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    Plan détaillé Texte intégral Une perception des risques et nuisances industriels qui ne va pas jusqu’au rejet de l’industrie Identité sociale et perception des risques et nuisances industriels Distance aux industries et perception des risques et nuisances industriels Conclusion Notes de bas de page Auteurs

    La ville et ses risques

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    Table des matières

    Chapitre 4 – Percevoir les risques et les nuisances de l’industrie

    Hervé Flanquart, Christelle Méha et Philippe Chagnon

    p. 89-110

    Texte intégral Une perception des risques et nuisances industriels qui ne va pas jusqu’au rejet de l’industrie La méthodologie de l’enquête Une inquiétude certaine mais mesurée Identité sociale et perception des risques et nuisances industriels Une perception de la pollution atmosphérique différenciée Des populations modestes moins inquiètes envers le risque industriel Le risque nucléaire moins craint par les individus à fort niveau d’instruction Distance aux industries et perception des risques et nuisances industriels Analyses multivariées descriptives Une pollution de l’air peu perçue par les jeunes, les inactifs et les personnes à faible revenu Un risque industriel peu perçu par les personnes à faible revenu et les inactifs Un risque nucléaire que l’on ne peut étudier par ACM Méthode d’analyse spatiale Spatialisation des données Une pollution de l’air perçue essentiellement par les riverains des usines Un risque industriel lui aussi surtout perçu par les riverains des usines Un risque nucléaire surtout craint par les riverains de la centrale Conclusion Notes de bas de page Auteurs

    Texte intégral

    1Ce chapitre tente de faire la synthèse des principaux enseignements d’une grande enquête portant sur la perception habitante de la qualité de l’air et des risques industriels dans la Communauté urbaine de Dunkerque (CUD). Trois parties, d’inégales longueurs, permettent d’en présenter les principaux résultats. La première, après avoir exposé la méthodologie de l’enquête, présente une vision générale de la perception habitante de la qualité de l’air et des dangers liés à la présence d’industries dangereuses sur le territoire. Nous ne cherchons pas ici à voir quel groupe social redoute plus que tel autre les risques d’accidents ou sanitaires dus aux process des sites industriels et à leurs rejets dans l’atmosphère, nous nous contentons d’établir des proportions entre celles et ceux qui sont inquiets et celles et ceux qui le sont moins. La deuxième partie cherche au contraire à préciser les choses, à voir en quoi l’identité sociale des habitants modèle leur perception des risques industriels et de la pollution atmosphérique et de ses dangers pour la santé. En utilisant la méthode simple des tris croisés, nous montrons que si les facteurs sociodémographiques sont moins influents qu’attendu, le revenu, l’âge, la profession et le fait d’avoir ou non une activité professionnelle ou d’études modulent néanmoins la façon de percevoir son environnement et de craindre les dangers qui s’y nichent. Enfin, la troisième partie teste, en s’appuyant sur les méthodes statistiques multivariées couplées aux outils de la géomatique et de l’analyse spatiale, l’influence du lieu de résidence sur la manière dont les habitants perçoivent les risques et les nuisances de l’industrie dans l’agglomération dunkerquoise.

    Une perception des risques et nuisances industriels qui ne va pas jusqu’au rejet de l’industrie

    La méthodologie de l’enquête

    2Menée au printemps 2008 et financée par un contrat de recherche ministériel, une fondation et un institut public, l’enquête a mobilisé six chercheurs et enseignants-chercheurs1 de l’Institut des mers du Nord (IMN), laboratoire de recherche de l’Université du Littoral – Côte d’Opale, pour l’élaboration du questionnaire, son test et la construction de l’échantillon. Pour la passation, des vacataires, étudiants en Master dans la même université, sont venus renforcer l’équipe, permettant ainsi de limiter le temps de la campagne de recueil de données à trois mois. Le questionnaire comportait 249 questions, la majorité étant de type « fermé ». Il présentait par ailleurs une architecture « en entonnoir » : dans un premier temps les questions posées portaient sur la perception des risques en général, ce n’était que lorsque l’on avait pu établir la hiérarchie des préoccupations des individus et déterminer parmi elles la place de celles générées par les dangers de l’industrie et la mauvaise qualité de l’air que l’on abordait le véritable objet de l’enquête. L’échantillon, construit pour être représentatif de la population active de la CUD, était de type raisonné : l’ensemble de la Communauté urbaine a été découpé en dix zones, en tenant compte de leur plus ou moins grande proximité avec les usines et de leur relative homogénéité interne, puis des quotas par sexe et catégories socioprofessionnelles ont été déterminés pour chacune d’entre elles en fonction des chiffres de l’INSEE. La recherche de celles et ceux qui correspondaient aux quotas propres à chacune des dix zones se faisait en porte-à-porte, en tentant de convaincre les personnes qui nous ouvraient de consacrer un peu de temps à nous répondre. La passation du questionnaire se faisait donc au domicile des enquêtés, en face-à-face, ce qui nous permettait généralement d’avoir une bonne qualité de réponses. Cela nous offrait aussi la possibilité de recueillir des remarques spontanées, que nous notions et qui nous ont ensuite aidé dans l’interprétation des résultats quantitatifs. Au total, ce sont 518 questionnaires exploitables qui ont été recueillis, tous étant géolocalisés à l’adresse de l’enquêté. Et même si les quotas prévus n’ont pas été tout à fait respectés et qu’un certain nombre de micro-zones ont été un peu moins bien enquêtées que les autres, on peut estimer que l’échantillon est de qualité suffisante pour permettre une exploitation fiable des données recueillies.

