Années sèches et années humides au Sahel: quo vadimus?

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1 254 Hydrological Sciences Journal des Sciences Hydrologiques, 51(2) avril 2006 Années sèches et années humides au Sahel: quo vadimus? MAUD BALME 1*, THIERRY LEBEL 1 & ABOU AMANI 2 1 LTHE IRD, BP 53, F Grenoble Cedex 9, France thierry.lebel@hmg.inpg.fr 2 Centre Régional AGRHYMET, BP 11011, Niamey, Niger a.amani@agrhymet.ne Résumé Le déficit de pluie des 30 dernières années au Sahel est le plus souvent analysé de manière globale, ce qui ne permet pas d en étudier l impact sur le cycle hydrologique. L étude conjointe de données fournies par le Centre Régional AGRHYMET et d un jeu de données haute résolution collectées dans le cadre de l observatoire AMMA-CATCH Niger permet d analyser ici quels sont les facteurs les plus marquants qui différencient années humides et années sèches au Sahel. Cette analyse explore la variabilité des pluies à différentes échelles temporelles pour des années sèches et humides: à l échelle annuelle, à travers la sensibilité de l indice pluviométrique à la taille du domaine considéré; à l échelle de l événement, par la variation de deux paramètres définissant le régime pluviométrique (à savoir la hauteur moyenne de pluie par événement et le nombre moyen d événements par jour); et au pas de temps inférieur, en étudiant les distributions des intensités de pluie. Mots clefs événements pluvieux; mousson ouest-africaine; Sahel; sécheresse Dry years and wet years in the Sahel: quo vadimus? Abstract The Sahelian rainfall deficit over the past 30 years is usually analysed globally, which does not allow its impact upon the hydrological cycle to be studied. Using both the AGRHYMET data and a high space-time resolution data set in the area of Niamey (the AMMA-CATCH Niger data set), allows analysis of the significant factors that differentiate between dry and wet years. This analysis explores the rainfall variability at different temporal scales for dry and wet years: at the annual scale, through the rainfall index sensitivity to the size of the area considered; at the event scale, through the variation of two parameters defining the rainfall regime, namely the mean event depth and the mean number of events per day; and at a smaller scale, by studying distributions of rainfall intensities. Key words rain events; West African Monsoon; Sahel; drought INTRODUCTION Depuis les premiers travaux de Charney (1975), Sircoulon (1976) et Lamb (1982), entre autres, la sécheresse au Sahel a été un sujet récurrent de préoccupation pour les populations et d intérêt pour une communauté scientifique diversifiée, réunissant notamment climatologues, dynamiciens de l atmosphère, hydrologues et écologues. En fait c est l Afrique de l Ouest dans sa globalité qui a été le théâtre d une sécheresse généralisée dans les années 1970 et 1980 (Le Barbé et al., 2002). Alors que la décennie 1990 voyait progressivement un certain retour vers des conditions plus humides, le déficit pluviométrique sur le Sahel s est poursuivi jusqu en 2002, bien que de manière atténuée, comme le montre l indice de la Fig. 1 (I = (P i P moy )/σ, avec P i la pluviométrie de l année i, P moy la pluviométrie moyenne sur la période , et σ l écart-type sur cette même période), évalué sur la fenêtre 10 N 20 N, 20 W 20 E, à partir des données du Centre Régional AGRHYMET (Centre régional de formation et d application en agrométéorologie et hydrologie opérationnelle). Un article récent de L Hôte et al. (2002) a déclenché une discussion (Ozer et al., 2003; L Hôte et al., 2003) * Maintenant à: Hydratec Immeuble le Britannia, Allée C 20, Boulevard Eugène Deruelle, F Lyon Cedex 03, France. La discussion concernant cet article est ouverte jusqu au 1er octobre 2006

2 Années sèches et années humides au Sahel: quo vadimus? Sahel (10 N-20 N, 20 W-20 E) Indice pluviométrique i Fig. 1 Indice pluviométrique sahélien I = (P i P moy )/σ, représenté de 1950 à 2002, avec P moy = 465 mm, σ = 80 mm, et i indice de l année; calcul sur une fenêtre de 20 W à 20 E et de 10 N à 20 N, à partir des données AGRHYMET (environ 740 stations) krigées sur des pavés de 0.5 de côté. pour savoir si l on pouvait considérer que l on était toujours dans la sécheresse, les tests statistiques de rupture utilisés pour l affirmer par L Hôte et al. (2002) ne permettant guère d inférence fiable du fait de leur faible robustesse selon Ozer et al. (2003). Bien qu intéressante au plan méthodologique, cette discussion n apporte aucun éclairage particulier sur les mécanismes qui peuvent expliquer cette récurrence exceptionnelle d années sèches, ni sur la manière dont elles affectent le cycle de l eau continental sur la région. Dans la mesure où le climat sahélien n est qu une composante d un système climatique plus large, contrôlée par la mousson ouestafricaine, le fait qu un retour à des conditions plus humides ait été constaté en certaines régions sahéliennes pour la décennie plaide pour différencier cette décennie des deux précédentes. Ce point de vue est illustré par la Fig. 2, qui compare les écarts à la pluviométrie moyenne par décennie de 1950 à 1999, établis l un pour la partie ouest du domaine sahélien, l autre pour sa partie centrale (ligne de partage située à 5 de longitude ouest, issue de la classification proposée par Janicot, 1992a). Contrastant avec la relative similitude de comportement de 1950 à 1989, on voit apparaître une différence significative entre le Sahel Ouest et le Sahel Central lors de la décennie Cette différence illustre la difficulté à laquelle on est confronté lorsque l on cherche à caractériser un signal climatique à partir d indices pluviométriques de ce type. L objectif étant de mettre en évidence un signal d ampleur régionale on est amené à travailler sur de grands domaines, tout en veillant à rester dans une zone réputée homogène, ce qui est possible en tenant compte des grandes structures de la circulation atmosphérique. D un autre coté, ces grands domaines masquent inévitablement des disparités, lesquelles ne sont pas nécessairement stables dans le temps. D un point de vue climatique, il est important d étudier ces hétérogénéités et leur variation temporelle, parce qu elles peuvent mener vers l identification de facteurs explicatifs (Janicot, 1992b). D un point de vue hydrologique, les hétérogénéités spatiales de petite échelle jouent un grand rôle dans le calcul des bilans d eau (Peugeot et al., 2003; Cappelaere et al., 2003). Ceci est particulièrement vrai au Sahel où le

