Evaluation des ressources en eau atmosphérique au Nord-Cameroun à l’aide des méthodes conventionnelles et satellitales





titreEvaluation des ressources en eau atmosphérique au Nord-Cameroun à l’aide des méthodes conventionnelles et satellitales
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date de publication11.02.2017
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L’apport de la Société de Développement du Coton (Sodécoton) dans l’archivage des données pluviométriques est primordial. En effet, la première qualité des données de cette structure c’est leur densité. On recense trente postes pluviométriques régulièrement repartis dans les zones d’activités de cette société. L’autre avantage de ces données c’est qu’elles sont journalières. L’ancienneté dans la collecte des données remonte pour certaines stations jusqu’à plus de 50 ans (Maroua, Kaélé, Guider). Leur disponibilté n’est cependant pas toujours évidente.

A côté de ces principales sources, il en existe d'autres, issues de mesures ponctuelles ou discontinues effectuées par des organismes de développement tel la Mission d’Etudes pour l’Aménagement de la Vallée Supérieure de la Bénoué (MEAVSB) qui gère les données des postes pluviométriques du secteur Nord-Est Bénoué. Il se pose aussi ici des problèmes de gestion de bases de données qui ne sont pas toujours mises à jour.

3°) - Les mesures satellitales

a)- Estimation des précipitations par la méthode CMS-Lannion

Les données satellitales proviennent des satellites géostationnaires METEOSAT de l'Agence Spatiale Européenne. Elles étaient ensuite acquises et traitées par l’antenne IRD (ex ORSTOM) de Lannion depuis 1986. A partir des mesures du satellite METEOSAT, 2 fichiers de synthèse sur les températures radiatives de surface (Tmax) et sur les nuages à sommet froid de type cumuliforme (cunimb ou CB%) supposés pluviogènes sont constitués. La température radiative maximale de surface correspond à la plus forte valeur enregistrée par pixel au cours d’une période de 5 jours (pentade), de 10 jours (décade) ou à la fin d’un mois donné suivant les cas. En ce qui concerne le fichier cunimb, il est comptabilisé pour chaque pixel le nombre de fois qu’une température inférieure ou égale à –40°C a été enregistrée. Ensuite, sont calculées les fréquences d’apparition de cette valeur par rapport au nombre de réceptions utilisables pendant la période considérée. Ce sont ces fréquences qui deviennent des « occurrences de nuage » à sommet froid. Il est donc possible, connaissant les coordonnées d’un point quelconque du « globe Météosat » d’extraire de ces fichiers, les valeurs journalières, pentadaires, décadaires ou mensuelles des Tmax et des cunimb. Pour la conduite de ce travail, nous avons adopté l’échelle mensuelle.

b)– Analyse de la méthode « durée de présence des nuages à sommets froids » développée par le programme ARTEMIS de la F.A.O.

Les données exploitées ici sont des images satellitales décadaires produites par le programme ARTEMIS (African Real Time Monitoring and Information System) de la FAO (Food and agriculture organisation) en collaboration avec EUMETSAT. Les types d'images disponibles sur le site geoweb.fao.org/FRA/GeoWEB.exe§ChooseCtry , sont les images CCD (Cold Cloud Duration) représentant la durée pendant laquelle des nuages à sommets froids (ayant vraisemblablement provoqué des pluies) ont stationné au-dessus d’une zone géographique observée pendant une décade. Des images de différence par rapport à la moyenne (environ 30 ans) sont également disponibles.
c)– Les données d’analyse pluviométrique CMAP et les réanalyses NCEP/NCAR

Dans le but de réduire les contraintes liées à l’indisponibilité des données sur l’ensemble de l’espace subsaharienne le « Climate Prediction Center » (CPC) des Etats-Unis a proposé une méthode basée sur la combinaison (à l’échelle de la pentade et du mois) des données conventionnelles et des données de pluies estimées par plusieurs satellites pour aboutir à un modèle, le CPC Merged Analysis of Precipitation (CMAP). Ce modèle, par la combinaison des données qu’il offre, permet d’élargir le champ d’estimation des pluies et les possibilités d’amélioration des connaissances en matière de climatologie satellitale. L’apport de la méthode repose sur l’exploitation de la base des données du Climate Diagnostic Center http://www.cdc.noaa.gov/glance/images/flow_chart.gif. Cette distribution tient compte de la latitude et de la longitude de l’espace étudié et permet ainsi une bonne localisation des espaces à étudier.

En ce qui concerne le NCEP/NCAR (National Center of Environmental Prediction/National Center of Atmospheric Reaserch), il développe une approche d’étude climatologique récente (dernières années de 1990) qui propose une amélioration dans la recherche en matière de climat en général. Il est donc question de parcourir les possibilités qu’offre la base des données des organismes et programmes internationaux (CDC et CPC) traitant de ces nouveaux types de données. Nous avons également exploité les données-images réalisées soit par des auteurs (Poccard I., 2000 ; Phillipon N., 2002 du Centre de Recherche de Climatologie (CRC) de Dijon), pour compléter les archives d’organismes de recherche : Climate Diagnostic Center (CDC), Climate Prediction Center (CPC)…

B°- Traitement des données

1°) – Les perceptions et les représentations paysannes du climat

Il est question ici de ranger les informations en fonction des paramètres concernés : pluie, foudre, vent… Il s’agit ensuite de les catégoriser suivant que les hommes perçoivent ou se représentent le climat. En d’autres termes on cherche à comprendre dans la démarche des paysans les stratégies objectives des pratiques métaphysiques afin de parvenir à apprécier leur moyen d’évaluation des pluies.
2°) – Les données conventionnelles

2 –1 – Contrôle et homogénéisation des données

On procède au contrôle des données à l’aide du test en « t » de Student et après homogénéisation de certaines valeurs. L'homogénéisation d'une série consiste à combler les lacunes de la série. Elle se fait sur la base d'une autre série (complète), considérée comme série de référence. L'opération s'effectue par la droite de régression linéaire de la forme y=ax+b. Cette droite cherche à déterminer la variable y en fonction de x après calcul de la pente a et de l’ordonnée b.

Le contrôle des données reconstituées permet de s'assurer que les valeurs obtenues se rapprochent assez de la réalité. Il s'effectue de façon graphique ou statistique. Le contrôle graphique s'obtient par le tracé de la droite de corrélation double-masse qui résulte du cumul des précipitations sur des périodes de temps successives; ici aussi, la nécessité d'utiliser la même série de référence qu'à l'opération de reconstitution s'impose pour la comparaison. Ce test effectué par le test en "t" de Student consiste à déterminer la limite de confiance ou le seuil de significativité dans l'utilisation des données quelconques (moyenne, écart-type…). Une illustration de ce test est donnée par le tableau 5 suivant, pour quelques stations de l’Adamaoua.

Tableau 4. Test en « t » de Student de la moyenne des échantillons pour quelques stations

Stations

Degré de liberté « ν »


Valeurs des centiles

Limites de confiance à 95%

Seuil de signification à 0.05

Meiganga

19

2.09

1491.17<μ=1555.97<1693.82

-2.09<0.72<2.09

Tibati

13

2.16

1552.66<μ=1716.08<1915.38

-2.16<0.21<2.16

Tignère

12

2.18

1294.82<μ=1454.6<1577.9

-2.18<-0.28<2.18

Banyo

19

2.09

1596.77<μ=1673.3<1756.53

-2.09<0.09<2.09
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