Étude publiée · Risque à l’échelle du bassin
Cartographier la persistance du risque d’inondation dans le bassin de la Mpanga
L’étendue des inondations augmente avec la rareté et la gravité des événements, mais les zones les plus exposées restent concentrées. Cette étude associe modélisation hydrologique et vulnérabilité sociale et environnementale pour montrer où l’action compte le plus.
Lire l’article scientifique ↗- Étendue modélisée
- 120.5—348.4 km²
- Périodes de retour
- 5—100 ans
- Risque élevé ou très élevé, scénario 100 ans
- 21.2%
- Performance du modèle
- 0.83 / 0.71 NSE
Quand un aléa d’inondation devient-il un risque pour les populations et les territoires ?
Une carte d’aléa indique où l’eau peut s’étendre. Elle ne montre pas, à elle seule, où cette eau causera le plus de dommages. Dans le bassin de la Mpanga, à l’ouest de l’Ouganda, l’étude examine donc l’aléa avec la population, l’occupation du sol, le relief et la proximité de la rivière.
Réunir plusieurs formes de données dans une même analyse
Le modèle Rainfall–Runoff–Inundation simule les inondations pour des périodes de retour de 5, 10, 25, 50 et 100 ans. Une analyse hiérarchique multicritère combine neuf indicateurs de vulnérabilité, puis des superpositions SIG associent l’aléa et la vulnérabilité. Le modèle atteint une efficacité de Nash–Sutcliffe de 0,83 en calibration et de 0,71 en validation.
- RRI
- Analyse fréquentielle de Gumbel
- AHP · 9 indicateurs
- Cartographie SIG
03 / Résultats
De l’étendue de l’eau aux priorités d’action
L’étendue inondée augmente fortement
L’inondation modélisée passe de 120,5 km² pour le scénario de 5 ans à environ 348,4 km² pour celui de 100 ans. L’ampleur change fortement, même si les principaux corridors d’inondation restent géographiquement persistants.
Le risque se concentre le long de corridors identifiables
Les zones les plus exposées suivent le cours moyen de la Mpanga et certaines parties de Kamwenge et Kitagwenda, où l’aléa rencontre l’habitat, l’occupation du sol et d’autres dimensions de la vulnérabilité.
Plus d’un cinquième atteint les deux classes les plus élevées
Dans le scénario de 100 ans, 20,7 % du bassin est classé à risque élevé et 0,5 % à risque très élevé. Ces classes sont des résultats de modèle destinés à guider les priorités, et non des prévisions à l’échelle d’une parcelle.
Les stratégies produisent des effets modélisés différents
L’étude teste l’amélioration du chenal, le renforcement de l’infiltration et la construction d’un barrage. Ces estimations permettent de comparer les stratégies dans le modèle ; la faisabilité technique, les effets environnementaux, les coûts et les priorités locales doivent encore être évalués séparément.
Lire les cartes
Le risque évolue avec la période de retour
Les quatre panneaux classent le risque de très faible à très élevé pour des périodes de retour de 5, 25, 50 et 100 ans. Leur lecture conjointe montre à la fois l’expansion du risque et la persistance de certains corridors.
Figure 6, Namugenyi et al. (2026). Quatre panneaux originaux réunis ; panneaux inchangés et taille d’affichage adaptée. CC BY 4.0 · Article source
04 / Contribution
La place de cette étude dans mes recherches
En tant que coauteur, cette étude s’inscrit dans mes travaux sur les risques hydrologiques dans les régions où les données sont limitées. Elle relie la modélisation du bassin à une question de décision : comment orienter une attention et des investissements limités vers les lieux où l’aléa et la vulnérabilité se rencontrent ?
05 / Interprétation
Comment lire ces cartes avec prudence
L’évaluation porte sur l’ensemble du bassin et dépend de la résolution et de la qualité des données hydrologiques, démographiques et d’occupation du sol. Les poids de l’analyse multicritère formalisent des choix issus de l’expertise et de la littérature, tandis qu’une période de retour exprime une probabilité, pas un calendrier. Les scénarios d’atténuation sont des expériences comparatives de modélisation, pas des plans d’ingénierie définitifs ni des garanties de dommages évités.
Référence
GeoHazards · 2026
Namugenyi, B., Abdelmoneim, H., Abdelbaki, C., Kantoush, S. A., Kumar, N., Ahana, B. S. & Saber, M. (2026). Flood Hazard and Risk Assessment in the Mpanga River Catchment Using Integrated Hydrological Modeling and Decision Support Tools. GeoHazards, 7(2), 54.