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Fiche n°9
On environmental equity. Exploring the distribution of environmental
quality among socio-economic categories in the Netherlands
2007
Fiche recherche
Référence des documents analysés: Thèse de Hanneke Kruize, Department of Environmental Studies
and Policy at the Copernicus Institute for Sustainable Development and Innovation of Utrecht
University and the Netherlands Environmental Assessment Agency.
Contacts, personnes ressources et leurs coordonnées : Hanneke Kruize, Institue for Public Heath
and the Environnent (RIVM), Netherlands.
Fiche d’identité
Auteur principal et
collaborateur(s) à la
réalisation de l’étude
Hanneke Kruize
Porteur(s)
Eléments de financement et
financeur(s)
Co-financed by the National Institute for Public Health and the Environment
Nom et calendrier du projet
Thèse achevée en 2006.
Localisation et
caractéristiques
géographiques de l’étude
Deux zones géographiques investiguées :
- La région de Rijnmond : comprend le port de Rotterdam (un des plus grands
ports du monde) et toutes les municipalités à l’ouest de la ville (1,2 millions
d’habitants, 800 km2). Le trafic et les activités industrielles sont les
principales sources de pollution,
- La région de l’aéroport d’Amsterdam (rayon de 25 km de l’aéroport). Les
principales sources de pollution sont les activités aéroportuaires, ainsi que
les activités industrielles, les trafics ferroviaire et routier (en partie liés à
l’aéroport.
Ces 2 régions sont marquées par de fortes pressions environnementales et foncières.
Le fait que ces dernières peuvent affectées l’équité environnementale, justifie leurs
choix pour l’étude.
Présentation générale
Type de démarche
Travail de thèse
Contexte
Les études autour du concept d’équité environnementale se sont développées surtout aux
USA, mais ce concept n’a reçu que peu d’attention aux Pays-Bas jusqu’à aujourd’hui. De
plus, il n’existe pas de méthodologie privilégiée pour en juger.
Objectifs initiaux
- Développer une nouvelle méthodologie pour aider à analyser l’équité environnementale
- A l’aide de cette méthodologie, produire des connaissances descriptives, analytiques et
évaluatives sur l’équité environnementale au Pays Pas :
 En étudiant la distribution des conditions environnementales en fonction des
catégories sociales,
 En explorant les forces à un niveau régional, qui jouent un rôle sur l’équité
environnementale, avec un focus sur les forces du marché et les réglementations de
l’état,
 En interprétant l’équité environnementale en termes de justice.
Etat actuel du projet
Terminé

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Données environnementales
Agents
chimiques
Type et
milieu
NO2
Sources
d’émission
et/ou sites
de mesure
Sources non précisée, probablement l’ensemble des sources par modélisation
Origine des
données
Données modélisées (2005), de la base nationale : Environmental Model for Population
Annoyance and Risk Analysis (EMPARA) ; Maillage de 25*25 m
Agents
physiques
Type et
milieu
Bruit (indice par source et combinant les bruits issus des différentes sources)
Sources
d’émission
et/ou sites
de mesure
Trafic routier, aérien, ferroviaire
Données modélisées (2000-2002) ; Maillage de 25*25 m pour le trafic routier et
ferroviaire, 250*250 m pour le trafic aérien
Origine des
données
Données modélisées (2003) de la base nationale : Environmental Model for Population
Annoyance and Risk Analysis (EMPARA) ; Maillage de 25*25 m pour le trafic routier et
ferroviaire, 250*250 m pour le trafic aérien
Autres agents considérés
Sécurité extérieure/Risques d’accidents (recense les risques liés aux avions, à la
production, au stockage, aux transports de produits dangereux auxquels les résidents sont
exposés). Données 2000 fournies par le RIVM. Disponible au niveau résidentiel.
Disponibilité des espaces verts publiques (parc, forêt, air de loisirs, nature). Données de
2003 (source : Statistiques des sols). Disponible au niveau résidentiel.
Données de population et de santé
Populations concernées
Ensemble des populations de la région de Rijnmond et celles vivant autour de l’aéroport
d’Amsterdam.
Certaines descriptions et analyses sont réalisées dans tout le pays.
Variables
socio-
économiques
Type
Catégories de revenus par code postal à 6 caractères (données de 2001). C’est la seule
variable qui au niveau national permette une analyse spatiale fine (la disponibilité des
autres variables – âge, niveau d’éducation, revenu des ménages etc. est à l’échelle du code
postal à4 caractères). Catégories de revenus classés en 5 classes : élevé, au-dessus de la
moyenne, moyen, faible, minimal.
