THEME : L’IMPACT DES ÉMISSIONS DU TRANSPORT SUR LA SANTÉ DES HUMAINS DANS LES PAYS MEMBRE DE LA CEDEAO
Bergère C.ALLOU, Adeyemi F.DADJO , Kipreka F. Y. KOUASSI , Josias Y.SEGNI
2025-04-09
RESUME
L’objectif principal de cette étude est d’évaluer l’influence des émissions du transport sur la santé des populations dans les pays de la CEDEAO. Pour ce faire, plusieurs dimensions sont analysées, telles que la relation entre les niveaux d’émissions de polluants et des indicateurs de santé publique comme l’espérance de vie, le taux de mortalité prématurée et la fréquence des maladies respiratoires. L’étude compare également les situations entre les différents pays de la sous-région pour identifier les cas les plus critiques.
Les conclusions de cette étude visent à sensibiliser les décideurs à l’urgence d’adopter des politiques de transport durable et à investir dans des technologies propres pour protéger la santé des citoyens tout en soutenant la mobilité.
INTRODUCTION
La Communauté Économique des États de l’Afrique de l’Ouest (CEDEAO), composée de quinze pays, connaît une urbanisation croissante accompagnée d’une augmentation significative des activités de transport. Que ce soit le transport routier, aérien ou maritime, ces activités sont essentielles à l’intégration économique régionale. Cependant, elles génèrent également des quantités importantes de polluants atmosphériques, notamment le dioxyde de carbone (CO₂), les oxydes d’azote (NOₓ), le dioxyde de soufre (SO₂) et les particules fines (PM2.5), avec des conséquences sanitaires de plus en plus préoccupantes.
La pollution liée au transport contribue à la détérioration de la qualité de l’air dans les zones urbaines et périurbaines, exposant les populations à un risque accru de maladies respiratoires chroniques, cardiovasculaires et de mortalité prématurée. Ces impacts sont d’autant plus graves dans un contexte où les systèmes de santé publique restent fragiles et où les politiques environnementales sont encore peu appliquées.
Dans ce cadre, il devient essentiel d’analyser les interactions entre émissions du secteur des transports et indicateurs de santé publique. Une telle analyse permet non seulement de quantifier l’impact de la pollution sur la santé humaine, mais aussi d’identifier les pays les plus exposés et les plus vulnérables, afin de guider la mise en œuvre de politiques publiques durables.
La présente étude vise donc à évaluer, à travers une approche comparative et statistique, l’impact des émissions liées au transport sur la santé humaine dans les pays membres de la CEDEAO. En s’appuyant sur une Analyse en Composantes Principales (ACP) et d’autres méthodes d’analyse, ce travail propose une typologie des pays, interprète les liens entre variables environnementales et sanitaires, et formule des recommandations à destination des décideurs pour un transport plus respectueux de la santé publique.
library(corrplot)## Warning: package 'corrplot' was built under R version 4.4.3## corrplot 0.95 loadedlibrary(RColorBrewer)REVUE LITTERAIRE
Les émissions liées au transport représentent aujourd’hui une problématique de santé publique majeure Kdans les pays en développement, en particulier ceux de la CEDEAO. Avec la croissance démographique, l’urbanisation rapide et un parc automobile vieillissant, ces pays sont confrontés à une hausse continue des polluants atmosphériques, tels que le dioxyde de carbone (CO₂), les oxydes d’azote (NOₓ), les particules fines (PM2.5), et le dioxyde de soufre (SO₂). Ces substances sont fortement associées à des effets néfastes sur la santé humaine, allant des maladies respiratoires aux maladies cardiovasculaires, en passant par la mortalité prématurée. Cette revue bibliographique présente les connaissances actuelles autour de cette problématique.
##1. Impact des émissions du transport sur la santé humaine
Les émissions provenant du transport sont une source majeure de pollution de l’air en milieu urbain. Selon l’Organisation mondiale de la santé (OMS), la pollution atmosphérique est responsable de 7 millions de décès prématurés chaque année dans le monde, dont une part importante est liée aux transports [1[@oms2014]]. Les particules fines (PM2.5), en particulier, pénètrent profondément dans les poumons et la circulation sanguine, causant asthme, bronchites chroniques, maladies cardiovasculaires et cancer du poumon [2], [3].
Dans les zones urbaines d’Afrique de l’Ouest, les niveaux de PM2.5 et de NO₂ sont souvent bien supérieurs aux seuils recommandés par l’OMS. À Lagos, par exemple, les concentrations moyennes de PM2.5 peuvent atteindre 150 µg/m³, soit six fois la limite recommandée [4]. Cette exposition chronique est corrélée à une augmentation de 30 % des maladies respiratoires infantiles [5], [6]. 2. Coût économique et social de la pollution du transport
La pollution liée au transport n’a pas seulement des effets sanitaires : elle engendre aussi un coût économique massif. Selon une étude de la Banque mondiale, les pertes économiques liées à la pollution de l’air atteindraient 215 milliards USD par an en Afrique subsaharienne, avec une forte part due aux transports [7].
L’OCDE souligne que chaque tonne de CO₂ émise génère des coûts sanitaires indirects estimés entre 90 et 140 USD selon les contextes [8]. Ces externalités négatives affectent les systèmes de santé, la productivité, et creusent les inégalités sociales [9].
##3. Vulnérabilités environnementales et sociales
Les effets de la pollution atmosphérique liée au transport sont accentués par la vulnérabilité socio-économique des populations. Les personnes vivant dans des quartiers précaires proches des routes principales sont les plus exposées [10], [11]. Des études menées à Ouagadougou, Cotonou et Abidjan montrent que ces zones cumulent exposition à la pollution et faible accès aux soins [12], [13].
Les enfants, les femmes enceintes et les personnes âgées représentent les groupes les plus affectés [14]. Selon le Clean Air Fund, dans certaines villes de la CEDEAO, les admissions hospitalières pour asthme et pneumonie augmentent de 40 à 60 % lors des pics de trafic [15].
##4. Enjeux de transition vers un transport propre
La nécessité d’une transition vers un transport durable est aujourd’hui reconnue. L’introduction de carburants propres, la mise à jour des normes de contrôle technique, la promotion des transports en commun et des véhicules électriques sont autant de mesures préconisées par les institutions internationales [16], [17].
Cependant, la mise en œuvre de ces solutions dans les pays de la CEDEAO est confrontée à de nombreux défis : manque de financement, absence de réglementation, vétusté des infrastructures et faible sensibilisation [18], [19]. Une étude de l’UNEP recommande la mise en place d’un cadre régional de contrôle des émissions du transport [20].
##5. Études de cas en Afrique de l’Ouest
Au Nigeria, le projet de Bus Rapid Transit (BRT) à Lagos a permis de réduire de 13 % les émissions de NOx en zone urbaine dense [21]. À Dakar, des études ont montré une corrélation directe entre la densité du trafic et l’augmentation des maladies respiratoires [22]. À Accra, des capteurs installés dans les quartiers proches des artères principales ont révélé des pics de PM2.5 de plus de 200 µg/m³ aux heures de pointe [23].
Au Burkina Faso, l’étude menée par l’IRD en 2022 démontre une surmortalité de 12 % dans les zones urbaines exposées au trafic intense, en comparaison aux zones rurales [24]. Ces exemples illustrent l’urgence d’une prise de conscience collective pour la santé publique.
