1.3 Comprendre et exploiter les données spatiales probantes
Interpréter les données spatiales probantes de manière critique et les mobiliser pour éclairer les décisions de restauration
Dans les sections 1.1 et 1.2, nous avons examiné pourquoi les données spatiales probantes jouent un rôle de plus en plus important dans la prise de décision en matière de restauration. Elles proviennent toutefois de sources diverses et sont produites à partir de différentes données d’entrée, méthodes d’analyse, procédures de validation, ainsi que de niveaux variables de transparence et de certitude.
Il est donc important que les acteurs de la restauration comprennent la nature des informations qu’ils utilisent lorsqu’ils interprètent des cartes et des indicateurs spatiaux.
Acquérir une compréhension de base de la manière dont les données spatiales probantes sont produites et interprétées permet de s’assurer que les cartes et les indicateurs sont utilisés à bon escient lors de la planification des interventions de restauration.
1.3.1 Toutes les données spatiales probantes ne se valent pas
Les produits fondés sur des données spatiales probantes sont élaborés par de nombreuses organisations, notamment des instituts de recherche, des gouvernements, des agences de développement international et des organismes environnementaux régionaux.
Bien que ces produits puissent sembler similaires, ils ne sont pas tous élaborés de la même manière. Les différents outils peuvent s’appuyer sur des jeux de données, des approches analytiques, des techniques de modélisation, des procédures de validation et des hypothèses distincts.
Pour cette raison, deux cartes décrivant un même phénomène environnemental, comme le carbone organique des sols ou la prévalence de l’érosion, peuvent parfois présenter des valeurs légèrement différentes.
Cela ne signifie pas nécessairement qu’une carte est correcte et l’autre erronée. Cela souligne plutôt que les données spatiales probantes résultent de nombreux choix, notamment en matière de collecte, de traitement, d’analyse, de validation et de présentation des données.
Les données spatiales probantes doivent donc toujours être interprétées avec prudence. Les acteurs de la restauration devraient notamment se poser les questions suivantes :
- Quelles sources de données ont été utilisées pour produire ce résultat ? Comment les données sous-jacentes ont-elles été collectées ?
- Quelles méthodes de modélisation ou d’analyse ont été appliquées, et sont-elles adaptées aux données utilisées ?
- Comment les résultats ont-ils été validés ? Quelles méthodes de validation ont été utilisées et dans quelle mesure les résultats sont-ils transparents ?
- Quelles hypothèses ont été formulées lors de la combinaison de plusieurs jeux de données ? Ces indicateurs sont-ils cohérents entre eux ?
Tous ces facteurs peuvent influencer les résultats présentés dans un produit spatial et déterminer le degré de confiance avec lequel les données probantes peuvent être interprétées et utilisées.
1.3.2 Comprendre les données spatiales probantes pour mieux décider en matière de restauration
Les données spatiales probantes apportent des éclairages précieux sur les conditions des paysages, mais leur valeur dépend de la manière dont elles sont comprises et utilisées. Développer les compétences et les connaissances nécessaires pour les exploiter permet aux acteurs de la restauration de prendre des décisions plus :
- Précises, car les indicateurs peuvent être utilisés à une résolution spatiale et temporelle adaptée au contexte décisionnel
- Transparentes, car les sources de données, les hypothèses et les méthodes qui sous-tendent les résultats sont clairement établies
- Justifiables, car les décisions peuvent être étayées par des données probantes traçables et documentées
- Optimisées, car plusieurs indicateurs peuvent être combinés et adaptés au contexte décisionnel
- Responsables, car les résultats peuvent être comparés, expliqués et communiqués plus clairement aux partenaires, aux bailleurs de fonds et aux parties prenantes
Considérez les deux exemples suivants :
Exemple 1 : Identifier les zones à restaurer
Une carte peut mettre en évidence les zones d’un paysage présentant de faibles teneurs en carbone organique des sols.
En exploitant les données spatiales sous-jacentes, nous pouvons calculer des indicateurs précis, tels que :
• la teneur moyenne en carbone organique des sols (COS) dans un district
• la proportion des terres présentant des valeurs inférieures à un seuil défini
• les variations des conditions entre les bassins versants ou les unités administratives
Ces informations permettent de déterminer quelles zones devraient être prioritaires pour les interventions de restauration.
Exemple 2 : Combiner plusieurs indicateurs écologiques
La planification de la restauration nécessite souvent de prendre en compte simultanément plusieurs variables écologiques.
Les acteurs de la restauration peuvent chercher à identifier les zones où :
• la prévalence de l’érosion des sols est élevée
• le couvert végétal est en diminution
• les conditions pluviométriques sont favorables aux activités de restauration envisagées
Combining multiple spatial indicators lets decision-makers better understand landscape and degradation trends and tailor intervention design to local context with defined, targeted ecological outcomes.
1.3.3 Étude de cas : utiliser les données spatiales probantes pour hiérarchiser les priorités de restauration
L’exemple ci-dessous montre comment ce type de raisonnement peut éclairer une décision simple de hiérarchisation des priorités de restauration.
