PROGRAMME HYDROLOGIQUE INTERNATIONAL
Premier atelier scientifique du projet FRIEND AOC
(Cotonou, Bénin, 14 décembre 1995)
Variabilité climatique et
Variabilité des ressources en eau
Les appellations employkes dans cette publication et la presentation des donnees qui y figurent n’impliquent de la part de l’UNESCO aucune prise de position quant au statut juridique
des pays, territoires, villes ou zones, ou de leurs autorités, ni quant au trace de leurs frontihes ou limites.
I I
IMPORTANT
Ce numéro de la série Documents techniques en hydrologie contient les actes d’une réunion organisée dans le cadre du Programme Hydrologique International (PH11 de l’UNESCO. Afin d’accelerer l’échange d’information, cette publication presente un
matériel non-edité, à savoir des textes et des figures dans la forme de leur soumission à l’UNESCO par leurs auteurs. Les opinions formulées dans les communications presentees dans ce document, ainsi que les styles d’écriture et les
termes employés, n’engagent que la responsabilité de leurs auteurs.
FRIEND AOC
1 er Atelier Scien tijïque Cotonou, Bénin, 14 décembre 1995
PREAMBULE
Première réunion du genre, 1 ‘Atelier Scientzjique qui s’est déroulé à Cotonou en décembre 1995 la veille du Comité de Pilotage, a marqué les vrais débuts du projet FRIEND AOC dans le domaine de 1’Animation Scientiftque.
Certes, d’autres réunions avaient déja eu lieu qui montraient la vitalité du projet FRIIWD AOC, mais celle-ci était la première qui permettait à des scientifiques africains impliqués dans le projet de
présenter leurs travaux devant une assemblée constitutée de participants de plusieurs pays de la région.
Durant cet Atelier ScientiJique, plusieurs chercheurs ont exposé des travaux pour la plupart relatifs à la variabilité climatique et à la variabilité des ressources en eau, thème retenu pour la réunion. Des chercheurs confirmés, mais également des thésards, ont fait part de l’avancement de leurs travaux, soulignant ainsi le dynamisme des recherche entreprises par différentes équipes impliquées dans FRIEND AOC.
Le succès recueilli par cette réunion a eu pour conséquence de retenir le principe de l’organisation annuelle d’un Atelier de ce type, de préférence couplé avec les réunions du Comité de Pilotage. Le prochain se tiendra donc en mai 1997 à Cotonou. Gageons qu’il saura rassembler un nombre encore plus important de scientifiques et qu’il sera l’occasion de présentations d’aussi grande qualité dans les différents domaines traités au sein de FRIEND AOC.
SOMMAIRE
VARIABILITE PLUVIOMETRIQUE EN AFRIQUE HUMIDE
LE LONG DU GOLFE DE GUINNEE. APPROCHE REGIONALE INTEGREE.. <. _. ____. _.
VERS UNE APPROCHE DYNAMIQUE DE LA VARIABILITE CLIMATIQUE EN
AFRIQUE DE L’OUEST _____.<.<<_____...<<._..._____..._____...._____...._...,...,...
ANALYSE DE L’EVOLUTION TEMPORELLE DES ECOULEMENTS EN COTE D’IVOLRE.
APPROCHE STATISTIQUE ET CARACTERISATION DES PHENOMENES.. ._____. <. .___,
BILANS HYDROLOGIQUES POUR DES AFFLUENTS MAJEURS DU FLEUVE
NIGER; LE BANI, LE SANKARANI, LE TINIUSSO ET LE MILO . ..<<...._..._.___<...__...
VARIABILITE DES RESSOURCES EN EAU DE L’AFRIQUE ATLANTIQUE.. <.
VARIABILITES HYDROLOGIQUES DE L’OUBANGUIA BANGUI AU COURS DU XXEME SIECLE.. _. _. _. _. _. _.
1
33
47
65
83
95
INTERACTION ENTRE PLUVIOMETRIE ET ACTIVITES AGRO-ECONOMIQUES EN MILIEU
FORESTLER IVOIRIEN.. _. , _. _. _. _, _. _. 1 15
EVOLUTION CLIMATIQUE DE LA REGION NORD-OUEST DE LA COTE D’IVOIRE DE 1935 A 1992 ET SON INFLUENCE SUR LA RESERVE D’EAU SOUTERRAINE ET SUR
L’AGRICULTURE... ._____ __.._____.__. <, <. ___. . . ..___...______. _. _______... ,_. <, __._ <. ____. 127
Ier Atelier Scientifique FRIEND AOC Cotonou (Bénin) 14/12/1996
VARIABILITE PLUVIOMETRIQUE EN AFRIQUE HUMIDE
LE LONG DU GOLFE DE GUINEE. APPROCHE REGIONALE INTEGREE J.E. Paturel a, E. Servat a, B. Kouamé a, H. Lubès b, J.M. Masson ‘, J.F. Boyer a, M. Travaglio a, B. Marieu b,
a ORSTOM, Programme FRIEND AOC, 06 BP 1203, Cidex 1, Abidjan, Côte d’lvoire.
b ORSTOM, Programme FRIEND AOC, BP 5045, 34032 Montpellier Cedex 1, France
’ Laboratoire Géofluides-Bassins-Eau, URA-CNRS 1765, Université Montpellier II, Place Eugène Bataillon, 34095 Montpellier Cedex, France.
RESUME
L’analyse présentée ici porte sur les précipitations annuelles et les nombres de jours de pluie annuels observés dans plusieurs pays situés en bordure du Golfe de Guinée (Côte d’lvoire, Ghana, Togo, Bénin, Nigeria) durant les décennies 1950 à 1980.
L’étude repose sur un ensemble de méthodes d’interpolation et de représentation cartographique des résultats ainsi que sur des méthodes statistiques de détection de ruptures au sein des séries chronologiques. Elles permettent de mettre en évidence une fluctuation climatique au niveau régional à la fin des années 1960 et au début des années 1970, avec, toutefois, une importante variabilité dans l’espace de l’intensité du phénomène. D’une manière générale, on peut affirmer que l’ensemble de la zone humide d’Afrique de l’ouest a subi un accident climatique comparable et en phase avec ce qui est observé plus au nord en région sahélienne.
1. INTRODUCTION
L’étude détaillée menée sur la Côte d’lvoire (Servat et al, 1997) a montré l’existence indiscutable d’une fluctuation climatique qui se traduit dans les faits par une nette diminution de la pluviométrie à la fin des années 1960 et au début des années 1970.
Une approche régionale intégrée apparaît cependant nécessaire pour mieux juger de l’importance réelle du phénomène. Tant d’un point de vue absolu, afin d’évaluer avec précision une situation qui prévaudrait dans l’ensemble de la région, que d’un point de vue relatif, de façon à estimer une éventuelle variabilité dans l’espace de l’intensité de ce phénomène. Les conséquences sur les ressources en eau pourraient dans ce cas se révéler très différentes d’un pays à l’autre.
