Samuel Louvet

Groupe de Travail 9
Vulnérabilité : approches climatologique et
agro-climatologique
Louvet, S., Mahé, G., Paturel, J.E, Roudier, P,
Delarue, K., Vaksmann, Koité, M.
[email protected]
• La vulnérabilité : une première expérience
pour nous…..
Voici quelques pistes
Plusieurs échelles possibles
Région
Grande
échelle
bassin
maille
ESPACE
terroir
station
Echelle
fine
Fluctuations multidécennales
Fluctuations intrasaisonnières
(séquences sèches,
date de démarrage
SDP, …)
TEMPS
Fluctuations interannuelles
Echelle
fine
La vulnérabilité des ressources en eau,
de l’agriculture en fonction du climat
L’approche climatologique :
la variabilité spatiotemporelle des
précipitations
Evolution des précipitations à différentes échelles
spatiales
A l’échelle du bassin, la pluviométrie
annuelle a baissé de 20-25% depuis la fin
des années 60
Période
humide
Période
sèche
Variabilité interannuelle(%)
« sec – humide »
Données disponibles
Station pluviométriques sélectionnées
(1950:2006)
A partir des données stationnelles, spatialisation des données quotidiennes de
précipitations. 5 méthodes employées :
-Krigeage (K)
-Spline (S)
-Inverse distance pondérée au carré (I)
-Plus proche voisin (N)
-Polygones de Thiessen
!
Grande sensibilité des résultats à la méthode d’interpolation retenue
quelle que soit l’échelle temporelle considérée
L’échelle inter-annuelle
Nbre de stations
par an :
• tout le bassin
• partie nord
• partie sud
Période
sèche
L’échelle inter-annuelle
Analyses menées
Test de Pettitt - teste la présence ou l’absence de rupture
(changement de moyenne au sein de la série) – indique
une date de rupture
permet de segmenter une série
Test de Mann-Kendall :
tendance
temporelle
Mise en évidence de la
d’une variable
Variables étudiées :
Pluie journalière maximale annuelle de période de
retour de 10 ans, 20 ans et 100 ans
Approche du stress hydrique du Bassin
à l ’échelle inter-annuelle
Climatic Moisture Index (Vörösmarty [2005])
CMI = (P/ETP)-1 si P<ETP
CMI = 1-(ETP/P) autrement
(CMI>0: Aride. -0.6<CMI<0: Semi-aride. CMI<-0.6: Humide)
Le Climate Moisture Index (Vorosmarty et al., 2005) mesure le ratio de la pluie annuelle sur
l'évapotranspiration potentielle annuelle. Il permet donc de fournir une indication de
vulnérabilité à la sécheresse.
Variabilité intra-saisonnière : recherche des périodes de l’année
responsables de la péjoration pluviométrique constatée
Un cœur de la saison des pluies moins
arrosé, une fin de saison des pluies plus
précoce et moins humide
Variabilité intra-saisonnière
Dynamique de la saison de
pluies, ex : début, fin,
durée…
-Sur quels critères se
baser pour déterminer la
date de démarrage de la
saison?
Variables étudiées à l’échelle
intra-saisonnière
- Le nombre de jours secs
- Le type de jour pluvieux :
Les jours de faible pluviométrie : Contribution relative (%) du nbre de
jours de pluie <5 mm au nbre total de jours de pluie (<5mm)
Les jours de moyenne pluviométrie : Contribution relative (%) du nbre de
jours de pluie [5-20mm] au nbre total de jours de pluie
Les jours de forte pluviométrie: Contribution relative (%) du nbre de jours
de pluie >20mm au nbre total de jours de pluie
-Les séquences sèches : définies comme étant une
période de n jours secs consécutifs
Les jours secs (1971-2000)
Les jours de pluie < 5mm (1971-2000)
Variabilité intra-saisonnière : recherche des paramètres
pluviométriques les plus contrastés entre années à fort débit et
années à faible débit
Compo rouge : 7 années
de + fort Q : 1954; 1955;
1953; 1964. 1952. 1957;
1958
Compo bleue : 7 années
de + faible Q 1984; 1983;
1987; 1986; 1993; 1992;
1985
Débits annuels moyens
à Douna
Sécheresse = 3
jours consécutifs
sans pluie
Q faible - Q fort
Travail entre
juin et
septembre
(inclus)
• Revue bibliographique (non-exhaustive des
indices de vulnérabilité climatique)
Données en
entrée
Indice
PDSI (Palmer, 1965)
Crop Moisture Index
(CMI) : 1968
Pas de temps
1 semaine, 2
semaines, 1 mois
P, T
P,T, ET, L, RO,
reservoir storage
1 semaine
Commentaires
Algorithme de l’humidité du sol calibré
pour des régions homogènes, utilisé aux
USA
Dérivé du PDSI
P
1 jour (possibilité
de pas de temps
plus grands)
Notion de précipitation effective, prenant en
compte les pluies des jours passés
SPI (McKee et al, 1993)
P
De 1 à 24 mois
(possibilité de pas
de temps plus
petits)
Permet de caractériser les épisodes secs au
cours d'une période prédéterminée.
Surface Water Supply Index
(SWSI) 1982
P, sn, RO,
1 mois
Similaire au SPI, mais considère d’autres
paramètres
1 mois
Représente le pourcentage d’écart de la
pluie à la moyenne sur le long terme.
Calcul proche su PDSI.
EDI (Byun and Wilhite, 1999)
Bhalme and Mooley Index
(BMI) 1979
P
Deciles (utilisés par l’autorité
australienne aux
sécheresses)
P
1 mois
National Rainfall Index (NRI)
P
1 mois
Climate Moisture Index
(Vorosmarty et al., 2005)
P, ETP
Groupe les occurrences de pluie mensuelle
en déciles.
Anomalies de précipitation à l’échelle du
continent.
1 an
Approche du stress hydrique
Légende : P :précipitation ; T : température ; ET : évapotranspiration ; L : humidité du sol ; RO : ruissellement sn : snowpack
• Nomenclature du SPI
• Nomenclature de l’EDI
Une fois le SPI et l’EDI calculés, possibilité d’étudier:
-Durée maximale saisonnière des différentes gammes de sécheresse
-Durée moyenne saisonnière des différentes gammes de sécheresse
-Fréquence d’occurrence saisonnière des différentes gammes de sécheresse
-….
Agro-climatologie
OBJECTIFS
• Identifier les variables climatiques ayant un
impact sur l’agriculture
• Diagnostic (passé, futur) de ces variables
climatiques
• Evaluation de l’impact de ces variables sur
l’agriculture
MÉTHODES :CHOIX DES VARIABLES CLIMATIQUES
• Cumul pluviométrique annuel
Est-ce la seule variable climatique qui influence le rendement
agricole?
Dynamique de la saison des
pluies:




