# Facteurs socio-économiques expliquant la déforestation et la dégradation des écosystèmes dans les domaines soudanien et soudano-guinéen du Bénin

Fiacre Codjo AHONONGA¹*, Gérard Nounagnon GOUWAKINNOU¹,², Samadori Sorotori Honoré BIAOU¹,², Séverin BIAOU¹

¹ Laboratoire d'Ecologie, de Botanique et de Biologie végétale, Université de Parakou, 03 BP : 125 Parakou, République du Benin

² Faculté d'Agronomie, Université de Parakou, 03 BP : 125 Parakou, République du Benin

Emails : fiacreahononga@gmail.com ; gougerano@gmail.com ; hbiaou@gmail.com ; sbbiaou@gmail.com

Reçu le 30 Septembre 2020 - Accepté le 10 Décembre 2020 - Published le 31 Décembre 2020

## Socio-economic factors explaining ecosystems deforestation and degradation in the Sudanese and Sudano-Guinean areas of Benin

**Abstract:** Land-use change is one of the major drivers of forest degradation and deforestation worldwide. In Benin, ecosystems are largely dependent on human activities. This study aims to analyse the perception of the state of forest ecosystems and the drivers of land use, deforestation and degradation in order to formulate sustainable management strategies. It is based on a survey of 671 individuals from 66 villages, in six communes and in two ecological zones. The socio-economic characteristics, perception of the state and drivers of forest ecosystem degradation were collected. After a descriptive analysis of the local perception of the drivers of degradation, the binary logistic regressions was used to test the effect of socio-economic factors on the probability of citing a cause of degradation and deforestation. The results show that the local community has a broad perception of the drivers of degradation, including direct and indirect factors. Agriculture, animal husbandry, illegal logging, demography, urbanization, hunting and poverty were perceived differently and according to the ecological region, education level, age and ethnicity. Consideration must be given to these determinants of the perceived drivers of degradation and deforestation when designing sustainable development and integrated environmental management programs.

**Keywords:** land use, perception, drivers, degradation, deforestation.

**Résumé** : Le changement d'affectation des terres est l'une des causes majeures de la dégradation et de la déforestation dans le monde. Au Bénin, les écosystèmes sont largement dépendants des activités anthropiques. Cette étude vise à analyser la perception de l'état des écosystèmes forestiers ainsi que des moteurs d'affectation des terres de déforestation et de dégradation afin de formuler des stratégies de gestion durable. Elle s'est basée sur une enquête auprès de 671 individus dans 66 villages de six communes repartis dans deux zones écologiques. Les caractéristiques socio-économiques, la perception de l'état et des moteurs de dégradation des écosystèmes forestiers ont été collectés. Après une analyse descriptive de la perception locale des moteurs de dégradation, la régression logistique binaire a été utilisée pour tester l'effet des facteurs socio-économiques sur la probabilité de citation d'une cause de dégradation et de déforestation. Les résultats montrent que la communauté locale a une large perception des moteurs de dégradation, incluant les facteurs directs et indirects. L'agriculture, l'élevage, l'exploitation forestière illégale, la démographie, l'urbanisation, la chasse et la pauvreté ont été perçus différemment et en fonction de la région écologique, du niveau d'instruction, de l'âge et de l'ethnie. La prise en compte de ces facteurs déterminants de
la perception des moteurs de dégradation et de déforestation doit être considérée pour élaborer les programmes de développement durable et de gestion intégrée de l'environnement.

**Mots clés** : affectation des terres, perception, causes, dégradation, déforestation.

# 1. Introduction

Le rôle des forêts tropicales dans le maintien de l'équilibre global de la planète et la subsistance des populations est largement reconnu (FAO, 2018; Su et al., 2011). Malgré leur importance, la déforestation et la dégradation dues aux activités humaines provoquent la perte d'énormes surfaces forestières (Su et al., 2011). La déforestation se produit lorsque la forêt est convertie en une autre couverture terrestre ou lorsque la couverture de la canopée tombe en dessous d'un seuil de 10% (Lambin et al., 2003). Elle se distingue de la dégradation laquelle dénote un processus de changement au sein de la forêt qui affecte négativement ses caractéristiques par une baisse de la qualité de son état se rapportant à l'une ou à plusieurs composantes de l'écosystème forestier (strate de végétation, faune, sol, etc.), aux interactions entre ces composantes et, plus généralement, à son fonctionnement. Les études récentes coordonnées par la FAO font état d'un recul du couvert forestier terrestre passant de 31, 6% en 1990 à 30,6% en 2015 (FAO, 2018). Ce déclin perturbe la conservation de la biodiversité (Durand and Lazos, 2008; Gibbs et al., 2010) et concourt à l'émission de 17,4% de CO₂ dans le monde (GIEC, 2007). Ces forts taux d'émission sont à la base des variabilités climatiques dont les conséquences sont de plus en plus perceptibles (Bala et al., 2007).

L'ampleur des moteurs de dégradation et la déforestation est plus alarmante en Afrique subsaharienne. En effet entre 1990 et 2015, le taux de régression du couvert forestier est estimé à 3,5% en Afrique alors qu'à l'échelle mondiale il est estimé à 1% au cours de la même période (FAO, 2018). Le Bénin, l'un des pays de l'Afrique subsaharienne enregistre un taux annuel de déforestation estimé à 70 000 ha/an entre 1990 et 2000.

Les pressions anthropiques couplées à des variabilités climatiques impactent inévitablement la vulnérabilité des écosystèmes et leur fonction globale (Sean et al., 2016; Traoré et al., 2011). Ces conséquences constituent un problème majeur pour la préservation des écosystèmes tropicaux. Ainsi face à ces problèmes et modifications, l'étude des moteurs de dégradation et de déforestation constitue une priorité des efforts

internationaux de lutte contre les changements globaux afin d'élaboration des stratégies d'atténuation de ces moteurs de la déforestation et de la dégradation. En effet, la connaissance des moteurs sous-jacents de la déforestation et la dégradation des forêts est indispensable pour une mise en œuvre efficace des stratégies de lutte contre ces changements globaux. Selon Maddison, (2007), la mise en œuvre des stratégies d'adaptation nécessite l'identification et la connaissance des causes des changements observés dans les écosystèmes forestiers. Sur ce, plusieurs études se sont intéressées à l'identification des causes de la déforestation et la dégradation des forêts (Ahmad and Pandey, 2018; Appiah et al., 2009; Olanrewaju et al., 2018; Santilli et al., 2005; Van Khuc et al., 2018; Zeb et al., 2019). Le déclin du couvert forestier est causé par de multiples facteurs anthropiques et naturels (Ciza et al., 2015). L'agriculture contribue à environ 80% de ces modifications dans le monde (TEEB, 2019). Aussi, le pâturage dans les forêts, la collecte de bois de feu, la production de charbon de bois font partie des principaux facteurs de dégradation des écosystèmes (Hosonuma et al., 2012; Kissinger et al., 2012). D'autres auteurs ont identifié des facteurs indirects qui favorisent la perte des forêts notamment les processus socioéconomiques et culturels, la croissance démographique, la pauvreté et la technologie (Geist and Lambin, 2001; Geistn and Lambin, 2002; Obersteiner et al., 2009).