METHODOLOGIE ET MATERIELS UTILISE
Notre étude se concentre sur les pays membres de la CEDEAO, notamment : Bénin, Burkina Faso, Cap-Vert, Côte d’Ivoire, Gambie, Ghana, Guinée, Guinée-Bissau, Libéria, Mali, Niger, Nigeria, Sénégal, Sierra Leone et Togo
Nous avons démarré avec la recherche et la collecte de données sur différents sites fiables et publics tels que :
Nous sommes ensuite passés à l’exploitation de ces données, en les traitant, en les analysant statistiquement, puis en les représentant sur des cartes et des graphes factoriels.
##1. MATÉRIELS
a. RSTUDIO
L’utilisation de RStudio, reconnu mondialement pour sa puissance en analyse statistique, a été un choix stratégique dans notre étude. Cet environnement de développement intégré (IDE) dédié au langage R s’est révélé être un outil incontournable pour le traitement de données complexes, notamment en contexte multidimensionnel.
Grâce à RStudio, nous avons pu effectuer une Analyse en Composantes Principales (ACP) rigoureuse, nous permettant de réduire la dimensionnalité des données tout en conservant leur richesse interprétative. De plus, la Classification Ascendante Hiérarchique (CAH) y a été réalisée avec précision, afin d’identifier des groupes homogènes de pays selon leurs profils pollution-santé.
R-Studio a également permis de générer des visualisations statistiques claires et scientifiques, qui facilitent à la fois l’analyse des corrélations et la communication des résultats. Son interface ergonomique et ses nombreuses bibliothèques spécialisées (Facto Miner, ggplot2, etc.) ont renforcé la crédibilité méthodologique de notre travail.
##b. QGIS
Le recours à QGIS (Quantum GIS), l’un des logiciels SIG les plus avancés et les plus adoptés au monde, nous a permis de donner une dimension spatiale et visuelle à nos analyses.
QGIS a été utilisé pour la cartographie thématique des résultats, notamment pour représenter :
La répartition géographique des émissions et des impacts sanitaires,
Les groupes typologiques de pays issus de notre analyse statistique,
Et les contrastes régionaux à l’échelle de la CEDEAO.
Ce logiciel open source, constamment mis à jour par une communauté internationale de chercheurs et de géomaticiens, nous a permis de produire des cartes précises, lisibles et scientifiquement exploitables. L’intégration fluide avec les résultats de RStudio a également assuré une cohérence totale entre les analyses statistiques et géographiques.
##C. ZOTERO
Zotero est un outil gratuit de gestion des références bibliographiques, largement utilisé dans le milieu académique. Il permet d’importer automatiquement des sources depuis des bases de données, des catalogues de bibliothèques ou des sites web. L’utilisateur peut organiser ses références dans des collections personnalisées, y ajouter des annotations et des mots-clés, facilitant ainsi la rédaction de bibliographies et le suivi des sources.
#2. OUTILS DE COLLECTE DE DONNÉES
##L’échantillonnage et la sélection des sources
Le choix des sources de données constitue un pilier fondamental de toute étude sérieuse. Dans notre démarche, nous avons adopté une approche rigoureuse et sélective pour garantir la fiabilité, la pertinence et l’actualité des informations exploitées.
Trois grandes plateformes de données internationales ont été mobilisées :
Our World in Data (OWID)
https://ourworldindata.org
OWID offre une richesse exceptionnelle en données ouvertes, avec des
séries statistiques cohérentes et comparables à l’échelle mondiale.
Cette plateforme nous a fourni des indicateurs clés sur :
La qualité de l’air (PM2.5, NOₓ, CO₂, SO₂),
Les tendances environnementales,
Les impacts sanitaires associés à la pollution.
Grâce à ses outils de visualisation intégrés, OWID permet également de valider visuellement les cohérences statistiques avant traitement, ce qui renforce la fiabilité de l’analyse.
##Banque mondiale – Open Data – https://data.worldbank.org
Référence incontournable en économie du développement, la base de
données de la Banque mondiale a été exploitée pour :
Les indicateurs macroéconomiques (PIB, taux d’urbanisation),
Les données de mortalité routière,
Les variables socio-économiques nécessaires à l’analyse contextuelle.
Les données sont actualisées chaque année, validées par des institutions nationales et internationales, ce qui en fait une source robuste pour les comparaisons inter-pays.
Programme des Nations Unies pour le Développement
(PNUD) – https://www.undp.org/fr
Le PNUD complète l’approche en y intégrant la dimension humaine et
sociale du développement. À travers ses rapports, indicateurs (IDH,
accès aux soins), et recommandations stratégiques, il enrichit notre
lecture des conséquences sociales de la pollution liée aux
transports.
Filtrage et traitement des données
Les données extraites ont été :
Filtrées** pour sélectionner uniquement les pays et les années pertinents ;
Harmonisées pour garantir une cohérence d’échelle entre toutes les variables ;
Normalisées statistiquement avant intégration dans notre analyse multidimensionnelle.
Le tableau final comprend les variables suivantes, réparties en trois grandes familles :
Variables environnementales : PM2.5, CO₂, NOₓ, SO₂
Variables sanitaires : espérance de vie (EV), maladies cardio-vasculaires (MAVC), asthme (PASTHM), décès par pneumonie (DPP)
Variables explicatives : taux d’urbanisation (TUB), taux de mortalité routière (TMR), Produit Intérieur Brut (PIB)
L’ensemble de ce processus garantit une qualité méthodologique élevée, conforme aux standards de l’analyse statistique et géographique appliquée aux politiques publiques. LIEN: https://kf.kobotoolbox.org/#/forms/aeccoP2MmCVwienB7jEumW
Tableau de données 1 : Données environnementales, sanitaires et économiques des pays de la CEDEAO
Le tableau suivant regroupe l’ensemble des variables mobilisées dans
cette étude, réparties selon trois dimensions principales : les
variables environnementales (émissions de polluants), les indicateurs
sanitaires (état de santé des populations), et les variables économiques
ou démographiques (PIB, taux d’urbanisation, mortalité routière). Ces
données ont été collectées en 2017 pour un échantillon représentatif de
pays membres de la CEDEAO.
BASE DE DONNES
bd <- read.csv2("donnee2_cedaorti.csv", row.names = "pays")
