Résumé: L’Inde et son milliard d’habitants possèdent un riche recensement plus que centenaire, qui reste une source sous-exploitée pour l'étude des dynamiques socio-spatiales actuelles.





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Figure 9 : Coefficients de Moran calculés pour quatre variables, Inde du sud, 1991.
Les résultats présentés sur la figure 9 proviennent des 2151 agrégations (clusters) à 10 km. De taille similaire et de répartition uniforme, ces clusters sont donc dépourvus de tout biais spatial ou administratif. Les valeurs de l'autocorrélation spatiale sont calculées sur des pas de 15 km, en nous limitant aux observations distantes de moins de 300 km. Nous ne montrons ici que les résultats correspondants à certaines variables de la base de données. Ils indiquent que l'alphabétisation (en pourcentage) et la fécondité sont de loin les variables les plus corrélées spatialement: les valeurs s'élèvent à plus de 0,8 pour les localités rapprochées et baisse lentement alors que les distances augmentent, restant significatives à plus de 300 km de distance. De manière plus fine, on observe même sur cet échantillon que la structuration spatiale de la fécondité ainsi mesurée semble légèrement plus accentuée que celle de l'alphabétisation, car plus étalée dans l'espace.

En revanche, le profil du peuplement tribal fait état d'une répartition spatiale très différente, car très concentré à l'échelle locale (moins de 15 km de périmètre), mais beaucoup moins étalé dès que l'on s'éloigne du foyer tribal central. Un dernier indice est également représenté, celui des travailleurs du secteur de la construction, mesuré également en pourcentage de la main-d'oeuvre totale. L'autocorrélation en est très réduite et tend d'ailleurs à disparaître complètement au-delà de 50 km. Ce profil s'explique sans doute par une répartition uniforme de cette main-d'oeuvre, sans lieu de concentration spécifique, car les besoins du secteur de la construction se font sentir partout.


  1. Conclusion

Le propos de cet article est resté volontairement descriptif, plutôt qu'analytique, car nous voulions restituer l'ensemble d'une démarche de géomatique. Il est rare aujourd'hui que les géographes soient conduits à parcourir tout cet itinéraire, s'étirant des mesures du géoréférencement à partir de cartes publiées de qualité incertaine jusqu'aux tentatives de modélisation spatiale ou géostatistique. Mais s'il est nécessairement beaucoup plus long que ce bref article ne tendrait à le faire croire, ce parcours de recherche a de nombreuses vertus pour la réflexion disciplinaire.

En premier lieu, il rappelle que de nombreuses régions souffrent d'un manque criant de cartographie moderne, pour un ensemble de raisons qui découlent globalement du sous-équipement technique de l'appareil administratif ou scientifique local et que la rapidité des changements, souvent géographiques, contribue paradoxalement à freiner. Dans l'Inde que nous étudions ici, la fréquence et l'ampleur des remaniements de frontières, qu'il s'agisse des territoires urbains ou des unités politiques comme les districts ou les états, tendent très certainement à décourager les gros investissements cartographiques que quelques années de réforme risquent de rendre obsolètes. Les études sont plus fréquemment conduites à partir de l'imagerie satellitaire, qui a l'avantage de rester indifférentes aux redécoupages administratifs continuels. L'effort de digitalisation local a, certes, débuté en Inde, mais se concentre plus sur les régions avancées (par exemple, les villes) que sur le monde rural. En Inde, le volume des informations est également rédhibitoire pour une entreprise qui se voudrait exhaustive: nous avons consacré plusieurs années à la cartographie des villages d'Inde méridionale, mais il demeure encore quatre fois plus de villages dans le reste du pays. L'effort à déployer reste incontournable et les investissements consentis dans cette direction par les chercheurs doivent très naturellement participer à l'enrichissement du domaine public.

En second lieu, les résultats que notre article a brièvement présentés confirment pour l'essentiel la logique du projet. Nous pensions en effet que l'approche spatiale apporterait un éclairage nouveau à la connaissance de nombreux phénomènes. Cela semble désormais confirmé. D'une part, la cartographie fine fait parfois apparaître l'ampleur de phénomènes locaux ou sous-régionaux qu'un maillage statistique classique dissimule. D'autre part, comme cela se sait, le SIG permet de croiser les informations de source variable et donc de faire bon usage du large choix des données disponibles. Enfin, de nouvelles questions de recherche trouvent ici de quoi se nourrir, car la très forte structuration spatiale des phénomènes de changement social apporte de nombreux éléments de réponse à l'étude de leur origine et surtout, de leur mode de propagation dans l'espace et le temps. Des questions plus théoriques, comme l'origine de la très forte compacité spatiale de la baisse de la fécondité en Inde, trouvent ainsi de solides bases d'analyse.

