« La moitié la plus pauvre du monde contribue à moins de 3% des données mondiales sur la qualité de l’eau », déplore l’ONU dans ce rapport qui évoque notamment « 4 500 mesures de la qualité des eaux des lacs » de la part de ces pays, sur un total de 250 000 mesures dans le monde.
Le manque de données et les « faibles niveaux de surveillance » engendrent des conséquences « D’ici à 2030, plus de la moitié de l’humanité vivra dans des pays qui ne disposent pas de données suffisantes pour éclairer les décisions de gestion liées à la lutte contre la sécheresse, les inondations, les impacts des effluents d’eaux usées et le ruissellement agricole », selon l’ONU.
L’analyse de l’évolution des écosystèmes aquatiques d’eau douce illustre ce besoin de données. Sur la période 2015-2019, dans 61% des pays, au moins un type d’écosystème d’eau douce était en état de dégradation, incluant les rivières, les lacs et les nappes. A données comparables, ce pourcentage chute à 31% sur la période 2017-2021, selon le rapport, une « tendance positive », soulignent ses auteurs, qui rappellent la mise en place en 2015 par les Nations unies d’objectifs de développement durable.
Mais si l’on tient compte de « l’introduction des données nouvellement disponibles sur la qualité de l’eau au cours des dernières périodes d’observation », cette proportion de pays aux écosystèmes dégradés s’établit à 50%, pointe l’ONU.
Dans la moitié des pays, donc, on déplore une diminution du débit des rivières et une diminution des eaux de surfaces, un accroissement de la pollution et une gestion de l’eau de moins bonne qualité, principalement dans des pays d’Afrique, d’Asie centrale et du Sud-Est.
Afin d’améliorer la connaissance de l’état des écosystèmes, les auteurs du rapport recommandent le développement de programmes de surveillance financés par les gouvernements sur un temps long, le recours à la population pour la collecte de données afin d’abonder ces programmes, ainsi qu’aux données d’observation par satellite et aux modélisations « pour aider à combler le manque de données ».