L'agriculture, la transhumance et l'exploitation forrestière illégale, les activités principales de la population, constituent des menaces qui pèsent sur les ressources forestières et impactent la biodiversité. La croissance démographique corrélée avec le manque de terres cultivables conduit à l'installation des fermes agricoles dans les réserves de conservation de la biodiversité surtout dans la zone soudanienne et soudano-guinéenne. Pourtant, ces zones abritent 92% des réserves forestières du pays. Ainsi, il urge de préserver les écosystèmes de ces zones pour répondre aux objectifs de développement durable. Même si plusieurs études se sont focalisées sur les processus de changement du couvert forestier par l'analyse d'images satelliteires, la prise en compte de la perception des populations locales dans la politique de prise de décision face à l'ampleur des facteurs de changement du couvert forestier est importante (Kodjovi et al., 2019). A cet effet, plusieurs études se sont focalisées sur la perception locale des facteurs de dégradation et de déforestation (Angelsen and Kaimowitz, 1999; Santilli et al., 2005).

<footnote>* Auteur Correspondant : fiacrehononga@gmail.com
Tel. : +229 96 00 46 95</footnote>
Cependant, très peu se sont intéressées à l'influence des facteurs socio-économiques sur les perceptions des acteurs locaux. En effet, la dégradation forestière et la déforestation varient d'une région à une autre en raison des facteurs socioéconomiques, du contexte culturel et traditionnel ainsi que l'histoire de la gestion forestière de la région (Borrego and Skutsch, 2019; Zeb et al., 2019).

La connaissance de la perception de la population de leur environnement et des facteurs qui affectent ces perceptions et leurs interactions sont des questions centrales en ethnoécologie (Fernández-Llamazares et al., 2016; Gaoue and Ticktin, 2009; Loureiro et al., 2018). Ces facteurs socio-économiques sont des éléments clés qui influencent la modification de l'environnement (Rutebuka et al., 2018).

Cette stratégie induirait une meilleure compréhension des aspects socio-économiques des processus de dégradation forestière et de déforestation au niveau local. Elle permettra de comprendre les motivations et la cohérence de la perception des acteurs impliqués dans le processus de la dégradation et la déforestation (Zeb et al., 2019). Ainsi évaluer comment les facteurs socio-économiques prédisent la perception locale des moteurs de la dégradation des forêts s'avère important. Les objectifs liés à cette étude sont d'analyser la perception locale de l'état et des moteurs de déforestation et de dégradation des écosystèmes forestiers des zones soudanienne et soudano-guinéenne au Bénin et d'identifier les déterminants de la perception locale des moteurs.

# 2. Matériel et méthodes

## 2.1. Milieu d'étude

L'étude s'est déroulée en République du Bénin dans les villages administratifs de la zone soudanienne (9°45' N et 12°25' N) et de la zone soudano-guinéenne (7°30' N et 9°45' N) (Figure 1). La zone soudano-guinéenne est caractérisée par des mosaïques de forêts claires, avec éventuellement des forêts denses sèches, parsemées de savanes arborées et arbustives et traversées par des galeries forestières (White, 1986). Par contre, la zone soudanienne présente une végétation climacique constituée des savanes arbustives et des mosaïques de champs et de jachères et quelques îlots de forêts claires et de savanes boisées (White, 1986). Les grandes tendances observées au niveau de la poussée démographique de certaines localités de ces zones pourraient être le résultat d'une migration interne importante (INSAE, 2016). A cela s'ajoute l'agriculture itinérante sur brûlis presque exclusivement pluviale, la transhumance et l'exploitation du bois d'œuvre. Ces activités empêtent sur la couverture forestière tout en occasionnant la déforestation et la dégradation. Elle laisse derrière elles des écosystèmes anthropisés allant des parcs arborés aux jachères et impactent sur la biodiversité (Sambiéni

et al., 2015; Vodouhê et al., 2010). Ces zones présentent une diversité d'ethnie avec des pratiques culturelles différentes.

## 2.2. Echantillonnage et choix des villages d'étude

Deux zones écologiques du Bénin dans lesquelles six (6) communes ont été choisies suivant leur appartenance aux régions floristiquement homogènes distinctes (phytodistricts) (Adomou, 2005) et leur niveau de vulnérabilité des modes d'existence. Ce sont les communes de Matéri, Toucountouna, Ségbana pour la zone Soudano-guinéenne qui ont été considérées. Ainsi, 25% des villages administratifs de chaque commune ont été choisis de façon aléatoire. Pour définir la taille représentative de la population à interviewer, nous avons tenu compte de la proportion des individus de chaque commune appartenant au secteur primaire (agriculture, pêche, chasse, élevage, exploitation forestière) (Tableau 1) mentionné dans le rapport de INSAE (2016). La taille de l'échantillon des personnes à interviewer dans chaque commune a été estimée en utilisant la formule proposée par Dagnelie (1998) :

$$N = U_{1-\alpha/2}^2 \frac{P_i(1 - P_i)}{\delta^2}$$

Pᵢ : proportion des individus appartenant au secteur primaire de chaque commune et qui tire profit des écosystèmes. U₁-α/2 = 1,96, la valeur de la variable aléatoire normale pour un risque α égal à 0,05. La marge d'erreur δ prévue est de 7%.

Ainsi le nombre d'enquêtés estimé par commune a été réparti proportionnellement dans les villages en fonction de la taille du village. Au total 671 individus ont été échantillonnés dans les 66 villages. Dans chaque village les individus interviewés sont choisis aléatoirement et rangés en fonction de leurs activités et leurs apportenances à un groupe socioculturel et professionnel. L'échantillon n'est constitué que des personnes ayant au moins 18 ans (tableau 1).

