L'ASA climat et fragilité du Burundi a développé une modélisation multirisque au niveau national, incluant la modélisation des risques d'inondations, de glissements de terrain, de sécheresses et d'érosions des sols induits par les précipitations intenses, les effets de la température et la variabilité naturelle du climat. Pour ce faire, trois couches d'entrée ont été développées par l'étude :

a) Modélisation des points chauds du climat et de la fragilité sur les collines du Burundi

b) Modélisation des risques de dégradation des terres sur les collines du Burundi

c) Enfin, la modélisation du risque d'inondation fluviale et pluviale sur les collines du Burundi.

Ensemble, les trois couches de risques nous ont aidés à constituer une carte nationale des points chauds à risques multiples du Burundi où des investissements urgents dans la résilience sont nécessaires.

a) Modélisation des risques climatiques et de fragilité au Burundi

Climate Centre et al. (2021)1 ont appliqué une analyse des risques composés pour créer des cartes nationales des points chauds de fragilité climatique au Burundi, en utilisant une méthode d'indice INFORM améliorée (Marin-Ferrer et al., 2017) dans laquelle les données sur les risques sont analysées sur la base de quatre dimensions de risque standard : danger, vulnérabilité, exposition et capacité d'adaptation. INFORM a été développé par le Centre commun de recherche de la Commission européenne (voir le rapport technique du Centre climatique pour une méthodologie détaillée).

Introduction to INFORM - the Index for Risk Management.

INFORM is a global, open-source risk assessment for humanitarian crises and disasters.

b) Modélisation du conflit et du risque climatique au Burundi

L'analyse du conflit joue un rôle essentiel dans la compréhension globale de la vulnérabilité à travers le Burundi. Il existe une dynamique complexe entre la vulnérabilité, le conflit et les risques climatiques. Toutes ces composantes doivent être explorées pour dresser un tableau holistique de la vulnérabilité des personnes vivant dans le pays. Pour identifier les lieux et les points chauds où se trouvent un grand nombre de personnes dont la vulnérabilité est exacerbée par les conflits, une analyse des risques de conflit a été réalisée en utilisant des données historiques géoréférencées sur les événements de conflit (UCDP 1989-2020 ; ACLED 2020-2021) ainsi que la cartographie des points chauds de conflit. Avec les résultats d'une brève étude de la littérature grise et de six (6) entretiens semi-structurés, ces informations ont été utilisées pour identifier la situation et les lieux de conflit historiques et actuels ainsi que les tendances et les lieux de conflit potentiels futurs (Climate Centre et al. (2021).

c) Modélisation des risques de dégradation des terres au Burundi

Stanford Natural Capital Project et al. (2021) ont appliqué des modèles spatialement explicites pour estimer les risques d'érosion et de glissement de terrain à l'échelle nationale. Deux modèles InVEST (Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs) ont été utilisés, à savoir le modèle SDR (Sediment Delivery Ratio) et le modèle SWY (Seasonal Water Yield), ainsi que les approches du facteur de sécurité (Selby 1993) et du processus gravitationnel (Wichmann 2017) pour estimer l'érosion des sols, les taux de sédimentation et identifier les zones à risque élevé, moyen et faible de glissement de terrain, dans les conditions de 2020 et avec des projections jusqu'en 2050 (voir le rapport technique du Stanford Natural Capital Project pour plus de détails sur la méthodologie).

