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close this bookL'Evaluation des Risques aux Catastrophes Naturelles en vue de leur Prevention : L'utilité et l'Utilisation de EM - DAT à une Echelle Mondiale et Infra - nationale (Centre for Research on the Epidemiology of Disasters, 1999, 194 p.)
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ANNEXES

Anciennes rons (Annexe 1. Source: MICHELLIER Caroline, 1999, d’aprles donn de EM-DAT)

EU15:

Austria
Belgium
France
Germany, F. Rep.
Greece
Ireland
Italy
Luxembourg
Netherlands
Portugal
Spain
Sweden
United Kingdom

EURO:

Albania
Armenia
Azerbaidjan
Azores
Belarus
Bosnia-Hercegov.
Bulgaria
Canary Islands
Croatia
Czech Rep.
Czechoslovakia
Denmark
Europe
Finland
Georgia
German Dem. Rep.
Hungary
Iceland
Lithuania
Macedonia
Malta
Moldova
Montenegro
Norway
Poland
Romania
Russian Federat.
Serbia
Slovak Rep.
Slovenia
Soviet Union
Switzerland
Turkey
Ukrainian Ssr
Yugoslavia

NAME:

Canada
Usa

CAME:

Belize
Central America
Costa Rica
El Salvador
Guatemala
Honduras
Mexico
Nicaragua
Panama

LAME:

Argentina
Bolivia
Brazil
Chile
Colombia
Ecuador
Fr. Guiana
Guyana
Paraguay
Peru
Suriname
Uruguay
Venezuela

CARI:

Anguilla
Antigua
Bahamas
Barbados
Bermuda
Br. Virgin Is.
Caribbean
Cuba
Dominica
Dominican Rep.
Grenada
Guadeloupe
Haiti
Jamaica
Martinique
Montserrat
Neth. Antilles
Puerto Rico
St. Kitts
St. Lucia
St. Martin/Saba
St. Vincent
Trinidad Tobago
Turks & Caicos 1
Virgin Is. (Usa)

NAFR:

Algeria
Egypt
Lib. Ar. Jamahiriy
Morocco
Tunisia
Western Sahara

AFRO:

Angola
Benin
Botswana
Burkina Faso
Burundi
Cameroon
Cape Verde Is.
Cen. African Rep
Chad
Comoros
Congo
Djibouti
East Africa
Eq. Guinea
Eritrea
Ethiopia
Gabon
Gambia
Ghana
Guinea
Guinea Bissau
Ivory Coast
Kenya
Lesotho
Liberia
Madagascar
Malawi
Mali
Mauritania
Mauritius
Mozambique
Namibia
Niger
Nigeria
Reunion
Rwanda
Sahel
Sao Tome & Prin.
Senegal
Seychelles
Sierra Leone
Somalia
South Africa
Sudan
Swaziland
Tanzania
Togo
Uganda
Zaire
Zambia
Zimbabwe

CASI:

Kazakhstan
Kyrgyzstan
Tajikistan
Turkmenistan
Uzbekistan

EASI:

China, P. Rep.
China, Rep. Of
Hong Kong
Japan
Korea, Dem. Rep.
Korea, Rep. Of
Macao
Mongolia

SASI:

Afghanistan
Bangladesh
Bhutan
India
Iran
Maldives
Pakistan
Sri Lanka

WASI:

Bahrain
Cyprus
Iraq
Israel
Jordan
Kuwait
Lebanon
Near East
Oman
Palestine
Saudi Arabia
Syria
United Arab Emir
Yemen Arab Rep.
Yemen, P.D. Rep.

SEAS:

Burma
Cambodia
Indonesia
Laos
Malaysia
Nepal
Philippines
Singapore
Thailand
Vietnam

OCEA:

Australia
Cook Islands
Fiji
French Polynesia
Guam
Kiribati
New Caledonia
New Zealand
Niue
Pacific Islands
Papua New Guinea
Samoa
Solomon Islands
Tokelau
Tonga
Tuvalu
Vanuatu
Wallis & Futuna
Western Samoa

Signification des codes ronaux

· EU15: European Union
· EURO: EUROpa
· NAME: North AMErica
· CAME: Central AMErica
· LAME: Latin AMErica
· CARI: CARIbbean
· NAFR: North AFRica
· AFRO: AFRica
· CASI: Central ASIa
· EASI: East ASIa
· SASI: South ASIa
· WASI: West ASIa
· SEAS: South East Asia
· OCEA: OCEAnia

Les dates d’indndance et de rification ayant entra des rectifications dans EM-DAT

Annexe 2

Source: MICHELLIER Caroline, 1999
d’aprhttp://www.odci.gov/cia/publications/factbook/country.html

Nouveaux ts de Yougoslavie:

· Slove: 25/06/91
· Croatie: 25/06/91
· Macine: 17/09/91
· Bosnie-Herzvine: 04/92
· Serbie/Montgro: 11/04/92 (Rblique Frale de Yougoslavie formcomme successeur auto-proclam la Rblique Frale Socialiste de Yougoslavie)