    Une inquiétude certaine mais mesurée

    3Pour ce qui est de la gravité de la pollution atmosphérique, les habitants de l’agglomération ont une vision que l’on peut qualifier de sévère mais sans excès. Ainsi, sollicités pour dire ce qu’ils pensent de la qualité de l’air qu’ils respirent au quotidien, ils sont une majorité à l’estimer « plutôt mauvaise » (56 %) ; les modalités « très mauvaise » et « plutôt bonne » recueillant à peu près le même nombre d’avis (respectivement 19 % et 21 %). De même, la moitié des habitants déclare ressentir une gêne due à la pollution atmosphérique, mais seul le quart d’entre eux se dit « très gêné ». Cette appréciation critique mais mesurée de la pollution atmosphérique ne les empêche pas d’exprimer une inquiétude quant à l’impact de la qualité de l’air sur la santé de la population : 53 % estiment celui-ci important, 41 % important, seuls 6 % l’estiment faible ou inexistant (ou n’arrivent pas à se prononcer).

    4Si l’on examine maintenant ce que l’enquête nous apprend sur la perception habitante de la proximité avec les usines, on constate que, là aussi, une inquiétude non négligeable existe : 33 % des habitants se sentent très exposés au risque industriel, 41 % plutôt exposés, les 26 % restants se déclarant peu ou pas du tout exposés (ou incapables de répondre). Quant aux mesures de prévention des risques industriels, 48 % des habitants les considèrent comme insuffisantes ou tout à fait insuffisantes, 19 % suffisantes ou tout à fait suffisantes et 20 % ni suffisantes ni insuffisantes. Notons que 12 % des personnes interrogées se déclarent incapables de répondre à la question. Au final, on peut dire que l’inquiétude qu’engendre dans la population la cohabitation entre sites industriels et espaces d’habitation et de vie, pour être certaine, ne prend pas une forme aigüe et / ou obsessionnelle. En témoigne le fait que seuls 70 % des enquêtés soient capables de mobiliser un souvenir d’accident industriel, quelle que soit sa gravité, sur un des sites dunkerquois (cf. chapitre 5). La familiarité des habitants avec les industries qui les entourent semble limiter quelque peu la crainte qu’elles leur inspirent.

    5Le risque nucléaire, bien que non abordé directement dans l’enquête, l’était néanmoins quand on demandait aux personnes interrogées de classer, à partir d’une liste qui leur était soumise2, les trois risques qu’ils estimaient les plus préoccupants. Lorsque l’on en examine les résultats, on constate que le risque lié à la centrale nucléaire de Gravelines est bien présent dans les esprits. Alors qu’on n’avait évoqué jusque-là, à travers les questions posées, que les problèmes de qualité de l’air et de risque de l’industrie « classique », 57 % citent le risque nucléaire comme celui qui les inquiètent le plus, 17 % le citent comme le deuxième ou le troisième et seuls 26 % ne le citent pas parmi les trois. Rarement évoqué lors des conversations qui précédaient ou suivaient le passage du questionnaire, ne faisant plus depuis longtemps l’objet d’une contestation active sur le territoire, le nucléaire apparaît néanmoins comme la source d’une inquiétude latente. Même si elle est facilement oubliée au quotidien parce que ne produisant ni fumée noire, ni suie, ni poussières, la centrale nucléaire et ses six réacteurs occupent une place non négligeable dans la représentation que la population du Dunkerquois a de son environnement.

    Identité sociale et perception des risques et nuisances industriels

    6Dans l’enquête menée dans l’agglomération dunkerquoise, un certain nombre de questions a été construit pour tester l’influence respective des facteurs sociodémographiques (âge, genre, PCS, niveau de revenu du ménage, fait d’avoir ou pas des enfants, etc.) et de ceux liés au contexte local (par exemple le fait d’avoir ou pas travaillé dans un des sites industriels) sur la perception habitante des risques industriels et de la qualité de l’air.

    7De manière générale, on peut dire que les facteurs sociodémographiques n’influent pas de manière massive sur la perception habitante de l’environnement industriel et de ses nuisances et dangers. Ainsi, le genre et l’âge n’engendrent aucune différence significative dans l’appréciation de la qualité de l’air ou de la gêne subie quand celle-ci est mauvaise. Il en est de même pour l’inquiétude face aux risques industriels et nucléaires. Les trois facteurs les plus explicatifs sont en fait : le revenu du ménage (recodé en trois classes : moins de 1 000 euros, de 1 000 à 3 000 euros et plus de 3 000 euros), le fait d’être actif occupé (à plein temps ou à temps partiel) ou au contraire de ne pas avoir d’emploi (que l’on soit au foyer, au chômage, invalide…) et la catégorie socioprofessionnelle. Ce dernier facteur n’étant influent que pour l’appréciation de la qualité de l’air et du risque nucléaire, pas pour le risque industriel.

    8Ces résultats montrant une influence plutôt mesurée des facteurs sociodémographiques sont en désaccord avec ceux de bon nombre d’études sur la question de la perception des risques. Ainsi ne recoupent-ils pas certains travaux qui ont montré que les femmes sont en général plus sensibles que les hommes aux menaces et dangers (Chauvin et Hermand, 2006). Pour ce qui est de l’influence de l’âge sur les relations au risque, nos résultats, qui ne font apparaître aucun écart vraiment significatif entre les générations, ne sont ni en accord ni en rupture avec ce que dit la littérature scientifique, puisqu’il n’existe pas en son sein de véritable consensus sur le sujet. En effet, si certaines études ont montré une plus faible perception des risques chez les jeunes, d’autres ont mis en avant la liaison contraire, d’autres encore une absence de corrélation.

