Données de démographie avicole du NSO et du DLD

Le NSO (National Statistical Office) a en charge, suite au décret royal de 1965, les missions de production de données, de diffusion, de coordination, d’expertise et de formation dans le domaine des statistiques. Il organise périodiquement des enquêtes et effectue des recensements à l’échelle nationale, afin de produire des données statistiques socio- démographiques (population et migrations, travail, éducation, santé, culture, etc.) et économiques (agriculture, pêche, industrie, services, commerce, etc.). Le 5ème recensement agricole date de 2003. De mai à juin, 2 500 agents volontaires et 5 000 superviseurs ont enquêté environ 5,8 millions d’exploitations agricoles dans le pays (unité de recensement dénommée « holding »). Les données recueillies portent sur les effectifs des différentes espèces élevées et sur le type de production, au 1er mai 2003. Ces données sont disponibles à différentes échelles (village, sous-district, district, et province) et peuvent être consultées sur le site Internet du NSO (http://web.nso.go.th).

Parallèlement, le DLD (Department of Livestock Development) organise tous les deux ans un recensement des activités d’élevage en Thaïlande (enquête dénommée « livestock-raising farmer survey »). Ce dernier s’appuie sur des volontaires qui recensent les effectifs d’animaux par espèce et par type de production au niveau de chaque unité de production avicole90. Les données sont transférées aux bureaux régionaux qui les enregistrent et transmettent l’information au bureau national. Elles sont disponibles à différentes échelles (district, province, région) et peuvent être consultées sur le site Internet du DLD (www.dld.go.th). Cette source de données étant moins fiable que la première (le NSO étant l’organisme de référence en matière de recensement, et les méthodes de collecte n’étant pas précisées), elle ne sera pas retenue pour cette analyse. En octobre-novembre 2004, puis en 2005 et 2006, le DLD a en revanche conduit des recensements plus larges (les plus exhaustifs possibles) des volailles d’élevage dans le cadre de ses enquêtes de surveillance active intensive de type « X-ray » (cf. § 2.3). Les volontaires villageois qui parcouraient chaque village à la recherche de cas de suspicion de grippe aviaire étaient également chargés de reporter pour chaque ferme (voire ménage), quelle que soit sa taille, les effectifs de volailles et le type de production. La méthode exacte de collecte des données reste cependant incertaine (porte à porte a priori), de même que l’unité de recensement (« household »), qui n’est pas clairement définie. Les données issues de ces campagnes sont disponibles à l’échelle du district et de la province et peuvent également être consultées sur le site Internet du DLD.

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L’unité de production avicole est définie par la branche chargée des questions statistiques au DLD, et correspond à une ferme comprenant un effectif minimum de volailles selon l’activité considérée. Ainsi, dans le cas des poulets de chair, des poulets issus de fermes indépendantes et des canards, cet effectif minimum a été fixé à 500 oiseaux. Pour les fermes de poules pondeuses, le seuil est fixé à 100 oiseaux. Les fermes ne répondant pas à ce critère n’entrent ainsi pas dans l’échantillon.

Ces deux sources potentielles (recensement NSO et recensement DLD lié aux « X-ray surveys ») étant a priori valables, il est nécessaire de mener une étude comparative et de mettre en évidence leurs biais respectifs afin de choisir le jeu de données qui semble le plus fiable :

Dans le cas des données émanant du NSO, la méthode de collecte est fiable et a priori homogène sur le territoire d’enquête. Cette base de données compte cependant davantage de données manquantes, en comparaison avec celle issue du DLD (29 districts non renseignés, principalement à Bangkok et aux alentours de la capitale, contre 2 dans le cas du DLD). On peut considérer que l’activité avicole dans ces districts relativement urbains est négligeable, ce qui diminue le biais potentiel lié à ce manque d’information. L’analyse plus détaillée des données collectées par le DLD met en évidence des incohérences qui peuvent faire douter de leur fiabilité. En terme d’effectifs de poules pondeuses, il apparaît par exemple que 841 districts comptent des valeurs positives, contre 838 districts si l’on s’intéresse aux effectifs de ménages élevant des poules pondeuses (cette valeur devant a priori être identique). Le même cas de figure se produit pour les canards de chair alors que la situation s’inverse pour les canards pondeurs (cf. valeurs surlignées en jaune dans le 3ème tableau de la figure 31). Les différences d’effectifs observées restent cependant négligeables.