Nouveaux ts de Tchslovaquie

· Slovaquie: 01/01/93
· Rblique Tche: 01/01/93

Nouveaux ts d’Union Sovique

· Ggie: 09/04/91
· Russie: 24/08/91
· Birussie: 25/08/91
· Moldavie: 27/08/91
· Azerbaan: 30/08/91
· Kirghizistan: 31/08/91
· Ouzbstan: 31/08/91
· Estonie: 06/09/91
· Lettonie: 06/09/91
· Lituanie: 06/09/91
· Tadjikistan: 09/09/91
· Arme: 23/09/91
· Turkmstan: 27/10/91
· Ukraine: 01/12/91
· Kazakhstan: 16/12/91

Unification de l’Allemagne: 03/10/90, mais les droits des 4 pouvoirs ont formellement abandonnle 15/03/91

Unification du Yn: 22/05/90.

Nouvelles rons (Annexe 3, Source: MICHELLIER Caroline, 1999, d’aprles donn de EM-DAT)

EU15:

Austria
Belgium
Denmark
Finland
France
Germany
Germany F. Rep.
Greece
Ireland
Italy
Luxembourg
Netherlands
Portugal
Spain
Sweden
United Kingdom

EURO:

Albania
Andorra
Azores
Bosnia-Hercegov
Bulgaria
Channel Is.
Croatia
Czech Rep.
Czechoslovakia
Faeroe Is.
Germany Dem. Rep.
Gibraltar
Hungary
Iceland
Isle of Man
Liechtenstein
Macedonia
Malta
Monaco
Norway
Poland
Romania
San Marino
Slovak Rep.
Slovenia
Switzerland
Vatican
Yugoslavia

RFED

Armenia
Azerbaijan
Belarus
Estonia
Georgia
Kazakhstan
Kyrgyzstan
Latvia
Lithuania
Moldavia
Russia
Soviet Union
Tajikistan
Turkmenistan
Ukraine
Uzbekistan

NAME:

Bermuda
Canada
Greenland
St Pierre et Miquelon
USA

CAME:

Belize
Costa Rica
El Salvador
Guatemala
Honduras
Mexico
Nicaragua
Panama

SAME:

Argentina
Bolivia
Brazil
Chile
Colombia
Ecuador
Falkland Is.
French Guyana
Guyana
Paraguay
Peru
South America
Suriname
Uruguay
Venezuela

CARI:

Anguilla
Antigua and Barbuda
Bahamas
Barbados
Br. Virgin Islands
Cayman Is.
Cuba
Dominica
Dominican Rep.
Grenada
Guadeloupe
Haiti
Jamaica
Martinique
Montserrat
Neth. Antilles
Puerto Rico
St Kitts and Nevis
St Lucia
St Vincent and the
Grenadines
Trinidad et Tobago
Turks and Caicos Is
Virgin Is.

NAFR:

Algeria
Canary Islands
Egypt
Libya
Morocco
Sudan
Tunisia
Western Sahara

WAFR:

Benin
Burkina Faso
Cape Verde
Gambia
Ghana
Guinea
Guinea Bissau
Ivory Coast
Liberia
Mali
Mauritania
Niger
Nigeria
St Helena
Senegal
Sierra Leone
Togo

EAFR:

Burundi
Comoros
Djibouti
Ethiopia
Eritrea
Kenya
Madagascar
Malawi
Mauritius
Mozambique
Reunion
Rwanda
Seychelles
Somalia
Tanzania
Uganda
Zambia
Zimbabwe

CAFR:

Angola
Cameroon
Central African
Republic
Chad
Congo
Equatorial Guinea
Gabon
Sao Tome and Principe
Zaire/Rep. of Congo

SAFR:

Botswana
Lesotho
Namibia
South Africa
Swaziland

EASI

China P. Rep.
China Rep. of/Taiwan
Hong Kong
Japan
Korea Dem. Rep.
Korea Rep. of
Macao
Mongolia

SASI

Afghanistan
Bangladesh
Bhutan
India
Iran
Maldives
Nepal
Pakistan
Sri Lanka

SEAS

Brunei
Burma/Myanmar
Cambodia
East Timor
Indonesia
Laos
Malaysia
Philippines
Singapore
Thailand
Vietnam

WEAS:

Bahrain
Cyprus
Iraq
Israel
Jordan
Kuwait
Lebanon
Oman
Palestine
Qatar
Saudi Arabia
Syria
Turkey
United Arab Emir
Yemen Arab Rep.
Yemen P.D. Rep.
Yemen

OCEA:

American Samoa
Australia
Cook Islands
Fiji
French Polynesia
Guam
Kiribati
Nauru
New Caledonia
New Zealand
Niue
Pacific Is.
Papua New Guinea
Pitcairn
Samoa
Solomon Island
Tokelau
Tonga
Tuvalu
Vanuatu
Wallis et Futuna
Western Samoa

Signification des codes ronaux

· EU15: EUropean Union
· EURO: Rest of EUROpe
· RFED: Russian FEDeration
· CAME: Central AMErica
· NAME: North AMErica
· SAME: South AMErica
· CARI: CARIbbean
· NAFR: North AFRica
· WAFR: West AFRica
· EAFR: East AFRica
· CAFR: Central AFRica
· SAFR: South AFRica
· EASI: East ASIa
· SASI: South ASIa
· SEAS: South East ASia
· WASI: West ASIa/Middle East
· OCEA: OCEAnia