Cette approche régionale peut être effectivement réalisée à partir des données de pluviométrie annuelle accessibles dans l’ensemble des pays étudiés (Côte d’lvoire, Ghana, Togo, Bénin, Nigeria). Elle est par contre difficilement envisageable pour ce qui est du nombre de jours de pluie, variable souvent malaisée à obtenir. Dans le cas présent notre approche dans ce domaine se limitera à une comparaison entre la Côte d’lvoire, le Togo et le Bénin.
L’analyse des phénomènes repose à la fois sur des procédures de détection de
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2. DONNEES ET METHODES 2.1 Données
Les données utilisées sont celles acquises aux postes de mesure des réseaux nationaux des pays de la zone étudiée. Après une sélection basée sur la qualité et la longueur des séries d’enregistrements disponibles, un ensemble de postes pluviométriques a été retenu qui offre une couverture assez régulière de la région considérée.
2.2 Méthodes statistiques de détection de ruptures
Une “rupture” peut être définie par un changement dans la loi de probabilité des variables aléatoires dont les réalisations successives définissent les séries chronologique étudiées. Le choix des méthodes de détection de ruptures retenues ici repose sur la robustesse de leur fondement et sur les conclusions d’une étude de simulation de séries aléatoires artificiellement perturbées. Elles permettent de détecter un changement dans la moyenne de la variable traitée dans la série (Lubès et a/., 1994).
A l’exception de l’approche de Pettitt (1979) et de la segmentation de Hubert (Hubert et a/, 1989), ces méthodes supposent une absence de modification de la variante de la série étudiée. En outre, elles ne sont généralement pas adaptées à la recherche de plusieurs ruptures dans une même série.
2.2.1 Test de Petfitf (Peffiff, 7979)
L’approche de Pettitt est non-paramétrique et dérive du test de Mann-Whitney.
L’absence de rupture dans la série (Xi) de taille N constitue l’hypothèse nulle. La mise en oeuvre du test suppose que pour tout instant t compris entre 1 et N, les séries chronologiques (Xi) i=l à t et t+l à N appartiennent à la même population.
La variable à tester est le maximum en valeur absolue de la variable Ut, N définie par:
v t N = i$l l=$+fR
OÙ Dij=sgn(xi-xj) avec sgn(x)=l si x>O, 0 si x=0 et -1 si xc0
Si l’hypothèse nulle est rejetée, une estimation de la date de rupture est donnée par l’instant t définissant le maximum en valeur absolue de la variable Ut, N.
2.2.2 Méthode bayésienne de Lee et Heghinian (Lee et Heghinian, 1977)
La méthode bayésienne de Lee et Heghinian propose une approche paramétrique.
Elle nécessite une distribution normale des valeurs de la série.
Le modèle de base de la procédure est le suivant : fp+E,
r
i =1 , . . . , z x, =
p +6 +E,, i =t +l,..., N
Les cl sont indépendants et normalement distribués, de moyenne nulle et de variante 0’. T et 6 représentent respectivement la position dans le temps et l’amplitude d’un changement éventuel de moyenne.
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La méthode établit la distribution de probabilité a posteriori de la position dans le temps d’un changement. Lorsque la distribution est unimodale, la date de la rupture est estimée par le mode avec d’autant plus de précision que la dispersion de la distribution est faible.
2.2.3 Statistique U de Buishand (Buishand, 1982, 1984)
La procédure de Buishand fait référence au même modèle et aux mêmes hypothèses que l’approche de Lee et Heghinian.
En supposant une distribution a priori uniforme pour la position du point de rupture t, la statistique U de Buishand est définie par:
N-l
c (sk / Dx)~
= k=l
w + 1)
k
Où& = & -i)P our k= 1 ,..,N et Dx désigne l’écart type de la série i=l
L’hypothèse nulle du test statistique est l’absence de rupture dans la série. En cas de rejet de l’hypothèse nulle, aucune estimation de la date de rupture n’est proposée par ce test.
Outre ces différentes procédures, la construction d’une ellipse de contrôle permet d’analyser l’homogénéité de la série de (Xi). La variable Sk, définie ci-dessus, suit une distribution normale de moyenne nulle et de variante k(N-k)N-’ 02, k= O,.., N sous l’hypothèse nulle d’homogénéité de la série des (Xi). II est donc possible de définir une région de confiance dite ellipse de contrôle associée à un seuil de confiance contenant la série des Sk sous l’hypothèse nulle.
2.2.4 Segmentation de Hubert (Hubert et al., 1989)
La procédure de segmentation de séries chronologiques est, quant à elle, appropriée à la recherche de multiples changements de moyenne. Elle fournit, au moyen d’un algorithme spécifique, une ou plusieurs dates de rupture (éventuellement aucune) qui séparent des segments contigus dont les moyennes sont significativement différentes au regard du test de Scheffé (Dagnélie, 1975).
3. ETUDE DE LA PLUVIOMETRIE 3.1 Isohyètes
L’examen des figures la et 1 b permet d’analyser globalement la répartition de la pluviométrie le long du Golfe de Guinée. Le tracé des isohyètes est très irrégulier de la Côte d’lvoire au Bénin. Plus à l’est, au Nigeria les courbes isohyètes retrouvent un gradient qui est pratiquement nord-sud, mis à part dans la région du Plateau Central au nord-est d’Abuja. Les régions les plus arrosées se trouvent à l’ouest et au sud de
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inférieures à celle de la Côte d’lvoire. Une des explications généralement avancées tient à l’orientation différente de la côte, plus parallèle au flux de mousson et donc moins propice aux précipitations (Aubréville, 1949; Eldin, 1971). On notera, cependant, une pluviométrie accrue du sud-est du Ghana au nord du Bénin le long d’un axe montagneux constitué d’abord des Monts Togo puis du massif de I’Atakora.
La pluviométrie des régions nord des cinq pays considérés est assez semblable, l’éloignement par rapport à l’Océan Atlantique constituant très vraisemblablement un puissant facteur d’homogénéisation des régimes pluviométriques.
Les figures 1 a et 1 b montrent également une nette tendance générale au glissement des isohyètes vers le sud/sud-ouest de la décennie 1950 à la décennie 1980, bien que la décennie 1960 ait été, partout, la plus humide. Cette évolution se traduit au Nigeria par une disparition quasi totale, durant la décennie 1980, de la particularité que constitue le Plateau Central. En revanche, les zones situées plus au sud, vers Lagos et Port Harcourt, ne semblent pas avoir été affectées par une quelconque modification du régime pluviométrique. Elles sont en cela comparables au secteur de Tabou à l’extrême ouest de la Côte d’lvoire, ces régions extrêmement arrosées présentant une indiscutable homogénéité de comportement. On s’intéressera, plus précisément, à l’évolution, durant cette période de quarante années, des isohyètes 1200 mm et 1800 mm (Fig. 2a et 2b).
