# Cartographie de la susceptibilité aux inondations dans la région de Dakar par une analyse spatiale multicritère

Malé Kital, Marianne Cohen

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Malé Kital, Marianne Cohen. Cartographie de la susceptibilité aux inondations dans la région de Dakar par une analyse spatiale multicritère. TERRITOIRES À DANGEROUSITÉ INHÉRENTE, Ecole doctorale d'Universiapolis-Université internationale d'Agadir, May 2024, Agadir (en ligne), Maroc. hal-05265933

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Submitted on 18 Sep 2025

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# Les territoires face aux risques liés aux catastrophes naturelles

## Aménagement, gouvernance et management des territoires à dangerosité inhérente

Colloque international multidisciplinaire, organisé par l'école doctorale d'Universiapolis-Université internationale d'Agadir les 06-07 mai 2024

### Session 2 (en parallèle) - Salle sherbrooke

Présidence : Pr. Abdelhaq EL BAKKALI, Universiapolis-université internetionale d'Agadir

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Communication (11h30-11h45) : Cartographie de la susceptibilité aux inondations dans la région de Dakar par une analyse spatiale multicritère Malé KITAL (Médiations, UFR géographie et aménagement, Sorbonne Université, Paris, France)

## Résumé

La région de Dakar est soumise à des inondations récurrentes, dont la fréquence et l'intensité se sont accrues depuis le début des années 2000. Ces phénomènes s'expliquent par une urbanisation rapide et souvent non planifiée, l'insuffisance du système d'assainissement, la pression démographique croissante, ainsi que le retour à des cumuls pluviométriques plus élevés liés à la variabilité climatique. Ces dynamiques posent la nécessité d'évaluer la susceptibilité aux inondations, entendue comme la propension d'un territoire à être affecté en fonction de ses caractéristiques physiques, indépendamment de la présence d'enjeux humains ou socio-économiques. L'objectif de cette étude est d'analyser et de cartographier la susceptibilité aux inondations dans la région de Dakar à travers une approche de spatialisation multicritère. La méthodologie repose sur l'application de la méthode AHP (Analytic Hierarchy Process), intégrée dans un système d'information géographique (SIG). Six facteurs ont été sélectionnés pour leur rôle déterminant dans le déclenchement et la concentration des eaux : l'indice d'humidité topographique, la densité du drainage, l'altitude, la pente, la pluviométrie et la géologie. Ces facteurs ont été pondérés en fonction de leur contribution relative, puis combinés pour produire une carte de susceptibilité spatiale aux inondations.

Les résultats montrent que 9,5 % de la superficie de la région de Dakar présente une susceptibilité très élevée, 18,4 % une susceptibilité élevée, 30,2 % une susceptibilité modérée, 30,1 % une susceptibilité faible et 11,8 % une susceptibilité très faible. La bonne correspondance entre les zones de susceptibilité élevée à très élevée et les inondations observées par le passé valide la pertinence de cette démarche méthodologique et confirme sa robustesse.

Au-delà de l'évaluation scientifique, cette cartographie constitue un outil stratégique permettant d'identifier les zones prioritaires en matière d'aménagement et de planification territoriale. Elle peut contribuer à orienter les choix d'urbanisation, à anticiper les extensions urbaines vers des zones moins exposées et à soutenir la définition de politiques publiques fondées sur une meilleure connaissance de la susceptibilité territoriale aux inondations.

Mots clés : Cartographie, Susceptibilité, Inondation, Dakar, Système d'Information Géographique (SIG), Analyse multicritère (AHP).
# Flood Susceptibility Mapping in the Dakar Region Using a Multi-Criteria Spatial Analysis

## Abstract

The Dakar region has been increasingly affected by recurrent flooding, whose frequency and intensity have risen since the early 2000s. These events stem from several combined factors: rapid and often unplanned urban expansion, insufficient drainage and sanitation systems, growing demographic pressure, and the return of higher rainfall totals linked to climate variability. In this context, there is a strong need to assess flood susceptibility, understood as the propensity of a territory to be affected by flooding due to its physical and environmental characteristics, independently of human or socio-economic exposure.

The objective of this study is to analyze and map flood susceptibility in the Dakar region using a spatial multi-criteria approach. The methodology is based on the Analytic Hierarchy Process (AHP), integrated within a Geographic Information System (GIS). Six key factors were selected for their role in flood occurrence: topographic wetness index, drainage density, elevation, slope, rainfall, and geology. Each factor was weighted according to its relative contribution and combined to produce a spatial susceptibility map.

The results show that 9,5% of the Dakar region has very high flood susceptibility, 18,4% high susceptibility, 30,2% moderate susceptibility, 30 % low susceptibility, and 11,8% very low susceptibility. The strong correspondence observed between historical flooding events and the areas classified as highly to very highly susceptible validates the methodological approach and confirms the robustness of the results. This mapping highlights spatial differentiation, from central urban districts with dense built-up areas to peripheral zones where topography and geological conditions exacerbate water accumulation.

Beyond diagnosis, the resulting susceptibility map provides a decision-support tool for spatial planning and urban management. It can help authorities and urban planners identify areas where future development should be carefully assessed, prioritize interventions in the most susceptible zones, and guide the siting of new infrastructures in line with the physical constraints of the territory. By integrating spatial knowledge into territorial governance, this approach provides a scientific basis for anticipating hydrological dynamics and for strengthening Dakar's territorial resilience to flooding.

Keywords: Mapping, Susceptibility, Flooding, Dakar, Geographic Information System (GIS), Multi-Criteria Analysis (AHP)