des activités minières en bas (Bam) et oppose également les individus qui effectuent des cultures contre saison en haut (Accs) et ceux qui n‘en font pas en bas (Bccs).

Tableau 9 : Répartition de l‘inertie entre les deux axes (F1x F2) des variables qualitatives

Modalités des variables F1 Ctr (%) Cos2 F2 Ctr (%) Cos2 qualitatives Accs 0,292 1,158 0,036 1,248 31,471 0,659 Bccs -0,134 0,531 0,036 -0,572 14,424 0,659 Afert -1,079 15,774 0,479 0,130 0,343 0,007 Bfert 0,494 7,230 0,479 0,060 0,157 0,007 Aai 1,579 30,744 0,805 -0,310 1,768 0,031 Bai -0,632 12,298 0,805 0,124 0,707 0,031 Aam 0,999 1,230 0,027 5,185 49,365 0,722 Bam -0,029 0,036 0,027 -0,152 1,452 0,722

Source : Auteur, 2020

Tableau 10 : Répartition de l‘inertie entre les deux axes (F1 x F2) de la variable quantitative

Variable quantitative F1 Ctr (%) Cos2 F2 Ctr (%) Cos2 Score 0,687 31,001 0,472 -0,062 0,312 0,004

Source : Auteur, 2020

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Figure 21: Approche graphique de l‘AFMD des résultats d‘enquête et de la moyenne des valeurs de l‘indice de risque calculées pour Cd, Hg, Pb et As selon le plan (F1xF2). Le graphe des individus et des modalités à gauche et le graphe des variables à droite

Source : Auteur, 2020

 Relation entre les variables actives

La figure 21 (à gauche) montre clairement une liaison de la variable quantitative score avec l‘axe 1 (F1). Le tableau 10 indique également que cette variable contribue de manière significative à la construction de cet axe, avec une contribution à 31 %. En outre, la représentation conjointe de toutes les variables dans la figure 22 présente la corrélation entre la variable qualitative AI et la variable quantitative score. Cette corrélation s‘explique par le fait que le poids, qui a été attribués au facteur AI lors du processus de construction du modèle de cartographie prédictive par la méthode MCDA (phase de pondération), est relatif aux réalités sur le terrain. Elle témoigne également de l‘importance ce facteur dans la perception de la contamination en ETM, notamment pour les poissons.

Il est aussi indiqué dans la figure 22 que les deux modalités de la variable qualitative FERT (Afert et Bfert) contribue considérablement à la construction de l‘axe F1, avec respectivement 15,77 % et 7,23 % (cos2 = 0,479) (Tableau 9). La modalité Afert est corrélée

57 négativement à l‘axe F1 tandis que la modalité Bfert est corrélée positivement (Figure 21 à droite). En outre, l‘analyse de ces résultats indique que la variable qualitative FERT n‘a pas de corrélation avec la variable quantitative score.

Contrairement aux deux variables qualitatives précédentes, l‘AM et le CCS participent à la construction de l‘axe F2 (verticale), avec respectivement 45,89 % (cos2 = 0,659) et 50,81 % (cos2 = 0,722) de contribution. De plus, ces deux variables ont également de liaison entre elles. Quant à leur relation avec la variable quantitative score, aucune liaison n‘a été trouvée.

Figure 22 : Représentation simultanée des variables quantitatives et qualitatives

Source : Auteur, 2020

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4.3.2 Corrélation entre les concentrations en ETM des échantillons de poissons et les scores prédits dans le modèle cartographique

Figure 23 : Approche graphique de l‘ACP de la concentration en As, Cd, Pb et Hg des muscles de poissons et les valeurs de l‘indice de risque calculées pour chaque ETM selon le plan (F1xF2). Le graphe des variables à gauche et le graphe des individus à droite.

Source : Auteur, 2020

Tableau 11 : Matrice des corrélations entre les concentrations en ETM obtenus dans les poissons et les scores des risques prédits dans le modèle cartographique MCDA

Hg Cd Pb As Score_Hg Score_Cd Score_Pb Score_As Hg 1 Cd 0.31 1 Pb -0.29 -0.38 1 As 0.00 0.61* -0.33 1 Score_Hg -0.31 0.24 -0.01 0.29 1 Score_Cd -0.63 0.08 0.23 0.04 0.64* 1 Score_Pb -0.68 -0.14 0.49* -0.06 0.38* 0.84* 1 Score_As -0.23 -0.02 -0.09 0.36 0.52* 0.19 0.19 1 Les valeurs en étoile (*) sont significativement corrélées, les chiffres en gras indiquent une forte corrélation et en italique une corrélation moyenne.

Source : Auteur, 2020

La matrice de corrélation donne une première idée des associations existantes entre les différentes variables telles que l‘Hg, le Pb, le Cd, l‘As, le Score Hg, le Score Pb, le Score Cd, et le Score As. Ces paramètres sont relativement bien corrélés entre eux (tableau 11).

59

L‘approche graphique de l‘ACP, basée sur la représentation des deux premières composantes de l‘ACP (F1 et F2) expliquant 65,5 % de l‘inertie totale indique l‘existence de relation As/Cd, score Pb/Pb, score Hg/score Cd, score Pb/score Hg, score As/score Hg et score Pb/score Cd (Figure 23 à gauche). Le graphe des individus (Figure 23 à droite) regroupant les sites d‘échantillonnages montrent le niveau d‘enrichissement en ETM des poissons en fonction de la variable qualitative explicative supplémentaire zone (U, PPU, PPR, R).

 Relation entre ETM

Il est remarqué qu‘une corrélation existe entre Cd et As (p = 0,0004). Ceci indiquerait en effet que ces deux métaux lourds proviennent probablement d‘une même source de contaminations sur nos sites d‘échantillonnages. La littérature indique que la fabrication, le transport, l‘entreposage, et l‘application d‘engrais phosphoriques sont l‘une des principales sources de contamination par le Cd et l‘As dans l‘environnement174-175-176. Selon l‘étude de Cuit (2002), l‘accumulation de ces deux métaux lourds dans le sol, les plantes, les eaux et les animaux se trouvent principalement dans les zones d‘application intensive d‘engrais chimique177. Inversement, aucune relation n‘est trouvée entre la concentration en Pb et Hg identifiée dans les muscles de poissons. C'est-à-dire que les sources de contamination de ces deux métaux semblent être différentes. Par ailleurs, le niveau d‘enrichissement de chaque ETM obtenus dans les poissons est fonction de la variable qualitative explicative supplémentaire zone (Figure 23 à droite). La bioaccumulation de Pb dans les muscles de poissons est remarquée sur les zones urbaines tandis que le Hg, le Cd et l‘As sont plutôt présent dans les zones proche rurales et rurale.