3 256 Maud Balme et al. 150 Ecarts à la pluie moyenne (mm) Sahel Ouest Sahel Central Fig. 2 Ecarts à la pluie moyenne de 1950 à 1999 (470 mm) sur le Sahel, pour deux zones différentes: Sahel ouest et Sahel est (ligne de partage 5 de longitude ouest). cloisonnement de l espace en systèmes endoréiques limite l homogénéisation liée à l intégration spatiale lorsque l on travaille sur de grands bassins versants (Desconnets et al., 1997). Un autre aspect important à prendre en compte pour caractériser l impact des fluctuations pluviométriques sur le cycle hydrologique est celui de l intermittence temporelle. Au Sahel, deux saisons des pluies à cumuls identiques peuvent générer des écoulements très différents. Un grand nombre d événements pluvieux de relativement faible intensité (cas de 1999) provoqueront moins de ruissellement qu un plus petit nombre à intensité moyenne plus forte (cas de 1998). Il est donc essentiel, pour mieux appréhender les facteurs de variabilité de la pluviométrie sahélienne, de travailler à des échelles spatio-temporelles fines, pertinentes pour les applications locales, qu elles soient hydrologiques ou agronomiques. Les seules données pluviométriques à haute résolution disponibles au Sahel sont celles du degré carré de Niamey (Niger). Initié en 1990 dans le cadre de l expérience EPSAT (Estimation des Pluies par Satellite), le suivi pluviographique du degré carré de Niamey est aujourd hui intégré dans l Observatoire de Recherche en Environnement AMMA-CATCH (Analyse Multidisciplinaire de la Mousson Africaine, Couplage de l Atmosphère Tropicale et du Cycle Hydrologique). Ce suivi ne couvre qu une zone restreinte ( km 2 ), ce qui rend délicate l extension directe des résultats à tout le Sahel. Néanmoins, l analyse des données collectées sur cette zone depuis 1990 démontre que la classification entre années sèches et années humides doit se faire à partir de considérations locales autant que régionales. Dans une première section, après une rapide description des données utilisées, on mettra en évidence la très forte variabilité spatiale qui caractérise la pluie au Sahel, même et y compris à l échelle des cumuls annuels, et comment cette variabilité joue sur le calcul d un indice pluviométrique interannuel. Dans une deuxième section, le signal pluviométrique annuel sera analysé en termes d événements pluvieux, par deux méthodes d identification. Ce travail permettra notamment de revenir sur les travaux antérieurs de Le Barbé & Lebel (1997) menés exclusivement à partir de données pluviométriques journalières et de confirmer que la baisse du nombre d événements pluvieux reste le principal facteur caractérisant les années sèches au Sahel. Dans une troisième section, on procèdera à une étude des intensités et des variations de leur

4 Années sèches et années humides au Sahel: quo vadimus? 257 distribution statistique entre années sèches et années humides, en reliant ces variations à l organisation de la convection dans cette région. La conclusion nous permettra de présenter une synthèse, ouvrant la voie à des études futures conjointes sur l organisation des champs de pluie et les circulations atmosphériques associées. VARIABILITE SPATIALE DE LA PLUIE AU SAHEL Données disponibles pour étudier la variabilité spatiale de petite échelle Dans sa configuration initiale, le réseau AMMA-CATCH Niger était équipé d une centaine de pluviographes (Lebel et al., 1995). Un suivi de long terme a ensuite été mis en place qui repose sur un réseau de 30 pluviographes répartis de manière sensiblement homogène sur une zone de km 2 (Fig. 3), comprise entre 1.6 et 3.2 E en longitude et 13.0 et 14.0 N en latitude, et dont l altitude varie entre 175 et 275 m. Ce sont les données de ce réseau de 30 pluviographes qui sont utilisées ici, soit 13 années d observations au pas de temps de 5 min Niger Niamey Fig. 3 Réseau AGRHYMET sur le Sahel (740 stations) et localisation du réseau AMMA-CATCH Niger (carré gris), composé de 30 pluviographes. Longitude et latitude des cartes en degrés. Caractérisation de la variabilité de petite échelle A l instar de l indice pluviométrique sahélien, on peut représenter les cumuls annuels enregistrés à la station de Niamey de 1950 à 2002 sous la forme d un indice (Fig. 4). En se basant sur l indice pluviométrique sahélien global (Fig. 1) pour déterminer si une année est sèche ou humide à Niamey, on fait une erreur de diagnostic 14 années sur 53, soit dans 26% des cas. Une année peut être sèche à l échelle du Sahel et humide localement et vice versa.

5 258 Maud Balme et al. Niamey Aéroport (13.48 N, 2.18 E) 3 Indice pluviométrique i Fig. 4 Indice pluviométrique de la station de Niamey Aéroport (13.48 N; 2.18 E), I = (P i P moy )/σ, représenté de 1950 à 2002, avec P moy = 550 mm, σ = 145 mm. 3.5 EPSAT-Niger (13.0 N-14.0 N, 1.6 E-3.2 E) Indice pluviométrique i Fig. 5 Indices pluviométriques de l ensemble de la zone AMMA-CATCH Niger (moyenne sur 30 stations), en noir, et de la station Niamey Aéroport, en grisé, représentés de 1990 à 2002, avec P moy = 515 mm, σ = 85 mm. Les cumuls annuels moyennés sur la zone AMMA-CATCH Niger de 1990 à 2002 peuvent être également présentés sous la forme d un indice pluviométrique (Fig. 5), centré sur la moyenne annuelle des 30 stations de 1990 à 2002 (515 mm) proche de la pluie moyenne à Niamey Aéroport sur (500 mm) et normalisé par l écart type de l échantillon (85 mm). En considérant que les valeurs d indices supérieures (inférieures) à 0.5 ( 0.5) définissent des années significativement humides (sèches) à l échelle de l ensemble de la zone AMMA-CATCH Niger (Fig. 5), on peut déterminer dans notre échantillon de 13 années, trois années humides (1994, 1998, 1999) et quatre années sèches (1990, 1997, 2000, 1993, par ordre décroissant de sécheresse). En comparant les indices pluviométriques calculés sur le Sahel entier (20 W 20 E; 10 N 20 N) à ceux calculés sur la zone AMMA-CATCH Niger, on s aperçoit de la subjectivité des classifications années humides et années sèches. Si l année 1998 apparaît comme une année légèrement déficitaire à l échelle du Sahel (460 mm), elle s avère très pluvieuse dans la région de Niamey (670 mm), avec à la

