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2010
513

Analyse de la variabilité climatique et de ses influences sur les régimes pluviométriques saisonniers en Afrique de l’Ouest : cas du bassin versant du N’zi (Bandama) en Côte d’Ivoire

Analysis of climate variability and of its influences on seasonal rainfall regimes in West Africa: case of the N’zi (Bandama) watershed in Ivory Coast
Amani Michel Kouassi, Koffi Fernand Kouamé, Yao Blaise Koffi, Kouakou Bernard Dje, Jean Emmanuel Paturel et Sekouba Oulare

Résumés

La variabilité climatique, notamment pluviométrique, en Afrique de l’Ouest en général et en Côte d’Ivoire en particulier, n’est plus à démontrer. Cependant, des variables afférentes aux pluies telles que les fréquences de jours de pluies et les durées des saisons pluvieuses, ont été généralement très peu étudiées. Cette étude a pour objectif de rechercher l’influence de la manifestation climatique sur les régimes pluviométriques saisonniers dans le bassin-versant du N’zi (Bandama). Il s’agit d’une part de caractériser la manifestation climatique à partir de l’analyse de la température de l’air, l’humidité relative de l’air, la variation des indices pluviométriques, la fréquence des jours pluvieux et la durée des saisons pluvieuses. D’autre part, il a été question de comparer les normales pluviométriques mensuelles sur la période 1951-2000 afin de dégager le comportement des régimes pluviométriques saisonniers dans le contexte de variabilité climatique. Une analyse en composantes principales normées (ACPN) a permis l’analyse de l’impact des facteurs climatiques sur les régimes pluviométriques saisonniers. La variabilité climatique se manifeste par une dynamique spatio-temporelle régressive des pluies annuelles, une récession des fréquences de jours pluvieux en général et en particulier celles de hauteurs pluviométriques supérieures à 10 mm et une diminution de la durée des saisons pluvieuses (de 30 à 35 jours) à partir de 1970. Malgré les perturbations des différentes saisons de l’année, les régimes pluviométriques mensuels n’ont pas été changés. L’analyse en composantes principales normées basée sur quatorze (14) variables, a permis de mettre en évidence l’impact de la variabilité climatique sur les régimes pluviométriques saisonniers. La première composante principale (F1) est associée aux facteurs définissant les conditions atmosphériques. Les deuxième et troisième composantes principales (F2 et F3) sont associées aux variables liées aux précipitations. Quant aux facteurs qui influencent la variabilité temporelle des régimes pluviométriques saisonniers, il est apparu que les six variables pluviométriques sont influencées par la température de l’air ainsi que l’humidité relative de l’air. On conclut donc que la température de l’air et l’humidité relative de l’air sont des facteurs de la variabilité temporelle des régimes pluviométriques saisonniers dans le bassin-versant du N’zi-Bandama.

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Texte intégral

Les auteurs de cet article remercient les instructeurs dont les critiques et les suggestions ont permis d’améliorer le présent article. Ils remercient également la SODEXAM (Côte d’Ivoire) pour la fourniture des données climatiques de l’étude.

Introduction

1En raison de leurs répercussions immédiates et durables sur le milieu naturel et sur l’homme, les questions de changement et de variabilité climatiques sont placées depuis quelques temps au centre des préoccupations des scientifiques et des décideurs politiques dans le monde. Le cycle de l’eau étant l’une des composantes majeures du climat, les implications de ces changements sur les régimes pluviométriques sont importantes. Les précipitations représentent le facteur le plus important du climat tant pour les populations que pour les écosystèmes. Elles sont faciles à mesurer. Autant de raisons qui font que la plupart des études et analyses portent sur les précipitations bien plus que sur d’autres paramètres du climat. Caractériser l’impact de la variabilité climatique sur les régimes pluviométriques saisonniers devient alors indispensable pour proposer des solutions adaptées aux projets de développement. La variabilité des conditions climatiques en Afrique de l’Ouest et Centrale en général et en Côte d’Ivoire en particulier, n’est plus à démontrer (Paturel et al., 1997 ; Servat et al., 1997 ; Servat et al., 1998 ; Servat et al., 1999 ; Ardoin et al., 2003, Ardoin, 2004 ; Kouassi et al., 2008). En Côte d’Ivoire, elle a d’abord affecté le Nord, puis progressivement s’est étendue vers le centre et enfin sur le littoral. Ces anomalies pluviométriques constatées depuis près de quatre décennies ont connu une résonance exceptionnelle dans les régions nord et centre du pays. Mais en réalité, l’ensemble du pays présente une vulnérabilité importante aux déficits pluviométriques. La variabilité climatique, en tant que phénomène a longtemps été étudiée et caractérisée. La question la plus importante, tant pour l’Afrique de l’Ouest que dans les autres régions du monde, est la recherche de facteurs explicatifs. La plupart des études climatiques réalisées se sont limitées à l’analyse des données pluviométriques annuelles ou mensuelles. Aussi, des variables afférentes aux pluies telles que les fréquences de jours de pluies et les durées des saisons pluvieuses, ont-elles été généralement très peu étudiées. Cela pourrait se justifier par la difficulté à acquérir des données de mesures quotidiennes, fiables et comportant peu de lacunes. Ainsi au cours de cette étude, nous tenterons d’analyser les paramètres climatiques tels que la température de l’air, l’humidité relative de l’air et la fréquence des jours pluvieux et étudier leur impact sur la variabilité du régime des précipitations.

2Cette étude se propose donc de rechercher l’influence de la manifestation climatique sur les régimes pluviométriques saisonniers dans le bassin-versant du N’zi (Bandama). En effet, le bassin-versant du N’zi (Bandama), étiré en latitude, est une zone de transition entre des climats différents. Ce travail est basé sur deux principales hypothèses. La première admet une variabilité des paramètres du climat définis et utilisés au cours de cette étude (température de l’air, humidité relative de l’air, fréquence de jours de pluie). La deuxième hypothèse suppose que ces différents paramètres climatiques peuvent influencer la dynamique des régimes pluviométriques saisonniers. L’application d’un test de détection de rupture (procédure de segmentation de Hubert) a permis d’identifier des ruptures au sein des séries chronologiques de fréquence de jours pluvieux. L’étude de la variabilité de la durée de la saison des pluies est basée sur la méthode élaborée par Ozer et Erpicum (1995). Des analyses statistiques et graphiques ont permis de caractériser les variations de la température et de l’humidité relative de l’air. L’analyse de la dynamique des régimes pluviométriques saisonniers du bassin a été réalisée par une comparaison des normales pluviométriques des périodes 1961-1990 et 1971-2000 à celle de la période 1951-1980 (référence). Une analyse en composantes principales normées (ACPN) a permis l’analyse de l’impact des facteurs climatiques sur les régimes pluviométriques saisonniers.

Présentation de la zone d’étude

3Le secteur d’étude est le bassin-versant du N’zi (Figure 1), sous-bassin du bassin-versant du fleuve Bandama. Il est compris entre les longitudes 3°49’ et 5°22’ Ouest et les latitudes 6° et 9°26‘ Nord. Le bassin-versant du N’zi-Bandama occupe une superficie de 35 500 km2. De par sa configuration géographique allongée, le bassin-versant du N’zi est représentatif des grands ensembles climatiques de la Côte d’Ivoire. La zone d’étude s’étend sur différentes régions climatiques allant de la région des savanes au Nord à la zone de forêt au Sud du bassin (Figure 1).

4Le régime subtropical (climat soudanais) se caractérise par deux saisons, une saison pluvieuse d’avril à octobre (7 mois) et une saison sèche de novembre à mars (5 mois) qui est accentuée par l’Harmattan (Ardoin, 2004). Ce climat correspond au climat tropical de transition. Les mois d’août et septembre sont les mois les plus pluvieux. Ce régime caractérise le Nord du bassin et se situe au Nord du 8ème parallèle Nord. Il est caractérisé par des précipitations moyennes (1951-2000) annuelles inférieures à 1200 mm.