 Relation score de risque et concentration

L‘analyse du graphique des variables de l‘ACP indique l‘existence d‘une relation entre le score Pb/Pb (Figure 23 à gauche). Ceci a également été confirmé par le test de corrélation- régression linéaire entre les deux variables avec un p = 0,007. Ces résultats, confirment et

174 Carnelo et al. (1997) ―Heavy metals input with phosphate fertilizers used in Argentina‖, Science of the Total Environment, vol. 204, n° 3, pp. 245–250. 175 Taylor (1997) ―Accumulation of cadmium derived from fertilisers in New Zealand soils‖, Science of the total environment, vol. 208, n° 1–2, pp. 123–126. 176 Gárriz et Miranda (2020) ―Effects of metals on sperm quality, fertilization and hatching rates, and embryo and larval survival of pejerrey fish (Odontesthes bonariensis)‖, Ecotoxicology, vol. 29, n° 7, pp. 1072–1082. 177 Cupit et al. (2002) ―Assessment and management of risks arising from exposure to cadmium in fertilisers—II‖, Science of the total environment, vol. 291, n° 1–3, pp. 189–206. 60 affinent un certain nombre d‘informations prédites dans le modèle cartographique de risque de contamination par le Pb dans les poissons (Figure 23). Par ailleurs, le modèle de régression linéaire indique l‘absence de relation entre le score Hg et Hg puis le score Cd et Cd avec une valeur de p = 0,10 et 0,67 respectivement (Figure 23 à gauche). Le même résultat a été indiqué pour la variable score As et As même si l'écart entre les deux flèches (variables) est faible (p = 0,05).

Figure 24 : Modèles cartographiques prédictifs de risques de contamination en ETM des poissons dans la région Analamanga

1 Carte prédictive de risques de 2 Carte prédictive de risques de contamination en Pb contamination en Hg

3 Carte prédictive de risques de 4 Carte prédictive de risques de contamination en Cd contamination en As

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5 Carte prédictive de risques de contamination en ETM (Carte finale)

1. Carte prédictive de risques de 2. Carte prédictive de risques de contamination en Pb contamination en Hg

3. Carte prédictive de risques de 4. Carte prédictive de risques de contamination en Cd contamination en As

5. Carte prédictive de risques de contamination en As

Source : Rakotoarisoa et al. 2019178

178 Rakotoarisoa et al. (2019), Op. Cit p. 52. 62

CONCLUSION ET PERSPECTIVES

Dans cette étude, l‘approche méthodologique cartographique du MCDA couplée avec le SIG a été proposée pour cartographier le risque des contaminations en ETM chez les poissons de la région Analamanga. L‘objectif de cette approche est de fournir un outil d‘aide à la décision pour mener à bien des actions visant à réduire le risque de catastrophe écologique et sanitaire lié à la bioaccumulation des ETM dans les poissons. Sur la base du résultat des analyses de concentration de Cd, Pb, As et Pb chez les poissons prélevés sur des de sites présumés pollués et non pollués, les tests statistiques ANOVA montrent la bioaccumulation élevée en ETM dans la chair de poissons dans les zones urbaines et périurbaines d‘Antananarivo, particulièrement en Pb. Il a

Concernant la validation du modèle cartographique prédictif de risque, la confrontation des valeurs de l‘indice de risque calculées pour les différentes unités géographique aux données de concentration en Cd, Pb, Hg et As dans les échantillons de poissons par l‘ACP indique une relation partielle. Ceci indique que la pertinence de la carte reste discutable et nécessite encore une amélioration avant de l‘utiliser pour un outil d‘aide à la décision. Selon Tran et Roger (2018), une analyse de l‘incertitude et la sensibilité associées à la carte de risque est nécessaire179. Cela consiste à faire varier le poids attribué à chaque facteur en répondant aux questions ci-dessous :

- Avec des poids différents, obtient-on la même carte ?

- Lorsque les experts donnent des avis différents, quel est l‘impact sur la variabilité du résultat ?

Les réponses à ces questions permettent d‘une part de créer un modèle cartographique d‘incertitude et d‘autre part d‘associer ce dernier à la carte de risque.

En outre, dans le processus de confrontation des valeurs de l‘indice de risque calculées pour les différentes unités géographique aux données concentration en ETM, il est nécessaire d‘augmenter le nombre d‘analyse des échantillons de poissons afin d‘apporter plus de finesse

179 Tran et Roger (2018) ―Renforcer les décisions en santé sur un territoire: l‘appui opérationnel de l‘évaluation multicritère spatialisée. Perspectives‖, CIRAD, vol. 46, p. 3.

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à la carte. Dans cette étude, 35 autres échantillons de poissons seront pris en compte. Ces échantillons seront analysés à l'Île Maurice par le laboratoire Quantilab dès la reprise des vols commerciaux entre Madagascar et Maurice.

Enfin, comme l‘objectif final de cette étude est d‘offrir un outil d‘aide à la décision à différentes entités travaillant dans le domaine de la pisciculture, il est primordial de communiquer aux utilisateurs finaux la carte.

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RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES

1. Abella, E. A. C. and Van Westen, C. J. (2008), ―Qualitative landslide susceptibility assessment by multicriteria analysis: a case study from San Antonio del Sur, Guantánamo, Cuba‖, Geomorphology, vol. 94, n° 3–4, pp. 453–466. 2. Achour-Rokbani, A. (2008), ―Etude du système ars bactérien de résistance à l‘arsenic: diversité des transporteurs d‘arsénite et analyse moléculaire d‘un opéron ars‖, p. 187. 3. Ahouangninou, C., Fayomi, B. E. and Martin, T. (2011), ―Évaluation des risques sanitaires et environnementaux des pratiques phytosanitaires des producteurs maraîchers dans la commune rurale de Tori-Bossito (Sud-Bénin)‖, Cahiers agricultures, vol. 20, n° 3, pp. 216–222. 4. Alcántara-Ayala, I. (2002), ―Geomorphology, natural hazards, vulnerability and prevention of natural disasters in developing countries‖, Geomorphology, vol. 47, n° 2–4, pp. 107-124. 5. Allou, K. R. S. and El Harti, J. (2018), ―Cartographie de la gestion des risques de la prédésinfection des dispositifs médicaux en milieu hospitalier. Cas de la stérilisation centrale de l‘hôpital Ibn Sina, Rabat‖, Le Pharmacien Hospitalier et Clinicien, vol. 53, n° 4, pp. 279-287. 6. Alwang, J., Siegel, P. B. and Jorgensen, S. L. (2001), ―Vulnerability: a view from different disciplines‖. Social protection discussion paper series, vol. 115, p. 60. 7. Rakotoarisoa, A., Mortillaro, J-M., Andriamananjara, D. E. (2019), ―Analamanga, cartographie de prédiction de risque des contaminatins en ETM dans la chair de poissons en. Antananarivo‖, p. 56. 8. Azzaoui, S., Hanbali, M. El and Leblanc, M. (2002), ―Note technique–Cuivre, plomb, fer et manganèse dans le bassin versant du Sebou; Sources d‘apport et impact sur la qualité des eaux de surface‖, Water Quality Research Journal. IWA Publishing, vol. 37, n° 4, pp. 773–784. 9. Belabed, B. E., Meddour, A., Tata, T. et Aleya, L. (2013), ―Etude de la contamination par les métaux lourds de la zone industrialo-portuaire du golfe de annaba, à l‘aide de bio- indicateurs‖, p. 239. 10. Benguedda, R. W. (2012), ―Contribution à l‘étude de la bioaccumulation métallique dans les sédiments et différents maillons de la chaine trophique du littoral extrême ouest algérien‖, p. 117. 11. Beroya-Eitner, M. A. (2016), ―Ecological vulnerability indicators‖, Ecological indicators,