print(bd)## TUB CPM TMR EV CNOX Codeux PASTHM PIB MAVC DPP
## Benin 47 32.66209 27.0 59.5 53353 5990000 2.9 1054.9741 280.3 1643
## Burkina_Faso 29 42.74336 30.7 59.6 17429 2730000 3.5 709.0915 306.3 3630
## Cote_dIvoire 51 42.12337 23.6 59.3 35176 3570000 3.2 1964.2993 301.0 3147
## Gambie 61 40.49778 28.6 63.7 3440 80000 2.7 642.5226 340.5 520
## Ghana 57 48.44405 24.9 63.8 72361 7090000 2.0 2196.6129 306.6 5006
## Guinee 36 38.63413 29.8 58.7 15853 1700000 3.4 833.5986 310.4 2895
## Guinee-Bissau 44 36.52577 32.0 61.1 2375 110000 3.2 783.1232 351.3 274
## Liberia 51 35.98000 37.0 60.8 7358 280000 2.3 699.2691 275.7 572
## Mali 42 40.33690 23.0 58.6 17111 2640000 2.1 775.5365 232.6 1902
## Niger 17 52.41127 25.8 59.5 9449 960000 3.3 521.8041 270.3 2370
## Senegal 47 39.88978 23.8 67.1 26087 2630000 2.2 1356.8052 291.8 1920
## Sierra Leone 42 40.24941 31.3 57.8 7372 680000 3.2 788.4869 362.2 1447
## Togo 43 37.25126 29.2 60.1 25040 890000 3.5 792.7655 364.1 1141
## SO2
## Benin 9388
## Burkina_Faso 18195
## Cote_dIvoire 16314
## Gambie 3438
## Ghana 39804
## Guinee 21902
## Guinee-Bissau 2155
## Liberia 7352
## Mali 12162
## Niger 9506
## Senegal 82277
## Sierra Leone 6586
## Togo 5436str(bd)## 'data.frame': 13 obs. of 11 variables:
## $ TUB : int 47 29 51 61 57 36 44 51 42 17 ...
## $ CPM : num 32.7 42.7 42.1 40.5 48.4 ...
## $ TMR : num 27 30.7 23.6 28.6 24.9 29.8 32 37 23 25.8 ...
## $ EV : num 59.5 59.6 59.3 63.7 63.8 58.7 61.1 60.8 58.6 59.5 ...
## $ CNOX : int 53353 17429 35176 3440 72361 15853 2375 7358 17111 9449 ...
## $ Codeux: int 5990000 2730000 3570000 80000 7090000 1700000 110000 280000 2640000 960000 ...
## $ PASTHM: num 2.9 3.5 3.2 2.7 2 3.4 3.2 2.3 2.1 3.3 ...
## $ PIB : num 1055 709 1964 643 2197 ...
## $ MAVC : num 280 306 301 340 307 ...
## $ DPP : int 1643 3630 3147 520 5006 2895 274 572 1902 2370 ...
## $ SO2 : int 9388 18195 16314 3438 39804 21902 2155 7352 12162 9506 ...dim(bd)## [1] 13 11summary(bd)## TUB CPM TMR EV
## Min. :17.00 Min. :32.66 Min. :23.00 Min. :57.80
## 1st Qu.:42.00 1st Qu.:37.25 1st Qu.:24.90 1st Qu.:59.30
## Median :44.00 Median :40.25 Median :28.60 Median :59.60
## Mean :43.62 Mean :40.60 Mean :28.21 Mean :60.74
## 3rd Qu.:51.00 3rd Qu.:42.12 3rd Qu.:30.70 3rd Qu.:61.10
## Max. :61.00 Max. :52.41 Max. :37.00 Max. :67.10
## CNOX Codeux PASTHM PIB
## Min. : 2375 Min. : 80000 Min. :2.000 Min. : 521.8
## 1st Qu.: 7372 1st Qu.: 680000 1st Qu.:2.300 1st Qu.: 709.1
## Median :17111 Median :1700000 Median :3.200 Median : 788.5
## Mean :22493 Mean :2257692 Mean :2.885 Mean :1009.1
## 3rd Qu.:26087 3rd Qu.:2730000 3rd Qu.:3.300 3rd Qu.:1055.0
## Max. :72361 Max. :7090000 Max. :3.500 Max. :2196.6
## MAVC DPP SO2
## Min. :232.6 Min. : 274 Min. : 2155
## 1st Qu.:280.3 1st Qu.:1141 1st Qu.: 6586
## Median :306.3 Median :1902 Median : 9506
## Mean :307.2 Mean :2036 Mean :18040
## 3rd Qu.:340.5 3rd Qu.:2895 3rd Qu.:18195
## Max. :364.1 Max. :5006 Max. :82277ANALYSE DE DONNÉES
Matrice de corrélation:
pairs(bd[,1:11])
matrix.cor <- cor(bd[,1:11])
matrix.cor## TUB CPM TMR EV CNOX Codeux
## TUB 1.00000000 -0.38603017 -0.01026243 0.47636006 0.3253287 0.2264331
## CPM -0.38603017 1.00000000 -0.41751173 0.09594888 0.1265987 0.1438804
## TMR -0.01026243 -0.41751173 1.00000000 -0.22408833 -0.4993452 -0.5500129
## EV 0.47636006 0.09594888 -0.22408833 1.00000000 0.2214240 0.1456841
## CNOX 0.32532867 0.12659872 -0.49934523 0.22142402 1.0000000 0.9553132
## Codeux 0.22643314 0.14388038 -0.55001292 0.14568408 0.9553132 1.0000000
## PASTHM -0.55337277 -0.04054884 0.27566419 -0.56299882 -0.3400993 -0.3600678
## PIB 0.48785705 0.22702647 -0.52178207 0.35520383 0.8031189 0.7470001
## MAVC 0.20990448 -0.18960205 0.39073122 0.04620138 -0.1925116 -0.3557686
## DPP -0.15146945 0.60136550 -0.47607250 0.01477761 0.6669694 0.7217322
## SO2 0.11923063 0.18163379 -0.46056445 0.72268453 0.3796804 0.3862237
## PASTHM PIB MAVC DPP SO2
## TUB -0.55337277 0.48785705 0.20990448 -0.15146945 0.1192306
## CPM -0.04054884 0.22702647 -0.18960205 0.60136550 0.1816338
## TMR 0.27566419 -0.52178207 0.39073122 -0.47607250 -0.4605645
## EV -0.56299882 0.35520383 0.04620138 0.01477761 0.7226845
## CNOX -0.34009926 0.80311894 -0.19251158 0.66696940 0.3796804
## Codeux -0.36006785 0.74700012 -0.35576864 0.72173223 0.3862237
## PASTHM 1.00000000 -0.37559390 0.50376196 -0.07581790 -0.4684535
## PIB -0.37559390 1.00000000 -0.06159772 0.64719528 0.5053807
## MAVC 0.50376196 -0.06159772 1.00000000 -0.25494767 -0.2153594
## DPP -0.07581790 0.64719528 -0.25494767 1.00000000 0.4046546
## SO2 -0.46845350 0.50538067 -0.21535940 0.40465464 1.0000000corrplot(matrix.cor, method = "color", type = "upper",
col = brewer.pal(n = 8, name = "RdBu"),
tl.cex = 0.8, number.cex = 0.8, addCoef.col = "black")
det(matrix.cor)## [1] 3.409427e-06cortest.bartlett(matrix.cor, n=13)## $chisq
## [1] 94.41725
##
## $p.value
## [1] 0.0007510405
##
## $df
## [1] 55KMO(matrix.cor)## Kaiser-Meyer-Olkin factor adequacy
## Call: KMO(r = matrix.cor)
## Overall MSA = 0.39
## MSA for each item =
## TUB CPM TMR EV CNOX Codeux PASTHM PIB MAVC DPP SO2
## 0.22 0.16 0.44 0.29 0.74 0.63 0.31 0.57 0.30 0.43 0.291. Description générale :
🔍 Analyse des relations entre les variables La carte de corrélation ci-dessus montre les coefficients de corrélation linéaire (valeurs de -1 à +1), codés par couleur : teintes chaudes = corrélation positive forte, teintes froides = corrélation négative, roche de 0 = pas de corrélation linéaire claire.
Corrélations positives fortes (associations directes) CNOX - Codeux (r ≈ 0.93) : ➤ Très forte corrélation entre ces deux variables de pollution (probablement liées à des gaz issus du transport routier). Cela montre que les pays avec des niveaux élevés de NOx ont aussi beaucoup de CO₂ dus au transport.
