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Cartographie des zones à risque de transmission du virus Ebola en Guinée forestière par la méthode d'évaluation multicritère spatialisée

Lee Cruz Larisa. 2019. Cartographie des zones à risque de transmission du virus Ebola en Guinée forestière par la méthode d'évaluation multicritère spatialisée. Paris : AgroParisTech, 95 p. Mémoire de mastère spécialisé : Systèmes d'informations localisées pour l'aménagement des territoires (SILAT) : AgroParisTech

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Encadrement : Tran, Annelise

Abstract : La maladie d'Ebola est une maladie infectieuse virale émergente, d'origine zoonotique, responsable d'épidémies importantes. Les cartes de risque de transmission peuvent aider à la surveillance pour prévenir des futures épidémies. L'objectif de cette étude a été de construire des cartes de risque de transmission du virus Ebola des animaux aux hommes (i.e. spillover) en Guinée forestière en utilisant la méthode d'évaluation multicritère spatialisée (MCE). Nous avons identifié quatre types de risque associés au spillover du virus Ebola (environnemental, climatique, associé à la consommation de la viande de brousse et associé aux espèces animales impliqués dans la transmission du virus) que nous avons hiérarchisés grâce à une revue bibliographique. Des données géographiques de libre accès ont été utilisées pour représenter les variables associées à chaque facteur de risque. Les facteurs de risque ont été standardisés et agrégés pour produire une carte finale de favorabilité de spillover du virus Ebola. Les résultats montrent que le risque de spillover de virus Ebola est plus élevé dans la moitié sud de la Guinée forestière, mais que des zones au nord sont aussi favorables lors de la saison de pluie. Nous avons utilisé des données de chauves-souris testées pour la présence d'anticorps contre le virus Ebola pour la validation des cartes de risque. Les résultats suggèrent qu'un événement de spillover est plus probable dans les zones de favorabilité intermédiaire. Un résultat similaire a été obtenu avec les cartes de risque produites pour une région de la République du Congo, validés avec des données de localisation des événements de spillover antérieurs dans cette région. La maladie d'Ebola a frappé l'Afrique de l'Ouest d'une façon inattendue. Le MCE est une méthode qui permettrait d'identifier des zones à risque hors des zones qui ont subi des épidémies précédemment.

Résumé (autre langue) : Ebola disease is a zoonotic emerging viral infectious disease responsible for major epidemics. Risk mapping of virus transmission can aid surveillance and help prevent future outbreaks. The aim of this study was to build risk maps of spillover of Ebola virus in forested Guinea using the spatial multicriteria evaluation (MCE). We identified and classified risk factors based on a literature review. Four types of risk associated to the spillover of Ebola virus were identified: risk associated to environmental variables, to climatic variables, to the consumption of bushmeat and the risk associated to the species potentially involved in Ebola virus transmission. Open access geographic data were collected, standardized and combined to build maps of suitability of spillover of Ebola virus. Our results show that the southern half of forested Guinea is more suitable for the risk of spillover of Ebola virus, but that areas in the north are also suitable during the rainy season. Data of bats tested for the presence of antibodies against Ebola virus were used for validation of these maps. Results suggest that a spillover is more likely in areas of intermediate suitability. We found a similar result using risk maps built for a region in the Republic of the Congo, where validation was based on previous spillover events in the region. Ebola disease appeared unexpectedly in West Africa causing the worse epidemic of Ebola to date. MCE is a useful method to identify areas at risk in regions that have no record of previous Ebola outbreaks.

Mots-clés libres : Ebola, Evaluation multicritère spatialisée, Spillover, Cartographie du risque, Guinée

Auteurs et affiliations

  • Lee Cruz Larisa, AgroParisTech (FRA)

Source : Cirad-Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/594737/)

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