    9De manière générale, dans les travaux sur la perception des risques, les variations s’expliquant par des facteurs sociaux autres que le genre de la personne sont souvent plutôt faibles. Bruno Chauvin, Danièle Hermand et Étienne Mullet (2007), qui ont expérimentalement essayé de voir lesquels des deux types de facteurs, sociodémographiques et de personnalité, se révèlent les plus explicatifs pour la variation de la perception de différents types de risques, concluent que ce sont plutôt les seconds. Les trois psychologues ont interrogé un échantillon constitué de 795 personnes abordées dans la rue (à Nantes) et volontaires pour répondre à un questionnaire. Celui-ci était constitué de questions visant à établir les principaux traits de personnalité des répondants et à recueillir leur appréciation sur vingt-quatre risques, répartis dans huit grandes catégories3. Si l’on examine les deux premiers domaines, c’est-à-dire la production d’énergie et l’utilisation de produits polluants – les plus en adéquation avec l’objet de notre enquête dans l’agglomération de Dunkerque –, les résultats de l’enquête de Chauvin et al. montrent une influence plutôt faible des facteurs sociodémographiques sur la perception des individus. Ainsi, en ce qui concerne les risques liés à la production d’énergie, le seul facteur de cette nature à introduire une différenciation visible est le genre. Encore est-il, pour plusieurs des risques appartenant à cette catégorie, devancé par deux variables relevant du domaine psychologique : la capacité de l’individu à se montrer plus ou moins créatif et celle à se montrer plus ou moins modéré. Pour ce qui est des risques liés à l’utilisation de produits polluants, l’âge, le genre et le niveau d’éducation n’ont pas d’incidence sur la perception, les plus fortes corrélations observées étant là encore des traits de personnalité repérés chez certains répondants par le questionnaire : la tranquillité, la rationalité et l’imagination.

    Une perception de la pollution atmosphérique différenciée

    10Dans l’enquête faite dans le Dunkerquois, la perception de la qualité de l’air est ce qui est le plus influencé par les variables sociodémographiques. Ainsi en est-il du fait d’avoir ou pas des enfants de moins de seize ans. Les hommes et les femmes interrogées qui sont dans ce cas ont répondu un peu plus que les autres que la qualité était plutôt mauvaise (63 % contre 54 %) ou très mauvaise (21 % contre 19 %). On peut voir là une préoccupation assez normale chez des parents pour le bien-être et la santé de leurs enfants. Notons néanmoins que cette préoccupation n’a pas d’incidence sur la gêne ressentie par la mauvaise qualité de l’air, autre question posée et qui n’a pas produit de différences significatives entre les deux sous-populations des individus ayant des enfants et des individus n’en ayant pas.

    Fig. 24. Perception de la qualité de l’air selon les caractéristiques socio-démographiques.

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    Q.34 : En général, comment trouvez-vous la qualité de l’air dans le Dunkerquois ?1. Très bonne ; 2. Plutôt bonne ; 3. Plutôt mauvaise ; 4. Très mauvaise ; 5. Ne sait pas ; Ne se prononce pas / sans réponse ; 7. Partout pareil. La réponse 1, très peu choisie, a été regroupée avec la réponse 2. Les réponses 5, 6 et 7, très peu nombreuses, ont été éliminées. *PCS : 1– Agriculteur, entrepreneur et commerçant ; 2– Cadre et profession intermédiaire ; 3– Employé ; 4– Inactif hors retraité ; 5– Ouvrier.

    11La profession exercée (ou l’ancienne profession pour les retraités) influence de manière un peu plus sensible l’appréciation de la qualité de l’air : ce sont les ouvriers qui se montrent les moins sévères, puisqu’ils sont 32 % à l’estimer plutôt bonne ou très bonne, contre 28 % pour les employés, 18 % pour les cadres et membres des professions intermédiaires et 12 % pour les commerçants, chefs d’entreprise et agriculteurs. Notons que ce ne sont pas, comme la symétrie le voudrait, celles et ceux qui appartiennent à cette dernière catégorie qui choisissent le plus la réponse « très mauvaise » pour qualifier la qualité de l’air (seuls 19 % le font), mais les cadres et membres des professions intermédiaires ainsi que les employés. Ces deux groupes optent à 26 % pour cette modalité, se prononçant plus rarement que les autres pour celle, intermédiaire, de « plutôt mauvaise » (46 % contre 58 %).

    12Ces différences d’appréciation de la qualité de l’air entre catégories sociales se retrouvent un peu plus marquées lorsque le facteur pris en compte est le niveau de revenu des ménages. Il existe en effet une nette différence entre les personnes à revenu faible (moins de 1 000 euros), qui sont 41 % à être indulgents, et celles à revenu moyen (entre 1 000 et 3 000 euros) et celles à revenu plus élevé (plus de 3 000 euros), qui sont respectivement 25 % et 13 % à avoir cette opinion. Par ailleurs les actifs occupés, quels que soient leur PCS et leur niveau de revenu, sont moins enclins que les autres à estimer la qualité de l’air bonne ou plutôt bonne (17 % contre 30 %).

    13Au total, il est donc plus fréquent d’estimer acceptable la qualité de l’air si l’on possède un des quatre traits suivants : ne pas avoir d’enfant de moins de 16 ans présent au domicile, disposer d’un revenu faible, exercer une profession d’ouvrier, être soit inactif (retraité, invalide, au foyer, etc.) soit actif sans emploi. Les cadres supérieurs en emploi et pères ou mères de famille sont ceux qui se montrent les plus sévères dans leur estimation de la qualité de l’air à Dunkerque.

    Des populations modestes moins inquiètes envers le risque industriel

    14Les facteurs sociodémographiques influençant la perception du risque industriel sont moins nombreux que pour la pollution atmosphérique : seul le revenu et le fait d’être actif ou pas introduisent des différences suffisantes pour, qu’après test du Khi-deux, elles puissent être jugées significatives et donc commentées.

    15L’inquiétude est moins forte pour les individus dont le foyer bénéficie d’un revenu faible (moins de 1 000 euros). Ainsi, s’ils se prononcent dans une proportion très proche de celle du reste de la population sur la modalité « très exposés » (33 % contre 32 %), ils sont beaucoup moins nombreux à se dire « plutôt exposés » (29 % contre 43 %). Fort logiquement, le sentiment de ne pas être du tout exposé est beaucoup plus fréquent chez eux (16 %) que dans les catégories à revenu moyen (4 %) et à revenu élevé (7 %). Ces résultats sont en opposition avec ceux des quelques études qui ont testé l’influence du revenu sur la perception des risques et qui montrent que plus l’on occupe une position économique et sociale basse4, plus on a tendance à percevoir le risque technologique avec force (Chauvin et Hermand, 2006).