## 2.3. Collecte de données

La collecte des données sur la perception des moteurs de dégradation et de déforestation a été réalisée avec l'aide d'agents collecteurs. Ces agents ont été formés sur les techniques de conduite d'entretiens avec la communauté locale. Les interprètes ont été sollicités lorsque c'était nécessaire. Un questionnaire semi-structuré a été adressé aux répondants individuellement dans chaque village. Les adolescents (moins de 18 ans) ne sont pas pris en compte et les âges ont été catégorisés comme suit : personnes jeunes (< 30 ans), adultes (30 ≤ âge ≤ 60) et les personnes âgées (âge>60) (Mensah et al., 2017).
<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>Figure 1 : Localisation de la zone d'étude</figcaption></figure>

Figure 1: Location of the Study Area

Les individus enquêtés appartiennent au secteur primaire (agriculture, pêche, chasse, élevage, exploitation forestière). Le questionnaire comportant des questions ouvertes et fermées a permis de collecter des informations relatives à la perception de l'état actuel des forêts suivant une échelle à trois niveaux (1=Intact, 2=Amélioration/Progression, 3= Déforestation/Dégradation). Le niveau de la dégradation forestière et de la déforestation a également été apprécié par les enquêtés suivant une échelle à trois niveaux (1=Faible ; 2= Moyen ; 3= Elevé). Cette méthode nous a permis de prendre en compte la perception de la communauté des moteurs du changement d'affectation des terres dans les

écosystèmes forestiers environnants. Des données liées aux caractéristiques socioéconomiques telles que le sexe, l'âge, l'ethnie, le niveau d'éducation, la profession ont également été recueillies.

## 2.4. Méthode d'analyse

La statistique descriptive a été utilisée pour décrire les fréquences de citations des moteurs de la dégradation et la déforestation des écosystèmes forestiers. La régression logistique binaire a ensuite été utilisée pour tester si la probabilité de citation d'une cause de dégradation et de déforestation varie significativement d'une ethnie à une autre, d'un genre à un autre, avec l'âge,
avec l'activité principale, avec le niveau d'instruction et avec la région écologique. La variable ethnie a été exclue du modèle parce que la proportion des groupes socio-culturels ayant mentionné cette cause et dont l'effectif était supérieur à 3 était très faible (23,07%). La fonction step AIC du package MASS a été utilisée pour la sélection automatique des variables prédictrices des

probabilités de citation (Venables et Ripley 2002). Pour établir le lien entre les perceptions et les groupes socio-culturels, une analyse factorielle des correspondances (AFC) a été réalisée avec le package FactoMineR (Husson et al., 2016). Toutes les analyses ont été effectuées avec le logiciel statistique R version 3.5.0 (R Core Team 2018).

<caption>Tableau 1 : Caractéristiques socio-économiques des enquêtés suivant la zone écologique (n=671)</caption>

<table><caption>Table 1: Socio-economic characteristics of respondents according to ecological zone (n=671)</caption><thead><tr><th rowspan="2">Caractéristiques</th><th rowspan="2">Groupes socio-culturels</th><th colspan="2">Zone écologique</th></tr><tr><th>Soudanienne</th><th>Soudano-guinéenne</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="12">Groupes socio-culturels</td><td>Autre</td><td>25</td><td>17</td></tr><tr><td>Bariba</td><td>1</td><td>51</td></tr><tr><td>Biali</td><td>64</td><td>8</td></tr><tr><td>Boo</td><td>33</td><td>-</td></tr><tr><td>Ditamari</td><td>15</td><td>1</td></tr><tr><td>Fon</td><td>-</td><td>60</td></tr><tr><td>Foudou</td><td>-</td><td>15</td></tr><tr><td>Idaatcha</td><td>-</td><td>118</td></tr><tr><td>Kabiè</td><td>-</td><td>15</td></tr><tr><td>Lokpa</td><td>-</td><td>138</td></tr><tr><td>Nateni</td><td>17</td><td>-</td></tr><tr><td>Natimba</td><td>27</td><td>-</td></tr><tr><td>Peulh</td><td>21</td><td>10</td></tr><tr><td>Waama</td><td>35</td><td>-</td></tr><tr><td rowspan="2">Genre</td><td>Femme</td><td>68</td><td>150</td></tr><tr><td>Homme</td><td>170</td><td>283</td></tr><tr><td rowspan="3">Groupe socio-professionnel</td><td>Agriculteurs</td><td>212</td><td>401</td></tr><tr><td>Eleveurs</td><td>16</td><td>26</td></tr><tr><td>Autres</td><td>10</td><td>6</td></tr><tr><td rowspan="3">Niveau d'instruction</td><td>Analphabète</td><td>162</td><td>204</td></tr><tr><td>Niveau primaire</td><td>37</td><td>123</td></tr><tr><td>Au moins secondaire</td><td>39</td><td>106</td></tr><tr><td rowspan="3">Age</td><td>Jeune (&lt; 30 ans),</td><td>63</td><td>123</td></tr><tr><td>Adulte (30 ≤ âge ≤ 60)</td><td>149</td><td>264</td></tr><tr><td>Personne âgée (âge&gt;60)</td><td>26</td><td>46</td></tr></tbody></table>

# 3. Résultats

## 3.1. Perception de l'état et du niveau de dégradation des écosystèmes forestiers

Les écosystèmes du soudanien et du soudano-guinéen subissent une régression selon la communauté locale (78,53%) (Figure 2a). Le niveau élevé de cette régression est reconnu par 55,78% des enquêtés (Figure

2b) et l'amélioration des écosystèmes est faiblement citée (18,47%).

## 3.2. Perception des facteurs de dégradation et de déforestation des écosystèmes forestiers

Les facteurs qui occasionnent la dégradation et la déforestation des deux écosystèmes peuvent être regroupés en deux catégories. Il s'agit des facteurs directs et indirects. Comme facteurs directs, l'agriculture
(62,74%) suivie de l'exploitation du bois d'œuvre
(52,60%) ont été les plus citées (Figure 3a) par contre,
l'élevage (7,60%), la chasse (10,28%) et l'urbanisation
(16,54%) ont été faiblement cités. Les facteurs indirects
sont faiblement cités. Par ailleurs, la pauvreté suivie de

la croissance démographique, de l'immigration et de
l'utilisation des herbicides ont été les facteurs perçus
par la communauté locale (Figure 3b).