Quelques prsions sur les contacts entre les plaques tectoniques

Annexe 4
Source: http://www.usgs.gov/

La surface de la terre est divisen sept grandes et plusieurs petites plaques en mouvement. Certaines plaques sont purement ociques (plaque pacifique), d’autres ociques et continentales (plaques africaines, eurasiatique, nord-amcaine par exemple). Toutes, environ isses de 50 00 km, se dacent les unes par rapport aux autres de quelques centimes par an. Elles prntent entre elles trois types de frontis qui sont le si d’une plus ou moins intense activitismique et volcanique: zones de convergence, de divergence et de coulissage.

· Dans les zones de convergence, les plaques entrent en collision. Lorsqu’une plaque ocique entre en collision avec une plaque continentale, la plaque ocique s’enfonce sous la plaque continentale, formant une fosse ocique (long, oit et profond bassin). Ce type de mouvements, appelubduction, survient a fronti entre la plaque ocique de Nazca et la plaque continentale de l’Amque du Sud. Lorsque se sont deux plaques continentales qui entrent en collision, du fait de leurs densitenviron les, elles forment un syst montagneux majeur, tel que l’Himalaya (collision de la plaque indienne avec la plaque eurasiatique: la poussactuelle quoique trfaible est responsable des smes meurtriers de Chine).

· Dans les zones de divergence (naissance des plaques), les plaques s’ignent l’une de l’autre comme par exemple l’axe de le dorsale mo-atlantique.

· Les zones de coulissage se caractsent par des failles transformantes, c’est-ire des failles le long desquelles les plaques se dacent, les unes par rapport aux autres, horizontalement. La faille de San Andr est un exemple de ce type de frontis: la plaque pacifique, qui supporte Los Angeles se dace lentement vers le Nord-Ouest, de mani relative a plaque Nord amcaine otrouve San Fransisco (sme de San Francisco de 1906).

Les plaques tectoniques nous aident xpliquer ne elle gogique globale la formation des cha de montagnes, et la distribution des smes et des ptions volcaniques.

Les pes de la formation des cyclones/ouragans/typhons et leur rrtition dans le monde

Annexe 5
MICHELLIER Caroline, 1999
basur http://ww2010.atmos.uiuc.edu/


Figure


Figure

La mode d’luation du niveau global de risque

Annexe 6
MICHELLIER Caroline, 1999

L’luation du degr’exposition aux al

La mode d’luation de l’exposition aux al est bassur l’intensitt la diversites phms susceptibles d’affecter le pays.

Tout d’abord, artir de documents riset des sources qui avaient permis leur boration, nous avons en mesure de drminer la diversitnombre de types diffnts) de phms susceptibles de toucher chaque pays (ce nombre se limitait uatre, car nous avons tenu compte uniquement des smes, des ptions volcaniques, des vents violents et des inondations associ aux glissements de terrain). Nous avons ensuite bli qu’une diversite niveau «1» correspondait n degr#171;assez bas»; le niveau «2», un degr#171;assez v187;; le niveau «3», un degr#171;v187;; et le niveau «4», un degr#171;trv187; (voir tableau ci-dessous).

Tableau 6: Les indices de pondtion

Degrxprimar les variables

Valeur de l’indice

trv/TD>

15

v/TD>

12

assez v/TD>

9

assez bas

6

bas

3

trbas ul

0

Source: D’ERCOLE Robert et PIGEON Patrick (1999b)

Dans un deuxi temps, nous avons lu’intensitvec laquelle un type de phm pouvait frapper un pays. Pour cela, nous avons utilises cartes d’exposition haque type d’al (Figures 20, 22, 24), ainsi que les documents de base. Les rltats de cette estimation correspondent ne association d’informations visuelles, qualitatives et quantitatives. Suivant les documents utilis ils pourraient diffr d’un utilisateur ’autre. Dans notre cas, l’intensite chaque phm a drminsuivant les six degrprntdans le tableau.

Enfin, pour blir le niveau d’exposition aux al de chaque pays, nous avons, pour chacun d’eux, additionnes cinq valeurs obtenues a suite de cette analyse (valeur de la probabilit’occurrence des smes, des ptions volcaniques, des vents violents, et des inondations et glissements de terrain; et valeur de la diversit Les rltats obtenus ont cartographiet prnten figure 25.

L’luation de l’indice de vulnbilitB>

La mode d’luation du degre vulnbilit envisagartir de plusieurs indicateurs prablement sctionn Ces indicateurs correspondent es ments et facteurs de vulnbilitconformnt a dnition de cette notion: densitIDH, croissance dgraphique, croissance urbaine).

Les valeurs de l’indicateur ont divis en classes, selon la mode des quantiles. Six classes ont ainsi drmin (Figures 26, 27, 28, 29). Chacune d’elles a lin degre vulnbilitn rapport avec les indices du tableau ci-dessus (valeurs les plus v li ’indice le plus haut). Cette option a rtpour chacun des indicateurs.

