{"id":339,"date":"2012-04-23T20:12:03","date_gmt":"2012-04-23T18:12:03","guid":{"rendered":"http:\/\/www.youlab.fr\/blog\/?page_id=339"},"modified":"2013-01-04T13:17:17","modified_gmt":"2013-01-04T11:17:17","slug":"etude-des-precipitations-intenses-sur-la-region-sud-de-locean-indien","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.youlab.fr\/blog\/ressources-scientifiques-bibliographie\/etude-des-precipitations-intenses-sur-la-region-sud-de-locean-indien\/","title":{"rendered":"Etude des pr\u00e9cipitations intenses sur la r\u00e9gion Sud de l\u2019Oc\u00e9an Indien"},"content":{"rendered":"

Auteur: Basile Pauthier<\/span><\/strong><\/p>\n

Introduction<\/span><\/em><\/h3>\n

Le pourtour de l\u2019Oc\u00e9an Indien accueille le tiers de la population mondiale. Les pays concern\u00e9s d\u00e9pendent d\u2019une \u00e9conomie bas\u00e9e principalement sur l\u2019agriculture, logiquement vuln\u00e9rable \u00e0 la variabilit\u00e9 climatique. La r\u00e9gion du Sud-ouest de l\u2019Oc\u00e9an indien malgr\u00e9 la pr\u00e9sence d\u2019un CMRS (Centre M\u00e9t\u00e9orologique R\u00e9gional Sp\u00e9cialis\u00e9) pour l\u2019\u00e9tude des cyclones a \u00e9t\u00e9 peu \u00e9tudi\u00e9e\u00a0 que ce soit en terme de cyclogen\u00e8se que pour les cons\u00e9quences r\u00e9gionales des modes climatiques de large \u00e9chelle.<\/p>\n

L\u2019\u00e9tude des pr\u00e9cipitations est depuis de tr\u00e8s nombreuses ann\u00e9es une composante principale pour la compr\u00e9hension du climat. Les oc\u00e9ans, de part leurs surfaces et leur caract\u00e9ristiques propres rendaient difficiles voire impossibles les mesures.\u00a0 Cette \u00e9tude est aujourd\u2019hui possible au dessus des oc\u00e9ans gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019acquisition de donn\u00e9es par satellites.<\/p>\n

Les oc\u00e9ans sont le lieu de formation de nombreux ph\u00e9nom\u00e8nes climatiques susceptibles d\u2019avoir un impact sur les soci\u00e9t\u00e9s tels que les temp\u00eates ou les cyclones. Il parait donc important d\u2019\u00e9tudier pr\u00e9cis\u00e9ment les pr\u00e9cipitations oc\u00e9aniques et continentales afin d\u2019observer leurs fr\u00e9quences, leurs intensit\u00e9s et les facteurs les contr\u00f4lant. Les \u00e9v\u00e9nements de pr\u00e9cipitations intenses qu\u2019ils soient li\u00e9s ou non \u00e0 des ph\u00e9nom\u00e8nes cycloniques pr\u00e9sentent \u00e0 la fois des effets b\u00e9n\u00e9fiques et pr\u00e9judiciables pour l\u2019homme. Ces \u00e9v\u00e8nements peuvent en effet \u00eatre favorables \u00e0 l\u2019agriculture de part l\u2019apport hydrique indispensable qu\u2019ils repr\u00e9sentent mais \u00e9galement d\u00e9vastateurs en cas de trop fortes pr\u00e9cipitations.<\/p>\n

L\u2019\u00e9tude qui va \u00eatre pr\u00e9sent\u00e9e s\u2019int\u00e8gre dans le programme \u00ab\u00a0LEFE\u00a0\u00bb (Les Enveloppes Fluides et l\u2019Environnement) de l\u2019Institut National des Sciences de l\u2019Univers pr\u00e9cis\u00e9ment dans le projet VOASSI (Variabilit\u00e9 Oc\u00e9an-Atmosph\u00e8re du Secteur Sud-ouest de l\u2019oc\u00e9an Indien) dans lequel le CRC s\u2019est investit. Elle se focalise sur l\u2019identification des zones et des p\u00e9riodes o\u00f9 l\u2019occurrence de pluies intenses est significativement plus importante. Cette \u00e9tude sera men\u00e9e sur une zone d\u00e9limit\u00e9e par les coordonn\u00e9es suivantes\u00a0: 2,5\u00b0-27,5\u00b0 S de latitude, 30\u00b0-70\u00b0E de longitude. Cette zone permet de couvrir une large surface en incluant une partie continentale afin d\u2019observer les \u00e9ventuelles pr\u00e9cipitations qui peuvent se d\u00e9rouler.<\/p>\n

Il est \u00e9vident que pour atteindre l\u2019objectif fix\u00e9, il sera n\u00e9cessaire de se focaliser sur d\u2019autres questions comme par exemple\u00a0:<\/p>\n

\u00a0A partir de quel seuil peut-on juger les pr\u00e9cipitations comme \u00e9tant intenses\u00a0? L\u2019occurrence de ces pr\u00e9cipitations est-elle identique d\u2019une saison \u00e0 l\u2019autre\u00a0? Comment les appr\u00e9hender au dessus des espaces oc\u00e9aniques qui couvrent de tr\u00e8s larges surfaces\u00a0? Des ph\u00e9nom\u00e8nes globaux tels que El Ni\u00f1o ou le Dip\u00f4le de l\u2019Oc\u00e9an Indien peuvent-ils avoir une influence sur ces \u00e9v\u00e9nements pluvieux\u00a0? L\u2019oscillation de Madden-Julian a-t-elle une influence sur la variabilit\u00e9 intra saisonni\u00e8re des pr\u00e9cipitations intenses\u00a0? \u00a0Afin de r\u00e9pondre \u00e0 ces questions, l\u2019\u00e9tude sera d\u00e9coup\u00e9e en deux \u00e9tapes distinctes.<\/p>\n

Tout d\u2019abord une pr\u00e9sentation d\u00e9taill\u00e9e des caract\u00e9ristiques climatiques de la r\u00e9gion d\u2019\u00e9tude sera r\u00e9alis\u00e9e. Ce chapitre th\u00e9orique est n\u00e9cessaire pour comprendre le contexte (climat global, circulation atmosph\u00e9rique, courants oc\u00e9aniques) susceptibles d\u2019avoir une influence sur l\u2019apparition de pr\u00e9cipitations.<\/p>\n

Par la suite, la description de la d\u00e9marche de travail permettant de d\u00e9finir les \u00e9ventuelles zones pr\u00e9f\u00e9rentielles de pr\u00e9cipitation sera abord\u00e9e. La comparaison des donn\u00e9es satellite \u00e0 des donn\u00e9es au sol permettra de v\u00e9rifier leur v\u00e9racit\u00e9.<\/p>\n

Une analyse composite donnera la possibilit\u00e9 de voir l\u2019influence du ph\u00e9nom\u00e8ne El Ni\u00f1o ainsi que du Dip\u00f4le de l\u2019Oc\u00e9an Indien sur les \u00e9v\u00e8nements de pr\u00e9cipitations intenses sur la zone consid\u00e9r\u00e9e.<\/p>\n

Enfin, une \u00e9tude de la variabilit\u00e9 intra saisonni\u00e8re des pr\u00e9cipitations intenses sera effectu\u00e9e gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019analyse de l\u2019influence potentielle de l\u2019Oscillation de Madden Julian sur ces \u00e9v\u00e8nements<\/p>\n

1.1\u00a0 <\/strong>Pr\u00e9sentation g\u00e9n\u00e9rale du climat du Sud-ouest de l\u2019Oc\u00e9an Indien<\/strong><\/h4>\n

L\u2019Ouest de l\u2019Oc\u00e9an Indien est caract\u00e9ris\u00e9 par un climat poss\u00e9dant\u00a0 deux saisons bien tranch\u00e9es.<\/p>\n

Durant l\u2019\u00e9t\u00e9, les temp\u00e9ratures sont \u00e9lev\u00e9es mais c\u2019est surtout durant cette saison que la majeure partie des pr\u00e9cipitations a lieu. C\u2019est pour cette raison que l\u2019\u00e9t\u00e9 austral est \u00e9galement appel\u00e9 saison des pluies. \u00a0Ces pr\u00e9cipitations sont issues de conditions d\u00e9pressionnaires, \u00e9galement appel\u00e9es zone de basses pressions intertropicales, qui ont tendance \u00e0 migrer vers le sud de l\u2019\u00e9quateur durant l\u2019\u00e9t\u00e9. Cette bande de basses pressions atmosph\u00e9riques migre de fa\u00e7on diff\u00e9rentielle selon la longitude cr\u00e9ant ainsi des \u00ab\u00a0thalwegs\u00a0\u00bb.\u00a0 Un thalweg est observable au niveau du canal du Mozambique, il est expliqu\u00e9 par le fort \u00e9chauffement marin et cr\u00e9\u00e9 donc une remont\u00e9e latitudinale de la zone de basse pression.<\/p>\n

Les p\u00e9riodes de \u00ab\u00a0mousson\u00a0\u00bb sont fr\u00e9quentes durant l\u2019\u00e9t\u00e9 austral. Cette saison de mousson se d\u00e9roule sur une zone comprise entre l\u2019\u00e9quateur et le sud-ouest de Madagascar. Ces \u00e9v\u00e9nements sont caract\u00e9ris\u00e9s par des vents de nord nord-ouest qui avec eux entrainent des masses d\u2019air chaudes, humides et instables qui pr\u00e9cipitent des quantit\u00e9s importante d\u2019eau.<\/p>\n

Ces vents entrent en contact avec les aliz\u00e9s de sud. Cette convergence provoque de violents courants ascendants, g\u00e9n\u00e9rateurs de fortes pluies\u00a0: c\u2019est la Zone de Convergence Intertropicale (ZCIT).<\/p>\n

