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 Email : [email protected] 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.