5Le régime tropical humide (climat baouléen) se situe dans le centre du bassin. On observe un régime climatique à quatre saisons : une grande saison des pluies de mars à juin (4 mois), une petite saison sèche de juillet à août (2 mois), une petite saison des pluies commençant en septembre et s’achevant en octobre (2 mois) et une grande saison sèche du mois de novembre à février (4 mois). Ce type de climat fait la transition entre le climat subtropical et le climat subéquatorial. Ce climat est proche du climat subéquatorial par l’abondance des précipitations. Il est caractérisé par des précipitations moyennes annuelles (1951-2000) variant entre 1200 mm et 1600 mm.

6Le régime subéquatorial (climat attiéen) qui est caractérisé par quatre (4) saisons ; la grande saison des pluies se situe entre mars et juin suivie d’une pause (petite saison sèche) entre juillet et août. La petite saison pluvieuse intervient dans le mois de septembre pour prendre fin au mois de novembre. Les mois de novembre, décembre, janvier et février constituent la grande saison sèche. Ce régime caractérise le Sud du bassin en dessous du 7e parallèle Nord. Il est caractérisé par des précipitations moyennes annuelles (1951-2000) supérieures à 1600 mm.

Figure 1 : Présentation du bassin-versant du N’zi (Bandama)

Données et méthodes

Données de l’étude

7Les données climatiques utilisées dans cette étude sont la pluviométrie, la température de l’air et l’humidité relative de l’air. Elles ont été collectées auprès du service de météorologie nationale (SODEXAM : Société d’Exploitation et de Développement Aéroportuaire, Aéronautique et Météorologique). Les pluies journalières des stations de Tafiré, Niakaramandougou, Katiola, Dabakala, Bouaké, Tiébissou, Bocanda, M’bahiakro, Daoukro, Bongouanou, Dimbokro et Tiassalé couvrent la période 1951-2000 (Figure 2). Ces données sont assez homogènes, de bonne qualité et représentatives de la zone d’étude (Kouassi et al., 2008). En ce qui concerne les températures et les humidités relatives de l’air à ces mêmes stations, elles couvrent respectivement les périodes 1961 à 2000 et 1968 à 2000. Les périodes des données de température et d’humidité de l’air sont liées à la disponibilité de ces données au niveau du service de météorologie nationale. Les données utilisées ont servi à l’étude de la variabilité climatique dans le temps et dans l’espace ainsi qu’à son impact sur les régimes climatiques saisonniers dans le bassin-versant du N’zi (Bandama).

Figure 2 : Stations pluviométriques retenues (bassin-versant du N’zi)

Méthodes d’étude de la variabilité climatique

Analyse de la température et de l’humidité relative de l’air

8La température de l’air et l’humidité relative de l’air du bassin-versant du N’zi ont été analysées à partir de statistique descriptive (valeurs moyennes) et de représentations graphiques. Cette analyse a été effectuée à partir des stations synoptiques de Bouaké (partie nord du bassin) et Dimbokro (partie sud du bassin) et a permis de comprendre la variation saisonnière et interannuelle de la température et de l’humidité relative de l’air dans le bassin-versant du N’zi. En effet, ces différents paramètres influencent les précipitations dans une région donnée.

Cartographie des indices pluviométriques

9En vue d’apprécier l’évolution de la pluviométrie au cours des différentes années, la méthode de l’indice pluviométrique a été appliquée. Cette méthode a l’avantage de mettre en évidence les périodes excédentaires et déficitaires. Ainsi, pour chacun des postes pluviométriques retenus, un indice de la pluie interannuelle a été déterminé. Il se définit comme une variable centrée réduite exprimée par l’équation 1 (Servat et al., 1998) :

10avec :

  • Xi : valeur de la pluviométrie annuelle de l’année i ;

  •  : valeur moyenne interannuelle de la pluviométrie sur la période étudiée ;
  • S : valeur interannuelle de l’écart-type de la pluviométrie sur la période étudiée.

11La représentation cartographique des indices pluviométriques interannuels, calculés par décennie sur la période 1951-2000, traduit l’évolution dans l’espace de la variable centrée réduite étudiée tout en soulignant les zones tantôt déficitaires, tantôt excédentaires. Cette cartographie a été réalisée à partir du logiciel Surfer™.

Analyse des jours pluvieux

12L’étude de la variabilité du nombre annuel de jours de pluie a été très peu abordée au cours des travaux antérieurs (Servat et al., 1998). Pourtant, du point de vue climatologique, l’étude des jours pluvieux peut contribuer à améliorer nos connaissances sur les aspects des déficits pluviométriques saisonniers et annuels ainsi que sur les changements susceptibles d’affecter l’évolution des précipitations. En effet, ces déficits peuvent résulter de la diminution de la fréquence des fortes précipitations ayant atteint ou dépassé un certain seuil. Des points de vue agronomique et hydrologique, la diminution de la fréquence des fortes pluies et la répartition des pluies au sein de la saison sont des données importantes. Elles doivent être prises en compte dans la modélisation de la variation du taux d’humidité du sol, dans le calage des ouvrages évacuateurs des eaux de ruissellement et d’irrigation ainsi que dans les modèles de prévision des crues des rivières. Un consensus s’est établi : la sécheresse subie par le bassin-versant du N’zi constitue une séquence anormale vis-à-vis de la variabilité pluviométrique du 20e siècle. L’ampleur de ses conséquences dépendra de la durée de cette persistance et du déficit pluviométrique qui en découlera. Ainsi, une caractérisation des régimes pluviométriques ne peut donc se limiter à une analyse statistique simple de cumuls pluviométriques. Elle doit aussi comporter les fréquences des jours pluvieux. En effet, la pluie n’est pas un phénomène continu. Les précipitations surviennent au cours d’événements pluvieux de durées variables se succédant suivant des intervalles de temps variables. Cette intermittence est particulièrement importante en Afrique de l’Ouest.

13La typologie des précipitations journalières que nous proposons est liée aux normes internationales de seuil définies par l’Organisation Météorologique Mondiale (OMM, 1990). Les différentes classes sont définies en fonction du nombre de jours de pluie de hauteur comprise entre :

  • 1 et 10 mm (P1) ;

  • 10 et 30 mm (P2) ;

  • 30 et 50 mm (P3) ;

  • >50 mm (P4).

14Le nombre de jours de pluie (variable afférente à la pluie) a été étudié à l’échelle interannuelle.

15La méthode de segmentation de Hubert, très utilisée dans l’étude de la variabilité climatique pour sa performance et sa robustesse (Lubès-Niel et al., 1998), a été appliquée pour l’identification des ruptures au sein des séries chronologiques de fréquence de pluie (Patutel et al., 1998 ; Servat et al., 1998 ; Ardoin, 2004 ; Kouassi, 2007).

Procédure de segmentation de Hubert

et alikkièmekième

16Cette méthode présente l’avantage de pouvoir rechercher des changements multiples de moyenne dans une série hydrométéorologique.

17La méthode est considérée comme un test de stationnarité ; « la série étudiée est stationnaire » constitue l’hypothèse nulle de ce test. Cependant, il est difficile d’attribuer un niveau de signification à ce test (Hubert et al., 1998).

