Indicateur de croissance : les lumières nocturnes ont augmenté de 43 % en 10 ans ; 400% dans certains états | Nouvelles de l’Inde

BENGALURU: Alors que les scientifiques utilisent des images satellites de la Terre la nuit – Night Time Light (NTL) – pour étudier l’activité humaine et les événements naturels depuis plus de trois décennies, les économistes ont également emboîté le pas ces dernières années, réalisant à quel point cela peut aider évaluer une variété d’indicateurs.
« En fait, si jamais des extraterrestres s’approchaient de la Terre par son côté obscur, ils connaîtraient déjà quelques notions de base sur l’économie mondiale », indique une publication du FMI sur « comment les images satellites la nuit révèlent le rythme de la croissance économique et bien plus encore ».
Dans ce contexte, l’Atlas NTL — Changement décennal de NTL sur l’Inde from Space (2012-2021), publié par le Centre national de télédétection (NRSC) d’Isro – montre que, globalement, au niveau national, la luminance NTL normalisée a augmenté de 43 % en 2021 par rapport à 2012.
Le NRSC a utilisé les données de la NASA et de la NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) pour l’analyse et les données NTL fournies sont la luminance cumulative divisée par la zone géographique totale. Autrement dit, à l’échelle nationale, c’est pour la zone géographique de l’ensemble du pays et pour les États et les districts, ce sont ces limites administratives respectives.
Une analyse par État montre que dans les États développés comme le Maharashtra, le Karnataka, le Tamil Nadu, l’Andhra-Telangana, le pourcentage d’augmentation est modéré – tous inférieurs à 55 % – en raison d’un nombre de base plus élevé en 2012, tandis que les États moins développés ont enregistré une plus grande croissance en pourcentage.

Selon le NRSC, le composite annuel NTL est choisi pour l’analyse de séries chronologiques décennales afin d’analyser les tendances NTL nationales, étatiques et de district. Les ensembles de données sont traités pour géolocaliser, mosaïquer, extraire selon les limites administratives et calculer des statistiques pour effectuer une analyse des tendances. La somme annuelle normalisée des lumières (SoL) est calculée en agrégeant la luminance totale divisée par la zone géographique totale dans différentes unités administratives.
« Une augmentation significative a été observée dans le Bihar (474%), le Manipur (441%), le Ladakh (280%) et le Kerala (119%), tandis qu’une bonne augmentation a été observée dans l’Arunachal Pradesh (66%), le Madhya Pradesh (66%), Uttar Pradesh (61%) et Gujarat (58%) », lit-on dans l’Atlas.
Selon l’Atlas, une augmentation modérée a été observée à Lakshadweep, Maharashtra, Tamil Nadu, Jharkhand, Haryana, Punjab, West Bengal, Uttaranchal, Karnataka, Odisha, Telangana, Andhra Pradesh, Nagaland, Chandigarh, Himachal Pradesh, Rajasthan, Tripura, Goa, Chhattisgarh, Assam, Andaman & Nicobar, Meghalaya et Jammu & Cachemire.
Alors que l’augmentation dans six États/UT a été classée comme insignifiante, dans 21 États/UT, l’augmentation se situe entre 6 % et 40 % (voir graphique). « NTL représente l’intensité des lumières artificielles qui peut être liée à de nombreuses dimensions du développement.
Les données NTL sont obtenues à partir de capteurs à bord des missions combinées de la Nasa et de la NOAA… Ces produits peuvent être utilisés pour l’analyse des tendances spatio-temporelles pour comprendre sa relation avec les changements environnementaux et les paramètres socio-économiques comme la consommation d’électricité, le PIB, la population, l’expansion urbaine, la pauvreté, etc. », a déclaré Prakash Chauhan, directeur, NRSC.
À l’échelle mondiale, il n’y a pas que le FMI, la Banque mondiale, la Banque asiatique de développement (BAD) et d’autres institutions et organisations qui regardent de plus en plus les images nocturnes des satellites pour déchiffrer divers indicateurs socio-économiques.
La BAD, dans l’un de ses blogs, par exemple, affirme que les NTL sont bien plus que de la décoration – ils fournissent des données qui peuvent aider à déterminer des indicateurs socio-économiques lorsqu’aucune autre information fiable n’existe, tandis qu’une observation similaire est également faite par la Banque mondiale.