Comparaison de trois méthodes de correction des simulations du

Comparaison de trois méthodes de correction des simulations du modèle
climatique régional REMO dans le bassin versant de l’Ouémé au Bénin.
N’TCHA M’PO Yèkambèssoun 1,2, LAWIN A. Emmanuel 1, YAO K. Benjamin 2,
OBADA Ezékiel 1
1-Laboratoire d’Hydrologie Appliquée (LHA), Institut National de l’Eau, Université
d’Abomey-Calavi
2-Laboratoire de Procédés Industriels, de Synthèse, de l'Environnement et des Energies
Nouvelles (LAPISEN), Institut National Polytechnique Houphouët–Boigny
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Résumé
L'impact des changements climatiques sur les ressources en eau est généralement évalué à
l'échelle locale. Or plusieurs études ont déjà démontré que les données brutes issues des
modèles climatiques régionaux (MCRs) ne peuvent pas être utilisées directement comme
entrée des modèles des processus de surface pour une échelle locale en raison des biais
systématiques qui les caractérisent. Par conséquent, les simulations des MCRs doivent être
prétraitées afin de les rendre plus représentatives du climat à l’échelle locale. Cette étude
porte sur la correction des biais des données des précipitations et de température du modèle
climatique régionale REMO sur le bassin versant de l’Ouémé au Bénin. Plusieurs méthodes
de correction des biais des modèles climatiques existent. Pour cette étude, trois méthodes de
correction ont été utilisées; (1) une approche directe (Delta), (2) une méthode de mise en
échelle (Scaling) et (3) une méthode de transformation quantile-quantile ajustée(AQM). Les
données corrigées et non corrigées des précipitations et de température ont été comparées aux
données observées des stations climatiques existantes dans le bassin. Les résultats obtenus
montrent que les données de REMO sont entachées d’énormes erreurs. Ce modèle surestime
les précipitations mais sous évalue les températures. La comparaison des performances des
différentes méthodes a été faite sur la base de l’écart moyen absolu (MAE) et de la racine
carrée de l’écart quadratique moyen (RMSE) entre les données observées et les données
simulées corrigées. Il ressort que la méthode Scaling est la plus adaptée pour réduire les biais
des simulations des hauteurs des précipitations et des températures par le modèle climatique
régional REMO. La similarité entre les données corrigées avec la méthode Scaling et les
observations, permet de conclure que cette méthode peut être utilisée pour corriger les biais
des données des scénarios climatiques à des fins de modélisation de la disponibilité future des
ressources en eau.

Mots clés : Delta, Scaling, REMO, AQM, Ouémé, Bénin.