    16La seconde modalité pour laquelle il existe une différence en termes de sentiment d’exposition au risque est le fait d’avoir un travail ou pas. Les actifs occupés se sentent globalement plus exposés que les actifs non occupés et que les inactifs (hors scolaires et étudiants), puisque les premiers sont 37 % à se sentir « très exposés » et 44 % « plutôt exposés », contre 32 % et 36 % pour les seconds. Les étudiants et les scolaires (seuls ceux de plus de 16 ans ont été interrogés) ont quant à eux un profil d’inquiétude un peu intermédiaire entre les deux, avec la particularité d’opter pour les modalités médianes (« peu exposé » et « plutôt exposé ») et de délaisser les modalités très marquées (« pas du tout exposé » et « très exposé »). C’est un peu comme si, du fait de leur jeune âge, ils ne s’étaient pas encore formés une opinion bien précise sur la question, et que les conséquences possibles de leur exposition étaient encore trop lointaines, trop abstraites pour qu’ils s’en préoccupassent déjà.

    17Les autres caractéristiques sociales comme le genre, l’âge ou le niveau de diplôme ne donnant pas de différences significatives, on peut alors dire que l’individu qui craint le plus l’accident industriel est celui qui dispose d’un revenu élevé et qui a une activité professionnelle, même si celle-ci est à temps partiel. Ce qui se révèle une fois encore en opposition avec bien des études menées ailleurs, mais en grande conformité avec ce que nous avons vu plus haut concernant l’appréciation, à Dunkerque, de la qualité de l’air respiré : le fait d’être à l’écart du monde du travail et de percevoir un revenu faible prédispose à moins s’inquiéter pour l’ensemble des nuisances et dangers liés à l’environnement industriel.

    18Un risque ou un inconvénient ne s’appréciant jamais seul, il est donc nécessaire, pour comprendre l’hostilité ou au contraire la tolérance dont les individus font preuve à son égard, de le confronter avec d’autres qu’ils subissent également, ainsi qu’avec les diverses aménités dont il constitue souvent le revers (Flanquart, 2016). Ainsi, on peut émettre l’hypothèse que cette euphémisation des menaces et dangers liés à la présence de l’industrie chez les catégories les plus fragiles du territoire est le résultat de leur focalisation plus forte que dans le reste de la population sur les problèmes liés à l’emploi et à la vie économique. La crainte du chômage et l’inquiétude sur l’équilibre du budget domestique qui les habitent en permanence suffisent à expliquer la relégation des risques industriels et de la pollution atmosphérique au second plan de leurs préoccupations.

    Fig. 25. Sentiment d’exposition au risque industriel selon le revenu et l’activité.

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    Q.94 : Par rapport au risque industriel, pensez-vous être… 1. Très exposé ; 2. Plutôt exposé ; 3. Peu exposé ; 4. Pas du tout exposé ; 5. Ne sait pas ; 6. Ne se prononce pas / sans réponse.

    Le risque nucléaire moins craint par les individus à fort niveau d’instruction

    19Pour l’appréciation du risque nucléaire, dans ce territoire où se dressent de manière bien visible les silos abritant chacun un des six réacteurs de la plus grosse centrale atomique de l’Europe de l’ouest, seuls l’identité professionnelle (appréhendée à travers les PCS recodées en quatre catégories) et le niveau de revenu se révèlent explicatifs.

    20À la différence de ce qui se passe pour l’appréciation de la qualité de l’air et des dangers de l’industrie « classique », les habitants de l’agglomération dunkerquoise qui se déclarent les plus inquiets vis-à-vis du risque lié à l’utilisation de l’atome ne sont pas les mieux insérés professionnellement et économiquement. Ils sont plutôt membres d’un foyer dont le revenu peut être considéré comme moyen (entre 1 000 et 3 000 euros) : 63 % d’entre eux citent le nucléaire en premier quand ils sont interrogés sur les trois principaux risques technologiques auxquels ils sont confrontés, alors qu’ils ne sont que 50 % à le faire chez ceux appartenant à des ménages à revenu faible et 49 % chez ceux appartenant à des ménages à revenu élevé. Par ailleurs, moins du quart des personnes à revenu moyen, citent le risque nucléaire parmi les trois, alors qu’elles sont à peu près le tiers dans le reste de la population. Si maintenant on regarde ce qu’il en est lorsque l’on croise la perception du risque nucléaire avec l’appartenance aux catégories socioprofessionnelles, on constate que, fort logiquement, ce sont les cadres supérieurs, les membres des professions intellectuelles supérieures et ceux des professions intermédiaires qui se montrent les moins inquiets : s’ils sont 45 % à le citer en premier, cela constitue néanmoins un pourcentage de quinze points inférieur à celui constaté chez les ouvriers, les employés et les inactifs (hors retraités), qui font ce choix pour plus de 60 % d’entre eux.

