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MODELISATION HYDROLOGIQUE DANS UN
CONTEXTE DE VARIABILITE
HYDRO-CLIMATIQUE. Une approche comparative
pour l’étude du cycle hydrologique à méso-échelle au
Bénin.
Matthieu Le Lay
To cite this version:
Matthieu Le Lay. MODELISATION HYDROLOGIQUE DANS UN CONTEXTE DE VARIABILITE
HYDRO-CLIMATIQUE. Une approche comparative pour l’étude du cycle hydrologique à méso-échelle
au Bénin.. Hydrologie. Institut National Polytechnique de Grenoble - INPG, 2006. Français. �tel00116912�
HAL Id: tel-00116912
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00116912
Submitted on 28 Nov 2006
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➙✡❬ ❹✦❬ ❹❻➣✢❴✎❝✑t❇❵❼❝✑❛ ✐❱⑩◆❣✦t④❵❿❡✖♦❦⑩✡❷❱t❽♥❖t❽⑩❉❝❿❞✆❡❍❢✦❣✦❤✑✐❱♠ ✐❱❷❱❛rq❉s✡t❇☞❞ ✾✺❫✖♦❦❤❾❝✑❛ ❤✟❣✦t❇❞✟❤✑❴❇❞❾❛r❣✦s✖❞✟❣✦t④❞❾❛ ♥❅s✡♠r♦✕❝✑❛ ✐❱⑩⑨❬✉❬④❬④❬✫❩✕➮✕➙
➙✡❬ ❹✦❬ ➎↔➣✢❴✎❝✑t❇❵❼❝✑❛ ✐❱⑩◆❣✦t④❵❿❡✖♦❦⑩✡❷❱t❽♥❖t❽⑩❉❝❿❞✆❡❍❢✦❣✦❤✑✐❱♠ ✐❱❷❱❛rq❉s✡t❇☞❞ ✾✺❫✖♦❦❤❾❝✑❛ ❤✟❣✦t❇❞✟❫✖♦❦❤❿♦❦♥❖➑✎❝✑❤✑t❇❞✶❬④❬④❬✉❬④❬✉❬④❬✉❬④❬④❬✫❩❇⑦✡❩
➙✡❬ ❹✦❬ ➍✸➳➦⑩✡t③♦❦❫✡❫✡❤✑✐✦❵❿❡✡t➭✐❱❤✑❛ ❷❱❛ ⑩✖♦❦♠ t✉❣✦t④❣✦❴✎❝✑t❇❵❼❝✑❛ ✐❱⑩◆❣✦s◆❵❿❡✖♦❦⑩✡❷❱t❽♥❖t❽⑩❉❝✆❡❍❢✦❣✦❤✑✐❱♠ ✐❱❷❱❛rq❉s✡t❚❬④❬④❬✉❬④❬✉❬④❬✉❬④❬④❬✫❩❇⑦❱➙
➙✡❬ ❹✦❬ ➒❻①➦⑩✖♦❦♠ ❢✦❞❾t④❵✎❤✑❛ ❝✑❛rq❉s✡t④❣✦t❇❞✆❤✑❴❇❞❾s✡♠ ❝❿♦✕❝❿❞✳❬④❬✉❬④❬✉❬④❬④❬✉❬④❬✉❬④❬✉❬④❬✉❬④❬④❬✉❬④❬✉❬④❬✉❬④❬④❬✉❬④❬✉❬④❬✉❬④❬④❬✫❩❇⑦❱⑦
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✧❢❑✾✽✢✜✾✴✵✔✢✚❂✒✼✚✗✹◗✜✛✥✾✔✢✚❅✶✸✜❏❈♥✒❀✽✢❑✾✹◗❃✼✴✙✚✢✜❏✖✵❳❖✶❖✽✢❃✼❈✱❃✼❉✤✪✱●✵❁✙✜❣✚✢❃✼✴✵✔✺✶✸❃✼✴✙✥✷❄t❁✸❉❋❑✛✚✮✣ ✥✮➂ ✠P✹✸❈✬❁✙✚✗✪✱✜✾❁✸✽✢✚✲✧❢❃✼✴✙✥✾✔✗✪✱❃✼✴✙✚✺❃✼❘❖❄✗✜✛✥✾✔✗✪✈✧✗✭■✑■✜
✹✸✽✢❃✼❘✸❈✱✘✾❇❆✜✺✶❲✦ ❃✼✹✸✔✗✪✬❇❏✪✱✚▲✒✫✔✗✪✱❃✼✴❚✚✮✦ ❑✛✥✾✽✗✪✬✔❵✒✫❈✱❃✼✽✢✚ ✄

②✠r
f1 , ..., fm
✚✢❃✼✴✵✔❡❈✱✜✛✚
f1 (Θ)

 f2 (Θ)


.

min F (Θ) = 

.


.
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fm (Θ)
m
✧❢❃✼✴✙✥✾✔✗✪✱❃✼✴✙✚❡❃✼❘❖❄✗✜✛✥✾✔✗✪✈✧❦✿❂❇❏✪✬✴✸✪✬❇❏✪✱✚✢✜✾✽❵✜✾✔
Θ


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❈✱✜✷✳❋✜✛✥✾✔✢✜✾❁✸✽❵✶✸✜✷✹✻✒✫✽▲✒✫❇❆✘✾✔✗✽✢✜✛✚✮✭
❝ ❈✱❃✼✽✢✚✺●✵❁✙✜❆✥✛✜✾✽✗✔▲✒✫✪✬✴✙✜✛✚❏✒✫✹✸✹✸✽✢❃❨✥✢✖✙✜✛✚❂✥✛❃✼✴✙✚✗✪✱✚✗✔✢✜✾✴✵✔✕✿r✒✫❉✤✽✢❑✾❉❋✜✾✽❂✥✛✜✛✚✺✶❖✪✏✎❲❑✾✽✢✜✾✴✵✔✢✜✛✚✺✧❢❃✼✴✙✥✾✔✗✪✱❃✼✴✙✚❂✶✙✒✫✴✙✚❅❁✸✴✏❁✸✴✸✪✱●✵❁✙✜
❊
✥✾✽✗✪✬✔✢✘✾✽✢✜✰❼✐✯✰✒✼✶✸✚✢✜✾✴ ★✞✟✞✟✞❋✟ ➇♠✣✇❩❵❁✸✹✸✔▲✒❧❽✑✏ ✠✼➁✱➅❫❼☎✄✦✥✧✥✘❥❋➇❅✜✾✔ ❫✒✫✹◗❃ ❽✑✏ ✠✼➁✱➅★❼☎✄✦✥✧✥✘❥❋➇❅❃✼✴✵✔✺✹✸✽✢❃✼✹◗❃✤✚✢❑❣✶✸✜❣❈✱✜✛✚✺✥✛❃✼✴✙✚✢✜✾✽✗✳❋✜✾✽
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✴ ❃✦✸❄✱✴❃✦P●❑▲✮✲❃●✪✭❃ ✳❏✽✾❃❊✵✴❧
★ ❼✐✥♠✧✗✭❖❻✙❉✤❁✸✽✢✜ ★❖✭ ✄❤➇♠✭✻①✓❃✼❁✸✔❊❇❆✜✾❇✺❘✸✽✢✜
✶✸✜✲✥✛✜✾✔❊✜✾✴✙✚✢✜✾❇✺❘✸❈✱✜❂✒❂❈✱✜✛✚◆✹✸✽✢❃✼✹✸✽✗✪✱❑✾✔✢❑✛✚❵✚✗❁✸✪✬✳✤✒✫✴✵✔✢✜✛✚ ✄
Θp
♦ F (Θp ) ✜✛✚✗✔❹✚✗✔✗✽✗✪✱✥✾✔✢✜✾❇❆✜✾✴✵✔♣✪✬✴❖✧❢❑✾✽✗✪✱✜✾❁✸✽♣✿ F (Θd ) ✹◗❃✼❁✸✽❀✔✢❃✼❁✙✚❀❈✱✜✛✚❣❇❆✜✾❇✺❘✸✽✢✜✛✚ Θd ✴✙❃✼✴❸✥✛❃✼✴✵✔✢✜✾✴✵❁✙✚P✶✙✒✫✴✙✚
❈✩✦ ✜✾✴✙✚✢✜✾❇✺❘✸❈✱✜✺✶✸✜✲③☛✒✫✽✢✜✾✔✢❃❚❼➆✪✩✭ ✜✤✭
✣✸✹◗❃✼❁✸✽◆✔✢❃✼❁✸✔
➇♠✭
fi (Θp ) < fi (Θd )
i = 1, ..., m
♦ ❬✉❈❨✜✛✚✗✔▼✪✬❇❏✹◗❃✤✚✢✚✗✪✬❘✸❈✱✜★✶✸✜❦✔✗✽✢❃✼❁✸✳❋✜✾✽✇❁✸✴ Θ∗p ✶✙✒✫✴✙✚☛✥✛✜✾✔✇✜✾✴✙✚✢✜✾❇✺❘✸❈✱✜❫✔✢✜✾❈✸●✵❁✙✜ F (Θ∗p ) ✚✢❃✼✪✬✔☛✚✗✔✗✽✗✪✱✥✾✔✢✜✾❇❆✜✾✴✵✔✇✪✬✴❖✧❢❑✾✽✗✪✱✜✾❁✸✽
✿
✭
✂
✂
F (Θp )
a) Parameter space
b) Objective space
3
2
4
3
1.5
2
3
2
A
3
1
B
1
F2
θ2
A
γ
1
2
0
0.5
1
2
γ
1
−1
−1
B
0
0
θ1
1
2
3
0
0.5
1
1. 5
2
F1
☞✍✌✏✎✒✑ ❹✦❬ ❩❱➵✦➼❧♠ ♠ s✖❞✩❝✑❤❿♦✕❝✑❛ ✐❱⑩◆❣✦s✿❵✎✐❱⑩✖❵✎t❽❫✦❝✢❣❊✈ t❽⑩✖❞❾t❽♥❅➊✡♠ t③❣✦t③➏➴♦❦❤✑t✎❝✑✐➠❣✡♦❦⑩✖❞✟♠ t③❵❽♦❱❞➦❣❊✈ s✡⑩◆♥❖✐✦❣✦➑❽♠ tP✾➠❹✺❫✖♦❦❤❿♦❦♥❖➑✎❝✑❤✑t❇❞✁ Θ , Θ
t✎❝❖❣✦t❚❹➧②❳✐❱⑩✖❵❼❝✑❛ ✐❱⑩✖❞❅✐❱➊✦➆✩t❇❵❼❝✑❛ ✄
② F , F ➷➴❣✡♦❦⑩✖❞③♠✇✈ t❇❞❾❫✖♦❱❵✎t➓❣✦t❇❞❅❫✖♦❦❤❿♦❦♥❖➑✎❝✑❤✑t❇❞☎▲♦ t✎❝❖❣✦t❇❞③②❳✐❱⑩✖❵❼❝✑❛ ✐❱⑩✖❞③✐❱➊✦1➆✩t❇❵❼❝✑2❛ ✂ ②
❳➊ ❬✤① t✎❁
❝ ❀✶❣✦❴❇❞❾❛ ❷❱⑩✡t❽⑩❉❝❅♠ t❇❞❅❞❾✐❱♠ 1s✦❝✑❛ ✐❱2⑩✖✂ ❞③q❉s✡❛➽♥❖❛ ⑩✡❛ ♥❖❛r❞❾t❽⑩❉❝✺❤✑t❇❞❾❫✙t❇❵❼❝✑❛ ➋❱t❽♥❖t❽⑩❉❝ F✂ t✎❝ F ❬✓➃➅t➠❝✑❤❿♦❦❛ ❝✺❵✎✐❱⑩❉❝✑❛ ⑩❍s
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Définition du problème et du
domaine d’application
Collecte et traitement
de nouvelles données
Changements
de modélisation
des processus
des équations