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 2 : Perception de l'état (a) et du niveau de dégradation et de la déforestation (b).</figcaption></figure>

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 3 : Causes directes et indirectes de la dégradation et de déforestation de l'écosystème</figcaption></figure>

<caption>Figure 3: Direct and indirect drivers of ecosystem degradation and deforestation</caption>

Agri = agriculture ; El = élevage ; Exp = exploitation forestières ; Cha = chasse ; Urb = urbanisation ; Her = herbicide ; Immi = immigration ; Dem = démographie ; Pau = pauvreté.

**3.3. Perception des causes de la régression en fonction des facteurs socio-économiques et la région écosystème**

La perception locale des facteurs de dégradation et
de dégradation est influencée par la zone écologique et
le genre (Figure 4a). L'agriculture et l'exploitation sui-
vie de l'urbanisation sont les plus citées dans la zone
soudano-guinéenne (Figure 4a). En ce qui concerne les
facteurs indirects, la croissance démographique a été
plus citée par la communauté locale du soudanien que

ceux de la zone soudano-guinéenne (Figure 4b). Aussi,
le taux de citation des facteurs ne varie-t-il pas signifi-
cativement avec le genre. L'agriculture, l'urbanisation
et les activités de chasse contribuent à la dégradation
selon la majorité des femmes contrairement aux
hommes (Figure 4c). Les facteurs indirects ont été plus
cités par les hommes à l'exception de la pauvreté (Fi-
gure 4d).

Les facteurs directs de la dégradation ont été cités en
fonction des groupes socioprofessionnels (Figure 5d).
Les exploitants forestiers ont plus cité l'agriculture et
l'exploitation du bois d'œuvre comme les principales
causes de la dégradation des forêts contrairement aux
autres groupes socioprofessionnels (Figure 5d). La pau-
vreté est aussi largement perçue par ces exploitants
comme la cause indirecte (Figure 5d).

Le niveau d'instruction a été déterminant dans la ci-
tation des facteurs de dégradations. Les enquêtés ayant
un niveau primaire et au moins le secondaire ont plus

cité les facteurs directs et indirects que les personnes
non instruites. L'agriculture et l'exploitation forestière
sont les facteurs directs les plus cités par les personnes
instruites. Aussi l'utilisation d'herbicide la croissance
démographique et la pauvreté ont été les facteurs indi-
rects cités par ces derniers. Les personnes moins ins-
truites par contre ont plus cité les activités de chasse et
l'urbanisation (figure 5a).

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 4 : Perception en fonction de la zone (a et b) et du genre (c et d)</figcaption></figure>

<caption>Figure 4: Perception according to area (a and b) and gender (c and d)</caption>

Agri = agriculture ; El = élevage ; Exp = exploitation forestière ; Cha = chasse ; Urb = urbanisation ; Her = herbicide ; Immi = immigration ; Dem = démographie ; Pau = pauvreté

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 5 : Perception en fonction du niveau d'instruction (a et b) et le groupe socioprofessionnel (c et d)</figcaption></figure>

<caption>Figure 5: Perception according to educational level (a and b) and socio-professional group (c and d)</caption>

Agri = agriculture ; El = élevage ; Exp = exploitation forestière ; Cha = chasse ; Urb = urbanisation ; Her = herbicide ; Immi = immigration ; Dem = démographie ; Pau = pauvreté
## 3.4. Facteurs socio-économiques déterminant la perception des moteurs de déforestation et de dégradation

L'ethnie, l'âge et la zone écologique sont les variables prédictrices de la probabilité de perception de l'expansion de l'agriculture comme cause de dégradation des formations forestières (Tableau 2). Bien que cette probabilité augmente avec l'âge, cette augmentation n'est pas significative (β=0,01±0,006, Z=1,631, p=0,103). La probabilité de perception de l'expansion de l'agriculture comme cause de dégradation et la déforestation est plus élevée dans la zone soudano-guinéenne que dans la zone soudanienne (β=0,99±0,265, Z=3,72, p=0,0002) (Figure 6A), et varie d'une ethnie a une autre (Figure 6B).

Le niveau d'instruction, l'activité primaire et la zone écologique sont des variables qui prédissent la probabilité de percevoir l'élevage comme activité qui entraine une dégradation des formations forestières (Tableau 2). Les habitants de la zone soudano-guinéenne perçoivent plus l'élevage comme cause de dégradation que ceux de la région soudanienne (Figure 7B, β =1,39±0,54, Z=2,571, p=0,0101). Les analphabètes citent l'élevage comme source de dégradation que les enquêtés ayant le niveau primaire (Figure 7A).

Le genre et l'ethnie des enquêtés sont les variables qui prédissent la probabilité de citer l'exploitation forestière illégale comme une action anthropique pouvant dégrader les forêts.

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

Figure 6 : Variation des probabilités de citations de l'expansion agricole comme source de dégradation des écosystèmes forestiers entre les régions écologiques (A) soudanienne (S) et soudano-guinéenne (SG) et entre les groupes socio-culturels (B).

Figure 6: Variation in the probabilities of citing agricultural expansion as a source of forest ecosystem degradation between the Sudanian (S) and Sudano-Guinean (SG) ecological regions (A) and between ethnic groups (B).

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

Figure 7 : Variation des probabilités de citations de l'élevage comme source de dégradation des écosystèmes forestiers selon le niveau d'instruction des enquêtés (A) et entre les régions écologiques (B).