The InVEST Sediment Retention Model explained

d) Évaluation des risques d'inondation au Burundi

Enfin, l'étude a développé une évaluation rapide des risques d'inondation au niveau national, basée sur une approche d'évaluation spatiale multicritères (SMCE) fondée sur la méthode du processus de hiérarchie analytique (AHP) et les techniques du système d'information géographique (SIG), en utilisant des ensembles de données d'observation de la terre disponibles dans le monde entier. La méthode SMCE évalue et intègre de multiples couches pour informer un processus de modélisation des risques d'inondation 3. Les couches cartographiques d'entrée incluses dans cette modélisation géospatiale sont le modèle numérique d'élévation (MNE), les précipitations (p), l'évapotranspiration potentielle (pet), l'indice de végétation par différence normalisée (NDVI), l'indice topographique composé (ITC), la couche de population maillée et la carte d'accessibilité (c'est-à-dire représentant la distance aux principales villes). Ces méthodes ont été largement appliquées pour éclairer les processus décisionnels dans de nombreux pays en développement, où les données sur l'étendue des inondations sont limitées ou inexistantes 4. Cette approche ne vise pas à fournir une "solution finale et optimale" 5,6 à l'atténuation des risques d'inondation, mais plutôt à fournir des détails de haut niveau sur l'exposition et la vulnérabilité relatives de la population, des infrastructures et des caractéristiques du paysage aux risques d'inondation fluviale et pluviale, afin d'informer les décideurs sur les endroits où il faut prioriser les interventions. Le tableau 1 met en évidence la gravité du risque d'inondation et les niveaux de vulnérabilité des principaux facteurs conditionnant le risque d'inondation.

Table 1. Gravité du risque d'inondation et niveaux de vulnérabilité pour les principaux facteurs conditionnant le risque d'inondation

	Gravité du risque
Niveau d'exposition et de vulnérabilité	Tres bas	Bas	Modéré	Elevé	Tres Elevé
Indice de risque	1	2	3	4	5
NDVI (index)	>0.637	0.637-0.527	0.527-0.416	0.416-0.305	<0.305
Elevation (m)	<1155	1155-1543	1543-1931	1931-2319	>2319
Précipitations (mm)	<115.7	115.7-140.8	140.8-165.9	165.9-191.0	>191.0
Evapotranspiration potentielle (mm)	>119.5	119.5-110.5	110.5-101.6	101.6-92.7	<92.7
Pente (%)	<15	15.2-30.4	30.4-45-6	45.6-60.8	>60.8
Indice topographique composé	<902.4	902.4-1391.8	1391.8-1881.2	1881.2-2370.6	>2370.6
Temps de trajet (minutes)/ Accès à la mobilité	<211.4	211.4-422.8	422.8-634.2	634.2-845.6	>845.6
Population (personnes/100m)	<168	168-335	335-502	502-669	>836

e) Assemblage des pièces : cartographie des points chauds multirisques dans les paysages de colline du Burundi

Enfin, en utilisant une approche de cartographie des risques multirisques, nous avons superposé des couches de risques individuels induits par le climat menaçant une colline donnée, sur la base des trois diagnostics scientifiques complémentaires que sont les risques liés au climat/fragilité, à la dégradation des terres et à la modélisation des inondations. L'analyse des risques multirisques aide les décideurs politiques et les investisseurs à décider où canaliser les financements et l'attention pour que les efforts de développement tiennent compte des risques.

Une mise en garde méthodologique importante : les données disponibles localement n'étaient pas disponibles pendant la phase 1 de l'ASA climat et fragilité du Burundi pour valider ou calibrer les modèles utilisés pour le diagnostic global. La notation de l'indice relatif utilisée dans les deux études est relativement robuste pour prendre des décisions au niveau national. Cependant, lors de la priorisation et de la conception des programmes d'investissement, y compris les interventions de gestion du paysage dans des collines spécifiques, et la recommandation d'interventions spécifiques de NBS nécessiteront, au minimum, la validation des modèles, y compris la calibration des modèles biophysiques ou, au mieux, la vérification sur le terrain dans les zones priorisées. Comme indiqué dans le calendrier de l'ASA, les résultats de la modélisation seront validés par une vérification au sol dans la phase 2 du projet, y compris par une validation de haut niveau des résultats de la modélisation par les parties prenantes nationales à la mi-octobre 2021 et par des ateliers de validation ultérieurs au niveau communautaire au niveau des collines.