Sélection des données
Incertitude
perceptuelle
Imprécision et
incomplétude des
observations
Incertitudes de
structure
Choix de la structure
du modèle
Spécification
− de la paramètrisation
− des paramètres
Ré−étalonnage
des paramètres
Vérification
NON
Modèle
accepté?
OUI
Utilisation
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Débits
X2
a)
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Temps
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1
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X1
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♦ C0 = 0.2
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♦ a = 90km
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Hydrological Sciences–Journal–des Sciences Hydrologiques, 50(3) juin 2005
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509
Variabilités interannuelle et intra-saisonnière des
pluies aux échelles hydrologiques. La mousson
ouest-africaine en climat soudanien
MATTHIEU LE LAY1 & SYLVIE GALLE2
1 LTHE – IRD, BP 53, F-38041 Grenoble Cedex 9, France
[email protected]
2 LTHE – IRD, 08BP841, Cotonou, Bénin
Résumé En Afrique de l’Ouest, les précipitations sont caractérisées par une forte
variabilité, à la fois interannuelle et décennale. La quantification des impacts
hydrologiques de cette variabilité nécessite l’analyse de la pluviométrie à fine échelle.
Cette étude diagnostique caractérise le régime pluviométrique soudanien aux échelles
pertinentes pour l’hydrologie, grâce à l’analyse de données collectées sur le bassin de
la Haute Vallée de l’Ouémé (Bénin) entre 1950 et 2002. Comme au Sahel, la
sécheresse marquée des décennies 1970 et 1980 y est observable, mais la variabilité
interannuelle demeure ici importante. L’étude de la dynamique saisonnière, basée sur
la distinction entre les régimes de mousson océanique et continental, montre que
l’essentiel des modifications pluviométriques observées est lié à la variabilité de la
saison continentale. D’une part, la mise en place de ce régime, observée sur les
cinquante dernières années, est de plus en plus précoce au cours de la saison. D’autre
part, le caractère déficitaire d’une année est principalement corrélé à la diminution du
nombre de gros systèmes convectifs au sein de cette saison.
Mots clefs bassin versant; climat soudanien; déficit pluviométrique; mousson; précipitations;
Afrique de l’Ouest
Seasonal cycle and interannual variability of rainfall at hydrological
scales. The West African monsoon in a Sudanese climate
Abstract West African rainfall is characterized by a strong variability, both at decadal
and interannual scales. In order to quantify the hydrological impacts of such a
variability, analysis of rainfall patterns at fine scales is highly essential. This
diagnostic study aims to characterize the Sudanese rainfall regime at hydrological
scales, using a raingauge data set collected on the upper Oueme River catchment
(Benin) between 1950 and 2002. A long-term drought is observed during the 1970s
and 1980s, as in the Sahel. However, the interannual variability remains significant in
the Sudanese region. The study of the seasonal cycle, based on the distinction between
the oceanic and continental monsoon regimes, shows that the majority of rainfall
changes occur in the continental regime. On the one hand, the rainfall peak associated
with this regime that has been observed for the last 50 years has occurred increasingly
earlier in the season. On the other hand, the annual rainfall deficit is mainly linked to
the decrease in the number of large events during the continental part of the season.