Figure 7: Variation in the probabilities of citing livestock as a source of forest ecosystem degradation according to the level of education of respondents (A) and between ecological regions (B).
<caption>Tableau 2 : Régression logistique binaire pour tester la différence de probabilité de prédiction des causes directes de la réduction des écossystèmes forestiers.</caption>

<table><caption>Table 2: Binary logistic regression to test the difference in probability of predicting the direct drivers of forest ecosystems regression.</caption><thead><tr><th>Moteurs</th><th>Variables</th><th>Estimate</th><th>SE</th><th>Z-value</th><th>Pr(&gt;|z|)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="15">Expansion agricole</td><td>Intercept</td><td>-0,190252</td><td>0,455209</td><td>-0,418</td><td>0,675987</td></tr><tr><td>Bariba</td><td>-0,442964</td><td>0,47829</td><td>-0,926</td><td>0,354372</td></tr><tr><td>Biali</td><td>-0,902189</td><td>0,4486</td><td>-2,011</td><td>0,044313*</td></tr><tr><td>Boo</td><td>0,859918</td><td>0,656043</td><td>1,311</td><td>0,189937</td></tr><tr><td>Fon</td><td>-0,855895</td><td>0,459313</td><td>-1,863</td><td>0,062402</td></tr><tr><td>Foodo</td><td>-0,232148</td><td>0,703524</td><td>-0,33</td><td>0,741416</td></tr><tr><td>Idaatcha</td><td>-0,992004</td><td>0,408392</td><td>-2,429</td><td>0,015138*</td></tr><tr><td>Kabie</td><td>-0,194934</td><td>0,696948</td><td>-0,28</td><td>0,77971</td></tr><tr><td>Lokpa</td><td>0,534871</td><td>0,446432</td><td>1,198</td><td>0,230878</td></tr><tr><td>Natimba</td><td>-0,717382</td><td>0,472752</td><td>-1,517</td><td>0,12915</td></tr><tr><td>Otammari</td><td>-1,363872</td><td>0,647878</td><td>-2,105</td><td>0,035279*</td></tr><tr><td>Peulh</td><td>-0,534509</td><td>0,532434</td><td>-1,004</td><td>0,315428</td></tr><tr><td>Waama</td><td>0,548705</td><td>0,534941</td><td>1,026</td><td>0,305019</td></tr><tr><td>Age</td><td>0,009738</td><td>0,005972</td><td>1,631</td><td>0,102977</td></tr><tr><td>ZEZSG</td><td>0,987746</td><td>0,265521</td><td>3,72</td><td>0,000199***</td></tr><tr><td rowspan="6">Elevage</td><td>Intercept</td><td>-3,07087</td><td>0,51971</td><td>-5,909</td><td>&lt;0,0001***</td></tr><tr><td>Primaire</td><td>-0,94092</td><td>0,43807</td><td>-2,148</td><td>0,0317*</td></tr><tr><td>Au moins secondaire</td><td>-0,58815</td><td>0,42115</td><td>-1,397</td><td>0,1625</td></tr><tr><td>Autres activités</td><td>-0,04507</td><td>0,78791</td><td>-0,057</td><td>0,9544</td></tr><tr><td>Elevage</td><td>-1,72454</td><td>1,0323</td><td>-1,671</td><td>0,0948</td></tr><tr><td>ZSG</td><td>1,38526</td><td>0,5388</td><td>2,571</td><td>0,0101*</td></tr><tr><td rowspan="12">Exploitation forestière</td><td>Intercept</td><td>-0,2951</td><td>0,3489</td><td>-0,846</td><td>0,397635</td></tr><tr><td>Masculin</td><td>0,2663</td><td>0,1758</td><td>1,515</td><td>0,129818</td></tr><tr><td>Bariba</td><td>1,6204</td><td>0,4913</td><td>3,298</td><td>0,001***</td></tr><tr><td>Biali</td><td>-0,136</td><td>0,4031</td><td>-0,337</td><td>0,735835</td></tr><tr><td>Boo</td><td>0,1132</td><td>0,4794</td><td>0,236</td><td>0,813344</td></tr><tr><td>Fon</td><td>0,2017</td><td>0,4146</td><td>0,486</td><td>0,626702</td></tr><tr><td>Foodo</td><td>-0,184</td><td>0,6314</td><td>-0,291</td><td>0,770762</td></tr><tr><td>Idaatcha</td><td>-0,1159</td><td>0,3749</td><td>-0,309</td><td>0,75724</td></tr><tr><td>Kabie</td><td>-0,8089</td><td>0,6722</td><td>-1,203</td><td>0,228824</td></tr><tr><td>Lokpa</td><td>0,3882</td><td>0,3696</td><td>1,05</td><td>0,293605</td></tr><tr><td>Natimba</td><td>0,8012</td><td>0,4542</td><td>1,764</td><td>0,077725</td></tr><tr><td>Otammari</td><td>-0,1798</td><td>0,5769</td><td>-0,312</td><td>0,755232</td></tr><tr><td>Peulh</td><td>0,6884</td><td>0,4973</td><td>1,384</td><td>0,166268</td></tr><tr><td>Waama</td><td>-0,2423</td><td>0,4697</td><td>-0,516</td><td>0,605902</td></tr><tr><td rowspan="6">Activité de chasse</td><td>Intercept</td><td>-0,40891</td><td>0,43789</td><td>-0,934</td><td>0,350399</td></tr><tr><td>Biali x Age</td><td>-0,06302</td><td>0,01886</td><td>-3,342</td><td>0,000831***</td></tr><tr><td>Fon x Age</td><td>-0,03956</td><td>0,01471</td><td>-2,69</td><td>0,007148**</td></tr><tr><td>Foodo x Age</td><td>-0,02117</td><td>0,02072</td><td>-1,022</td><td>0,30696</td></tr><tr><td>Idaatcha x Age</td><td>-0,03692</td><td>0,01237</td><td>-2,986</td><td>0,002829**</td></tr><tr><td>Lokpa x Age</td><td>-0,02021</td><td>0,01324</td><td>-1,526</td><td>0,12699</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th>Moteurs</th><th>Variables</th><th>Estimate</th><th>SE</th><th>Z-value</th><th>Pr(&gt;|z|)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="10">Urbanisation</td><td>Intercept</td><td>-3,7595</td><td>1,0618</td><td>-3,541</td><td>0,000399***</td></tr><tr><td>Bariba</td><td>-1,4046</td><td>0,545</td><td>-2,577</td><td>0,009959**</td></tr><tr><td>Boo</td><td>0,534</td><td>0,5495</td><td>0,972</td><td>0,331191</td></tr><tr><td>Fon</td><td>-1,3519</td><td>0,5189</td><td>-2,605</td><td>0,009179**</td></tr><tr><td>Idaatcha</td><td>-1,6814</td><td>0,505</td><td>-3,329</td><td>0,000871***</td></tr><tr><td>Lokpa</td><td>-1,9005</td><td>0,485</td><td>-3,918</td><td>&lt;0,0001***</td></tr><tr><td>Natimba</td><td>-0,6976</td><td>0,6154</td><td>-1,134</td><td>0,256926</td></tr><tr><td>Peulh</td><td>-0,7595</td><td>0,5778</td><td>-1,315</td><td>0,188676</td></tr><tr><td>Niveau primaire</td><td>0,6366</td><td>0,2964</td><td>2,148</td><td>0,031739*</td></tr><tr><td>Au moins secondaire</td><td>0,4374</td><td>0,3165</td><td>1,382</td><td>0,166919</td></tr><tr><td></td><td>ZSG</td><td>3,5385</td><td>1,0393</td><td>3,405</td><td>0,000662***</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 8 : Variation des probabilités de citations de l'exploitation forestière comme source de dégradation des écosystèmes forestiers entre les groupes socio-culturels.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 9 : Interaction de l'effet de l'âge et de l'ethnie sur les probabilités de citations des activités de chasse comme source de dégradation des écosystèmes forestiers</figcaption></figure>

