Télédétection et paludisme en Guyane : déterminants environnementaux de la distribution et de la densité des moustiques anophèles

Remote Sensing and Malaria in French Guiana : environmental Determinants of the Distribution and Abundance of Anopheles Mosquitoes

• Auteur / Autrice : Antoine Adde
• Direction : Mathieu Nacher, Sébastien Briolant
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Géographie
• Date : Soutenance le 22/11/2016
• Etablissement(s) : Antilles
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale pluridisciplinaire (Pointe-à-Pitre ; 1996-2015)
• Partenaire(s) de recherche : : Institut Pasteur (Cayenne) - Centre national d'études spatiales (France) - France. Délégation générale pour l'armement
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Carlo Costantini, Laurent Polidori, Isabelle Dusfour, Magalie Pierre Demar, Rodolphe Gozlan
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Carlo Costantini, Laurent Polidori

Mots clés

Mots clés contrôlés

Anophèles

Guyane

Écologie spatiale

Télédétection

Mots clés libres

Anopheles

Paludisme

Environnement

Télédétection

Modélisation

Guyane

Anopheles

Malaria

Environment

Remote sensing

Modeling

French Guiana

Résumé

La lutte anti-vectorielle manque d‘efficacité quand elle ne cible pas de façon optimale les lieux et les périodes où les vecteurs prolifèrent. Des outils tels que la télédétection ou les systèmes d‘information géographique permettent d‘accéder et de traiter un large panel de données environnementales. La mise en relation des données télédétectées avec des observations entomologiques peut contribuer à améliorer les connaissances sur l‘écologie des vecteurs et permettre de développer des modèles prédictifs de la dynamique de leurs populations. Aucun modèle de ce type n‘est actuellement disponible en Guyane pour assister les autorités chargées de la lutte anti-vectorielle. L‘objectif général a été d‘identifier les déterminants environnementaux de la distribution et de la densité des anophèles, moustiques responsables de la transmission du paludisme, pour l‘implémentation d‘outils prédictifs de la situation entomologique. Une attention particulière a été portée sur l‘utilisation des données issues de l‘imagerie satellitaire. Un premier travail de caractérisation de la dynamique spatiotemporelle de la faune anophélienne a été réalisé dans la région de Saint-Georges de l‘Oyapock. Cette étude a confirmé l‘impact des facteurs environnementaux, en particulier de l‘occupation du sol et de la pluviométrie, sur la distribution et la densité des moustiques anophèles. La seconde partie des travaux a eu pour objectif la modélisation et la cartographie dynamique des densités d‘Anopheles darlingi, le principal vecteur du paludisme en Guyane. Parmi un panel de variables environnementales télédétectées et de paramètres météorologiques, six prédicteurs ont été identifiés. L‘implémentation de ces prédicteurs dans un modèle statistique et son extrapolation a permis de produire des cartes hebdomadaires prédictives des densités d‘An. darlingi à Saint-Georges de l‘Oyapock. La troisième partie des travaux a visé à actualiser les connaissances sur la faune anophélienne dans la région de Cayenne. A partir de données télédétectées, un modèle prédictif de la présence d‘An. aquasalis a été implémenté. Les résultats, dans leur ensemble, mettent en évidence l‘intérêt de l‘imagerie satellitaire pour la surveillance et le contrôle des vecteurs du paludisme en Guyane. Des outils prédictifs et d‘aide à la décision à destination des acteurs de la lutte anti-vectorielle sont proposés. Dans un contexte de besoin de nouvelles stratégies et méthodes pour améliorer la surveillance entomologique, ces travaux sont d‘une utilité majeure pour les autorités de santé et répondent pleinement aux objectifs du plan quadriennal de lutte contre le paludisme publié en 2015 par l‘Agence Régionale de Santé de Guyane.

Vector control is often seen as inefficient because it is not targeted to sites and times when mosquitoes are abundant. Tools such as remote sensing and geographic information systems can access and process a wide range of environmental data. The linking of remote sensing data with entomological observations can establish knowledge on vectors ecological preferences and be used to develop predictive models of mosquitos‘ dynamics. No model of this type is currently available in French Guiana to assist vector control strategies. The general aim of the thesis was to identify environmental determinants of the distribution and the density of anopheles mosquitoes for the implementation of predictive tools. The research was conducted on two study sites: Saint-Georges de l‘Oyapock and Cayenne region. First, a characterization of the spatiotemporal dynamics of the anopheles fauna in Saint-Georges de l‘Oyapock was conducted. This preliminary study confirmed the impact of environmental factors, especially land cover and rainfall, on the distribution and the density of anopheles mosquitoes. The second part of the work was aimed modeling and dynamic mapping of Anopheles darlingi densities, the main malaria vector in French Guiana. Among a panel of remotely sensed environmental variables and meteorological parameters, six accurate predictors have been identified. The implementation of these parameters in a statistical model and its extrapolation allowed producing predictive maps of An. darlingi densities in the municipality of Saint-Georges de l‘Oyapock. The third part of the work has updated knowledge on the anopheles fauna of Cayenne region. Also, based on remotely sensed environmental data, a predictive model of the presence of An. aquasalis was implemented. Outcomes of this thesis highlight the interest of satellite imagery to monitor and control malaria vectors in French Guiana. This work offers predictive and decision support tools to assist vector control actions. In a context of need of new strategies and methods to improve entomological surveillance, this thesis is a major benefit for health authorities and fully meets the objectives of the quadrennial malaria control plan published in 2015 by the regional health agency of French Guiana.