6 Années sèches et années humides au Sahel: quo vadimus? 259 station de Niamey IRI, un cumul exceptionnel de 1050 mm. L année 2002, à l échelle du Sahel, est la plus sèche parmi les 15 dernières années (370 mm), par contre à l échelle de la zone AMMA-CATCH, elle pourrait presque être classée humide (pluie = 550 mm, indice 0.43). Ces disparités marquent la sensibilité des indices pluviométriques aux échelles de calcul. Si le passage de la bande sahélienne à la station de Niamey révèle des hétérogénéités dans le diagnostic années sèches/années humides, le passage de la zone AMMA-CATCH Niger à celle de la station pluviographique en présente aussi, comme le montre l indice pluviométrique calculé à Niamey Aéroport sur la période (en gris sur la Fig. 5): cinq années sur 13 (1991, 1992, 1998, 2001, 2002) montrent de fortes différences dans la valeur de l indice. Une autre manière d illustrer la variabilité spatiale des cumuls annuels est de représenter les cartes d isohyètes annuelles (Fig. 6, pour l année 1992, au Sahel et sur AMMA-CATCH). A l échelle du Sahel, la faible densité des réseaux d observations implique que le gradient pluviométrique latitudinal (1 mm de pluie par km environ) est le facteur dominant de structuration du champ de pluie. Par contre, à l échelle de l observatoire, les hétérogénéités locales dominent par rapport au gradient latitudinal, même à l échelle annuelle; des différences pluviométriques importantes sont enregistrées entre des stations distantes d une dizaine de kilomètres (en 1992, 270 mm pour 10 km). Ce type d organisation très contrastée, dû au caractère convectif des pluies, se retrouve sur l observatoire quelle que soit l année étudiée, les forts gradients pluviométriques changeant d emplacement, sans lien avec la position géographique des stations, et présents aussi bien les années sèches que les années humides. Chaque année, le rapport entre les cumuls annuels maximum et minimum enregistrés sur l observatoire est voisin de 2, alors que l hypothèse du gradient pluviométrique de grande échelle (1 mm par km) laissait présager un rapport maximal de 1.2. La classification année sèche ou année humide faite à l échelle du Sahel n est donc pas pertinente localement, à l échelle d une station ou d un village, et choisir les Fig. 6 Isohyètes annuelles de 1992, sur le Sahel (isohyètes espacés de 100 mm) et l observatoire AMMA-CATCH Niger (isohyètes espacées de 20 mm). Longitude et latitude en degrés.

7 260 Maud Balme et al. observations d une seule station pluviographique pour représenter une région de km 2 est problématique, même à l échelle annuelle, comme l illustre la section suivante. Implications pour le dimensionnement d un réseau de mesures La perception des structures des champs de pluie est très influencée par la densité du réseau d observations, surtout en Afrique de l Ouest, marquée par de forts gradients pluviométriques. Lebel & Amani (1999) ont proposé un modèle géostatistique pour déterminer l erreur commise en zone sahélienne sur l estimation de la pluie moyenne à différents pas de temps (événement pluvieux, mois, année) en fonction de la densité du réseau de mesures. Lebel & Amani (1999) ont validé leur modèle sur un échantillon de 76 événements pluvieux AMMA-CATCH Niger en utilisant des réseaux réguliers de densité décroissante (10, 4, 1 station(s)) couvrant km 2. On propose ici d étendre cette validation à un plus grand nombre d événements (548 vs 76 événements pluvieux) et à toutes les configurations de réseaux de 12, 8, 4 et 1 station(s) possibles à partir du réseau initial de 21 stations. Par exemple, pour le réseau de huit stations, on obtient combinaisons possibles (pour éviter d avoir des réseaux absurdes, le domaine est découpé en quatre carrés, dans chacun desquels on pioche n/4 stations, {n = 4, 8, 12}). Alors que pour le reste du travail présenté dans cet article on travaille sur la zone de km 2, cette étude particulière de validation ne concerne qu un carré central de km 2, par souci de comparaison avec Lebel & Amani (1999). Les résultats présentés ici (Tableau 1) et ceux du modèle de Lebel et Amani (1999) sont d un ordre de grandeur cohérent, avec toutefois des différences qui sont à prendre en compte (par exemple le modèle estime l erreur pour un réseau de quatre stations au mois de juin à 13%, la validation donne 17%; en août les chiffres sont respectivement de 9.3% et 10%). D après le Tableau 1, si l on accepte une erreur de 10% vis-à-vis de la pluie de référence, on peut se contenter d un réseau de quatre stations pour l estimation de la pluie annuelle. Par contre, à une échelle de temps plus fine, l erreur commise devient rapidement inacceptable. Cet exercice nous donne un ordre de grandeur de l erreur commise en choisissant une seule station pour représenter une région de km 2 (de 16% à l échelle annuelle à 41% à l échelle mensuelle). Des résultats similaires ont été obtenus par Taupin (2003), travaillant sur une période plus réduite. Ce qui est intéressant à souligner ici est que l erreur d estimation de la pluie annuelle (16%) est voisine de l écart nous permettant de distinguer les années sèches et les années Tableau 1 Erreurs d estimation de la pluie moyenne aux pas de temps annuel et mensuel, sur un domaine de km 2, suivant la densité du réseau. La pluie de référence est obtenue par krigeage avec le réseau de 30 stations. Les erreurs sont des moyennes calculées sur la permutation de tous les réseaux possibles de n stations, réparties en groupements de n/4 stations au sein des quatre sous-carrés de 2500 km 2. Référence 21 stations 12 stations 8 stations 4 stations 1 station Saison 510 mm 1% 3% 4% 6% 16% Août 180 mm 2% 5% 7% 10% 25% Juin 80 mm 3% 7% 11% 17% 41%