65

vol. 60, pp. 329–334. 12. Berrow, M. L. and Webber, J. (1972), ―Trace elements in sewage sludges‖, Journal of the Science of Food and Agriculture, vol. 23, n° 1, pp. 93–100. 13. Bisson, M., Diderich, R., Houeix, N., Hulot, C., Lacroix, G. et Lefevre, J. P. (2011), ―Cadmium et ses dérivés‖, Fiche de données toxicologiques et environnementales des substances chimiques–INERIS, vol. 3, p. 82. 14. Boudoukha, A., Belhadj, M. Z. and Benkadja, R. (2012), ―Impact d‘une pollution anthropique et d‘une contamination naturelle sur la qualité des eaux du barrage de Zit Emba. Est algérien‖, La Houille Blanche, n° 4–5, pp. 34–41. 15. Bouzidi, Y., Goiffon, C., Guéguen, Y., Lestel, L., Mouchel, J. M., CREIDD, U. et Paris, V. I. (2003), ―Cycle de vie du plomb dans l‘anthroposphère Seine‖, Rapport PIREN Seine, p. 22. 16. Braun, T., Abbas, M. N., Bakos, L. and Elek, A. (1981), ―Preconcentration of phenlymercury, methylmercury and inorganic mercury from natural waters with diethylammonium diethyldithiocarbamate-loaded polyurethane foam‖, Analytica Chimica Acta, vol. 131, pp. 311–314. 17. Bricage, P. (2000), ―La survie des organismes vivants‖, Atelier AFSCET “Systémique & Biologie, p. 32. 18. Čelechovská, O., Svobodová, Z., Ţlábek, V. and Macharáčková, B. (2007), ―Distribution of metals in tissues of the common carp (Cyprinus carpio L.)‖, Acta Veterinaria Brno. University of Veterinary and Pharmaceutical Sciences, vol. 76, n° 8, pp. 93–100. 19. Celo, V., Lean, D. R. S. and Scott, S. L. (2006), ―Abiotic methylation of mercury in the aquatic environment‖, Science of the Total Environment, Vol. 368, n° 1, pp. 126–137. 20. Chakhar, S. (2006), ―Cartographie décisionnelle multicritère: formalisation et implémentation informatique‖, p. 288. 21. Chassin, P., Baize, D., Cambier, P. et Sterckeman, T. (1996), ―Les éléments traces métalliques et la qualité des sols‖, Impact à moyen et à long terme. Etud. Gestion Sols, vol. 3, pp. 297–306. 22. Chevé, M. (2000), ―La croissance optimale d‘une économie confrontée à un risque de catastrophe écologique‖, Économie & prévision, vol. 143, n° 2, pp. 69–81. 23. Compeau, G. C. and Bartha, R. (1985), ―Sulfate-reducing bacteria: principal methylators of mercury in anoxic estuarine sediment‖, Applied and environmental microbiology. Am Soc Microbiol, vol. 50, n° 2, pp. 498–502. 24. Daby, D. (2006), ―Coastal pollution and potential biomonitors of metals in Mauritius‖,

66

Water, air, and soil pollution, vol. 174, No. 1–4, pp. 63–91. 25. Davis, A. P., Shokouhian, M. and Ni, S. (2001) ―Loading estimates of lead, copper, cadmium, and zinc in urban runoff from specific sources‖, Chemosphere, vol. 44, n° 5, pp. 997–1009. 26. Davis, H. T., Aelion, C. M., McDermott, S. and Lawson, A. B. (2009), ―Identifying natural and anthropogenic sources of metals in urban and rural soils using GIS-based data, PCA, and spatial interpolation‖, Environmental Pollution, vol. 157, n° 8–9, pp. 2378– 2385. 27. Diop, C., Dewaele, D., Toure, A., Cabral, M., Cazier, F. et Fall, M. (2012), ―Étude de la contamination par les éléments traces métalliques des sédiments côtiers au niveau des points d‘évacuation des eaux usées à Dakar (Sénégal)‖, Revue des sciences de l’eau/Journal of Water Science, vol. 25, n° 3, pp. 277–285. 28. Dolbec, J. (2001), ―Analyse des normes actuelles à travers le monde‖, Le Mercure En Amazonie. Rôle de L’homme et de L’environnement, Risques Sanitaires. Carmouze et Al, pp. 401–407. 29. Dórea, J. G., Farina, M. and Rocha, J. B. T. (2013), ―Toxicity of ethylmercury (and Thimerosal): a comparison with methylmercury‖, Journal of Applied toxicology, vol. 33, n° 8, pp. 700–711. 30. Ezziyyani, M., Hamdache, A., Barka, N., Sebbar, H., Mouraziq, F., Lamarti, A. et Candela Castillo, M. E. (2014), ―Variations de la répartition géographique, taille et teneur en cadmium chez la moule Mytilus galloprovincialis prélevée au niveau du littoral de Safi‖, J. Mater. Environ. Sci, vol. 5, pp. 2459–2466. 31. Fitzgerald, W. F. and Clarkson, T. W. (1991), ―Mercury and monomethylmercury: present and future concerns‖, Environmental health perspectives, vol. 96, pp. 159–166. 32. Fitzgerald, W. F., Lamborg, C. H. and Hammerschmidt, C. R. (2007), ―Marine biogeochemical cycling of mercury‖, Chemical reviews, vol. 107, n° 2, pp. 641–662. 33. Flament, P. and Deboudt, K. (2004), ―Flux et dynamique des aérosols de pollution métallique en milieu marin: enseignements et perspectives liés à l‘étude du plomb en zone côtière‖, Océanis (Paris), vol. 30, n° 2, pp. 137–169. 34. Focardi, S., Fossi, M. C., Leonzio, C., Aurigi, S., Casini, S., Corsi, I. and Sanchez- Hernandez, J. C. (1998), ―Bioaccumulation and biomarker responses to organoclorines, polycyclic aromatic hydrocarbons and trace metals in Adriatic Sea fish fauna‖, Rapport Commissione Internationale Mer M! editerran! ee, vol. 35, pp. 256–257. 35. Fomba, S. (2018), ―Décision multicritère: un système de recommandation pour le choix de

