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25 ème Colloque de l’Association Internationale de Climatologie, Grenoble 2012ARPEGE sous-estime fortement la pluie sur le Sahel. La moyenne des modèles réduitconsidérablement les biais sur l’Afrique de l’Ouest et en ce sens, elle améliore la performancedes modèles pris individuellement, en cohérence avec les travaux de Diallo et al. (2012). Cesrésultats montrent aussi l’importance de la variabilité interne des MCR qui conduit cesderniers à simuler des champs différents de ceux des données de forçage.Figure 2 : Pluie moyennée en « été » (juin-septembre) de1998 à 2008 pour les observations du GPCP, lesdonnées de forçages (Era-Interim), les MCR du programme CORDEX et la moyenne d’ensemble des MCR(Ens/RCMs).Le cycle saisonnier de la pluie moyennée sur 3 zones (Sahel Ouest (SO), Sahel Est (SE) etzone guinéenne) est représenté sur la figure 2. Sur le SO (figure 2a), à l’exception de KNMI etDMI, les MCR ainsi que leur moyenne d’ensemble présentent une structure en phase avec lesobservations avec un maximum simulé en août. Ces modèles (KNMI et DMI) ont laparticularité de simuler une saison des pluies précoce mais aussi qui finit tôt. Lorsqu’ons’intéresse au mois le plus pluvieux (août), seul le modèle REMO simule une quantité depluie supérieure aux observations. L’anomalie par rapport aux observations du GPCP (figurenon montrée) montre que la moyenne des modèles présente un faible biais tout au long del’année et ce sens elle fournit un signal beaucoup plus robuste. A l’exception de DMI, l’écartpar rapport aux observations se situent entre -4 mm/jour et +2 mm/jour suggérant que lesMCR ont plus tendance à sous-estimer le cycle saisonnier de la pluie. Le SE (figure 2b)présente une structure semblable à celle du SO. Cependant, l’amplitude saisonnière de la pluie161