8 Années sèches et années humides au Sahel: quo vadimus? 261 humides à l échelle de la zone AMMA-CATCH Niger (17% environ en prenant comme critère un écart minimal de 1 en terme d indice: année humide si indice < 0.5 et sèche si indice >+0.5). L erreur d estimation de la pluie annuelle n est pas non plus très éloignée de la différence entre les moyennes pluviométriques des périodes et ( 25%). Ces ordres de grandeur comparables expliquent pourquoi il n est pas rare qu une année humide sur le Sahel soit sèche localement et vice versa. Cela résulte en fait de deux facteurs: (a) un facteur intrinsèque lié à la forte variabilité spatiale de la pluie dans la région, et (b) un artefact lié à la faible des densités des réseaux de mesure. ANALYSE DES FLUCTUATIONS EN TERME D EVENEMENT PLUVIEUX Détermination des événements pluvieux à partir des données AMMA-CATCH La pluviométrie au Sahel est liée à des systèmes convectifs de méso-échelle, se déplaçant d est en ouest à une vitesse de 60 km h -1 environ, distinctement repérables sur des images satellite. La notion d événements pluvieux va permettre de faire le lien entre la dynamique atmosphérique (systèmes convectifs) et l hydrologie (lames d eau au sol). Les données pluviométriques journalières ne sont pas satisfaisantes pour définir des événements pluvieux. En revanche, les observations AMMA-CATCH Niger nous offrent la possibilité d atteindre directement une climatologie de ces événements, sans avoir recours à la modélisation du type de celle mise en œuvre par Le Barbé & Lebel (1997). La définition d un événement pluvieux est évidemment subjective, dépendante de l auteur et des observations disponibles. Il est difficile de caractériser un événement pluvieux à partir de données sol. Lors d une première étude de synthèse, D Amato (1998) a comparé différents critères permettant de définir des événements pluvieux sur la zone d étude considérée et a opté, après une série de tests de sensibilité, pour la définition suivante. Un événement pluvieux est caractérisé par un seuil minimal de quantité d eau tombée à une station (1 mm), une proportion minimale de stations du réseau touchées (30%), et une interruption minimale de la pluie (30 min) permettant de considérer l événement antérieur comme indépendant du premier. En appliquant cette définition aux données AMMA-CATCH Niger, on obtient une liste de 548 événements que nous nommerons désormais événements CATCH Niger observés sur un réseau de 30 stations pendant 13 années de mesures ( ). Des études récentes (Mathon et al., 2002) basées sur une archive de neuf années de données Météosat ont montré que les événements pluvieux ainsi définis à partir de l observatoire AMMA-CATCH Niger constituaient une population proche des événements nuageux pluviogènes définis à partir de l information satellite seule et correspondant à plus de 90% de la pluie totale enregistrée entre le 1er juillet et le 30 septembre. Cette proportion semble pouvoir s appliquer pour toute la saison des pluies puisque les événements CATCH Niger apportent α = 90% de la pluie annuelle en moyenne. Cette proportion peut varier d une année à l autre (α compris entre 84% et 93% sur notre échantillon de 13 années), mais ne dépend pas du cumul pluviométrique annuel P T (la corrélation linéaire entre α et P T présente un R 2 inférieur à 0.01). Les cumuls événementiels sont caractérisés par certains paramètres assez

9 262 Maud Balme et al Fig. 7 Hauteur moyenne conditionnelle à zéro par événement pluvieux (contours espacés de 0.2 mm), moyennée de 1990 à 2002 sur la zone AMMA-CATCH Niger. Longitude et latitude en degrés. stables, non conditionnés par l abondance de la saison des pluies. La hauteur moyenne par événement (Fig. 7), établie à partir des cumuls événementiels strictement supérieurs à zéro enregistrés à la station considérée, ne dépend pas de la position géographique de celle-ci (R 2 = 0.06) et peut être considérée comme stationnaire sur l ensemble de la zone AMMA-CATCH Niger (14.8 mm en moyenne sur la période ). Autrement dit, lors d un événement pluvieux considéré isolément, la pluie n est pas significativement plus abondante au sud qu au nord, ou inversement. Approche statistique avec le modèle de la loi des fuites Le concept d événement pluvieux convient bien à la description du régime pluviométrique sahélien. Il faut néanmoins rappeler que l observatoire AMMA- CATCH Niger est le seul en Afrique de l Ouest à permettre la définition d événements pluvieux à partir de données sol, et ce seulement sur une courte période ( ). Les réseaux nationaux, constitués de pluviomètres journaliers très espacés, offrent en revanche de longues chroniques, mais les cumuls journaliers ne permettent pas d accéder directement à l information événementielle. Or ce qui nous intéresse, c est de voir comment varient la fréquence d occurrence et l amplitude des événements en période sèche ou humide, afin de relier ces fluctuations à des causes atmosphériques. L idée est donc de reconstituer à partir des séries de pluies journalières le nombre moyen d événements pluvieux et la hauteur moyenne par événement, caractérisant la saison des pluies sahélienne, puisque nous avons ici l opportunité de comparer événements modélisés et événements observés. Le modèle proposé ici pour décrire le régime pluviométrique sahélien est la loi des fuites. Les aspects théoriques de la loi sont décrits dans Ribstein (1983) et repris dans Le Barbé & Lebel (1997). Cette loi est caractérisée par les deux paramètres s et λ (hauteur moyenne par événement en mm et nombre moyen d événements par jour). La loi des fuites a été utilisée et validée pour décrire les régimes des pluies en Afrique de l Ouest, notamment par Le Barbé & Lebel (1997). L ajustement de cette loi à la série pluviométrique de Niamey Aéroport ( ) montre que 90% de la diminution du cumul annuel sur la période de sécheresse ( ) sont expliqués

