Caractérisation des zones et périodes à risque de la Fièvre de la Vallée du Rift au Sénégal par télédétection et modélisation éco-épidémiologique

• Auteur / Autrice : Valérie Soti
• Direction : Agnès Bégué
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Eaux Continentales et Sociétés
• Date : Soutenance le 04/04/2011
• Etablissement(s) : Paris, AgroParisTech
• Ecole(s) doctorale(s) : Systèmes Intégrés en Biologie, Agronomie, Géosciences, Hydrosciences, Environnement (Montpellier ; École Doctorale ; 2009-2015)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (Montpellier) - Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale
• Jury : Président / Présidente : Emmanuelle Fromont
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Agnès Bégué, Thierry Baldet, Alain Delacourt, Annelise Tran
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Marius Gilbert

Mots clés

Mots clés contrôlés

Virus de la fièvre de la vallée du Rift

Virus de la fièvre de la vallée du Rift

Fièvre de la vallée du Rift

Mots clés libres

Fièvre de la Vallée du Rift

Télédétection

Analyse paysagère

Moustiques

Gîte de ponte

Modélisation

Mare

Epidémiologie

Sahel

Sénégal

Rift Valley Fever

Remote Sensing

Landscape Analysis

Mosquitoes

Breeding site

Modelling

Pond

Epidemiology

Sahel

Senegal

Résumé

La Fièvre de la Vallée du Rift (FVR) est une zoonose observée pour la première fois au Kenya en 1930 qui s'est peu à peu propagée à la plupart des pays d'Afrique. La FVR est une maladie à transmission vectorielle dont le virus appartient au genre Phlebovirus de la famille des Bunyaviridæ. En Afrique de l'Est, l'émergence de foyers est prédite par des modèles statistiques, ce qui n'est pas le cas en Afrique de l'Ouest où les facteurs et les mécanismes en jeu sont encore mal définis. L'objectif de cette thèse est d'identifier les facteurs et les processus épidémiologiques expliquant l'émergence de foyers de FVR au Sénégal, en mettant en œuvre une approche éco-épidémiologique centrée sur les principaux moustiques vecteurs du virus. Par l'étude de variables environnementales et climatiques et par leur exploitation dans des modèles mathématiques, nous avons tenté de répondre à deux questions épidémiologiques majeures : (1) quelles sont les zones potentiellement à risque, et (2) quelles sont les périodes favorables à l'apparition de foyers. L'étude a été menée à l'échelle locale, dans une zone d'environ 10 km2 autour du village de Barkedji situé dans la région sylvo-pastorale du Ferlo.Pour localiser les zones à risque de transmission du virus, nous utilisons la télédétection et l'analyse paysagère afin de caractériser l'environnement favorable aux deux principaux candidats vecteurs du virus, Aedes vexans et Culex poicilipes. Pour identifier les périodes à risque, nous avons développé un modèle d'abondance de populations de moustique des deux espèces vectrices prenant en compte la dynamique des gîtes larvaires (les mares), et dont les simulations ont été validées avec des données de terrain de capture de moustiques. Pour se faire, nous avons dû préalablement développé un modèle dynamique de hauteur d'eau des mares temporaires, modèle calibré et validé à partir de données de terrain et de données d'observation de la Terre.Les résultats de l'analyse paysagère ont confirmé que les milieux favorables aux vecteurs de la maladie pouvaient être caractérisés par télédétection. Ils ont aussi mis en évidence l'importance des mares et de la densité de végétation environnante, et ont abouti à une cartographie de l'hétérogénéité spatiale du risque de circulation de la FVR. Les résultats de l'analyse temporelle ont montré que les années de circulation active du virus coïncidaient avec les années pour lesquelles les deux espèces de moustiques étaient présentes en forte quantité. On observe ainsi deux années à très forte densité des deux moustiques vecteurs, en 1987 et en 2003, correspondant aux années d'épidémie/épizootie les plus importantes dans la région.

The Rift Valley fever (RVF) is an arboviral zoonosis, first identified in Kenya in 1930, which has spread over many African countries. The RVF virus (RVFV) is a mosquito-borne virus member of the family Bunyaviridae, genus Phlebovirus. Statistical models that are used for predicting RVF outbreaks in East Africa do not work in West Africa where the factors and processes involved are still not well described. The aim of this thesis is to identify the factors and epidemiological processes that explain the emergence of RFV outbreaks in Senegal. To achieve that, we have chosen an eco-epidemiological approach targeted on the main candidate mosquito vectors of the RFV virus. By using the environmental and climatic variables and by their exploitation in mathematical models, we tried to answer two major epidemiological questions: (1) where are the potential zones at risk? And, (2) when are the periods favourable to RFV outbreaks?The study has been carried out at a local scale, in an area of about 10 km2 centred on the village of Barkedji in the pastoral Ferlo region in northern Senegal.When identifying risk areas for virus transmission, we used remote sensing and landscape analysis to characterize favourable environments fot the two main candidate vectors, Aedes vexans and Culex poicilipes (Diptera: Culicidae). For predicting risk of RVF outbreaks, we developed a mosquito population model for the two vector species taking into account the dynamics of the ponds as breeding sites. The results of the simulation have been validated with captured mosquito field data. This required the prior development of a temporary pond dynamics model that was calibrated and validated with field and remote sensing data.The results of the landscape analysis confirmed that favourable environments for the mosquito vectors of the RVF could be characterised by remote sensing. The importance of the ponds and the surrounding vegetation density was also highlighted, allowing to map the spatial heterogeneity of RVF circulation risk. The results of the mosquito model simulations showed that years of active virus circulation matched the years when both vector species were densely present. Indeed, the simulations showed high mosquito densities in 1987 and 2003, which correspond to the most important epidemic and epizootic events in that region.