67

l‘opérateur d‘agrégation‖, Toulouse 1, p. 144. 36. Ghaderi, A. A., Abduli, M. A., Karbassi, A. R., Nasrabadi, T. and Khajeh, M. (2012), ―Evaluating the effects of fertilizers on bioavailable metallic pollution of soils, case study of Sistan farms, Iran‖, International journal of environmental research, pp. 565–570. 37. Ghellai, I. E. (2015), ―Evaluation des teneurs des éléments traces des eaux et chez une espèce de poisson vivant dans le barrage Hammam Boughrara‖, Faculté des Sciences Département de Chimie, p. 57. 38. Giardino, A., Nederhoff, K. and Vousdoukas, M. (2018), ―Coastal hazard risk assessment for small islands: assessing the impact of climate change and disaster reduction measures on Ebeye (Marshall Islands)‖, Regional Environmental Change, vol. 18, n° 8, pp. 2237– 2248. 39. Giasson, P. (2005), ―Origine et speciation des métaux lourds dans les sols‖, Mise en garde/Advice, p. 150. 40. GIEC (2012), ―Rapport spécial sur la gestion des risques de catastrophes et de phénomènes extrêmes pour les besoins de l‘adaptation au changement climatique: résumé à l‘intention des décideurs‖, world meteorological organization. Groupe intergouvernemental d‘experts sur l‘évolution du climat GIEC, p. 15. 41. Godin, C. (2009), ―Ouvertures à un concept: la catastrophe‖, Le Portique. Revue de philosophie et de sciences humaines. Association Les Amis du Portique, n° 22, p. 12. 42. Gouzy, A. and Ducos, G. (2008), ―La connaissance des éléments traces métalliques: un défi pour la gestion de l‘environnement―, pp. 1–13. 43. Gorremans, M. and Masquelier, B. (2018) ―Risques environnementaux et développement: Le cas de la pollution de l‘air à Antananarivo, Madagascar‖, p. 49. 44. Guero, Y., Lamso, D., Tidjani, A. D., Ambouta, K., Feidt, C., Sterckeman, T. et Echevarria, G. (2013), ―Evaluation de la Contamination des Sols par les Elements Traces Metalliques dans les Zones Urbaines et Periurbaines de la Ville de Niamey (Niger)‖, Revue des Bioressources, vol. 257, n° 1622, pp. 1–14. 45. Hill, M. J., Braaten, R., Veitch, S. M., Lees, B. G. and Sharma, S. (2005), ―Multi-criteria decision analysis in spatial decision support: the ASSESS analytic hierarchy process and the role of quantitative methods and spatially explicit analysis‖, Environmental modelling & software, vol. 20, n° 7, pp. 955–976. 46. Ibanez, Y., Bouchard, M. and Thomas, O. (2008), ―Région Chaudière-Appalaches au Québec: Les puits privés d‘alimentation en eau potable sont-ils la principale source d‘exposition chronique à l‘arsenic?‖, Mémoire EHESP d’Ingénieur du Génie Sanitaire.

68

Sorbonne, Rennes, France: Ecole des Hautes Etudes en Santé Publique, p. 58. 47. Idris, A. M. (2008), ―Combining multivariate analysis and geochemical approaches for assessing heavy metal level in sediments from Sudanese harbors along the Red Sea coast‖, Microchemical Journal, vol. 90, n° 2, pp. 159–163. 48. INSTAT (2019), ―Troisieme recensement general de la Population et de l‘habitation (RGPH-3)‖, p. 81. 49. Isnard, H. (1955), ―Les Plaines de Tananarive‖, Les Cahiers d’Outre-Mer, vol. 8, n° 29, pp. 5–29. 50. Järup, L. and Åkesson, A. (2009), ―Current status of cadmium as an environmental health problem‖, Toxicology and applied pharmacology, vol. 238, n° 3, pp. 201–208. 51. Jeremiason, J. D., Engstrom, D. R., Swain, E. B., Nater, E. A., Johnson, B. M., Almendinger, J. E. and Kolka, R. K. (2006), ―Sulfate addition increases methylmercury production in an experimental wetland‖, Environmental science & technology, vol. 40, n° 12, pp. 3800–3806. 52. Jiménez-Moreno, M., Perrot, V., Epov, V. N., Monperrus, M. and Amouroux, D. (2013), ―Chemical kinetic isotope fractionation of mercury during abiotic methylation of Hg (II) by methylcobalamin in aqueous chloride media‖, Chemical Geology, vol. 336, pp. 26–36. 53. John R. W. (1981), ―Pesticides monitoring journal‖, Institution of Oceanography, University of California,. SAN DIEGO: PMJAA, vol. 15, p. 178. 54. Katemo Manda, B., Colinet, G., André, L., Chocha Manda, A., Marquet, J. P. et Micha, J. C. (2010), ―Evaluation de la contamination de la chaîne trophique par les éléments traces (Cu, Co, Zn, Pb, Cd, U, V et As) dans le bassin de la Lufira supérieure (Katanga/RD Congo)‖, Tropicultura, vol. 28, n° 4, pp. 246–252. 55. Khaled-Khodja, S. and Durand, G. (2016), ―Contamination métallique de l‘eau et du sédiment d‘Oued Bouhamra‖, Synthèse: Revue des Sciences et de la Téchnologie, vol. 32, n° 1, pp. 135–146. 56. Koudou, A., Kouamé, F. K., Ta, M. Y., Saley, M. B., Jourda, J. P. et Biemi, J. (2010), ―Contribution des données ETM+ de Landsat, de l‘analyse multicritère et d‘un SIG à l‘identification de secteurs à potentialité aquifère en zone de socle du bassin versant du N‘zi (Côte d‘Ivoire)‖, Photo Interprétation European Journal of Applied Remote Sensing, vol. 46, n° 3–4, p. 98. 57. Kumari, P., Chowdhury, A. and Maiti, S. K. (2018), ―Assessment of heavy metal in the water, sediment, and two edible fish species of Jamshedpur Urban Agglomeration, India with special emphasis on human health risk‖, Human and Ecological Risk Assessment: An