Pour obtenir l’indice de vulnbilitnous avons additionnes valeurs de chaque indicateur pour chaque pays. Nous avons obtenu la reprntation cartographique prnten figure 30.

L’luation des tignages de catastrophes

La mode d’luation des tignages de catastrophes s’est appuysur le nombre de catastrophes naturelles enregistrans EM-DAT entre 1964 et 1998 et le nombre de victimes. Nous avons dupes deux parames en six classes (selon la mode des quantiles). Chacune d’elles a associn degrompris entre 0 et 15 (cf. tableau). Puis les deux valeurs ont additionn et nous avons obtenu un indice reprntant la frence des catastrophes naturelles pour chaque pays du monde. Nous avons ensuite reprntartographiquement ce rltat (Annexe 9).

La mode d’luation du niveau de risque

Les valeurs obtenues pour les trois variables (al vulnbilittignages de catastrophes) ont dans un premier temps consides selon un m «poids». Pour cela, nous les avons pondes suivant les valeurs dill dans le tableau prdent (en utilisant ouveau la mode de discrsation des quantiles, six classes). Puis nous avons additionnes valeurs obtenues des trois variables, et nous avons obtenu le degre risque de chaque pays. Ces rltats ont ensuite cartographi(Figure 31 et Annexe 10).

Puis, nous avons envisage donner un poids double a vulnbilitPour cela, nous l’avons pond non plus de 0 5, mais de 0 0. Les deux autres variables ont ouveau pondes de 0 5. Les trois valeurs obtenues ont additionn et le rltat cartographique qui en dule a prntn figure 32.

Le phm El NiB>

Annexe 7
MICHELLIER Caroline, 1999
basur http://www.paho.org/ et http://www.noaa.gov/

El Niui signifie en espagnol «l’enfant Js» (nom donnar les peurs pviens) est ce courant chaud de l’oc Pacifique, qui se manifeste tous les trois inq ans, au printemps ou en dans l’hsph nord, et qui s’intensifie jusqu’tteindre son maximum vers Nopour ne cesser qu’en mai ou juin de l’annsuivante.

Pendant une annnormale, les vents d’ouest soufflent ravers l’oc Pacifique.


Figure

Ces vents accumulent de l’eau chaude a surface du Pacifique ouest, el point que le niveau de la mer est d’environ 50 cm plus haut prde l’Indone qu’en Equateur.


Figure

A cause de cette eau chaude, les prpitations sont abondantes en Asie du sud-est et au nord de l’Australie. A l’est, les eaux froides, riches en plancton, remontent des profondeurs de l’oc le long des c de l’Amque du Sud et procurent de la nourriture aux poissons. La pe est une activitmportante pour ces pays crs et le climat est relativement sec.

Pendant une annEl Niles vents d’ouest ne soufflent plus aussi fort. L’eau chaude n’est plus poussvers l’Asie, donc l’eau froide reste dans les profondeurs de l’oc.


Figure


Figure

A cause de cela, les poissons ne sont plus aussi abondants. Les prpitations augmentent dans l’est du Pacifique. Les inondations sont alors courantes dans ces rons. Il y a plus de typhons qui frappent les s de l’oc Pacifique, telles que Hawaii et Tahiti. Dans la partie ouest du Pacifique, le probl est la seresse. Les rons les plus touch sont l’Asie du Sud-Est, la Nouvelle Znde et l’Australie, avec plus de feux de for et de mauvaises rltes. Les secteurs d’activitles plus touchen Asie, en Afrique et en Amque du Sud sont: l’agriculture, la population et la santl’industrie (surtout agro-alimentaire), l’environnement et les ressources naturelles.

IDH et ses composants

Annexe 8
Source: LACOSTE Yves directeur (1994)

C’est un indicateur composite, calculhaque ann depuis 1990, par le Programme des Nations Unies pour le Dloppement (PNUD). Une telle initiative est venue du fait que l’indicateur de dloppement le plus couramment utilisle produit inteur brut (PIB) par habitant, calculu taux de change du marchest dans de nombreux cas, une trmauvaise mesure du niveau de bien-e atteint.

Le PNUD ne retient que trois ments pour construire son indice: le niveau de santreprntar l’espnce de vie a naissance; le niveau d’instruction, reprntar le taux d’alphabsation des adultes et le nombre moyen d’ann d’des (avec une pondtion de deux tiers pour le premier et d’un tiers pour le second); et enfin le revenu, reprntar le PIB par habitant aprune double transformation tenant compte de la diffnce de pouvoir d’achat existant d’un pays ’autre et du fait que le revenu n’augmente pas le bien-e d’une mani linre.

Dans un premier temps, chacun de ces facteurs (espnce de vie a naissance, niveau d’instruction et revenu) est exprimur une elle allant de 0 . Le «0» signifie que le pays concernst dotu maximum observable concernant la variable en question, tandis que le «1» correspond a plus faible valeur observable.

Dans une seconde pe, on effectue la moyenne des trois chiffres obtenus, que l’on soustrait du chiffre 1. On obtient ainsi l’indice de dloppement humain.