Analyse de la longueur des saisons pluvieuses

18L’étude de la variabilité du début et de la fin de la saison des pluies est basée sur la méthode élaborée par Ozer et Erpicum (1995). En effet, ces auteurs ont montré, selon des critères climatiques, que la saison des pluies commence au moment où la probabilité d’avoir un jour de pluie au cours d’une « pentade » (période de 5 jours) déterminée est supérieure à celle d’avoir un jour sec appartenant à un épisode sec de plus de sept jours. Les jours de pluie (précipitations1 mm), tout comme les jours secs (précipitations <1 mm), sont comptés par « pentade » du 1er mars au 31 octobre. La période retenue inclut la saison pluvieuse pour la zone à deux saisons (zone nord) et les deux saisons de pluie pour les régions à 4 saisons (zones centre et sud). Des pourcentages de jours pluvieux et jours secs ont été calculés par pentade. Un graphe établi sur la période retenue met dans un même référentiel la courbe traduisant les pourcentages de jours pluvieux et celle des pourcentages de jours secs. Les comportements des deux courbes permettent de définir les différentes périodes pluvieuses ou sèches. La période pluvieuse se définit par la position de la courbe des jours pluvieux au dessus de la courbe des jours secs. La période sèche se définit par la position de la courbe des jours secs au dessus de la courbe des jours pluvieux. L’opération vise à mieux cerner les dates extrêmes de début et de fin de la saison des pluies. Pour ce faire, la période 1951-2000 a été scindée en deux, pour délimiter les périodes humide (1951-1970) et sèche (1971-2000). Cette étude dans le temps a permis de souligner l’importance du déficit pluviométrique qui a affecté la seconde période.

Calcul des normales pluviométriques

19Une définition simple de la norme est “la moyenne des valeurs observées”. La moyenne est parfois remplacée par la médiane ou le mode pour tenir compte de l’irrégularité interannuelle. Morel (1986) distingue la norme hydrologique qui est la moyenne d’une série la plus longue possible pour pouvoir valider les occurrences cinquantennales ou centennales, de la norme météorologique qui désigne une moyenne sur 30 ans (Ouédraogo, 2001). Cette dernière permet le calcul des normales pluviométriques qui sont des moyennes glissantes de 30 ans se succédant les unes aux autres tous les 10 ans. Pour l’analyse de la dynamique des régimes pluviométriques saisonniers, une comparaison des normales des périodes 1961-1990 et 1971-2000 à celles de la période 1951-1980 a été effectuée. En effet, la période 1951-1980 constitue la référence de l’Organisation Météorologique Mondiale (O.M.M.) à partir de laquelle sont analysés les régimes climatiques (Ferry et al., 1998 ; Ouédraogo, 2001).

Méthode de l’analyse en composantes principales normées (ACPN)

20L’impact de la variabilité climatique sur les régimes pluviométriques saisonniers a aussi été analysé à partir d’une analyse multidimensuelle en particulier l’analyse en composantes principales normées (ACPN) (Laberge et al., 1994 ; Descroix et al., 2001 ; Richard et al., 2002 ; Assani et Tardif , 2005 ; Touaïbia et al., 2006). Cette méthodologie poursuit comme objectif la détermination des facteurs météorologiques qui influencent la variabilité temporelle des variables des précipitations qui caractérisent les régimes climatiques dans le bassin-versant du N’zi-Bandama. La méthode d’ACPN utilisée pour cette étude est basée sur l’interprétation de la matrice de corrélation de même que les différents facteurs obtenus à la suite du traitement des données. Le choix des axes principaux tient compte de la réduction du nombre de facteurs. Ce nombre est tel que la somme cumulée des contributions est importante (75 % qui représente les trois quarts de l’inertie totale). En effet, deux variables sont corrélées lorsque leur coefficient de corrélation est supérieur ou égal à 0,7. De plus au niveau des plans factoriels, des variables ne sont représentatives que lorsqu’elles sont proches de l’extrémité de ces facteurs. Lorsque deux variables sont corrélées, la variation de l’une entraîne celle de l’autre. L’analyse factorielle des correspondances a permis une description des relations entre la pluie mensuelle et les autres paramètres climatiques. Des analyses de variance ont permis de juger de la signification des relations mises en évidence par l’analyse factorielle.

21L’analyse multivariée a été réalisée au niveau des stations synoptiques de Bouaké et de Dimbokro sur la période 1968-2000. Les variables utilisées sont la pluie moyenne mensuelle (Pmens), le nombre moyen mensuel total de jours de pluie (P) et les différentes classes définies en fonction du nombre de jours de pluie de hauteur définies, P1 (1 à 10 mm), P2 (10 à 30 mm), P3 (30 à 50 mm) et P4 (>50 mm), la température moyenne mensuelle (Tmoy), la température mensuelle maximale annuelle (Tmax), la température mensuelle minimale annuelle (Tmin), l’amplitude thermique (Tmax-Tmin) (AT), l’humidité relative moyenne mensuelle (HRmoy), l’humidité relative mensuelle maximale annuelle (HRmax), l’humidité relative mensuelle minimale annuelle (HRmin), l’amplitude de l’humidité relative (HRmax-HRmin) (AHR). Les différents traitements ont été réalisés à partir du logiciel STATISTICA 6.0. Les différentes variables définies peuvent être regroupées en deux classes :

  • les variables relatives aux précipitations. Il s’agit de la pluie moyenne mensuelle (Pmens), le nombre moyen mensuel total de jours de pluie (P) et les différentes classes définies en fonction du nombre de jours de pluie de hauteur définies, P1 (1 à 10 mm), P2 (10 à 30 mm), P3 (30 à 50 mm) et P4 (>50 mm) ;

  • les variables qui caractérisent le comportement atmosphérique : la température et l’humidité relative de l’air. Pour chaque facteur, quatre variables ont été définies traduisant les valeurs extrêmes (minimum et maximum), l’amplitude de variation des valeurs extrêmes et les valeurs moyennes.

22Les tableaux 1 et 2 présentent les statistiques descriptives (moyennes, écart-types, coefficient de variation) des variables utilisées dans l’ACPN. Les différents coefficients de variation restent en général inférieurs à 25 % (près de 79 %). Les séries constituées sont donc homogènes dans l’ensemble. Les séries non homogènes concernent P2, P3 et P4.

Variables

Moyenne

Ecart-type

Coefficient de variation (%)

P mens

90,04

14,06

15,61

P

6,27

0,93

14,75

P1

3,40

0,68

20,12

P2

2,54

0,94

37,18

P3

0,63

0,24

37,18

P4

0,22

0,14

62,05

T moy

25,70

0,47

1,83

Tmax

28,14

0,97

3,46

Tmin

23,65

0,44

1,85

AT

4,48

0,83

18,51

HR moy

71,97

2,23

3,10

HR max

93,83

1,90

2,03

HR min

50,11

2,70

5,38

AHR

43,73

1,36

3,11

Tableau 1. Statistiques descriptives des variables retenues à la station de Bouaké

Variables

Moyenne

Ecart-type

Coefficient de variation

P mens

80,92

22,12

27,34

P

6,84

1,11

16,17

P1

3,89

0,65

16,62

P2

2,18

0,56

25,68

P3

0,55

0,21

37,83

P4

0,22

0,13

60,58

Tmoy

26,81

0,38

1,42

Tmax

28,83

0,69

2,39

Tmin

25,16

0,39

1,55

AT

3,67

0,61

16,64

HRmoy

74,84

1,51

2,02

HRmax

95,75

1,20

1,25

HRmin

53,93

2,21

4,10

AHR

41,82

1,87

4,48

Tableau 2. Statistiques descriptives des variables retenues à la station de Dimbokro

Analyse et interprétation des résultats

Variations de la température et de l’humidité relative de l’air

Variations de la température de l’air

23Les valeurs moyennes de la température de l’air de la période 1961-2000 consignées dans le tableau 3 permettent de suivre l’évolution moyenne du régime thermique au niveau du bassin versant du N’zi.

