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XIX e Colloque de l’Association Internationale de Climatologie
Mann-Whitney-Pettitt (Pettitt, 1979). Sur la base des résultats de l’analyse statistique précitée
l’amplitude du saut de moyenne affectant le total de précipitations hivernal (octobre-mars) par
flux d’ouest antérieurement et postérieurement à 1979 (variable siglée APOH pour
Accroissement des Précipitations d’Ouest Hivernales) a été déterminé pour les 95 postes
pluviométriques sélectionnés.
1.3. Méthode d’interpolation spatiale
La méthode de cartographie en point de grille mise en œuvre pour tenter de spatialiser le
changement de régime pluviométrique hivernal se dénomme Pluvia. Cette méthode exploite
les liens statistiques existant entre les pluies recueillies ponctuellement et l’environnement
topographique du poste de mesure (Drogue et al., 2002). La méthode Pluvia assigne à chaque
poste de mesure, une série de fenêtres régulièrement croissantes, de 1 à 30 km de côté et
ouvertes sur le MNT dans les 9 directions cardinales. Sur chacune de ces fenêtres sont calculés
8 paramètres d’altitude : la moyenne, l’écart-type, le coefficient de variation et 5 quantiles de
la courbe hypsométrique. L’environnement topographique de chaque poste pluviométrique est
donc caractérisé par plus de 2000 descripteurs. L’estimation de la variable à interpoler
s’obtient par application sur une grille régulière de résolution 1x1 km de l’équation de
régression multiple linéaire suivante :
APOH(x 0 ) = a 0 + a 1 (X 1 ) + a 2 (X 2 )+…+ a j (X n )+ 34 4 4 4 4 (1)
où APOH(x 0 ) est la valeur estimée de l’accroissement des précipitations d’ouest hivernales au
point de grille x 0 , a j , le jième coefficient de régression, X n , le nième descripteur topographique
et 34le résidu de régression interpolé par krigeage ordinaire. Le couloir de confiance associé à
l’estimation statistique de la variable APOH s’obtient par la formule suivante (Van Storch et
Zwiers, 1999):
7 " 1 7
yˆ
0
8 t ˆ
$ / 2;
9 1
(2)
T T
5n" p"
16 E
' x 5X
X 6 x
où ŷ0
est l’estimation de APOH via (1), t $ / 2; 5n" p"
16est le quantile approprié de la distribution
du t de Student, n-p-1 le nombre de degrés de liberté, n le nombre de postes pluviométriques,
p le nombre de prédicteurs impliqués dans (1), 9ˆ
E
l’erreur standard du modèle de régression,
x 7 le vecteur de prédicteurs par point de grille, X la matrice contenant les k + 1 colonnes (k
prédicteurs + l’ordonnée à l’origine du modèle) pour les n postes pluviométriques utilisés
pour ajuster l’équation de régression multiple (1).
2. Résultats (Drogue et al., 2006)
2.1. Analyse de tendance
Les valeurs du tau de Kendall associées aux 95 séries de total de précipitations hivernal par
flux d’ouest sont toutes positives et statistiquement significatives au seuil de 5 % (figure 2),
ce qui indique donc une tendance à l’accroissement de celui-ci sur la période étudiée. Le test
de Mann-Withney-Pettitt démontre qu’une rupture d’homogénéité significative affecte la
grande majorité des séries temporelles en 1979, année qui coïncide avec la bascule du régime
de temps hivernal vers un régime ONA + sur l’Europe du Nord-Ouest (Cassou, 2004). Celle-ci
inaugure donc une période d’occurrences plus fréquentes des journées Wz pluvieuses, en
hiver, sur la zone d’étude.
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