Key words catchment; Sudanese climate; rainfall deficit; monsoon; precipitation; West Africa
INTRODUCTION
La pluviométrie d’Afrique de l’Ouest présente une importante variabilité interannuelle, à
laquelle se superpose un signal décennal ou pluri-décennal fort, mis en évidence par de
nombreux auteurs (e.g. Hubert et al., 1989; Nicholson & Palao, 1993; Le Barbé & Lebel,
1997; Paturel et al., 1997; Le Barbé et al., 2002). Le déficit pluviométrique observé
depuis les années 70 au Sahel, mais aussi plus généralement dans toute l’Afrique de
l’Ouest, en est une signature aux conséquences humaines et économiques considérables.
La connaissance de la mousson ouest-africaine a notablement progressé ces dernières
années et permet aujourd’hui de mieux comprendre les liens entre la circulation atmosLa discussion concernant cet article est ouverte jusqu’au 1er décembre 2005
Copyright  2005 IAHS Press
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510
Matthieu Le Lay & Sylvie Galle
phérique, les conditions de surfaces océaniques et continentales, et la pluviométrie
(Eltahir & Gong, 1996; Fontaine & Janicot, 1996). Néanmoins, si quelques études ont
établi des liens entre la variabilité interannuelle et le cycle saisonnier des précipitations
sur l’ensemble de l’Afrique de l’Ouest (Le Barbé & Lebel, 1997; Le Barbé et al., 2002;
Lebel et al., 2003; Sultan & Janicot, 2003), la plupart des travaux a analysé le régime de
mousson à l’échelle interannuelle. La quantification des impacts hydrologiques de cette
variabilité climatique nécessite cependant d’observer le phénomène à des échelles de
temps plus fines, afin de caractériser l’intermittence des pluies dans une région où elle
constitue le paramètre clef de la réponse hydrologique.
Ce travail étudie la variabilité des précipitations aux échelles intéressant
l’hydrologie et sa modélisation, dans le but d’orienter le forçage des simulations
d’impact climatique sur la ressource en eau. Il s’appuie sur la fenêtre d’observation du
programme AMMA-CATCH (Analyse Multidisciplinaire de la Mousson Africaine –
Couplage de l’Atmosphère Tropicale et du Cycle Hydrologique) en zone soudanienne
(Observatoire de la Haute Vallée de l’Ouémé, Bénin). Sur ce site pilote sont étudiées
les interactions entre la mousson et le cycle hydrologique. Les caractéristiques
pluviométriques de ce site seront discutées à la lumière de celles de la zone sahélienne
(site du degré carré de Niamey), plus largement étudiée par la communauté
scientifique au cours de ces dernières années, et de la région guinéenne (site de
Cotonou). Le climat soudanien apparaît en effet comme une zone de transition entre
les climats guinéen (régime à deux saisons des pluies) et sahélien (régime à une saison
des pluies), aux dynamiques très différentes.
Nous présentons ici dans un premier temps les différents modes de variabilité de la
pluie sur la région étudiée, les manifestations intra-saisonnières du déficit pluviométrique, et abordons le cas de la dernière décennie, aux conditions climatiques
contrastées. Dans la seconde partie, les caractéristiques du cycle saisonnier sont
étudiées aux échelles spatio-temporelles adéquates pour l’élaboration de scénarios de
changements climatiques sur la région.
ZONES D’ETUDE ET DONNEES UTILISEES
Les données sont issues de l’Observatoire Hydrométéorologique de la Haute Vallée de
l’Ouémé (OHHVO), au Bénin (Fig. 1). Située à une latitude comprise entre 9 et 10°N,
à une longitude moyenne de 2°E et couvrant une surface d’environ 14 400 km2, cette
région présente un climat de type soudanien, avec un cumul pluviométrique annuel
moyen de 1190 mm (période 1950–2002). La végétation est principalement composée
de savane arborée et de cultures, et le relief est peu marqué (altitudes comprises entre
200 et 600 m). Au vu de plusieurs études menées sur l’ensemble de l’Afrique de
l’Ouest (Paturel et al., 1997; Servat et al., 1999; Le Barbé et al., 2002), cette région
montre un comportement comparable à la majeure partie de la bande soudanienne.
Dans cette étude, l’homogénéité du réseau d’observations a fait l’objet d’une attention
particulière. L’amélioration et l’augmentation des données disponibles au début des
années cinquante a conduit au choix de la période 1950–2002 comme référence pour
ce travail. Douze stations pluviométriques du réseau national béninois, situées sur ou à
proximité de la zone d’étude, ont été retenues (localisation en Fig. 1). Pour chacune de
ces stations, les années incomplètes ont été traitées comme années manquantes, et le
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Variabilités interannuelle et intra-saisonnière des pluies aux échelles hydrologiques
511
Fig. 1 Observatoire de la Haute Vallée de l’Ouémé (OHHVO). Réseau de stations
pluviométriques ( ) et exutoires des bassins versants jaugés ( ).
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Tableau 1 Liste des stations pluviométriques étudiées.
Station
Longitude
Latitude
Date d’installation
Bembéréké
Djougou
Parakou
Kouandé
Tchaourou
Ina
Bassila
Birni
Bétérou
Okpara
Partago
Pénéssoulou
2.66
1.66
2.61
1.68
2.60
2.73
1.67
1.52
2.27
2.73
1.90
1.55
10.22
9.69
9.36
10.33
8.87
9.97
9.02
9.98
9.20
9.47
9.53
9.23
1921
1921
1921
1931
1937
1947
1950
1954
1954
1957
1969
1969
Nobre d’années manquantes
(période 1950–2002)
1
10
0
4
9
5
14
12
9
9
23
20
réseau réellement utilisé dans tout ce qui suit est composé de 9 à 12 pluviomètres
suivant les années. Les données disponibles, ainsi que les lacunes éventuelles, sont
résumées dans le Tableau 1. Les stations installées tardivement (Partago et
Pénéssoulou) ont été retenues après vérification de la cohérence de leurs données avec
le reste du réseau. L’analyse de la variabilité spatiale des précipitations, réalisée sur
l’OHHVO par Varado (2004) à partir du réseau AMMA-CATCH (environ 40 stations
pluviographiques) sur la période 1997–2002, a permis le calage d’un variogramme
exponentiel de portée 90 km sur les données journalières. Comparées à l’interdistance
moyenne des stations du réseau national (60 km), ces propriétés géostatistiques
justifient l’utilisation d’un interpolateur statistique (krigeage) pour le calcul des
moyennes spatiales journalières (krigeage effectué à partir des 9 à 12 pluviomètres
disponibles chaque année).
Les données pluviométriques du degré carré de Niamey (maille de 1° × 1°
comprise entre 13 et 14°N, 2 et 3°E, réseau de 12 stations pluviométriques), ainsi que
celles de la station de Cotonou (6.3°N, 2.5°E), permettront de mettre en lumière les
analogies et les différences entre ces zones climatiquement contrastées.
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512
Matthieu Le Lay & Sylvie Galle
VARIABILITE INTERANNUELLE ET CYCLE SAISONNIER DE LA
MOUSSON
Variabilité interannuelle et décennale
Le déficit pluviométrique observé dans les années 1970 et 1980 tend à montrer
l’existence d’un signal décennal fort dans le climat ouest-africain. Afin de distinguer
ce signal de la variabilité interanuelle des précipitations, plusieurs auteurs (Hubert et
al., 1989; Paturel et al., 1997; Servat et al, 1999; Mahé et al., 2001) ont cherché à
détecter une rupture statistique dans les séries pluviométriques. Si cette rupture
apparaît clairement à la fin des années 1960 au Sahel, elle semble moins nette dans les
zones soudaniennes et guinéennes, où d’importantes disparités spatiales demeurent.
L’analyse spectrale des précipitations annuelles réalisée par Nicholson & Palao (1993)
met également en évidence des différences entre les régions situées de part et d’autre
de 10°N. La variabilité du signal sahélien est en effet dominée par des fluctuations de
basses fréquences alors que les hautes fréquences prévalent dans les régions
soudaniennes et guinéennes.