10 Années sèches et années humides au Sahel: quo vadimus? 263 par la baisse du nombre d événements pluvieux, alors que la longueur de la saison des pluies et la hauteur moyenne par événement restent stables (Le Barbé & Lebel, 1997). Dans cette section, il s agit d appliquer le modèle de la loi des fuites aux séries de pluies journalières enregistrées en chacune des 30 stations du réseau de base AMMA- CATCH Niger de 1990 à 2002 et de comparer les paramètres obtenus aux caractéristiques des événements pluvieux observés, puisqu on a l avantage de pouvoir confronter ici modélisation et observation. Les paramètres de la loi des fuites s et λ peuvent être déterminés par différentes méthodes (Ribstein, 1983). Nous optons ici pour la méthode utilisant la proportion d observations nulles n 0 /n (n 0 est le nombre d observations nulles, n le nombre d observations totales) parce qu elle présente les variances d échantillonnage des paramètres les plus faibles pour cette taille d échantillon. Pour respecter l hypothèse de la stationnarité du processus, une fenêtre glissante de 11 jours (de j 5 à j + 5) est déplacée sur chacune des 30 séries de pluies journalières (seuillées à 1 mm) et permet de calculer les paramètres de la loi des fuites pour le jour j. Par la suite, les paramètres présentés sont moyennés sur les mois de juin, juillet, août et septembre. Un des intérêts de la loi des fuites est que ses deux paramètres ont une signification physique et que l on peut les cartographier. Sur la Fig. 8, où sont représentés les paramètres s et λ moyennés sur les mois d août de 1990 à 2002, on s aperçoit que le paramètre s, soit la hauteur de pluie par événement, paraît assez stationnaire dans l espace (les variations de s ne sont pas significatives vis-à-vis de l intervalle de confiance des estimations à 90%, donné dans Le Barbé & Lebel (1997), puisque pour s = 12.5 mm, IC90(s) = s ± 1.4) et ne co-fluctue pas avec la latitude (coefficient de corrélation R 2 = 0.006). Par contre, on repère un gradient nord/sud sur la carte du paramètre λ, soit le nombre d événements par jour, confirmé par le calcul du coefficient de corrélation avec la latitude (R 2 = 0.59). Les variations du paramètre λ sont significatives vis-à-vis de l intervalle de confiance des estimations à 90%, pour λ = 0.47, IC90(λ) = λ ± Les cartes des paramètres moyennés sur les autres mois (non montrées) présentent le même type de résultats, avec une corrélation plus forte entre le paramètre λ et la latitude (R 2 = 0.72 en septembre) et une quasi-stationnarité du paramètre s. Les paramètres de la loi des fuites, déterminés à partir des séries de Fig. 8 Paramètres s (à gauche, contours espacés de 0.2 mm) et λ (à droite, contours espacés de 0.01) de la loi des fuites, ajustés via une fenêtre glissante de 11 jours sur les pluies journalières seuillées à 1 mm de la zone AMMA-CATCH Niger puis moyennés sur les mois d août de 1990 à 2002.

11 264 Maud Balme et al. pluies journalières (ici seuillées à 1 mm), résument bien l information obtenue en étudiant les événements pluvieux CATCH Niger. La question posée par cette description du régime pluviométrique à partir des paramètres de la loi des fuites est bien évidemment celle de sa validation. Comme on dispose de données pluviographiques sur l observatoire AMMA-CATCH Niger on peut définir objectivement les événements pluvieux en chaque station à l aide de critères traditionnels: seuil de pluie minimal, fixé ici à 1 mm, et durée d interruption de la pluie, devant ici dépasser 30 min pour marquer la fin de l événement en cours. On obtient ainsi pour chaque station et chaque mois un couple de valeurs pluie moyenne par événement et nombre moyen d événements par mois estimées à partir de la loi des fuites, d un coté, calculées sur la série des événements aux stations, d un autre coté. Le Tableau 2 montre la bonne adéquation entre ces deux séries, une fois moyennées sur l ensemble des 30 stations. Par comparaison, l approche simplifiée consistant à assimiler la pluie journalière à la pluie d un événement pluvieux induit un biais: les hauteurs moyennes par événement sont surestimées de 15 à 20% et les taux d occurrence sont sous-estimés dans les mêmes proportions. La parenté des paramètres de la loi des fuites et des caractéristiques des événements ne signifie pas que l on retrouve, à l aide de la loi des fuites, exactement les caractéristiques des événements définis en chaque station, dont la sensibilité vis-àvis du critère de durée est non négligeable et la définition subjective. Néanmoins, la loi des fuites permet de fabriquer à partir des pluies journalières des objets représentant la variabilité du régime pluviométrique avec plus de pertinence. Tableau 2 Nombre moyen d événements pluvieux par jour et hauteur par événement, moyennés par mois sur la période , issus du modèle de la loi des fuites ou des observations (au pas de temps événementiel ou journalier), sur la zone AMMA-CATCH Niger. Juin Juillet Août Septembre Paramètres λ 0.21 ± ± ± ± 0.04 loi des fuites s (mm) 11.0 ± ± ± ± 1.6 Evénements Nombre/jour à la station Hauteur (mm) Pluies journalières Nombre/jour Hauteur (mm) Années humides et années sèches La modélisation d événements à partir des pluies journalières avait conduit Le Barbé & Lebel (1997) à affirmer les premiers que la baisse du nombre des événements pluvieux reste le principal facteur caractérisant les années sèches au Sahel. De la même manière, on peut observer les caractéristiques des années sèches et humides, au sens de la chronique AMMA-CATCH Niger , en créant deux composites secs (1990, 1993, 1997, 2000, 2001) et (1990, 1993, 1997, 2000) suivant que l on définisse une année sèche sur la zone AMMA-CATCH comme ayant un indice pluviométrique inférieur à 0.4 ou 0.5 et deux composites humides (1994, 1998, 1999, 2002) et (1994, 1998, 1999). Les paramètres de la loi des fuites ajustés sur les pluies journalières des mois de juin à septembre sont donnés dans le