Au cours de la décennie 1950, la zone à pluviométrie inférieure à 1200 mm couvrait une faible partie du territoire ivoirien à l’est et au centre du pays, le nord du Ghana, du Togo et du Bénin ainsi qu’une large partie du Nigeria. On notera également la large bande qui allait d’Accra à Parakou en passant par la plaine orientale togolaise et située à l’est de l’ensemble montagneux évoqué précédemment. Pendant la décennie 1960, la plus pluvieuse des quatre considérées, la région à pluviométrie inférieure à 1200 mm se voit très sérieusement réduite. Elle est pratiquement inexistante en Côte d’lvoire, et la bande Accra-Parakou est alors ramenée à une simple zone côtière Accra-Lomé. Cette situation se modifie considérablement durant les années 1970 où la zone à pluviométrie inférieure à 1200 mm couvre alors le quart nord-est de la Côte d’lvoire, une large partie du Ghana et le nord du Togo et du Bénin. La bande Accra-Parakou s’ouvre également largement sur l’ouest du Nigeria (plaine du Niger et plateau Yoruba). Cette tendance s’accroît encore durant la décennie 1980. La manifestation la plus nette en est la forte diminution de la pluviométrie sur le nord du massif montagneux de I’Atakora au Togo et au Bénin, ainsi que l’extension importante, au Nigeria, de la zone à pluviométrie inférieure à 1200 mm où elle englobe alors la totalité du Plateau Central.
Pour ces cinq pays, le secteur à pluviométrie comprise entre 1200 mm et 1800 mm a lui aussi subi de profondes modifications entre 1950 et 1990. Durant la décennie 1950, fort étendue en Côte d’lvoire où elle couvre près de la moitié du pays, cette zone épouse les reliefs du Ghana, du Togo et du Bénin. Elle a, au Nigeria, une extension vers le nord qui correspond au Plateau Central. Au cours des années 1960, caractérisées par une pluviométrie abondante et plus homogène, cette zone connaît son extension maximale recouvrant, en particulier, la totalité du sud du Bénin. Dès les années 1970, la tendance s’inverse pour retrouver une situation comparable à celle des années 1950 vers l’ouest (Côte d’lvoire, Ghana et Togo) et plus défavorable vers l’est. Cette zone à pluviométrie intermédiaire disparaît en effet presque totalement du Bé,nin et du plateau Yoruba au Nigeria. La décennie 1980 accroît encore ce phénomène. Le retrait vers le sud et le sud ouest de la courbe 1800 mm se confirme et s’amplifie à l’ouest du Golfe de Guinée. Plus à l’est c’est la totalité du Bénin qui a désormais une pluviométrie inférieure à 1200 mm, tandis qu’au Nigeria la zone comprise entre 1200 mm et 1800 mm est en forte réduction. Elle se
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situe désormais très nettement au sud d’Abuja et du Plateau Central. Les modifications sont donc importantes et, mis à part l’extrême sud du Nigeria, aucune des régions qui bordent le Golfe de Guinée n’a été épargnée par cette baisse sensible de la pluviométrie.
3.2 Indices pluviométriques
L’indice pluviométrique employé par Nicholson (1988) a été utilisé pour évaluer les variations de la pluviométrie annuelle sur les quatre décennies étudiées précédemment. La méthodologie est également identique à celle de la première partie et permet d’établir une cartographie d’« intensité » de déficit ou d’excès pluviométrique.
Les figures 2a et 2b confirment, à l’échelon régional, l’opposition qui existe entre les décennies 1950 et 1960 au comportement plutôt excédentaire et les décennies 1970 et 1980 assez nettement déficitaires au regard d’une moyenne établie sur la période 1950-1989. La décennie 1950 présente néanmoins quelques zones déficitaires en particulier dans la région de Tamale au Ghana et au sud d’Abuja au Nigeria. Partout ailleurs, cette période correspond à une tendance excédentaire qui peut être très marquée dans certains secteurs et particulièrement dans le nord du Nigeria. Durant les années 1960 quelques endroits apparaissent très légèrement déficitaires, mais on peut néanmoins parler d’une décennie excédentaire même si peu de régions le sont très fortement. Ce qui confirme la relative homogénéité des précipitations sur toute cette zone durant cette période, phénomène déjà mis en évidence par l’expansion du domaine à pluviométrie annuelle « intermédiaire », comprise entre 1200 mm et 1800 mm (Cf. Fig. 2a et 2b). Seules la frange côtière vers Cotonou et Lagos ainsi que la plaine du Niger au nord-ouest du Nigeria sont nettement excédentaires. La décennie
1970 est, quant à elle, généralement déficitaire. Trois zones apparaissent comme faiblement excédentaires: le bassin versant du Niger en Côte d’lvoire, l’ensemble constitué du Lac Volta au Ghana et des Monts Togo au Togo, ainsi que, au Nigeria, les régions situées de part et d’autre de l’axe Abuja-Maiduguri qui incluent le Plateau Central et, au nord, le bassin du Tchad. Les années 1980 présentent une nette accentuation du déficit pluviométrique. L’ensemble des régions nord des pays riverains du Golfe de Guinée est particulièrement touché ainsi que certaines régions côtières notamment vers Cotonou et Lagos, et plus encore en Côte d’lvoire.
D’une manière générale, pour les cinq pays étudiés, il existe bien une tendance au déficit pluviométrique depuis la décennie 1970, en zone de forêt comme de savane.
Dans le détail celle-ci s’exprime cependant différemment selon les régions considérées. Les régions côtières semblent avoir été touchées dès les années 1970, ce phénomène s’aggravant localement au cours de la décennie 1980, en particulier sur la côte ivoirienne. Durant les années 1980, on observe ensuite un basculement brutal vers un contexte extrêmement déficitaire dans les régions nord. Mis à part le cas particulier que constitue la côte ivoirienne, on peut alors parler de gradient déficitaire nord-sud pour caractériser cette variabilité climatique.
3.3 Détection de ruptures dans les séries chronologiques
Pour les postes pluviométriques sélectionnés, les méthodes de détection de ruptures dans les séries chronologiques ont été utilisées à la fois avec les séries complètes et
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début des années 1970 (Hubert et Carbonnel, 1987; Sircoulon, 1987; Hubert et a/, 1989; Demarrée, 1990). L’étude de l’existence, en zone humide, de phénomènes comparables et en phase avec ceux observés plus au nord, devait donc prendre en compte le fait que, localement, certains accidents climatiques antérieurs importants puissent occulter des modifications intervenues récemment. L’examen des résultats obtenus dans les deux cas (séries longues, séries courtes) permet de vérifier la présence éventuelle d’une fluctuation depuis le début des années 1950, et en particulier aux environs de 1970, même si une fluctuation plus importante a été identifiée auparavant. Pour certains postes l’utilisation des différentes méthodes conduit à des résultats distincts au sein d’une même série. II est alors difficile de conclure quant à la localisation précise de la rupture. Pour d’autres postes on a conclu à la présence d’une anomalie dans le cas où, contrairement aux autres procédures (et en particulier celle de Lee et Heghinian), la procédure de Pettitt ne signalait aucune rupture dans les séries chronologiques.
La longueur des séries chronologiques disponibles permettant d’utiliser les tests de détection de ruptures est extrêmement variable d’un pays à l’autre, voire même au sein d’un pays. Les séries les plus anciennes sont celles enregistrées à Accra au Ghana (début des enregistrements en 1888) et à Lagos au Nigeria (1892). L’examen des tableaux 1 à 5 permet de comparer les résultats obtenus de la Côte d’lvoire au Nigeria pour les séries longues et pour les séries courtes. Les postes pluviométriques utilisés ici dans le cadre de la détection de rupture ont été numérotés. L’ensemble est représenté sur la figure 3.