La comparaison des indices pluviométriques réduits (Ii = (Pi – Pmoy)/σ, avec Pi le
cumul annuel de l’année i, Pmoy et σ respectivement la moyenne et l’écart type des
précipitations annuelles sur la période considérée) sur le degré carré de Niamey et sur
l’OHHVO (Fig. 2), deux zones de tailles similaires, illustre les différences notables entre
les régimes sahélien et soudanien. Conformément aux résultats cités précédemment,
l’alternance de longues périodes humides et sèches sur l’OHHVO est largement bruitée
par les fluctuations interannuelles, excepté lors de la première moitié des années 1980,
systématiquement déficitaire. D’autre part, les années 1990 semblent voir le retour de
conditions plus humides sur l’OHHVO (en considérant pour l’indice I un seuil de
significativité de ±0.5, on observe six années humides contre trois années sèches depuis
1988), alors que la région de Niamey conserve une pluviométrie légèrement déficitaire,
malgré quelques années remarquablement humides (1994, 1998 et 1999). L’Hôte et al.
(2002) considèrent à ce sujet que la période sèche n’est actuellement pas terminée au
Sahel, même si certains auteurs soulignent la nécessité d’avoir plus de recul pour
pouvoir l’affirmer étant données les procédures statistiques employées (Ozer et al.,
2003). On notera cependant, avec Balme et al. (2005), que le retour à des conditions plus
humides dans les régions sub-sahéliennes distingue ces dernières années de la sécheresse
généralisée des décennies 1970 et 1980.
L’Afrique de l’Ouest sub-saharienne n’est donc pas affectée de la même façon par
cette variabilité de grande échelle, et dans certaines régions la forte variabilité interannuelle peut rester le signal pluviométrique prédominant. Il est dès lors délicat d’attribuer
à une année donnée un caractère sec ou humide à l’échelle régionale, et il convient de tenir
compte des fortes hétérogénéités spatiales des champs de précipitations par des analyses à
plus fine échelle. Ces aspects spatiaux seront plus largement discutés par la suite.
Cycle saisonnier
La vision classique de la mousson ouest-africaine est basée sur un déplacement
progressif de la Zone de Convergence Intertropicale (ZCIT) sur le continent entre 5°N
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Variabilités interannuelle et intra-saisonnière des pluies aux échelles hydrologiques
513
Indice pluviométrique i
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
-0.5
-1
-1.5
-2
-2.5
-3
(a)
1950
1955
1960
1965
1970
1975
1980
1985
1990
1995
2000
3
2.5
Indice pluviométrique i
✘
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2
1.5
1
0.5
0
-0.5
-1
-1.5
-2
-2.5
-3
(b)
1950
1955
1960
1965
1970
1975
1980
1985
1990
1995
2000
Fig. 2 Indices pluviométriques réduits (Ii = (Pi – Pmoy)/σ) de 1950 à 2002, (a) sur le
degré carré de Niamey, (b) sur l’OHHVO.
en mai et 15°N en août. Les études récentes du cycle saisonnier (Le Barbé et al., 2002;
Lebel et al., 2003; Sultan & Janicot, 2003) remettent en cause ce schéma, en montrant
la non linéarité du déplacement de la ZCIT sur le continent entre deux positions de
quasi-équilibre à 5°N et 10°N, et l’existence d’un “saut de mousson” entre ces deux
latitudes. Deux régimes pluviométriques, directement associés aux mouvements
méridiens de la ZCIT, sont dès lors distingués, à savoir une première saison dite
océanique, essentiellement due à l’apport d’humidité à partir du Golfe de Guinée, et
une seconde dite continentale après le saut de mousson, mettant en jeu une dynamique
très différente.
Le cycle saisonnier moyen de la période 1950–2002, observé sur un transect situé
à 2°E et s’étendant de la côte guinéenne (Cotonou) au Sahel (Niamey), corrobore cette
nouvelle vision (Fig. 3). Sur ce signal, moyenné sur 11 jours (fenêtre glissante de j – 5
à j + 5), trois phases sont mises en évidence. Le régime océanique est à l’origine de la
première saison des pluies guinéenne, avec un premier pic de pluie mi-juin. Plus au
nord, il se caractérise au même moment par un pic moins marqué à Parakou et un léger
ralentissement dans l’établissement de la mousson début juin à Niamey. Le saut de
mousson est très net à la fin du mois de juin. Il se manifeste par un brusque
renforcement des précipitations à Niamey et Parakou, et par la fin de la première
saison des pluies à Cotonou. La date de ce saut confirme les résultats obtenus par
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514
Matthieu Le Lay & Sylvie Galle
Fig. 3 Cycle saisonnier moyen des précipitations sur un transect situé à 2°E, pour la
période 1950–2002. Présentation en moyenne glissante sur 11 jours.
Sultan & Janicot (2003) sur la fenêtre 10°O–2°E et la période 1968–1990. Le régime
continental, enfin, constitue l’essentiel de la saison à Niamey (de juillet à septembre),
le coeur de la saison à Parakou (de juillet à octobre), et l’intégralité de la seconde
saison à Cotonou (de septembre à mi-novembre). Ce régime continental apporte 84%
des précipitations annuelles à Niamey, 65% à Parakou, et 42% à Cotonou (moyennes
sur la période 1950–2002).
Modifications du cycle saisonnier sur la période 1950–2002
Que l’on souhaite comprendre les mécanismes de la mousson ou les impacts
hydrologiques de sa variabilité, il est nécessaire de caractériser les manifestations
intra-saisonnières du déficit pluviométrique. Pour cela, une analyse du cycle saisonnier
des précipitations est réalisée ici. Le découpage de la période d’étude (1950–2002)
s’appuie sur la rupture climatologique la plus souvent située autour de 1970 sur
l’ensemble de l’Afrique de l’Ouest, et définit les périodes 1950–1970 (P1) et 1971–
2002 (P2). Cependant, si la période P2 se caractérise par une plus forte occurrence
d’années sèches, la forte variabilité interannuelle au sein d’une même période incite à
l’observation de sous-ensembles secs et humides. Au sein de chacune de ces deux
périodes, on identifie donc un composite des sept années les plus humides (PH) et un
composite des sept années les plus sèches (PS). Il nous est ainsi possible de distinguer
les caractéristiques du déficit pluviométrique avant et après la rupture climatologique.
La Fig. 4 compare les cycles saisonniers moyens sur la région (moyenne glissante sur
11 jours, moyenne spatiale sur l’OHHVO), pour les quatre périodes P1H, P2H, P1S et
P2S. De façon globale, la variabilité interannuelle des précipitations est comparable
pour les périodes antérieures et postérieures à 1970 (cumul(P1S)/cumul(P1H) = 0.70;
cumul(P2S)/cumul(P2H) = 0.68). Elle est aussi bien supérieure à la variabilité pluridécennale (cumul(P2)/cumul(P1) = 0.91). Avant comme après 1970, la comparaison des
composites secs et humides montre un déficit pluviométrique réparti sur toute la saison
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Variabilités interannuelle et intra-saisonnière des pluies aux échelles hydrologiques
515
Fig. 4 Cycle saisonnier des précipitations moyennes sur l’OHHVO, pour les
composites d’années humides (P1H: avant 1970; P2H: après 1970) et sèches (P1S: avant
1970; P2S: après 1970). Ces composites ont une durée de 7 ans, et les valeurs sont des
moyennes glissantes sur 11 jours.
et relativement homothétique. La dynamique saisonnière des années sèches et humides
est sensiblement identique, puisque les dates des trois pics de pluies (juin, fin-juillet et
début septembre) et du saut de mousson (fin juin) sont identiques. A contrario, elle
semble significativement différente entre les périodes P1 et P2, tant pour les années
sèches que humides, comme le montre le décalage du troisième (et principal) pic de
précipitations et de la fin de la saison des pluies, plus précoces d’une quinzaine de
jours après 1970. Ce fait, également signalé par Le Barbé et al. (2002), tend donc à
montrer que les modifications de forçage atmosphérique responsables de la forte
occurrence d’années sèches depuis 1970 ont également influé sur la dynamique
saisonnière de la mousson en zone soudanienne, et plus particulièrement sur le cœur de
la saison des pluies (août–septembre).
