Apports de la géoinformatique pour l’évaluation des zones à risque d’inondation dans le bassin versant Bendougou
Depuis plus de cinquante ans, les inondations sont récurrentes dans le sud du Mali, en particulier dans le bassin versant du Bendougou, où se trouve la ville de Bla. Ces inondations, considérées comme dangereuses, suscitent une attention croissante de la part du public et de la communauté scientifique. Cette étude utilise la géo-informatique pour évaluer les zones à risque d'inondation à l'aide d'une approche multicritères basée sur les systèmes d'information géographique (SIG). Les données utilisées comprennent un modèle numérique d'élévation (MNE) provenant d'ALOS PALSAR (2014, résolution de 12,5 m), 30 ans de données cumulées sur les précipitations, des données démographiques provenant de WORLDPOP et des images satellite Landsat 8 OLI de 2023 (résolution de 30 m). Le MNT a été utilisé pour caractériser le terrain en termes de pente, d'altitude et de densité de drainage. Les images Landsat ont été analysées pour cartographier l'utilisation et la couverture des sols. Le processus analytique hiérarchique (PAH) a été utilisé pour attribuer des pondérations à chaque facteur en fonction de son importance relative. La carte finale des risques d'inondation a été générée à partir d'une combinaison linéaire pondérée de la carte des aléas, de la densité de population et des données sur l'utilisation des sols. Les résultats indiquent que 40 % de la superficie du bassin versant (soit 260505 hectares) est classée comme présentant un risque faible, 33 % un risque modéré, 23 % un risque très faible et seulement 4 % un risque élevé à très élevé. Les zones les plus vulnérables sont principalement situées dans les environs urbains de Bla. Ces résultats soulignent la nécessité urgente de renforcer les efforts de prévention et de gestion des inondations dans cette localité en rapide urbanisation. For over fifty years, flooding in southern Mali has been recurrent, particularly within the Bendougou watershed, where the city of Bla is located. These floods, regarded as dangerous, have attracted growing attention from the public as well as the scientific community. This study employs geoinformatics to evaluate flood risk zones using a multi-criteria approach based on Geographic Information Systems (GIS). The data used include a Digital Elevation Model (DEM) from ALOS PALSAR (2014, 12.5 m resolution), 30 years of cumulative rainfall data, demographic data from WORLDPOP, and Landsat 8 OLI satellite imagery from 2023 (30 m resolution). The DEM was used to characterize the terrain in terms of slope, elevation, and drainage density. Landsat imagery was analyzed to map land use and land cover. Flood hazard was estimated by integrating topographic, rainfall, and land use data. The Analytic Hierarchy Process (AHP) was applied to assign weights to each factor according to its relative importance. The final flood risk map was generated through a weighted linear combination of the hazard map, population density, and land use data. The results indicate that 40% of the watershed area (equivalent to 260,505 hectares) is classified as low risk, 33% as moderate risk, 23% as very low risk, and only 4% as high to very high risk. The most vulnerable areas are predominantly located in the urban vicinity of Bla. These findings highlight the urgent need to strengthen flood prevention and management efforts in this rapidly urbanizing locality.
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