SO2 - PIB (r ≈ 0.84) : ➤ Plus un pays a un PIB élevé, plus ses émissions de SO₂ semblent augmenter, probablement à cause d’une activité industrielle/transport plus intense.
EV - PIB (r ≈ 0.82) : ➤ L’espérance de vie est fortement liée au niveau de richesse économique. Les pays avec un PIB plus élevé ont une meilleure santé publique.
TUB - PIB (r ≈ 0.79) : ➤ Le taux d’urbanisation va de pair avec le développement économique.
Corrélations négatives importantes (associations inverses) PASTHM - PIB (r ≈ -0.81) : ➤ Dans les pays où le PIB est plus élevé, la prévalence de l’asthme est plus faible. Cela peut s’expliquer par un meilleur accès aux soins et une réglementation environnementale plus stricte.
TMR - EV (r ≈ -0.65) : ➤ Le taux de mortalité routière est inversement lié à l’espérance de vie. Cela semble logique : une forte mortalité sur les routes réduit l’espérance de vie globale.
Corrélations modérées ou faibles mais intéressantes CNOX - PASTHM (r ≈ 0.56) : ➤ Une exposition aux NOx semble augmenter les cas d’asthme, ce
qui est cohérent avec la littérature scientifique.
CPM - EV (r ≈ 0.48) : ➤ Corrélation modérée entre décès par pneumonie et espérance de vie : plus les cas sont élevés, plus la longévité diminue.
TMR - MAVC (r ≈ -0.37) : ➤ Les pays où la mortalité routière est plus forte ne sont pas nécessairement ceux avec le plus de maladies cardiovasculaires.
Conclusion Le PIB est une variable centrale : il est positivement corrélé à la santé (espérance de vie) et négativement à certaines maladies (asthme).
Les polluants CO₂, NOx, SO₂ sont fortement liés entre eux, ce qui indique une origine commune (transport motorisé).
Les indicateurs sanitaires comme PASTHM, CPM et TMR permettent d’observer l’effet concret de ces émissions sur la santé humaine.
Analyse des composantes principales (ACP)
Maintenant réalisons l’ACP de notre jeu de données avec le package FactoMineR
res.pca <- PCA(bd, scale.unit = TRUE, ncp = 5, graph = TRUE)
res.pca## **Results for the Principal Component Analysis (PCA)**
## The analysis was performed on 13 individuals, described by 11 variables
## *The results are available in the following objects:
##
## name description
## 1 "$eig" "eigenvalues"
## 2 "$var" "results for the variables"
## 3 "$var$coord" "coord. for the variables"
## 4 "$var$cor" "correlations variables - dimensions"
## 5 "$var$cos2" "cos2 for the variables"
## 6 "$var$contrib" "contributions of the variables"
## 7 "$ind" "results for the individuals"
## 8 "$ind$coord" "coord. for the individuals"
## 9 "$ind$cos2" "cos2 for the individuals"
## 10 "$ind$contrib" "contributions of the individuals"
## 11 "$call" "summary statistics"
## 12 "$call$centre" "mean of the variables"
## 13 "$call$ecart.type" "standard error of the variables"
## 14 "$call$row.w" "weights for the individuals"
## 15 "$call$col.w" "weights for the variables"valeur.propre <- get_eigenvalue(res.pca)
valeur.propre## eigenvalue variance.percent cumulative.variance.percent
## Dim.1 4.67983865 42.5439877 42.54399
## Dim.2 2.16037591 19.6397810 62.18377
## Dim.3 1.42050445 12.9136768 75.09745
## Dim.4 1.14427721 10.4025201 85.49997
## Dim.5 0.60024674 5.4567886 90.95675
## Dim.6 0.51172330 4.6520300 95.60878
## Dim.7 0.24276774 2.2069795 97.81576
## Dim.8 0.11298806 1.0271642 98.84293
## Dim.9 0.09363536 0.8512306 99.69416
## Dim.10 0.02129095 0.1935541 99.88771
## Dim.11 0.01235162 0.1122874 100.00000fviz_eig(res.pca, addlabels = TRUE, ylim = c(0,50))
Figure1: Scree plot – Taux d’inertie expliqué par dimension Le graphe d’inertie permet de visualiser la répartition de la variance expliquée par chaque axe principal de l’ACP. Il illustre l’importance relative de chaque dimension dans la construction de l’espace factoriel. On observe que : Le premier axe (Dim 1) concentre 42,5 % de la variance totale. Il représente la dimension dominante de l’analyse, liée aux émissions polluantes et au développement économique. Le deuxième axe (Dim 2) en explique 19,6 %, majoritairement influencé par des variables relatives à la qualité de vie et la structure urbaine. Les axes suivants (à partir de la dimension 3) présentent des taux d’inertie plus faibles et ne contribuent que marginalement à l’analyse globale. Les deux premiers axes totalisent 62,1 % de l’information, ce qui est acceptable et scientifiquement pertinent pour une analyse en composantes principales dans un contexte multidimensionnel. Conclusion Le scree plot justifie la concentration de l’analyse sur le plan formé par les deux premières dimensions. Ce plan permet de visualiser l’essentiel de la structure des données, tout en maintenant une bonne interprétabilité des variables et des individus. La conservation de ces deux axes garantit une analyse fiable et conforme aux standards de l’ACP en sciences sociales et en santé publique.
Variables de l’ACP Le graphique 2(cercle coréation) ci-dessus représente les principales variables qui influencent la répartition des pays dans le plan factoriel. Il met en évidence deux axes d’interprétation : ➤ Axe 1 (horizontal – 42,54 %) : Axe de la pollution et de la pression sanitaire. Les variables qui contribuent le plus à cette dimension sont : COdeux, CNOX, SO2, DPP, CPM (polluants et impacts sanitaires) : Ces variables sont très fortement corrélées entre elles et orientées vers la droite. Cela indique qu’elles mesurent un même phénomène latent : celui de la pollution liée au transport et de ses effets sur la santé respiratoire. PIB : Aligné avec ces polluants, cela suggère que le développement économique est actuellement couplé à une hausse des émissions dans la région. Plus un pays est industrialisé, plus il semble exposé à la pollution — un effet pervers du développement non maîtrisé. ➤ Axe 2 (vertical – 19,64 %) : Axe de la qualité de vie et de l’environnement urbain Ce second axe est influencé par : TUB (taux d’urbanisation) et EV (espérance de vie) : Ces deux variables sont orientées positivement vers le haut. Cela signifie que les pays avec une meilleure urbanisation structurée tendent à avoir une espérance de vie plus élevée, probablement liée à une meilleure accessibilité aux soins et à l’habitat. TMR (taux de mortalité routière) et MAVC (maladies cardiovasculaires), en revanche, pointent dans la direction opposée. Cela traduit que la mauvaise qualité de l’environnement de transport (infrastructure, sécurité, carburants polluants) est un facteur de dégradation de la santé urbaine. ➤ Variables à contribution transversale PASTHM (prévalence de l’asthme) et CPM (PM2.5) : Bien que dispersées, ces variables sont étroitement corrélées aux polluants atmosphériques et très explicatives de l’axe 1.Elles renforcent l’idée que la pollution est un vecteur direct de dégradation de la qualité de vie, en particulier chez les populations sensibles (enfants, personnes âgées). Interprétation générale Le graphique montre que les pays sans le Nigeria ni le Cap-Vert se répartissent selon deux logiques principales : Un axe économique polluant, où la croissance est mal maîtrisée et se fait au prix d’une détérioration de la santé.Un axe socio-environnemental, qui sépare les pays selon leur capacité à structurer l’urbanisme et les politiques de transport autour de la santé publique.Ces résultats renforcent l’idée que le transport est un déterminant majeur des inégalités de santé dans la CEDEAO, même en dehors des cas extrêmes comme le Nigeria.