Annexe 9


Les tignages de catastrophes enregistrdans EM-DAT (1964-1998)

MICHELLIER Caroline, 1999

Le niveau global de risque

Annexe 10
MICHELLIER Caroline, 1999

PAYS

Ron

Continent

Degr’exp. Aux al

Indice de vuln.

Tign. de catast.

Indice glob. de risque

Niveau de risque

HAITI

Caras

Amque

15

15

15

45

risque trvB>

PHILIPPINES

Asie du Sud Est

Asie

15

15

15

45

BANGLADESH

Asie du Sud

Asie

12

15

15

42

GUATEMALA

Amque Centrale

Amque

15

12

15

42

HONDURAS

Amque Centrale

Amque

12

15

15

42

ILES SALOMON

Ocie

Ocie

15

15

12

42

INDE

Asie du Sud

Asie

12

15

15

42

INDONESIE

Asie du Sud Est

Asie

15

12

15

42

NEPAL

Asie du Sud

Asie

12

15

15

42

NICARAGUA

Amque Centrale

Amque

15

12

15

42

PAKISTAN

Asie du Sud

Asie

12

15

15

42

REP. DOMINICAINE

Caras

Amque

15

12

15

42

CHINE

Asie de l’Est

Asie

12

12

15

39

DJIBOUTI

Afrique de l’Est

Afrique

12

15

12

39

ETHIOPIE

Afrique de l’Est

Afrique

12

15

12

39

KENYA

Afrique de l’Est

Afrique

12

15

12

39

SALVADOR

Amque Centrale

Amque

15

12

12

39

TANZANIE

Afrique de l’Est

Afrique

12

15

12

39

VANUATU

Ocie

Ocie

15

12

12

39

VIETNAM

Asie du Sud Est

Asie

12

12

15

39

BIRMANIE

Asie du Sud Est

Asie

12

9

15

36

COLOMBIE

Amque du Sud

Amque

15

6

15

36

COREE DU SUD

Asie de l’Est

Asie

12

9

15

36

COSTA-RICA

Amque Centrale

Amque

15

9

12

36

CUBA

Caras

Amque

15

6

15

36

EQUATEUR

Amque du Sud

Amque

12

9

15

36

ILES FIDJI

Ocie

Ocie

15

6

15

36

IRAN

Asie du Sud

Asie

9

12

15

36

LAOS

Asie du Sud Est

Asie

12

12

12

36

MADAGASCAR

Afrique de l’Est

Afrique

6

15

15

36

MALAWI

Afrique de l’Est

Afrique

9

15

12

36

MEXIQUE

Amque Centrale

Amque

15

6

15

36

MOZAMBIQUE

Afrique de l’Est

Afrique

6

15

15

36

ST VINCENT GREN.

Caras

Amque

15

12

9

36

THAILANDE

Asie du Sud Est

Asie

12

9

15

36

TONGA

Ocie

Ocie

15

9

12

36

COMORES

Afrique de l’Est

Afrique

9

15

9

33

JAMAIQUE

Caras

Amque

15

6

12

33

JAPON

Asie de l’Est

Asie

15

3

15

33

MALAISIE

Asie du Sud Est

Asie

12

9

12

33

NIGERIA

Afrique de l’Ouest

Afrique

6

15

12

33

OUGANDA

Afrique de l’Est

Afrique

9

15

9

33

PAP. NELLE GUINEE

Ocie

Ocie

12

9

12

33

RWANDA

Afrique de l’Est

Afrique

9

15

9

33

SRI LANKA

Asie du Sud

Asie

9

9

15

33

TAIWAN

Asie de l’Est

Asie

12

9

12

33

TURQUIE

Asie de l’Ouest

Asie

9

9

15

33

YEMEN

Asie de l’Ouest

Asie

6

15

12

33

AFGHANISTAN

Asie du Sud

Asie

6

9

15

30

ALGERIE

Afrique du Nord

Afrique

9

9

12

30

ARGENTINE

Amque du Sud

Amque

12

3

15

30

BENIN

Afrique de l’Ouest

Afrique

3

15

12

30

BHOUTAN

Asie du Sud

Asie

12

12

6

30

BRESIL

Amque du Sud

Amque

9

6

15

30

CAP VERT

Afrique de l’Ouest

Afrique

9

12

9

30

CHILI

Amque du Sud

Amque

12

3

15

30

COREE DU NORD

Asie de l’Est

Asie

9

9

12

30

EGYPTE

Afrique du Nord

Afrique

9

9

12

30

ETATS-UNIS

Amque du Nord

Amque

15

0

15

30

GUADELOUPE

Caras

Amque

15

6

9

30

GUAM

Ocie

Ocie

12

12

6

30

MARTINIQUE

Caras

Amque

15

6

9

30

PEROU

Amque du Sud

Amque

9

6

15

30

SAMOA USA

Ocie

Ocie

15

12

3

30

SENEGAL

Afrique de l’Ouest

Afrique

9

12

9

30

SOMALIE

Afrique de l’Est

Afrique

6

12

12

30

SOUDAN

Afrique du Nord

Afrique

6

12

12

30

STE LUCIE

Caras

Amque

15

6

9

30

TOGO

Afrique de l’Ouest

Afrique

6

15

9

30

TRINIDAD TOBAGO

Caras

Amque

15

6

9

30

TUNISIE

Afrique du Nord

Afrique

9

9

12

30

TUVALU

Ocie

Ocie

12

15

3

30

VENEZUELA

Amque du Sud

Amque

12

6

12

30

ZAIRE

Afrique Centrale

Afrique

9

12

9

30

ANTILLES NEERL.

