Lawin, Afouda, Lebel

CARACTERISATION DE LA
DISTRIBUTION SPATIOTEMPORELLE DES PLUIES
SUR L’OHHVO
E. A. LAWIN1,2, A. AFOUDA2, T. LEBEL1
1. Laboratoire d’étude des Transferts en Hydrologie et Environnement (LTHE)
2. Laboratoire de Modélisation et d’HYdrodynamique Appliquée (LAMHYA)
INTRODUCTION
¾ Etude la variabilité des précipitations
dans la région de la haute vallée de
l’Ouémé
¾ Nécessité de données d’observation à
fines échelles spatio-temporelles
¾ Installation de l’ORE AMMA-CATCH
¾ Acquisition de données à de petits pas
de temps sur l’OHHVO depuis 1997
Utilisation des données pour caractériser la variabilité des
précipitations sur la zone en accédant pour la première fois
à des échelles aussi fines que celle de l’événement
PLAN
¾
Objectifs
¾ Cadre et données de l’étude
¾ Caractéristiques des pluies
observées
¾ Conclusions
OBJECTIFS
• Analyser les caractéristiques
statistiques des événements
• Rechercher des caractéristiques
intrinsèques aux champs de pluie
• Comparer les résultats avec ceux
qui existent sur la région EpsatNiger
CADRE DE L’ETUDE
Bassin versant de la haute vallée de l’Ouémé
Niger
12
Burkina-Faso
10
10
8
T ogo
9.8
Nigéria
Djougou Supersite
6
1 2 3 4
Localisation de la Haute
Vallée de l'Ouémé au Bénin
Fig.1
9.6
9.4
La zone d’étude couvre
une superficie totale
15000Km²environ
Parakou
9.2
Fig.2
Bétérou
9
1.6
1.8
2
2.2
2.4
2.6
DONNEES
Constitution d’un réseau
homogène de 20 stations
disposant d’au moins 60% de
données sur la période 19992003
Durée sans pluie: 1h
% réseau touché: 30%
minimum de pluie : 5mm
AU total 471 évts
sélectionnés
Mais le quart sud-est est
peu instrumenté donc les
résultats sur cette zone ne
seront pas pris en compte
Tobr
10.2
Fobo
Ina-
Tebo
10
Kopa
9.8
Latitude
Echantillonnage des
événements avec les
critères:
Réseau de base
Djou
9.6
Momo
Pele
Adia
Sako Wewe
9.4
Pene
Sarm
9.2
Goub
9
BoriGori
Gaou Affo
1.6
Fig.3
1.8
Dogu
2
Koko
2.2
Longitude
2.4
2.6
DISTRIBUTION DES CUMULS
PAR EVENEMENT
Tabl.1
Statististiques des événements: Moyenne non conditionnelle (Moy_ncd) et
moyenne conditionnelle à 0 (Moy_cd0) accompagnées des écart-types, F0 est le
pourcentage de valeurs nulles enregistrées au cours d'un événement.
Cumul
Cumul
Moy_ncd Ect_ncd Moy_cd0 Ect_cd0
Année Nbr Evts
Max en un Max
(mm)
(mm)
(mm)
(mm)
point (mm) OHHVO
1999
2000
2001
2002
2003
106
91
74
91
109
7,8
5,9
9,5
9,5
9
10,2
9,2
11,2
11
10,7
11,8
11,5
13,7
13,8
12,2
A Gaounga en 5h45min pour
l’événement du 21 Août
2001 puis en 3h30min pour
l’événement du 29 juillet
2002
10,6
9,8
11,6
11,4
11,3
92
80
197,5
116
171
30,4
18,8
52,6
37,9
51,5
F0
(%)
38,7
51,2
36,7
36,4
34,8
Evénement
du 30 juillet
à Djougou en
10h25min
Ajustement des cumuls par
événement
Gori-Bouyerou
R = 0,9963
Données
80
Modèle
exponentiel
60
40
20
0
0
Fig.4
2
4
-Ln(1-F)
6
8
y = 15,634x - 0,5643
Gaounga
2
Pluie (mm)
Pluie (mm)
100
y = 14,242x + 1,2544
Fig.5
2
R = 0,8778
220
200
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
Données
Modèle
exponentiel
0
2
4
-Ln(1-F)
6
8
Les cumuls par événement ayant touché chaque station ont été ajustés
à un modèle de type exponentiel à un paramètre: l’écart-type de
l’échantillon.