Date de début
Date de fin
Durée
Caractéristiques sub-saisonnières
de la saison des pluies:

Séquences sèches (Nombre et Longueur)



Dans la saison (moins dernier mois)
Dans le dernier mois
Evénements pluviométriques extrêmes
dans le dernier mois (Nombre et maximum)
Cumul pluviométrique saisonnier
MÉTHODE :DÉTERMINATION DES VARIABLES
CLIMATIQUES
• Dynamique de la saison:
– Date de début
Conditions:
• A partir du 92eme jour (1er avril)
• Cumul de pluie en 3 jours, supérieur ou égal à 20mm
• Pas de période sèche de plus de 7 jours consécutifs dans les 30 jours qui
suivent la date obtenue
Evolution de la Réserve Utile en fonction du temps
MÉTHODE
: t-1
DÉTERMINATION
DES VARIABLES
RUt=RU
+Δs
CLIMATIQUES
Avec:
0<RUt<100mm
• Dynamique de la saison:
Δs=P-Dr-ETR-R
– Date de fin
Bilan
hydrique d’un sol de 100mm de RU
Δs=P-ETR
Avec ETR=5mm/j
Conditions :
• A partir du 245eme jour (1er septembre)
• Lorsque le stock hydrique atteint 0mm
• Pas de pluie importante dans les 20 jours qui suivent; dans ce cas on retient la
date de l’événement pluvieux.
ANALYSES REALISEES
• Caractéristiques climatiques moyennes
• Diagnostic des variables climatiques
– Tests statistiques sur l’évolution passée des variables
• Mann Kendall (Détecte une tendance)
• Pettitt (Détecte une rupture)
– Evolution des variables dans le futur
• Relations variables climatiques/rendements
agricoles
• Merci de votre attention
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