69

International Journal, vol. 24, n° 6, pp. 1477–1500. 58. Kundu, S., Ghosh, S. K., Mandal, M., Pal, T. and Pal, A. (2002), ―Spectrophotometric determination of arsenic via arsine generation and in-situ colour bleaching of methylene blue (MB) in micellar medium‖, Talanta, vol. 58, n° 5, pp. 935–942. 59. Laaribi, A. (2000), ―SIG et analyse multicritère‖, Hermès. 60. Lambert, R. (2006), ―Étude de la solubilité du cadmium et du zinc dans les sols après ajouts d‘engrais phosphatés contaminés en cadmium et en zinc‖, p. 53. 61. Laurent, C., Feidt, C. and Laurent, F. (2005), ―Contamination des sols‖, EDP sciences/ADEME France, pp. 1–215. 62. Lee Cruz, L. (2019), ―Cartographie des zones à risque de transmission du virus Ebola en Guinée forestière par la méthode d‘évaluation multicritère spatialisée‖, p. 93. 63. Lenoble, V. (2003), ―Elimination de l‘Arsenic pour la production d‘eau potable: oxydation chimique et adsorption sur des substrats solides innovants‖, p. 154. 64. Leone, F. and Vinet, F. (2006), ―La vulnérabilité, un concept fondamental au cœur des méthodes d‘évaluation des risques naturels‖, la «Vulnérabilité des sociétés et territoires face aux menaces naturelles», Ouvrage collectif sous la direction de Leone F. et Vinet F., Géorisques, vol. 4, pp. 9–25. 65. Linkov, I., Satterstrom, F. K., Kiker, G., Batchelor, C., Bridges, T. and Ferguson, E. (2006), ―From comparative risk assessment to multi-criteria decision analysis and adaptive management: Recent developments and applications‖, Environment international, vol. 32, n° 8, pp. 1072–1093. 66. Lucia, M., André, J. M., Gontier, K., Diot, N., Veiga, J. and Davail, S. (2010), ―Trace element concentrations (mercury, cadmium, copper, zinc, lead, aluminium, nickel, arsenic, and selenium) in some aquatic birds of the Southwest Atlantic Coast of France‖, Archives of Environmental Contamination and Toxicology, vol. 58, n° 3, pp. 844–853. 67. Malczewski, J. (1999), ―GIS and multicriteria decision analysis‖, p. 414. 68. Mandal, B. K. and Suzuki, K. T. (2002), ―Arsenic round the world: a review‖, Talanta, vol. 58, n° 1, pp. 201–235. 69. Mbengue, M. M. (2001), ―La Convention de Stockholm sur les polluants organiques persistants‖, L’Observateur des Nations Unies, vol. 11, pp. 67–87. 70. Mena, S. Ben (2000), ―Introduction aux méthodes multicritères d‘aide à la décision‖, BASE, pp. 83–93. 71. Metzger, P. (1994), ―Contribution à une problématique de l‘environnement urbain‖, Cahiers des Sciences Humaines, vol. 30, n° 4, pp. 596–598.

70

72. Michel, P. (1985), ―L‘arsenic en milieu marin: Synthèse bibliographique‖, Revue des Travaux de l’Institut des Pêches maritimes. ISTPM, vol. 49, n° 3–4, pp. 175–185. 73. Miskimmin, B. M., Rudd, J. W. M. and Kelly, C. A. (1992), ―Influence of dissolved organic carbon, pH, and microbial respiration rates on mercury methylation and demethylation in lake water‖, Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, vol. 49, n° 1, pp. 17–22. 74. Molines, N. (2009), ―L‘évaluation globale de la sensibilité environnementale‖, Un outils d’amélioration des études d’impacts de projets linéaires, Revue Internationale de Geomatique, vol. 10, pp. 1–16. 75. Motet, G. (2010) ―Le concept de risque et son évolution‖, in Annales des Mines- Responsabilite et environnement. ESKA, pp. 32–37. 76. MOULAIRE, M. (2007), ―La cartographie des risques, un outil de management des risques en établissement de santé‖, Risques & qualité en milieu de soins, n° 4, pp. 221– 228. 77. Mukherjee, K. (2014), ―Analytic hierarchy process and technique for order preference by similarity to ideal solution: a bibliometric analysis from past, present and future of AHP and TOPSIS‖, J. Intelligent Engineering Informatics, vol. 2, pp. 93–113. 78. Nogueira, E. and Berthoux, J.-M. (2016), ―Cartographie des risques‖, Transfusion Clinique et Biologique, vol. 23, n° 4, pp. 266–267. 79. Nriagu, J. O. (1989), ―A global assessment of natural sources of atmospheric trace metals‖, Nature, vol. 338, n° 6210, pp. 47–49. 80. Ouédraogo, O. (2013), ―Mercure, arsenic et sélénium au Burkina Faso: bioaccumulation, transfert trophique dans les systèmes aquatiques et évaluation de bioaccessibilité chez les humains‖, p. 321. 81. Patterson, C. C. (1965), ―Contaminated and natural lead environments of man‖, Archives of Environmental Health: An International Journal, vol. 11, n° 3, pp. 344–360. 82. Petkovšek, S. A. S., Grudnik, Z. M. and Pokorny, B. (2012), ―Heavy metals and arsenic concentrations in ten fish species from the Šalek lakes (Slovenia): assessment of potential human health risk due to fish consumption‖, Environmental Monitoring and Assessment, vol. 184, n° 5, pp. 2647–2662. 83. Pierre-Clément, D. (2011), ―Synthèse des connaissances sur l‘origine et la disponibilité du cadmium dans les eaux‖, p. 39. 84. Pirrone, N., Cinnirella, S., Feng, X., Finkelman, R. B., Friedli, H. R., Leaner, J. and Telmer, K. (2010), ―Global mercury emissions to the atmosphere from anthropogenic and

