Informations et ressources scientifiques
sur le développement des zones arides et semi-arides

Accueil du site → Doctorat → Burkina Faso → Exploration of Non-Linear and Non-Stationary Approaches to Statistical Seasonal Forecasting in the Sahel

Institut International d’Ingénierie de l’Eau et de l’Environnement (2iE) 2016

Exploration of Non-Linear and Non-Stationary Approaches to Statistical Seasonal Forecasting in the Sahel

GADO DJIBO Abdouramane

Titre : Exploration of Non-Linear and Non-Stationary Approaches to Statistical Seasonal Forecasting in the Sahel

Auteur : GADO DJIBO Abdouramane

Etablissement de soutenance : Institut International d’Ingénierie de l’Eau et de l’Environnement (2iE)

Grade : Doctorat en Sciences et Technologies de l’Eau, de l’Energie et de l’Environnement 2016

Présentation
La gestion des ressources en eau dans la région du Sahel, en Afrique de l’Ouest, est extrêmement difficile en raison de la forte variabilité interannuelle des précipitations ainsi que de la dégradation générale de la disponibilité de l’eau dans la région. Les changements observés dans les débits perturbent directement les activités socio-économiques clés telles que l’agriculture, une des principales sources de subsistance pour la population ouest-africaine. La prévision saisonnière des précipitations offre la possibilité d’accroître la résilience à la variabilité climatique en fournissant des informations à l’avance sur la quantité de pluie qu’on peut espérer pour la saison des pluies à venir. De plus, la disponibilité d’informations fiables sur la quantité des écoulements quelques mois avant la saison des pluies serait immensément bénéfiques pour les utilisateurs de l’eau qui pourront ainsi planifier leurs activités. Depuis les années 90, plusieurs études ont tenté d’évaluer la prévisibilité des caractéristiques de la pluviométrie sahélienne, et de développer des modèles de prévision saisonnière de précipitations et de débits pour aider les parties prenantes à prendre de meilleures décisions. Malheureusement, deux décennies plus tard, les méthodes de prévision saisonnière sont encore peu fiables et les prévisions ont une valeur pratique limitée pour la prise de décision. La faible performance dans la prévision saisonnière serait partiellement due aux limitations des prédicteurs et des approches de prévisions couramment utilisées pour cette région. Dans cette thèse, des nouvelles approches de prévision saisonnière ont été développées et des nouveaux prédicteurs sont testés avec pour objectif de prédire la quantité de précipitations saisonnières sur le bassin versant de la Sirba, un cours d’eau situé à cheval entre le Niger et le Burkina Faso, en Afrique occidentale. Un groupe de 84 prédicteurs ayant des liens physiques avec la mousson ouest-africaine et avec sa dynamique ont été sélectionnés. Le choix de ces prédicteurs est aussi basé sur le temps de latence optimal entre leur observation et la saison des pluies estimé en utilisant une combinaison de méthodes statistiques. La dimension des vecteurs de prédicteurs a d’abord été réduite grâce à une analyse de corrélation linéaire avec des précipitations estimées par satellite sur la région ouest-africaine. L’analyse de corrélation et l’analyse en composantes principales ont été utilisées pour ne retenir que les composantes principales prédictives élevées. Un modèle de régression linéaire a été utilisé pour obtenir des prévisions saisonnières et le modèle a été évalué afin de classer les prédicteurs par ordre de performance. Les trois meilleurs prédicteurs, soient la température de l’air (du Pacifique tropical Nord), la pression du niveau de la mer (de l’Atlantique tropical sud) et l’humidité relative (à partir de la Méditerranée orientale) ont été retenus et utilisés ensemble comme entrées pour les modèles de prévision des précipitations saisonnières.

Résumé (2iE)

Version intégrale

Page publiée le 13 janvier 2017, mise à jour le 3 juillet 2017