La quasi totalité des postes du centre de la Côte d’lvoire présente une rupture à la fin des années 1960 ou au début des années 1970. Les postes du nord (Odienné, Boundiali) ou de la côte (Abidjan, Adiaké) affichent généralement des ruptures plus tardives mais plus intenses. Sur seulement trois des postes du Ghana une rupture est effectivement mise en évidence, confirmant ainsi ce que l’on peut observer sur les figures 2a et 2b, à savoir une assez faible diminution de la pluviométrie depuis le début de la décennie 1970. Au Togo, et pour les séries courtes, aucune rupture n’est signalée pour sept postes. Neuf autres révèlent des anomalies et six seulement présentent une rupture effectivement localisée autour de l’année 1970. Résultats qui ne sont pas systématiquement confirmés lorsque l’on s’intéresse aux séries longues, puisque pour près de la moitié des postes étudiés aucune rupture n’est détectée. Ici comme au Ghana la diminution de la pluviométrie reste donc assez limitée. Au Bénin, pour les séries courtes, les méthodes utilisées n’ont pas permis de révéler une rupture pour six postes uniquement. Pour tous les autres une rupture a été détectée vers 1970. Ces résultats ne sont pas toujours confirmés par l’étude des séries longues, indiquant en cela qu’en certains endroits du Bénin la baisse de la pluviométrie enregistrée depuis un peu plus de deux décennies s’inscrirait dans le cadre d’une simple variabilité temporelle du phénomène. Au Nigeria, les séries courtes des postes du nord et du Plateau Central indiquent tous une rupture qui s’observe parfois dès la décennie 1960. Seuls quelques postes du sud présentent le même résultat. Dans ce cas, l’analyse des séries longues confirme ce phénomène.
L’ensemble des résultats obtenus sur les séries courtes a été reporté sur la carte présentée en figure 4. Elle confirme les représentations des figures 2a et 2b, à savoir:
l la tendance générale à la diminution de la’ pluviométrie depuis la fin des années 1960 et le début des années 1970
l les ruptures effectives observées plus, systématiquement à l’ouest (Côte d’ivoire) et à l’est (Nigeria) de la zone étudiée,
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l une manifestation moins nette du phénomène, mais effective cependant, au Ghana, au Togo et plus encore au Bénin,
l les régions nord et côtières généralement plus touchées que les régions centrales des pays étudiés.
Pour chacun des pays, les tableaux 6 à 10 présentent les déficits pluviométriques moyens depuis la rupture (lorsqu’il y a lieu). Ils sont évalués par rapport à la moyenne calculée avant la rupture identifiée. Cet examen quantitatif du phénomène confirme ce qui a été vu plus haut. En effet, les plus fortes valeurs de rupture (>25%) sont généralement observées sur la côte atlantique ou à l’extrême nord de la zone étudiée. En outre, les déficits moyens observés sont les plus élevés en Côte d’lvoire (21.2%) et au Nigeria (19.3%). Ils ont des valeurs inférieures au Bénin (18.9%) et surtout au Togo (16.1%). Le nombre de postes utilisable au Ghana n’autorise pas le calcul d’une moyenne suffisamment représentative. Ces valeurs de déficits corroborent les observations faites précédemment, à savoir une diminution de la pluviométrie plus importante à l’ouest et à l’est du Golfe de Guinée.
4. ETUDE DU NOMBRE DE JOURS DE PLUIE ANNUEL
Seuls le Bénin et le Togo (mais jusqu’en 1980 seulement pour ce dernier) ont pu être étudiés du point de vue de la variable “nombre de jours de pluie annuel”, compte tenu de la disponibilité des données journalières.
Les cartes d’indices du nombre de jours de pluie annuels n’ont pas été établies compte tenu de l’impossibilité de les calculer de manière homogène pour l’ensemble de la zone (pas de données journalières pour le Togo durant la décennie 1980).
4.1 Lignes d’isovaleurs
Pour chacune des décennies 1950, 1960, 1970 et 1980 (excepté pour le Togo), les lignes d’isovaleurs du nombre de jours de pluie annuel ont été calculées et tracées (Fig. 5a et 5b). Les conclusions sont très variables selon les régions considérées.
Pour le Bénin, de la même manière que ce que l’on a observé pour la Côte d’lvoire, on note une modification sensible de la répartition spatiale de cette variable. La tendance à la diminution est nette depuis le début de la décennie 1970, en particulier au nord et au sud-est du pays où elle dépasse, parfois, les 20%.
Au Togo, par contre, mais sur la période 1950-1979, aucun changement notable ne semble apparaître. Les tracés des lignes d’isovaleurs ne sont pas modifiés dans le temps.
Ces observations sont conformes à ce que l’on a constaté dans le domaine de la pluviométrie annuelle où les changements intervenus sont beaucoup plus nets en Côte d’lvoire et au Bénin qu’au Togo.
4.2 Détection de ruptures dans les séries chronologiques
Les tableaux 11 à 13 présentent les résultats obtenus respectivement pour la Côte d’lvoire, le Togo et le Bénin. ’
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qui en a été donnée précédemment, à savoir une rupture détectée par la procédure de Lee et Heghinian mais pas par celle de Pettitt. Concernant les séries courtes, pour 5 des postes étudiés (Adiaké, Abengourou, Dimbokro, Lakota et Tabou) les différentes procédures n’ont rien révélé. Le poste Abidjan Banco laisse, lui, apparaître une anomalie. En revanche, pour l’ensemble des autres postes pluviométriques, les différentes méthodes ont mis en évidence une rupture généralement localisée à la fin des années 1960 ou au début des années 1970, résultat en parfaite cohérence avec ce qui a été obtenu pour la pluviométrie annuelle.
Dans le premier cas, les résultats obtenus sur les séries chronologiques de 1950 à 1979 confirment ce qui précède. Aucun phénomène marquant n’est enregistré pour le Togo. Certaines ruptures sont identifiées, mais tout autant pour traduire une augmentation qu’une diminution du nombre de jours de pluie annuel. Quant aux séries longues, elles sont trop peu nombreuses pour pouvoir en tirer des enseignements intéressants.
Dans le cas du Bénin, les différents tests auxquels il a été procédé indiquent l’existence d’une rupture dans les séries chronologiques de 1950 à 1989. A l’exception de deux postes, il y a donc bien eu diminution brutale du nombre de jours de pluie annuel au Bénin. Là aussi les stations de longue durée sont trop peu nombreuses pour pouvoir en tirer des informations probantes.
