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25 ème Colloque de l’Association Internationale de Climatologie, Grenoble 20122. Résultats2.1. Evidence de la modulation intrasaisonnière de la cohérence spatialeLa figure 2 montre la moyenne spatiale des pluies mensuelles et le nombre de degrés delibertés (Moron et al., 2007) de ces dernières. Ce score statistique est une mesure relative dela cohérence d'un champ et varie théoriquement entre 1 (= cohérence maximale d'un champoù la variabilité de chaque station est parfaitement en phase ou en opposition de phase avectoutes les autres) au rang de la matrice, 36 dans notre cas, qui correspond à une variabilitéparfaitement indépendante entre chaque station.Figure 2 : (a) Degré de liberté de la variabilité interannuelle des totaux mensuels (= 1 si les totaux mensuels sontparfaitement covariants entre les stations et ~ 19 si ils sont indépendants les uns des autres) et (b) total mensuelmoyen (moyenne sur les 36 pluviomètres).La dimension réduite des séries fait cependant que le niveau de bruit estimé par unensemble de simulations stochastiques de même dimension que la matrice observée (41 ligneset 36 colonnes) correspond à ~19 degrés de liberté plutôt qu'à 36. Clairement, le picsaisonnier en avril (figure 2b) ne correspond pas à la cohérence maximale en mars (figure 2a).La cohérence diminue d'ailleurs de façon régulière de mars à juin (Camberlin et al., 2009).Autrement dit, les pluies fortes en avril, puis en mai, agissent plutôt pour bruiter l'informationrégionale du total saisonnier. On peut alors penser que l'information la plus prévisible sur cetespace est le décalage en avance ou en retard de la phase de démarrage de la saison des pluiesalors que le pic saisonnier et surtout la fin ne sont absolument pas cohérents, et parconséquence, ont très peu de chances d'être prévisibles à l'échelle saisonnière.Il faut noter que le niveau de détermination linéaire (par régression multiple ou analyse encorrélation canonique) des pluies mensuelles par les champs de TSO tropicales synchrones(par exemple, les pluies de mars avec les TSO du même mois) suit exactement la mêmeévolution, en étant maximal en mars et en décroissant jusqu'en juin (non montré). Celasouligne l'adéquation, pas uniquement conceptuelle, entre cohérence spatiale d'un champ et saprévisibilité potentielle, ce potentiel étant réalisé dans le cas où on parvient à simulerparfaitement le champ de TSO.2.2. Les scénarios intra-saisonniersLa figure 3 présente les scénarios intra-saisonniers issus d'une classification floue avec k =4 classes et un coefficient flou f = 1,5. Il est intéressant de noter que la différenciation entre lamoyenne spatiale des stations est maximale sur la première partie de la saison des pluies,approximativement entre début mars et mi-avril, alors que le niveau moyen de chaque classetend à se rapprocher de 0 en mai-juin. Dans le même ordre d'idée, la variation spatiale autourde la moyenne régionale est très importante en mai (classes 1 et 2 par exemple).562