    21Cette fois, contrairement à ce que nous avons constaté pour le risque industriel, notre résultat recoupe assez bien les conclusions des travaux menés par ailleurs, qui montrent que plus le niveau d’instruction de la personne interrogée est faible, plus elle a tendance à exprimer une crainte vis-à-vis des risques, surtout s’ils sont technologiques (Chauvin et Hermand, 2006). C’est par exemple le cas de l’étude de Julian Chuk-Ling Lai et Julia Tao (2006) portant sur la perception de vingt-cinq risques différents par les Chinois de Hong Kong, qui fait apparaître que les personnes instruites craignent généralement moins les risques que la moyenne de leurs concitoyens, les risques liés à la présence de centrales nucléaires ne faisant pas exception à la règle. Du moins est-ce vrai pour la dimension locale des risques, pas pour leur effet au niveau de la planète entière : plus sereins que la moyenne par rapport à leur exposition personnelle, les Hongkongais ayant fait de longues études se révèlent en revanche aussi pessimistes que les autres au niveau global. Cette appréhension différenciée du risque nucléaire pour soi et ses proches d’un côté et pour l’ensemble de l’humanité de l’autre, à première vue contradictoire, peut s’expliquer de deux façons différentes et complémentaires. D’abord, on peut voir ici l’expression d’un certain biais d’optimisme, qui fait qu’en général on se sent personnellement moins exposé aux risques que les autres. Néanmoins, cette explication ne peut suffire, puisqu’il s’agit ici d’un risque entièrement subi (celui d’accident nucléaire) et non d’un risque sur lequel on peut agir, au moins en partie (comme celui d’accident de la route ou de contamination par certains microbes ou virus), et que l’on sait que le biais d’optimisme caractérise plus le second type que le premier (Flanquart, 2016 ; Peretti-Watel, 2000). La seconde explication résiderait dans le sentiment général que les individus à fort niveau d’instruction et bien insérés économiquement et socialement ont de maîtriser leur vie et leur environnement quotidien. Cela expliquerait, à Dunkerque, à Hong Kong ou ailleurs, leur relative sérénité face au risque nucléaire ; par ailleurs contrôlé par des personnes de leur catégorie sociale, et donc qui leur ressemblent. Mais ils perdraient cette sérénité en quittant mentalement le domaine de leur environnement proche en temps et en distance pour se projeter dans un avenir plus lointain et à l’échelle de l’humanité toute entière. Le halo de sécurité ressentie qui entoure leur vie présente et leur espace personnel survivrait assez mal à cette projection dans le futur et dans un espace correspondant à la planète tout entière. La confiance et la relative sérénité qui les imprègnent feraient place au doute et à une certaine inquiétude.

    Fig. 26. Sentiment d’exposition au risque nucléaire selon le revenu et la PCS.

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    Q.95 : Par rapport au risque industriel, qu’est-ce qui vous préoccupe le plus ? (1 à 3 réponses ordonnées)1. Un accident lié au transport de matières dangereuses ; 2. Un accident nucléaire ; 3. Une explosion autre que nucléaire ; 4. Une contamination de l’eau par un produit toxique ; 5. Une contamination de l’air par un gaz toxique ; 6. Une contamination par un virus, un microbe, une bactérie ; 7. Une marée noire ; 8. Autre (aller à la question Q.96) ; 9. Ne sait pas ; 10. Ne se prononce pas / sans réponse. *PCS : 1– Agriculteur, entrepreneur et commerçant ; 2– Cadre et profession intermédiaire ; 3– Employé ; 4– Inactif hors retraité ; 5– Ouvrier.

    Distance aux industries et perception des risques et nuisances industriels

    22Si la structure complexe des tableaux de données ne permet pas d’apporter une vue d’ensemble des phénomènes étudiés, nous avons cherché à identifier les possibles interactions entre les différentes réponses obtenues afin de rechercher les grandes tendances qui se dégagent de nos données. Par des analyses des correspondances multiples (ACM), nous avons d’abord cherché à approfondir certains des résultats obtenus par la méthode des tris croisés, et tenté de définir des types d’individus plus sensibles à la pollution atmosphérique et à la question du risque industriel. Puis, les résultats ont été intégrés dans un Système d’Information Géographique (SIG) pour être cartographiés et analysés, afin de vérifier si la perception des risques et des nuisances industrielles est influencée par la distance aux industries.

    Analyses multivariées descriptives

    23Pour affiner l’analyse d’influence des variables sociodémographiques sur la perception habitante de la pollution atmosphérique et des dangers de l’industrie, nous avons eu recours à l’analyse factorielle des correspondances multiples (ACM). Cette méthode permet de vérifier s’il se manifeste ou non des liaisons entre les réponses formulées par les personnes interrogées. En outre, elle vise à déterminer s’il existe un facteur ou des facteurs d’échelle qui sont susceptibles de nous servir d’indice de mesure de la perception (variable composite synthétisant l’information), voire de réaliser une typologie de la population étudiée. Afin de caractériser les populations dans les espaces factoriels pertinents au regard des thèmes étudiés, les variables sociodémographiques retenues sont les suivantes : le genre (2 modalités), l’âge (3 modalités), les PCS (5 modalités), le niveau de revenu (6 modalités) et le niveau d’études (5 modalités).

    Une pollution de l’air peu perçue par les jeunes, les inactifs et les personnes à faible revenu

    24Dans l’ACM sur la perception de la pollution de l’air, sept questions (variables actives) ont été associées aux variables sociodémographiques (variables illustratives) pour aider à interpréter la signification des axes factoriels. La représentation graphique du résultat de l’ACM est donnée par la Fig. 27.

    Fig. 27. Analyse factorielle des variables de perception de la pollution de l’air.

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    25Le premier axe factoriel F1 se démarque nettement des suivants et représente plus de 33 % de l’inertie totale, c’est-à-dire la somme des valeurs propres des facteurs qui la décomposent. On note ainsi que F1 est plutôt déterminé par les variables telles que la fréquence de perception de la pollution de l’air, la gêne ressentie par la pollution de l’air et la qualité perçue de l’air, dont la somme des contributions représente plus de la moitié de la contribution totale. Par ailleurs, on observe sur cet axe un gradient qui oppose les personnes se sentant gênées par la pollution de l’air (valeurs négatives extrêmes) à celles qui ne s’en préoccupent pas (valeurs positives extrêmes)5. Ceci nous permet, à partir de l’examen des valeurs test des variables illustratives de l’ACM [Fig. 28], d’affirmer qu’il existe des liens significatifs entre certaines caractéristiques sociodémographiques des personnes interrogées et la perception de la pollution de l’air, confortant ainsi les commentaires effectués à partir des tris croisés. En effet, certaines variables telles que l’âge, le niveau de revenu ou le fait d’occuper un emploi influencent significativement la perception de la pollution de l’air. Ainsi, les jeunes de 18 à 30 ans, les personnes dont les revenus mensuels sont inférieurs à 1 000 euros ainsi que les personnes inactives forment un profil d’individus peu ou pas préoccupés par la pollution de l’air.

    Fig. 28. Valeurs test des variables illustratives sur l’axe factoriel F1.