5. DISCUSSION ET CONCLUSION
D’une manière générale, l’examen des isohyètes tracés pour l’ensemble de la région étudiée révèle de fortes irrégularités de la Côte d’lvoire au Bénin, et une orientation assez régulière selon un axe nord-sud au Nigeria. Pour ce dernier, seul le Plateau Central vient perturber la régularité de la disposition des isohyètes. On remarque également que dans l’ensemble de la région, les reliefs, même s’ils sont parfois relativement peu élevés, ont un effet « pluviogène » indiscutable. C’est le cas, notamment, du prolongement de la Dorsale Guinéenne à l’ouest et au nord-ouest de la Côte d’lvoire, des Monts Togo, du Massif de I’Atakora et du Plateau Central. Le tracé des isohyètes permet également de mettre en évidence des minimum locaux et relatifs sur les côtes dont l’orientation est parallèle aux flux de mousson (Aubréville, 1949; Eldin, 1971). Ce phénomène se vérifie en Côte d’lvoire mais aussi au Ghana, au Togo et au Bénin. On note enfin que les régions situées les plus au nord ont une pluviométrie comparable, l’éloignement par rapport à l’océan et la soumission des précipitations aux oscillations assez régulières du Front Intertropical de Convergence expliquent cette régularité dans les zones à faible relief.
La région considérée dans le cadre de cette étude relève de l’Afrique dite humide, par opposition à la région sahélienne plus au nord. On y observe cependant un net accroissement de la zone à pluviométrie annuelle inférieure à 1200 mm depuis le début des années 1970, tendance encore plus prononcée durant la décennie 1980.
Ce phénomène est général et cette zone couvre aujourd’hui environ deux tiers de la superficie de la Côte d’lvoire au Nigeria. De nombreuses régions de savane arborée ont ainsi vu leur régime climatique modifié par ces changements, qui se traduisent par le passage d’un régime « guinéen » à un régime « soudanais ». On note également que l’intensité du phénomène est telle que dans certaines régions à relief prononcé, l’effet « pluviogène » induit ne suffit pas à compenser la variabilité climatique. C’est particulièrement le cas du massif de I’Atakora et du Plateau Central nigérian.
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La zone à pluviométrie annuelle intermédiaire (comprise entre 1200 et 1800 mm) a connu son extension maximale durant la décennie 1960 pour ces pays situés en bordure du Golfe de Guinée. Depuis, ce secteur est en régression constante, tout particulièrement dans les pays où cette variabilité climatique est la plus ressentie, Côte d’lvoire, Nigeria et, à un degré moindre, Bénin.
La zone à pluviométrie annuelle élevée a, quant à elle, pratiquement disparu sur toute la Côte atlantique, mis à part à l’extrême sud du Nigeria. Cette pluviométrie élevée ne peut donc plus être systématiquement associée à la présence de la forêt tropicale.
Ces différentes tendances qui apparaissent nettement sur les figures 1 a, 1 b et 2a, 2b s’expriment, cependant, avec des intensités variables. Les décennies 1950 et 1960 sont globalement excédentaires dans l’ensemble de la zone, même si ponctuellement certains endroits sont déficitaires. La variabilité climatique apparaît ensuite dès les années 1970 où les zones côtières sont touchées (Ghana, Togo et Bénin particulièrement). Les régions de l’intérieur ne sont pas systématiquement atteintes. La décennie 1980 voit une nette intensification du phénomène sur la côte ivoirienne et dans toutes les régions nord. Dans ce cas précis, ce que l’on observe est en phase avec ce qui se passe à la même époque au Sahel. Si un gradient d’intensité existe alors du nord au sud, il est intéressant de constater également que les régions situées à l’ouest (Côte d’lvoire) et à l’est du Golfe de Guinée (Nigeria) sont plus durement touchées que les régions centrales.
Cette hétérogénéité de la variabilité climatique et cette progressivité du phénomène se traduisent par des résultats différents en ce qui concerne l’identification de dates de ruptures dans les séries chronologiques. Si la tendance à la baisse de la pluviométrie est vérifiée partout, localement des détections de ruptures dans les séries de hauteurs annuelles précipitées permettent de juger de l’ampleur du phénomène. C’est le cas en Côte d’lvoire et au Nigeria où l’on atteint des valeurs importantes (de l’ordre de 20%. localement supérieures à 25% ou 30%), au Bénin dans une moindre mesure et peu ou pas au Ghana et au Togo.
II est difficile de tirer des enseignements précis de l’étude portant sur le nombre de jours de pluie annuel. On peut simplement constater que la baisse importante de la pluviométrie va de pair avec une forte diminution du nombre de jours pluvieux. Les dates de rupture dans les séries chronologiques de pluie et de jours pluvieux ne sont, en revanche, pas toujours concordantes. Une étude régionale en cours portant sur la distribution des types d’événements pluvieux permettra de préciser la relation entre ces deux variables et de mieux comprendre les variations relatives de l’une par rapport à l’autre.
Ces différentes constatations démontrent donc clairement l’existence d’un accident climatique en Afrique de l’ouest non sahélienne dans les régions dites « humides » qui bordent le Golfe de Guinée. Ceci se traduit par une diminution, parfois très importante, des précipitations annuelles. Ce phénomène, qui s’est considérablement accentué durant la décennie 1980, est en phase et comparable avec ce qui a été observé plus au nord au Sahel. Cette variabilité climatique a, bien entendu, des conséquences importantes sur la disponibilité des ressources en eau dans ces régions, L’agriculture, l’alimentation des retenues et la production hydroélectrique, entre autres, sont fortement pénajisées par cette diminution des ressources. Si la
ler Atelier Scientifique FRIEND AOC Cotonou (Bénin) 14/12/1996
équilibre déjà souvent mis à mal par ailleurs (pression anthropique et déforestation par exemple).
REMERCIEMENTS
Les auteurs souhaitent remercier:
l l’Agence Nationale pour I’Aviation civile et la Météorologie (ANAM), gestionnaire du réseau pluviométrique ivoirien, pour la mise à disposition des données utilisées dans le cadre de cette étude;
l le Dr M. Hulme et le Dr. G. Mahé pour la mise à disposition de données en leur possession
l la Direction de I’Hydraulique du Bénin pour la mise à disposition des données en sa possession.
REFERENCES
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Caractérisation de fluctuations dans une série chronologique par applications de tests statistiques - Etude bibliographique; ORSTOM Montpellier. 21 pp.
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Servat, E., Paturel, J.E., Lubès, H., Kouamé, B., Ouedraogo, M., Masson, J.M., 1997.
Variabilité climatique en Afrique humide le long du Golfe de Guinée. Première partie:
Analyse détaillée du phénomène en Côte d’lvoire. Accepté pour publication à Journal of Hydrology.
10
Numéro de Station
Station Disponibilité Séries longues Séries courtes desdonnées
Date Date
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
ABENGOUROU ABIDJAN ADIAKE BEOUMI BONDOUKOU BOUAFLE BOUNA BOUNDIALI DIMBOKRO DIVO GAGNOA KATIOLA LAKOTA LAME MAN ODIENNE OUME SASSANDRA SOUBRE TABOU
1920-I 992 1938-1992 1945-l 993 1940-1992 1937-l 980 1924-1992 1920-I 980 1934-l 992 1922-l 992 1946- 1992 1930-I 993 1949-l 991 1945-l 992 1929-l 991 1923-1992 1933-l 993 1945-l 992 1923-1993 1940-I 992 1935-l 992
Pas de rupture Pas de rupture 1976-l 982 1976-l 982
1982 1970
1963-1964 1963- 1964 Pas de rupture Pas de rupture
1972 1972
Pas de rupture 1963
1975 1975
1968 Pas de rupture 1963-l 972 1955-1972
1966 1966
1968 1968
1970 1970
1963-l 968 1963
An 1966 An 1966
1979-l 982 1979-l 982 1976-l 979 1976-l 979
1971 1971
1970 1970
Pas de rupture An 1955 souligné : résultats variables selon la longueur de la série
An : non concordance, ou “anomalie”, entre les résultats selon les méthodes
Tableau 1: Pluviométrie annuelle en Côte d’lvoire. Résultats de l’utilisation des procédures de détection de ruptures dans les séries longues et courtes.
