Caractéristiques des produits d’estimation pluviométriques (satellites et in-situ) sur le bassin du bief

Pour confirmer les résultats obtenus à l’échelle du degré (en particulier en termes de distribution spatiale) la même analyse est réalisée sur le bassin du bief Ansongo-Niamey (Figure 2.

4). Aucune référence n’étant disponible à l’échelle du sous bassin, les produits sont simplement

comparés entre eux. La Figure 2. 9 présente les séries temporelles annuelles des cumuls, moyennes conditionnelles, jours pluvieux et extensions spatiales, pour chaque produit sur sa période de disponibilité. Le Tableau 2.3 regroupe les valeurs moyennes et écarts-types de ces variables, pour la période commune à l’ensemble des produits : 2003-2012. Les mêmes tendances inter-produits obtenues sur le degré carré de Niamey sont observables sur l’ensemble du sous bassin Ansongo- Niamey. Les produits satellites purs présentent les cumuls annuels les plus forts ; en premier lieu PERSIANN, suivi par CMORPH et 3B42RT dans une moindre mesure. Les produits in-situ et satellites post-ajustés présentent des cumuls très similaires. Les différences sont plus faibles qu’à l’échelle du degré carré de Niamey, sans doute par l’effet d’intégration. Mais encore une fois, une similarité des cumuls annuels n’indique pas une similarité des distributions des précipitations. KRIG, PERSIANN-CDR, RFE2, lissent les précipitations avec de nombreux jours pluvieux (plus de 60j), une forte extension spatiale (autour de 40% du domaine étudié), et des intensités et moyennes conditionnelles faibles (inférieures à 10mm.j-1_{). Non visible à l’échelle du degré carré, la forte}

extension spatiale reflète une forte corrélation spatiale des champs de pluie : si un pixel est pluvieux, il y a une grande probabilité que son voisin le soit, et avec une intensité proche. 3B42v7 et 3B42RT concentrent les évènements pluvieux temporellement (autour de 40j) et spatialement (entre 25 et 30% du domaine) amenant à de fortes intensités et moyennes conditionnelles (plus de 10mm.j-1_{). CPC}

correspond à une situation intermédiaire entre ces deux catégories de distribution des précipitations. Enfin, CMORPH et PERSIANN présentent des pluies moyennes conditionnelles moyennes à fortes (respectivement 12 et 15mm. j-1_{) et une extension spatiale et temporelle moyenne.}

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Figure 2. 9 : Séries temporelles annuelles des cumuls (a), moyennes conditionnelles journalières (b), jours pluvieux (c), extensions spatiales moyennes (d), des précipitations des différents produits pour le bassin du bief Ansongo-Niamey. Voir définitions p61.

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Tableau 2. 3 : Valeurs moyennes (et écarts types en italique) des cumuls, moyennes conditionnelles, jours pluvieux et extensions spatiales entre 2003 et 2012 pour le bassin du bief Ansongo-Niamey

Cumul _{(mm) conditionnelle (mm)} Moyenne _{pluvieux (j)} Jours _{spatiale (%)} Extension

KRIG 418 5,78 71 46 ± 47 ± 0,88 ± 6 ± 2,5 CPC 408 8,35 48 35,5 ± 68 ± 1,05 ± 3,5 ± 3 3B42v7 425 11 39 25,5 ± 66 ± 1,72 ± 7 ± 4 3B42RT 622 14,12 44 28 ± 76 ± 0,66 ± 4 ± 2 RFE2 448 7,28 60 38 ± 74 ± 0,75 ± 5 ± 3 CMORPH 668 12,54 52 33 ± 102 ± 1,22 ± 4,5 ± 2 PERSIANN 915 15,66 57 38 ± 157 ± 2 ± 5 ± 2 PERSIANN- CDR 454 6,18 71 43,5 ± 66 ± 0,7 ± 4,5 ± 2,5