    Modalitésp-valeur
    Sexe féminin−0,369
    Sexe masculin0,369
    18-30 ans2,178
    31-50 ans−1,992
    51 ans et +0,045
    Classes moyennes−1,168
    Classes populaires-0,481
    Classes supérieures−1,418
    Inactifs2,303
    Retraités0,099
    Revenu [1001-2000€]−0,643
    Revenu [2001-3000€]−0,438
    Revenu [3001-4000€]0,115
    Revenu [4001-7000€]−1,504
    Revenu < 1 000 €2,589
    Revenu > 7 000 €−0,603
    Revenu manquant0,280
    <ou=CEP1,247
    BEPC-CAP-BEP0,938
    Bac−1,395
    Bac+2−0,378
    Bac+3 et plus−0,666
    Manquant−0,297

    N.B. : Les valeurs affichées en gras sont significatives au seuil de 5 %.

    26Étant donné la faible contribution du second axe (moins de 19 %), seul le score factoriel de F1 sera retenu pour identifier d’éventuelles structures spatiales, voire une dépendance avec la localisation ou la densité des principales industries dunkerquoises (cf. infra).

    Un risque industriel peu perçu par les personnes à faible revenu et les inactifs

    27Dans cette ACM, les questions portant sur la perception du risque industriel ont été associées aux mêmes variables sociodémographiques précédentes. Ces questions, au nombre de quatre, portaient sur le sentiment d’exposition aux risques industriels, sur l’efficacité perçue des mesures de prévention, sur le souvenir d’accidents industriels survenus à Dunkerque et dans les communes voisines, ainsi que sur la manière dont les habitants perçoivent l’environnement industriel de l’agglomération dunkerquoise. Dans ce groupe de questions, deux facteurs se démarquent nettement et résument plus de 70 % de l’information contenue dans les données. Au-delà, les valeurs propres diminuent de façon importante (moins de 6 % pour l’axe F3) et les corrélations des variables avec les axes factoriels sont très réduites. Nous ne prendrons donc en considération que les deux premiers axes factoriels (valeurs propres de F1 = 43,56 % et de F2 = 26,55 %) représentés sur la Fig. 29.

    Fig. 29. Analyse factorielle des variables de perception du risque industriel.

    Image

    28Alors que l’axe factoriel F2 peut être interprété comme un axe traduisant l’indécision des personnes interrogées, le premier axe factoriel F1, plus significatif, peut se définir par un ensemble de points-modalités organisés autour du sentiment d’exposition et de la confiance accordée aux industriels dans la prévention des accidents6. L’axe F1 oppose les personnes inquiètes et jugeant les dispositifs de prévention prévus par les industriels comme très insuffisants (valeurs négatives extrêmes) à celles qui ne se sentent pas menacées et accordent volontiers leur confiance aux industriels (valeurs positives extrêmes). L’examen des variables sociodémographiques associées aux variables de perception du risque industriel révèle des liens significatifs entre certaines catégories de la population et les perceptions qui en découlent [Fig. 30]. Ainsi, les personnes sans diplôme (ou possédant au mieux le certificat d’études primaires) ou un salaire inférieur à 1 000 euros n’ont pas le sentiment d’être exposées à des accidents industriels et font confiance aux industriels pour prévenir le risque. Les populations appartenant aux catégories populaires (les ouvriers par exemple) dont le revenu mensuel est compris entre 1 000 et 2 000 euros se sentent, quant à elles, exposées à des risques industriels majeurs liés à la présence d’installations chimiques et pensent que les mesures de prévention prises par les industriels sont insuffisantes. Paradoxalement, la variable d’âge ne semble pas exercer d’influence sur la perception des risques industriels, alors qu’elle joue pour celle des nuisances industrielles.

    Fig. 30. Valeurs test des variables illustratives sur les axes factoriels F1 et F2.

    Modalitésp-valeur
    F1F2
    Sexe féminin0,9841,638
    Sexe masculin−0,984−1,638
    18-30 ans0,694−1,390
    31-50 ans−0,977−1,299
    51 ans et +0,3562,519
    Classes moyennes−0,968−0,405
    Classes populaires−2,1020,760
    Classes supérieures0,6660,052
    Inactifs1,493−0,267
    Retraités1,060−0,299
    Revenu [1001-2000€]−2,279−0,710
    Revenu [2001-3000€]−1,666−2,319
    Revenu [3001-4000€]1,1600,544
    Revenu [4001-7000€]0,179−1,324
    Revenu < 1 000 €2,8411,832
    Revenu > 7 000 €−1,862−0,098
    Revenu manquant1,7933,136
    < ou = CEP2,6732,626
    BEPC-CAP-BEP−1,551−0,020
    Bac−1,194−1,362
    Bac+20,677−0,809
    Bac+3 et plus−0,255−0,705
    Diplôme manquant−1,2120,538

    N.B. : Les valeurs affichées en gras sont significatives au seuil de 5 %.

    29La démarche d’identification de structures spatiales est la même que celle servant à l’analyse de la perception de la pollution de l’air, à la différence qu’ici les axes factoriels F1 et F2 seront tous deux retenus pour l’analyse spatiale.

    Un risque nucléaire que l’on ne peut étudier par ACM

    30Contrairement aux deux précédents thèmes étudiés, nous n’avons pas réalisé d’ACM pour le risque nucléaire en raison du nombre insuffisant de questions portant sur ce thème. En effet, seule une question aborde – et de manière indirecte – le risque nucléaire : « Par rapport au risque industriel, qu’est-ce qui vous préoccupe le plus ? ». Plusieurs réponses ordonnées (trois au maximum) étaient possibles parmi une liste de proposition dans laquelle figurait l’accident nucléaire (cf. supra). Pour les besoins de l’analyse, nous avons procédé à un recodage des réponses en quatre classes selon le classement suivant : classe 3 (accident nucléaire cité en premier) à classe 0 (accident nucléaire non cité). Ces classes seront donc reprises directement pour la cartographie, sans passer par une analyse multivariée.