Le décalage progressif du dernier pic de pluies illustre cette évolution (Fig. 5).
Afin de s’affranchir autant que possible des artefacts éventuels liés à la technique de
détection de ce pic, deux méthodes ont été utilisées. A partir d’un signal moyenné sur
10 ans, la première détecte la position du centre de gravité de la période de 30 jours la
plus humide (méthode 1), et la seconde la position du centre de gravité de la période
pour laquelle les pluies décadaires sont supérieures (pas obligatoirement de façon
continue) à un certain pourcentage (faible sensibilité des résultats à ce seuil, ici 96%)
du cumul de la décade la plus humide (méthode 2). Une fenêtre glissante sur les
différentes décennies comprises entre 1950 et 2002 permet de tracer la tendance
observée. Le glissement de ce pic de pluies est un phénomène très progressif,
particulièrement marqué à la fin des années 1950, qui semble se poursuivre
actuellement, et dont résulte un décalage d’environ 25 jours entre 1950 et aujourd’hui.
Les variations très rapides observées lors de la dernière décennie sont dues à quelques
années au régime pluviométrique très particulier qui ont rendu imprécise la détection
du maximum de pluies, et sont donc à considérer avec prudence. Cependant, ces
résultats montrent que la dernière décennie, si elle voit la réapparition de saisons plus
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516
Matthieu Le Lay & Sylvie Galle
Fig. 5 Evolution de la date du maximum de pluies entre 1950 et 2002, à partir des
précipitations moyennes sur l’OHHVO, calculée suivant deux méthodes.
humides sur la région, ne peut être considérée comme un retour à des conditions
antérieures, puisque l’évolution du forçage atmosphérique associée à la sécheresse des
années 1970 et 1980 semble se poursuivre.
Dans ce qui suit, la caractérisation intra-saisonnière du déficit pluviométrique est
affinée, par la prise en compte de la variabilité spatiale des champs pluviométriques
d’une part, et par l’étude du signal temporel à l’échelle de l’événement pluvieux
d’autre part.
CARACTERISATION INTRA-SAISONNIERE DES ANNEES SECHES ET
HUMIDES A L’ECHELLE DU BASSIN VERSANT
Nous appuyons ici notre propos sur quatre sous-bassins versants emboîtés et jaugés de
l’OHHVO (localisation des exutoires en Fig. 1), de tailles comprises entre 586 km2 et 14
400 km2, et étudiés dans le cadre du programme CATCH. Dans cette gamme d’échelles,
le réseau pluviométrique utilisé permet une estimation correcte, par krigeage, de la lame
d’eau moyenne journalière. Le temps de réponse hydrologique de ces bassins (entre 2 et
5 jours) justifie par ailleurs l’utilisation de données journalières. Nous regarderons donc
ici la pertinence de l’information disponible à méso-échelle, dans la perspective d’études
de sensibilité des systèmes hydrologiques aux modifications de régimes pluviométriques
(Le Lay & Galle, 2005).
Echelles spatiales et temporelles d’observation du cycle saisonnier
L’impact hydrologique d’un changement climatique est fortement dépendant de la façon
dont il se manifeste au cours de la saison. Une caractérisation fine du signal saisonnier
est donc un préalable indispensable à la quantification réaliste de la vulnérabilité des
ressources en eau.
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Variabilités interannuelle et intra-saisonnière des pluies aux échelles hydrologiques
517
Partant du principe qu’un cumul pluviométrique sur une période donnée est égal à
la somme des cumuls événementiels s’y produisant, il est possible de décomposer le
signal saisonnier en deux composantes distinctes: le nombre d’événements pluvieux et
le cumul événementiel moyen. La principale difficulté réside dans la notion
d’événement pluvieux, dont la définition à partir de systèmes de mesures à pas de
temps fixes (le plus souvent journaliers ou décadaires) est complexe. Le Barbé &
Lebel (1997) ont développé un modèle statistique basé sur la loi des fuites, permettant
de caractériser le cycle saisonnier par deux paramètres: le nombre moyen
d’événements pluvieux sur une période donnée et le cumul événementiel moyen sur
cette même période. Les résultats (Le Barbé & Lebel, 1997; Le Barbé et al., 2002)
montrent que les périodes 1950–1969 et 1970–1989 diffèrent essentiellement par le
nombre moyen d’événements pluvieux au cours de la saison, la diminution du cumul
moyen événementiel étant faible. Cette réduction du nombre d’événements n’est pas
homogène sur la saison, et varie suivant la latitude. Ainsi, au delà de 10°N, le coeur et
la fin de la saison sont particulièrement touchés, alors que plus au sud, l’intégralité de
la saison est concernée. Lubès-Niel et al. (2001) ont par ailleurs mis en évidence des
modifications des caractéristiques (de forme et d’intensité) des événements pluvieux
supérieurs à 20 mm à la station de Niamey avant et après 1969. Des résultats similaires
ont également été observés à partir de l’étude du cycle diurne des précipitations pour
plusieurs stations sahéliennes par Shinoda et al. (1999).
Les caractéristiques pluviométriques aux échelles événementielle et ponctuelle
sont néanmoins rarement directement assimilables dans les modèles hydrologiques,
dont les échelles de travail sont le plus souvent différentes. Les échelles temporelles
utilisées par ces modèles (exception faite des applications à la prévision de crues) sont
le plus fréquemment journalières, décadaires ou mensuelles. On notera quelques
exceptions notables en zone sahélienne, s’appuyant sur un modèle physique
événementiel (Vieux et al., 1998; Cappelaere et al., 2003; Peugeot et al., 2003).
D’autre part, les modèles hydrologiques, qu’ils soient globaux ou distribués, ne sont
jamais forcés par des données ponctuelles, mais plutôt par des valeurs spatialisées.
Leur résolution dictera le niveau d’intégration spatiale, de quelques km² pour un
modèle distribué, à la taille du bassin versant étudié dans le cas de modèles globaux. Il
est donc nécessaire de caractériser le cycle saisonnier aux échelles utilisées pour le
forçage de tels modèles. Nous parlerons ici d’échelles hydrologiques par abus de
langage, dans la mesure où il ne s’agit pas des échelles caractéristiques des processus
hydrologiques (et de leur mesure) mais plutôt de leur représentation dans les modèles.