Caras

Amque

15

6

6

27

risque vB>

BOLIVIE

Amque du Sud

Amque

6

9

12

27

BURUNDI

Afrique de l’Est

Afrique

9

15

3

27

CAMBODGE

Asie du Sud Est

Asie

9

9

9

27

DOMINIQUE

Caras

Amque

15

3

9

27

GRECE

Union Europne

Europe

9

3

15

27

GUINEE

Afrique de l’Ouest

Afrique

9

12

6

27

ILES COOK

Ocie

Ocie

12

9

6

27

IRAK

Asie de l’Ouest

Asie

6

15

6

27

ITALIE

Union Europne

Europe

12

0

15

27

JORDANIE

Asie de l’Ouest

Asie

9

12

6

27

KIRIBATI

Ocie

Ocie

12

12

3

27

LESOTHO

Afrique du Sud

Afrique

3

15

9

27

LIBERIA

Afrique de l’Ouest

Afrique

9

15

3

27

MACAO

Asie de l’Est

Asie

9

12

6

27

MALDIVES

Asie du Sud

Asie

9

15

3

27

MAROC

Afrique du Nord

Afrique

6

9

12

27

MONGOLIE

Asie de l’Est

Asie

9

9

9

27

MONTSERRAT

Caras

Amque

15

6

6

27

NIGER

Afrique de l’Ouest

Afrique

3

15

9

27

PANAMA

Amque Centrale

Amque

12

6

9

27

POLYNESIE FR.

Ocie

Ocie

12

9

6

27

PORTO-RICO

Caras

Amque

15

6

6

27

REUNION

Afrique de l’Est

Afrique

6

12

9

27

SAMOA OCC.

Ocie

Ocie

12

6

9

27

WALLIS FUTUNA

Ocie

Ocie

12

9

6

27

ZAMBIE

Afrique de l’Est

Afrique

9

9

9

27

ALBANIE

Europe

Europe

6

9

9

24

ANGUILLA

Caras

Amque

15

6

3

24

ANTIGUA BARB.

Caras

Amque

15

3

6

24

BAHAMAS

Caras

Amque

15

3

6

24

BARBADE

Caras

Amque

15

3

6

24

BELIZE

Amque Centrale

Amque

12

3

9

24

BURKINA FASO

Afrique de l’Ouest

Afrique

3

15

6

24

CAMEROUN

Afrique Centrale

Afrique

6

12

6

24

COTE-D’IVOIRE

Afrique de l’Ouest

Afrique

6

15

3

24

ERYTHREE

Afrique de l’Est

Afrique

9

12

3

24

ESPAGNE

Union Europne

Europe

9

3

12

24

FRANCE

Union Europne

Europe

9

0

15

24

GHANA

Afrique de l’Ouest

Afrique

3

12

9

24

ILES VIERGES BRIT

Caras

Amque

15

6

3

24

ILES VIERGES USA

Caras

Amque

15

6

3

24

MALI

Afrique de l’Ouest

Afrique

6

12

6

24

NELLE-ZELANDE

Ocie

Ocie

12

0

12

24

PARAGUAY

Amque du Sud

Amque

3

9

12

24

ROYAUME-UNI

Union Europne

Europe

6

3

15

24

RUSSIE

Fration russe

Europe

12

0

12

24

SIERRA LEONE

Afrique de l’Ouest

Afrique

9

12

3

24

ST CHRISTOPHE

Caras

Amque

15

3

6

24

SWAZILAND

Afrique du Sud

Afrique

0

15

9

24

SYRIE

Asie de l’Ouest

Asie

6

12

6

24

TADJIKISTAN

Fration russe

Asie

3

9

12

24

TOKELAU

Ocie

Ocie

12

9

3

24

YOUGOSLAVIE

Europe

Europe

6

6

12

24

ZIMBABWE

Afrique de l’Est

Afrique

9

12

3

24

ANGOLA

Afrique Centrale

Afrique

3

12

6

21

risque assez vB>

ARMENIE

Fration russe

Asie

3

9

9

21

AUSTRALIE

Ocie

Ocie

6

0

15

21

AZERBAIDJAN

Fration russe

Asie

3

6

12

21

GAMBIE

Afrique de l’Ouest

Afrique

3

15

3

21

GEORGIE

Fration russe

Asie

6

6

9

21

GRENADE

Caras

Amque

15

3

3

21

GUINEE-BISSAU

Afrique de l’Ouest

Afrique

3

15

3

21

ISRAEL

Asie de l’Ouest

Asie

9

9

3

21

KOWEIT

Asie de l’Ouest

Asie

6

12

3

21

MAURICE

Afrique de l’Est

Afrique

3

6

12

21

MAURITANIE

Afrique de l’Ouest

Afrique

6

12

3

21

NELLE CALEDONIE

Ocie

Ocie

9

6

6

21

NIUE

Ocie

Ocie

12

6

3

21

PAYS-BAS

Union Europne

Europe

6

3

12

21

PORTUGAL

Union Europne

Europe

9

3

9

21

REP. SUD-AFR.