12 Années sèches et années humides au Sahel: quo vadimus? 265 Tableau 3 Paramètres mensuels de la loi des fuites (s hauteur par événement, λ nombre d événements par jour) moyennés sur la zone AMMA-CATCH Niger pour différents composites d années sèches et humides, indiqués avec un intervalle de confiance de 90%. Juin s ± 2.0 λ ± 0.04 Juillet s ± 1.7 λ ± 0.05 Août s ± 1.6 λ ± 0.06 Composite sec 1 s (mm) (90, 93, 97, 00, 01) λ Composite sec 2 s (mm) (90, 93, 97, 00) λ Composite humide 1 s (mm) (94, 98, 99, 02) λ Composite humide 2 s (mm) (94, 98, 99) λ Septembre s ± 1.8 λ ± 0.04 Tableau 3. La hauteur moyenne mensuelle par événement n est pas significativement différente pour les quatre composites, au vu de l intervalle de confiance à 90% des estimations, par contre le nombre d événements diminue pour les deux composites secs aux mois d août et septembre. Les années sèches sont bien caractérisées en moyenne par un déficit du nombre d événements, particulièrement marqué en cœur et fin de saison des pluies. Il est à noter qu aucun raccourcissement significatif de la saison des pluies n est en revanche observé. Une étude fine réalisée par Balme et al. (2005) ne montre aucune corrélation à l échelle interannuelle entre la longueur de la saison des pluies (définie par différents critères comparés entre eux) et le cumul saisonnier sur le domaine AMMA-CATCH Niger. C est-à-dire que la baisse de l espérance du nombre moyen d événement pluvieux telle que calculée par la loi des fuites en août et septembre correspond plus à une augmentation de la probabilité d observer des séquences sèches plus sévères en cours de saison des pluies qu à une fin plus précoce de celle-ci. Jusqu ici, nous avons étudié les années sèches et humides de la période à partir des séries AMMA-CATCH Niger et confirmé les résultats de Le Barbé & Lebel (1997), qui montrent que les périodes sèches sont caractérisées par une diminution du nombre d événements pluvieux. En ce qui concerne la discussion , suite de la période sèche?, nous proposons d analyser la variabilité des paramètres de la loi des fuites appliquée aux pluies journalières de Niamey Aéroport pour différentes périodes contrastées ( , , ), de juin à septembre. Les valeurs sont données dans le Tableau 4. Si les fluctuations des hauteurs moyennes par événement entre les différentes périodes ne sont pas significatives vis-àvis des intervalles de confiance à 90%, on constate une baisse marquée du nombre d événements pluvieux pour les mois d août et septembre lorsque l on compare la période à la période Cette baisse persiste pour la période Globalement la pluie annuelle sur cette station a enregistré une augmentation de 10% environ pour la période récente en comparaison de la période sèche de référence ( ), ce qui est en phase avec la tendance observée sur le Sahel Central (Fig. 2). Par contre les pluies de juillet et août sont toujours aussi déficitaires respectivement 10% et 27 % en prenant la période humide comme référence. En conclusion il semble clair que les conditions pluviométriques moyennes sur l année se sont améliorées au cours de la période récente, mais que, par

13 266 Maud Balme et al. Tableau 4 Comparaison des paramètres mensuels de la loi des fuites, calculés sur différentes périodes, à partir des pluies journalières seuillées à 1 mm enregistrées à la station de Niamey Aéroport, indiqués avec un intervalle de confiance de 90%. Juin Juillet Août Septembre IC(90%) s (mm) ± 0.9 λ ± 0.02 s (mm) ± 0.8 λ ± 0.03 s (mm) ± 0.7 λ ± 0.03 s (mm) ± 0.8 λ ± 0.02 contre, le cycle saisonnier est durablement modifié avec un déficit particulièrement fort du nombre d événements pluvieux en août se traduisant par une baisse de la pluie moyenne sur ce mois de 25 à 30% pour l ensemble de la période ETUDE DES INTENSITES Dans cette section, le caractère sec ou humide est analysé à une échelle plus fine que celle des systèmes convectifs étudiés précédemment, celle des cellules convectives, dont le passage se caractérise au sol par de fortes intensités de pluie et qui intéresse particulièrement les hydrologues et les spécialistes de l érosion. Le jeu de données AMMA-CATCH Niger permet de comparer les signaux pluviométriques sec et humide suivant deux modes différents. D une part la série inclut des années sèches et humides (au sens de la chronique AMMA- CATCH Niger ), et d autre part, pour une année donnée, nous pouvons séparer les stations humides, celles qui enregistrent les cumuls saisonniers les plus forts pour cette année, des stations sèches, réciproquement celles qui recueillent les cumuls pluvieux les plus faibles. En faisant cette distinction années sèches vs années humides ou stations sèches vs stations humides, nous cherchons à relier le caractère sec ou humide d une année/station à l organisation de la convection dans la région, matérialisée par les variations des intensités de pluie. Distributions statistiques Stations sèches et stations humides Le groupe stations humides est constitué par les trois stations les plus humides de chaque année (soit 3 13 = 39 stations). On procède de la même manière avec les stations sèches. En procédant à ces regroupements, on remarque que, d une année à l autre ce ne sont pas les mêmes stations qui sont humides ou sèches. Il se peut qu une même station enregistre le cumul le plus sec de la zone AMMA-CATCH Niger pour une année donnée et le cumul le plus humide pour une autre. La différenciation entre stations sèches et stations humides à l échelle des intensités moyennées sur 5 min est illustrée par la Fig. 9, qui représente la corrélation

14 Années sèches et années humides au Sahel: quo vadimus? 267 Intensité moyenne (mm/h en 5 min) Moy I60 Stations humides Moy I60 Stations sèches Moy I Stations humides Moy I Stations sèches y = 0.03x R 2 = 0.43 y = 0.07x R 2 = 0.57 y = 0.000x y = x R 2 = R 2 = 7E Cumul saisonnier (mm) Fig. 9 Cumul pluviométrique saisonnier (mm), moyenne annuelle des intensités, moyenne annuelle des 60 plus fortes intensités (mm h -1 en 5 min), pour deux groupes de stations, humides et sèches. entre le cumul pluviométrique annuel enregistré à la station et deux statistiques d intensité: (a) la moyenne annuelle de toutes les intensités des pluies enregistrées à la station (MoyI), et (b) la moyenne des 60 plus fortes intensités (MoyI60). Ce choix est justifié par le fait qu en termes de contribution pluviométrique, les 60 plus fortes intensités enregistrées en 5 min (soit 60 5 min = 5 h) apportent chaque année la moitié du cumul saisonnier. Si la moyenne des intensités ne permet pas de distinguer les stations sèches des stations humides, la moyenne des 60 plus fortes intensités permet relativement bien de les séparer (pente de 0.07 pour les stations sèches, R 2 = 0.57; pente de 0.03 pour les stations humides, R 2 = 0.43). Une station humide une année donnée se caractérise par l enregistrement de fortes intensités, marque du passage des cellules convectives. En termes d applications, cette information est importante pour l hydrologie. Dans le cadre de la désagrégation des pluies, par exemple, il s agit de ne pas manquer la simulation de ces fortes intensités. La distinction entre stations humides et sèches est également nette du point de vue des distributions empiriques. Sur la Fig. 10 sont représentées les distributions des deux échantillons stations humides et stations sèches. L échantillon humide (sec) est formé des 60 plus fortes intensités des 39 stations les plus humides (sèches) utilisées précédemment (soit = 2340 valeurs). Les deux distributions empiriques sont très distinctes. Les échantillons sec et humide semblent provenir de populations différentes, les médianes valent respectivement 36 et 57 mm h -1 en 5 min. Lors du passage d un événement pluvieux, certaines stations sont plus touchées que les autres, dans un périmètre réduit. Les cellules convectives présentes au sein des systèmes convectifs sont responsables de cette variabilité, encore visible à l échelle annuelle.

