165 I. P RESENTATION DES SCENARIOS CLIMATIQUES DU PROJET UTILISES

I.1. Pourquoi utiliser des modèles climatiques régionaux ?

Dans la région ouest africaine, les scénarios climatiques ont souvent été réalisés à l’aide de modèles climatiques globaux (MCG) ( Hulme et al., 2001; Ardoin et al., 2009; Ibrahim, 2012). Cependant, dans la conception de ces modèles ne permet de décrire le climat global qu’à une échelle synoptique très grossière. Les sorties des MCGs sont généralement discrétisées sur des mailles de l’ordre de 200km par 300km ( Meehl, et al., 2007, Brigode, 2013) et présentent une bonne cohérence lorsqu’il s’agit de représenter les structures spatiales de température et de précipitations des grands fleuves. De telles résolutions spatiales ne permettent donc pas de prendre en compte certains facteurs physiques qui gouvernent les réponses climatiques (hétérogénéité spatiale de la végétation, complexité de la topographie) à des échelles réduites telles que celles des bassins versants utilisées dans ce travail (entre le millier et le dix millier de kilomètres carrés).

Si l’on veut produire des scénarios hydrologiques utilisables pour des stratégies d’adaptation régionales, nationales ou locales, on est obligé de travailler à des échelles plus fines, et l’utilisation des MCGs devient peu crédible. C’est pourquoi les Modèles Climatiques Régionaux (MCR) sont utilisés pour désagréger statistiquement et/ou dynamiquement les MGCs afin de produire des scénarios climatiques plus fiables (Paeth et al., 2011).

I.2. Les sorties du programme CORDEX

Le programme CORDEX (Coordinated Regional climate Downscaling Experiment) a été mis en place afin de produire des scénarios climatiques fiables à des fins d’étude d’impact sur la plupart des terres émergées en utilisant des Modèles Climatiques Régionaux (MCRs) « de dernière génération ». Un des objectifs de ce programme est de comprendre et analyser les incertitudes qui pèsent sur le climat futur (Giorgi et al., 2009; Nikulin et al., 2012).

166

Le programme CORDEX utilise les nouveaux profils représentatifs d’évolutions des concentrations de gaz à effets de serre, d’ozone et de précurseurs des aérosols (RCP : Representative Concentration Pathways) définis par le GIEC (Giorgi et al., 2009; Mondon et al., 2013). Ces prescriptions valant pour le XXIème siècle et au-delà correspondent à des efforts plus ou moins grands de réduction des émissions de GES au niveau mondial. Cependant les simulations prioritaires faites dans cadre du programme CORDEX ne concernent que deux des RCPs définis, qui sont les scénarios 4.5 et 8.5. Ces scénario particuliers correspondent aux scénarios B1 et A1B des anciens profils d’évolution des GES (SRES) (Ardoin-Bardin, 2004). Ils représentent respectivement des schémas plus optimistes et peu optimistes de l’évolution du climat pour le 21ième siècle.

Les travaux menés dans le cadre du programme CORDEX ont consisté à désagréger des sorties de modèles climatiques globaux avec le modèle régional RCA4 (Rossby

Centre Atmospheric), du SMHI (Swedish Meteorological and Hydrological Institute).

Dans notre étude, les désagrégations de deux MCGs ont été choisies, et sont présentées au tableau VII-1.

Les données extraites des sorties du programme CORDEX sont des données de pluies, de températures (maximales, minimales et moyennes) et d’humidité relative aux pas de temps journalier et mensuel. Nous n’avons utilisé que les données de pluies et de température journalières. Ces données couvrent la période 1951-2100, et sont simulées selon deux aspects :

 un aspect historique (ou période historique) où les simulations s’étendent de 1951 à 2005, sans prise en compte des scénarios de RCPs. Cette période sert généralement de période de référence pour l’évaluation des sorties des modèles climatiques.

 Un aspect futur où les simulations sont effectuées suivant les deux RCPs 4.5 et 8.5. Les données de la période future s’étendent de 2006 à 2100, et sont donc utilisées pour l’analyse d’impacts des évolutions futures du climat.

167

Modèles climatique global (MCG) de forçage.