Afrique du Sud

Afrique

3

6

12

21

ROUMANIE

Europe

Europe

6

3

12

21

TCHAD

Afrique Centrale

Afrique

3

9

9

21

TURKS ET CAICOS

Caras

Amque

15

3

3

21

ACORES

Europe

Europe

9

3

6

18

BELGIQUE

Union Europne

Europe

6

3

9

18

CANADA

Amque du Nord

Amque

6

0

12

18

CENTRE-AFRIQUE

Afrique Centrale

Afrique

3

9

6

18

GABON

Afrique Centrale

Afrique

3

12

3

18

ISLANDE

Europe

Europe

12

0

6

18

KIRGHIZSTAN

Fration russe

Asie

3

6

9

18

LIBAN

Asie de l’Ouest

Asie

6

6

6

18

risque assez vB>

MOLDAVIE

Fration russe

Europe

3

9

6

18

OMAN

Asie de l’Ouest

Asie

6

9

3

18

OUZBEKISTAN

Fration russe

Asie

0

9

9

18

RFA

Union Europne

Europe

6

0

12

18

SEYCHELLES

Afrique de l’Est

Afrique

6

9

3

18

ARABIE SAOUDITE

Asie de l’Ouest

Asie

3

9

3

15

BERMUDES

Amque du Nord

Amque

6

6

3

15

BOSNIE

Europe

Europe

3

3

9

15

BOTSWANA

Afrique du Sud

Afrique

0

12

3

15

BULGARIE

Europe

Europe

6

3

6

15

CONGO

Afrique Centrale

Afrique

3

9

3

15

CROATIE

Europe

Europe

6

3

6

15

GUY. FRANCAISE

Amque du Sud

Amque

6

3

6

15

GUYANE

Amque du Sud

Amque

6

3

6

15

POLOGNE

Europe

Europe

3

3

9

15

QUATAR

Asie de l’Ouest

Asie

3

12

0

15

SLOVAQUIE

Europe

Europe

3

6

6

15

SLOVENIE

Europe

Europe

6

3

6

15

UKRAINE

Fration russe

Europe

0

6

9

15

AUTRICHE

Union Europne

Europe

6

0

6

12

CHYPRE

Asie de l’Ouest

Asie

6

3

3

12

EM. ARAB. UNIS

Asie de l’Ouest

Asie

3

9

0

12

HONGRIE

Europe

Europe

6

3

3

12

KAZAKHSTAN

Fration russe

Asie

3

3

6

12

REP. TCHEQUE

Europe

Europe

3

3

6

12

SUISSE

Europe

Europe

3

3

6

12

URUGUAY

Amque du Sud

Amque

3

0

9

12

BIELORUSSIE

Fration russe

Europe

0

3

6

9

risque peu vB>

DANEMARK

Union Europne

Europe

0

3

6

9

GUINEE EQU.

Afrique Centrale

Afrique

3

6

0

9

IRLANDE

Union Europne

Europe

3

0

6

9

LIBYE

Afrique du Nord

Afrique

0

9

0

9

LUXEMBOURG

Union Europne

Europe

3

3

3

9

MACEDOINE

Europe

Europe

3

6

0

9

NAMIBIE

Afrique du Sud

Afrique

0

9

0

9

SURINAM

Amque du Sud

Amque

6

0

3

9

TURKMENISTAN

Fration russe

Asie

0

6

3

9

LITHUANIE

Fration russe

Europe

0

3

3

6

NORVEGE

Europe

Europe

0

0

6

6

ESTONIE

Fration russe

Europe

0

0

3

3

FINLANDE

Union Europne

Europe

0

0

3

3

LETTONIE

Fration russe

Europe

0

3

0

3

SUEDE

Union Europne

Europe

0

0

3

3

GROENLAND

North. America

Americas

0

0

0

0

Les donn exploit ’elle des ts et des territoires indiens

Annexe 11
MICHELLIER Caroline, 1999 d’aprles donn extraites de EM-DAT

Etats

Population totale (1991)

Superficie (km2)

DensitB>

Donn (1964-1998)

