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25 ème Colloque de l’Association Internationale de Climatologie, Grenoble 20124. DiscussionLes analyses conduites à l’aide du test de MK n’indiquent aucune tendance significativepour le N/P, et ce, pour l’ensemble des 11 stations. Cette absence de tendance peuts’expliquer en partie par la forte variabilité interannuelle des précipitations dans le secteurd’étude (Fortin et Hétu, 2010). L’absence de tendance statistiquement significative dans lesséries temporelles de précipitations n’est pas rare et elle varie grandement en fonction de lapériode retenue et du secteur d’étude (Diaz et al., 1989). De plus, certains indices climatiques(par exemple l’ONA et ENSO) peuvent se combiner ou s’opposer, ce qui peut contribuer àamplifier ou au contraire à atténuer le signal (variabilité de la quantité et/ou du type deprécipitation par exemple) que l’on tente de détecter. Par exemple, une année El Niñocombinée à une phase négative de l’ONA expliquerait la forte quantité de neige qui a étéreçue au cours de l’hiver 2009-2010 dans l’est du Canada et le nord-est des États-Unis(Seager et al., 2010).D’autre part, l’absence de tendance pour chacun des quatre indices climatiques peutsembler surprenante, cependant elle s’explique par l’influence de plusieurs facteurs restrictifsdont la variabilité spatiale, la saisonnalité, la non-stationnarité et la non-linéarité du climat(Stenseth et al., 2003). Dans le cas de l’ONA, il existe une forte tendance significative durantla période de 1960 à 1995 (Tomozeiu et al., 2002). Cependant l’année 1995-1996 est uneannée charnière de changement de phase (Jones et al., 1997). Lorsque la série temporelle vaau-delà de cette période et que l’année 1995-1996 est incluse dans la série temporelle, parexemple de 1960 à 2010, on ne perçoit alors plus aucune tendance significative pour cetindice. Il ne s’agit pas d’un cas isolé pour l’ONA et il arrive également que l’on observe despoints de changement dans la série comme pour l’année 1980 par exemple (Tomozeiu et al.,2002). D’ailleurs on observe une tendance négative de l’ONA depuis le milieu des années1990, particulièrement pour les années 2009-2010 et 2010-2011, qui sont parmi les valeursnégatives les plus intenses à avoir été enregistrées depuis les 150 dernières années (Pinto etRaible, 2012).Les mécanismes qui contribuent aux changements de phase (positive ou négative) sur lelong-terme, par exemple pour la forte tendance positive de l’ONA des années 1960 jusqu’aumilieu des années 1990, demeurent néanmoins toujours inconnus (Pinto et Raible, 2012).Le faible nombre de corrélations entre les variables N/P, NJN, NJPt et DTE et les quatreindices climatiques retenus pour nos analyses (tableau 3) peut s’expliquer par le fait qu’unseul indice climatique peut rarement à lui seul expliquer la majeure partie de la variabilité duclimat à l’échelle locale (Stenseth et al., 2003). C’est d’ailleurs pour cette raison que nousavons utilisé plusieurs indices climatiques qui semblaient être les plus susceptiblesd’expliquer la variabilité du climat gaspésien.ConclusionL’absence de tendances statistiquement significatives pour le N/P et le faible nombre decorrélations entre les diverses variables relatives à l’enneigement (N/P, NJN, NJPt, DTE) etles indices climatiques durant la période hivernale (DJFM) pour la Gaspésie, entre 1970 et2009, ont été présentés dans cette étude. Notre analyse s’est basée essentiellement sur desdonnées climatiques provenant de 11 stations différentes et sur des valeurs d’indicesprovenant du NCAR. Les résultats doivent être interprétés avec précaution car plusieursmécanismes peuvent influencer la variabilité du climat et, par conséquent, la présence oul’absence de tendances dans ce type de séries temporelles. Parmi les travaux futurs àenvisager il y a la réalisation d’analyses en composantes principales (CP) afin de déterminersi les CP sont corrélées avec les indices climatiques. De plus, la dimension saisonnière serait301