Par ailleurs, on observe que les valeurs maximum, moyenne et écart-type des effectifs recensés diffèrent considérablement entre les données du NSO et celles du DLD, pour tous les groupes (par exemple, effectif total de volailles égal à environ 274 millions dans le cas du NSO, contre environ 195 millions pour le DLD ; effectif total de fermes de 1,3 millions dans le cas du NSO, contre 2,1 millions pour le DLD). Cette divergence est probablement liée aux différences de méthodes de collecte des données (recensement agricole décennal pour le NSO et enquête intensive sur une courte période en pleine épizootie de grippe aviaire pour le DLD), ainsi que, dans une moindre mesure, aux différences de dates de recensement (2003 pour le NSO contre fin 2004 pour le DLD). Nous avions par ailleurs déjà mis en évidence des incohérences dans les effectifs des troupeaux infectés recensés par le DLD (cf. § 4.1.1), ce qui peut être mis en relation avec une potentielle sous-estimation des effectifs de volailles dans les statistiques avicoles du DLD émanant des programmes de surveillance intensive. A l’inverse, les enquêteurs du NSO n’ont probablement pas inclu tous les ménages possédant des volailles domestiques de basse-cour en faible nombre dans leur recensement, comme l’ont probablement davantage fait les agents du DLD lors de leurs investigations par la méthode du porte à porte.

Enfin, seul le NSO fournit des données à l’échelle du sous-district, qui représente notre principale échelle d’analyse. Pour nos premiers facteurs d’analyse relatifs aux données d’effectifs avicoles, il est ainsi nécessaire de travailler avec les statistiques du NSO. A l’échelle du district, pour des raisons d’homogénéité, cette même base de données doit être privilégiée (les catégories d’élevages différenciées dans les statistiques n’étant de plus pas identiques selon ces deux sources). Il est toutefois important de tenir compte des biais évoqués précédemment (en particulier, possible sous-estimation du nombre d’élevages avicoles, notamment de basse-cour). On remarque que les catégories prises en compte par le NSO (poules pondeuses, poulets de chair, poulets « native », canards pondeurs, et canards de chair) ne correspondent probablement pas exactement aux classes choisies par le DLD pour la caractérisation des cas d’infection (variable « poultry type »), et qu’elles ne sont prises en compte qu’au niveau des effectifs de volailles et non des effectifs de fermes. Ceci constitue une limite de notre étude car ces catégories ne sont pas aisément exploitables, notamment en vue d’analyses comparatives avec la variable « poultry type ». Il est néanmoins possible de prendre en compte la distinction entre espèces (canards91/ poulets), et d’étudier l’influence potentielle globale de certains grands types de pratiques, comme l’élevage de canards pondeurs, de poules pondeuses, de poulets de chair ou de poulets « native » (issus de fermes indépendantes, comprenant sans doute certains grands élevages de basse-cour), sans pouvoir faire de lien avec les niveaux de confinement ou de biosécurité (limite déjà évoquée pour l’exploitation de la variable « poultry type » relative aux cas d’infection) et en ne prenant en 91

Le nombre de canards est couramment choisi comme facteur d’analyse étant donné le risque potentiel associé à cette espèce, comme évoqué précédemment

compte que des effectifs de volailles et non de fermes. Il aurait sans doute été intéressant de travailler sur les effectifs de canards « free-grazing »92 (comme dans le cas des études menées par Gilbert M. et al. en 2007) reconnus comme un groupe à haut risque (ainsi que sur les effectifs de fermes correspondantes), ou encore sur les effectifs de volailles (et de fermes) de basse-cour, notamment aquatiques, mais nous ne disposons pas de ces données.

Figure 31 : Présentation et statistiques de base des données de recensement avicole provenant des deux sources officielles (NSO et DLD)

Statistiques avicoles issues du NSO (par district), mise en évidence de données manquantes au niveau de la région Centre :

Variable Nombre Nombre de valeurs Nombre de valeurs Nombre de Min Max Somme Moyenne Mediane Variance Std Dev d'unités renseignées manquantes valeurs nulles

hold_dukNSO 926 897 29 6 0 5566 276615 308,4 157,0 232870,4 482,6 Nb_ duklayNSO 926 897 29 15 0 564051 12579336 14023,8 1903,0 1835207072,3 42839,3 Nb_ dukmeatNSO 926 897 29 11 0 560573 11871050 13234,2 3435,0 1721619471,1 41492,4 Nb_totdukNSO 926 897 29 6 0 687531 24450386 27258,0 6598,0 4312815837,3 65672,0 hold_chikNSO 926 897 29 0 1 12816 1029783 1148,0 801,0 1550283,8 1245,1 Nb_chiklayNSO 926 897 29 22 0 6774230 41919329 46732,8 2724,0 67700814277,9 260193,8 Nb_chikbroiNSO 926 897 29 19 0 9247231 176024013 196236,4 37953,0 334327825718,5 578210,9 Nb_chiknatNSO 926 897 29 1 0 257529 31553069 35176,2 25594,0 1242350160,8 35247,0 Nb_totchickNSO 926 897 29 0 10 10036338 249496411 278145,4 95150,0 463851371366,6 681066,3 Region Nombre de districts avec valeur Nombre de districts sans valeur TOTAL Nord 195 0 195 Nord-Est 321 0 321 Centre 168 28 196 Est 62 1 63 Sud 151 0 151 TOTAL 897 29 926

