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1 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 Porteur(s) Eléments de financement et financeur(s) Nom et calendrier du projet Localisation et caractéristiques géographiques de l’étude Type de démarche Contexte Objectifs initiaux Etat actuel du projet Hanneke Kruize Co-financed by the National Institute for Public Health and the Environment Thèse achevée en 2006. 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 Travail de thèse 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. - 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. Terminé 2 Données environnementales Agents chimiques Agents physiques Type et milieu Sources d’émission et/ou sites de mesure Origine des données Type et milieu Sources d’émission et/ou sites de mesure Origine des données Autres agents considérés NO2 Sources non précisée, probablement l’ensemble des sources par modélisation Données modélisées (2005), de la base nationale : Environmental Model for Population Annoyance and Risk Analysis (EMPARA) ; Maillage de 25*25 m Bruit (indice par source et combinant les bruits issus des différentes sources) 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 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 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 Ensemble des populations de la région de Rijnmond et celles vivant autour de l’aéroport Populations concernées Variables socioéconomiques Type Origine des données Variables sanitaires Type d’Amsterdam. Certaines descriptions et analyses sont réalisées dans tout le pays. 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). Base : Geomarkprofiel (BRIDGIS). Cette variable est recueillie par enquête téléphonique : 1 personne interrogée par zone de code postal à 6 caractères. Non Origine des données Type Perception Origine des données 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. 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 3 Zone spatiale correspondant à un code postal à 6 caractères (soit la rue avec en moyenne 16 maisons). 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. Echelle d’analyse 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) Traitement des données 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 Elaboration d’indices multisources/multi-exposition 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. 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. 4 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 Perception par la population Non 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 5 Perspectives Suite du travail Applications concrètes Evaluation de la méthodologie et des résultats Intérêt Par les auteurs Limites Intérêt Commentaires dans le cadre de la problématique « points noirs » Limites 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. Limitations classiques liées aux données disponibles dans les différentes bases, à l’échelle spatiale choisie, 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 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).