L\u2019\u00e9t\u00e9 austral est \u00e9galement appel\u00e9 saison des cyclones. La gen\u00e8se des cyclones et leurs caract\u00e9ristiques seront d\u00e9velopp\u00e9es ult\u00e9rieurement.<\/p>\n

Durant l\u2019hiver austral, la situation est diff\u00e9rente. Les conditions atmosph\u00e9riques sont de nature anticyclonique. L\u2019anticyclone des Mascareignes est particuli\u00e8rement puissant durant cette p\u00e9riode et est situ\u00e9 sur une zone allant entre 25\u00b0-30\u00b0S et 55\u00b0-75\u00b0E. Les d\u00e9pressions polaires sont rejet\u00e9es loin vers le Sud.<\/p>\n

L\u2019hiver austral est une saison s\u00e8che durant laquelle l\u2019aliz\u00e9 domine. Quelques d\u00e9pressions polaires peuvent toutefois att\u00e9nuer l\u2019anticyclone si elles pr\u00e9sentent suffisamment de puissance. Dans ce cas l\u2019aliz\u00e9 faiblit, cependant la soudure entre l\u2019anticyclone mobile post-d\u00e9pressionnaire et les hautes pressions se fait rapidement.<\/p>\n

1.2\u00a0 <\/strong>Variabilit\u00e9 climatique<\/strong><\/h4>\n
1.2.1\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 <\/em>Variabilit\u00e9 interannuelle<\/em><\/h5>\n

A l\u2019\u00e9chelle interannuelle, le ph\u00e9nom\u00e8ne dominant la variabilit\u00e9 climatique sur la plan\u00e8te est El Ni\u00f1o. Malgr\u00e9 le fait qu\u2019il se d\u00e9veloppe dans l\u2019Oc\u00e9an Pacifique les cons\u00e9quences de se ph\u00e9nom\u00e8ne se font ressentir sur l\u2019ensemble du globe.<\/p>\n

Globalement l\u2019Oc\u00e9an Indien se r\u00e9chauffe durant une ann\u00e9e El Ni\u00f1o, mais du fait des interactions air-mer, les impacts sont prolong\u00e9s dans le temps.<\/p>\n

L\u2019Oc\u00e9an Indien poss\u00e8de \u00e9galement un ph\u00e9nom\u00e8ne de variabilit\u00e9 interannuelle qui lui est propre\u00a0: le Dip\u00f4le de l\u2019Oc\u00e9an Indien (DOI). Du fait de son couplage oc\u00e9an-atmosph\u00e8re propre \u00e0 l\u2019Oc\u00e9an Indien, le DOI n\u2019a de cons\u00e9quences climatiques marqu\u00e9es que sur une \u00e9chelle r\u00e9gionale.<\/p>\n

Xie et al.2002 \u00e9voquent une possible influence des anomalies engendr\u00e9es par El Ni\u00f1o ou le DOI sur le sud-ouest de l\u2019Oc\u00e9an Indien quant \u00e0 la distribution des cyclones dans cette r\u00e9gion. Cependant en raison de l\u2019interd\u00e9pendance de ces deux ph\u00e9nom\u00e8nes, certains signaux ayant \u00e9t\u00e9 reli\u00e9s \u00e0 El Ni\u00f1o pourraient \u00eatre en fait \u00eatre issus du DOI. Seules de rares \u00e9tudes ont essay\u00e9 de d\u00e9m\u00ealer \u00e0 l\u2019\u00e9chelle r\u00e9gionale les influences respectives de ces deux modes de variabilit\u00e9. Un des objectif de cette \u00e9tude sera donc d\u2019\u00e9tudier l\u2019influence de ces ph\u00e9nom\u00e8nes sur le climat r\u00e9gional et notamment sur les pr\u00e9cipitations.<\/p>\n

1.2.2\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 <\/em>Variabilit\u00e9 intra saisonni\u00e8re<\/em><\/h5>\n

L\u2019Oc\u00e9an Indien est \u00e9galement le th\u00e9\u00e2tre d\u2019un mode de variabilit\u00e9 climatique ayant un pas de temps moins important que ceux \u00e9voqu\u00e9s pr\u00e9c\u00e9demment. L\u2019oscillation de Madden-Julian (OMJ) est pr\u00e9sent\u00e9e comme \u00e9tant une oscillation de la convection profonde atmosph\u00e9rique. Cette onde se propage d\u2019ouest en est, le long de l\u2019Equateur, depuis l\u2019Oc\u00e9an Indien jusqu\u2019au Pacifique.<\/p>\n

L\u2019influence de l\u2019OMJ sur la temp\u00e9rature de surface oc\u00e9anique (TSO) dans la r\u00e9gion de formation des cyclones a \u00e9t\u00e9 mise en \u00e9vidence (e.g Duvel et al. 2004\u00a0; Duvel et Vialard. 2007\u00a0; Vialard et al. 2008) . Son impact sur le d\u00e9veloppement des cyclones et sur la pluviom\u00e9trie r\u00e9gionale (Bessafi et Wheeler. 2006\u00a0; Pohl et al. 2007) ont \u00e9t\u00e9 \u00e9tudi\u00e9es et feront l\u2019objet d\u2019une analyse dans cette \u00e9tude.<\/p>\n

1.3\u00a0 <\/strong>Cyclones tropicaux et cyclogen\u00e8se<\/strong><\/h4>\n
1.3.1\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 <\/em>Fr\u00e9quence et conditions de Cyclog\u00e9n\u00e8se<\/em><\/h5>\n

Les cyclones tropicaux sont des \u00e9v\u00e9nements qui n\u00e9cessitent des conditions particuli\u00e8res pour leur formation. Ces conditions sont \u00e0 la fois atmosph\u00e9riques et oc\u00e9aniques. Pour qu\u2019un cyclone se forme, l\u2019oc\u00e9an superficiel doit \u00eatre \u00e0 une temp\u00e9rature d\u2019au moins 28\u00b0C. Du point de vue atmosph\u00e9rique, le cisaillement du vent doit \u00eatre le plus faible possible, il est n\u00e9cessaire qu\u2019il y ai une instabilit\u00e9 convective mod\u00e9r\u00e9e, une circulation cyclonique convergente dans les basses couches et anticyclonique divergente dans les basses couches et que la troposph\u00e8re soit humide.<\/p>\n

Malgr\u00e9 le fait que ces conditions favorables \u00e0 la formation des cyclones soient connues, les m\u00e9canismes \u00e0 l\u2019origine de la formation des cyclones sont encore incertains. Bessafi et Wheeler (2006) ont notamment montr\u00e9 que l\u2019oscillation de Madden-Julian ainsi que les ondes de Rossby ont une influence sur l\u2019activit\u00e9 cyclonique, cependant ces auteurs temp\u00e8rent l\u2019id\u00e9e qu\u2019un seul facteur puisse \u00eatre \u00e0 l\u2019origine d\u2019un ph\u00e9nom\u00e8ne aussi complexe que la cyclogen\u00e8se.<\/p>\n

1.3.2\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 <\/em>Trajectoires et importance des cyclones pour \u00a0l\u2019\u00e9tude des pr\u00e9cipitations intenses<\/em><\/h5>\n

Les cyclones sont des \u00e9v\u00e9nements fr\u00e9quents sur le sud ouest de l\u2019Oc\u00e9an Indien, particuli\u00e8rement durant l\u2019\u00e9t\u00e9 austral ( p\u00e9riode novembre-avril). Selon Jury et al. (1992) les cyclones ayant lieu sur cette zone repr\u00e9sentent 14% du total mondial annuel.<\/p>\n

Les cyclones sont \u00e9galement des ph\u00e9nom\u00e8nes violents et intenses apportant une grande quantit\u00e9 de pluie.<\/p>\n

Le travail qui suit a donc pris en compte les cyclones \u00e9tant donn\u00e9 qu\u2019ils contribuent fortement aux \u00e9v\u00e9nements de pr\u00e9cipitations intenses. Les trajectoires des cyclones seront un \u00e9l\u00e9ment important \u00e0 prendre en compte dans l\u2019\u00e9tude car elles renseignent sur les zones o\u00f9 des pr\u00e9cipitations intenses peuvent \u00eatre pr\u00e9f\u00e9rentiellement rencontr\u00e9es. Ces trajectoires indiquent en effet le lieu de naissance du cyclone ainsi que les zones touch\u00e9es.<\/p>\n

2.1\u00a0 <\/strong>Pr\u00e9sentation des donn\u00e9es<\/strong><\/h4>\n

Les donn\u00e9es de pr\u00e9cipitations TRMM ( Tropical Rainfall Measuring Mission) sont issues d\u2019un programme conjoint entre la NASA et l\u2019Agence d\u2019Exploration A\u00e9rospatiale Japonaise (JAXA) dont le but est d\u2019\u00e9tudier et de surveiller les pr\u00e9cipitations tropicales. Les donn\u00e9es TRMM sont issues de trois outils de mesure\u00a0: le radar de pr\u00e9cipitations, l\u2019imageur micro-ondes et les capteurs visibles et infra rouge. La combinaison des ces trois outils de mesure permet une estimation jug\u00e9e fiable par Adebaya et Nakamura (2002) et Arvor et al (2008).<\/p>\n

Le jeu de donn\u00e9es pr\u00e9cis\u00e9ment utilis\u00e9 est le jeu 3B42 qui se trouve \u00eatre le m\u00eame que Arvor et al pour son \u00e9tude sur l\u2019apport des donn\u00e9es TRMM sur les pr\u00e9cipitations au Mato Grosso (2008). Ces donn\u00e9es couvrent une p\u00e9riode comprise entre le 1er<\/sup> janvier 1998 et le 31 d\u00e9cembre 2010. Elles couvrent une zone situ\u00e9e entre 2.5\u00b0- 27,5\u00b0S de latitude et 30\u00b0-70\u00b0E de longitude ce qui repr\u00e9sente un vaste territoire tout en ayant une r\u00e9solution de 0,25\u00b0 de cot\u00e9 pour chaque pixel.<\/p>\n