Numéro de Station Disponibilité Séries longues Séries courtes
Station desdonnées
Date Date
21 ACCRA 1888-1988 1938(+) 1965 1975
22 AXIM 1921-1982 Pas de rupture Pas de rupture
23 DUNKWA 1943-I 986 Pas de rupture 1963-I 969
24 KETE KRACH1 1898-I 983 An 1947 Pas de rupture
25 KUMASI 1921-1984 AnI 968-l 979 1968
26 TAKORADI 1950-I 983 Pas de rupture Pas de rupture
27 .TARKWA 1950-I 982 Pas de rupture Pas de rupture
28 WENCHI 1922-I 989 Pas de rupture Pas de rupture
souliané : résultats variables selon la longueur de la série (+) : augmentation de la valeur moyenne de la variable étudiée.
An : non concordance, ou “anomalie”, entre les résultats selon les méthodes
Tableau 2: Pluviométrie annuelle au Ghana. Résultats de l’utilisation des procédures de détection de ruptures dans les séries longues et courtes.
12
Numéro de Station
Station Disponibilité des données
Séries longues Séries courtes
Date Date
29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
LOME AERO 1950-I 990
AFAGNAN 1950-I 987
AKLAKOU 1938-I 988
ANEHO 1925-I 989
ASSAHOUN 1939-I 989
ATAKPAME 1927-1989
BARKOISSI 1950-I 988
BLITTA 1938-I 988
DAPAONG 1934-I 989
GLEKOVE 1937-I 986
KANTE 1937-1989
KPESSI 1937-I 989
KARA 1937-I 989
LOME VILLE 1924-I 989
MANGO 1925-I 989
TOVE 1938-I 989
NOTSE 1931-1989
KPAGOUDA 1934-1989
KPALIME 1926-l 989
SOKODE 1929-I 989
TABLIGBO 1937-I 989
TSEVI E 1934-1992
Pas de rupture An 1971 Pas de rupture 1974
An 1968-I 975 1968
1946- 1949 (+j Pas de rupture
An 1968 An 1968
Pas de rupture Pas de rupture Pas de rupture Pas de rupture
An 1970 1970-I 972
An 1941 An 1982
1963 An 1963
Pas de rupture An 1968 Pas de rupture Pas de rupture Pas de rupture Pas de rupture Pas de rupture An 1968 Pas de rupture An 1955
1975 1968
Pas de rupture Pas de rupture
1975 1964-1975
Pas de rupture An 1969
An 1976 1970
An 1968 An 1968
Pas de rupture Pas de rupture souliané : résultats variables selon la longueur de la série
(+) : augmentation de la valeur moyenne de la variable étudiée.
An : non concordance, ou “anomalie”, entre les résultats selon les méthodes
Tableau 3: Pluviométrie annuelle au Togo. Résultats de l’utilisation des procédures de détection de ruptures dans les séries longues et courtes.
Numéro de Station Disponibilité Séries longues Séries courtes
Station des données Date Date
53 COTONOU 1953-I 990 Pas de rupture 1969
54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79
AERO ABOMEY ADJOHOUN ALLADA APLAHOUE
BANTE BEMBEREKE BOHICON BOPA
COTONOU VILLE DASSA ZOUME GRAND POP0 INA
KANDI KETOU MALANVILLE NATITINGOU NIAOULI NIKKI OUIDAH PARAKOU POBE
PORTO NOV0 SAKETE SEME TANGUIETA ZAGNANADO
1922-I 987 Pas de rupture 1922-I 989 Pas de rupture
1927-I 985 1968
1924-I 989 Pas de rupture 1950-I 989 Pas de rupture
1922-I 989 1969
1950-I 990 Pas de rupture 1923-I 984 Pas de rupture 1927-I 984 An 1969 1950-I 989 Pas de rupture 1922-l 987 1951 (+) 1950-I 989 Pas de rupture 1922- 1990 An 1981 1951-1989 Pas de rupture 1950-I 988 Pas de rupture
1922-I 990 1969
1950-I 988 Pas de rupture 1922-I 988 1935- 1940 1927-I 989 Pas de rupture 1922-I 990 Pas de rupture 1926-I 989 Pas de rupture 1926-I 989 An 1970 1923-1989 Pas de rupture 1950-I 987 Pas de rupture 1937-1989 1975-I 976 1922-I 989 Pas de rupture
An 1970 An 1970 1968 Pas de rupture
1970 1969 Pas de rupture
1970 1969 Pas de rupture
An 1975 1969 1972-I 979 Pas de rupture
1957-I 969 1969 An 1968 An 1968 An 1969 Pas de rupture Pas de rupture
1970 1970 1968-I 970 1975-I 976
1968 souliané : résultats variables selon la longueur de la série
(+) : augmentation de la valeur moyenne de la variable étudiée.
An : non concordance, ou “anomalie”, entre les résultats selon les méthodes
Tableau 4: Pluviométrie annuelle au Bénin. Résultats de l’utilisation des procédures de détection de ruptures dans les séries longues et courtes.
14
Numéro de Station
81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
Station
LAGOS BENIN CITY BIDA
CALABAR ENUGU GUSAU IBADAN ILORIN JOS KADUNA KANO LOKOJA MAIDUGURI MINNA NGURU ONDO SOKOTO WARRI YOLA ZARIA
Disponibilité Séries longues Séries courtes desdonnées
Date Date
1892-1992 1943 1970
1906-I 989 1928-I 992 1902-I 992 1916-1992 1942-1992 1901-1989 1906- 1992 1922-1992 1913-1992 19051992 1906-I 990 1909-I 992 1916-1992 1942-l 992 1906-I 988 1907-I 992 1907-I 990 1906-I 992 1943-I 992
1948 (+) An 1980
An 1939 Pas de rupture
1943 1962
Pas de rupture Pas de rupture
1969 1963-I 969
Pas de rupture Pas de rupture Pas de rupture 1969
1976-1978 1976-I 978
An 1930 An 1957
1962-l 970 1962-I 970 An 1934 Pas de rupture 1970-I 980 1970-1980
1931-1934 An 1979
1967-I 979 1965-l 967 Pas de rupture Pas de rupture
1965 1965
Pas de rupture Pas de rupture Pas de rupture Pas de rupture
1966 1966
souligné : résultats variables selon la longueur de la série (+) : augmentation de la valeur moyenne de la variable étudiée.
An : non concordance, ou “anomalie”, entre les résultats selon les méthodes
Tableau 5: Pluviométrie annuelle au Nigeria. Résultats de l’utilisation des procédures de détection de ruptures dans les séries longues et courtes.
