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25 ème Colloque de l’Association Internationale de Climatologie, Grenoble 2012modèles climatiques régionaux (MCR) sont de plus en plus utilisés pour produire desscénarios de CC fiables à cause de leur capacité à tenir compte des forçages de petite échelle(Philippon et al., 2009). Plusieurs efforts internationaux dont le projet ENSEMBLE – AMMA(Van der Linden et Mitchell, 2009), ont été ainsi entrepris pour produire des scénarios de CCà l’aide de MCR sur des régions limitées de la planète. Afin de disposer de scénarios de CCfiables sur la plupart des terres émergées de la planète, un ambitieux programme appeléCORDEX (COordinated Regional climate Downscaling EXperiment), a été initié parplusieurs centres de recherches à travers le monde (Jones et al., 2011). Deux types desimulation sont réalisés dans ce programme à savoir celles du temps présent (période 1989-2008) obtenues en forçant les MCR avec les réanalyses Era-Interim et cela dans le butd’évaluer la performance des modèles engagés. Les projections climatiques sur la période1951-2100 constituent le deuxième jeu de simulation. Dans ce travail, nous présenterons uneétude portant sur la variabilité intra-saisonnière et diurne de la pluie en Afrique de l’Ouest enutilisant les données présentement disponibles (simulation du temps présent).1. DonnéesNous avons analysé les données de pluie haute résolution (50 km de résolution spatiale) deneuf modèles climatiques régionaux (MCR) : ICTP-RegCM3 (Italie), DMI-HIRHAM(Danemark), CNRM-ARPEGE (France), UC-WRF (Espagne), UQAM-CRCM5 (Canada),MPI-REMO (Allemagne), SMHI-RCA (Suède), UCT-PRECIS (Afrique du Sud), KNMI-RACMO (Pays-Bas). Ces modèles ont été initialisés et forcés sur la période 1989-2008 par lesréanalyses européennes ERA-Interim. Les données de validation sont : la pluviométrie duGlobal Precipitation Climatology Project GPCP (Adler et al., 2003), les estimations dusatellite Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM, Huffman et al., 2007) et les donnéesCMORPH (Joyce et al., 2004). Les données GPCP et TRMM (CMORPH) sont disponibles de1998 à 2003 (période 2003-2008). La zone d’étude correspond à l’Afrique de l’Ouest (25°W-20°E ; 10°S-30°N). Elle se caractérise par la présence de plusieurs régions orographiques : lesmontagnes du Fouta Djalon en République de Guinée Conakry (∼10°N ; 13°W), les plateauxde Jos au Nigéria (∼10°N ; 7,5°E), le Mont Cameroun au Cameroun (∼6°N ; 12°E) quiinfluencent la convection et donc la pluviométrie sur l’Afrique de l’Ouest.2. RésultatsLa moyenne en été boréal (juin-septembre) de la pluie sur la période 1998-2008 estreprésentée sur la figure 1 pour les observations du GPCP, les MCR et la moyenne de cesmodèles. Les données de validation (GPCP) présentent un gradient pluviométrique nord-sudde part et d'autre d'un maximum centré vers 8°N. Les maxima de pluie sont localisés sur leszones orographiques (Fouta Djalon, plateau de Jos, mont Cameroun et massif de l’Adamaoua)et à l'aval des montagnes du Fouta Djalon sur l’océan. Les données de forçage (ERA-Interim)représentent bien la distribution spatiale de la pluie y compris le gradient nord-sud et lalocalisation des maximas sur les régions orographiques. Les MCR simulent correctement cegradient pluviométrique de même que les maxima sur les régions orographiques. CependantWRF présente une bande de pluie beaucoup plus mince que les données GPCP. La moyennedes MCR représente bien la structure zonale de la pluie ainsi que les maxima. L’écart parrapport à GPCP (figure non montrée) montre que les données ERA-Interim présentent unestructure dipolaire caractérisée par la présence d’un biais humide (important biais sec) sur lescôtes guinéennes (Sahel). Cependant les MCR qui ont été forcés par ces réanalyses présententdes structures différentes. Les modèles CRCM5, REMO et WRF présentent un fort biais aularge du Fouta Djalon. RegCM3 présente quant à lui un fort biais sec sur une zone côtièreallant du Golfe de Guinée jusqu’à l'aval des montagnes du Fouta Djalon ; une structuresimilaire est simulée par le modèle RACMO avec un certain décalage vers le nord. Le modèle160