Introduction - Africa Adaptation Programme

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Tableau 8: Indices hydrologiques Identification Noms de l’indice Définition Unité 1-Fn1day Dédit minimum Débit le plus faible observé en une journée m 3 /sec d’une journée pendant une année 2-Fx1day Dédit maximum Débit le plus fort observé en une journée pendant m 3 /sec d’une journée une année 3-F10p Débit faible Nombre des jours avec Débits
1.2.5-Tests statistiques 1.2.5.1-Estimateur de la pente Il a permis de détecter la tendance (trends) de l’évolution des précipitations. Cette statistique non paramétrique calcule l'importance de toutes les tendances significatives trouvées. L'estimateur de pente (slope estimator ) de Sen (Sen, 1968) est calculé comme suit : pour j=1, …,12 ; L'évaluation de la pente et de la médiane de toutes les valeurs de trop forte pour les valeurs extrêmement rares ; les valeurs de . Hirsch et al. (1982) est sont calculées sur les valeurs qui sont des multiples de 12 mois. Les effets de confusion de la corrélation périodique sont peu probables. Les seuils de confiance pour cet estimateur de pente sont calculés à partir d’un percentile simple de toutes les valeurs de pentes calculées. La méthode de Sen (1968) obéit au principe suivant : si le slope error est supérieur au slope estimate, alors le slope estimator est faux. Si le p-value est inférieur à 0.05, la tendance est significative au seuil de confiance de 95%. Appliquée sur la description des indices des extrêmes par Aguilar et al. (2005) et par Zhang et al. (2000), cette méthode a été adaptée avec succès en climatologie dans l’analyse des températures annuelles du Canada, à l’étude des vagues de chaleurs dans l’hémisphère Nord par Wang et Swail (2001) et des précipitations du Nord Congo par Maleké (2010). 1.2.5.2-Généralisation des Valeurs Extrêmes (GEV) La modélisation statistique des séries (WMO, 1989) suppose que l’on choisisse au préalable : ‣ La façon de constituer un échantillon, ‣ Une loi de distribution, ‣ Une méthode d’estimation des paramètres et des quantiles, ‣ Un schéma qui permet l’utilisation conjointe de données locales et régionales. Dans le cadre de cette étude, le GEV paraît être le mieux adapté. L’étude des extrêmes passe par l'analyse du maximum d'un échantillon de taille n. Soit {X1, X2, ..., Xn} un échantillon de variables aléatoires. Par exemple des observations de la 25
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