Toute analyse de la pluviométrie à l’échelle d’un bassin versant comporte un biais,
lié à la variabilité spatiale des précipitations. L’indice pluviométrique présenté sur la
Fig. 6(a) montre par exemple que la sécheresse des décennies 1970 et 1980 a
relativement peu touché la station de Parakou, située sur l’OHHVO, et que la
pluviométrie annuelle à cette station n’explique que 66% de la variance des pluies sur
l’observatoire (Fig. 6(b)). De telles hétérogénéités spatiales ont des conséquences
considérables sur la ressource en eau, car elles gouvernent les processus intervenant
dans la réponse des systèmes hydrologiques. De façon plus générale, toute démarche
d’intégration spatiale des précipitations pose le problème du rapport entre la taille des
systèmes pluvieux, leur vitesse de déplacement, la surface d’intégration et le pas de
temps considérés. Sur le plan conceptuel, il n’est en effet pas simple de caractériser un
événement pluvieux à partir d’une valeur moyennée sur plusieurs centaines de km2:
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Indice pluviométrique i
Matthieu Le Lay & Sylvie Galle
(a)
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
-0.5
-1
-1.5
-2
-2.5
-3
1950
1955
1960
1965
1970
1975
1980
1985
1990
1995
2000
Pluies annuelles - OHHVO
1600
1400
1200
1000
y = 0.67x + 414
R2 = 0.66
800
600
(b)
600
800
1000
1200
1400
1600
Pluies annuelles - Parakou
Fig. 6 (a) Indices pluviométriques réduits (Ii = (Pi – Pmoy)/σ) de 1950 à 2002, à la
station de Parakou; (b) Corrélation entre les cumuls annuels de précipitations à la
station de Parakou et sur l’OHHVO.
pour un même cumul moyen sur le bassin versant, il est évident qu’un système
convectif organisé de grande échelle faiblement actif et un événement localisé intense
sont très différents, à la fois sur les plans climatologique et hydrologique.
D’autre part, l’utilisation de cumuls journaliers induit un biais, lié à la dynamique
propre des événements, qui, si elle suit grossièrement un rythme diurne, n’est pas
centrée sur le découpage des données journalières. Autant de problèmes liés à
l’inadéquation entre les échelles caractéristiques des processus mesurés et celles de
leur représentation dans les modèles.
Seuillage des pluies journalières et superficie de bassin
L’observation du cycle saisonnier à l’échelle du bassin versant et au pas de temps
journalier nécessite de définir un seuil sur les cumuls journaliers, au dessus duquel les
précipitations seront prises en compte. Ce seuil, destiné à ne considérer que les
événements pluvieux significatifs dans le cumul annuel, doit évidemment tenir compte
de la surface d’intégration des pluies. L’effet du seuillage des précipitations sur
l’information disponible à différentes échelles spatiales est présenté sur la Fig. 7, par le
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Variabilités interannuelle et intra-saisonnière des pluies aux échelles hydrologiques
519
(a)
(b)
Fig. 7 Part de la variance du cumul annuel des précipitations expliquée, en fonction du
seuil de pluie retenu: (a) par le nombre de jours pluvieux; (b) par la hauteur moyenne
des jours pluvieux.
biais d’une analyse en corrélation multiple. On peut en effet écrire le cumul annuel P
sous la forme du produit de la hauteur de pluie journalière moyenne (H) et du nombre
de jours pluvieux (N) au cours de l’année: P = H × N + ε, où croît avec le seuil
considéré, et où H et N sont des variables quasi-indépendantes (R < 0.15). Sur la
Fig. 7(a) a été portée la part de variance du cumul annuel expliquée par le nombre de
jours pluvieux (N) en fonction du seuil choisi, dont l’optimum (R2 = 0.8) se situe entre
5 et 10 mm suivant la surface considérée (excepté en ponctuel, dont le cas est traité
plus loin). Plus cette surface est grande, plus le seuil optimal est faible (un cumul de
5 mm correspond à un événement plus important s’il s’agit d’une moyenne sur
quelques milliers de km2 que sur quelques centaines). Les pluies inférieures à 5 mm
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Matthieu Le Lay & Sylvie Galle
polluent donc le pouvoir explicatif de la variable N, et un seuillage supérieur à 10 mm
induit un rejet d’un nombre trop important d’événements pluvieux significatifs.
L’analyse du coefficient de détermination de la relation entre le cumul annuel et la
hauteur moyenne des jours pluvieux (H) met en évidence des valeurs élevées pour un
seuil nul, diminuant très rapidement lorsque le seuil augmente (Fig. 7(b)). Le cumul
moyen sur une surface est en effet très rarement nul pendant la saison des pluies, et ce
d’autant plus que l’estimation de la valeur moyenne implique de nombreuses stations
(et donc que cette surface est importante). Ainsi, en l’absence de seuil, le cumul moyen
des jours pluvieux correspond pratiquement au cumul journalier moyen de la saison,
expliquant l’artefact observé sur la Fig. 7(b). A l’échelle ponctuelle (sur la Fig. 7,
station de Parakou), les résultats confirment le rôle prédominant du nombre
d’événements dans le cumul annuel, puisque moyennant un très léger seuillage (pluies
supérieures à 3 mm), la variance du cumul annuel est principalement expliquée par la
variable N. Par la suite, on retiendra pour le seuil de pluies une valeur unique de 6 mm
(prise en compte de 88–92% du cumul annuel suivant le bassin considéré), étant
donnée la relativement faible sensibilité des résultats précédents à la surface observée.
Caractérisation temporelle et fréquentielle des déficits pluviométriques
Dans ce qui suit, le signal saisonnier est décomposé en deux variables: le nombre
moyen de jours pluvieux sur une période donnée (N) et la hauteur moyenne des jours
pluvieux (H) sur cette même période, pour des pluies seuillées à 6 mm. Deux périodes
composites d’égale longueur (26 ans) sont définies, l’une composée des années les
plus humides (P′H) et l’autre des années les plus sèches (P′S). Comme précédemment,
les résultats sont présentés à partir d’une fenêtre glissante de 11 jours. La Fig. 8 résume
les résultats obtenus sur le plus petit des bassins (BV1—586 km2, Fig. 8(a)) et le plus
grand (BV2—14 400 km2, Fig. 8(b)), pour les périodes P′H et P′S. Quelle que soit la
superficie, les années sèches se caractérisent par un déficit du nombre de jours
pluvieux (N) durant toute la saison, plus particulièrement marqué après le saut de
mousson (fin juin), c’est-à-dire au cours du régime continental. Les pluies sont les plus
fréquentes début septembre quelle que soit la période considérée, et leur occurrence
chute en moyenne plus tôt les années sèches. La hauteur moyenne des jours pluvieux
(H) est moins touchée, mais un certain déficit est observable, en particulier en début
(juin–juillet) et fin de saison (septembre–octobre). Le Tableau 2 résume ces résultats
pour les quatre sous-bassins, en distinguant les précipitations de part et d’autre du saut
de mousson. On peut en particulier noter la plus forte diminution des hauteurs de
Tableau 2 Evolution du nombre moyen de jours pluvieux (N) et du cumul journalier moyen (H) entre
les composites d’années humides et d’années sèches, pour quatre superficies différentes. Découpage de
la saison autour de la date moyenne du saut de mousson. Pluies seuillées à 6 mm.
Superficie
(km2)
586
2 383
10 050
14 400
N
Océanique
–12%
–10%
–10%
–14%
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Continental
–21%
–24%
–25%
–24%
Océanique
–16%
–17%
–16%
–14%
H
Continental
–10%
–12%
–13%
–14%
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Variabilités interannuelle et intra-saisonnière des pluies aux échelles hydrologiques
521
(a)
(b)
Fig. 8 Fréquence (à gauche) et cumul moyen (à droite) des jours pluvieux au cours de
la saison, pour les composites des 26 années les plus humides (P′H) et les plus sèches
(P′S) de la période 1950–2002. Résultats en moyenne glissante sur 11 jours, pour:
(a) le bassin BV1 (586 km2); (b) le bassin BV2 (10 050 km2).
pluies moyennes (H) avant le saut de mousson qu’après ce saut. La faible sensibilité
des résultats à la surface d’intégration peut être interprétée comme une conséquence de
la plage de superficie des bassins étudiés (de 586 à 14 400 km2), qui, au regard de la
taille des systèmes convectifs sur la région (organisés en lignes de grain, ils peuvent
atteindre une étendue de 50 par 300 km) et de leur vitesse de déplacement (environ
60 km h-1), est relativement limitée. Dans ce qui suit, seuls les résultats obtenus sur le
bassin de 14 400 km2 sont donc présentés.