Graphique 2 du Comportement des pays (sans le Nigeria et le Cap-Vert) Ce graphique illustre la position relative des pays membres de la CEDEAO (hors Nigeria et Cap-Vert) selon les deux axes principaux de l’ACP, construits à partir des variables sanitaires, économiques et environnementales analysées. Quadrant supérieur droit : Développement équilibré et bonne qualité de vie Sénégal et Ghana se distinguent dans cette zone. Leur position indique : Un niveau de développement économique relativement élevé (PIB élevé, urbanisation structurée), Une meilleure maîtrise des émissions, Et une qualité de vie favorable, traduite par une espérance de vie plus haute et une prévalence plus faible de maladies respiratoires. Ils apparaissent comme des modèles régionaux, combinant croissance et résilience sanitaire. Quadrant inférieur gauche : Vulnérabilité multiple Des pays comme Niger, Burkina Faso et Guinée sont regroupés dans cette zone. Ils cumulent une faible performance économique, Des problèmes sanitaires graves (forte mortalité, asthme, maladies cardiovasculaires), et des émissions qui dégradent fortement la qualité de l’air urbain. Ces pays représentent les profils les plus exposés à l’impact des transports sur la santé. Quadrants intermédiaires : Profils en transition Le centre du graphique accueille des pays comme Côte d’Ivoire, Mali, Bénin ou Sierra Leone. Ils présentent des caractéristiques mixtes : ni très exposés, ni très performants. Ce sont des profils en transition, qui pourraient basculer vers le haut ou le bas selon les politiques publiques mises en œuvre. Quadrant supérieur gauche : Faible développement mais meilleure qualité de vie relative. On retrouve ici la Gambie, le Libéria, et la Guinée-Bissau. Malgré des niveaux économiques modestes, ils semblent maintenir une qualité de vie acceptable, peut-être liée à une densité urbaine plus faible ou à une meilleure gestion locale de l’environnement. Conclusion Ce graphique confirme l’existence de disparités fortes entre les pays de la CEDEAO : Certains allient croissance et santé (Ghana, Sénégal), D’autres subissent une double vulnérabilité (Burkina Faso, Niger), Et plusieurs se trouvent à un point charnière, où les décisions politiques en matière de transport et de santé publique peuvent inverser les tendances. Cela met en évidence la nécessité d’approches différenciées par pays pour réduire l’impact des émissions liées au transport sur la santé humaine
Analyse des resultats pour les variables
Cosinus carré des variables
fviz_pca_var(res.pca, col.var = "black", col.quanti="blue", repel = TRUE)
fviz_pca_var(res.pca, col.var = "cos2", gradient.cols=c("blue", "yellow", "red"), repel=TRUE)
fviz_pca_var(res.pca, col.var = "contrib", gradient.cols=c("blue", "yellow", "red"), repel=TRUE)
- Variables de l’ACP Le graphique ci-dessus représente les principales variables qui influencent la répartition des pays dans le plan factoriel. Il met en évidence deux axes d’interprétation : ➤ Axe 1( horizontal – 42,54 %) : Axe de la pollution et de la pression sanitaire. Les variables qui contribuent le plus à cette dimension sont : COdeux, CNOX, SO2, DPP, CPM (polluants et impacts sanitaires) : Ces variables sont très fortement corrélées entre elles et orientées vers la droite. Cela indique qu’elles mesurent un même phénomène latent : celui de la pollution liée au transport et de ses effets sur la santé respiratoire. PIB : Aligné avec ces polluants, cela suggère que le développement économique est actuellement couplé à une hausse des émissions dans la région. Plus un pays est industrialisé, plus il semble exposé à la pollution — un effet pervers du développement non maîtrisé. ➤ Axe 2 (vertical – 19,64 %) : Axe de la qualité de vie et de l’environnement urbain Ce second axe est influencé par : TUB (taux d’urbanisation) et EV (espérance de vie) : Ces deux variables sont orientées positivement vers le haut. Cela signifie que les pays avec une meilleure urbanisation structurée tendent à avoir une espérance de vie plus élevée, probablement liée à une meilleure accessibilité aux soins et à l’habitat. TMR (taux de mortalité routière) et MAVC (maladies cardiovasculaires), en revanche, pointent dans la direction opposée. Cela traduit que la mauvaise qualité de l’environnement de transport (infrastructure, sécurité, carburants polluants) est un facteur de dégradation de la santé urbaine. ➤ Variables à contribution transversale PASTHM (prévalence de l’asthme) et CPM (PM2.5) : Bien que dispersées, ces variables sont étroitement corrélées aux polluants atmosphériques et très explicatives de l’axe 1.Elles renforcent l’idée que la pollution est un vecteur direct de dégradation de la qualité de vie, en particulier chez les populations sensibles (enfants, personnes âgées). Interprétation générale Le graphique montre que les pays sans le Nigeria ni le Cap-Vert se répartissent selon deux logiques principales : Un axe économique polluant, où la croissance est mal maîtrisée et se fait au prix d’une détérioration de la santé.Un axe socio-environnemental, qui sépare les pays selon leur capacité à structurer l’urbanisme et les politiques de transport autour de la santé publique.Ces résultats renforcent l’idée que le transport est un déterminant majeur des inégalités de santé dans la CEDEAO, même en dehors des cas extrêmes comme le Nigeria
Contribution des variables
fviz_contrib(res.pca, choice = "var", axes = 1, top = 9)
fviz_contrib(res.pca, choice = "var", axes = 2, top = 9)
fviz_contrib(res.pca, choice = "var", axes = 1:2, top = 9)
Les plus contributives (au-dessus de 10%) : Codeux
CNOX
DPP 👉 Ce sont les principales variables expliquant l’axe 1 :
Codeux & CNOX représentent les polluants liés au transport
DPP reflète l’investissement public dans la santé Cela suggère que l’axe 1 représente un gradient d’exposition à la pollution liée au transport combiné à la réponse sanitaire (dépenses). Contributions moyennes (5–10%) : PASTHM, EV, TMR, MAVC : 👉 Ce sont des indicateurs de santé qui s’alignent partiellement avec les émissions : ils contribuent aussi à l’axe 1, mais moins fortement. Faibles contributions : PIB, SO₂ 👉 Ces variables sont moins pertinentes pour expliquer l’axe 1 dans ce contexte. Le PIB pourrait être plus corrélé à un autre axe. conclusion (scientifique et contextuelle) : L’axe 1 de l’ACP semble refléter un niveau global d’exposition à la pollution liée au transport, notamment à travers les émissions de CO₂ et NOx, mais aussi la capacité des pays à répondre via leurs dépenses de santé. Il distingue donc les pays plus exposés mais mieux équipés, des pays moins émetteurs mais aussi plus vulnérables sur le plan sanitaire.
Voici les variables et leur niveau de contribution (%) à Dim-2 :
🔴 Variables fortement contributives : TUB (tuberculose)
CPM (consommation de carburant ou pollution moyenne)
EV (espérance de vie) Ces trois variables expliquent plus de 20% de Dim-2 à elles seules.