<caption>Figure 9: Interaction of the effect of age and ethnic groups on the probability of citing hunting activities as a source of forest ecosystem degradation.</caption>
La probabilité de designer les activités de chasse comme cause de dégradation des forêts diminue avec l’âge (Figure 9). De même, les probabilités de citations des activités de chasse comme cause de dégradation des forêts varient entre les groupes socio-culturels (Tableau 2).

L'ethnie, le niveau d'instruction et la région écolo-
gique sont les variables pouvant prédire la probabilité
de percevoir que l'urbanisation est une cause de la dé-
gradation des écosystèmes forestiers. Ces trois va-
riables présentent des effets significatifs (Tableau 2 ;
Figure 10).

Le niveau d'instruction, l'activité principale et la zone écologique prédisent la probabilité que l'enquêté signale que l'utilisation des herbicides soit source de dégradation des écosystèmes forestiers (Tableau 3). Cependant, cette probabilité ne varie pas significativement entre zone écologique et activités principales. Il y a une différence significative de perception entre les analphabètes et ceux qui ont fait seulement le primaire (β =0,7526±0,3592, Z= 2,095, p= 0,0361) (Figure 11), mais pas de différence entre les analphabètes et ceux ayant fait au moins le secondaire (β =0,528±0,914, Z= 1.349, p=0,1772) (Figure 11).

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 10 : Moyenne ± 1SD des probabilités de citation de l'urbanisation comme source de dégradation des écosystèmes forestiers suivant les régions écologiques (A), les groupes socio-culturels (B) et le niveau d'instruction (C) des enquêtés.
Avec *Au : autres groupes socio-culturels, Ba : Bariba, Bo : Boo, Fo : Fon, Id : Idaatcha, Lo : Lokpa, Na : Natimba, Pe : Peulh*.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 11 : Moyenne ± 1SD des probabilités de citation de l'utilisation des herbicides comme source de dégradation des écosystèmes forestiers entre le niveau d'instruction des enquêtés</figcaption></figure>

<caption>Figure 11: Mean ± 1SD of the probabilities of citing the use of herbicides as a source of forest ecosystem degradation between the level of education of the respondents.</caption>
Le sexe, l'ethnie et la région écologique prédisent la probabilité que l'enquêté perçoive la poussée démographique comme une des causes de la dégradation des écosystèmes forestiers (Tableau 3, Figure 12). Cependant, cette perception ne varie pas significativement suivant le genre (β =0,5713±0,32798, Z=1.742, p=0,08153). Ceux de la région soudano-guinéenne attribuent très peu à la poussée démographique la dégradation des écosystèmes (β =-1,266±0,56, Z= -2.258, p=0,02392).

Le sexe et l'ethnie des enquêtés sont les variables qui prédisent la probabilité de percevoir la pauvreté comme une cause indirecte de la dégradation des écosystèmes (Tableau 3). Les femmes pensent que la pauvreté est une cause de la dégradation des écosystèmes forestiers contrairement aux hommes (β =-0,587±0,288, Z=-2,039, p=0,041446) (Figure 13A).

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 12 : Moyenne ± 1SD des probabilités de citation de la poussée démographique comme source de dégradation des écosystèmes forestiers dans la zone soudanienne (S) et dans la zone soudano-guinéenne (SG) et la variation de cette probabilité entre les groupes socio-culturels</figcaption></figure>

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 13 : Moyenne ± 1SD des probabilités de citation de la pauvreté comme source de dégradation des écosystèmes forestiers suivant le sexe (A) et l'ethnie (B).</figcaption></figure>

<caption>Figure 13: Mean ± 1SD of the probabilities of citing poverty as a source of forest ecosystem degradation according to gender (A) and ethnic groups (B).</caption>
<caption>Tableau 3 : Régression logistique binaire pour tester la différence de probabilité de prédiction des causes indirectes de la réduction des écosystèmes forestiers.</caption>

<table><caption>Table 3: Binary logistic regression to test the difference in probability of predicting the indirect drivers of forest ecosystems regression.</caption><thead><tr><th>Moteurs</th><th>Variables</th><th>Estimate</th><th>SE</th><th>Z-value</th><th>Pr(&gt;|z|)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="6">Utilisation des herbicides</td><td>Intercept</td><td>-3,2727</td><td>0,7723</td><td>-4,237</td><td>&lt;0,0001***</td></tr><tr><td>Niveau primaire</td><td>0,7526</td><td>0,3592</td><td>2,095</td><td>0,0361*</td></tr><tr><td>Niveau secondaire</td><td>0,5281</td><td>0,3914</td><td>1,349</td><td>0,1772</td></tr><tr><td>Autres activités</td><td>-14,5146</td><td>792,1505</td><td>-0,018</td><td>0,9854</td></tr><tr><td>Elevage</td><td>-1,534</td><td>1,031</td><td>-1,488</td><td>0,1368</td></tr><tr><td>Zsg</td><td>1,0178</td><td>0,7496</td><td>1,358</td><td>0,1745</td></tr><tr><td rowspan="8">Poussée démographique</td><td>Intercept</td><td>-1,78659</td><td>0,40798</td><td>-4,379</td><td>&lt;0,0001***</td></tr><tr><td>Masuclin</td><td>0,5713</td><td>0,32798</td><td>1,742</td><td>0,08153</td></tr><tr><td>Foudou</td><td>2,64414</td><td>0,81756</td><td>3,234</td><td>0,00122**</td></tr><tr><td>Idaatcha</td><td>-0,78017</td><td>0,57167</td><td>-1,365</td><td>0,17234</td></tr><tr><td>Lokpa</td><td>1,26569</td><td>0,65542</td><td>1,931</td><td>0,05347</td></tr><tr><td>Natimba</td><td>-0,57484</td><td>0,61766</td><td>-0,931</td><td>0,35202</td></tr><tr><td>Waama</td><td>-0,07305</td><td>0,58641</td><td>-0,125</td><td>0,90086</td></tr><tr><td>Zsg</td><td>-1,26698</td><td>0,56099</td><td>-2,258</td><td>0,02392*</td></tr><tr><td rowspan="6">Pauvreté</td><td>Intercept</td><td>-2,0223</td><td>0,5007</td><td>-4,039</td><td>&lt;0,0001***</td></tr><tr><td>Masculin</td><td>-0,5879</td><td>0,2883</td><td>-2,039</td><td>0,041446*</td></tr><tr><td>Foudou</td><td>2,151</td><td>0,7189</td><td>2,992</td><td>0,002769**</td></tr><tr><td>Idaatcha</td><td>-0,7545</td><td>0,6554</td><td>-1,151</td><td>0,249642</td></tr><tr><td>Lokpa</td><td>1,7242</td><td>0,5029</td><td>3,429</td><td>0,000606***</td></tr><tr><td>Waama</td><td>1,1928</td><td>0,6185</td><td>1,929</td><td>0,05378</td></tr></tbody></table>