Les donn\u00e9es utilis\u00e9es pour les \u00e9tudes de variabilit\u00e9 seront d\u00e9crites pour chaque analyse.<\/p>\n

2.2\u00a0 <\/strong>Outils de traitement<\/strong><\/h4>\n

Les donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 trait\u00e9es avec le logiciel Matlab. Il s\u2019agit d\u2019un logiciel de calcul tr\u00e8s puissant, qui a permis, diff\u00e9rentes analyses statistiques accompagn\u00e9es de cartographie.<\/p>\n

Les tests statistiques utilis\u00e9s furent\u00a0:<\/p>\n

-Le test T de Student\u00a0: est un test param\u00e9trique utilis\u00e9 pour la comparaison de moyennes observ\u00e9es.<\/p>\n

La formule du test T est la suivante\u00a0:<\/p>\n

m1 et m2 les moyennes des \u00e9chantillons.<\/p>\n

n1 et n2 les tailles des \u00e9chantillons.<\/p>\n

var1 et var2 les variances des \u00e9chantillons<\/p>\n

Le test T nous sera utile dans l\u2019\u00e9tude de la variabilit\u00e9 interannuelle notamment pour l\u2019\u00e9tude de l\u2019influence du ph\u00e9nom\u00e8ne ENSO et du Dip\u00f4le de l\u2019Oc\u00e9an Indien sur les pr\u00e9cipitations intenses.<\/p>\n

-L\u2019ANOVA\u00a0: est un test statistique permettant l\u2019analyse de la variance de plusieurs \u00e9chantillons. Ce test s\u2019applique lorsque l\u2019on veut mesurer une ou plusieurs variables explicatives cat\u00e9gorielles (facteurs de variabilit\u00e9) qui ont une influence sur la distribution d\u2019une variable continue.<\/p>\n

L\u2019ANOVA nous sera utile dans l\u2019\u00e9tude de la variabilit\u00e9 intra saisonni\u00e8re.<\/p>\n

2.3\u00a0 <\/strong>Validation des donn\u00e9es TRMM<\/strong><\/h4>\n

Afin de v\u00e9rifier la validit\u00e9 des donn\u00e9es TRMM, elles ont \u00e9t\u00e9 compar\u00e9es \u00e0 des donn\u00e9es de pr\u00e9cipitations acquises au sol par M\u00e9t\u00e9o France au niveau des stations dites des \u00ab\u00a0iles \u00e9parses\u00a0\u00bb. Ces donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 trait\u00e9es afin qu\u2019elles aient un pas de temps quotidien afin de pouvoir les comparer aux donn\u00e9es TRMM.<\/p>\n

Les iles \u00e9parses sont un groupement de petites iles situ\u00e9es autour de Madagascar. Elles sont constitu\u00e9es de cinq iles\u00a0: Europa, Tromelin, Juan de Nova, les Glorieuses et Bassas-da-India. La derni\u00e8re ne sera pas prise en compte car elle n\u2019est pas \u00e9quip\u00e9e de relev\u00e9 de pr\u00e9cipitations. Elle sera remplac\u00e9e par l\u2019ile de Mayotte, elle aussi situ\u00e9e dans la zone \u00e9tudi\u00e9e, \u00e0 proximit\u00e9 des Comores.<\/p>\n

Le jeu de donn\u00e9es mesur\u00e9es au sol se r\u00e9parti donc en 5 jeux de donn\u00e9es correspondant aux iles pr\u00e9c\u00e9demment cit\u00e9es.<\/p>\n

Afin de pouvoir comparer les donn\u00e9es de pr\u00e9cipitations TRMM \u00e0 celles de ces diff\u00e9rentes stations, seules les valeurs correspondant aux coordonn\u00e9es points de grilles les plus proches des stations ont \u00e9t\u00e9 extraites.<\/p>\n

Dans un premier temps les deux jeux de donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 compar\u00e9s graphiquement. Le but de cette analyse est d\u2019observer les \u00e9ventuelles correspondances dans les occurrences de pr\u00e9cipitations entre les deux types de donn\u00e9es. Un seul graphique sera pr\u00e9sent\u00e9 du fait de la similarit\u00e9 des cinq graphiques obtenus pour les cinq stations.<\/p>\n

Les donn\u00e9es satellites retranscrivent assez bien les \u00e9v\u00e9nements pluvieux mesur\u00e9s au sol. Les seules diff\u00e9rences visibles pourraient \u00eatre au niveau des amplitudes qui sont assez souvent sur ou sous estim\u00e9es.<\/p>\n

Afin de compl\u00e9ter cette analyse il est n\u00e9cessaire d\u2019y apporter un traitement statistique qui sera effectu\u00e9e sous forme de tableaux de contingence (tableaux 1 \u00e0 5)<\/p>\n

(a)\u00a0\u00a0\u00a0 Iles Glorieuses<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
TRMM\/Obs<\/strong><\/td>\n0<\/strong><\/td>\n0,1\u00e05<\/strong><\/td>\n5 \u00e0 20<\/strong><\/td>\n>20<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
0<\/td>\n2071<\/td>\n489<\/td>\n87<\/td>\n13<\/td>\n<\/tr>\n
0,1\u00e05<\/td>\n378<\/td>\n230<\/td>\n77<\/td>\n23<\/td>\n<\/tr>\n
5\u00e020<\/td>\n95<\/td>\n82<\/td>\n58<\/td>\n17<\/td>\n<\/tr>\n
>20<\/td>\n17<\/td>\n14<\/td>\n19<\/td>\n31<\/td>\n<\/tr>\n
Obs<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
<\/td>\nGLORIEUSES<\/td>\nP=1,5016e-190<\/td>\nChi\u00b2=912,1356<\/td>\ncorrcoef= 0,37<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

(b)\u00a0\u00a0 Ile de Juan de Nova<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
TRMM\/Mesur\u00e9<\/strong><\/td>\n0<\/strong><\/td>\n0,1\u00e05<\/strong><\/td>\n5\u00e020<\/strong><\/td>\n>20<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
0<\/td>\n3250<\/td>\n293<\/td>\n58<\/td>\n17<\/td>\n<\/tr>\n
0,1\u00e05<\/td>\n209<\/td>\n117<\/td>\n52<\/td>\n23<\/td>\n<\/tr>\n
5\u00e020<\/td>\n39<\/td>\n74<\/td>\n45<\/td>\n25<\/td>\n<\/tr>\n
>20<\/td>\n5<\/td>\n14<\/td>\n27<\/td>\n54<\/td>\n<\/tr>\n
<\/td>\nJUAN<\/td>\nP=0<\/td>\nChi\u00b2=2,0464e3<\/td>\ncorrcoef=0,6093<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

\u00a0<\/strong><\/p>\n

(c)\u00a0\u00a0\u00a0 Ile de Tromelin<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
TRMM\/Mesur\u00e9<\/strong><\/td>\n0<\/strong><\/td>\n0,1\u00e05<\/strong><\/td>\n5\u00e020<\/strong><\/td>\n>20<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
0<\/td>\n1518<\/td>\n1129<\/td>\n126<\/td>\n12<\/td>\n<\/tr>\n
0,1\u00e05<\/td>\n427<\/td>\n786<\/td>\n226<\/td>\n24<\/td>\n<\/tr>\n
5\u00e020<\/td>\n58<\/td>\n137<\/td>\n120<\/td>\n58<\/td>\n<\/tr>\n
>20<\/td>\n5<\/td>\n19<\/td>\n37<\/td>\n46<\/td>\n<\/tr>\n
<\/td>\nTROMELIN<\/td>\nP=2,08e-319<\/td>\nChi\u00b2=1,509e3<\/td>\ncorrcoef=0,6093<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

(d)\u00a0\u00a0 Ile de Mayotte<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
TRMM\/Mesur\u00e9<\/strong><\/td>\n0<\/strong><\/td>\n0,1\u00e05<\/strong><\/td>\n5\u00e020<\/strong><\/td>\n>20<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
0<\/td>\n2529<\/td>\n769<\/td>\n187<\/td>\n42<\/td>\n<\/tr>\n
0,1\u00e05<\/td>\n311<\/td>\n231<\/td>\n115<\/td>\n51<\/td>\n<\/tr>\n
5\u00e020<\/td>\n88<\/td>\n117<\/td>\n88<\/td>\n71<\/td>\n<\/tr>\n
>20<\/td>\n9<\/td>\n26<\/td>\n38<\/td>\n57<\/td>\n<\/tr>\n
<\/td>\nMAYOTTE<\/td>\nP=1,404e-257<\/td>\nChi\u00b2=1,2229e3<\/td>\ncorrcoef=0,6575<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

(e)\u00a0\u00a0\u00a0 Ile Europa<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
TRMM\/Mesur\u00e9<\/strong><\/td>\n0<\/strong><\/td>\n0,1\u00e05<\/strong><\/td>\n5\u00e020<\/strong><\/td>\n>20<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
0<\/td>\n2517<\/td>\n716<\/td>\n49<\/td>\n8<\/td>\n<\/tr>\n
0,1\u00e05<\/td>\n189<\/td>\n133<\/td>\n45<\/td>\n12<\/td>\n<\/tr>\n
5\u00e020<\/td>\n20<\/td>\n38<\/td>\n24<\/td>\n21<\/td>\n<\/tr>\n
>20<\/td>\n5<\/td>\n11<\/td>\n16<\/td>\n29<\/td>\n<\/tr>\n
<\/td>\nEUROPA<\/td>\nP=4,091e-297<\/td>\nChi\u00b2=1,405e3<\/td>\ncorrcoef=0,6575<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Figure 1(a) \u00e0 1(e )\u00a0: Tableau de contingence montrant la distribution crois\u00e9e des donn\u00e9es de pr\u00e9cipitation TRMM et M\u00e9t\u00e9o France. Les colonnes et les lignes d\u00e9crivent les classes de pr\u00e9cipitation (en mm), le corrcoef donne le coefficient de corr\u00e9lation entre les deux types de donn\u00e9es <\/strong><\/p>\n

