Télédétection et modélisation spatiale : application à la surveillance et au contrôle du paludisme à Madagascar

Rakotoarison Hobiniaina Anthonio. 2022. Télédétection et modélisation spatiale : application à la surveillance et au contrôle du paludisme à Madagascar. Montpellier : Université de Montpellier, 144 p. Thèse de doctorat : Géomatique : Université de Montpellier

Encadrement : Tran, Annelise ; Rakotoniaina, Solofoarisoa

Résumé : Le paludisme, dont le parasite est transmis par des moustiques infectés du genre Anopheles, continue de tuer des millions de personnes dans le monde. À elle seule, l'Afrique concentre plus de 90 % des cas de décès dus au paludisme. Le paludisme est l'une des principales causes de morbidité et de mortalité à Madagascar. Il persiste dans le pays et continue de sévir le classifiant de problème majeur de santé publique. La propagation du paludisme est fortement liée à l'abondance des Anopheles, vecteurs de la maladie. Une approche intégrative par modélisation est nécessaire pour considérer conjointement la dynamique de population des Anopheles et la dynamique épidémique. La télédétection offre un potentiel pour caractériser les conditions environnementales qui peuvent être favorables aux vecteurs ou aux hôtes d'un système épidémiologique, mais sont encore sous-utilisées dans des modèles de dynamiques épidémiques. L'objectif de la présente thèse est de développer des modèles, alliant télédétection et modélisation spatiale, permettant de simuler la propagation spatiotemporelle du paludisme dans trois districts de Madagascar (Farafangana, Maevatanana et Morondava). Pour atteindre cet objectif, trois modèles complémentaires ont été développés en utilisant des données environnementales et climatiques comme données en entrée. Un modèle d'analyse multicritère spatialisée, a été tout d'abord développé pour identifier et extraire les informations les plus pertinentes au développement des Anopheles et au risque de paludisme. Ensuite, à partir de ces informations, un modèle mécaniste basé sur le cycle de vie des moustiques a été mis en rail pour obtenir la dynamique spatiotemporelle de la population d'Anopheles. Enfin, le modèle entomologique obtenu a été couplé avec un modèle épidémiologique pour aboutir à un modèle spatiotemporel de la dynamique de transmission du paludisme. Les résultats ont montré l'importance des facteurs environnementaux et climatiques dans la propagation spatiotemporelle de la dynamique de population d'Anopheles et par conséquent la dynamique de transmission du paludisme. Une saisonnalité ainsi qu'une hétérogénéité spatiale ont été constatées.

Résumé (autre langue) : Malaria, whose parasite is transmitted by infected Anopheles mosquitoes, continues to kill millions of people worldwide. Africa accounts for more than 90% of malaria deaths. Malaria is one of the main causes of morbidity and mortality in Madagascar. It persists in the country and continues to be a major public health issue. The spread of malaria is strongly associated to the abundance of Anopheles, vectors of the disease. An integrative modeling approach is needed to consider both population dynamics of Anopheles and the epidemic dynamics. Remote sensing offers a potential to characterize environmental conditions that may be favorable to vectors or hosts in an epidemiological system, but are still underutilized in epidemic dynamics models. The objective of this thesis is to develop models, combining remote sensing and spatial modeling, to simulate the spatiotemporal spread of malaria in three districts of Madagascar (Farafangana, Maevatanana and Morondava). To achieve this objective, three complementary models were developed using environmental and climatic data as inputs. First, a spatialized multicriteria analysis model was developed to identify and extract the most relevant information to the development of Anopheles and the risk of malaria. Then, from this information, a mechanistic model based on the life cycle of mosquitoes was developed to generate the spatiotemporal dynamics of the Anopheles population. Finally, the entomological model obtained was coupled with an epidemiological model to obtain a spatiotemporal model of malaria transmission dynamics. The results underlined the importance of environmental and climatic factors in the spatiotemporal propagation of Anopheles population dynamics and consequently the dynamics of malaria transmission. Seasonality as well as spatial heterogeneity were observed.

Mots-clés libres : Télédétection, Modélisation spatiale, Paludisme, Anopheles, Moustiques

Auteurs et affiliations

• Rakotoarison Hobiniaina Anthonio, CIRAD-ES-UMR TETIS (REU)

Source : Cirad-Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/610311/)

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