L’importance relative de la diminution du nombre de jours pluvieux et de la baisse
de leur cumul moyen sur le déficit pluviométrique des années sèches peut être
quantifiée en posant:
∆P = PS − PH = H S N S − H H N H
où PH et PS sont les cumuls annuels moyens des pluies seuillées sur les périodes P′H et
P′S (valeurs intégrées spatialement); HH et HS sont les hauteurs journalières moyennes
des pluies seuillées sur les périodes P′H et P′S (valeurs intégrées spatialement); et NH et
NS sont les nombres moyens de jours pluvieux (pluies seuillées) sur les périodes P′H et
P′S. Cette relation peut être réécrite sous la forme:
∆P = H moy ∆N + N moy ∆H
Chaque terme de la relation correspond alors à la contribution des deux variables ∆N et
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Matthieu Le Lay & Sylvie Galle
Tableau 3 Poids relatifs moyens de N et H dans le déficit pluviométrique entre composites d’années
humides et sèches, sur l’ensemble de l’OHHVO (14 400 km2). Pluies seuillées à 6 mm.
Hmoy∆N/∆P
57%
74%
69%
Océanique
Continental
Totalité saison
Nmoy∆H/∆P
43%
26%
31%
Fig. 9 Distributions conditionnelles des cumuls pluviométriques journaliers supérieurs
à 6 mm sur l’OHHVO, pour les composites d’années humides (P′H) et sèches (P′S).
F est la fréquence empirique au non dépassement.
∆H au déficit pluviométrique. Le Tableau 3 compare ces contributions, en distinguant
les deux régimes de mousson. La diminution du nombre de jours de pluie contribue à
plus des deux tiers du déficit pluviométrique annuel, contre une contribution deux fois
plus faible de la diminution des hauteurs journalières. D’autre part, ce poids
prépondérant de ∆N est encore renforcé pendant la seconde partie de la saison (∆N
explique alors environ 75% du déficit pluviométrique).
La caractérisation des déficits pluviométriques suppose enfin de connaître les
cumuls événementiels concernés. Les distributions empiriques conditionnelles des
cumuls journaliers supérieurs à 6 mm, observées pour les deux périodes P′H et P′S à
partir les moyennes spatiales sur l’OHHVO, sont représentées sur la Fig. 9. Ces
distributions, dont l’ajustement graphique avec une loi exponentielle est évident, sont
nettement distinctes, en particulier pour les cumuls importants. Les années sèches se
traduisent donc par un déficit de gros événements pluvieux, généralement associés aux
systèmes convectifs de méso-échelle (SCM). Trois classes de cumuls journaliers sont
discriminées: H < 6 mm (pluies non observées précédemment), 6 < H < 30 mm
(événements de grande et moyenne taille), et H > 30 mm (très gros événements,
générateurs importants de ruissellement). La contribution de chacune de ces classes au
cumul annuel moyen des périodes P′H et P′S (Tableau 4) est observée, en distinguant
les deux régimes de mousson. La contribution relative des cumuls supérieurs à 30 mm
au cumul annuel passe ainsi de 11% pour la période P′H à 4% pour P′S, essentiellement
au profit des cumuls inférieurs à 6 mm, non touchés par le déficit pluviométrique. La
classe de cumuls intermédiaire conserve par contre la même importance relative dans
le cumul annuel pour ces deux périodes. Les cumuls importants sont en recul avant
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Variabilités interannuelle et intra-saisonnière des pluies aux échelles hydrologiques
523
Tableau 4 Contributions moyennes (pourcentage du cumul annuel) de différentes classes de cumuls
journaliers, pour les composites d’années humides (P′H) et d’années sèches (P′S), sur l’ensemble de
l’OHHVO (14 400 km2).
P′H
P′S
P < 6 mm
Océanique
Continental
7%
11%
9%
14%
6 mm < P < 30 mm
Océanique
Continental
20%
51%
22%
50%
P > 30 mm
Océanique
Continental
3%
8%
1%
3%
comme après le saut de mousson, et ce dans une même proportion. L’analyse conjointe
de ces différents résultats confirme donc le rôle prépondérant de la diminution de
l’occurrence des SCM sur la région, tout comme on l’observe au Sahel (Laurent &
Lebel, 1998).
CONCLUSIONS
En Afrique de l’Ouest, les précipitations sont caractérisées par différents modes de
variabilité spatiales et temporelles, qui imposent une grande rigueur dans leur
caractérisation. Le site de la Haute Vallée de l’Ouémé est un observatoire privilégié du
cycle hydrologique, sur lequel une étude fine du régime pluviométrique est possible
pour comprendre les interactions entre la mousson et les surfaces continentales en
climat soudanien. En ce sens, la mise en évidence de l’évolution du cycle saisonnier
des précipitations depuis 1950 est un résultat important. L’apparition de plus en plus
précoce du régime de mousson continental et du pic de pluies associé, déjà mise en
évidence dans les régions sub-sahéliennes par Le Barbé et al. (2002) entre les périodes
1950–1970 et 1971–1990, est ici étudiée jusqu’en 2002. Le glissement progressif
observé depuis cinquante ans se poursuit encore aujourd’hui. Dans ces conditions, la
dernière décennie, plus humide que les années 1970 et 1980, ne peut être considérée
comme la fin de l’épisode sec, dans la mesure où le forçage atmosphérique semble
avoir été plus durablement modifié. Ce travail a aussi permis de caractériser les années
sèches et humides aux échelles pertinentes pour l’observation et la modélisation du
cycle hydrologique. La diminution du nombre d’événements pluvieux au coeur de la
saison, pointée par Le Barbé et al. (2002) comme principale cause du déficit
pluviométrique des années sèches en Afrique de l’Ouest, est une information robuste à
l’intégration à l’échelle du bassin versant et au pas de temps journalier. Notre approche
nous a en outre permis de quantifier l’importance relative de l’occurrence des jours
pluvieux et des cumuls associés à ces jours pluvieux dans la variabilité des cumuls
annuels. Les deux régimes de pluies montrent des résultats différents: alors que la
variabilité de la saison continentale est très largement expliquée par l’occurrence des
pluies (à près de 75%), celle de la saison océanique correspond à une diminution
comparable de l’occurrence des pluies et de leurs cumuls. Enfin, l’importance de
l’effet de seuil, lié aux interactions d’échelles entre le phénomène observé, sa mesure
et sa caractérisation, a été dégagée. Ainsi caractérisée, l’évolution du régime
pluviométrique fournit des informations de première importance pour construire des
scénarios climatiques pertinents, réaliser des simulations d’impacts hydrologiques
réalistes, et mieux comprendre le rôle de la distribution intra-saisonnière des
précipitations sur la réponse des bassins versants (Le Lay & Galle, 2005).
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Matthieu Le Lay & Sylvie Galle
Remerciements Ces recherches ont été financées dans le cadre du programme
international AMMA. Les auteurs remercient Thierry Lebel pour sa relecture avisée,
ainsi que Hélène Niel dont les remarques pertinentes ont contribué à l’amélioration de
la qualité de cet article.