Pour finir, notre parcours indique également que le développement de la technologie ne se fait pas qu'au profit des outils de traitement scientifique, que nos calculs géostatistiques illustrent. De puissants outils de restitution de l'information sont à présent disponibles qui visent à rendre plus lisible une information, qui était peut-être jadis existante, mais dont l'inaccessibilité chronique rendait l'usage fort peu fréquent notamment hors des cercles de spécialistes universitaires. A l'époque de la gestion décentralisée indienne (Panchayati Raj), le besoin d'information désagrégée se fait de plus en plus sentir, afin de conduire un pilotage local des opérations de développement des ressources. Certaines régions en pointe, comme le Kérala, ont d'ailleurs intégré une cartographie locale aux premiers plans de développement des Panchayats. Il est donc important de disposer d'outils à même de livrer l'information à des utilisateurs très variés, allant des administratifs aux étudiants, en passant par les ONG ou les entreprises, qui semblent d'ailleurs avoir été les seules à nous faire concurrence dans ce domaine.

Parmi ces outils, les cdroms ont l'avantage d'offrir des supports fort peu coûteux, se substituant aux atlas que les coûts actuels de production et d'impression rendent difficilement publiables dans les pays en développement. La possibilité d'utiliser des modes d'interrogation interactifs par des logiciels de consultation cartographique rend l'outil encore plus attrayant et l'accès à l'information plus facile. Les publications en ligne, via le Web, représentent des atouts supplémentaires, notamment en termes de mise à jour et d'accessibilité délocalisée. Les retombées non scientifiques d'un projet, doté d'une politique active de valorisation et de diffusion, peuvent donc être importantes et faire taire, temporairement, l'opinion communément admise sur le caractère relativement oiseux des entreprises de recherche fondamentale dans les pays en développement.

Références:
Bailey, T. C., and Gatrell, A. C., 1995. Interactive Spatial Data Analysis, Longman, Harlow.

Chasles, V., 2001. L’environnement culturel de la santé maternelle et périnatale en milieu rural en région bordière Andhra Pradesh/Karnataka, séminaire « les défis de l’Inde : enjeux et perspectives au XXIe Siècle », Association Jeunes Etudes Indiennes, Paris, 27 novembre.

Fotheringham, S., Brundson, C, and Charlton, M., 2000. Quantitative Geography. Perspectives on Spatial Data Analysis, Sage, London.

Guilmoto, C. Z., 2002. "Irrigation and the great Indian rural database. Vignettes from south india", Economic and political weekly, March 30, 1223-1228.

Guilmoto, C. Z., 2000 "Demographic and Environmental Changes. Population Growth and Spatial Dynamics", in Ramakrishnan, P.S. , et al., Mountain Biodiversity, Land Use Dynamics, and Traditional Ecological Knowledge, Oxford and IBH, New Delhi, 54-70.

Guilmoto, CZ, and Oliveau S., with S. Vingadassamy and R. Amuda, 2000, South Indian Population Information System, Volume I: Tamil Nadu and Pondicherry, CD-ROM published by the French Institute, Pondicherry.

Kraak, M.-J., Ormeling, F., 1996, Cartography. Visualisation of spatial data, Longman, Harlow.

Longley, P. and Batty, M., eds., 1996. Spatial Analysis: Modelling in a GIS Environment, GeoInformation International, Cambridge.

Martin, D., 1996. Geographic Information Systems. Socio-economic Applications, Routledge, London and New York.

Oliveau, S., 1998, Atlas du district de Vellore : essai de typologie régionale, mémoire de maîtrise de l’université de Paris X Nanterre, non publié.

Pumain, D., et Saint-Julien, T., 1997. L'analyse spatiale. 1. Localisations dans l'espace, Armand Colin, Paris.

Vella, S. 2002. "Trends and differentials of female discrimination in South India: a case study of Salem district", chapitre à paraître in Guilmoto, C.Z., and S. Irudaya Rajan, eds. Currents of Demographic Change in South India.
Table des figures
Figure 1 : Carte topographique de la région de Vellore (Tamil Nadu, Inde), 1914-15.

Figure 2 : Localisation des localités du taluk de Vellore (Tamil Nadu, Inde) d'après la carte du recensement de 1981.

Figure 3 : Recalage de la carte des localités (Figure 2) sur la carte topographique (Figure 1).

Figure 4 : Localisation des villages du recensement de 1991 sur la frontière entre Karnataka et Kerala, Inde.

Figure 5 : Exemple d'écran du cdrom SIPIS.

