Du fait de changements environnementaux multifactoriels (pression anthropique, climat...), la répartition des vecteurs et des maladies qu'ils transmettent se modifie. La fièvre catarrhale ovine (FCO), arbovirose des ruminants s'étant récemment propagée dans le bassin méditerranéen, constitue un modèle pertinent pour étudier les conditions d'installation d'un vecteur exotique dans un nouvel environnement. Nous proposons ici d'utiliser la télédétection et l'analyse paysagère pour caractériser l'environnement favorable à la FCO et à son principal vecteur, Culicoides imicola, à une échelle locale, en Corse. Pour cela, l'environnement en lien avec les traits de vie du vecteur a été caractérisé au voisinage d'élevages sains ou infectés (approche maladie) et de sites de piégeages où le vecteur est présent ou absent (approche vecteur), en testant trois tailles de voisinage, à partir d'un modèle numérique de terrain, du réseau hydrographique et d'une image à haute résolution spatiale issue du satellite SPOT. La classification de l'image a permis de produire une carte d'occupation du sol à partir de laquelle des indicateurs paysagers reflétant la structure spatiale et la composition de la végétation ont été extraits. Les modèles liant environnement et présence/absence de la maladie ou du vecteur ont été validés en interne et en externe. Les résultats ont confirmé que les milieux favorables au vecteur et à la maladie pouvaient être caractérisés par des facteurs environnementaux autres que climatiques et ont mis en évidence l'importance des indicateurs paysagers aux trois échelles de voisinage. Ils ont montré que les milieux favorables présentaient une diversité et une fragmentation importante. La latitude, pouvant refléter la proximité à la Sardaigne, est également identifiée comme étant une variable liée au risque de présence du vecteur et de la maladie. La plupart des modèles ont présenté une capacité de discrimination élevée rendant possible leur utilisation à des fins de prédictions en Corse et sur d'autres territoires. Ils pourraient notamment servir à cibler les actions de surveillance sur le littoral continental français. Parmi les perspectives de travail, peuvent être envisagées l'application d'une démarche similaire sur les autres espèces de Culicoides impliqués dans la transmission de la FCO, l'intégration de paramètres climatiques, la recherche de nouveaux paramètres issus de données de télédétection et la conception de modèles dynamiques de capacité vectorielle.

Les moustiques sont sources de nuisances et vecteurs d'agents pathogènes majeurs pour l'homme et les animaux. Malgré l'existence de moyens de lutte, la maîtrise de leurs populations reste un enjeu contraint par une connaissance fine de leur dynamique dans l'espace et le temps. Cette thèse vise à identifier les facteurs biotiques et abiotiques qui affectent la dynamique spatio-temporelle de population de moustiques. Une approche intégrative de modélisation dynamique, couplée à l'utilisation d'un système d'information géographique (SIG), d'analyses statistiques et de données d'observation, m'a permis de représenter la dynamique de population de moustiques pour mieux la comprendre et identifier des moyens de lutte efficaces. Un modèle déterministe générique, piloté par le climat, représente le cycle de vie des moustiques sur plusieurs années. Ce modèle appliqué à des espèces d'Anopheles en zone rurale humide (Camargue, France) est cohérent avec les données entomologiques. Il est sensible aux variations de mortalité, développement, sex-ratio et nombre d'oeufs pondus. Il permet d'évaluer des stratégies de lutte ciblant un stade du cycle de vie et une période de l'année. Ayant démontré que la distribution des sites de ponte expliquait pour partie la structuration spatiale des populations, ce facteur et la recherche d'hôtes ont été retenus pour piloter le déplacement des adultes. Une composante spatiale a été intégrée au modèle via la représentation d'un paysage réel et les déplacements sur ce paysage. Les premiers résultats montrent que l'hétérogénéité du paysage et son évolution dans le temps influencent la répartition et l'abondance en moustiques.