Les tableaux de contingence comparent les valeurs obtenues par satellite et par mesures au sol en les classant par intensit\u00e9 de pr\u00e9cipitation. Si les deux m\u00e9thodes \u00e9taient parfaitement identiques quant aux r\u00e9sultats obtenus, une diagonale de valeurs serait observ\u00e9e au niveau du tableau du fait de la correspondance parfaite des valeurs des deux colonnes.<\/p>\n

Afin de compl\u00e9ter ce tableau, un coefficient de corr\u00e9lation a \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9 et un test du chi\u00b2 a \u00e9t\u00e9 effectu\u00e9. L\u2019hypoth\u00e8se nulle du test du chi\u00b2 \u00e9tait\u00a0: \u00ab\u00a0il n\u2019existe pas de diff\u00e9rence entre les deux \u00e9chantillons\u00a0\u00bb.<\/p>\n

Une probabilit\u00e9 \u00ab\u00a0P\u00a0\u00bb \u00e0 \u00e9galement \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9e. L\u2019hypoth\u00e8se nulle correspondante \u00e9tait identique \u00e0 celle du chi\u00b2<\/p>\n

Compte tenu des r\u00e9sultats obtenus pour les deux test et compte tenu du coefficient de corr\u00e9lation, il est clairement visible que H0 n\u2019est pas rejet\u00e9e, il n\u2019existe donc pas de diff\u00e9rence entre les deux \u00e9chantillons. Il est possible que ces excellentes relations soient dues au fait que les donn\u00e9es TRMM ont \u00e9t\u00e9 corrig\u00e9es par les valeurs des mesures au sol, mais il confirme \u00e9galement la grande fiabilit\u00e9 des donn\u00e9es satellites.<\/p>\n

3.1\u00a0 <\/strong>\u00a0D\u00e9finition des pr\u00e9cipitations intenses<\/strong><\/h4>\n

L\u2019\u00e9tude des pr\u00e9cipitations \u00ab\u00a0intenses\u00a0\u00bb n\u00e9cessite d\u2019\u00e9tablir une valeur seuil. Cette valeur \u00e0 \u00e9t\u00e9 fix\u00e9e \u00e0 70,38 mm ce qui correspond au 99i\u00e8me<\/sup> percentile de la s\u00e9rie de donn\u00e9es TRMM, laquelle avait auparavant trait\u00e9e afin de retirer les valeurs nulles ou manquantes afin d\u2019isoler les jours de pluie.<\/p>\n

Ces valeurs ont \u00e9t\u00e9 par la suite scind\u00e9es en deux groupes afin d\u2019isoler la saison dite des cyclones (novembre-avril) de la saison \u00ab\u00a0s\u00e8che\u00a0\u00bb (mai-octobre) suivant la m\u00e9thode employ\u00e9e par Bessafi et Wheeler (2005).<\/p>\n

Le 99i\u00e8me<\/sup> percentile a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 afin d\u2019\u00e9liminer les valeurs faibles de pr\u00e9cipitations pour identifier la valeur correspondant aux plus fortes pr\u00e9cipitations enregistr\u00e9es. Ce seuil a \u00e9t\u00e9 appliqu\u00e9 pour tous les points de grilles, cependant la valeur du\u00a0 99i\u00e8me<\/sup> percentile peut diff\u00e9rer fortement de cette valeur.<\/p>\n

Ainsi tous les jours o\u00f9 les valeurs \u00e9taient sup\u00e9rieures au seuil ont pu \u00eatre prises en compte pour l\u2019\u00e9tude de la r\u00e9partition spatiale des pluies \u00a0ainsi que pour celle du nombre de jours de pr\u00e9cipitations intenses.<\/p>\n

\u00a03.2 R\u00e9partition spatiale des pr\u00e9cipitations<\/strong><\/h4>\n

Le nord et l\u2019est de Madagascar sont les zones les plus arros\u00e9es en terme de cumul de pluie avec des valeurs sup\u00e9rieures ou \u00e9gales \u00e0 2000 mm de pluie durant l\u2019\u00e9t\u00e9 austral. La ZCIT et la r\u00e9gion des grands lacs sont \u00e9galement les t\u00e9moins d\u2019un fort cumul de pluies avec des valeurs sup\u00e9rieures \u00e0 1000mm.<\/p>\n

Le fort cumul de pr\u00e9cipitations observ\u00e9 au niveau de Madagascar s\u2019explique par le fait que les reliefs de cette \u00eele cr\u00e9ent une barri\u00e8re naturelle. Ceci oblige ainsi les syst\u00e8mes \u00e0 prendre de l\u2019altitude, donc \u00e0 perdre de la chaleur, facilitant donc la condensation et par l\u00e0 m\u00eame les pr\u00e9cipitations. Il est \u00e9galement important de souligner que l\u2019\u00eele de Madagascar est situ\u00e9e au c\u0153ur des trajectoires pr\u00e9f\u00e9rentielles des cyclones.<\/p>\n

Le fort cumul de pr\u00e9cipitations au niveau de l\u2019axe de la Zone de Convergence Intertropicale (Jury et Pathack 1991) a \u00e9t\u00e9 d\u00e9crit comme \u00e9tant issu de la convergence entre des vents de nord nord-ouest avec des aliz\u00e9s venant du sud provoquant ainsi des fortes pluies.<\/p>\n

Les pr\u00e9cipitations lors de la p\u00e9riode de Mai \u00e0 Octobre sont globalement beaucoup plus faibles. Les seuls cumuls importants se d\u00e9roulent principalement au niveau de la ZCIT avec des cumuls de pluies sup\u00e9rieurs ou \u00e9gaux \u00e0 1000mm.<\/p>\n

Afin de compl\u00e9ter cette analyse il a paru important d\u2019observer si la g\u00e9ographie des pluies intenses pr\u00e9sentent des similarit\u00e9s avec les cumuls de pluies.<\/p>\n

Lors de la p\u00e9riode Novembre-Avril, la r\u00e9partition g\u00e9ographique des forts cumuls observ\u00e9s au niveau de Madagascar est semblable \u00e0 celle du nombre de jours de pluies intenses . Cela peut s\u2019expliquer par le fait que Madagascar subit chaque ann\u00e9e le passage de cyclones qui apportent de fortes pr\u00e9cipitations.<\/p>\n

Le faible nombre de jours de pluies intenses observ\u00e9 au niveau de la ZCIT aurait tendance \u00e0 nous indiquer que les pluies dans cette zone ne d\u00e9passent que rarement le seuil de 70,38 mm durant une ann\u00e9e. Les pluies se d\u00e9roulant dans ce secteur ne sont donc que rarement intenses mais se doivent d\u2019\u00eatre fr\u00e9quentes pour atteindre un tel cumul.<\/p>\n

3.4\u00a0 Synth\u00e8se<\/strong><\/h4>\n

Gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019\u00e9tude des pr\u00e9cipitations intenses, nous avons pu mettre en \u00e9vidence des zones que l\u2019on pourrait qualifier comme \u00e9tant \u00ab\u00a0\u00e0 risques\u00a0\u00bb. En effet les cartes obtenues ont permis d\u2019identifier Madagascar comme \u00e9tant une zone fortement arros\u00e9e. Ceci est probablement du au fait que cette ile, durant l\u2019\u00e9t\u00e9, se situe au moins pour sa partie Nord dans la zone de basse pressions intertropicales. Il r\u00e8gne dans cette zone des conditions d\u00e9pressionnaires qui comme nous avons pu l\u2019observer apportent beaucoup de pr\u00e9cipitations. De plus, Madagascar \u00e9tant une \u00eele sur laquelle le relief est marqu\u00e9, les ascendances orographiques provoquent un refroidissement de l\u2019air, une condensation de l\u2019eau et donc des pr\u00e9cipitations parfois violentes. On observe clairement le thalweg d\u00e9crit dans le chapitre 1 au niveau du canal du Mozambique.<\/p>\n

La seconde zone observ\u00e9e comme \u00e9tant particuli\u00e8rement sujette aux pr\u00e9cipitations intenses est la zone de convergence intertropicale (ZCIT). La ZCIT est le lieu de confluence du flux de mousson \u00a0apportant de l\u2019air chaud et humide venant du Nord et les aliz\u00e9s venant de l\u2019est cr\u00e9ant ainsi une forte ascendance occasionnant de forte pluies.<\/p>\n

L\u2019\u00e9tude \u00e0 venir sur la variabilit\u00e9 des pr\u00e9cipitations intenses essaiera de d\u00e9montrer l\u2019influence des diff\u00e9rents grands ph\u00e9nom\u00e8nes climatiques sur ces pr\u00e9cipitations dans le but de comprendre par quels ph\u00e9nom\u00e8nes sont-elles dirig\u00e9es.<\/p>\n

4.1\u00a0 Etude de la Variabilit\u00e9 interannuelle du nombre d\u2019\u00e9v\u00e8nements intenses.<\/strong><\/h4>\n

