Introduction - Africa Adaptation Programme

L’homogénéisation des séries mensuelles fournit la date et l’amplitude des ruptures détectées.
S’il n’est pas possible d’appliquer les coefficients correcteurs aux données quotidiennes, les
dates des ruptures permettent néanmoins de déterminer des périodes supposées homogènes.
Cette méthode offre l’avantage, d’une part, de bénéficier des travaux de correction et de
comblement des séries des données climatiques considérées lors de la phase
d’homogénéisation des séries mensuelles et, d’autre part, de pouvoir associer
systématiquement un diagnostic sur la moyenne à un diagnostic sur les extrêmes. Entre cette
date et la fin de la série, la série devient série quotidienne de référence (SQR). La période
allant de 1965 à 1994 a été retenue comme normale climatique pour calculer les indices des
extrêmes climatiques pour l’ensemble du pays. Il est difficile dans le contexte du Congo de
trouver une station de référence pouvant permettre de corriger les lacunes détectées. La
longueur disproportionnée des séries, la différence des climats entre station et des états de
surfaces rendent difficile voire impossible le choix d’une station de référence. Cette approche
dite de sélection sans correction des données quotidiennes a déjà été employée dans
différentes études sur l’évolution observée du climat (Frich et al, 2002 ; Moisselin et
Dubuisson, 2006 ; Katerina, 2007 ; Sensoy S. et al, 2008 ; Publina, 2009).
1.2.3-Indices
Pour analyser les extrêmes de pluies, nous avons procédé par le calcul des indices. L'avantage
d'utiliser les indices pour la détection du changement climatique est qu’ils peuvent être
appliqués à différents paramètres du climat tels que les températures minimales, les
températures maximales et les précipitations au pas de temps journalier; ils permettent aussi
une comparaison facile des tendances entre diverses régions appartenant à des zones
climatiques différentes ; les indices des extrêmes climatiques sont facilement compréhensibles
et maniables pour des études d'impacts climatiques sur le plan socio-économique (Christensen
et al, 2002 ; Loredana, 2008). .
De nombreux indices climatiques ont été définis par la communauté des climatologues
Le projet ClimateVariability and Predictability (Clivar) du Programme Mondial de
Recherche sur le Climat (PMRC) de l’Organisation Météorologique Mondiale (OMM) a
proposé une liste de différents indices. Certains d’entre eux sont repris et calculés pour
différentes séries dans le cadre du projet européen European ClimateAssessment and Dataset
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