Dans notre cas de vie souterraine, il est important de se demander si cette situation est plus propice au propagation de maladies. Notre situation présente une population confinée dans un même espace. Notre hypothèse sera donc de nous demander si la vie dans un espace clos est plus propice à la propagation de maladies ou virus. Pour cela nous nous servirons d’une étude provenant d’un article, Emmanuel Eliot et Éric Daudé, « Diffusion des épidémies et complexités géographiques », Espace populations sociétés [En ligne], 2006/2-3 | 2006, mis en ligne le 17 novembre 2016, consulté le 05 janvier 2025. URL : http://journals.openedition.org/eps/1867 ; DOI : https://doi.org/10.4000/eps.1867
L’expérience menée est l’étude de la propagation d’une épidémie dans une ville composée de différents quartiers type. On va pour cela considérer 2 cas de « villes » ou réseaux connectés (Figure 1). La ville 1 est très connectée, comme symbolisé par les nombreuses connexions entre « quartiers » (ou blocs), ou encore par son indice de connectivité. La ville 2 à l’inverse est faiblement connecté. Dans l’expérience menée, un paramètre important est la journée « type » avec les déplacements de l’agent, mais par soucis de vulgarisation, nous n’allons pas prendre en compte ce paramètre. Notre première hypothèse est que les populations se trouvant en quartiers centraux et connectés effectuent plus de déplacement, dû à leur proximité (cas n°1). Notre deuxième hypothèse, à l’inverse, est que les populations en quartiers éloignés ou peu connectés se déplacent plus, dû à l’éloignement de tout, nécessitant de palier cela par plus de déplacement (cas n°2).
D’après les études faites avec de nombreuses itérations (Figure 2), il en ressort que dans la première hypothèse (les agents ayant une grande mobilité, donc ceux étant dans les quartiers connectés) infectent plus et sont plus infectés. Tandis que dans la seconde hypothèse (celle où les agents de quartiers peu connectés se déplacent plus), même si l’on peut observer un écart temporel entre les contaminations, le taux de contamination est semblable. On peut donc dire, en reprenant la conclusion du même article sur cette étude, que les simulations montrent que la propagation de l’épidémie est beaucoup plus rapide dans la ville faiblement connectée.
En rapportant cela à notre situation, en comparant le principe de ville plus ou moins connectée, on peut dire que la connexion joue pour beaucoup. Dans une ville close, ou proche, qui peut représenter le type d’habitat souterrain, cela sera hyper connectée, donc propice à la propagation de maladie. Cependant l’étude montre bien que ce n’est pas seulement la taille de l’espace, et donc son taux de connectivité, mais aussi le taux de déplacement des agents qui jouent un rôle important.
En fin d’article, il est aussi présenté que les résultats obtenus avec les itérations, sont aussi liées à la géométrie particulière des villes. On peut donc conclure que le taux de déplacement dépend aussi de la géométrie architecturale de l’abri souterrain.
Bibliographie :
Emmanuel Eliot et Éric Daudé, « Diffusion des épidémies et complexités géographiques », Espace populations sociétés [En ligne], 2006/2-3 | 2006, mis en ligne le 17 novembre 2016, consulté le 05 janvier 2025. URL : http://journals.openedition.org/eps/1867 ; DOI : https://doi.org/10.4000/eps.1867
Table des figures :
Figure 1 : http://journals.openedition.org/eps/docannexe/image/1867/img-9.jpg
Figure 2 : http://journals.openedition.org/eps/docannexe/image/1867/img-12.jpg
Zhang, N.; Su, B.; Chan, P.-T.; Miao, T.; Wang, P.; Li, Y. Infection Spread and High-Resolution Detection of Close Contact Behaviors. Int. J. Environ. Res. Public Health 2020, 17, 1445.https://doi.org/10.3390/ijerph17041445
Hammad, M. (2021). Pandemic is a matter of space. E|C, (31), 66-73. Retrieved from https://mimesisjournals.com/ojs/index.php/ec/article/view/1407
Par Samuel PETRAU