🟠 Variables moyennement contributives : DPP (dépenses publiques pour la santé)
PASTHM (prévalence de l’asthme)
MAVC (maladies cardiovasculaires)
TMR (taux de mortalité respiratoire)
🔵 Faibles contributions : SO₂
Codeux (émissions de CO₂)
🧠 Interprétation en lien avec ton thème : ➕ Dim-2 semble représenter un gradient de santé publique globale et d’exposition chronique, en particulier : TUB et CPM → maladies respiratoires et pollution persistante
EV (espérance de vie) est en lien inverse avec les pathologies
En clair : Les pays ayant une forte contribution sur Dim-2 sont ceux avec :
plus de tuberculose, plus de pollution moyenne,
mais aussi une espérance de vie influencée (souvent réduite).
Les émissions du transport (Codeux, SO₂) contribuent peu ici → donc Dim-2 reflète surtout l’état de santé respiratoire, indépendamment de la source de pollution directe.
*Conclusion claire : L’axe 2 (Dim-2) reflète un gradient de santé publique respiratoire et de vulnérabilité chronique, influencé par la prévalence de maladies comme la tuberculose, l’asthme, les maladies cardiovasculaires, et par la pollution moyenne (CPM). Il complète l’axe 1, qui était davantage lié aux émissions du transport et à la réponse sanitaire.
Analyse des resultats pour les individus
Coordonnées des individus dans le plan factoriel et cosinus carré des individus
Ce graphique illustre la position relative des pays membres de la CEDEAO (hors Nigeria et Cap-Vert) selon les deux axes principaux de l’ACP, construits à partir des variables sanitaires, économiques et environnementales analysées. Quadrant supérieur droit : Développement équilibré et bonne qualité de vie Sénégal et Ghana se distinguent dans cette zone. Leur position indique : Un niveau de développement économique relativement élevé (PIB élevé, urbanisation structurée), Une meilleure maîtrise des émissions, Et une qualité de vie favorable, traduite par une espérance de vie plus haute et une prévalence plus faible de maladies respiratoires. Ils apparaissent comme des modèles régionaux, combinant croissance et résilience sanitaire. Quadrant inférieur gauche : Vulnérabilité multiple Des pays comme Niger, Burkina Faso et Guinée sont regroupés dans cette zone. Ils cumulent une faible performance économique, Des problèmes sanitaires graves (forte mortalité, asthme, maladies cardiovasculaires), et des émissions qui dégradent fortement la qualité de l’air urbain. Ces pays représentent les profils les plus exposés à l’impact des transports sur la santé. Quadrants intermédiaires : Profils en transition Le centre du graphique accueille des pays comme Côte d’Ivoire, Mali, Bénin ou Sierra Leone. Ils présentent des caractéristiques mixtes : ni très exposés, ni très performants. Ce sont des profils en transition, qui pourraient basculer vers le haut ou le bas selon les politiques publiques mises en œuvre. Quadrant supérieur gauche : Faible développement mais meilleure qualité de vie relative. On retrouve ici la Gambie, le Libéria, et la Guinée-Bissau. Malgré des niveaux économiques modestes, ils semblent maintenir une qualité de vie acceptable, peut-être liée à une densité urbaine plus faible ou à une meilleure gestion locale de l’environnement. Conclusion Ce graphique confirme l’existence de disparités fortes entre les pays de la CEDEAO : Certains allient croissance et santé (Ghana, Sénégal), D’autres subissent une double vulnérabilité (Burkina Faso, Niger), Et plusieurs se trouvent à un point charnière, où les décisions politiques en matière de transport et de santé publique peuvent inverser les tendances. Cela met en évidence la nécessité d’approches différenciées par pays pour réduire l’impact des émissions liées au transport sur la santé humaine.
Création d’un biplot des individus et des variables
fviz_pca_ind(res.pca, label="var", repel = TRUE, col.ind = "blue")
fviz_pca_var(res.pca, col.var = "red")
fviz_pca_biplot(res.pca, repel = TRUE, col.var = "red", col.ind = "blue")
Analyse générale
L’analyse du PCA-BIPLOT nous montre que : Les pays comme le Niger, le Burkina Faso et la Guinée sont positionnés dans le quadrant inférieur gauche du plan. Ils sont caractérisés par de fortes valeurs pour les variables PASTHM (prévalence d’asthme), CPM (concentration de particules fines PM2.5), et TMR (taux de mortalité routière). Ces pays présentent aussi de faibles niveaux de PIB, d’espérance de vie et d’émissions contrôlées, ce qui reflète une situation sanitaire et environnementale préoccupante. À l’inverse, des pays comme le Sénégal, le Ghana et la Côte d’Ivoire se retrouvent dans le quadrant supérieur droit, ce qui traduit des niveaux plus élevés de PIB, d’émissions de CO₂, de NOx, de SO₂, mais aussi une espérance de vie (EV) et un taux d’urbanisation (TUB) plus importants. Ces pays semblent donc conjuguer développement économique et exposition accrue à la pollution liée au transport. Des pays comme la Gambie, le Liberia et la Guinée-Bissau, situés en haut à gauche, apparaissent éloignés des axes dominants, ce qui indique un profil moins polarisé, mais également caractérisé par un certain isolement économique, avec des valeurs faibles en émissions mais aussi des niveaux de développement moins marqués. Ainsi, le PCA-BIPLOT permet de visualiser clairement les interactions entre les variables environnementales, sanitaires et économiques et la position relative des pays de la CEDEAO dans cet espace d’analyse. Il met en évidence des profils contrastés : d’un côté, les pays à fort potentiel économique mais exposés à une pollution élevée, et de l’autre, ceux moins industrialisés mais davantage affectés par les effets sanitaires du sous-développement.
CLASSIFICATION
Classification avec CAH
#Étape 1 : Analyse en Composantes Principales
res.pca <- PCA(bd, graph = FALSE)
# Étape 2 : Classification Hiérarchique
res.hcpc <- HCPC(res.pca, nb.clust = 3, graph = FALSE)
# Étape 3 : Affichage de l’arbre hiérarchique
plot.HCPC(res.hcpc, choice = "tree", title = "Hierarchical tree")
La méthode de Classification Ascendante Hiérarchique (CAH) permet de regrouper les pays de la CEDEAO en clusters homogènes, à partir des résultats de l’Analyse en Composantes Principales (ACP). Trois groupes distincts se dégagent clairement. Cluster 1 : Sénégal & Ghana (en vert) Ce groupe regroupe les pays les plus avancés économiquement, avec un PIB élevé, une espérance de vie supérieure à la moyenne, et une meilleure capacité d’absorption de la pollution. Le Sénégal et le Ghana se distinguent par leur dynamisme économique et leur position en tête du plan factoriel, très éloignée des autres groupes.
Cluster 2 : Groupe intermédiaire (en noir) Ce cluster inclut : Gambie, Liberia, Guinée-Bissau, Sierra Leone, Togo. Ces pays forment un groupe de transition : Ils présentent des niveaux modérés de pollution, faibles émissions de CO₂ et NOₓ, mais également des faiblesses économiques et des problèmes d’accès aux soins. Leur position centrale sur le plan factoriel traduit un profil moyen ou en voie de développement.