    Méthode d’analyse spatiale

    31L’ensemble des personnes enquêtées ont été géocodées à l’adresse dans un SIG en vue de procéder aux analyses spatiales. Après avoir écarté les zones de faible densité de points (moins de trois enquêtés dans la zone), des mesures des interactions spatiales au niveau global puis local ont été effectuées à partir des variables composites issues des ACM, et ce, pour chacun des thèmes étudiés (à l’exception du risque nucléaire). Dans un premier temps, les tests d’autocorrélation spatiale (Indice global I de Moran et Indice général G de Getis et Ord) nous ont permis de nous assurer de l’intérêt de prendre en compte les effets spatiaux dans notre analyse. Ainsi, les distances auxquelles les processus qui favorisent l’agrégation spatiale sont les plus prononcés ont été identifiées, permettant de sélectionner celle qui est la plus appropriée pour examiner les agrégats de valeurs élevées ou de valeurs faibles [Fig. 31]. On observe alors que l’agrégation est la plus marquée à une distance de 1 200 m pour le risque industriel et la pollution de l’air et de 1 450 m pour le risque nucléaire.

    Fig. 31. Tests d’autocorrélation spatiale globale pour chacune des distances.

    Image

    32Dans un second temps, le calcul de l’indicateur local d’arrangement spatial (LISA) Gi* de Getis et Ord nous a permis de prendre en compte la valeur de chaque point avec l’ensemble de ses voisins les plus proches dans un semis de point hétérogène de même densité. La distance d’acceptation des points voisins (nombre de voisins considérés comme proches) a été définie à partir de l’échelle d’agrégation la plus prononcée observée à l’aide des analyses globales effectuées préalablement (cf. supra). À partir des scores obtenus, les agrégats spatiaux statistiquement significatifs (au seuil alpha de 0,05) de valeurs élevées (score Z supérieur à 1,96) et de valeurs faibles (score Z inférieur à −1,96) peuvent être visualisés sous forme cartographique pour chacun des thèmes étudiés (pollution de l’air, risque industriel, risque nucléaire). La couleur rouge indique que les populations sont significativement préoccupées par les nuisances et les risques industriels tandis que la couleur bleue évoque le contraire.

    Spatialisation des données

    Une pollution de l’air perçue essentiellement par les riverains des usines

    33Concernant la pollution de l’air, la Fig. 32 met en évidence des agrégats de valeurs faibles (score Z inférieur à −1,96) à proximité des industries, ce qui signifie que, comme l’on pouvait s’y attendre, les populations habitant près des industries sont davantage préoccupées par la pollution de l’air que celles qui résident à une distance plus élevée. On observe un gradient qui décroit à mesure que l’on s’éloigne des principales industries polluantes du territoire. À l’inverse, les populations qui résident dans les communes situées en périphérie de l’agglomération dunkerquoise ne se préoccupent que peu de la pollution de l’air. C’est le cas des habitants de Bourbourg, de Cappelle-la-Grande et des communes balnéaires de l’est de l’agglomération.

    Fig. 32. Préoccupation de la pollution de l’air.

    Image

    Un risque industriel lui aussi surtout perçu par les riverains des usines

    34À l’exemple de la pollution de l’air, on constate que les habitants de l’agglomération dunkerquoise perçoivent de manière différente les risques industriels en fonction de leur localisation géographique [Fig. 33]. Plus ces derniers habitent près des industries, plus ils les considèrent comme des sources potentielles de danger. C’est le contraire pour ceux qui en sont éloignés. On remarque en effet que les agrégats de valeurs faibles (score Z inférieur à −1,96) se concentrent majoritairement dans les quartiers ou les communes (Saint-Pol-sur-Mer, Fort-Mardyck, Grande-Synthe) qui jouxtent les grands complexes sidérurgiques et pétrochimiques. Cette polarisation des agrégats traduit une forte préoccupation dans ces secteurs de l’agglomération dunkerquoise. Cette hétérogénéité spatiale plaide en faveur de l’importance du lieu de résidence comme facteur d’explication des différences de perception des risques industriels.

    Fig. 33. Préoccupation du risque industriel.

    Image

    Un risque nucléaire surtout craint par les riverains de la centrale

    35La Fig. 34, portant sur la préoccupation du risque nucléaire, appelle deux remarques principales. D’une part, on observe que les populations les plus préoccupées par le risque nucléaire sont surtout celles qui habitent à proximité de la centrale nucléaire de Gravelines. À l’opposé, les populations situées à l’est de l’agglomération, en particulier à Bray-Dunes, se sentent peu concernées par le risque nucléaire, bien que la distance linéaire reste faible (trente kilomètres environ). D’autre part, on remarque que les populations riveraines des usines industrielles ne se préoccupent pas du risque nucléaire alors qu’elles considèrent les accidents industriels et la pollution de l’air comme des sources majeures d’inquiétudes. Cette différence de traitement entre les risques peut en partie s’expliquer par la distance qui sépare les zones résidentielles des sources potentielles de danger. Parce que plus éloignée que les sites industriels classés Seveso, la centrale nucléaire est alors considérée comme moins menaçante que ces derniers. Ce processus de distanciation ou de mise à l’écart du risque nucléaire a déjà été observé par plusieurs auteurs dans la littérature scientifique.

    Fig. 34. Préoccupation du risque nucléaire.

    Image

    Conclusion

    36De façon générale, les résultats obtenus à partir de l’enquête menée en 2008 montrent que les habitants de l’agglomération dunkerquoise sont très sensibles à la question de la qualité de l’air et à la problématique des risques industriels et nucléaires. Les habitants ont le sentiment de vivre au quotidien dans des conditions potentiellement dangereuses, qu’il s’agisse de respirer un air pollué ou de vivre à proximité de sites classés Seveso ou d’une centrale nucléaire qui, plus est, la plus grande d’Europe de l’Ouest. Ces craintes sont d’autant plus importantes que les habitants doutent de l’efficacité des mesures de protection que mettent en œuvre les autorités. Si les facteurs sociodémographiques ont un impact relativement limité sur la perception habitante des risques et des nuisances industriels, l’influence du lieu de résidence se révèle, quant à elle, plus décisive. En effet, l’inquiétude augmente à mesure que la distance entre le lieu de résidence et les installations industrielles diminue. En d’autres termes, plus les populations résident près de ces installations, plus le risque perçu est fort. Or, à Dunkerque, les quartiers où l’on se préoccupe le plus de la pollution de l’air ou de la survenue d’un accident industriel sont aussi ceux qui sont les plus défavorisés socialement. Ce cas suggère combien, en matière de prévention, il est difficile d’apprécier la part respective des facteurs sociaux et géographiques dans la perception des risques et des nuisances de l’industrie par les populations.