Tableau 3. Températures mensuelles aux stations de Bouaké et Dimbokro (1961-2000)

24Les températures moyennes mensuelles au niveau de Bouaké varient entre 23,6 °C (août) et 27,7 °C (février). Quant à celles de la station de Dimbokro, elles varient entre 25,2 °C (août) et 28,5 °C (mars). Les moyennes mensuelles maximales sur le bassin s’observent en général pendant le mois de mars. Les températures sont élevées dans leur ensemble, mais varient peu au sein de l’année et d’une station à l’autre. Les variations interannuelles de la température de l’air montrent que la température de l’air connaît une hausse régulière sur toute la période 1961-2000. Au niveau de la station de Bouaké (Figure 3a), la température est restée inférieure à 25,6 °C avant 1982 et supérieure à 25,6 °C après 1982. De même, au niveau de Dimbokro (Figure 3b), la température de l’air est restée inférieure à 26,7 °C avant 1979 et supérieure à 26,7 °C à partir de 1979.

Figure 3 : Variations interannuelles de la température de l’air (1961-2000) : a- à Bouaké ; b- à Dimbokro

25On constate donc qu’il fait de plus en plus chaud sur l’ensemble du bassin. Des valeurs supérieures à la moyenne ont été enregistrées à partir de 1973. Cette tendance a été accentuée à partir des années 1980 avec des températures supérieures à 26,8 °C en moyenne. Ces températures ont atteint les plus fortes valeurs au cours de la décennie 1990 et ne semblent pas régresser.

26Les diagrammes reliant température et pluie ou diagrammes ombrothermiques, aux stations de Bouaké et Dimbokro (Figures 4a et 4b) sur la période 1961-2000 permettent d’observer, en général, de faibles valeurs de température pendant les mois de fortes pluviométries et de fortes valeurs pendant les mois de faibles pluviométries.

Figure 4 : Diagrammes ombrothermiques (1961-2000) : a- Bouaké ; b- Dimbokro

Variations de l’humidité relative de l’air

27L’humidité relative s’exprime en pourcentage et se définit comme le rapport de la quantité d’eau effectivement contenue dans l’air et la capacité d’absorption à une température donnée. Les humidités relatives moyennes mensuelles (1968-2000) au niveau de Bouaké (Tableau 4) varient entre 52,2 % (janvier) et 82,5 % (août). Les humidités relatives moyennes mensuelles (1968-2000) oscillent entre 66,7 % (janvier) et 79,3 % (août) à la station de Dimbokro (Tableau 4). L’humidité relative est généralement supérieure à 70 % et varie relativement beaucoup au cours de l’année. Cependant, on enregistre des valeurs plus élevées en moyenne dans la partie sud du bassin par rapport à la partie nord.

Tableau 4. Humidités relatives mensuelles moyennes ( %) aux stations de Bouaké et Dimbokro (1968-2000)

28Les variations interannuelles de l’humidité relative sur la période 1968-2000 montrent qu’à Bouaké (Figure 5a), l’humidité relative est restée excédentaire (supérieure à 72 % qui est la moyenne interannuelle) de 1968 à 1981 et déficitaire après 1982 (humidité inférieure à 72 %).

29Au niveau de la station de Dimbokro (Figure 5b), l’humidité relative a connu une baisse de 1968 à 1983. Cette période de décroissance succède à une phase excédentaire de 1968 à 1972 (taux supérieur à 74,5 %). Depuis 1984, une tendance à la hausse de l’humidité relative est observée. Cette augmentation de l’humidité de l’air comprend une phase déficitaire (1984-1988) et une phase excédentaire (taux supérieur à 74,5 %) de 1989 à 2000. L’humidité relative a atteint le taux le plus bas en 1983 (72,7 %).

Figure 5 : Variations interannuelles de l’humidité relative de l’air de 1968 à 2000 : a- Bouaké ; b- Dimbokro

Variations des variables pluviométriques

Variabilité spatio-temporelle des pluies annuelles

30L’analyse de la variabilité spatio-temporelle des indices pluviométriques annuels au cours des différentes décennies, de 1951 à 2000, a permis de situer le bassin-versant du N’zi dans son contexte spatio-temporel (Figure 6).

31Les résultats obtenus montrent une répartition hétérogène des intensités pluviométriques sur l’ensemble du bassin. Les décennies 1951-1960 et 1961-1970 sont excédentaires. La décennie 1971-1980 se distingue par une alternance de zones excédentaires et déficitaires. Les deux dernières décennies (1981-1990 et 1991-2000) apparaissent comme déficitaires.

32Le front déficitaire a pris donc une prépondérance sur les fronts pluvieux au cours des trois (3) dernières décennies. Les zones les plus intensément touchées par cette baisse des précipitations se situent principalement au Nord et au Centre du bassin. Le même phénomène est observé dans le Sud du bassin, mais avec une moindre ampleur. La dernière décennie (1991-2000) semble annoncer une tendance à un retour des précipitations, avec la réduction du champ des forts déficits.

Figure 6 : Indices pluviométriques annuels du bassin-versant du N’zi (1951-2000)

Variabilité interannuelle des fréquences de jours pluvieux et des classes de pluie

33L’importance en terme de pluviométrie de chaque classe de pluie est consignée dans le tableau 5.

34Les P2 et P3 sont les classes de pluie qui constituent l’essentiel de la pluviométrie au niveau du bassin-versant du N’zi (Bandama). Cependant, les P2 apportent une pluviométrie supérieure à celle des P3. Les P3 apportent une pluviométrie supérieure à celle de la classe P4. Les P1 ont les pourcentages de précipitation les plus faibles (P2>P3>P4>P1). Cependant, aux stations de Bocanda et Dimbokro les P4 sont inférieures aux P1.

  

Pourcentages des classes de pluie (%)

Station

P1

P2

P3

P4

Tafiré

11,5

43,0

26,7

18,6

Niakara

14,0

41,6

24,5

19,7

Katiola

13,8

40,7

25,1

20,2

Bouaké

13,8

40,1

24,8

20,8

Dabakala

12,9

41,1

24,7

21,3

M’bahiakro

14,6

41,1

25,6

18,6

Tiébissou

15,5

42,1

22,5

19,4

Bocanda

18,4

41,6

22,8

16,3

Dimbokro

17,9

40,7

23,2

17,6

Tiassalé

14,6

40,5

22,5

22,2

Tableau 5. Pourcentages pluviométriques des classes de pluie (1951-2000)

35Les résultats de la procédure de segmentation de Hubert appliquée au nombre de jours de pluie (P) et aux classes de pluie (P1, P2, P3 et P4) sur la période 1951-2000 sont consignés dans le tableau 6.

  

Dates de rupture

Station

P

P1

P2

P3

P4

Tafiré

1965

1970

1966

1964

1968

Niakara

1965

1964

1966

1971/1980

1970

Katiola

1972

1973/1980

1967

1966

1980

Bouaké

1965

1965

1966

Absence de rupture

1964

Dabakala

1973/1983

1980

1975

1970

1970

M’bahiakro

1968

1970/1984

1975

1970

1980

Tiébissou

1979

1979

1972

Absence de rupture

1963

Bocanda

1967

1974

1968

1974

Absence de rupture

Dimbokro

1975

1974

1968

Absence de rupture

Absence de rupture

Tiassalé

1992

1967

1975

1967/1989

Absence de rupture

Tableau 6. Résultats de la procédure de segmentation sur la période 1951-2000

36Ces résultats montrent que les différentes séries constituées des fréquences de jours pluvieux ainsi que des classes de fréquence liées aux hauteurs de précipitations, contiennent des ruptures qui s’observent majoritairement autour des périodes 1965-1974 et 1979-1983. D’autres ruptures ont été identifiées au début de la décennie 1991-2000. Ces hétérogénéités identifiées traduisent une baisse de la fréquence des jours pluvieux ainsi que des hauteurs d’eau précipitées, entamée autour des années 1970. Cette baisse de la fréquence des jours pluvieux a été amplifiée au cours des décennies 1980. Une tendance de reprise à la hausse des fréquences des jours pluvieux et des hauteurs pluviométriques au début de la décennie 1990 est amorcée.