71

natural sources‖, Atmospheric Chemistry & Physics, vol. 10, n° 13, pp. 5951–5964. 85. PNUD (2004), ―Rapport mondial: La réduction des risques de catastrophes un défi pour le dével oppement‖, Programme des Nations Unies pour le développement (PNUD). 86. Pongratz, R. and Heumann, K. G. (1999), ―Production of methylated mercury, lead, and cadmium by marine bacteria as a significant natural source for atmospheric heavy metals in polar regions‖, Chemosphere, vol. 39, n° 1, pp. 89–102. 87. Prévil, C., Thériault, M. and Rouffignat, J. (2003), ―Analyse multicritère et SIG pour faciliter la concertation en aménagement du territoire: vers une amélioration du processus décisionnel?‖, Cahiers de géographie du Québec, vol. 47, n° 130, pp. 35–61. 88. Rabefitia, Z. (1999), ―Tendances des températures minimales, maximales et des nombres annuels de jours de pluie à Madagascar‖, Mada-géo, n° 5, p. 7. 89. Rahman, M. S., Saha, N., Molla, A. H. and Al-Reza, S. M. (2014), ―Assessment of anthropogenic influence on heavy metals contamination in the aquatic ecosystem components: water, sediment, and fish‖, Soil and Sediment Contamination: An International Journal, vol. 23, n° 4, pp. 353–373. 90. Rajaonera, F. (2016), ―Evolution de l‘industrie de 1960 à nos jours‖, Syndicat des Industries de Madagascar. atelier, p. 18. 91. Ramade, F. (2009), ―Eléments d‘écologie: écologie fondamentale‖. Dunod, vol. 4, p. 2. 92. Razavi, N. R., Arts, M. T., Qu, M., Jin, B., Ren, W., Wang, Y. and Campbell, L. M. (2014), ―Effect of eutrophication on mercury, selenium, and essential fatty acids in Bighead Carp (Hypophthalmichthys nobilis) from reservoirs of eastern China‖, Science of the total environment, vol. 499, pp. 36–46. 93. Roy, B. and Bouyssou, D. (1993), ―Aide multicritère à la décision: méthodes et cas‖. Economica Paris, p. 691. 94. Sfez, M. (2012), ―Cartographie des risques: un état des lieux: Cartographie des risques GRD et médico-social Sécurité des soins au Québec‖, Risques & qualité en milieu de soins, n° 3, pp. 152–156. 95. Sharma, R. K. and Agrawal, M. (2005), ―Biological effects of heavy metals: an overview‖, Journal of environmental Biology, vol. 26, n° 2, pp. 301–313. 96. Smith, G., Polygalov, E., Arshad, M. S., Page, T., Taylor, J. and Ermolina, I. (2013), ―An impedance-based process analytical technology for monitoring the lyophilisation process‖, International journal of pharmaceutics, vol. 449, n° 1–2, pp. 72–83. 97. Smith, K. (1996), ―Environmental hazards: assessing risk and reducing disaster‖, London: Routledge, n° 2, p. 389.

72

98. Steinberg, J. (1993), ―Le rôle de la cartographie dans la gestion des risques technologiques en milieu urbain‖, in Annales de géographie, pp. 175–181. 99. Stone, C. D. (1996), ―La Convention de Rio de 1992 sur la diversité biologique‖, Le droit international face à l’éthique et à la politique de l’environnement, Genève, Georg, pp. 119–133. 100. Strachan, C. M. (1984), ―Engineering risk: Report of the President‘s task committee on professional practice and risk‖, Engineering Risk: Report of the President’s Task Committee on Professional Practice and Risk. Institution of Professional Engineers New Zealand, p. 95. 101. Tamru, B. (2002), ―L‘émergence du risque d‘inondation à Addis-Abeba: pertinence d‘une étude des dynamiques urbaines comme révélatrices d‘un processus de vulnérabilisation/The rise of flood risk in Addis-Ababa: the relevance of the study of urban dynamics as an indicator of ‖, Annales de géographie, pp. 614–636. 102. Thom, R. (1983), ―De la Théorie des Catastrophes à la Métaphysique‖, Flammarion, p. 25. 103. Thomassin, J. F., Touzé, S. et Baranger, P. (2003), ―Le mercure et ses composés. Comportement dans les sols, les eaux et les boues de sédiments. Rapport final BRGM‖, RP-51890-FR, p. 119. 104. Tóth, T., Andreji, J., Tóth, J., Slávik, M., Árvay, J. and Stanovič, R. (2019), ―Cadmium, lead and mercury contents in fishes–case study‖, Journal of Microbiology, Biotechnology and Food Sciences. Faculty of Biotechnology and Food Sciences in Nitra, Slovakia, pp. 837–847. 105. Tran, A. and Roger, F. (2018), ―Renforcer les décisions en santé sur un territoire: l‘appui opérationnel de l‘évaluation multicritère spatialisée. Perspectives‖, CIRAD, vol. 46, p. 4. 106. Tremel-Schaub, A. and Feix, I. (2005), ―Contamination des Sols-Transferts des Sols vers les Plantes, Agence de l‘Environnement et de la Maîtrise de l‘Énergie‖, Angers, and EDP Sciences, Les Ulis, p. 413. 107. Tsakiris, G. (2007), ―Practical application of risk and hazard concepts in proactive planning‖, European Water, vol. 19, n° 20, pp. 47–56. 108. Unies Nations (1993), ―Action 21: déclaration de Rio sur l‘environnement et le développement‖, Nations Unies, New York, NY, US, p. 256. 109. UNISDR, U. (2009), ―Terminology on disaster risk reduction‘, Geneva, Switzerland, p. 30. 110. UPDR (2003), ‗Monographie de la région d‘Antananarivo‖, Ministere de l’Agriculture

73

de l’Elevage et de la Peche, p. 139. 111. Van Cappellen, P., Gaillard, J.-F. and Rabouille, C. (1993), ―Biogeochemical transformations in sediments: kinetic models of early diagenesis‖, Interactions of C, N, P and S biogeochemical cycles and global change, pp. 401–445. 112. Varrault, G. (2011), ―Les contaminants dans les milieux récepteurs sous forte pression urbaine‖, p. 89. 113. Velusamy, A., Kumar, P. S., Ram, A. and Chinnadurai, S. (2014), ―Bioaccumulation of heavy metals in commercially important marine fishes from Mumbai Harbor, India‖, Marine pollution bulletin, vol. 81, n° 1, pp. 218–224. 114. Ventura-Lima, J., Bogo, M. R. and Monserrat, J. M. (2011), ―Arsenic toxicity in mammals and aquatic animals: a comparative biochemical approach‖, Ecotoxicology and environmental safety, vol. 74, n° 3, pp. 211–218. 115. Veyret, Y. and Reghezza, M. (2006), ―Vulnérabilité et risques. L‘approche récente de la vulnérabilité‖, in Annales des mines, pp. 9–13. 116. Vincke, P. (1989), ―L‘aide multicritère à la décision, editions de l‘université de bruxelles‖, SMA. Editions Ellipses. París. 117. Wang, W.-X. and Rainbow, P. S. (2008), ―Comparative approaches to understand metal bioaccumulation in aquatic animals‖, Comparative Biochemistry and Physiology Part C: Toxicology & Pharmacology, vol. 148, n° 4, pp. 315–323. 118. Wedepohl, K. H. (1995), ―The composition of the continental crust‖, Geochimica et cosmochimica Acta, vol. 59, n° 7, pp. 1217–1232. 119. Williams, L. R. R. and Kapustka, L. A. (2000), ―Ecosystem vulnerability: a complex interface with technical components‖, Environmental Toxicology and Chemistry: An International Journal, vol. 19, n° 4, pp. 1055–1058. 120. Willemez, L. (2015) ―De la cause de l‘environnement à l‘urgence écologique‖, Savoir/Agir. Editions du Croquant, (3), pp. 9–12. 121. Yabanli, M., Yozukmaz, A. and Sel, F. (2014), ―Bioaccumulation of heavy metals in tissues of the gibel carp Carassius gibelio: Example of Marmara Lake, Turkey‖, Russian journal of biological invasions, vol. 5, n° 3, pp. 217–224. 122. Yankov, B. and Tahsin, N. (2001), ―Accumulation and distribution of Pb, Cu, Zn and Cd in sunflower (Helianthus annuus l.) grown in an industrially polluted region‖, Helia. De Gruyter, vol. 24, n° 34, pp. 131–136. 123. Zadeh, L. A. (1965), ―Fuzzy sets‖, Information and control, vol. 8, n° 3, pp. 338–353.

