Relation entre ENSO et TSM de la zone d’upwelling et dans la zone du courant côtier

Le phénomène El Niño est un réchauffement du climat tropical qui affecte non seulement les régions côtières de l’Équateur et du Pérou, mais l’ensemble de l’océan Pacifique tropical. Il est fortement lié à des modifications de la circulation atmosphérique le long de l’équateur connues sous le nom d’Oscillation australe [Philander, 1990]. Ces deux phénomènes, qui résultent d’un couplage entre l’atmosphère et l’océan, provoquent des anomalies climatiques qui s’étendent sur l’ensemble de la ceinture tropicale et peuvent avoir des conséquences écologiques et économiques importantes [Glantz, 2001]. Une phase chaude (froide) d’ENSO appelée El- Niño (respectivement La Nina) correspond aux réchauffements (respectivement refroidissements) anormaux (+0,5°C et plus) (respectivement – 0,5°C et moins) de la température de la surface de la mer dans l’Océan Pacifique équatorial oriental dus par l’affaiblissement (respectivement renforcement) des alizés (figure 21)L’existence possible de téléconnexion des grands phénomènes d’échelle planétaire avec la TSM au Sud et au Sud-Ouest de Madagascar, peut être mise en évidence par des études de corrélations. Rappelons que les coefficients de corrélations linéaires (r) sont des mesures statistiques de la liaison entre deux séries temporelles données. Ainsi, une valeur de coefficient de corrélation négatif (respectivement positive) signifie que les phases chaudes d’ENSO correspondent à une baisse de la TSM (respectivement à une hausse de la TSM) par rapport à la moyenne tandis que les phases froides d’ENSO correspondent à une hausse de la TSM (respectivement à une baisse de la TSM) dans la zone d’upwelling et du SMACC. Les figures 28 et 29 représentent respectivement les résultats des tests de corrélation et les cartes de coefficients de corrélations entre ONI et TSM. Les valeurs significatives (figure 28-a à 28-c) du test sont regroupées de manière à former des cellules de couleur noire. Le coefficient de corrélation de Pearson (r) entre ONI et TSM varie généralement entre -0,58 et 0,55 (Figure 29). Les mois suivants présentent des valeurs significatives après le test de coefficient : mai, juin, novembre (Figure 28-a à 28-c). Pour le mois de mai (Figure 28-a et 29-a), r est entre -0,40 < r <0,55. Des valeurs positives et significatives sont visibles dans la zone du SMACC. Ces dernières longent les côtes Sud-Ouest de Madagascar. En effet, selon ce résultat, nous pouvons dire que lors de la phase chaude d’ENSO (El Niño) du mois de mai, la TSM sur les côtes Sud-Ouest de Madagascar tend aussi à augmenter. Et la phase froide « La Nina » produit l’effet inverse, c’est-à-dire la baisse de la valeur de la TSM dans la zone du courant côtier. Un peu plus au sud, entre 26,5°S et 27°S de latitude sud, l’indice d’ENSO est en corrélation négative avec la TSM. 

 Analyse de l’influence de la température de la surface de la mer (TSM) sur la variabilité interannuelle des précipitations sur les districts de la région Androy

Pour chaque district (Bekily, Beloha, Ambovombe, Tsihombe), nous allons présenter respectivement les résultats : ➢ Des analyses de corrélations dans le sous-chapitre VI.1. ➢ Des analyses composites basées sur les périodes excédentaires et déficitaires dans le sous-chapitre VI.2. ➢ Des analyses de cas basés sur les séries de famines du district d’Ambovombe Androy et de la forte anomalie négative de la TSM en 1994 dans sous-chapitre VI.3. Pour les analyses de corrélations, deux (2) cartes différentes seront présentées. La première sera composée de cartes représentant les zones avec des valeurs significatives des coefficients de corrélations et la deuxième est constituée d’un ensemble montrant la distribution des coefficients de corrélations. Pour les analyses composites, seules les saisons avec des valeurs significatives sont retenues. Trois (3) cartes différentes seront données, la première montrera la répartition des valeurs en effectuant la différence entre TSM des périodes excédentaires et TSM des périodes déficitaires, la deuxième et la troisième carte exposeront l’état moyen des anomalies de la TSM au cours des périodes citées précédemment. Des opérations de « lag » ont été effectuées entre la température de la surface de la mer (TSM) et la précipitation (RR). Des analyses de cas ont été effectuées dans le sous-chapitre VI.3. Cette dernière section permettra de visualiser l’état moyen des anomalies de la TSM pendant les évènements de famine et de voir la réponse de la précipitation face à une forte anomalie de la TSM au sud et au sudouest de Madagascar en 1994. Et une synthèse et discussion des résultats finaux termineront ce chapitre 6.