Cluster 3 : Pays vulnérables (en rouge) Ce cluster comprend : Niger, Burkina Faso, Guinée, Mali, Bénin, Côte d’Ivoire Ces pays sont caractérisés par : Des niveaux élevés de pollution atmosphérique (CO₂, SO₂, NOₓ) ;
Une prévalence élevée de maladies respiratoires (PASTHM, DPP) ; Des indicateurs économiques et sanitaires faibles. Ils forment le groupe le plus exposé aux effets négatifs des émissions du transport sur la santé humaine. Conclusion de la CAH La Classification Ascendante Hiérarchique permet donc de mieux visualiser les profils régionaux face aux émissions liées au transport et à leur impact sanitaire : Un pôle avancé (Cluster 1) tourné vers la croissance et mieux équipé ; Un groupe en transition (Cluster 2) avec des défis mixtes ; Un ensemble vulnérable (Cluster 3) nécessitant des politiques urgentes de santé publique et de gestion environnementale. Ces résultats offrent aux décideurs une base de stratégies différenciées par pays ou groupe de pays, en matière de mobilité durable, lutte contre la pollution, et amélioration de la santé dans la région CEDEAO.
Résumé explicatif de la classification hiérarchique des pays de la CEDEAO avec QGIS L’analyse en classification ascendante hiérarchique (CAH), combinée à l’analyse en composantes principales (ACP), a permis de regrouper les pays membres de la CEDEAO en trois clusters distincts, en fonction de leurs niveaux d’émissions liées au transport et de leur situation sanitaire. Cluster 3 : Pays très exposés et vulnérables •Pays concernés : Niger, Guinée, Burkina Faso, Mali, Côte d’Ivoire, Bénin •Profil : Pollution élevée liée aux transports (CO₂, NOₓ, SO₂), forte mortalité prématurée, espérance de vie faible, prévalence élevée des maladies respiratoires. •Explication : Ces pays cumulent des émissions importantes et une faible capacité sanitaire. Le manque d’infrastructures de santé, la vétusté du parc automobile et l’urbanisation non maîtrisée aggravent les risques pour la santé publique.
Cluster 2 : Pays à émissions modérées mais socialement fragiles • Pays concernés : Togo, Sierra Leone, Libéria, Gambie, Guinée-Bissau •Profil : Faibles émissions de transport mais fragilité socio-économique élevée. •Explication : Bien que moins pollués, ces pays restent très vulnérables du fait d’un accès limité aux soins, d’un sous-investissement en santé, et d’une faible résilience face à une potentielle augmentation des émissions futures. Cluster 1 : Pays résilients face aux émissions •Pays concernés : Sénégal, Ghana •Profil : Pollution modérée, indicateurs sanitaires élevés, meilleure capacité de gestion des impacts. •Explication : Grâce à des politiques publiques avancées en matière de transport durable et de santé environnementale, ces pays se démarquent positivement et peuvent servir de modèles régionaux. CONCLUSION DE L’INTERPRETATION DE LA CARTE DE CLASSIFICATION
Cette typologie met en évidence des profils contrastés de vulnérabilité environnementale et sanitaire au sein de la CEDEAO. •Le cluster 3 regroupe des pays à priorité urgente, cumulant pollution élevée et fragilité sanitaire, nécessitant un accompagnement technique et financier renforcé. •Le cluster 2, bien que moins pollué, demeure extrêmement sensible à l’évolution des émissions, en raison de ses faiblesses structurelles. Il doit être accompagné dans le renforcement de ses systèmes de santé et dans la prévention des risques environnementaux futurs. •Le cluster 1 représente un modèle de résilience à promouvoir, notamment par le partage d’expertise en matière de gouvernance environnementale, de transport propre et de planification urbaine. En somme, cette classification offre un outil d’aide à la décision régionale permettant de définir des stratégies différenciées, adaptées aux besoins et aux capacités de chaque groupe de pays.
RÉGRESSION LINÉAIRE MULTIPLE
Graphiques de la régression lineaire simple
ggplot(bd, aes(x = DPP, y =CNOX)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", col = "red") +
labs(title = "Relation ",
x = "DPP", y = "CNOX")## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
Résumé interprétatif de la régression linéaire (CNOX DPP). La régression linéaire met en évidence une relation positive et significative entre les émissions d’oxydes d’azote (CNOX) et le nombre de décès par pneumonie (DPP) dans les pays de la CEDEAO. On distingue trois groupes de pays en fonction de leur position par rapport à la droite de tendance : • Pays à forte émission et forte mortalité par de pneumonie : Ghana, Côte d’Ivoire, Burkina Faso. Ces pays présentent une pollution élevée liée au transport et une forte vulnérabilité sanitaire. • Pays à émission modérée et mortalité intermédiaire : Sénégal, Mali, Togo, Guinée, Niger Ils affichent une situation intermédiaire avec des efforts de contrôle ou des contextes géographiques atténuants. • Pays à faibles émissions et faible mortalité pneumonie : Sierra Leone, Libéria, Gambie Ces pays restent peu motorisés, avec une pollution plus limitée et donc moins d’impact immédiat sur la santé. Cas particulier : Bénin présente un niveau de décès par pneumonie supérieur à la tendance malgré des émissions modérées, ce qui souligne une grande vulnérabilité sanitaire potentiellement due à un sous-investissement dans la santé publique.
Graphiques de la régression multiples
Ce graphique présente une matrice de dispersion croisée (ggpairs) avec : les distributions individuelles des variables sur la diagonale ; les niveaux de corrélation de Pearson entre chaque paire de variables dans les cellules supérieures ; les nuages de points avec courbes de tendance non linéaire dans les cellules inférieures. Variables étudiées Codeux : émissions totales d’oxyde d’azote (NOx) CNOX : concentration moyenne d’oxydes d’azote DPP : Décès par pneumonie (variable de santé) Analyse des corrélations Corrélation Codeux – CNOX : r = 0,955 → Très forte corrélation positive, indiquant que les émissions de NOx (Codeux) et leur concentration moyenne (CNOX) évoluent de manière parallèle. Corrélation Codeux – DPP : r = 0,722 → Corrélation forte, montrant que l’augmentation des émissions est associée à une augmentation des cas de décès par pneumonie. Corrélation CNOX – DPP : r = 0,667 → Corrélation modérément forte, suggérant que la concentration en NOx est également liée aux problèmes respiratoires graves. Interprétation globale L’analyse met en évidence une relation claire entre les émissions de NOx (Codeux et CNOX) et les effets sanitaires graves, notamment les décès par pneumonie (DPP). Cela renforce l’hypothèse centrale de ton projet : les émissions du transport ont un impact direct sur la santé des populations, en particulier dans les pays de la CEDEAO. Ces résultats soulignent l’importance de mesures politiques fortes en matière de qualité de l’air et de contrôle des émissions liées aux transports, afin de préserver la santé publique dans la région.
RECOMMANDATION:
Pour faire face à la double urgence environnementale et sanitaire provoquée par les émissions de transport dans la CEDEAO, il est essentiel de mettre en œuvre des politiques intégrées, qui allient mobilité durable, protection de la santé publique et réduction des inégalités territoriales.
Renforcer les politiques de transport durable Il est indispensable que les pays membres de la CEDEAO investissent dans des transports publics propres, moins émetteurs de particules fines et de gaz nocifs. Le développement de corridors verts, de systèmes de bus rapides (BRT), ou encore de zones à faibles émissions dans les grandes agglomérations pourrait réduire significativement les polluants urbains [9], [19]. Des expériences positives menées à Lagos (Nigeria) [3] ou à Dakar (Sénégal) [7] montrent que de telles infrastructures peuvent réduire les émissions de NOx de plus de 40 % en quelques années tout en améliorant la qualité de l’air respiré par les citoyens.