Hiérarchisation des priorités de restauration à l’échelle du paysage
Imaginons un programme régional de restauration disposant de financements pour soutenir des interventions dans trois districts sur six. Le programme vise à renforcer la résilience des moyens de subsistance et la productivité agricole des communautés rurales.
Pour atteindre ces objectifs, le programme cherche à améliorer plusieurs services écosystémiques qui soutiennent les moyens de subsistance locaux, notamment la fertilité des sols et la maîtrise de l’érosion au service de la production agricole, la régulation de l’eau et la résilience face à la sécheresse.
Ces services écosystémiques dépendent de l’état de fonctions écologiques sous-jacentes, telles que la matière organique des sols, le couvert végétal et la diversité des groupes fonctionnels de végétation. La question à laquelle il faut répondre est donc la suivante :
Quels districts faut-il prioriser pour obtenir les améliorations les plus importantes de ces conditions écologiques et des bénéfices associés pour les moyens de subsistance ?
Étape 1 : Clarifier l’objectif
Avant même d’accéder aux données ou de les analyser, l’objectif de restauration doit être clairement défini. Dans cet exemple, il s’agit d’améliorer les services écosystémiques qui soutiennent les moyens de subsistance en milieu rural en restaurant des fonctions écologiques essentielles.
Cela signifie qu’il faut prioriser les zones où les interventions sont susceptibles d’améliorer la fertilité et la productivité des sols, de réduire l’érosion et la dégradation des terres, et de renforcer la résilience face à la variabilité climatique.
Étape 2 : Identifier les indicateurs pertinents
Une fois l’objectif défini, des indicateurs spatiaux peuvent être sélectionnés pour représenter les fonctions écologiques qui influencent ces services écosystémiques. Il peut s’agir, par exemple, du carbone organique des sols (COS), de la prévalence de l’érosion, de la variabilité des précipitations et de l’état de la végétation.
Chaque indicateur représente une dimension différente de la santé des terres et du fonctionnement des écosystèmes, qui influence les résultats en matière de moyens de subsistance.
Étape 3 : Comparer les districts à l’aide d’indicateurs cohérents
À partir des données spatiales, ces indicateurs peuvent être synthétisés de manière cohérente pour chaque district. Les analystes peuvent, par exemple, calculer la valeur moyenne du COS par district, la proportion des terres touchées par une érosion forte ou sévère, ou encore les tendances de l’état de la végétation au fil du temps.
Cette étape transforme les tendances visuelles observées sur les cartes en indicateurs numériques comparables. Les décideurs peuvent ainsi évaluer les districts à l’aide de mesures cohérentes décrivant les conditions écologiques dans le temps et à l’échelle du paysage.
Étape 4 : Appliquer des critères transparents de hiérarchisation des priorités
Une fois les indicateurs synthétisés, ils peuvent être combinés pour éclairer la hiérarchisation des priorités. Une règle simple pourrait consister à prioriser les districts où le COS est inférieur à un seuil défini et où l’érosion dépasse un seuil donné. Par exemple, nous pourrions décider de prioriser les zones présentant moins de 5 t C/ha et un couvert végétal inférieur à 10 %.
Cette approche favorise une prise de décision transparente et justifiable : les données utilisées sont librement accessibles, les seuils sont documentés et les méthodes d’analyse peuvent être reproduites.
Étape 5 : Examiner l’incertitude et la qualité des données probantes
Lors de l’utilisation des cartes et avant de finaliser les décisions, il est important de prendre en compte le niveau de confiance et l’incertitude associés aux données probantes. Les estimations des indicateurs sont-elles aussi fiables dans tous les districts ? Certaines zones souffrent-elles d’une couverture limitée des données ? Des observations de terrain supplémentaires permettraient-elles d’accroître le niveau de confiance dans les résultats ?
La prise en compte de l’incertitude permet de s’assurer que les données spatiales probantes sont interprétées avec prudence et que les décisions restent fondées sur la solidité des données disponibles.
Comprendre les données spatiales probantes de cette manière contribue à toutes les étapes du cycle décisionnel de la restauration. Elles peuvent servir à comparer les conditions écologiques de référence et leurs tendances, à concevoir des interventions adaptées, à suivre les changements observés a posteriori dans l’état de la végétation ou la santé des sols, et à produire des données probantes plus cohérentes pour le reporting auprès des gouvernements et des partenaires, ainsi que pour mobiliser des financements en faveur des projets.
Dans le prochain module, nous examinerons comment les données spatiales probantes sont produites à partir des données spatiales, comment les différentes catégories de produits sont élaborées et quels sont leurs formats courants, ainsi que la manière de les interpréter dans le cadre de la planification et du suivi de la restauration.
Vérification des connaissances
Q1. Quelle affirmation décrit le mieux les données spatiales probantes ?
Q2. Pourquoi les données spatiales probantes sont-elles particulièrement utiles pour la planification de la restauration ?
Q3. Lorsqu’on utilise des données spatiales probantes pour hiérarchiser les zones de restauration, pourquoi est-il important de comprendre comment une carte ou un indicateur a été produit ?