‰ On obtient des ajustements corrects comme à Gori-Bouyerou (ces
cas représentent 75%)
‰ mais aussi des déviations vers le haut (exemple de Gaounga) de la
partie supérieure ou quelques fois des chevauchements
Caractéristiques des événements (1)
Tabl.2
Caractéristiques moyennes des événements: comparaison entre l'OHHVO et
Epsat-Niger
Moy ncd
(mm)
Zone /
Périodes
Stat
Evt
OHHVO/19992003
8,4
8,3
Moy cdo
(mm)
Stat
Evt
Ect ncd (mm) Ect cd0 (mm)
Stat
Evt
Stat
Evt
13,8 12,5 13,9 10,4 15,7 10,9
EPSAT-Niger/
1990-2000 (*)
10,9 10,9 14,4
9,8
14,6 13,0 15,0 10,3
EPSAT-Niger/
1990-1995 (**)
10,6
9,6
14,3 12,7 14,7 10,1
10,6
14,1
(*):Balme 2001; (**): d’Amato 1998
- Sur chacune des deux zones, les moyennes non conditionnelles stationnelles et
événementielles sont très voisines tandis que les écart-types stationnels sont supérieurs
aux valeurs événementielles.
- la pluie moyenne conditionnelle à 0 des événements OHHVO est supérieure à celle des
événements Epsat-Niger.
- les cumuls moyens non conditionnels calculés par rapport aux stations ou aux
événements sur l’OHHVO sont inférieurs à ceux déterminés sur la région Epsat.
Caractéristiques des événements (2)
1400
1400
100
1300
1300
80
1200
1100
1000
y = 0,6418x + 587,72
2
900
800
650
R = 0,6811
750
850
950
1050
Fig.6 Cumul des événements Majeurs (mm)
Malgré le faible nombre de
points, le cumul annuel semble
être corrélé avec le cumul des
événements majeurs
1150
1200
60
1100
1000
900
800
1998
Fig.7
40
Pluie annuelle
20
% cum_Evts/cum_an
1999
2000
2001
% Cumul
annuel
Proportion du cumul des événements
majeurs dans le cumul annuel
pluie (mm)
Cumul annuel (mm)
Corrélation entre le cumul annuel et le
Cumul des événements Majeurs
2002
0
2003
Années
- En moyenne les pluies sont constituées de 84%
d’événements majeurs (événement touchant +30%
du réseau)
- Les années humides ne se distinguent pas
particulièrement par une plus forte proportion du
cumul associé aux événements majeurs. Par
exemple, 1999 année la plus humide a prèsque la
même proportion de cumul d’événements majeurs
que 2001, année la plus sèche
- L’année 2002, moyennement humide a la plus
forte proportion de cumul des événements majeurs
Caractéristiques des événements (3)
Liaison cumul total – Nombre d’événements – pluie par
événement
Corrélation entre le cumul annuel et la
hauteur moyenne par événement
1400
1400
1300
1200
1100
y = 8,1236x + 416,46
1000
2
900
R = 0,9032
800
70
Fig.8
80
90
100
110
Nombre d'événements majeurs
120
cumul annuel (mm)
Cumul annuel (mm)
Corrélation entre le cumul annuel et
le Nombre d'événements majeurs
1300
1200
1100
1000
900
800
5
Fig.9
6
7
8
9
10
pluie moyenne par événement (mm)
‰ Le cumul annuel semble être déterminé par le nombre
d’événements plutôt que par la pluie moyenne événementielle
‰ Ce résultat est semblable au comportement des pluies sur
Epsat-Niger (d’Amato, 1998; Balme,2001)
11
Caractéristiques des événements (4)
Champ moyen des cumuls événementiels :1999-2003 Champ moyen des cumuls événementiels conditionnés à 0: 1999-2003
10.2
10.2
10.2
10
10
16.6
16.2
15.8
15.4
15
14.6
14.2
13.8
13.4
13
12.6
12.2
11.8
11.4
11
9.8
9.4
9.8
9.8
9
Latitude
8.6
8.2
9.6
9.6
7.8
7.4
9.4
9.4
7
6.6
9.2
6.2
9
1.6
Fig.10
1.8
2
2.2
Longitude
2.4
2.6
9.2
9
1.6
Fig.11
1.8
2
2.2
2.4
2.6
En cumulant les pluies événementielles sur la période de
5ans, on constate (comme sur Epsat-Niger), que la pluie
moyenne d’un événement ne semble pas être influencée
par la position des stations: la pluviométrie moyenne
événementielle peut donc être considérée comme
stationnaire sur la zone d’étude.