37Pour placer la variabilité des fréquences des jours pluvieux dans son contexte historique, le nombre de jours de pluie (hauteur de pluie supérieure ou égale à 1 mm) a été analysé sur la période 1923-2000, à partir des séries de données les plus longues des stations de Dabakala, Dimbokro, Bouaké et Tiassalé. L’application de la procédure de segmentation de Hubert aux séries annuelles des fréquences de jours pluvieux, au niveau de ces stations a permis de confirmer la baisse de la fréquence des jours pluvieux depuis les années 1970 (Tableau 7). Il se dégage une période de fortes valeurs des jours pluvieux avant 1970 et une période de recrudescence du nombre des jours pluvieux après 1970. En outre, une rupture a pu être détectée autour de l’année 1940. Cette rupture correspond à une augmentation des fréquences des jours pluvieux au début de la décennie 1940.

38Ces différents résultats ont permis d’avoir le comportement temporel des fréquences de jours pluvieux qui constituent un facteur dans la tendance d’explication de l’impact de la variabilité climatique sur les régimes pluviométriques.

Stations

Dates des ruptures

Bouaké

1965

Dabakala

1973 ; 1983

Dimbokro

1939 ; 1968

Tiassalé

1965

Tableau 7. Résultats de la procédure de segmentation de Hubert sur la période 1923-2000

Variabilité du début et de la fin des saisons des pluies

39L’analyse des dates de début et de fin de la saison des pluies dans les zones à une seule saison pluvieuse (climat subtropical) comme dans celles à deux saisons des pluies dans le Centre et le Nord du bassin du N’zi (climat tropical humide et climat subéquatorial) montre que l’une de ces saisons, voire les deux, a (ont) une durée plus courte qu’auparavant.

40Les figures 7 et 8 donnent les caractéristiques des stations de Tafiré (région à deux saisons) et de Dimbokro (région à quatre saisons) durant les périodes humides (1951-1970) et sèches (1971-2000). Un retard est observé dans l’arrivée des précipitations. La longueur moyenne de la saison des pluies a diminué du Sud vers le Nord. A Tafiré, le nombre de jours pluvieux est passé de 50 pentades (250 jours) à 48 pentades (240 jours), soit une réduction moyenne de 2 pentades (10 jours) (Figure 7).

Figure 7 : Variabilité du début et de la fin de la saison des pluies à la station de Tafiré pendant les périodes 1951-1970 (a) et 1971-2000 (b).

41La période précédant la pleine saison des pluies, définie comme la période au cours de laquelle chaque pentade est marquée par une absence de jours secs, est prolongée de 4 pentades (20 jours). La pleine saison des pluies est donc réduite et s’arrête de façon brutale.

42A Dimbokro, à l’instar des régions à quatre (4) saisons climatiques, la grande saison des pluies est passée de 28 pentades (140 jours) à 21 pentades (105 jours), soit une réduction de 35 jours (Figure 8). La petite saison pluvieuse est perturbée et à peine décelable. Cette perturbation se manifeste par une tendance à la disparition de celle-ci. En effet, la petite saison des pluies a été réduite de 2 pentades (10 jours).

Figure 8 : Variabilité du début et de la fin des saisons des pluies à la station de Dimbokro pendant les périodes 1951-1970 (a) et 1971-2000 (b).

Analyse des normales pluviométriques

43La période 1951-1980 commence par une décennie (1951-1960) très arrosée en général, suivie d’une décennie normale (1961-1970) et se termine par une décennie sèche (1971-1980). La période 1961-1990 est caractérisée par l’existence de deux décennies sèches (1971-1990). La dernière période trentenaire est 1971-2000. Cette période a la particularité de contenir les séquences de sécheresse intense de la période 1968-1972 et 1982-1983. Les différentes normales pluviométriques (1951-1980, 1961-1990 et 1971-2000) ont baissé d’amplitude sur l’ensemble du bassin-versant du N’zi, comme le montre bien les graphes de la figure 9.

Figure 9 : Normales pluviométriques des périodes 1951-1980, 1961-1990 et 1971-2000 à Niakaramandougou (a), Bouaké (b) et Tiassalé (c).

Détermination de l’impact des paramètres climatiques sur le régime des précipitations

44L’application de la méthode de l’analyse en composantes principales normées (ACPN) à 14 variables qui sont la pluie moyenne mensuelle (Pmens), le nombre moyen mensuel total de jours de pluie (P) et les différentes classes définies en fonction du nombre de jours de pluie de hauteur définies, P1 (1 à 10 mm), P2 (10 à 30 mm), P3 (30 à 50 mm) et P4(>50 mm), la température moyenne mensuelle (Tmoy), la température mensuelle maximale annuelle (Tmax), la température mensuelle minimale annuelle (Tmin), l’amplitude thermique (Tmax-Tmin) (AT), l’humidité relative moyenne mensuelle (HRmoy), l’humidité relative mensuelle maximale annuelle (HRmax), l’humidité relative mensuelle minimale annuelle (HRmin), l’amplitude de l’humidité relative (HRmax-HRmin) (AHR), a donné les résultats relatifs aux éléments qui constituent la base des interprétations. Les résultats matriciels présentés sont les matrices de corrélation et les matrices de valeurs propres.

45Les tableaux 8 et 9 présentent les matrices de corrélation exprimant les différentes corrélations entre les variables analysées aux stations de Bouaké et de Dimbokro. Le but de cette analyse est de vérifier le caractère redondant de ces variables.

Tableau 8. Matrice de corrélations calculées entre les variables analysées à la station de Bouaké

Tableau 8. Matrice de corrélations calculées entre les variables analysées à la station de Bouaké

Tableau 9. Matrice de corrélations calculées entre les variables analysées à la station de Dimbokro

46Il ressort de ces tableaux (8 et 9) que l’ensemble des valeurs de corrélation est relativement faible. En effet, plus de 89 % des coefficients de corrélation sont inférieurs à 0,70. Il s’en suit que les variables analysées ne sont pas fortement corrélées entre elles. Ce qui réduit significativement la redondance de l’information et justifie du même coup la pertinence dans le choix de ces variables pour mener l’étude. Les fortes corrélations constatées lient des variables de même classe c’est-à-dire d’une part, les variables liées aux précipitations et d’autre part, les variables liées aux facteurs définissant les conditions atmosphériques.

47Les tableaux 10 et 11 présentent respectivement les valeurs propres de chaque facteur aux stations de Bouaké et de Dimbokro. Seules les composantes principales dont les valeurs propres sont supérieures ou égales à 1 ont été considérées comme significatives. Seulement les quatre (4) premières composantes remplissent cette condition. Les résultats montrent que les variances exprimées par les quatre premiers facteurs sont de 82,73 % à Bouaké et 77,00 % à Dimbokro. En considérant les trois premières composantes principales, les variances exprimées sont de 73,40 % (près de 75 %) à Bouaké et 66,97 % à Dimbokro, soit plus de la moitié des variances exprimées. A la lumière de ces résultats, seul le cas de Bouaké va être présenté à partir des trois premières composantes principales. En effet, 75 % représente la valeur de référence acceptable dans le cadre d’une ACPN. Les trois premiers facteurs contiennent donc l’essentiel des informations relatives aux matrices des données.