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Reçu le 10 décembre 2004; accepté le 11 mars 2005
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1 à 2m
10 à 20m
500m à 1km
Rech
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Ruisselle
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Nappe perchée temporaire
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Socle fracturé
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P
♥ ❀✑✡ ✣❈✥✘✲★✴✘✧✱✒✳✒✕✔❝✲ ☛ ✷✕❑✽✣✦✥❄❛✌ ❵
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ET P
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✒✕✔
✫✢✌✎✭✸✔❩✣✦✲✱✌✎✩✢✫❛✖✘✷✕✔✢✒✕✩✓✯✰✧★✭✿✷✛✒✛✫❲✥✤✣✦✩ ❚
Pn
En
Si P (t) ≥ ET P (t),
Pn (t) = P (t) − ET P (t) et En (t) = 0
Si P (t) ≤ ET P (t),
Pn (t) = 0 et En (t) = ET P (t) − P (t)
✹✻✺✽✼✿✾✧❀✏❁❂❀❄❃❆❅✁❀❄❇❉❈❋❊✰❅✁●❄❍ ❀❄❇❏■ ▲❑ ▼❖◆✻◆ ✺ ❑ P✧P ❁◗❁◗❁❙❘ ❚❄❀❄❈✡✼✿✾✿❯❱❀❳❲❨❘ ❲ ❯ P ❁❂❀❄❃✗✾✿❯ P❬❩ ❭ ❅✁❀❳❪❫❘ ▼❖◆ ❈❴❘
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❢ ❱✿❀q✐ ♥
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S 2 X2
Ps =
S 1 + Pn 1 +
X2
Pn 1 −
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SH1(t) =
SH1(t) =
t
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1
5
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pour 0 ≤ t ≤ X4
pour t ≥ X4
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SH2(t) =
1
2
SH2(t) = 1 −
1
2
SH2(t) =
t
X4
5
2−
2
t
X4
1
pour 0 ≤ t ≤ X4
5
2
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pour X4 ≤ t ≤ 2X4
pour t ≥ 2X4
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U H1(t) = SH1(t) − SH1(t − 1)
U H2(t) = SH2(t) − SH2(t − 1)
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Qr = R − R−4 + X3−4
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− 1
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qin
qout
❢ ❱✿❀q✐✁✐ ♥
qin (i, t) = qout (i, t)
✡❘✒ ✿✟ ✴✑❆▼✒✕✭✸✔✓✩❉✣✦✭✸✔✬✫❁☛ ✒❇❆✑✥✘✩✓✧★✯✪✒✬✥✤✣✦✩
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❢ ❱✿❀q✐❧➀ ♥
qin (i, t) = ai .Ri (t)
❝✌ ❜
✒✛✫✓✔❲✲ ☛ ✣✦✧★✩✢✒❈✖✑✩❉✣✁✱✭✿✷✛✒✗✥✤✣✦✩❛✲✱✒✳✥✘✧❖❆✘✒✕✲ ✒✕✔
✲ ✣✚✩✢✒✛✙✢✜✤✣✦✩✓✼❋✒✶✖✘✒✗❑❋✒✕✩✢✫❉✣✦✭✸✔✬✣✦✴■✭✘✧★❑❋✒❁✣✦✴❵✖✑✴◗✥✘✧❖❆✘✒✕✲ ❨✿✧ ❀ ✒✽❀✘✲ ✣
ai
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Ri
i
✲ ✣✦✯✪✒✗✖❃☛ ✒❁✣✦✴■✯✪✌❁✻❋✒✕✭✘✭✿✒❈✾✸✴✘✧ ✣✦✲★✧★✯✪✒✕✭✸✔✢✒✗✲ ✣✚✭✤✣✦✥✘✥❄✒✗●✚✲ ☛ ✣✦✯✪✌✎✭✸✔❩✖✘✒✳✙✛✒✳✥✘✧❖❆✘✒✕✲ ❀
✡ ✣✚✲✱✌✎✧ ✖✘✒✳❤✳✣✦✩✢✙✕✻❍✥❄✒✕✩✓✯✪✒✕✔❲✖❃☛ ✷✛✙✕✩✓✧★✩✢✒✗✲✱✒✎✟✿✴✑❆■✫✢✌✎✩✓✔❉✣✦✭✸✔
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qout (i, t) = Ti (t).grad(hi )
❝✌ ❜
✒✛✫✓✔✪✲✱✒▼✼✽✩❉✣✎✖✑✧✱✒✕✭✸✔❏✜✸✻✑✖✑✩❉✣✦✴✘✲★✧✱✾✸✴✿✒■✲✱✌✹✙❁✣✦✲❛✒✕✔
grad(hi )
❫ ✌✎✭✿✙✕✔✓✧✱✌✎✭◗✖✑✴▼✭✘✧★❑❋✒❁✣✦✴❵✖✘✒✬✲ ✣✚✭✤✣✦✥✘✥❄✒✽❀
Ti (t)
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✡☞☛ ✷✛✾✸✴✘✧★✲★✧★✍✘✩✢✒❈✫❁☛ ✷✛✙✕✩✓✧★✔❛✖✘✌✎✭✿✙❯❚
☛
❢ ❱✿❀q✐✛✡ ♥
ai .Ri (t) = Ti (t).grad(hi )
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❢ ❱✿❀q✐✕❱ ♥
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grad(hi ) = tan βi
✣✛❑❋✒✛✙
βi
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T (di ) = T0 . exp −
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di M
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m .s
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✣ ♣❁✌✎✭✿✒❪✭✿✌✎✭✪✫❉✣✦✔✓✴✘✩✢✷✛✒❝✫✢✌✎✧★✔ ✔✢✌✎✔❉✣✦✲✱✒✕✯✪✒✕✭✸✔❊❑✹✧✱✖✘❱
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✝ ⑩✙✤✤➊➏✡⑤ ✜❝⑩✚✖✑✴◗✫✢✌✎✲❃✥✘✩✢✺✛✫ ♥ ➍
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K(di ) = K0 . exp −
di M
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T0
M
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M
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− M. ln R(t)
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T0
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M
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To
Transmissivité
M
T(d)=To.exp(−d/M)
do
d
☎✝✆✟✞✡✠❈☛☞✌ ✁✢✎✢✹ ✔✕✥✄✂☞★✼✛✢✚✭✒✕✔ ✿✳☞✴✶✣✦✲ ✴✕✴✶✲ ✂✲ ✒✕✷✭✴✶✚✩✖✙✲ ★ ★ ✷✆☎
☎



0


di (t) = 0 < di (t) < d0



d
0
☛
d0
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✒
T0
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d0
T0 = K0 .M. 1 − exp(− )
M
♥
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T0 = K0 .M
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✑
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D(t) =
✌❝❜
D(t)
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A − Ac (t) − A0 (t)
A0 (t)
∗
.(di (t) − M.(λ (t) − λi )) +
.d0
A
A
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di = d0 λ
A−
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Ac (t)
④✰☛✙⑥✤ ②✿⑩①❢ ✧ ❀ ✒✽❀ ✫✓✴✘✩✢❫
Ac (t) − A0 (t)
✲❘✒✛✫✓✔❲✷✕✼✸✣✦✲✱✒✕✯✪✒✕✭✸✔❩✥❄✌✽✫✢✫✓✧★✍✘✲✱✒✳✖❃☛ ✒❇❆✑✥✘✩✓✧★✯✪✒✕✩❛✙✛✒✕✔✓✔✢✒✳✩✢✒✕✲ ✣✦✔✓✧✱✌✎✭❵✫✢✌✎✴✿✫❝✲ ✣◗❫ ✌✎✩✓✯✪✒❯❚
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D (t) − di (t) = −M (λ (t) − λi )
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D (t)
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D∗ (t) =
A.D(t) − A0 (t).d0
A − Ac (t) − A0 (t)
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RC
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Ac (t)
A
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RC (t) = Pn (t).
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Pn (t)
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Qb (t)
✖✘✷⑥r✤✙✕✧★✔❛✯✪✌❁✻❋✒✕✭
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D(t)
D(t)
Qb (t) = AT0 exp(−λ)exp −
M
✌❝❜
λ
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D(t)
d0
D(t)
Qb (t) = AT0 exp(−λ) exp −
M
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d0
− exp −
M
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❱✿❀ ✡✡✐
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