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Les différentes caractéristiques des produits d’estimation des précipitations utilisés dans cette étude sont résumées dans le Tableau 2. 2. Les 8 produits – KRIG, CPC, 3B42v7, 3B42RT, RFE2, CMORPH, PERSIANN, PERSIANN-CDR – disponibles sur une période d’au moins 10 ans, et confrontés à une référence in-situ (KRIG-DENSE), possèdent des caractéristiques différentes autant en termes de cumul saisonnier que de distribution intra-saisonnière. Les produits in-situ (KRIG et CPC) ainsi que la plupart des produits satellites post-ajustés par des données in-situ (RFE2 et PERSIANN-CDR), se rapprochent bien du cumul de la référence (meilleures corrélations interannuelles obtenues aves les estimations in-situ) mais ont tendance à lisser le champ de pluie spatio-temporellement et en intensité. La faible densité des réseaux pluviométriques opérationnels disponibles sur la zone d’étude explique ce résultat. Les produits satellites temps réel CMORPH et PERSIANN surestiment le nombre de jours pluvieux et leurs intensités menant à une surestimation du cumul saisonnier jusqu’à le doubler. Enfin les produits TMPA, temps réel (3B42RT) et post-ajusté (3B42v7), présentent un comportement un peu différent et tendent à concentrer spatio-temporellement des évènements pluvieux assez intenses. Si le produit temps réel 3B42RT présente un biais positif, son post ajustement, 3B42v7 présente une bonne estimation du cumul annuel. Il ne faut cependant pas perdre de vue, qu’en plus des performances des produits, par rapport à une référence, leurs résolutions constituent aussi une limite selon les nécessités de l’étude. Ici les performances infra- journalières n’ont pas été considérées, puisque de nombreux produits sont résolus journalièrement. Mais au Sahel, où les évènements sont intenses et très variables spatio-temporellement, même à l’échelle infra-journalière (chapitre 1), des produits disponibles à des pas de temps tri-horaires peuvent apporter une information d’importance non évaluée ici.

L’ensemble de ces produits d’estimation des précipitations est par la suite utilisé en tant que forçage pluviométrique pour le modèle ISBA-TRIP décrit dans les chapitres 3 et 4. Sur la base des résultats de l’analyse des performances et des caractéristiques des produits,, l’impact des différences inter-produits et leurs capacités à pouvoir reproduire les récents évènements de la crue rouge de Niamey (2000-2013) sont évalués dans le chapitre 5. Pour aller plus loin dans l’étude de l’impact des erreurs associées aux estimations de la pluie et leur propagation dans la modélisation hydrologique, les performances et les apports du nouveau produit TAPEER (pas abordés dans ce chapitre à cause du nombre d’années limité) sont développés et analysés dans le chapitre 6. Les produits historiques (KRIG, CPC et PERSIAN-CDR) sont aussi utilisés, au vu de leurs performances, pour la modélisation des changements hydrologiques long terme de la crue Rouge de Niamey, dans le chapitre 7.

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Chapitre 3

Modélisation hydrologique du Niger à Niamey :

Plateforme SURFEX & modèle ISBA-TRIP

ans ces travaux de thèse la modélisation hydrologique constitue un outil, soit pour évaluer le potentiel des produits d’estimation des précipitations en hydrologie, soit pour comprendre l’évolution du rôle des variations climatiques sur l’hydrologie. Dans l’optique de pouvoir transposer à d’autres bassins tropicaux l’approche développée sur le Niger, l’objectif n’est pas de développer une modélisation propre et exclusive à la zone d’étude. Le choix du modèle s’est donc porté sur un modèle global, déjà implémenté sur le bassin du Niger : le modèle couplé ISBA- TRIP. Développé par le Centre National de Recherche Météorologique (CNRM), ISBA-TRIP a été implémenté sur le bassin du Niger par Pedinotti (2013). Ses travaux ont constitué la base du volet modélisation de cette thèse. ISBA-TRIP est un modèle global, distribué et à base physique qui couple un modèle de surface (ISBA) à un modèle de routage (TRIP). Outre la transposition possible de l’expérience avec un tel modèle, un autre avantage réside dans l’absence de calibration, telle que celle nécessaire pour des modèles pluie-débit conceptuels plus classiquement utilisés en hydrologie. Cette caractéristique permet d’implémenter le modèle sans disposer d’une longue série d’observations pour le calage et de tester plusieurs jeux de forçage sur un jeu de paramètres commun. Enfin ce modèle distribué permet également de tirer le meilleur parti des produits pluviométriques spatialisés et de tester la sensibilité de la réponse hydrologique à la variabilité spatio-temporelle des pluies. L’objectif de ce chapitre est de décrire le modèle couplé ISBA-TRIP. Les premiers paragraphes détaillent le formalisme et les paramètres des modèles ISBA et TRIP, couplés au sein de la plateforme de modélisation SURFEX. Les paragraphes suivants abordent l’implémentation d’ISBA-TRIP sur le bassin du Niger, ainsi que les difficultés rencontrées vis-à-vis de la simulation des débits dans le Niger moyen, en particulier à Niamey. Enfin la configuration sur le bassin du bief Ansongo-Niamey est décrite. Spécifique à cette étude et utilisée dans l’ensemble des travaux de thèse, elle s’affranchit des problèmes de simulation de la zone amont (Delta intérieur) et se concentre sur les processus locaux induisant la crue Rouge.

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