  

F1

F2

F3

F4

Valeurs propres

5,25

2,73

2,30

1,31

% Total valeur propre

37,48

19,50

16,43

9,33

Valeur propre cumulée

5,25

7,98

10,28

11,58

% Variance exprimée cumulée

37,48

56,98

73,40

82,73

Tableau 10. Valeurs propres sur les quatre (4) premières composantes principales à la station de Bouaké

F1

F2

F3

F4

Valeurs propres

5,43

2,45

1,49

1,40

 % Total valeur propre

38,78

17,53

10,66

10,03

Valeur propre cumulée

5,43

7,88

9,38

10,78

 % Variance exprimée cumulée

38,78

56,31

66,97

77,00

Tableau 11. Valeurs propres sur les quatre (4) premières composantes principales à la station de Dimbokro

48L’analyse dans l’espace des variables a été réalisée dans les plans factoriels F1-F2 (Figure 10a) et F1-F3 (Figure 10b) qui rendent compte de manière satisfaisante de la structure des données. La première composante principale (F1) est déterminée par les facteurs définissant les conditions atmosphériques. Un premier regroupement se situant dans les valeurs positives comprend la température moyenne mensuelle (Tmoy), la température mensuelle maximale annuelle (Tmax), la température mensuelle minimale annuelle (Tmin), l’amplitude thermique (AT) et l’amplitude de l’humidité relative (AHR). Un deuxième regroupement se situant dans les valeurs négatives comprend l’humidité relative moyenne mensuelle (HRmoy), l’humidité relative mensuelle maximale annuelle (HRmax) et l’humidité relative mensuelle minimale annuelle (HRmin). Leurs situations opposées dans les cercles de communautés (Figure 10) montrent que les effets de ces deux groupes de facteurs sont antagonistes.

49Les facteurs F2 et F3 définissent les différents paramètres liés aux précipitations, à savoir la pluie moyenne mensuelle (Pmens), le nombre moyen mensuel total de jours de pluie (P) et les différentes classes définies en fonction du nombre de jours de pluie de hauteur définies, P1 (1 à 10 mm), P2 (10 à 30 mm), P3 (30 à 50 mm) et P4 (>50 mm). Ces résultats montrent que la pluie saisonnière est fortement liée au nombre total de jours de pluie (P) et au nombre de jours de pluie ayant une hauteur comprise entre 1 et 50 mm (P1 à P3) (Figure 10). La variation des pluies saisonnières est donc liée à la fréquence des précipitations mais aussi à la quantité des évènements pluvieux.

50

Figure 10 : Espaces des variables des plans factoriels F1-F2 (a) et F1-F3 (b)

51Les différents résultats obtenus révèlent que la température et l’humidité relative de l’air sont des facteurs qui influencent la variabilité temporelle des variables pluviométriques. En effet, l’influence de la température de l’air dans toutes ses composantes, est plus manifeste dans la dynamique des conditions atmosphériques agissant sur la variabilité pluviométrique saisonnière du fait de sa corrélation très positive avec le facteur F1. La température de l’air est suivie de l’amplitude de variation de l’humidité relative qui est aussi corrélée de façon positive à F1. Enfin, viennent les composantes extrêmes et moyennes de l’humidité relative qui sont corrélées négativement avec le facteur 1.

52Au niveau de la station de Bouaké, une baisse de l’humidité relative (5,3 %) (1968-1983) couplée à une hausse de la température de 0,6 °C entraînent une baisse pluviométrique de 132,8 mm. Une augmentation conjuguée de l’humidité relative (1 %) (1984-2000) et de la température (0,5 °C) s’est traduit par une récession pluviométrique d’une valeur de 125,2 mm. Au niveau de la station de Dimbokro, une décroissance de l’humidité relative (4,6 %) (1968-1983) accompagnée d’une hausse de la température de 0,7 °C engendre une baisse pluviométrique de 124,4 mm. Une hausse simultanée de l’humidité relative (3,6 %) (1984-2000) et de la température (0,4 °C) a eu pour conséquence une décroissance pluviométrique de 101,8 mm. On constate donc que la hausse générale de la température s’accompagne d’une baisse des hauteurs pluviométriques. Cependant, la baisse de l’humidité relative accentue la baisse des précipitations et son augmentation atténue l’intensité de la baisse pluviométrique.

Discussion

53La cartographie des indices pluviométriques du bassin-versant du N’zi a permis de mettre en évidence la tendance générale à la baisse de la pluviométrie à partir de la décennie 1961-1970 qui s’est aggravée au cours des décennies suivantes. Cependant, l’ensemble du bassin n’a pas été touché de la même manière compte tenu de l’influence des climats locaux (climat subtropical au Nord, climat de tendance équatoriale dans le Sud, influence des deux types de climat dans le centre du bassin). Ce résultat est en accord avec les résultats des tests statistiques appliqués aux pluies annuelles (Goula et al., 2006 ; Kouassi et al., 2008). Cette variabilité climatique se manifeste par une baisse de l’humidité relative et une hausse des températures de l’air, ce qui a pour conséquence une affection du cycle hydrologique en général et la formation de nuages pluviogènes en particulier, d’où la faiblesse des hauteurs pluviométriques annuelles. Dans les régions tropicales forestières où les surfaces forestières sont très étendues et sensibles aux états de surface, et dont l’humidité atmosphérique a une origine continentale marquée (Fontaine et Janicot, 1993), l’augmentation des surfaces sèches doit provoquer une hausse des températures de l’air par transfert de chaleur. La diminution de la couverture forestière, qui absorbe naturellement du gaz carbonique contenu dans l’atmosphère, va contribuer à augmenter la teneur atmosphérique de ce gaz à effet de serre (Sultan et al., 2001).

54La procédure de segmentation de Hubert a permis de mettre en évidence la réalité d’une importante baisse des fréquences des jours pluvieux dans le bassin-versant du N’zi (Bandama) à partir de la fin des années 1970. La variabilité climatique constatée dans le bassin du N’zi est liée en partie à la baisse des fréquences de jours pluvieux en général et aux pluies journalières de hauteur pluviométrique comprise entre 10 et 50 mm en particulier. En effet, la baisse des fréquences de jours pluvieux est synchrone avec celle des hauteurs annuelles de pluie (Kouassi et al., 2008). Les travaux de Paturel et al. (1998) et Servat et al. (1998), ont montré que le nombre de jours de pluie a diminué en Afrique de l’Ouest alors qu’elle semble être plus stable sur l’Afrique Centrale. Ce paramètre climatique (nombre de jours de pluie) semble avoir diminué à partir de la décennie 1970. Les pays tels que le Sénégal, le Mali, le Burkina Faso et le Tchad, ainsi que les massifs forestiers de Guinée et de Côte d’Ivoire, sont les premiers concernés par ce phénomène (Servat et al., 1998). Au cours de la décennie 1980, celui-ci s’accentue et touche alors le Bénin. Plus localement, Houndenou et Hernandez (1998) ont montré que la région de l’Atakora est confrontée à une diminution généralisée du nombre de jours de pluie sur la période 1961-1990 qui a débuté à partir de 1963-1964 et est devenue persistante après 1968. Pour ces auteurs, la baisse de la pluviométrie après 1970 n’est due en partie qu’à une diminution du nombre d’évènements pluvieux pendant la saison des pluies. En étudiant l’évolution des séries chronologiques de 33 stations pluviométriques d’Afrique de l’Ouest en zone sahélienne réparties sur le Sénégal, le Mali, le Burkina Faso et le Niger, Hubert et al. (1989) ont mis en évidence d’importantes ruptures situées la plupart du temps entre 1968 et 1969 sur les séries de nombre annuel de jours de pluie (Ouédraogo, 2001). Ces ruptures correspondaient également à une diminution de cette variable.