Dans un premier temps afin d\u2019avoir une vision de la variabilit\u00e9 interannuelle des pr\u00e9cipitations intenses il a sembl\u00e9 logique de recenser ann\u00e9e par ann\u00e9e, sur la p\u00e9riode \u00e9tudi\u00e9e (1998-2010), les \u00e9v\u00e8nements quelle que soit leurs localisations dans la r\u00e9gion d\u2019\u00e9tude.<\/p>\n

Le d\u00e9coupage en deux saisons a \u00e9t\u00e9 appliqu\u00e9 sur ces donn\u00e9es afin d\u2019obtenir un nombre d\u2019\u00e9v\u00e9nements correspondant \u00e0 l\u2019\u00e9t\u00e9 austral (p\u00e9riode novembre-avril) ainsi qu\u2019a l\u2019hiver austral (p\u00e9riode mai-octobre).<\/p>\n

Pour ce faire, nous avons r\u00e9utilis\u00e9 la valeur seuil de 70,38 mm afin de ne garder que les valeurs de pr\u00e9cipitations intenses. Les donn\u00e9es une fois filtr\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 s\u00e9par\u00e9es entre \u00e9t\u00e9 austral et hiver austral afin de pr\u00e9senter la variabilit\u00e9 interannuelle de chaque saison.<\/p>\n

Il est important de souligner que le jeu de donn\u00e9es TRMM d\u00e9bute en 1998 mais l\u2019\u00e9t\u00e9 austral d\u00e9butant \u00e9tant \u00e0 cheval entre deux ann\u00e9es (novembre-avril), nous n\u2019avons pu pr\u00e9senter les r\u00e9sultats qu\u2019\u00e0 partir de l\u2019ann\u00e9e 1999 (premier \u00e9t\u00e9 austral disponible). Par soucis de comparaison, les r\u00e9sultats pour l\u2019hiver austral ont \u00e9galement \u00e9t\u00e9 trait\u00e9s \u00e0 partir de l\u2019ann\u00e9e 1999.<\/p>\n

Le nombre d\u2019\u00e9v\u00e8nements ayant lieu durant l\u2019\u00e9t\u00e9 austral est largement sup\u00e9rieur \u00e0 celui de l\u2019hiver austral.<\/p>\n

Cependant le nombre d\u2019\u00e9v\u00e8nements intenses varie annuellement pour les deux saisons, durant l\u2019\u00e9t\u00e9 austral les valeurs oscillent entre 125 000 et 250\u00a0000 \u00e9v\u00e8nements, pour l\u2019hiver austral ces valeurs oscillent entre 3100 et 7900 \u00e9v\u00e8nements. Cette variabilit\u00e9 est globalement synchrone pour les deux saisons, cela implique un mode de contr\u00f4le \u00e0 l\u2019\u00e9chelle annuelle.<\/p>\n

Cela justifie l\u2019\u00e9tude des influences des grands ph\u00e9nom\u00e8nes dominants la variabilit\u00e9 climatique mondiale sur la variabilit\u00e9 climatique r\u00e9gionale.<\/p>\n


\n<\/strong><\/p>\n

4.2\u00a0 Etude de la Variabilit\u00e9 interannuelle: influences du ph\u00e9nom\u00e8ne El Ni\u00f1o et du Dip\u00f4le de l\u2019Oc\u00e9an Indien.<\/strong><\/h4>\n
4.2.1\u00a0 Impact de l\u2019ENSO sur les pr\u00e9cipitations saisonni\u00e8res.<\/em><\/h5>\n

Les ann\u00e9es El Ni\u00f1o ont \u00e9t\u00e9 recens\u00e9es \u00e0 partir des donn\u00e9es du National Oceanic and Atmospheric Administration Prediction Center. La base de donn\u00e9es utilis\u00e9e est l\u2019indice \u00ab\u00a0NINO3\u00a0\u00bb pr\u00e9sentant les temp\u00e9ratures de surface de l\u2019Oc\u00e9an Pacifique tropical Est (5\u00b0N-5\u00b0S, 150\u00b0W-90\u00b0W) de 1948 \u00e0 nos jours.<\/p>\n

Afin de travailler sur la m\u00eame p\u00e9riode que celle fournie par le jeu de donn\u00e9es TRMM, il a \u00e9t\u00e9 n\u00e9cessaire de faire une extraction de donn\u00e9es allant du 1er<\/sup> janvier 1998 au 31 d\u00e9cembre 2010 sur le fichier NINO3.<\/p>\n

La variabilit\u00e9 du ph\u00e9nom\u00e8ne El Ni\u00f1o (ENSO) \u00e9tant \u00e0 l\u2019\u00e9chelle interannuelle, il a \u00e9t\u00e9 n\u00e9cessaire de moyenner les donn\u00e9es mensuelles du fichier NINO3 afin d\u2019obtenir une moyenne saisonni\u00e8re.<\/p>\n

Ces moyennes ont \u00e9t\u00e9 par la suite class\u00e9es par ordre croissant de valeur afin d\u2019extraire les trois moyennes les plus \u00e9lev\u00e9es (ann\u00e9es El Ni\u00f1o 2003, 2007 et 2010) ainsi que les trois moyennes les plus faibles (ann\u00e9es La Ni\u00f1a 1999, 2000 et 2010).<\/p>\n

Les moyennes ont \u00e9t\u00e9 ainsi class\u00e9es dans le but de faire une analyse composite en s\u00e9parant les ann\u00e9es El Ni\u00f1o des ann\u00e9es La Ni\u00f1a. Le principe d\u2019une analyse composite est de filtrer les donn\u00e9es d\u2019un fichier gr\u00e2ce \u00e0 des informations ext\u00e9rieurs (ici l\u2019indice NINO3) afin de pouvoir observer l\u2019influence de ces informations. L\u2019objectif de cette analyse \u00e9tant in fine d\u2019observer d\u2019\u00e9ventuelles diff\u00e9rences au niveau du cumul de pr\u00e9cipitations entre ces deux types d\u2019ann\u00e9es.<\/p>\n

Les r\u00e9sultats obtenus seront pr\u00e9sent\u00e9s sous forme de cartes puis soumis \u00e0 analyse statistique par le biais d\u2019un test de Student comparant les cumuls saisonniers de pluie.<\/p>\n

Les cartes montrent les diff\u00e9rences de cumul de pluie durant l\u2019\u00e9t\u00e9 austral entre les ann\u00e9es El Ni\u00f1o et La Ni\u00f1a. On remarque clairement, que durant les ann\u00e9es El Ni\u00f1o les pr\u00e9cipitations sont de loin plus importantes sur Madagascar et l\u2019ITCZ. Ces observations sont confirm\u00e9es par les r\u00e9sultats du test T qui montre bien que les pr\u00e9cipitations sur le nord et l\u2019est de Madagascar ainsi que sur la majeur partie de l\u2019ITCZ sont significativement sup\u00e9rieures.<\/p>\n

Nous retrouvons ici la zone de trajectoires des cyclone qui aurait tendance \u00e0 \u00eatre plus marqu\u00e9e durant la phase El Ni\u00f1o. Ceci pourrait \u00eatre \u00a0du \u00e0 la forte temp\u00e9rature de surface de l\u2019Oc\u00e9an durant une ann\u00e9e El Ni\u00f1o, condition indispensable \u00e0 la formation de cyclones.<\/p>\n

\u00a0Outre l\u2019occurrence de cyclones, la forte temp\u00e9rature de surface de l\u2019Oc\u00e9an engendre plus de mouvements convectifs (sources de pr\u00e9cipitations) et d\u2019\u00e9vaporation qui, logiquement, se transforme en pr\u00e9cipitations en prenant de l\u2019altitude (uplift naturel ou orographique).<\/p>\n

Le test T \u00a0montre bien que la r\u00e9gion du canal du Mozambique est significativement plus arros\u00e9e durant les phases La Ni\u00f1a tout comme pour le sud de ce pays.<\/p>\n

L\u2019\u00e9tude des pr\u00e9cipitations rev\u00eat ici \u00e9galement un aspect social dans le sens o\u00f9 en fonction des phases El Ni\u00f1o les populations, majoritairement issues d\u2019un milieu agricole vont avoir tendance \u00e0 souffrir ou non d\u2019\u00e9pisodes de s\u00e9cheresse.<\/p>\n

4.2.2 Etude de l\u2019impact du ph\u00e9nom\u00e8ne El Ni\u00f1o sur les pr\u00e9cipitations intenses.<\/em><\/p>\n

Les fr\u00e9quences d\u2019\u00e9v\u00e8nements pluvieux intenses (d\u00e9termin\u00e9s comme pr\u00e9c\u00e9demment \u00e0 partir du 99i\u00e8me<\/sup> percentile) ont \u00e9t\u00e9 soumise \u00e0 une analyse composite identique \u00e0 celle pr\u00e9c\u00e9dente afin d\u2019isoler les valeurs correspondant aux deux phases de l\u2019ENSO.<\/p>\n

Le nombre moyen de jours de pluies intenses (JPI) pour chaque points de la zone d\u2019\u00e9tude est ensuite cartographi\u00e9.<\/p>\n

Un test T sera \u00e9galement effectu\u00e9 afin de d\u00e9terminer les zones o\u00f9 les phases de l\u2019ENSO ont une influence significative.<\/p>\n

Les pluies intenses pr\u00e9sentent des diff\u00e9rences en fonction de l\u2019ENSO. Durant la phase El Ni\u00f1o, les pr\u00e9cipitations intenses ont tendance \u00e0 apparaitre principalement au niveau des c\u00f4tes est et Nord de Madagascar, ainsi que sur une bande de 1500km de large \u00e0 l\u2019Ouest de Madagascar.<\/p>\n

Durant les phases La Ni\u00f1a, les pr\u00e9cipitations intenses se concentrent plus sur le Golfe de Beira dans le canal du Mozambique.<\/p>\n