Niveau d’éducation (pour l’étude entre perception et environnement).
Origine des
données
Base : Geomarkprofiel (BRIDGIS). Cette variable est recueillie par enquête téléphonique :
1 personne interrogée par zone de code postal à 6 caractères.
Variables
sanitaires
Type
Non
Origine des
données
Perception
Type
Sélection dans la base de données de l’enquête WBO (cf. ci-dessous) des items le plus
possible en relation avec les données environnementales utilisées, soit :
- Les gênes liées au bruit,
- Les gênes liées aux mauvaises odeurs, aux poussières, à la saleté (les plus en lien
avec le NO2),
- La satisfaction pour les espaces verts du quartier.
Origine des
données
National Survey on Housing Needs (WBO), étude périodique faite au niveau national.
Limites : l’échantillon représentatif de la population néerlandaise ne couvre pas l’ensemble
des codes postaux à 6 caractères. Par ailleurs, des facteurs de pondération sont disponibles
pour un redressement en cas de non réponse au niveau national, mais pas au niveau
régional.
Analyse des données

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Echelle d’analyse
Zone spatiale correspondant à un code postal à 6 caractères (soit la rue avec en moyenne 16
maisons).
Traitement des données
Description de chaque indicateur environnemental séparément et de façon combinée en
classant ces données en « bon » ou « mauvais » (avec utilisation des valeurs guide pour le
bruit et le NO2).
- Mauvais : bruit>65 dB(A), NO2> 40µg/m3, risques d’accidents =des maisons à
l’intérieur d’une zone à risque, disponibilité des espaces verts <75 m2/habitant dans
un rayon de 500m.
- Bon : bruit<65 dB(A), NO2< 40µg/m3, risques d’accidents = pas de maison à
l’extérieur d’une zone à risque, disponibilité des espaces verts >75 m2/habitant
dans un rayon de 500m.
Spatialisation avec un SIG des indices environnementaux (en bon ou mauvais) et des
revenus (en 5 classes).
Etudes statistiques :
- liens entre les revenus et chacun des indicateurs environnementaux
- liens entre les revenus et soit les zones avec un ou plus « mauvais » indicateurs,
soit les zones avec un ou plus « bons » indicateurs
L’analyse est répétée trois fois, en incluant soit :
- le NO2 et le bruit (cumul 2)
- le NO2, le bruit et les risques d’accident (cumul 3)
- le NO2, le bruit, les risques d’accident et les espaces verts (cumul 4)
Confrontation des données environnementales et des perceptions environnementales.
Analyse des combinaisons :
Situation AgPg : les données et les perceptions environnementales sont bonnes,
Situation AbPg : les données sont mauvaises mais la perception est bonne,
Situation AgPb : les données sont bonnes mais la perception est mauvaise,
Situation AbPb : les données et les perceptions environnementales sont mauvaises
Avec :
- bonnes données environnementales : bruit< 65 dB(A), NO2< 40µg/m3, espaces
verts >75 m2/habitant (inverse pour les mauvaises)
- Bonne perception : jamais gêné par le bruit, les mauvaises odeurs, les poussières, la
saleté ; satisfait à pas insatisfait pour l’accès aux espaces verts,
- Mauvaise perception : parfois ou souvent gêné par le bruit, les mauvaises odeurs,
les poussières, la saleté ; insatisfait à très insatisfait pour l’accès aux espaces verts.
Modèles numériques et
logiciels employés
SIG (non précisé) et SAS
Méthodologie spécifique à la problématique « points noirs »
Identification des points noirs
Même si une cartographie des cumuls d’exposition est réalisée, pas d’objectif ici de
localiser et de décrire des zones de cumul d’exposition.
Elaboration d’indices multi-
sources/multi-exposition
Oui, un indice multiexposition : cumul d’au maximum 4 situations délétères d’exposition
(bruit> 65 dB(A), NO2> 40µg/m3, espaces verts <75 m2/habitant, maisons à l’intérieur
d’une zone à risque d’accidents.
Mise en pratique
Résultats
La cartographie des indicateurs environnementaux à l’échelle du pays confirment que les
deux régions choisies sont les plus touchées par de « mauvais » ’indicateurs
environnementaux. Les associations entre revenus et indicateurs environnementaux
diffèrent selon les deux régions et l’ensemble du pays, même si globalement, les personnes
à plus bas revenus ont un moins bon environnement que ceux à hauts revenus.