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WEBOGRAPHIES

1. Andria-Mananjara, D. E., Mortillaro, J. M., Rakotomalala, T., Raliniaina, M., Martel, P. and Dabbadie, L. (2018), ―Characterization of freshwater fish quality in the Tanjona surrounding Antananarivo: Utilization of trace metals and stables isotopes (δ13C & δ15N)‖, in. World Aquaculture Society, consulté sur http://agritrop.cirad.fr/584678/ le 03/02/2020. 2. Chapelle et Jolly (2013), ―Etude sur la viabilité des business modèles en agriculture urbaine dans les pays du Nord‖, rapport final de la recherche réalisé pour le compte de l‘Institut bruxellois de gestion de l‘environnement, consulté sur https://document.leefmilieu.brussels/opac_css/elecfile/etude_agricultureUrbaine_viabilite _Greenloop_avril2013.PDF?langtype=2067 le 05/04/2020. 3. EDBM (2017), ―Loi n° 2015- 052 relative à l‘Urbanisme et à l‘Habitat‖, p. 51. Consulté sur https://edbm.mg/wp-content/uploads/2017/12/L2015-052UH.pdf le 15 avril 2020. 4. European Commission (2000), ―First report on the harmonisation of risk assessment procedures‖, p. 173, consulté sur http://ec.europa.eu/food/fs/sc/ssc/out83_en.pdf le 28 mars 2020. 5. FAO, ―Loi n°2005-004 autorisant la ratification de la Convention de Stockholm sur les Polluants Organiques Persistants‖, consulté sur https://extwprlegs1.fao.org/docs/pdf/mad142827.pdf le 25 avril 2020. 6. HCC (2015), ―Constitution de la quatrième République‖, p. 37. Consulté sur www.hcc.gov.mg/wp-content/uploads/2015/09/CONSTITUTION-IV.pdf le 29 avril 2020 7. Institut Francaise de l‘Education, ―Cycle pollution‖, consulté sur https://acces.ens- lyon.fr/acces/thematiques/biodiversite/dossiers-thematiques/biosurveillance-et- bioindicateurs/cycle-pollution.jpg/view le 22 mars 2020. 8. ISO 22000 Resource Center, ―Chemical Food Contaminants (Heavy Metals)‖, consulté sur https://iso22000resourcecenter.blogspot.com/2015/11/chemical-food-contaminants- ii.html le 22 mars 2020. 9. Ministère de l‘Environnement et du Développement Durable (2019), ―Loi n°2015-003 du 20 janvier 2015 portant la Charte de l‘Environnement Malagasy actualisé‖, p. 14. Consulté sur https://www.environnement.mg/publication/charte-de-lenvironnement- malagasy/ le13 avril 2020.

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10. Miquel (2001), ―Les effets des métaux lourds sur l‘environnement et la santé, Rapport d‘information N 261 (2000-2001), fait au nom de l‘Office parlementaire d‘évaluation des choix scient‖, Tech, déposé le, 5, p. 365. Consulté sur: http://www.senat.fr/rap/l00- 261/l00-261.html le 17 février 2020. 11. Nations Unies (2004), ―Covention de Stockholm POPs‖, consulté sur https://www.un.org/press/fr/2004/PNUE122.doc.html le 28 avril 2020. 12. Primature, CNGIZC ―Loi n°99-021 du 19 août 1999 sur la politique de gestion et de contrôle des pollutions industrielles‖ p. 35. Consulté sur https://www.primature.gov.mg/cngizc_id=55 le 15 avril 2020. 13. Ramade (1987), ―Les catastrophes écologiques‖ Mc Graw-Hill, consulté sur https://www.universalis.fr/encyclopedie/catastrophe-ecologique le 22 février 2020. 14. Slideshare, ―Arsenic contamination in Ground Water‖, consulté sur https://www.slideshare.net/rockfacelimited/arsenic-2689555 le 23 mars 2020. 15. United Nations, (1992), ―Agenda 21‖, p. 351. Consulté sur https://sustenabledevelopment.un.org/content/document/Agenda21.pdf le 13 avril 2020. 16. UVED, ―Pollutions Atmosphériques (CO2, Ozone,…)‖, consulté sur https://direns.mines- paristech.fr/Sites/ISIGE/uved/risques/2.2.3/html/5_1.html le 23 mars 2020. 17. Yves, G. (1999), ―Rio Conference de (1992)‖, Encyclopedia Universalis, consulté le sur https://www.universalis.fr/encyclopedie/rio-conference-de/ le 15 avril 2020.

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ANNEXE

Questionnaire sur les pratiques d’élevage

ENQUETE SUR TERRAIN, février, avril-mai 2020 QUESTIONNAIRE SUR LES PRATIQUES D’ELEVAGE Région Analamanga (35 fokontany)

Comment mener l’enquête : - Présentation - Explication de l‘objectif de l‘étude Durée de l‘enquête : environ 30.

Informations par rapport au pisciculteur Nom du pisciculteur Date CIN Catégorie du risque Informations par rapport au poisson Alimentation OUI : NON : Nature : Type d‘élevage Rizipisciculture Étang Source Rivière Cour d‘eau Source indépendante d‘approvisionnement en eau Durée du cycle d‘élevage Espèces Carpe Tilapia Origine : Echantillons Nb poissons : Poids : Prix :

Informations par rapport à la zone de prélèvement District : Commune : Fokontany : Nature du site Bas-fonds Plaine Culture maraichère de Oui : Non : l‘année précédente Type : Produits phytosanitaires Culture en amont Oui Non Coordonner GPS X : Y : Existence des activités Oui : Non : minières Type : Proche zone d‘habitation Oui Non Autres Informations