Numéro de Station
Station Date of the break
Deficit (% of the mean)
1 ABENGOUROU Pas de rupture
2 ABIDJAN 1976-I 982
3 ADIAKE 1970
4 BEOUMI 1963-I 964
5 BONDOUKOU Pas de rupture
6 BOUAFLE 1972
7 BOUNA 1963
8 BOUNDIALI 1975
9 DIMBOKRO 1968
10 DIVO 1955-I 972
11 GAGNOA 1966
12 KATIOLA 1968
13 LAKOTA 1970
14 LAME 1963
15 MAN 1966
16 ODIENNE 1976-I 979
17 OUME 1976-I 979
18 SASSANDRA 1971
19 SOUBRE 1970
20 TABOU 1955
31 19 19
19 25 28 13 18 16 22 25 27 10 22 22 26 21 13
Tableau 6: Pluviométrie annuelle en Côte d’lvoire. Résultats de l’utilisation des procédures de détection de ruptures dans les séries courtes et estimation du déficit des précipitations annuelles lié à la variabilité pluviométrique.
16
Numéro de Station Date of the Deficit (% of the mean)
Station break
21 ACCRA 1965-I 975 28
22 AXIM Pas de rupture
23 DUNKWA 1963-I 969 15
24 KETE KRACH1 Pas de rupture
25 KUMASI 1968 15
26 TAKORADI Pas de rupture
27 TARKWA Pas de rupture
28 WENCHI Pas de rupture
Tableau 7: Pluviométrie annuelle au Ghana. Résultats de l’utilisation des procédures de détection de ruptures dans les séries courtes et estimation du déficit des précipitations annuelles lié à la variabilité pluviométrique.
Station Date of the Deficit (% of the mean) Numéro de
Station 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
LOME AERO An 1971
AFAGNAN 1974
AKLAKOU 1968
ANEHO Pas de rupture
ASSAHOUN An 1968
ATAKPAME Pas de rupture BARKOISSI Pas de rupture
BLITTA 1970-1972
DAPAONG An 1982
GLEKOVE An 1963
KANTE An 1968
KPESSI Pas de rupture
KARA Pas de rupture
LOME VILLE An 1968
MANGO An 1955
TOVE 1968
NOTSE Pas de rupture
KPAGOUDA 1964-I 975
KPALIME An 1969
SOKODE 1970
TABLIGBO An 1968
TSEVIE Pas de rupture
break
17 29 19
13
19 15 12 12
7 14 16
25 11 18 12
Tableau 8: Pluviométrie annuelle au Togo. Résultats de l’utilisation des procédures de détection de ruptures dans les séries courtes et estimation du déficit des précipitations annuelles lié à la variabilité pluviométrique.
18
53 54 55 56 57 5%’
59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 Numéro de
Station --.--- __..-
Station Date of the break
Deficit (% of the mean)
ABOMEY An 1970
ADJOHOUN An 1970
ALLADA 1968
APLAHOUE Pas de rupture
BANTE 1970
BEMBEREKE 1969
BOHICON Pas de rupture
BOPA 1970
COTONOU VILLE 1969
DASSA ZOUME Pas de rupture
GRAND POP0 An 1975
INA 1969
KANDI 1972-I 979
KETOU Pas de rupture
MALANVILLE 1957- 1969
NATITINGOU 1969
NIAOULI An 1968
NIKKI An 1968
OUIDAH An 1969
PARAKOU Pas de rupture
POBE Pas de rupture
PORTO NOV0 1970
SAKETE 1970
SEME 1968-I 970
TANGUIETA 1975-I 976
ZAGNANADO 1968
15 14 26
16 .22
19 23
19 18 17
22 21 13 13 22
24 23 18 20 13
Tableau 9: Pluviométrie annuelle au Bénin. Résultats de l’utilisation des procédures de détection de ruptures dans les séries courtes et estimation du déficit des précipitations annuelles lié à la variabilité pluviqmétrique.
Numéro de Station Date of the Deficit (% of the mean)
Station break
LAGOS 1970 19
81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
BENIN-CITY An 1980
BIDA Pas de rupture
CALABAR 1962
ENUGU Pas de rupture
GUSAU 1963-I 969
IBADAN Pas de rupture
ILORIN 1969
JOS 1976-I 978
KADUNA An 1957
KANO 1962-I 970
LOKOJA Pas de rupture
MAIDUGURI 1970-I 980
MINNA An 1979
NGURU 1965-I 967
ONDO Pas de rupture
SOKOTO 1965
WARRI Pas de rupture
YOLA Pas de rupture
ZARIA 1966
18
10
18
17 12 11 26
36 14 31
25
15
Tableau 10: Pluviométrie annuelle au Nigeria. Résultats de l’utilisation des procédures de détection de ruptures dans les séries courtes et estimation du déficit des précipitations annuelles lié à la variabilité pluviométrique.
20
Station Disponibilité Séries longues Séries courtes des données
Date Date
Abidjan Aéro 1940-I 992 1960-I 963 1960-I 963 Abengourou 1933-I 992
Adiaké 1945-I 993
Adiopodoumé 1948-1977 Abidjan Banco 1949-I 980
Bouaflé 1954-1992
Daloa 1950-I 9.86
Dimbokro 1951-1992
Divo 1947-I 992
Gagnoa 1947-I 993
Lakota 1949-1992
Man Aéro 1950-I 992
Odienné 1945-I 993
Oumé 1950-I 992
Sassandra 1936-l 993
Tabou 1935-l 992
1946(+) Pas de rupture Pas de rupture Pas de rupture Pas de rupture Pas de rupture Pas de rupture Pas de rupture Pas de rupture Pas de rupture Pas de rupture Pas de rupture Pas de rupture
An 1940(+) An 1964 An 1939(+)
An 1967
Pas de rupture Pas de rupture
1968 An 1973 1973-1982
1971 Pas de rupture
1972 1970 Pas de rupture
1972-I 980 1968-1971
1976 1961-1964 Pas de rupture souligné : résultats variables selon la longueur de la série
(+) : augmentation de la valeur moyenne de la variable étudiée.
An : non concordance, ou “anomalie”, entre les résultats selon les méthodes
Tableau 11: Nombre annuel de jours de pluie en Côte d’lvoire. Résultats des procédures de détection de ruptures dans les séries longues et dans les séries courtes.
Numéro de Station
29 LOME AERO 1950-I 980
34 ATAKPAME 1929-I 980
35 BARKOISSI 1950-I 979
42 LOME VILLE 1934-I 980
43 MANGO 1934-I 980
44 MISSION TOVE 1950-I 978
Station Disponibilité des données
Séries longues Séries courtes
Date Date
Pas de rupture Pas de rupture 1954 (+) 1954-I 958 (+) Pas de rupture Pas de rupture
1960-I 975 1960-I 963 1944-l 950 (+) Pas de rupture Pas de rupture 1971-1974
48 SOKODE 1950-I 980 Pas de rupture Pas de rupture
50 TSEVIE 1934-I 980 Pas de rupture Pas de rupture
51 ANIE MONO 1951-1977 Pas de rupture 1968
52 SOTOUBA 1950-I 978 Pas de rupture 1963
souliané : résultats variables selon la longueur de la série (+) : augmentation de la valeur moyenne de la variable étudiée.