    Notes de bas de page

    1 Iratxe Calvo-Mendieta, Hervé Flanquart, Séverine Frère, Anne-Peggy Hellequin, Frédéric Gonthier et Antoine Le Blanc.

    2 Les différentes modalités étaient les suivantes : 1. Un accident lié au transport de matières dangereuses, 2. Un accident nucléaire, 3. Une explosion autre que nucléaire, 4. Une contamination de l’eau par un produit toxique, 5. Une contamination de l’air par un produit toxique, 6. Une contamination par un virus, un microbe, une bactérie, 7. Une marée noire, 8. Autre, à préciser.

    3 Ceux liés à la production d’énergie, à l’utilisation de produits polluants, aux pratiques sexuelles et à la consommation de marijuana, à l’utilisation individuelle et collective d’armes, à certaines pratiques domestiques, à d’autres externes au foyer, à des soins hospitaliers et à la consommation de psychotropes.

    4 Notons que, comme l’expliquent Bruno Chauvin et Danièle Hermand (2006), l’effet du niveau de revenu sur la perception des risques a été moins étudié que celui du niveau d’instruction et celui de l’appartenance aux catégories socioprofessionnelles, avec lequel on l’a souvent confondu.

    5 Ce gradient, remarquable par la forme en parabole du nuage de points-modalités, met en évidence un effet Guttman provenant vraisemblablement de l’étude de plusieurs variables ordinales.

    6 Comme dans le cas de la pollution de l’air, un même effet Guttman est observé sur cet axe, toujours imputable à la présence de variables ordinales.

    Auteurs

    • Hervé Flanquart
    • Christelle Méha
    • Philippe Chagnon
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    1 Iratxe Calvo-Mendieta, Hervé Flanquart, Séverine Frère, Anne-Peggy Hellequin, Frédéric Gonthier et Antoine Le Blanc.

    2 Les différentes modalités étaient les suivantes : 1. Un accident lié au transport de matières dangereuses, 2. Un accident nucléaire, 3. Une explosion autre que nucléaire, 4. Une contamination de l’eau par un produit toxique, 5. Une contamination de l’air par un produit toxique, 6. Une contamination par un virus, un microbe, une bactérie, 7. Une marée noire, 8. Autre, à préciser.

    3 Ceux liés à la production d’énergie, à l’utilisation de produits polluants, aux pratiques sexuelles et à la consommation de marijuana, à l’utilisation individuelle et collective d’armes, à certaines pratiques domestiques, à d’autres externes au foyer, à des soins hospitaliers et à la consommation de psychotropes.

    4 Notons que, comme l’expliquent Bruno Chauvin et Danièle Hermand (2006), l’effet du niveau de revenu sur la perception des risques a été moins étudié que celui du niveau d’instruction et celui de l’appartenance aux catégories socioprofessionnelles, avec lequel on l’a souvent confondu.

    5 Ce gradient, remarquable par la forme en parabole du nuage de points-modalités, met en évidence un effet Guttman provenant vraisemblablement de l’étude de plusieurs variables ordinales.

    6 Comme dans le cas de la pollution de l’air, un même effet Guttman est observé sur cet axe, toujours imputable à la présence de variables ordinales.

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    Ce livre est cité par

    • Raicu, Serban. Rosca, Eugen. Costescu, Dorinela. (2019) Resilience of Urban Technical Networks. Entropy, 21. DOI: 10.3390/e21090886
    • Martinais, Emmanuel. (2018) La prévention des risques industriels, frein ou moteur du développement économique ?. Développement durable et territoires. DOI: 10.4000/developpementdurable.12575

    Ce chapitre est cité par

    • Hellequin, Anne Peggy. Rican, Stéphane. (2024) Pour une démarche géographique en santé environnementale. Bulletin de l'Association de géographes français, Volume 101. DOI: 10.4000/13cvd

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    Flanquart, H., Méha, C., & Chagnon, P. (2017). Chapitre 4 – Percevoir les risques et les nuisances de l’industrie. In S. Frère & H. Flanquart (éds.), La ville et ses risques. Villeneuve d’Ascq: Presses universitaires du Septentrion. https://doi.org/10.4000/books.septentrion.13122
    Flanquart, Hervé, Christelle Méha, et Philippe Chagnon. « Chapitre 4 – Percevoir les risques et les nuisances de l’industrie ». In La ville et ses risques, édité par Séverine Frère et Hervé Flanquart. Villeneuve d’Ascq: Presses universitaires du Septentrion, 2017. doi:10.4000/books.septentrion.13122.
    Flanquart, Hervé, et al. « Chapitre 4 – Percevoir les risques et les nuisances de l’industrie ». La ville et ses risques, édité par Séverine Frère et Hervé Flanquart, Presses universitaires du Septentrion, 2017, https://doi.org/10.4000/books.septentrion.13122.

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    Format

    Frère, S., & Flanquart, H. (éds.). (2017). La ville et ses risques. Villeneuve d’Ascq: Presses universitaires du Septentrion. https://doi.org/10.4000/books.septentrion.13094
    Frère, Séverine, et Hervé Flanquart, éd. La ville et ses risques. Villeneuve d’Ascq: Presses universitaires du Septentrion, 2017. doi:10.4000/books.septentrion.13094.
    Frère, Séverine, et Hervé Flanquart, éditeurs. La ville et ses risques. Presses universitaires du Septentrion, 2017, https://doi.org/10.4000/books.septentrion.13094.
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