Caractéristiques des événements (5)
Le cycle saisonnier
A l’échelle mensuelle
Fig.12
M
ai
Ju
in
Ju
ille
t
Ao
ût
Se
pt
O
ct
Av
ril
Moy ncd
Nbre d'évts
Mois
120
100
80
60
40
20
0
Nombre
d'évts
Fig.11
s
12
10
8
6
4
2
0
M
ar
‰ la pluie moyenne par
événement montre deux
pics: 1 premier pic en mai et
le second en août
Pluie moy
(mm)
‰ le nombre d’événements
(courbe en bleu) croit
régulièrement de mars à
août où il atteint son pic
avant de chuter vers la fin
de la saison
Cycle saisonnier des événements
(1999-2003)
Caractéristiques des événements (6)
Le cycle saisonnier
A l’échelle décadaire
‰ le nombre d’événements (courbe
Moy ncd
nbre d'évts
Fig.13
Décades
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
Nombre d'évts
Pluie moy (mm)
‰ la pluie moyenne par événement
ne présente aucune évolution
particulière. Elle a un pic lors de la
dernière décade de mai et semble
atteindre un palier de la 1ère
décade d’août à la dernière décade
de septembre avant de décroitre
brusquement vers la fin de la
saison. Les valeurs restent
toutefois assez dispersées comme
l’indique l’écart-type sur la figure
12
14
12
10
8
6
4
2
0
Ma
rs
B
Av
ril A
Av
ril
C
Ma
iB
Ju
in
A
Ju
in
C
Ju
il B
Ao
ut
A
Ao
ut
C
Se
pt
B
Oc
tA
Oc
tC
en bleu) présente plutôt deux pics:
le 1er au cours de la dernière
décade de juillet et le second à la
dernière décade de août
Cycle saisonnier des événements
(1999-2003)
Caractéristiques des événements (7)
Champs annuels d’intermittence F0(%): pourcentage de cumuls
nuls observés.
2000
1999
10
10
9.8
9.8
Latitude
10.2
Latitude
Les champs annuels
d’intermittence ne
présentent pas une
organisation spatiale
particulière sauf une
tendance à un gradient
Est-ouest en 2003
10.2
9.6
9.6
9.4
9.4
9.2
9.2
9
9
1.6
1.8
2
2.2
2.4
1.6
2.6
1.8
2
2.2
2001
2.4
2.6
Longitude
Longitude
2003
2002
10.2
10.2
10.2
10
10
10
56
52
9.8
9.6
Latitude
9.8
Latitude
Latitude
9.8
9.6
48
44
9.6
40
36
9.4
32
9.4
9.4
28
9.2
24
9.2
9.2
20
9
9
9
1.6
1.8
Fig.14
2
2.2
Longitude
2.4
2.6
1.6
1.8
2
2.2
Longitude
2.4
2.6
1.6
1.8
2
2.2
Longitude
2.4
2.6
Caractéristiques des événements (8)
Comparaison des champs d’intermittence avant et
après le 23 juin (saut de mousson)
F0(%) Avant le 23 juin
F0(%) Après le 23 juin
10.2
10.2
10
10
52
50
48
60
56
9.8
9.8
46
44
48
9.6
44
40
Latitude
Latitude
52
42
9.6
40
38
36
36
9.4
32
9.4
34
32
28
24
9.2
20
30
9.2
28
26
16
9
9
Fig.15
1.6
1.8
2
2.2
Longitude
2.4
2.6
Fig.16
1.6
1.8
2
2.2
Longitude
Aucune structure spatiale particulière mais
les événements paraissent en moyenne moins
intermittents avant le 23 juin
2.4
2.6
Distribution intra-saisonnière des pluies
‰ 30% du cumul
annuel tombe en
moins de 4heures
‰ 25% du cumul
annuel tombe en
moins de 3heures
Par contre
Donga 1998-2002
OHHVO (1999-2003)
cumul(%)
‰ 50% du cumul
annuel tombe en
moins de 8heures
Relation cumul annuel – durée effective
Fig.17
120
100
80
60
40
20
0
50%
8heures
0
20
40
60
80
100
120
Durée effective de la pluie(h)
Sur Epsat-niger, 50% du cumul annuel tombe en moins de
5heures (Lebel et al, 1997 d’Amato, 1998, Balme, 2001)
Distribution des intensités de pluie (1)