On peut observer par comparaison entre les deux cartes un d\u00e9calage vers le sud de l\u2019ITCZ durant les phases El Ni\u00f1o.<\/p>\n

Les diff\u00e9rences observ\u00e9es peuvent \u00eatre interpr\u00e9t\u00e9e gr\u00e2ce au fait reconnu que durant une ann\u00e9e El Ni\u00f1o, l\u2019Oc\u00e9an Indien a tendance \u00e0 se r\u00e9chauffer. La temp\u00e9rature de surface de l\u2019oc\u00e9an \u00e9tant une des conditions n\u00e9cessaire \u00e0 la formation des cyclones, il peut sembler logique que ces derniers, ainsi que les perturbations les plus actives se d\u00e9veloppent plus facilement durant les ann\u00e9es El Ni\u00f1o et donc apportent plus de pr\u00e9cipitations. Les pr\u00e9cipitations observ\u00e9es sur cette derni\u00e8re correspondent globalement aux trajectoires pr\u00e9f\u00e9rentielles des cyclones.<\/p>\n

Ces diff\u00e9rences peuvent \u00e9galement \u00eatre issues d\u2019un d\u00e9calage spatial de la Zone de Convergence du Sud de l\u2019Oc\u00e9an Indien (SIOCZ) qui aurait tendance \u00e0 se d\u00e9caler vers l\u2019est durant les phases El Ni\u00f1o provoquant des pr\u00e9cipitations au niveau de Madagascar, puis \u00e0 stationner plus \u00e0 l\u2019ouest au niveau de l\u2019Afrique du Sud durant les phases La Ni\u00f1a provoquant les pr\u00e9cipitations observ\u00e9es sur le Golfe de Beira.<\/p>\n

Malgr\u00e9 les diff\u00e9rences visibles sur ces deux cartes, les r\u00e9sultats apport\u00e9s par le test T \u00a0ne montrent que peu de diff\u00e9rences significatives entre ces deux phases de l\u2019ENSO.<\/p>\n

Ceci peut \u00eatre du au fait que seules trois ann\u00e9es El Ni\u00f1o et La Ni\u00f1a ont \u00e9t\u00e9 choisies pour effectuer l\u2019analyse composite.<\/p>\n

Les pr\u00e9cipitations intenses sur la r\u00e9gion \u00e9tudi\u00e9e se d\u00e9roulent principalement sur la p\u00e9riode allant de novembre \u00e0 avril.<\/p>\n

Les rares \u00e9v\u00e9nements se d\u00e9roulant durant l\u2019hiver austral se situent tous au niveau de l\u2019ITCZ.<\/p>\n

Une fois encore les r\u00e9sultats du test de Student cherchant \u00e0 r\u00e9v\u00e9ler une diff\u00e9rence quant \u00e0 l\u2019occurrence d\u2019\u00e9v\u00e8nements intenses entre phase El Ni\u00f1o et La Ni\u00f1a ne sont que rarement significatifs. Ceci est probablement du aux m\u00eame probl\u00e8me que ceux \u00e9voqu\u00e9s pr\u00e9c\u00e9demment.<\/p>\n

Cette \u00e9tude \u00e0 donc mis en \u00e9vidence la diff\u00e9rence quant au nombre de jours de pr\u00e9cipitations intenses entre \u00e9t\u00e9 et hiver austral mais n\u2019a pas permis de voir une r\u00e9elle influence de l\u2019ENSO. La faible significativit\u00e9 des test sur la r\u00e9gion d\u2019\u00e9tude implique qu\u2019un ou plusieurs autres ph\u00e9nom\u00e8nes sont en jeu dans la r\u00e9gulation de ces \u00e9v\u00e8nements. L\u2019\u00e9tude d\u2019un ph\u00e9nom\u00e8ne plus r\u00e9gional comme le Dip\u00f4le de l\u2019Oc\u00e9an Indien permettra peut \u00eatre d\u2019observer une influence plus nette.<\/p>\n

4.2.3\u00a0 Etude de l\u2019impact du DOI sur les pr\u00e9cipitations saisonni\u00e8res.<\/em><\/p>\n

Le Dip\u00f4le de l\u2019Oc\u00e9an Indien (DOI) se caract\u00e9rise par des phases positives et n\u00e9gatives.<\/p>\n

Les phases du DOI sont \u00e9tablies par diff\u00e9rence entre les temp\u00e9ratures de surface \u00e0 l\u2019ouest et \u00e0 l\u2019est de l\u2019Oc\u00e9an Indien. La phase positive du DOI avec \u00e0 l\u2019ouest de l\u2019Oc\u00e9an Indien la zone de forte temp\u00e9rature de surface (SST) et en bleu la zone de faible SST. Dans ce cas, des pr\u00e9cipitations plus intenses ont lieu \u00e0 l\u2019ouest de l\u2019 Oc\u00e9an Indien et les aliz\u00e9s se renforcent.<\/p>\n

La phase n\u00e9gative avec une zone chaude sur l\u2019est Indien et l\u2019ouest Pacifique et une zone froide sur l\u2019ouest Indien.\u00a0 Dans ce cas, c\u2019est dans l\u2019est de l\u2019Oc\u00e9an Indien et dans l\u2019ouest de l\u2019Oc\u00e9an Pacifique que les pr\u00e9cipitations augmentent (source Jamstec).<\/p>\n

Les donn\u00e9es d\u00e9crivant le DOI ont \u00e9t\u00e9 obtenues par le Jamstec ( Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology).<\/p>\n

Elles ont \u00e9t\u00e9 trait\u00e9es afin de couvrir la p\u00e9riode du 1er<\/sup> janvier 1998 au 31 d\u00e9cembre 2010 afin de pouvoir travailler sur la m\u00eame p\u00e9riode que les donn\u00e9es TRMM. Ces donn\u00e9es ont par la suite \u00e9t\u00e9 mise sous forme de cumul de pluie afin d\u2019observer les totaux saisonniers. Seul l\u2019\u00e9t\u00e9 austral (novembre \u00e0 avril) est consid\u00e9r\u00e9.<\/p>\n

La variabilit\u00e9 du DOI \u00e9tant interannuelle, les indices ont \u00e9t\u00e9 trait\u00e9s afin d\u2019obtenir un indice moyen annuel. Ces indices ont, comme pour les indices ENSO, \u00e9t\u00e9 class\u00e9s afin de retenir les trois ann\u00e9es ayant les indices positifs les plus forts (2003, 2007 et 2010) et les trois indices n\u00e9gatifs les plus faibles ( 1999, 2005 et 2006).<\/p>\n

Ce classement \u00e0 permis d\u2019effectuer une analyse composite entre ann\u00e9e DOI positif et DOI n\u00e9gatif. Le but de cette analyse est comme pour celle de l\u2019ENSO d\u2019observer s\u2019il existe une influence de ces types d\u2019ann\u00e9es sur les cumuls de pluie saisonniers. Ces r\u00e9sultats seront comme pr\u00e9c\u00e9demment soumis \u00e0 un test de Student afin d\u2019observer l\u2019influence du DOI sur le cumul de pluie.<\/p>\n

Les ann\u00e9es EL Ni\u00f1o sont identiques aux ann\u00e9es o\u00f9 le DOI est positif. L\u2019analyse composite donne donc une carte identique. Cependant la comparaison avec les ann\u00e9es o\u00f9 la phase est n\u00e9gative est possible dans le sens o\u00f9 elles ne correspondent pas avec les ann\u00e9es La Ni\u00f1a.<\/p>\n

Les pr\u00e9cipitations observ\u00e9es durant les phases n\u00e9gatives se situent au niveau des m\u00eames secteurs que pour les phases positives. Cependant, durant ces derni\u00e8res, les cumuls se r\u00e9v\u00e8lent \u00eatre sup\u00e9rieurs. Cela peut s\u2019expliquer par le fait que durant les phases positives du DOI, la temp\u00e9rature de surface de l\u2019Oc\u00e9an Indien est plus \u00e9lev\u00e9e au niveau de notre zone d\u2019\u00e9tude. Ces temp\u00e9ratures de surface \u00e9lev\u00e9es peuvent \u00eatre \u00e0 l\u2019origine de mouvements convectifs apportant in fine de pr\u00e9cipitations.<\/p>\n

\u00a0Les zones de la ZCIT, du nord et de l\u2019est de Madagascar sont ici encore identifi\u00e9es comme \u00e9tant des secteurs o\u00f9 les pr\u00e9cipitations sont plus fortes durant les phases positives, tout comme le Kenya et le Nord du Mozambique.<\/p>\n

Les rares zones o\u00f9 les pr\u00e9cipitations sont significativement sup\u00e9rieures durant les phases n\u00e9gatives se situent dans le canal du Mozambique.<\/p>\n

La phase positive du DOI est donc un facteur influant sur les pr\u00e9cipitations saisonni\u00e8res durant l\u2019\u00e9t\u00e9 austral. L\u2019analyse suivante t\u00e2chera d\u2019observer si cette phase poss\u00e8de la m\u00eame influence sur les pr\u00e9cipitations intenses.<\/p>\n

4.2.4\u00a0 Etude de l\u2019impact du Dip\u00f4le de l\u2019Oc\u00e9an Indien sur les pr\u00e9cipitations intenses.<\/em><\/h5>\n

Les cartes qui vont \u00eatre pr\u00e9sent\u00e9es repr\u00e9sentent la r\u00e9partition du nombre moyen de jours de pluies intenses en fonction des phases de DOI.<\/p>\n

