Modélisation statistique des précipitations quotidiennes au Sénégal

• Auteur / Autrice : Abdou Karim Gueye
• Direction : Salam Sawadogo, Serge Janicot
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Science du climat et de l'environnement
• Date : Soutenance en 2010
• Etablissement(s) : Paris 6 en cotutelle avec Université Cheikh Anta Diop (Dakar, Sénégal ; 1957-....)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Pluviométrie

Sénégal

Précipitations (météorologie)

Afrique occidentale

Moussons

Résumé

L’agriculture en Afrique de l’Ouest, vitale pour les populations locales, est extrêmement dépendante de la saison des pluies estivale et de ses fluctuations quotidiennes. Les objectifs de cette thèse sont de caractériser les événements météorologiques d’échelle synoptique sur le Sénégal et de mesurer leur impact sur la structure et la modulation du cycle saisonnier des pluies quotidiennes sur le Sénégal et à l'échelle plus locale. Pour cela on a appliqué le concept de régimes de temps en utilisant les variables de pression au niveau de mer et de vent au niveau de pression 850 hPa tirées des réanalyses atmosphériques du NCEP/NCAR sur les moussons d’été de 1979 à 2002. Cette approche s’appuie sur la classification des cartes topologiques auto organisatrices de Kohonen, qui est une famille des réseaux de neurones artificiels à apprentissage non supervisé, combinée à une classification ascendante hiérarchique. Dans un premier temps, une famille composée de neuf régimes de temps a été définie en éliminant l’influence des échelles de temps saisonnière et interannuelle. Une approche similaire a été aussi développée en éliminant cette fois ci le cycle saisonnier moyen mais en conservant la variabilité interannuelle. Cette approche permet aussi d’utiliser les régimes de temps dans un contexte opérationnel de prévision. On a trouvé une association forte entre ces deux familles de régimes de temps qui ont elles aussi un lien fort avec les précipitations quotidiennes au Sénégal. D’autre part, on a développé une méthodologie mixte de modélisation des précipitations sur le Sénégal en combinant l’algorithme d’apprentissage des cartes topologiques de Kohonen avec les sorties de précipitations fournies par les réanalyses ERA40. Ce modèle mixte améliore fortement la modélisation des précipitations les plus intenses, présentes en particulier au sud du Sénégal. Dans ce contexte l’information contenue dans la classification en régimes de temps n’a pas un impact significatif.