An : non concordance, ou “anomalie”, entre les résultats selon les méthodes
Tableau 12: Nombre annuel de jours de pluie au Togo. Résultats des procédures de détection de ruptures dans les séries longues et dans les séries courtes.
2.2
Numéro de Station Disponibilité Séries longues Séries courtes Station
55 ADJOHOUN
56 ALLADA
57 APLAHOUE
59 BEMBEREKE
60 BOHICON
64 GRAND POP0
66 KANDI
69 NATITINGOU
70 NIAOULI
74 POBE
75 PORTO NOV0
76 SAKETE
77 SEME
79 ZAGNANADO
80 SAVE
des données 1950-I 989 1950-I 985 1950-I 989 1950-I 989 1950-I 990 1950-1987 1922-I 990 1950-I 990 1950-I 988 1950-I 989 1950-1989 1923-l 989 1950-I 987 1950-I 989 1950-I 990
Date Pas de rupture Pas de rupture Pas de rupture Pas de rupture Pas de rupture Pas de rupture
1942 (+) Pas de rupture Pas de rupture Pas de rupture Pas de rupture
1968 Pas de rupture Pas de rupture Pas de rupture
Date Pas de rupture
1972 Pas de rupture
1969 An 1975
1975 1975 1971 1963-I 980
An 1968 1963 1968 An 1980
1963 1968 souligné : résultats variables selon la longueur de la série
(+) : augmentation de la valeur moyenne de la variable étudiée.
An : non concordance, ou “anomalie”, entre les résultats selon les méthodes
Tableau 13: Nombre annuel de jours de pluie au Bénin. Résultats des procédures de détection de ruptures dans les séries longues et dans les séries courtes.
Figure la : Tracé des isohyètes pour les décennies 1950 et 1960 (les valeurs sont en I/l 0 mm)
15.00
195G1959
10.00 GI
guri
1960-1969
guri
24
Figure 1 b : Tracé des isohyètes pour les décennies 1970 et 1980 (les valeurs sont en I/l 0 mm)
15.00
Niger
guri
~ 1980-1989
Mali
FtirWarc0ut-t
Figure 2a : Tracé des indices pluviométriques pour les décennies 1950 et 1960
15.00
1950-l 959
10.00 Guinea
.hlaid 1
>
guri
1960-1969
uri
Deficit Surplus
26
Figure 2b : tracé des indices pluviométriques pour les décennies 1 J70 et 1980
uri
i ORSTOU h *d AOC
-10.00
-5.000.80
5.001 or00
15..oo GI
Figure 3 : Emplacement des stations utilisées dans le cadre de la détection de ruptures dans les séries chronologiques
89
Burkina f aso
Golfe de Guinée
Figure 4 : Résultats des détections de ruptures dans les séries courtes
Burkina Faso -/Y
Tchad
Mali
I
nA \
Li
n
*
Cameroun
Figure 5a : Tracé des lignes d’isovaleurs de nombre annuel de jours de pluie
pour les décennies 1950 et 1960 (les valeurs sont en jours) wooj 1g50m1g5g
l Burkina Faso
l
Mali
6.00:
Nigeria
6.00
l- - -..=A-.-..
-8.00 -6.‘oo Q.00
----7--- --
-4.00 -2.00 2.00 4.00
30
Figure 5b : Tracé des lignes d’isovaleurs de nombre annuel de jours de pluie
pour les décennies 1970 et 1980 (les valeurs sont en jours)
’ *.O*:
1970-l 979Burkina Faso Mali
-8.00 -6.00 -4.00 -2.00
Nigeria
ORSTOY Frmnd AOC
0.00 2.00 4.00
~~~. .A..
^ ~~~
12.00
1980-I 989
Burkina Faso
Mali t--
10.00 Y
8 nn
Kumasi
-8.00 -6.bO -4.00 -2.00 0.00 2.00 4.00
VERS UNE APPROCHE DYNAMIQUE DE LA VARIABILITE CLIMATIQUE EN AFRIQUE DE L’OUEST
Abel AFOUDA
Département de Mathématiques Université Nationale du Bénin B.P. 526 COTONOU (Bénin)
Rbumé
Le problème de la variabilité climatique et de la prédiction de son impact sur le développement économique et social est aujourd’hui au centre des préoccupations des grandes organisations internationales et des décideurs à tous les niveaux. Pour répondre à cette attente, les chercheurs ont orienté leurs efforts vers une analyse de plus en plus fine des paramètres statistiques pouvant permettre de mettre en évidence les fluctuations climatiques. En Afrique de l’Ouest, cette
démarche traditionnelle basée sur la disponibilité des séries de données les plus longues possibles, sur un grand nombre de postes pluviométriques et de stations hydrométriques, doit être complétée par une approche dynamique prenant en compte le caractère non-stationnaire des séries
disponibles sur les précipitations.
La démarche présentée dans cette étude s’appuie sur une approche dynamique orientée vers la recherche de caractères permanents pouvant être considérés comme invariants. On explore ainsi la possibilité de décrire le régime des précipitations en Afrique de l’Ouest par un système dynamique et de définir des invariants climatiques à partir des exposants de Lyapounov de ce système.
Introduction
Le problème de la variabilité climatique et de la prédiction du climat est aujourd’hui au centre des préoccupations de toutes les grandes organisations mondiales. En particulier, l’Organisation Météorologique Mondiale (OMM), l’unesco, et le Conseil International des Unions Scientifiques (CIUS) conjuguent actuellement leurs efforts pour la mise en place d’un programme de recherche sur la variabilité climatique (CLIVAR) qui s’exécute dans le cadre du Programme Mondial de la Recherche sur le Climat (PMRC).
Parmi les objectifs de ce programme, ceux qui sont directement liés à nos préoccupations dans le cadre du projet FRIEND-AOC visent à :
* décrire et comprendre la variabilité climatique aussi bien à l’échelle saisonnière qu’à l’échelle inter- annuelle et étudier les possibilités de prédiction à partir de l’analyse des observations et la modélisation du système couplé “Terre-Atmosphère-Océan” ;
* développer et expérimenter un programme approprié d’observation, de collecte,
d’analyse, d’archivage et de dissémination des données nécessaires pour comprendre la variabilité
climatique.
Pour accomplir ces objectifs scientifiques, l’une des actions prioritaires recommandées consiste à identifier des paramètres cohérents pouvant caractériser le système climatique global, les structures et la dynamique du système couplé. On est de ce fait, amener à considérer le Qy&rne climatique comme un système dynamique que l’on cherchera à caractériser, sur le plan vocal, à partir des paramètres mesurables comme la précipitation, la température, la pression, etc.. .
Plusieurs travaux sur la variabilité du climat en Afrique ont déjà utilisé l’un et/ou l’autre de ces paramètres (Larnb - 1978, Todorov - 1985, Bah - 1987, Janowiak - 1988), mais dans ces différents travaux, la variabilité des précipitations en Afrique a été abordée par des méthodes statistiques qui, comme on le sait, ne permettent pas de prendre en compte le comportement dynamique du système. Dans un travail plus récent, Demaree et Nicolis (1990), prenant en compte le caractère non stationnaire des données disponibles sur les précipitations en Afrique, proposent
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