# 4. Discussion

## 4.1. Perception de l'état et moteur de déforestation et de dégradation des écosystèmes forestiers

La déforestation et la dégradation des écosystèmes du soudanien et du soudano-guinéen sont évidentes, car le niveau de régression du couvert forestier est large-ment perçu par la communauté locale des deux régions écologiques. De plus, le niveau de régression très élevé de ces écosystèmes a été fortement signalé par la communauté locale. De pareils résultats sont rapportés par plusieurs études sur l'état des écosystèmes forestiers sur la base des images satellitaires (Biaou et al., 2019; Houéssou et al., 2013; Imorou et al., 2019; Islam et al., 2020; Lydia et al., 2019; Mawenda and Watanabe, 2020; Nyanda et al., 2018). La convergence des perceptions locales et les résultats de la télédétection confir-ment l'avantage et la pertinence de considérer les savoir locaux sur la dynamique du paysage (Sambiéni et al., 2015). Dans le même contexte, Hahn-Hadjali (2000) propose d'explorer la perception locale pour lever toute équivoque du changement dans la composition de la

végétation. Toutefois, plusieurs facteurs ont été rapportés comme étant les moteurs de la régression du couvert forestier par la population locale. L'agriculture, l'exploitation du bois d'œuvre, l'élevage, la chasse et l'urbanisation ont été cités. Ces résultats corroborent ceux de Bah et al. (2019), de Mama et al. (2013), de Mawenda and Watanabe (2020) et de Twongyirwe et al. (2018). Les travaux de Makunga and Misana (2017) ont aussi montré que l'agriculture, l'extraction du bois et l'expansion des habitations sont les principaux moteurs de dégradation des écosystèmes du Masito-Ugalla à Tanzanie. La zone soudanienne bien qu'étant le bassin cotonnier du Bénin, sa population signale peu les facteurs directs dans le processus de dégradation et de déforestation des écosystèmes forestiers. Par contre, la croissance démographique a été plus citée par la communauté locale du soudanien que ceux de la zone soudano-guinéenne. Ce résultat s'expliquerait par une fuite de responsabilité de ces populations face aux causes de la régression du couvert forestier car de pareils résultats ont été rapportés par Biaou (2019) autour de deux forêts classées du soudanien. Selon Sambiéni et al. (2015), les raisonnements que les populations ont de leur activité et son avenir déterminent la relation avec
l'environnement et le comportement. La contribution de la croissance démographique dans le processus de la dégradation a été largement rapportée (Hamandawana et al., 2005; Kindu et al., 2015; Munthali et al., 2019). Généralement cette étude montre un système de gestion non durable des écosystèmes forestiers dans les deux régions écologiques. L'expansion des terres agricoles avec la culture de coton et de l'igname sont des pratiques occasionnant la régression du couvert forestier. L'utilisation des herbicides limite l'intensité de la main-d'œuvre, favorise l'expansion des terres de culture et appauvrit les sols. La baisse de la fertilité du sol conduit à la recherche de nouvelles terres agricoles.

Sous la pression démographique, ce système de production continuera à causer des pertes de superficie forestière (Ciza et al., 2015). Cette croissance de l'effectif au sein des ménages entraine l'accroissement du nombre de personnes à nourrir et nécessite plus de revenus et davantage de produits agricoles (Avakoudjo et al., 2014). L'enjeu socio-économique de l'avenir de la communauté locale des deux zones écologiques est important. La diminution continuelle du couvert forestier affectera non seulement les revenus de la population locale, mais aussi la raréfaction des pluies. Les effets seront ressentis sur l'économie du pays, car l'agriculture contribue pour 32,7% en moyenne au Produit intérieur Brut (PIB) du pays. Dans ce contexte, la mise en place des actions pour une amélioration du système de gestion forestière constituerait un moyen urgent pour réduire la déforestation et la dégradation induites par les activités agricoles non durables. Pour ce faire, la promotion des actions de conservation du sol telles que le Système Amélioré de Production (SAP) et l'agroforesterie qui améliorent sa fertilité combinée aux actions d'intensification agricole permettra de conserver les superficies forestières et sa biodiversité. Aussi, la citation de la pauvreté comme un moteur, suggère donc la mise en place de stratégies d'amélioration de la subsistance de la population locale à travers la promotion des activités génératrices de revenus compatibles avec la conservation des ressources forestières (collecte de PFNL, apiculture, etc.). Cette stratégie réduirait le taux de pauvreté et par ricochet les pressions sur les écosystèmes forestiers. Toutefois, il est apparu que le taux de citation des facteurs ne varie pas significativement avec le genre. Le même résultat a été rapporté par Sambiéni et al. (2015). Cette différence pourrait s'expliquer par une utilisation indifférente au sein de la communauté locale des ressources affectée par déforestation et la dégradation (Mouhamadou et al., 2013; Sambiéni et al., 2015). L'agriculture, l'urbanisation et les activités de chasse ont été les plus indexées par la majorité des femmes bien que n'étant pas leurs activités principales. Ce résultat s'explique par l'ampleur remarquable de ces activités dans la régression du couvert forestier. La raréfaction d'un certain nombre de ressources collectées par les femmes du fait de ces activités non

respectueuses de l'environnement constitue une preuve de leur implication dans le processus de la déforestation et la dégradation des écosystèmes forestiers. La divergence de citation des facteurs directs ou indirects suggère une conscience avérée de l'action de l'homme dans la régression du couvert forestier par la communauté locale (Sambiéni et al., 2015). Cette remarque suggère une prise en compte de tous les groupes socio-professionnels et culturels lors de la conception des programmes de gestion et d'éducation environnementale autour des écosystèmes forestiers. De tels programmes contribueraient au changement de comportement de la population locale. Selon Willock et al. (1999) la connaissance influence les attitudes et les intentions comportementales d'un individu.