Relation Cumul annuel - intensité
Donga 1998-2002
OHHVO (1999-2003)
120
cumul(%)
100
50% du cumul
tombe avec
I>30mm/h
30% du cumul
tombe avec
I>55mm/h
80
60
40
20
0
0
50
Fig.18
100
150
200
250
300
intensité(mm/h)
De même, sur Epsat-Niger:
‰ 50% du cumul annuel tombe avec une intensité supérieure à 30mm/h
(Lebel et al, 1997)
‰ mais 30% du cumul annuel tombe avec une intensité supérieure à
50mm/h (Lebel et al, 1997; Balme,2001)
Distribution des intensités de pluie (2)
‰ Le faisceau obtenu est
assez dispersé (comme le
montre l’exemple de
1999), que l’année soit
sèche (indice de Lamb
négatif) ou humide
‰ même résultat sur
Epsat-Niger.
6
5
4
-LN(1-F)
Puisque 50% du cumul
annuel tombe en moins de
8h, on s’intéresse (à partir
des pluies en 5min) à la
distribution féquentielle
des 96 plus fortes
intensités (8h /pas de
temps de 5min = 96) de
chaque année.
Distribution des intensités
1999
3
2
1
0
0
Fig.19
50
100
150
200
Intensités (mm/h)
250
300
Adiangdia
Affon
Tobre
Sarmanga
Pelebina
Gori
Gaounga
Fo-Boure
Dogue
Bonazuro
Bari
Bori
Sonoumon
Angaradebou
Djougou
Goubono
Ina-ceta
Koko
Kopargo
Momongou
Penessoulou
Sakouna
Wew e
Tebou
Distribution des intensités de pluie (3)
Distribution des intensités
aux stations humides et sèches
1998-2002
1,0
Distribution fréquentielle des Intensités
1998-2002
Bonazuro
6
Pelebina
0,8
Gaounga
4
Wewe
Koko
3
Adiangdia_
Est
Biro
2
Gaounga01
Tobre
1
0
0
Fig.20
50
100
150
200
250
300
Wewe-02
Intensités (mm/h)
La représentation des stations qui
enveloppent le faisceau de chaque
année met en évidence deux faisceaux
distincts. Le faisceau des stations de
« fortes intensités » est plus resserré
que celui des « faibles intensités ».
Les plus fortes intensités sont donc
assez organisées,que l’année soit sèche
ou humide.
Fréquence
-LN(1-F)
5
Stations humides
stations sèches
0,6
0,4
0,2
0,0
0
Fig.21
50
100
150
200
250
300
Intensités (mm/h)
En représentant les les 15 stations
les « plus arrosées » (3 stations par
année) et les 15 stations les « moins
arrosées » de la périodes 19982002, on obtient une séparation des
faisceaux qui exprime que ces
échantillons n’appartiennent pas à la
même population: lors du passage
d’un événement, les sations sont
touchées de diverses manière dans
un périmètre réduit.
CONCLUSIONS
Mise en évidence de caractéristiques intrinsèques
aux systèmes précipitants de la zone et de
caractéristiques simillaires entre les pluies sur
l’OHHVO et Epsat-Niger:
‰ Ajustement exponentiel des cumuls événementiel
‰ 50% du cumul pluvieux annuel tombe en moins de
8heures (5heures pour le Sahel) avec une intensité
supérieure à 30mm/h (30mm/h également pour le
Sahel)
‰ La distribution des intensités de pluie montre
une nette séparation entre les stations les plus
arrosées et les stations les moins arrosées de la
zone d’étude
‰ les plus fortes intensités observées semblent
avoir une bonne organisation spatiale
REMERCIEMENTS
Les auteurs remercient :
¾ la DSF/IRD pour le soutien
de cette étude
¾ L. Le barbé, C. Depraetère,
A. Amani, S. Galle, M. Gosset
pour leur
collaboration