55La modification constatée sur les cumuls de hauteurs pluviométriques s’est accompagnée d’une modification de la durée des saisons pluvieuses. En effet, le début des saisons de pluie a accusé un retard dont la durée reste variable d’une région à l’autre et une fin précoce. Une tendance au raccourcissement des saisons des pluies est donc mise en évidence dans le bassin-versant du N’zi (30-35 jours). Houndenou et Hernandez (1998) ont abouti à la même conclusion au cours d’une étude semblable réalisée au Bénin (Afrique de l’Ouest). Selon Ouédraogo (2001), Adefolalu (1986) a constaté un retard de 25 jours au moins dans le début des saisons de pluie dans la zone soudano-sahélienne du Nigeria pendant la sécheresse de 1983 qui, rappelons-le, est une année extrême. Ce retard atteint même 40 à 50 jours dans certaines régions du Nigeria durant cette même année. Adejuwon et al. (1990) décrivent aussi un retard dans le début des saisons de pluie et un arrêt précoce de la saison des pluies à partir de l’étude de quelques stations réparties sur différentes zones climatiques du Nigeria (Ouédraogo, 2001). Selon les travaux de Servat et al. (1998) en Afrique de l’Ouest et Centrale, les changements que l’on peut observer ne sont pas très nets : la saison des pluies aurait tendance à durer moins longtemps qu’auparavant. Cependant, il est difficile de déterminer clairement si, dorénavant, elle débute plus tard ou si elle se termine plus tôt. Pour les quelques pays riverains du Golfe de Guinée et qui connaissent un régime à deux saisons des pluies, les résultats sont là encore flous. Une tendance au raccourcissement des saisons des pluies semble quand même se dégager. Plus précisément, en Côte d’Ivoire, la seconde saison des pluies a une durée plus courte qu’auparavant, la première saison des pluies connaît la même tendance, mais de manière moins importante ; au Togo comme au Bénin, le raccourcissement de la durée touche surtout la première saison des pluies ; au Cameroun, c’est l’inverse. Les dates d’occurrence de ces phénomènes sont très différentes d’un pays à l’autre, d’un poste à l’autre. Le bassin-versant du N’zi connaît une modification de la durée des saisons pluvieuses quelle que soit la zone climatique. Cependant, les régimes pluviométriques saisonniers définissant les régimes climatiques n’ont pas changé. En effet, la partie nord connaît toujours une seule saison pluvieuse et une seule saison sèche. Les parties centre et sud connaissent à leur niveau deux (2) saisons des pluies et deux (2) saisons sèches.

56Il apparaît que la température et l’humidité relative de l’air sont des facteurs de la variabilité temporelle des régimes pluviométriques saisonniers dans le bassin-versant du N’zi. En effet, ces paramètres atmosphériques influencent fortement la variabilité temporelle des variables pluviométriques. Or, les résultats précédents de l’étude montrent une baisse des variables pluviométriques ainsi que de l’humidité relative et une hausse des températures au cours des dernières décennies dans le bassin-versant du N’zi (Bandama). Partant de ces constats, on peut dire que la variabilité des régimes pluviométriques saisonniers dépend d’une part de la baisse de l’humidité relative et d’autre part, de la hausse de la température de l’air. L’apport de notre étude est l’utilisation de plusieurs variables basées exclusivement sur les précipitations et sur les paramètres atmosphériques (température et humidité relative de l’air) pour analyser les régimes pluviométriques saisonniers et déterminer les facteurs de leur variabilité temporelle. Dans une perspective de hausse de la température de l’air, on est en droit de redouter une modification des régimes climatiques saisonniers dans le bassin-versant du N’zi. Les résultats obtenus peuvent être mis en relation avec d’autres travaux dans le monde. D’après les résultats des travaux de Richard et al. (2002), au cours du XXe siècle, la fréquence des événements ENSO-LNSO est positivement corrélée avec la température globale (Wang et Ropelewski, 1995 in Richard et al., 2002) et leur intensité est maximale sur la période postérieure à 1970 (Wang et Wang, 1996 in Richard et al., 2002). Dans le même temps, en Afrique australe, leur effet sur la pluviométrie s’est accru (Richard et al., 2000 in Richard et al., 2002) et les sécheresses sont devenues plus accusées et étendues dans l’espace (Richard et al., 2001 in Richard et al., 2002). Ces résultats peuvent être mis en relation avec l’augmentation de la magnitude des variations décrites aux environs de 1970. Les événements ENSO-LNSO postérieurs à 1970 s’inscrivent dans une série chaude, leur intensité est maximale. Selon Mason et Joubert (1997) cités par Assani et Tardif (2005), dans l’hypothèse d’un doublement du taux de CO2, les simulations montrent que la variabilité interannuelle serait accrue, les sécheresses mais aussi les excédents devenant plus marqués.

Conclusion

57Cette étude a permis de caractériser les principales manifestations de la variabilité climatique dans le bassin-versant du N’zi (Bandama) en Côte d’Ivoire. L’humidité relative mensuelle varie entre 52,2 % (janvier) et 82,5 % (août) avec une moyenne de 73,4 %. L’analyse des variations interannuelles de l’humidité relative met en évidence une baisse de celle-ci depuis l’année 1973. Les températures moyennes mensuelles varient entre 23,6° C (août) et 28,5° C (février) avec une moyenne de 26,2°C. Les variations interannuelles de la température de l’air montrent que la température de l’air connaît une hausse régulière. La variabilité climatique se manifeste également par une dynamique spatio-temporelle des pluies annuelles, une récession des fréquences de jours pluvieux et une diminution de la durée des saisons pluvieuses (de 30 à 35 jours). Malgré les perturbations des différentes saisons de l’année, les régimes pluviométriques mensuels n’ont pas été changés. Nous avons proposé quatorze variables pour l’analyse en composantes principales normées qui a permis d’analyser les facteurs de variabilité temporelle des régimes climatiques saisonniers dans le bassin-versant du N’zi-Bandama. Ces variables se rapportent aux paramètres atmosphériques (température de l’air et humidité de l’air) et aux précipitations (fréquence et hauteurs de précipitations). L’analyse en composantes principales normées a permis d’extraire quatre composantes principales dont les trois premières ont été utilisées pour l’interprétation des données. Les séries chronologiques constituées à partir de ces quatorze variables s’étendent sur la période 1968-2000. L’analyse en composantes principales normées basées sur ces différentes variables, a permis de mettre en évidence l’impact de la variabilité climatique sur les régimes pluviométriques saisonniers. La première composante principale (F1) est associée aux facteurs définissant les conditions atmosphériques. La deuxième et la troisième composantes principales (F2 et F3) sont associées aux variables liées aux précipitations. Quant aux facteurs qui influencent la variabilité temporelle des régimes pluviométriques saisonniers, il est apparu que les six variables pluviométriques sont influencées par la température de l’air ainsi que l’humidité relative de l’air. On conclut donc que la température de l’air et l’humidité relative de l’air sont des facteurs de la variabilité temporelle des régimes pluviométriques saisonniers dans le bassin-versant du N’zi.

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Bibliographie

Ardoin B.S., 2004, Variabilité hydroclimatique et impacts sur les ressources en eau de grands bassins hydrographiques en zone soudano-sahélienne, Thèse de Doctorat, Université de Montpellier II, France.

Ardoin S., Lubès-Niel H., Servat E., Dezetter A., Boyer J.F., 2003, « Analyse de la persistance de la sécheresse en Afrique de l’Ouest : caractérisation de la situation de la décennie 1990 », IAHS Publication, vol. 278, 223-228.

Assani A., Tardif S., 2005, « Classification, caractérisation et facteurs de variabilité spatiale des régimes hydrologiques naturels au Québec (Canada). Approche éco-géographique », Revue des Sciences de l’Eau, vol. 18, No.2, 247-266.

Descroix L., Nouvelot J.F., Estrada J., Lebel T., 2001, « Complémentarités et convergences de méthodes de régionalisation des précipitations : application à une région endoréique du Nord-Mexique », Revue des Sciences de l’Eau, vol. 14, No.3, 281-305.

Ferry L., L’hote Y., Wesselink A., 1998, “Les précipitations dans le Sud-Ouest de Madagascar », IAHS Publication, vol. 252, 89-96.

Fontaine B., Janicots S., 1993, « L’évolution des idées sur la variabilité interannuelle récente des précipitations en Afrique de l’Ouest », La Météorologie, vol. 8, No.1, 28-41.

Goula B.T.A., Savané I., Konan B., Fadika V., Kouadio G.B., 2006, « Impact de la variabilité climatique sur les ressources hydriques des bassins de N’zo et N’zi en Côte d’Ivoire (Afrique tropicale humide) », Vertigo, vol. 1, 1-12.