## 4.2. Déterminants de la perception locale des moteurs de déforestation et de dégradation

Pour mettre en place une politique d'éducation environnementale, la prise en compte des déterminants de la perception de la population locale des forêts est urgente. La variation des facteurs selon la zone concernée suggère que les causes du changement d'affectation des terres varient en fonction de la zone. Cette variation impose la prise en compte des réalités de chaque zone pour définir la politique de gestion durable des écosystèmes forestiers.

Il est aussi apparu que l'ethnie est une variable prédictrice de la probabilité de perception de l'expansion de l'agriculture, la poussée démographique, l'exploitation forestière, l'urbanisation et les activités de chasse comme moteurs de dégradation et de déforestation. La citation de ces facteurs connaît une divergence au sein des différents groupes socio-culturels. Par exemple, comparé aux autres groupes socio-culturels, la majorité des Bariba a cité l'exploitation forestière comme destructrice des forêts. Cette conception différente de ces moteurs par les groupes socioculturels montre la complexité de la mise en place des stratégies efficaces de réduction de ces facteurs.

L'âge affecte la perception locale des activités de chasse comme cause de dégradation des formations forestières. Cette probabilité augmente avec l'âge et varie entre les groupes socio-culturels. Ce qui suggère que les personnes âgées ont une connaissance historique de ces écosystèmes forestiers et donc ont une base de comparaison pour décrire leur environnement. Selon Sánchez-cortés et al. (2011), l'expérience fait partie de la logique de signification pour expliquer les changements environnementaux courants.

Le genre prédit la probabilité de percevoir la pauvreté et la poussée démographique dans le changement d'affectation des terres. De pareils résultats sont rapportés par Twongyirwe et al. 2018, dans la région de Budongo en Ouganda. La perception de la poussée démographique ne varie pas significativement entre les hommes et les femmes. Ceci suggère que l'affectation
des terres affecte toutes les ressources qui sont utilisées
de la même manière par les femmes et les hommes
(Sambiéni et al., 2015). Par contre, les femmes pensent
que la pauvreté est une cause de la dégradation des éco-
systèmes forestiers contrairement aux hommes. Ce ré-
sultat peut s'expliquer par le fait que les femmes sont
plus impliquées dans la collecte de produits forestiers
(bois-énergie, plantes médicinales, etc.) qui se raréfient
davantage. De plus, le manque d'activités alternatives
génératrices de revenus pour assurer leur bien-être in-
cite davantage les femmes ou les hommes à l'expansion
des terres agricoles et /ou l'exploitation du bois
d'œuvre ; lesquelles favorisent la régression du couvert
forestier. Ainsi, pour enrayer ou réduire les facteurs de
changement d'affectation des terres, les activités géné-
ratrices de revenus compatibles avec la conservation de
la biodiversité doivent être promues au sein de villages
riverains des écosystèmes forestiers avec une implica-
tion des décideurs et des partenaires techniques et fi-
nanciers.

En ce qui concerne le niveau d'instruction, les per-
sonnes de la zone soudano-guinéenne ayant le niveau
primaire ont plus identifié l'utilisation des herbicides et
l'urbanisation comme facteur de la dégradation des fo-
rets. L'identification de l'utilisation de l'herbicide par
les personnes avant le niveau primaire témoigne de
l'ampleur de ces produits dans la destruction du couvert
végétal. Par ailleurs la citation de l'urbanisation montre
la nécessité d'un minimum de niveau d'instruction pour
percevoir la part de l'urbanisation dans la dégradation
des forêts. De pareils résultats ont été rapportés par
Munthali et al. (2019) au Malawi.

5. Conclusion

Cette étude montre que la communauté locale à une
connaissance des facteurs de dégradation et déforesta-
tion des écosystèmes forestiers. Les facteurs relevés par
la communauté locale bien qu'incluant les facteurs di-
rects et indirects, varient en fonction de la région éco-
logique, du groupe socio-culturel. L'agriculture, l'urba-
nisation, l'exploitation du bois, la croissance démogra-
phique, l'utilisation de l'herbicide, les activités de
chasse et la pauvreté sont les principaux facteurs les
plus indexés. La probabilité qu'un moteur soit perçu par
un répondant est affectée par différents facteurs socioé-
conomiques. La zone écologique, le niveau d'instruc-
tion, le genre, le groupe socio-culturel, l'âge et l'acti-
vité socioprofessionnelle ont déterminé la perception
locale des différents moteurs. L'aptitude de percevoir
l'agriculture, la poussée démographique et les activités
de chasse évolue avec l'âge. Aussi, les femmes et les
hommes ont-ils la même perception des facteurs directs.
Par ailleurs, les femmes ont plus perçu la pauvreté
comme moteur des changements du couvert forestier.
Bien que les facteurs socio-économiques affectent dif-
féremment les perceptions locales, il est toutefois

important de les considérer dans la politique de prise de
décision qui se veut d'enrayer ou de réduire ces moteurs
de dégradation et de déforestation. La mise en place de
stratégies de sensibilisation et d'éducation environne-
mentale ciblées est nécessaire pour la préservation des
écosystèmes et leur biodiversité. La promotion des ac-
tivités génératrices de revenus compatibles avec la con-
servation des ressources forestières et la biodiversité en
partenariat avec les acteurs techniques et financiers per-
mettra de réduire le taux de pauvreté qui conduit à l'ex-
ploitation anarchique des terres forestières.

CONFLIT D'INTERET

Les auteurs n'ont déclaré aucun conflit d'intérêt.

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