La disponibilité des espaces verts et le moindre de bruit issu du trafic ferroviaire sont
clairement plus marqués pour les hauts revenus. Mais l’inverse est constaté dans les 2
régions pour le trafic routier.

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Les zones de cumul d’exposition sont limitées, et à l’exception de la région de Rijnmond
les personnes à bas revenus sont un peu plus souvent soumis à ces cumuls que celles à haut
revenus.
Environnement/revenu
1. Région de Rijnmond :
Mauvais environnement :
- 3,5 % de la population classés en « mauvais » environnement de cumul 2
(dépassement des seuils pour le NO2 et le bruit).
- Pas de tendance claire en fonction des catégories de revenus
- Les cumuls 3 et 4 ne sont quasiment pas présents
Bon environnement :
- Les niveaux élevés de revenu accumulent les avantages environnementaux (cumuls
2, 3 et 4). Pour le cumul 4, l’écart est élevé entre revenu minimal (0,3%) et revenu
élevé (3,4 %)
- Pour les cumuls 2 et 3, les revenus minima et faibles sont moins bien pourvus que
les autres classes de revenus, mais l’écart (7,9-11,9%) est moins marquant que
pour le cumul 4 qui inclut les espaces verts
2. Région de l’aéroport d’Amsterdam :
- Les revenus élevés accumulent plus les avantages environnementaux que les
revenus minima, avec un accès trois fois plus élevé pour les zones moins bruyantes
et les espaces verts,
- Etonnamment, les revenus minima et faibles sont moins exposés au bruit aérien
que les revenus moyens et supérieurs à la moyenne.
Comparaison des régions :
- Les avantages environnementaux sont comparables entre les deux régions et le
pays entier, à l’exception du bruit (indice combiné) dans les 2 régions et du bruit
aérien pour Amsterdam ;
- La distribution des avantages environnementaux selon le niveau de revenus est
similaire entre les deux régions et le pays (contrairement à l’hypothèse de départ),
- Pour plusieurs avantages environnementaux, les hauts revenus sont mieux lotis que
les faibles revenus,
- Par contre, pour le bruit aérien, les faibles revenus sont moins exposés que les
hauts revenus.
Données environnementales/perception environnementale :
- Pour le bruit et le NO2, les données environnementales s’accordent mieux avec la
perception que la disponibilité des espaces verts (au niveau du pays, situation
AgPg : Bruit : 65 % ; NO2 :76 % ; espaces verts : 23 % (66% d’AbPg)) ;
- Les données environnementales et la perception de l’environnement sont plus
négatives pour les revenus les plus faibles, par ailleurs l’écart entre les données et
perception est aussi plus important ;
- Les différences entre données et perception environnementales sont moins élevées
si on prend en compte le niveau d’éducation au lieu du niveau de revenus ;
- La pression foncière (cas des 2 régions étudiées) n’influence pas le rapport
données/perception selon des revenus
Communication
Non
Perception par la population
Utilisation de données de perception déjà disponibles (cf. ci-dessus)
Interview de personnes impliquées (13 à Rijnmond, 14 à Amsterdam) dans
l’environnement (institutions, associations) sur le rôle des réglementations au regard des
résultats de l’étude sur les liens entre données environnementales et socio-économiques

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Perspectives
Suite du travail
Applications concrètes
Evaluation de la méthodologie et des résultats
Par les auteurs
Intérêt
Apports méthodologiques, notamment l’indice environnemental de nature innovante
(bad/good), analyse de cumul d’exposition, étude de confrontation état/perception de
l’environnement etc.
Limites
Limitations classiques liées aux données disponibles dans les différentes bases, à l’échelle
spatiale choisie,
Commentaires
dans le cadre de
la
problématique
« points noirs »
Intérêt
Travail à partir de bases de données nationales disponibles à une échelle fine, et combinées
avec un système d‘information géographique (SIG)
Travail méthodologique important, avec de nombreuses analyses statistiques qui
fournissent de multiples résultats, tous n’ayant pas été exploités comme en témoigne
d’ailleurs les discussions/conclusion
Limites
Pas de présentation cartographique de PNE, bien que la méthodologie développée le
permette.
Indicateur limité du fait que les composants ne se comportent pas de la même manière dans
les analyses (cette limite est surtout marquée pour les espaces verts).
Lecture complexe du fait de la multiplicité des analyses et du plan du rapport de thèse
(nombreuses répétitions).