15 268 Maud Balme et al Fréquence empirique Stations sèches Stations humides Intensité (mm/h en 5 min) Fig. 10 Distributions observées des 60 plus fortes intensités (mm h -1 en 5 min) des trois stations les plus sèches de chaque année de la période (N = = 2340) et des trois stations les plus humides de chaque année. Années sèches et années humides La distinction entre les distributions années sèches et années humides (Fig. 11) est légèrement moins marquée que celle entre les distributions stations sèches et stations humides. L échantillon années humides est composé des 60 plus fortes intensités de 11 stations pour trois années relativement humides sur la zone AMMA- CATCH Niger (1994, 1998 et 1999), soit 1980 valeurs. Les années sèches choisies sont 1990, 1997 et Les médianes des deux distributions sont bien différenciées, 40 mm h -1 en 5 min pour les années sèches, 52 mm h -1 en 5 min pour les années humides. Les années humides sont caractérisées par des intensités plus fortes. Néanmoins, les deux distributions ne sont pas très éloignées en ce qui concerne les intensités maximales enregistrées. En conclusion sur cette question des intensités, on peut observer que lors d une année sèche, certaines stations peuvent enregistrer des pics d intensité pluvieuse aussi importants que lors d une année humide. La distribution des intensités reflète avant tout l intensité de la convection, qui ne semble pas amoindrie en années sèches, ces dernières étant surtout caractérisées par une baisse de l occurrence des gros systèmes convectifs organisées. CONCLUSION Une certaine circonspection s impose quand on cherche à différencier les années sèches des années humides au Sahel, cette distinction dépendant des échelles spatiales

16 Années sèches et années humides au Sahel: quo vadimus? 269 Fréquence empirique Années humides 94/98/99 Années sèches 90/97/ Intensité (mm/h en 5 min) Fig. 11 Distributions observées des 60 plus fortes intensités (mm h -1 en 5 min) de 11 stations pour trois années humides (1994, 1998, 1999) et trois années sèches (1990, 1997, 2000) (N = = 1980). et temporelles envisagées. En prenant la période comme référence, l année 1998, par exemple, apparaît légèrement déficitaire à l échelle du Sahel, mais elle a été très pluvieuse sur le degré carré de Niamey. Sur la période récente ( ), on retrouve des différences significatives (supérieures à un écart-type normalisé) entre ces deux échelles pour trois années (1992, 1998, 2002) sur treize et une année (1999) où la différence atteint presque un écart-type. Les différences sont encore plus grandes si on considère une station isolée comme celle de Niamey Aéroport (seule station synoptique de la zone) où une pluie record a été enregistrée en Pour un grand nombre d applications hydrologiques, il est plus pertinent de prendre en compte l échelle méso (représentée ici par le degré carré de Niamey) que l échelle régionale, afin d obtenir un diagnostic pertinent sur le caractère humide ou sec d une année donnée. En Europe, par exemple, cette recommandation pourrait paraître un tant soit peu triviale. Dans les vastes zones semi-arides en marge des déserts sub-tropicaux, la prédominance des études globales menées à partir de jeux de données à faible résolution a créé une tendance qui a conduit à négliger les hétérogénéités locales des champs de pluie, hétérogénéités dont nous avons montré ici qu elles ont une influence même pour des échelles de temps relativement grandes telles que l année. En se basant sur les données pluviométriques haute résolution récoltées entre 1990 et 2002 sur l observatoire AMMA-CATCH Niger, on a ainsi pu étudier: (a) la variabilité spatiale de méso-échelle qui influe sur le diagnostic année pluvieuse/année sèche; (b) la structure temporelle de la saison des pluies et sa variabilité suivant le caractère pluvieux ou sec de l année; et (c) la distribution des intensités qui fluctue elle aussi en fonction de la pluviosité de l année. En ce qui concerne la variabilité spatiale, on retiendra que le choix d une seule station pluviographique pour représenter une zone de km 2 entraîne une erreur

17 270 Maud Balme et al. d estimation moyenne de 16% sur la pluie annuelle. Cette erreur est d un ordre de grandeur comparable à l écart-type interannuel (17%) qui est communément utilisé pour distinguer les années sèches et les années humides; c est également l ordre de grandeur de la différence ( 25%) entre les moyennes pluviométriques des périodes et sur cette région. Ces ordres de grandeur comparables expliquent pourquoi il n est pas rare qu une année humide sur le Sahel soit sèche localement et vice versa. Cela résulte en fait de deux facteurs: (a) un facteur intrinsèque lié à la forte variabilité spatiale de la pluie dans la région, et (b) un artefact lié à la faiblesse des densités des réseaux de mesure. Ainsi, en se référant à l indice pluviométrique sahélien pour savoir si une année donnée a été humide ou sèche au sens d un indice supérieur à 0.5 ou inférieur à 0.5 pour la ville de Niamey, on fait un diagnostic faux dans 26% des cas. La variabilité intra-saisonnière est un autre facteur important à prendre en compte pour établir un diagnostic d année sèche versus année humide. Tant pour l agriculture que pour l hydrologie, la structure de la saison des pluies en terme d événements pluvieux est souvent plus critique que le simple cumul annuel. L analyse présentée ici dans ce domaine confirme les résultats de Le Barbé & Lebel (1997) concernant le lien entre la diminution des pluies et la réduction du nombre d événements pluvieux. Ainsi, la variabilité décennale (analysée par Le Barbé & Lebel, 1997) et la variabilité interannuelle (analysée ici) sont similaires en terme de structure de la saison des pluies: dans les deux cas, la sécheresse se traduit surtout pas une baisse d occurrence des systèmes convectifs en cœur de saison des pluies et non pas par un raccourcissement de celle-ci. Plus généralement, il semble clair que les conditions pluviométriques moyennes sur l année se sont améliorées au cours de la période récente, mais par contre: (a) la variabilité interannuelle est redevenue importante (semblable à ce qui était observé avant le cycle 20 années humides suivi de 20 années sèches); et (b) le cycle saisonnier est durablement modifié avec un déficit particulièrement fort du nombre d événements pluvieux en août se traduisant par une baisse de la pluie moyenne sur ce mois de 25 30% pour l ensemble de la période Les implications de ce phénomène en terme de bilan hydrologique sont à l étude. L analyse de la distribution des intensités, d un intérêt évident pour les hydrologues et les spécialistes de l érosion, montre que la variabilité entre les distributions des pluies enregistrées aux différentes stations de la zone AMMA- CATCH Niger est très prononcée au sein d une même année, que celle-ci soit sèche ou humide. Les distributions moyennes présentent plus d écart entre un composite stations sèches et un composite stations humides qu entre un composite années sèches et un composite années humides. Concrètement cela signifie que, même en année sèche, une station relativement humide pour l année en question mais dont le total peut n avoir rien d exceptionnel en valeur absolue enregistrera des intensités très fortes, sources de ruissellement intense et d érosion. L apport de données pluviométriques haute-résolution est déterminant pour mieux comprendre la variabilité de la pluviométrie sahélienne. Bien entendu on ne peut pas généraliser brutalement les résultats obtenus sur la région de Niamey à tout le Sahel. Il est clair néanmoins que, au-delà des disparités locales, la distinction entre années sèches et années humides ne peut se faire qu à des échelles fines si elle vise à comparer ces années en termes d impacts hydrologiques ou agronomiques (rendements agricoles, érosion, ruissellement, ressources en eau).