Figure 6 : Exemple d'écran du serveur cartographique du SIFP.

Figure 7 : Etapes d'une cartographie du nord-est de l'Andhra Pradesh : agrégation, krigeage et lissage des données de fécondité rurale de 1991.

Figure 8 : Pourcentage d'irrigation des terres cultivées en zones rurales, Inde du sud, 1991.

Figure 9 : Coefficients de Moran calculés pour quatre variables, Inde du sud, 1991.

Figure 1 : Carte topographique de la région de Vellore (Tamil Nadu, Inde), 1914-15.



Figure 2 : Localisation des localités du taluk de Vellore (Tamil Nadu, Inde) d'après la carte du recensement de 1981.



Figure 3 : Recalage de la carte des localités (Figure 2) sur la carte topographique (Figure 1).



Figure 4 : Localisation des villages du recensement de 1991 sur la frontière entre Karnataka et Kerala, Inde.



Figure 5 : Exemple d'écran du cd-rom SIPIS.





Figure 6 : Exemple d'écran du serveur cartographique du SIFP.



Figure 7 : Etapes d'une cartographie du nord-est de l'Andhra Pradesh, Inde: agrégation, krigeage et lissage des données de fécondité rurale de 1991



Figure 8 : Pourcentage d'irrigation des terres cultivées en zones rurales, Inde du sud, 1991.





Figure 9 : Coefficients de Moran calculés pour quatre variables, Inde du sud, 1991.





 Ce travail décrit la mise en place du fond géomatique du South India Fertility Project (SIFP), projet coordonné par C.Z.Guilmoto. Le projet a bénéficié du soutien de l'IRD, de l'Institut français de Pondichéry (IFP) et de financements du Wellcome Trust et du FNUAP. Nous remercions R. Amuda de son appui, ainsi que les participants du colloque sur la géographie de la population (Lille, novembre 2001) et Rémy Delage pour leurs commentaires sur une première version de ce texte.

1 Ces volumes (District Census Handbook) sont, à l'occasion de chaque recensement décennal, publiés en anglais ou hindi pour chaque district que compte l'Inde (466 en 1991). Leur publication intervient très tardivement, souvent à la veille du recensement suivant, et le recensement de 1991 n'a pas dérogé à cette règle, en dépit de son informatisation nouvelle.

2 Pour des présentations générales de l'application des SIG à l'analyse spatiale des données sociales, voir notamment Martin (1996) et Longley and Batty (1996).

3 Les états indiens ont une maille administrative construite sur différents niveaux: les districts (équivalant aux départements français), les taluks ou tehsils (nom variable, équivalents à des cantons), les development blocs (unités de développement), les revenues villages (villages fiscaux, ou communes) et les panchayats (unités politiques).

4 Des voix s'élèvent dans les milieux professionnels indiens pour dénoncer ces politiques restrictives. Voir par exemple la revue GIS@development publiée à Delhi.

5 Le DCW (Digital Chart of the World) est une base de données géographiques à l’échelle mondiale. Elle a été développée par l’entreprise ESRI pour l’agence de cartographie de la défense américaine. La source primaire est l’ONC (Operational Navigation Chart).

6 Ce travail a été notamment réalisé par Bernard Buffière et Véronique Joseph lors d'un stage de DESS à Pondichéry en 1998.

7 A propos de la qualité du DCW, voir Kraak and Ormeling (1996 : 207).

8 En revanche, une version entièrement en tamoul s'est avérée impossible, notamment en raison de l'absence d'une liste des localités en langue tamoule. Les listes existantes datent paradoxalement de la période coloniale et ne correspondent plus au maillage villageois actuel.

9 Sur les polygones de Thiessen et l'agrégation, voir par exemple Pumain et Saint-Julien (1997) ou Martin (1996).

10 Il s'agit du "rapport enfants-femmes", indice comparatif très fortement corrélé au niveau local de fécondité et utilisé pour notre analyse de la baisse de la fécondité. L'effet perturbateur de la mortalité infanto-juvénile reste modeste dans la mesure des variations entre régions.

11 La technique du krigeage (ou kriging) est décrite par exemple dans Fotheringam et al. (2000).

12 Les statistiques villageoises peuvent être lissées pour faire apparaître la géographie singulière du déficit féminin au Tamil Nadu. Le déséquilibre entre les sexes parmi les enfants est lié aux avortements sélectifs et à l'infanticide (Vella 2002).

13 Olivia Aubriot, qui a dressé des cartes des modes d'irrigation au Tamil Nadu, a produit en 1999 les premières analyses à partir de la base de données villageoises.

14 Sur le coefficient de Moran, voir par exemple Bailey and Gatrell (1995).

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