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25 ème Colloque de l’Association Internationale de Climatologie, Grenoble 2012MODIS est bimodale (figure 3), avec un pic en juin et un autre en septembre, tandis que ladynamique temporelle du LAI ECOCLIMAP2 est plutôt monomodale (mais pas en 2006).Cela peut s’expliquer par les biais liés à la résolution des données et/ou au lissage que celaengendre sur les séries. Pour ECOCLIMAP-2, le maximum est par exemple beaucoup plusfaible (1,75) en 2007 que celui observé avec MODIS (2,8) sur année 2007. Ces différencessaisonnières en fonction des deux types de données compliquent donc l’interprétation desrelations climat-végétation ainsi que l’interprétation régionale des processus en fonction descouvertures végétales. Plusieurs études indiquent également qu’il y a au moins deuxproblèmes liés au produit LAI MODIS (Xiao et al., 2009).Figure 3 : Signatures saisonnières moyennes (2005-2007) du LAI dans le bassin versant de l’Ouémé selon lesdonnées ECOCLIMAP-2 et MODIS.Selon des statistiques établies à partir des données SPOT-VGT sur la période 2002-2009en étudiant spécifiquement le cœur de la saison des pluies (juillet-août), on observe que lepourcentage de nuages est alors maximum et entraîne une signature bimodale artificielle lorsdu calcul du LAI MODIS (figure 4).Figure 4 : Pourcentage de nuagesau cœur de la saison des pluiesdans le bassin versant de l’Ouémé,déterminé à partir des donnéesdécadaires SPOT-VGT sur lapériode 2002-2009.LAI3,02,52,01,51,00,50,0janv.-05 juil.-05 janv.-06 juil.-06 janv.-07 juil.-07année%nuage MODIS ECOCLIMAP00,20,40,60,811,2%nuageCette variabilité de l’activité végétale vue au travers du LAI semble très complexe àdécrire à cette échelle régionale moyenne, puis les variations intra-saisonnières et le caractèrebimodal des séries MODIS ne peut pas s’interpréter directement en fonction du seul cumulpluviométrique. Ainsi, alors que les années 2005 et 2007 enregistrent un creux très significatifdu LAI (figure 4) que l’on peut associer à la forte signature de la nébulosité ces années là, lecaractère bimodal est également observable en 2006, année plus sèche (1080 mm, contre 1263sur la moyenne 2002-2009) et avec une saison sèche moins chaude début 2005 (figure 5).3.2. Etude de la variabilité selon différents types de couverts de végétationAfin de mieux comprendre la variabilité spatio-temporelle du LAI, l’analyse est conduiteen fonction des principaux types d’occupation du sol (forêt, savane, zone de cultures, zoneurbaine et jachère) établis selon des classifications automatiques supervisées (Bel, 2010).234