Variabilité interannuelle de la pluviométrie dans l'espace riverain de l'océan indien

• Auteur / Autrice : Bertrand Duchiron
• Direction : François Durand-Dastès
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Lettres, sciences humaines et sociales
• Date : Soutenance en 2002
• Etablissement(s) : Paris 7

Mots clés

Mots clés contrôlés

Pluviométrie

Pluie

Indien, Océan (région)

Précipitations (météorologie) -- Mesure

Climatologie

Modèles mathématiques

Résumé

La variabilité pluviométrique interannuelle dans l'espace riverain de l'océan indien a été étudiée, sur la période 1946-1975, dans le but d'établir une régionalisation de cet espace puis d'établir des modèles de prévision de la pluviométrie à partir d'indicateurs océano-atmosphérique. A partir d'une base de données pluviométriques, un ensemble de 130 postes, répartis de façon la plus homogène possible dans l'espace d'étude, a été sélectionné. Les valeurs des précipitations lacunaires ont été restituées et l'ensemble du réseau validé. Des analyses multivariées (Analyses en Composantes Principales et des Classifications Ascendantes Hiérarchiques) ont été utilisées pour définir 21 régions pluviométriquement homogènes. Les chroniques de ces zones sont corrélées avec des indices d'anomalies de la circulation océano-atmosphérique sur les fuseaux Indien et Pacifique, avec des décalages de 1 à 3 mois. Pour trois régions, le sens des écarts à la moyenne de la chronique a été estimé au moyen de modèles Logit sur un pas de temps mensuel au coeur des saisons pluvieuses. Les résultats à une échéance d'un mois sont pertinents avec des taux d'erreurs inférieurs à 10%. A une échéance de deux et trois mois, le pourcentage de bonne prévision est supérieur à 80 pour les trois régions. Ces résultats valident le concept de l'utilisation des modèles Logit dans la prévision à moyen terme des tendances pluviométriques dans les régions tropicales.

The interannual variability of rainfall in the coastal areas of the Indian ocean was analysed for the period 1946-1975 and regionalized then we establish statistical forcasting models of rainfall from oceano-atmospheric circulation indicators. A set of 130 well-spatially-distributed stations were selected from a pluviometric database. Missing values were statistically replaced and the output dataset was validated. Multivariate analyes (PCA and clustering analysis) were applied on these data to extract 21 homogeneous pluviometric regions. Times series are strongly correlated over a lag period ranging from 1 to 3 months with some atmospheric and oceanic anomaly indices recorded over the Indian and Pacific oceans. . .