\u00a0Lors du tri effectu\u00e9 pour isoler les trois ann\u00e9es o\u00f9 le DOI \u00e9tait le plus fort durant l\u2019\u00e9t\u00e9 austral, il s\u2019est r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que les ann\u00e9es correspondantes \u00e9taient identiques \u00e0 celles o\u00f9 le ph\u00e9nom\u00e8ne El Ni\u00f1o l\u2019\u00e9tait \u00e9galement. La carte obtenue pour les ann\u00e9es DOI positif est donc identique \u00e0 celle obtenue pour les phases El Ni\u00f1o. Les ann\u00e9es correspondant aux phases La Ni\u00f1a et DOI n\u00e9gatif n\u2019\u00e9tant pas identiques, une comparaison est donc possible.<\/p>\n

Lorsque le Dip\u00f4le de l\u2019Oc\u00e9an Indien est en phase positive, les jours de pr\u00e9cipitations intenses sont plus nombreux que lors des phases n\u00e9gatives.<\/p>\n

Les zones pr\u00e9f\u00e9rentielles de pr\u00e9cipitations qui ont \u00e9t\u00e9 pr\u00e9c\u00e9demment observ\u00e9es comme le golfe de Beira par exemple.<\/p>\n

Ces observations sont confirm\u00e9es par le test T \u00a0Les jours de pluies sont donc significativement plus nombreux lors des phases positives du DOI. Cette observation est particuli\u00e8rement vraie pour la zone de trajectoires pr\u00e9f\u00e9rentielles des cyclones (cf figure 1).<\/p>\n

Ce r\u00e9sultat peut \u00eatre n\u00e9anmoins nuanc\u00e9 par le fait que l\u2019\u00e9chantillon sur lequel nous avons bas\u00e9 la s\u00e9lection des ann\u00e9es o\u00f9 le DOI \u00e9tait positif est relativement restreint.<\/p>\n

Ces observations peuvent \u00eatre expliqu\u00e9es par le fait que durant une phase positive du DOI la temp\u00e9rature de surface de l\u2019Oc\u00e9an Indien est sup\u00e9rieure \u00e0 l\u2019Ouest et inf\u00e9rieure \u00e0 l\u2019Est. La zone \u00e9tudi\u00e9e \u00e9tant situ\u00e9e \u00e0 l\u2019Ouest et une forte temp\u00e9rature \u00e9tant propice \u00e0 la formation de pr\u00e9cipitations voire de cyclones, il parait logique que durant les phases positives de DOI les pr\u00e9cipitations intenses soient plus nombreuses.<\/p>\n

Elle nettement plus de diff\u00e9rences significatives que lors de l\u2019\u00e9tude de l\u2019influence de l\u2019ENSO sur le nombre moyens de JPI.<\/p>\n

Cela tend \u00e0 indiquer que les pr\u00e9cipitations intenses observ\u00e9es sur la r\u00e9gion d\u2019\u00e9tude sont davantage li\u00e9es \u00e0 l\u2019effet direct des temp\u00e9ratures de l\u2019oc\u00e9an Indien qu\u2019\u00e0 d\u2019\u00e9ventuelles t\u00e9l\u00e9connexions atmosph\u00e9riques avec l\u2019Oc\u00e9an Pacifique.<\/p>\n

L\u2019hiver \u00e9tant une saison g\u00e9n\u00e9ralement s\u00e8che il parait logique de ne voir apparaitre que peu de JPI. De plus le mode dipolaire de l\u2019Oc\u00e9an Indien est encore mal d\u00e9fini durant l\u2019hiver austral, les r\u00e9sultats obtenus ne peuvent donc pas \u00eatre repr\u00e9sentatifs.<\/p>\n

Les r\u00e9sultats du test T observ\u00e9s \u00a0montrent une tendance inverse \u00e0 ceux observ\u00e9s. Cependant, la non significativit\u00e9 du fait du tr\u00e8s faible nombre de jours de pluies peut biaiser le test. Les r\u00e9sultats affich\u00e9s ne peuvent donc pas \u00eatre pris en consid\u00e9ration.<\/p>\n

Les pr\u00e9cipitation intenses se d\u00e9roulent g\u00e9n\u00e9ralement durant l\u2019\u00e9t\u00e9 austral et bien que leur intensit\u00e9 varient, les zones touch\u00e9es restent globalement identiques d\u2019une ann\u00e9e sur l\u2019autre.<\/p>\n

L\u2019\u00e9tude de la variabilit\u00e9 interannuelle a permis de mettre en \u00e9vidence l\u2019importance du Dip\u00f4le de l\u2019Oc\u00e9an Indien dans la r\u00e9gulation des \u00e9v\u00e8nements pluvieux intenses. Les JPI \u00e9tant g\u00e9n\u00e9ralement plus nombreux durant les phases positives du DOI que durant les phases n\u00e9gatives.<\/p>\n

4.2.5\u00a0 Synth\u00e8se.<\/em><\/h5>\n

L\u2019\u00e9tude de la variabilit\u00e9 interannuelle a permis de constater que les grands modes de variabilit\u00e9 climatique des oc\u00e9ans Pacifique et Indien ont des influences \u00e0 diverses \u00e9chelles.<\/p>\n

En effet l\u2019\u00e9tude pr\u00e9alable des pr\u00e9cipitations \u00a0\u00e0 permis de voir que l\u2019ENSO et le DOI avaient une influence marqu\u00e9e notamment sur la ZCIT et sur l\u2019\u00eele de\u00a0 Madagascar<\/p>\n

L\u2019\u00e9tude portant sur les pr\u00e9cipitations intenses a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 une moindre influence du ph\u00e9nom\u00e8ne ENSO alors qu\u2019elle a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 une influence notable du DOI.<\/p>\n

Ces ph\u00e9nom\u00e8nes globaux sont important pour la compr\u00e9hension de la gen\u00e8se et de l\u2019occurrence des \u00e9v\u00e8nements intenses. Ceux-ci ont un impact marqu\u00e9 sur les populations qui sont \u00e0 la fois d\u00e9pendantes de la pluie mais aussi tr\u00e8s vuln\u00e9rables aux \u00e9v\u00e8nements violents.<\/p>\n

L\u2019\u00e9tude d\u2019un ph\u00e9nom\u00e8ne plus r\u00e9gional comme l\u2019oscillation de Madden-Julian permettra de d\u00e9crire le comportement des \u00e9v\u00e8nements pluvieux \u00e0 l\u2019int\u00e9rieur des diff\u00e9rentes saisons de pluies, qui n\u2019ont pas n\u00e9cessairement un comportement homog\u00e8ne sur toute leur dur\u00e9e.<\/p>\n

\u00a04.3\u00a0 Etude de la variabilit\u00e9 intra saisonni\u00e8re des pr\u00e9cipitations intenses: influence de l\u2019Oscillation de Madden-Julian.<\/strong><\/h4>\n
4.3.1 \u00a0L\u2019Oscillation de Madden-Julian<\/em><\/h5>\n

L\u2019oscillation de Madden-Julian (OMJ) est un ph\u00e9nom\u00e8ne tropical qui prend la forme d\u2019une onde qui se propage d\u2019ouest en est, le long de l\u2019Equateur, depuis l\u2019Afrique jusqu\u2019au Pacifique. Cette onde poss\u00e8de une p\u00e9riode qui oscille entre 30 et 60 jours (Pohl, 2007).<\/p>\n

L\u2019oscillation se caract\u00e9rise par 8 phases correspondant chacune \u00e0 une position du maximum de convection le long de l\u2019\u00e9quateur.<\/p>\n

Ces oscillations sont observables via plusieurs param\u00e8tres atmosph\u00e9riques tels que le vent, l\u2019altitude g\u00e9opotentielle, la pression et les pr\u00e9cipitations.<\/p>\n

Elles se caract\u00e9risent \u00e9galement par leurs amplitudes. Des indices d\u00e9crivant l\u2019amplitude et la phase de l\u2019OMJ sont publi\u00e9es par le Bureau of Meteorology du gouvernement Australien. C\u2019est \u00e0 partir de ces donn\u00e9es quotidiennes que l\u2019\u00e9tude de l\u2019oscillation va \u00eatre effectu\u00e9e.<\/p>\n

Dans un premier temps les valeurs d\u2019amplitude de l\u2019oscillation ont \u00e9t\u00e9 tri\u00e9es afin de retirer les valeurs consid\u00e9r\u00e9es par le Bureau of Meteorology comme trop faibles. La valeur seuil de 1 a donc \u00e9t\u00e9 retenue ( B Pohl,2007).<\/p>\n

Les donn\u00e9es TRMM ont \u00e9t\u00e9 \u00e9galement filtr\u00e9es afin de ne prendre en compte que l\u2019\u00e9t\u00e9 austral (novembre-avril) p\u00e9riode durant laquelle la majeur parties des pr\u00e9cipitations intenses ont lieu.<\/p>\n

Les valeurs d\u2019amplitude ainsi filtr\u00e9es, nous avons pr\u00e9sent\u00e9 sous forme de cartes les nombres de jours de pr\u00e9cipitations intenses enregistr\u00e9s par TRMM en fonction des 8 phases de l\u2019OMJ.<\/p>\n

Les r\u00e9sultats pr\u00e9sent\u00e9s seront sous forme d\u2019\u00e9carts \u00e0 la moyenne en fonction des phases de l\u2019OMJ.<\/p>\n

Une analyse de variance sera par la suite effectu\u00e9e afin d\u2019observer si des diff\u00e9rences significatives sont observ\u00e9es entre les diff\u00e9rences phases de l\u2019OMJ.<\/p>\n

4.3.2\u00a0 Etude de l\u2019influence de l\u2019Oscillation de Madden-Julian sur les pr\u00e9cipitations intenses.<\/em><\/p>\n