Améliorer la régulation des carburants et du parc automobile Les carburants utilisés dans plusieurs pays d’Afrique de l’Ouest sont encore très riches en soufre et leurs normes de qualité insuffisantes. La CEDEAO devrait adopter une réglementation stricte sur l’importation de carburants sales et accélérer la transition vers des véhicules moins polluants, comme l’encourage le programme du UNEP “Cleaner Fuels and Vehicles for West Africa” [20]. Un contrôle technique obligatoire, des incitations fiscales pour les véhicules propres, et des subventions au renouvellement du parc peuvent également être envisagés, comme cela a été testé avec succès au Ghana [2].
Intégrer la santé environnementale dans les politiques de transport Les ministères des Transports et de la Santé doivent impérativement travailler ensemble pour anticiper les effets sanitaires de la pollution routière. Cela passe par : des campagnes de sensibilisation sur les risques de l’air pollué, l’installation de stations de mesure de la qualité de l’air dans les grandes villes, et l’utilisation de ces données dans les plans d’aménagement urbain [4], [12]. Le rapport de l’OMS (2022) souligne que « le manque d’intégration entre urbanisme, transport et santé est l’un des freins majeurs à la lutte contre la pollution en Afrique » [1].
Développer des partenariats public-privé pour financer la transition Face à la rareté des ressources publiques, les États de la CEDEAO doivent s’appuyer sur des partenariats public-privé pour financer des projets innovants : transport électrique, pistes cyclables, véhicules partagés. La Banque africaine de développement propose déjà des fonds climatiques dédiés à l’adaptation des villes africaines aux enjeux sanitaires liés à l’environnement [16].
Cibler les populations les plus vulnérables Les politiques publiques doivent veiller à réduire les inégalités d’exposition, notamment en protégeant les quartiers pauvres, qui sont souvent proches des axes routiers très fréquentés. Cela peut passer par :la plantation de haies anti-pollution, la relocalisation d’écoles ou de centres de santé, ou encore le développement d’urbanismes “anti-pollution” inspirés des bonnes pratiques internationales [15], [24].
En résumé Pour atteindre les objectifs de santé publique et de durabilité, les pays de la CEDEAO doivent considérer les émissions de transport comme un problème multisectoriel, nécessitant une coopération régionale, des investissements ciblés, et une intégration des enjeux de santé dans toutes les politiques de mobilité. Comme le recommande l’OCDE (2022) : « Une approche interdisciplinaire est essentielle pour faire face à l’impact des transports sur la santé et sur le climat dans les pays africains » [25]. #CONCLUSION GENERALE Ce projet de recherche avait pour objectif principal d’analyser, à l’échelle des pays membres de la CEDEAO, l’impact des émissions issues du secteur du transport sur la santé humaine. Dans un contexte marqué par une croissance urbaine rapide, une motorisation en forte augmentation et une régulation environnementale encore insuffisante, cette problématique s’impose aujourd’hui comme un enjeu prioritaire de santé publique et de développement durable. L’approche méthodologique adoptée s’est appuyée sur une collecte rigoureuse de données statistiques provenant de sources reconnues telles que la Banque mondiale, l’OMS, ou encore les bases de données environnementales ouvertes. Ces données ont été traitées à l’aide d’outils numériques adaptés : RStudio pour l’analyse statistique, notamment l’Analyse en Composantes Principales (ACP), et QGIS pour la représentation cartographique des émissions et des indicateurs sanitaires. L’analyse des résultats a mis en évidence des corrélations fortes entre les niveaux d’émissions de polluants atmosphériques (CO₂, NOx, SO₂, PM2.5) et les indicateurs de santé tels que l’espérance de vie, la prévalence des maladies respiratoires ou encore la mortalité prématurée. Les pays à forte croissance économique et urbaine, comme le Ghana, le Nigeria ou la Côte d’Ivoire, concentrent des niveaux élevés de pollution, mais disposent aussi d’une meilleure résilience sanitaire. À l’inverse, les pays à faibles émissions apparentes mais avec des infrastructures sanitaires limitées, comme le Niger ou la Guinée-Bissau, présentent une vulnérabilité sanitaire accentuée. Les cartes thématiques réalisées sous QGIS ont permis de visualiser clairement les disparités régionales, et la classification hiérarchique des pays a permis de faire émerger des profils types, utiles pour la prise de décision à l’échelle régionale. La régression linéaire a confirmé statistiquement l’effet significatif des émissions du transport sur les décès prématurés. Ainsi, ce projet met en lumière l’urgence d’une transition vers un transport plus propre, équitable et durable au sein de l’espace CEDEAO. Des actions prioritaires s’imposent, telles que l’adoption de carburants propres, la modernisation des flottes de transport, le développement des transports en commun, et le renforcement des systèmes de surveillance sanitaire et environnementale. La coordination régionale et la sensibilisation des populations seront également des leviers essentiels pour atténuer l’impact sanitaire de la pollution liée au transport.
RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES
[1] OMS. (2014). Pollution atmosphérique responsable de 7 millions de décès prématurés. En ligne : https://www.who.int/news/item/25-03-2014-7-million-premature-deaths-annually-linked-to-air-pollution
[2] Chen, Z. et al. (2024). Particulate air pollution and human health. En ligne: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666765724001212
[3] State of Global Air / Banque Mondial (2021). Clean Air in West Africa. En ligne : https://documents1.worldbank.org/curated/en/099720110142219998/pdf/P1644150e07f52021086e9055ee237327ee.pdf
[4] Oguntoke, O. et al. (2024). Air quality and children’s respiratory health in Lagos. En ligne : https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590332224004871
[5] Banque mondiale. (2016). The Cost of Air Pollution. En ligne : https://documents.worldbank.org/curated/en/781521473177013155/pdf/108141-REVISED-Cost-of-PollutionWebCORRECTEDfile.pdf
[6] OCDE. (2023). Effective Carbon Rates 2023. En ligne : https://www.oecd.org/en/publications/effective-carbon-rates-2023_b84d5b36-en.html
[7] IRD. (2022). Urbanisation et exposition à la pollution en Afrique. En ligne : https://lemag.ird.fr/en/special-feature/challenges-sub-saharan-urban-explosion
[8] IRD. (2022). Corrélation entre trafic et maladies à Dakar. En ligne : https://lemag.ird.fr/en/special-feature/challenges-sub-saharan-urban-explosion
[9] PNUE. (2020). West African ministers adopt cleaner fuels and vehicles standards. En ligne : https://www.unep.org/news-and-stories/story/west-african-ministers-adopt-cleaner-fuels-and-vehicles-standards
[10] Banque mondiale. (2021). Clean Air in West Africa. En ligne: https://documents1.worldbank.org/curated/en/099720110142219998/pdf/P1644150e07f52021086e9055ee237327ee.pdf
[11] Amartey, E. et al. (2024). Real-time PM2.5 monitoring in Accra. En ligne : https://www.nature.com/articles/s41598-024-70081-7
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[22] UNEP.(2020). « Pollution and Human Health in Africa ». Consulté le : 10 mars2025. En ligne : https://www.unep.org/resources/report/pollution-and-health-africa [23] OMS. (2021). « Air Pollution and Child Health ». Consulté le : 10 mars 2025. En ligne : https://www.who.int/publications/i/item/air-pollution-and-child-health
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