Caractérisation des dynamiques de pluie dans la région de Boeny

Comme on pourra le voir, les premières observations des données montrent les caractères aléatoires et très erratiques des variations de la quantité de pluie. De telles caractéristiques sont généralement observées et admises depuis longtemps. Elles ont donné lieu dans la littérature à de nombreux travaux d’analyse et de modélisation adoptant l’approche stochastique [57][58][59][60][61]. Au-delà des constatations que l’on retrouve largement dans de nombreuses publications, l’étude plus approfondie de la structure probabiliste associée à ces données et les caractérisations du type de dynamique de variations observées doivent permettre d’améliorer la réflexion sur l’ajustement de la loi ou la modélisation de ces précipitations.

Courbes des individus et valeurs propres par ACP

La figure 10 présente la courbe d’évolution des valeurs propres. D’après Kaiser, on prend la valeur propre supérieure à 1 ; on retient donc les axes F1 et F2. Nous avons réalisé l’Analyse en Composante Principale (ACP) pour définir la zone représentée sur la figure 11. Pour ce faire, nous prenons la moyenne climatologique mensuelle de la pluviométrie de 1979 à 2015. On maille de 0,5° à 0,5°. Pour le calcul en ACP, les individus sont les nœuds dénommés A1 à A7 ; B1 à B7 ; C1 à C7; D1 à D7; E1 à E7; F1 à F7; G1 à G7; H1 à H7 et I1 à I7. Ces individus ont des longitudes et des latitudes bien spécifiques. Par contre, les mois sont les variables. sèche (ou déficitaire) et d’une année humide (ou excédentaire) sont très diverses. En effet, on peut définir une année sèche ou humide, soit par rapport aux quantiles, soit par rapport aux écarts types ou, en pourcentage, par rapport à la médiane ou encore à la moyenne. Dans la présente étude, une année sèche ou une année humide est définie par rapport à l’indice de Lamb (l’écart à la moyenne normalisé par l’écart type) qui s’exprime par:

Détermination des années sèches et humides

Ainsi, une année sera considérée comme normale (ou modérée) si son indice ISP(i) est compris entre -1 et +1. Elle sera dite humide si son indice est supérieur à +1 et sèche en deçà de -1. Cet intervalle reste critiquable puisqu’il est relativement faible de sorte que les années normales sont très peu nombreuses. Toute fois, il permet de bien distinguer les années sèches et les années humides. La moyenne glissante est un type de moyenne statistique utilisé pour analyser des séries ordonnées de données. Elle supprime les fluctuations transitoires de façon à souligner les tendances plus long terme. Cette moyenne est dite mobile car elle est recalculée de façon continue, en utilisant à chaque calcul un sous ensemble. La courbe en histogramme de la figure 12 permet de savoir la nature pluviométrique de chaque année en moyennant les données de toute la zone d’étude. Les données pluviométriques enregistrées dans la région de Boeny, à travers l’indice standardisé de précipitations ISP (Tableau 1), caractérisent une situation majoritairement dominée par des situations modérées qui représentent le 56,76 % des cas, dont : 27,03% pour l’humidité modérée et 29,73% pour la sècheresse modérée. L’humidité forte représente le 18,92% des cas, tandis que la sècheresse forte marque le 21,62 %. Le cas de l’année normale représente 2,70%.

D’après le tableau 1, les années 1979, 1980, 1981, 1985, 1986, 1987, 1988, 1998, 1999, 2000 et 2001 sont particulièrement concernées par le déficit pluviométrique annuel. Cette persistance de la sécheresse, sur plusieurs années, a provoqué de grands déséquilibres au niveau de la pluviométrie du Boeny. Une suite successive de deux ou plusieurs années de sécheresse modérée est plus dramatique et catastrophiquement sévère pour le réchauffement global et même pour l’agriculture. Parmi d’autres années, les années 2008, 2010 et 2012 sont très marquées par sa supériorité en abondance pluviométrique, ces années représentent une humidité forte. Tandis que les années 1987, 1990 et 1999 sont très particulières à cause des déficits pluviométriques (sécheresse fortes), ce sont les années les plus sèches depuis 1979 jusqu’à 2015 dans notre zone d’étude. Cette méthode permet de tester s’il existe une tendance monotonique dans une série de données chronologiques. Le test est non paramétrique et ne demande donc pas de vérification de la distribution des données. Le principe du test est le remplacement des n valeurs de la série temporelle par leur rang relatif .