Houndenou C., Hernandez K., 1998, « Modification de la saison pluvieuse dans l’Atakora (1961-1990). Un exemple de sécheresse au Nord-Ouest du Bénin (Afrique occidentale) », Sécheresse, vol. 9, No.1, 23-34.

Hubert P., Servat E., Paturel J.E., Kouamé B., Bendjoudi H., Carbonnel J.P., Lubès-Niel H., 1998, « La procédure de segmentation, dix ans après », IAHS Publication, vol. 252, 267-273.

Kouassi A.M., 2007, Caractérisation d’une modification éventuelle de la relation pluie-débit et ses impacts sur les ressources en eau en Afrique de l’Ouest : cas du bassin versant du N’zi (Bandama) en Côte d’Ivoire, Thèse de Doctorat, Université de Cocody-Abidjan, Côte d’Ivoire.

Kouassi A.M., Kouamé K.F., Goula B.T.A., Lasm T., Paturel J.E., Biémi J., 2008, « Influence de la variabilité climatique et de la modification de l’occupation du sol sur la relation pluie-débit à partir d’une modélisation globale du bassin versant du N’zi (Bandama) en Côte d’Ivoire », Revue Ivoirienne des Sciences et Technologie, vol. 11, 207-229.

Laberge C., Cluis D., Saulnier G.M., 1994, « Analyses directionnelles multivariées de la qualité des précipitations sur la région de Québec », Revue des Sciences de l’Eau, vol. 7, 269-284.

Lubès-Niel H., Masson J.M., Paturel J.E., Servat E., 1998, « Variabilité climatique et statistiques. Etude par simulation de la puissance et de la robustesse de quelques tests utilisés pour vérifier l’homogénéité de chroniques », Revue des Sciences de l’Eau, vol. 3, 383-408.

N’guessan K.E., 1990, « Etude de l’évolution de la végétation du « V baoulé » (contact forêt/savane en Côte d’Ivoire) par télédétection », in Lafrance P., Dubois J. M., Apports de la télédétection à la lutte conte la sécheresse, Actes des journées scientifiques de Thiès, Edition AUPEL-UREF.

O.M.M., 1990, « Guide des pratiques climatologiques », vol. 100.

Ouédraogo M., 2001, Contribution à l’étude de l’impact de la variabilité climatique sur les ressources en eau en Afrique de l’Ouest. Analyse des conséquences d’une sécheresse persistante : normes hydrologiques et modélisation régionale, Thèse de Doctorat, Université de Montpellier II, France.

Ozer P., Erpicum M., 1995, « Méthodologie pour une meilleure représentation spatio-temporelle des fluctuations pluviométriques observées au Niger depuis 1905 », Sécheresse, vol. 6, No.1, 103-108.

Paturel J.E., Servat E., Kouamé B., Lubès-Niel H., Ouedraogo M., Masson J.M., 1997, “Climatic variability in humid Africa along the Gulfe of Guinea. Part two: an integrated regional approach”, Journal de l’ Hydrologie, vol. 191, 16-36.

Paturel J.E., Servat E., Delattre M.O., 1998, « Analyse de séries pluviométriques de longue durée en Afrique de l’Ouest et centrale non sahélienne dans un contexte de variabilité climatique », Journal des Sciences Hydrologiques, vol. 43, No.3, 937-945.

Richard Y., Camberlin P., Fauchereau N., 2002, « El Nino-la Nina : cohérence intrasaisonnière de la variabilité pluviométrique interannuelle en Afrique du Sud », Espace géographique, vol. 1, 63-72.

Servat E., Paturel J.E., Kouamé B., Lubès-Niel H., Ouedraogo M., Masson J.M., 1997, “Climatic variability in humid Africa along the Gulfe of Guinea. Part I: detailed analysis of the phenomenon in Côte d’Ivoire”, Journal de l’Hydrologie, vol. 191, 1-15.

Servat E., Paturel J.E., Kouamé B., Travaglio M., Ouédraogo M., Boyer J. F., Lubès-Niel H., Fritsch J.M., Masson J.M., Marieu B., 1998, « Identification, caractérisation et conséquences d’une variabilité hydrologique en Afrique de l’Ouest et centrale », IAHS Publication, vol. 252, 323-337.

Servat E., Paturel J.E., Lubès-Niel H., Kouamé B., Masson J.M., Travaglio M., Marieu B., 1999, « De différents aspects de la variabilité de la pluviométrie en Afrique de l’ouest et centrale non sahélienne », Revue des Sciences de l’Eau, vol. 12, No.2, 363-387.

Sultan B., Servat E., Maley J., Mahé G., 2001, « Interrelations entre les forêts tropicales et la variabilité climatique : une synthèse des études récentes », Sécheresse, vol. 12, No.4, 221-229.

Touaïbia B., Inegliz S., Ould A.A., 2006, « Couplage d’une analyse en composantes principales et d’une approche géostatistique pour l’élaboration de cartes pluviométriques du Centre de l’Algérie du Nord », Revue des Sciences de l’Eau, vol. 19, No.3, 213-219

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Titre Tableau 8. Matrice de corrélations calculées entre les variables analysées à la station de Bouaké
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Référence électronique

Amani Michel Kouassi, Koffi Fernand Kouamé, Yao Blaise Koffi, Kouakou Bernard Dje, Jean Emmanuel Paturel et Sekouba Oulare, « Analyse de la variabilité climatique et de ses influences sur les régimes pluviométriques saisonniers en Afrique de l’Ouest : cas du bassin versant du N’zi (Bandama) en Côte d’Ivoire », Cybergeo : European Journal of Geography [En ligne], Environnement, Nature, Paysage, document 513, mis en ligne le 07 décembre 2010, consulté le 22 septembre 2017. URL : http://cybergeo.revues.org/23388 ; DOI : 10.4000/cybergeo.23388

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Auteurs

Amani Michel Kouassi

Département des Sciences de la Terre et des Ressources Minières (STeRMi), Institut National Polytechnique Félix Houphouët Boigny (INP HB), B.P. 1093 Yamoussoukro (Côte d’Ivoire), Tél. (225) 30 646 715 ; (225) 07 492 712 ; E-mail : michel.a_kouassi@yahoo.fr

Koffi Fernand Kouamé

Laboratoire des Sciences et Techniques de l’Eau et de l’Environnement (LSTEE), UFR des Sciences de la Terre et des Ressources Minières (STRM), Université de Cocody, 22 B.P. 582 Abidjan 22 (Côte d’Ivoire), Tél. (225) 22 483 803 ; E-mail : kouamef@yahoo.fr

Yao Blaise Koffi

Laboratoire des Sciences et Techniques de l’Eau et de l’Environnement (LSTEE), UFR des Sciences de la Terre et des Ressources Minières (STRM), Université de Cocody, 22 B.P. 582 Abidjan 22 (Côte d’Ivoire), Tél. (225) 22 483 803 ; E-mail : yaomonie@yahoo.fr

Kouakou Bernard Dje

SODEXAM (Société d’Exploitation et de Développement Aéroportuaire, Aéronautique et Météorologique), 15 B.P. 990 Abidjan 15 (Côte d’Ivoire), Tél. (225) 21 582 001 ; E-mail : dje_kbernard2003@yahoo.fr

Jean Emmanuel Paturel

HydroSciences Montpellier (HSM) – UM2, IRD, Case MSE – Place Eugène Batillon – 34095, Montpellier cedex 5 (France) ; Tél. +33 (0)4 67 14 90 62 ; E-mail : jean-emmanuel.paturel@msem.univ-montp2.fr

Sekouba Oulare

Laboratoire des Sciences et Techniques de l’Eau et de l’Environnement (LSTEE), UFR des Sciences de la Terre et des Ressources Minières (STRM), Université de Cocody, 22 B.P. 582 Abidjan 22 (Côte d’Ivoire), Tél. (225) 22 483 803 ; E-mail : osekouba@yahoo.fr

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