Source : Auteur, 2020

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CARACTERISTIQUES DES SITES DE PRELEVEMENTS

District Commune Espèce Nb GPS -18,923930 A. Renivohitra 4è Arrondissement Tilapia 5 47,497177 -18.942028 A. Renivohitra 3è Arrondissement Tilapia 5 47.533222 -19,061661 A. Avaradrano Ankadinandriana Tilapia 4 47,651387 -18,854035 A. Avaradrano Fiaferana Carpe 5 47,622534 -18,894272 A. Avaradrano Ambohimalaza Miray Tilapia 5 47,636669 -18,858773 A. Avaradrano Ambohimalaza Miray Carpe 5 47,660449 -18,857712 A. Avaradrano Fiaferana Tilapia 4 47,624314 -18.892019 A. Avaradrano Ambohimangakely Tilapia 5 47.569390 -19.007635 A. Atsimondrano Ambohijanaka Tilapia 5 47.569153 -18.939705 A. Atsimondrano Ampitatafika Tilapia 4 47.459850 -19,129840 A. Atsimondrano Ambatofahavalo Tilapia 5 47,591361 -18,987542 A. Atsimondrano Andoharanofotsy Tilapia 4 47,522463 -19,032565 A. Atsimondrano Bongatsara Tilapia 4 47,533453 -18,933501 A. Atsimondrano Anosizato Andrefana Tilapia 4 47,493821 -18.581242 Ambohidratrimo Anjanadoria Tilapia 4 47.398960 -18,689227 Ambohidratrimo Antsahafilo Tilapia 4 47,516732 -18,576976 Ambohidratrimo Mahabo Carpe 5 47,489759 -18,818298 Ambohidratrimo Ambohidratrimo Tilapia 5 47,416592 -18,783468 Ambohidratrimo Anosiala Tilapia 5 47,424283 -18,830957 Ambohidratrimo Antehiroka Tilapia 6 47,468985 -19,278769 Andramasina Ambohimiadana Tilapia 5 47,788220 -19,201058 Andramasina Andramasina Tilapia 4 47,516589 -19,286964 Andramasina Alarobia Vatosola Tilapia 5 47,759777

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-18,936657 Manjakandriana Alarobia Carpe 5 47,706086 -18,929339 Manjakandriana Manjakandriana Tilapia 4 47,812915 -18,890709 Manjakandriana Nandihizana Carpe 5 47,773841 -18,409788 Anjozorobe Anjozorobe Tilapia 5 47,896604 -18,405102 Anjozorobe Analaroa Tilapia 4 47,706117 -18,389117 Anjozorobe Antanetibe Anativolo Carpe 5 47,570475 -18.423237 Ankazobe Ambohitromby Carpe 5 47.249426 -18,665884 Ankazobe Fihaonana Carpe 5 47,174851 -18.349793 Ankazobe Ankazobe Carpe 5 47.122511 -18,457862 Ankazobe Abohitromby Carpe 4 47,142965 -18.386938 Ankazobe Ankazobe Carpe 5 47.147221 -18,516790 Ankazobe Mahavelona Carpe 5 47,252669

Source : Auteur, 2020

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TABLE DES MATIERES

REMERCIEMENTS ...... i LISTE DES ABREVIATIONS ...... ii LISTE DES TABLEAUX ...... iii LISTE DES FIGURES ...... iv INTRODUCTION ...... 1 Structuration du mémoire ...... 4 CHAPITRE I : CONCEPTS ET DEFINITIONS RELATIFS A LA GRC ECOLOGIQUE 5 Section 1 : Risque ...... 5 Section 2 : Aléas ...... 6 Section 3 : Catastrophe ...... 8 Section 4 : Cartographie des risques de catastrophe ...... 9 Section 5 : Vulnérabilité ...... 10 CHAPITRE II : ASPECTS REGLEMENTAIRES A LA GESTION RATIONNELLE DES SUBSTANCES CHIMIQUES TOXIQUE ...... 12 Section 1 : Conventions Internationales ...... 12 Section 2 : Principes constitutionnels et charte de l’Environnement Malagasy ...... 15 CHAPITRE III : DYNAMIQUE DES ETM DANS L’ENVIRONNEMENT ...... 18 Section 1 : Généralité...... 18 Section 2 : Le Cadmium (Cd) ...... 19 Section 3 : Le plomb (Pb) ...... 21 Section 4 : L’Arsenic (As) ...... 23 Section 5 : Mercure (Hg) ...... 24 CHAPITRE IV : SPATIALISATION DES RISQUES DE CONTAMINATION EN ETM PAR UNE DEMARCHE D'AIDE AUX DECISIONS MULTICRITERES ...... 28 Section 1 : Concepts et définition relatifs à l’aide à la décision ...... 28 Section 2 : Couplage MCDA/SIG comme outil d’aide à la décision ...... 30 CHAPITRE V : VALIDATION DU MODELE CARTOGRAPHIQUE PREDICTIF DES RISQUES DE CONTAMINATIONS EN ETM PAR LE BIAIS D’ANALYSES D’ECHANTILLONS DES POISSONS ...... 36 Section 1 : Présentation de la zone d’étude ...... 36 Section 2 : Approche méthodologique d’échantillonnage ...... 39 Section 3 : Analyse de laboratoire ...... 43 Section 4 : Résultats et discussions ...... 46 CONCLUSION ET PERSPECTIVES ...... 63

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RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES ...... 65 ANNEXE ...... 77 TABLE DE MATIERES ...... 80

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Cartographie de risques de contamination en éléments traces métalliques (ETM) des poissons produits dans la région Analamanga

Auteur : RAMINOHARISOA Andoniaina Ezra Adresse : DA 09 Ambohibary Ampitatafika Téléphone : 032 84 552 70 Courriel : [email protected]

RESUME

La cartographie de risques de contamination en ETM des poissons dans la région Analamanga constitue un outil d‘aide à la décision fournissant des repères pour l‘élaboration d‘actions de RRC écologiques et sanitaires. Pour cette étude, le modèle cartographique montrant la distribution spatiale des ETM dans les poissons a été élaboré à l‘aide de la démarche MCDA couplé au SIG. La présente étude par le biais de dosage des ETM contenus dans les muscles de poissons a pour objectif de valider ce modèle cartographique. En effet, une forte bioaccumulation en ETM des poissons a été aperçue dans les zones urbaines et proches urbaines, particulièrement en Pb. Par ailleurs, une tendance de corrélation a été trouvée entre les valeurs de l‘indice de risque calculées dans le modèle cartographique prédictif et les concentrations réelles trouvées dans les poissons.

Mots-clés : cartographie, risques, contamination, bioaccumulation, écologies, sanitaires, réduction, catastrophe, urbaines, poissons.

SUMMARY

Risk mapping of ETM contamination of fish in the Analamanga region constitutes a decision-making tool providing benchmarks for the development of ecological and health DRR actions. A risk map model showing the spatial distribution of ETM in fish was developed using MCDA approach coupled with SIG. For the present study, ETM concentrations contained in the muscles of fish was assessed in order to validate this risk mapping model. In fact, a high bioaccumulation of ETM in fish was observed in urban and near urban areas, particularly about Pb. Besides, a correlation trend was found between the risk index values calculated in the predictive mapping model and the real concentration found in fish.

Key words: mapping, risks, contamination, bioaccumulation, ecologies, health, reduction, disaster, urban, fish.