18 Années sèches et années humides au Sahel: quo vadimus? 271 Le travail présenté ici est essentiellement d ordre sémiologique. Il s attache à décrire certaines caractéristiques de la variabilité spatio-temporelle des pluies au Sahel en faisant ressortir ce qui nous a paru important dans une optique hydrologique et agronomique, des domaines où les échelles caractéristiques sont bien inférieures à celles couramment considérées en climatologie. Il reste à approfondir ce travail par une analyse plus théorique qui permettrait de modéliser les propriétés d échelles des champs de pluie sahéliens. Il est toutefois à noter que les données disponibles sur la région ne permettent pas facilement de mettre en œuvre les approches sophistiquées. Les données AMMA-CATCH Niger couvrent une gamme trop limitée d échelles pour valider proprement un modèle multifractal par exemple. REFERENCES Balme, M., Galle, S. & Lebel, T. (2005) Démarrage de la saison des pluies au Sahel: variabilité aux échelles hydrologique et agronomique, analyse à partir des données EPSAT-Niger. Sécheresse 16(1), Cappelaere, B., Vieux, B. E., Peugeot, C., Maia, A. & Séguis, L. (2003) Hydrologic process simulation of a semi-arid, endorheic catchment in Sahelian West Niger. 2. Model calibration and uncertainty characterization. J. Hydrol. 279, Charney, J. G. (1975) Dynamics of deserts and drought in the Sahel. Quart. J. Roy. Met. Soc. 101(428), D Amato, N. (1998) Etude climatologique et statistique des événements pluvieux en zone sahélienne, analysée à partir des données pluviographiques de l expérience EPSAT-Niger. Thèse de l Université de Montpellier, France. Desconnets, J. C., Taupin, J. D., Lebel T. & Leduc C. (1997) Hydrology of the HAPEX-Sahel Central Super-Site: surface water drainage and aquifer recharge through the pool systems. J. Hydrol. 188/189, Janicot, S. (1992a) Spatio-temporal variability of West African rainfall. Part I: Regionalizations and typings. J. Climate 5, Janicot, S. (1992b) Spatio-temporal variability of West African rainfall. Part II: Associated surface and air masses characteristics. J. Climate 5, Lamb, P. J. (1982) Persistence of sub-saharan drought. Nature 299, Le Barbé, L. & Lebel, T. (1997) Rainfall climatology of the Hapex-Sahel region during the years J. Hydrol. 188/189, Le Barbé, L., Lebel, T. & Tapsoba, D. (2002) Rainfall variability in West Africa during the years J. Climate 15(2), Lebel, T., Taupin J. D. & Gréard M. (1995) Rainfall monitoring: the EPSAT-Niger setup and its use for HAPEX-SAHEL. In: Hydrologie et météorologie de méso-échelle dans HAPEX-SAHEL (ed. by T. Lebel), 31 68, ORSTOM Editions, Paris, France. Lebel, T. & Amani A. (1999) Rainfall estimation in the Sahel: what is the ground truth? J. Appl. Met. 38, L Hôte, Y., Mahé, G., Somé, B. & Triboulet, J. P. (2002) Analysis of a Sahelian annual rainfall index from 1896 to 2000; the drought continues. Hydrol. Sci. J. 47(4), L Hôte, Y., Mahé, G. & Somé, B. (2003) The 1990s rainfall in the Sahel: the third driest decade since the beginning of the century. Hydrol. Sci. J. 48(3), Mathon, V., Laurent, H. & Lebel, T. (2002) Mesoscale convective system rainfall in the Sahel. J. Appl. Met. 41(11), Ozer, P., Erpicum, M., Demarée, G. & Vandiepenbeeck, M. (2003) The Sahelian drought may have ended during the 1990s. Hydrol. Sci. J. 48(3), Peugeot, C., Cappelaere, B., Vieux, B. E., Séguis, L. & Maia, A. (2003). Hydrologic process simulation of a semi-arid, endorheic catchment in Sahelian West Niger. 1. Model-aided data analysis and screening. J. Hydrol. 279, Ribstein, P. (1983) Loi des fuites. Cah. ORSTOM, Série Hydrol. XX(2), Sircoulon, J. (1976) Les données hydropluviométriques de la sécheresse récente en Afrique intertropicale. Comparaison avec les sécheresses 1913 et Cah. ORSTOM, Série Hydrol. XIII(2), Taupin, J. D. (2003) Accuracy of the precipitation estimate in the Sahel depending on the raingauge network density. C.R. Geoscience 335, Reçu le 29 décembre 2003; accepté le 13 janvier 2006