Modèle climatique régional (MCR) de désagrégation (descente d’échelle du MCG) S cé na rio s cli matique s uti li sé s RCPs Nomination des modèles climatiques Institution Modèle Institution Modèle

Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis (CCCma) Canadian Earth Syste Modelling (CESM2) Swedish Meteorological and Hydrological Institute (SMHI) Rosby Centre Regional and Atmospheri c model (RCA4) 4.5 et 8.5 CESM2-RCA4 Centre National de Recherche Météorologiques (CNRM); Coupled Model (CM5) CM5-RCA4

I.3. Extraction des données

Les produits du programme CORDEX sont des données haute résolution fournies sous forme de grilles de 0.44°*0.44°, soit à peu près 50km*50km à la latitude de notre zone d’étude. Ces grilles de données ont été intersectées avec les contours des bassins versants étudiés, ensuite les données extraites sur chaque bassin versants ont été moyennées pour avoir des séries chronologiques moyennes propres aux bassins versants. Nous ne traitons dans ce rapport que les séries de cinq bassins versants situés au Burkina Faso, le Bambassou à Batie, le Noaho à Bittou, le Bougouriba à Diebougou, le Dargol à Kakassi, et le Mouhoun à Samendeni.

II. A

Cette analyse se structure en deux étapes. La première étape consiste à évaluer les simulations climatiques utilisées sur la période de référence. Cette étape nous a permis de comparer les données climatiques simulées (pluies et ETP) aux observations sur la

168

période de référence, et de proposer des corrections des simulations climatiques futures en fonction de la période de référence. Ensuite nous comparons les débits simulés par forçage des données climatiques simulées, et par forçage des données climatiques observées. La seconde étape consite à évaluer l’évolution des variables hydroclimatiques (pluies et débits maximaux) aux horizons futurs par rapport à la période de référence.

II.1. Analyse des pluies simulées sur la période de référence

L’évaluation du signal des modèles climatiques utilisés s’est faite en comparant les variables simulées par les modèles climatiques (MCRs) aux observations disponibles sur les bassins versants. Cette comparaison se base sur un certain nombre d’indices climatiques recommandés par l’Organisation Météorologique Mondiale (OMM) (Peterson et al., 2001), présentés au paragraphe II.2 du chapitre III. Il s’agit donc de comparer des séries d’indices de pluies constituées au pas de temps annuel en utilisant d’une part les pluies moyennes observées sur les bassins versants, et d’autre part les pluies simulées par les MCRs et moyennées sur les bassins versants. La période de référence considérée est la période 1970-1999, qui s’étend sur trente années.

Tableau VII-2: Rappel des indices climatiques utilisés dans cette étude.

Désignation des indices Signification Unités

R5d ^{Valeur maximale annuelle des séquences de 5 jours}

consécutifs de pluie ^mm

R20 Nombre de jours à fort cumul de pluie (R > 20mm/jr) jr

R95p ^{Somme des pluies annuelles supérieures au percentile}

95 de la période de référence (1970-1999) ^mm

Rmax Pluie journalière maximale annuelle mm

Rtot Total pluviométrique annuel mm

Notons en ce qui concerne l’indice R95p que les valeurs correspondantes au 95ème percentile de la période de référence 1970-1999 ont été calculées pour chaque bassin versants et sont notées au tableau VII-3.

169

Tableau VII-3 : Valeurs du percentile 95 de la pluie pour chaque bassin versant sur la période de référence 1970-1999.

Stations Valeurs journalière du Q95

Batie 17.04 mm

Bittou 14.4 mm

Diebougou 14.65 mm

Kakassi 6.84 mm

Samendeni 16.15 mm

Pour chaque indice climatique, les valeurs obtenues sur l’ensemble des bassins versant sont comparées aux valeurs du même indice extrait des séries de pluies observées moyennées sur les bassins versants par la méthode de Thiessen. L’échantillon de bassins versants étant très réduit, nous n’avons pas fait de distinction entre les bassins du Sahel (Dargol à Kakassi) et les bassins de la zone Soudanienne. Le critère de comparaison utilisé est l’erreur relative exprimée en pourcentage. Soient et respectivement les valeurs observées et simulées par les modèes climatiques. La formule de l’erreur relative est donnée par l’équation VII-1 :

(VII-1)

Les erreurs relatives calculées pour l’ensemble des bassins versants sont reportées au tableau VII-4. D’après ce tableau, les MCRs tendent à sous-estimer des indices pluviométriques par rapport aux données observées. Cette sous-estimation est plus élevée avec l’indice R20 qui représente la fréquence annuelle de pluies à fort cumul. Pour cet indice, le modèle CESM2-RCA4 donnee une erreur globale de 83% et le modèle CM5-RCA4 donne une erreur globale de 69% par rapport aux observations. Cependant seul le modèle CM5-RCA4 surestime la pluie annuelle de 18%.

170

Tableau VII-4 : Erreurs relatives des indices pluviométriques simulées sur l’ensemble des 5 bassins versants étudiés. Les séries utilisées sont les séries brutes des modèles climatiques.

Indices Pluviométriques CESM2-RCA4