Sme

Inondation et glissement

Vent violent

Andaman et Nicobar

281000

8000

35,13

3

0

0

3

Andhra Pradesh

66508000

275000

241,85

41

0

18

23

Arunachal Pradesh

865000

84000

10,30

14

0

14

0

Assam

22414000

78000

287,36

39

1

34

4

Bengale occidental

68078000

89000

764,92

38

0

21

17

Bihar

86374000

174000

496,40

26

1

19

6

Chandigarh

642000

100

6420,00

6

1

5

0

Dadra et Nagar Haveli

138000

491

281,06

2

0

2

0

Daman et Diu

102000

112

910,71

2

0

2

0

Delhi

9421000

1500

6280,67

9

1

7

1

Goa

1170000

3700

316,22

1

0

1

0

Gujerat

41310000

196000

210,77

25

0

16

9

Haryana

16464000

44000

374,18

11

0

10

1

Himachal Pradesh

5171000

56000

92,34

20

2

17

1

Jammu et Cachemire

7719000

222000

34,77

24

3

18

3

Karnataka

44977000

192000

234,26

9

0

7

2

Kerala

29099000

39000

746,13

15

0

9

6

Laquedives

52000

32

1625,00

1

0

0

1

Madhya Pradesh

66181000

443000

149,39

7

1

4

2

Maharashtra

78937000

308000

256,29

20

1

14

5

Manipur

1837000

22000

83,50

11

0

8

3

Meghalaya

1775000

22000

80,68

14

0

11

3

Mizoram

690000

21000

32,86

15

0

12

3

Nagaland

1210000

17000

71,18

11

0

10

1

Orissa

31660000

156000

202,95

29

0

12

17

Pendjab

20282000

50000

405,64

10

1

8

1

Pondicherry

808000

492

1642,28

3

0

0

3

Rajasthan

44006000

342000

128,67

10

0

7

3

Sikkim

406000

7000

58,00

16

1

14

1

Tamil Nadu

55859000

130000

429,68

24

0

10

14

Tripura

2757000

10000

275,70

13

0

10

3

Uttar Pradesh

139112000

294000

473,17

40

2

28

10

Annexe 12


La rrtition des inondations et des glissements de terrain survenus entre 1974 et 1998 en Inde

MICHELLIER Caroline, 1999 d’aprles donn de EM-DAT

Annexe 13


La rrtition des vents violents survenus entre 1974 et 1998 en Inde

MICHELLIER Caroline, 1999 d’aprles donn de EM-DAT

Annexe 14


La rrtition des smes survenus entre 1974 et 1998 en Inde

MICHELLIER Caroline, 1999 d’aprles donn de EM-DAT

Annexe 15


La densite population des ts et territoires de l’Inde (1991)

MICHELLIER Caroline, 1999 d’aprles donn de Department of Economics and Statistics (1996)

Annexe 16


La croissance dgraphique des ts et territoires de l’Inde (1981-1991)

MICHELLIER Caroline, 1999 d’aprles donn de Department of Economics and Statistics (1996)

Annexe 17


La croissance de population urbaine des ts et territoires de l’Inde (1981-1991)

MICHELLIER Caroline, 1999 d’aprles donn de Department of Economics and Statistics (1996)

Annexe 18


La part de production de cultures vivris des ts et territoires de l’Inde (1991)

MICHELLIER Caroline, 1999 d’aprles donn de Department of Economics and Statistics (1996)

Annexe 19


La part de population vivant en dessous du seuil de pauvretans les ts et territoires indiens (1991)

MICHELLIER Caroline, 1999 d’aprles donn de Department of Economics and Statistics (19%)

Annexe 20


Le taux de mortalitnfantile des ts et territoires de l’Inde (1991)

MICHELLIER Caroline, 1999 d’aprles donn de Department of Economics and Statistics (1996)

Annexe 21


Le taux d’alphabsation des ts et territoires de l’Inde (1991)

MICHELLIER Caroline, 1999 d’aprles donn de Department of Economics and Statistics (1996)

Annexe 22


L’indice de vulnbilites ts et territoires de l’Inde

MICHELLIER Caroline, 1999

Le niveau de risque des ts et territoires de l’Inde

Annexe 23
Source: MICHELLIER Caroline, 1999

Etats

Degr’exposition aux al

Indice de vulnbilitB>

Tignage de catastrophes

Indice global de risque

Niveau de Risque

Uttar Pradesh

12

15

15

42

trvB>

Bengale occidental

15

9

15

39

Bihar

15

12

12

39

Jammu et Cachemire

15

6

12

33

Orissa

9

9

15

33

Andhra Pradesh

3

12

15

30

Assam

9

6

15

30

Meghalaya

9

12

9

30

Sikkim

12

9

9

30

Mizoram

12

6

9

27

vB>

Tripura

12

9

6

27

Arunachal Pradesh

9

6

9

24

Chandigarh

6

15

3

24

Himachal Pradesh

9

3

12

24

Andaman et Nicobar

9

9

3

21

Daman et Diu

6

15

0

21

Delhi

6

12

3

21

Gujerat

6

3

12

21

Haryana

6

9

6

21

Madhya Pradesh

3

15

3

21

Maharashtra

3

6

12

21

Manipur

9

6

6

21

Pondicherry

3

15

3

21

Dadra et Nagar Haveli

6

12

0

18

mod

Laquedives

3

15

0

18

Nagaland

3

9

6

18

Rajasthan

0

12

6

18

Kerala

6

0

9

15

Pendjab

6

3

6

15

Tamil Nadu

0

3

12

15

Goa

6

3

0

9

peu vB>

Karnataka

0

3

3

6