Statistiques avicoles issues du DLD (par district), mise en évidence d’un faible nombre de données manquantes (2 districts non renseignés au niveau de la région Est) et d’incohérences en termes d’effectifs de valeurs nulles :

Variable Nombre Nombre de valeurs Nombre de valeurs Nombre de Min Max Somme Moyenne Mediane Variance Std Dev d'unités renseignées manquantes valeurs nulles

DOMCHIK_NB 926 924 2 5 0 1073721 56194171 60816,2 40184,0 5722102103,4 75644,6 DOMCHIK_HS 926 924 2 5 0 19290 1667704 1804,9 1187,0 4334214,4 2081,9 FARCHIK_NB 926 924 2 64 0 18348092 102680367 111125,9 7030,0 478814253280,2 691964,1 FARCHIK_HS 926 924 2 64 0 2654 49211 53,3 18,0 28530,9 168,9 EGGCHIK_NB 926 924 2 83 0 2792193 20864273 22580,4 567,0 15364658456,6 123954,3 EGGCHIK_HS 926 924 2 86 0 1313 27010 29,2 12,0 3572,3 59,8 TOTCHIK_NB 926 924 2 4 0 18525464 179738810 194522,5 68670,0 525205102234,6 724710,4 TOTCHIK_HS 926 924 2 4 0 19290 1697266 1836,9 1233,0 4429624,8 2104,7 MANDUCK_NB 926 924 2 35 0 206340 4193754 4538,7 2228,0 77651527,4 8812,0 MANDUCK_HS 926 924 2 35 0 3671 310371 335,9 133,0 250657,5 500,7 FARMDUCK_NB 926 924 2 72 0 543082 4920906 5325,7 387,0 839632081,7 28976,4 FARMDUCK_HS 926 924 2 74 0 1565 49769 53,9 18,0 13894,0 117,9 EGGDUCK_NB 926 924 2 62 0 539640 6533878 7071,3 731,0 755852585,0 27492,8 EGGDUCK_HS 926 924 2 59 0 2130 97747 105,8 39,0 40337,0 200,8 TOTDUCK_NB 926 924 2 16 0 621552 15648538 16935,6 5537,0 1862942162,4 43161,8 TOTDUCK_HS 926 924 2 16 0 4175 412542 446,5 212,0 377128,0 614,1 Region Nombre de districts avec valeur Nombre de districts sans valeur TOTAL Nord 195 0 195 Nord-Est 321 0 321 Centre 196 0 196 Est 61 2 63 Sud 151 0 151 TOTAL 924 2 926 92

Gilbert M. et al. rappellent néanmoins que les données relatives aux densités de canards « free-grazing » entraînent un biais d’analyse dans la mesure où les effectifs sont attribués aux villages de résidence des unités de production alors même que les troupeaux correspondants sont déplacés de manière périodique sur des rizières qui peuvent être relativement éloignées du lieu d’origine des animaux. Les données relatives à l’activité rizicole intensive définissent de manière plus rigoureuse les zones de pâturage et donc d’exposition potentielle au virus. Or, celles-ci sont prises en compte dans notre analyse (cf. modes d’occupation du sol).

Mise en évidence de différences importantes entre les deux fichiers sources en terme d’effectifs, et même de fréquences, par région :

Region Elevages avicoles % Nord 259822 19,9 Nord-Est 635018 48,6 Centre 115630 8,9 Est 43466 3,3 Sud 252462 19,3 TOTAL 1306398 100,0 Region Elevages avicoles % Nord 354404 16,8 Nord-Est 1306750 61,9 Centre 154932 7,3 Est 43813 2,1 Sud 249909 11,8 TOTAL 2109808 100,0

Etant donnée la variabilité de taille des sous-districts, il a été choisi de travailler sur des données de densités par sous-district plutôt que sur des données d’effectifs telles que disponibles dans le fichier initial. Un calcul d’analyse spatiale, puis un calcul numérique, ont ainsi été conduits afin d’obtenir la superficie de chaque sous-district et la densité correspondant à chaque variable exploitable dans les statistiques du NSO : densités de fermes à canards et à poulets (en tenant compte d’une sous-estimation possible des effectifs de fermes), densités de canards et de poulets, et enfin densités de volailles selon certains types d’élevage (canards pondeurs, poules pondeuses, poulets de chair et poulets dits « native »). La prise en compte de densités se base sur l’hypothèse qu’un sous-district plus grand possède a priori des effectifs supérieurs à un sous-district de petite taille (relation de nature linéaire entre effectifs et superficie de l’unité spatiale), et entraîne un certain lissage des données sur le territoire d’un sous-district. L’effet que pourrait potentiellement avoir un effectif important et concentré en une zone donnée sur un sous-district de grande taille est par exemple gommé. Cette limite d’analyse doit être prise en considération.