L\u2019\u00e9cart \u00e0 la moyenne du nombre de jours de pr\u00e9cipitations intenses en fonction des phases de l\u2019OMJ. On peut observer une variation dans le nombre de JPI entre les diff\u00e9rentes phases. Les pluies intenses ont tendance \u00e0 \u00eatre plus fr\u00e9quentes entre les phases 1 et 2 puis \u00e0 d\u00e9croitre progressivement jusqu\u2019\u00e0 la phase 6 puis \u00e0 raugmenter. Ceci tend \u00e0 \u00eatre en accord avec le cycle de l\u2019OMJ d\u00e9crit par Wheeler et Hendon.<\/p>\n

De plus on remarque que lors des phases dont la position est \u00e0 proximit\u00e9 de la zone d\u2019\u00e9tude (principalement 1 et 2), le nombre de jours de pluies intenses est largement au dessus de la moyenne.<\/p>\n

Une diff\u00e9rence d\u2019occurrence des pr\u00e9cipitations intenses entre l\u2019oc\u00e9an et le continent est \u00e9galement visible. On remarque en effet que dans toutes le phases les JPI sont globalement plus pr\u00e9sent au niveau de l\u2019Oc\u00e9an Indien que sur le continent Africain.<\/p>\n

L\u2019\u00e9tude statistique effectu\u00e9e par ANOVA r\u00e9v\u00e8le de nombreuses diff\u00e9rences quant au nombre moyen de jours de pluies intenses sur la zone \u00e9tudi\u00e9e. Ces diff\u00e9rences sont situ\u00e9e principalement au niveau du canal du Mozambique ainsi qu\u2019\u00e0 la p\u00e9riph\u00e9rie de l\u2019\u00eele de Madagascar.<\/p>\n

N\u00e9anmoins, la carte reste assez \u00ab\u00a0bruit\u00e9e\u00a0\u00bb, cela est probablement li\u00e9 au faible nombre d\u2019\u00e9v\u00e8nements consid\u00e9r\u00e9s. L\u2019utilisation du 90i\u00e8me<\/sup> ou 95i\u00e8me<\/sup> percentile aurait-elle donn\u00e9e des structures spatiales plus liss\u00e9es\u00a0?<\/p>\n

4.3.3 Synth\u00e8se<\/em><\/h5>\n

L\u2019\u00e9tude de l\u2019oscillation de Madden-Julian a permis d\u2019observer le cycle intra saisonnier des pr\u00e9cipitations intenses sur la zone d\u2019\u00e9tude. Les pr\u00e9cipitations intenses sont \u00e9galement plus intenses sur la zone \u00e9tudi\u00e9e quand l\u2019OMJ est dans une phase active.<\/p>\n

De plus gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019\u00e9tude statistique nous avons pu voir que le nombre moyens de jours de pluies intenses variait effectivement.<\/p>\n

La connaissance de la variabilit\u00e9 intra saisonni\u00e8re des pr\u00e9cipitations intenses compl\u00e8te donc les observations faites sur la variabilit\u00e9 interannuelle en ajoutant des donn\u00e9es ayant un pas de temps plus fin. Ces observations ouvrent une perspective dans la pr\u00e9vision des pr\u00e9cipitions intenses, l\u2019OMJ \u00e9tant observ\u00e9e en temps r\u00e9el par le bureau of meteorology.<\/p>\n

Sur la p\u00e9riode 1998-2010, les donn\u00e9es de pr\u00e9cipitations TRMM ont enregistr\u00e9 de nombreux \u00e9v\u00e8nements de pr\u00e9cipitations intenses. L\u2019\u00e9tude a permis de confirmer le fait que ces \u00e9v\u00e8nements se d\u00e9roulent principalement durant l\u2019\u00e9t\u00e9 austral appel\u00e9 \u00e9galement saison des pluies.<\/p>\n

Le travail pr\u00e9sent\u00e9 a \u00e9galement mis en avant la r\u00e9partition des pr\u00e9cipitations qu\u2019elles soient saisonni\u00e8res ou intenses et ce dans le but d\u2019observer les zones les plus touch\u00e9es. Cette r\u00e9partition spatiale a permis de mettre en avant le lien qui existe entre pr\u00e9cipitations intenses et ph\u00e9nom\u00e8nes climatiques r\u00e9gionaux. Deux secteurs se sont d\u00e9tach\u00e9s de part les forts \u00e9v\u00e8nements pluvieux qu\u2019ils connaissent\u00a0: Madagascar et la Zone de Convergence Intertropicale.<\/p>\n

L\u2019\u00e9tude de la Variabilit\u00e9 des pr\u00e9cipitations intenses \u00e0 permis d\u2019observer l\u2019influence des diff\u00e9rents grands ph\u00e9nom\u00e8nes climatiques. Le travail portant sur la variabilit\u00e9 interannuelle a montr\u00e9 que le\u00a0 \u00a0ph\u00e9nom\u00e8ne El Ni\u00f1o a une influence significative sur les pr\u00e9cipitations saisonni\u00e8res sans toutefois pr\u00e9senter une influence notable sur les pr\u00e9cipitations intenses. Ce r\u00e9sultat peut \u00eatre le fruit d\u2019un probl\u00e8me d\u2019\u00e9chantillonnage lors du classement des ann\u00e9es ENSO ou le t\u00e9moin de l\u2019influence plus marqu\u00e9e d\u2019autre ph\u00e9nom\u00e8nes globaux.<\/p>\n

Cette \u00e9tude a permis n\u00e9anmoins de mettre en \u00e9vidence l\u2019influence du Dip\u00f4le de l\u2019Oc\u00e9an Indien sur la variabilit\u00e9 interannuelle des pr\u00e9cipitations intenses. En effet on a pu remarquer que durant l\u2019\u00e9t\u00e9 austral une phase positive du DOI \u00e9tait favorable au d\u00e9veloppement de pr\u00e9cipitations intenses sur les secteurs identifi\u00e9s comme \u00e9tant fr\u00e9quemment sujet \u00e0 ces \u00e9v\u00e8nements. Cette analyse a \u00e9galement permis de mettre en \u00e9vidence le lien entre temp\u00e9ratures de surface de l\u2019Oc\u00e9an Indien et pr\u00e9cipitations intenses alors qu\u2019elle aurait tendance \u00e0 discr\u00e9diter une \u00e9ventuelle interconnexion atmosph\u00e9rique des ces pr\u00e9cipitations avec l\u2019Oc\u00e9an Pacifique. Elle a \u00e9galement mis en avant la possibilit\u00e9 d\u2019une influence cyclonique sur les pr\u00e9cipitations intenses.<\/p>\n

Enfin le travail portant sur la variabilit\u00e9 intra saisonni\u00e8re \u00e0 permis d\u2019identifier un cycle dans l\u2019occurrence des \u00e9v\u00e8nements intenses. Ce cycle correspond aux diff\u00e9rentes phase de l\u2019Oscillation de Madden-Julian. La connaissance de cette variabilit\u00e9 compl\u00e8te les observations faites \u00e0 des \u00e9chelles de temps plus importantes et ouvrent une perspective quant \u00e0 la pr\u00e9visibilit\u00e9 de ces \u00e9v\u00e8nements \u00e0 \u00e9chelle fine.<\/p>\n

Le but du projet VOASSI dans lequel ce travail est int\u00e9gr\u00e9 est de connaitre l\u2019origine des\u00a0 pr\u00e9cipitations et de les classer en fonction des diff\u00e9rents \u00e9v\u00e8nements intenses d\u00e9j\u00e0 connus\u00a0 tels que les cyclones ou les temp\u00eates tropicales par exemple. Cette \u00e9tude \u00e0 permis d\u2019observer les facteurs de r\u00e9gulation de ces \u00e9v\u00e8nements, il serait donc bon de compl\u00e9ter ce travail par des \u00e9tudes visant \u00e0 diff\u00e9rentier les pr\u00e9cipitations intenses entre ces types d\u2019\u00e9v\u00e8nements.<\/p>\n

La r\u00e9gion \u00e9tudi\u00e9e est de part la population qu\u2019elle abrite, tr\u00e8s vuln\u00e9rable aux pr\u00e9cipitations intenses. L\u2019\u00e9tude des facteurs r\u00e9gulateurs de ces \u00e9v\u00e8nements est indispensable \u00e0 leur pr\u00e9vision. Cette \u00e9tude a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 l\u2019influence de certains grands ph\u00e9nom\u00e8nes climatiques ainsi que l\u2019origine possible de ces pr\u00e9cipitations. Toujours dans l\u2019objectif de pr\u00e9voir ces \u00e9v\u00e8nements, il serait indispensable de quantifier et de mod\u00e9liser l\u2019influence de ces ph\u00e9nom\u00e8nes afin de pouvoir pr\u00e9munir les populations contre ces ph\u00e9nom\u00e8nes violents.<\/p>\n

Bibliographie<\/span><\/em><\/h4>\n
    \n
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                      \n<\/span><\/div>\n
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                      Auteur: Basile Pauthier Introduction Le pourtour de l\u2019Oc\u00e9an Indien accueille le tiers de la population mondiale. Les pays concern\u00e9s d\u00e9pendent d\u2019une \u00e9conomie bas\u00e9e principalement sur l\u2019agriculture, logiquement vuln\u00e9rable \u00e0 la variabilit\u00e9 climatique. La r\u00e9gion du Sud-ouest de l\u2019Oc\u00e9an indien malgr\u00e9 la pr\u00e9sence d\u2019un CMRS (Centre M\u00e9t\u00e9orologique R\u00e9gional Sp\u00e9cialis\u00e9) pour l\u2019\u00e9tude …<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":0,"parent":311,"menu_order":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-339","page","type-page","status-publish","hentry"],"yoast_head":"\nEtude des pr\u00e9cipitations intenses sur la r\u00e9gion Sud de l\u2019Oc\u00e9an Indien - Le blog YouLab<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Auteur: Basile Pauthier Introduction Le pourtour de l\u2019Oc\u00e9an Indien accueille le tiers de la population mondiale. 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