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25 ème Colloque de l’Association Internationale de Climatologie, Grenoble 2012LACUNES ET COMBLEMENT DES MESURES DE PLUIES : QUELIMPACT POUR LA SIMULATION DE RENDEMENTSAGRICOLES EN ZONE SAHÉLIENNE ?Johanna RAMAROHETRA 1 , Philippe ROUDIER 2 et Benjamin SULTAN 11IRD, LOCEAN, Paris, France, johanna.ramarohetra@locean-ipsl.upmc.fr2CNRS, CIRED, Nogent sur Marne, France.Résumé : Les précipitations constituent le principal facteur limitant les rendements agricoles en Afrique del’Ouest. L’étude des rendements agricoles à l’aide de modèles de croissance de plante est donc particulièrementsensible à la qualité des données de précipitations utilisées. Les pluies mesurées in situ permettent de disposerde longues séries temporelles mais présentent plusieurs limites dont la présence d’un nombre souvent importantde lacunes. L’impact, sur les rendements en mil, de l’utilisation de différentes méthodes de comblement despluies est étudié ici pour des taux de lacune de 10 % et 20 %. Il en ressort que lorsque les lacunes sontcorrectement comblées, celles-ci n’ont pas une incidence importante sur la simulation de rendements.Mots-clés : Précipitations, lacunes, rendements, Afrique de l’Ouest.Abstract: Rainfall missing values filling: impacts on crop yield estimation in the soudano-sahelian zone.Rainfall is the main limiting factor for agriculture in West Africa. Thus, the quality of daily rainfall data is veryimportant when computing crop yields with dynamical crop models. Observed rainfall data are very usefulbecause long time series are available. However in many cases, these series have several missing data which arefilled using different methods. This may have an impact on the computed yields. In this study, we aim atquantifying this impact for several filling methods, and for time series with 10% and 20% of missing data.Results suggest that if the missing values are correctly estimated, they do not impact crop yield simulation.Keywords: Precipitation, missing values, yield, West Africa.IntroductionLes impacts du climat sur l'agriculture ont des conséquences socio-économiquesparticulièrement importantes en Afrique de l'Ouest où l'agriculture pluviale représente 93 %des terres cultivées. Afin de mieux comprendre et d'anticiper l'impact du climat surl'agriculture, des modèles de croissance de plante ont été développés (e.g. Robertson et al.,2002 ; Dingkuhn et al., 2003). Ces modèles permettent, à partir de données météorologiques,de simuler le développement des cultures et leur rendement.Ces outils sont utiles pour (i) quantifier l'impact de la mise en place de différentesstratégies de pratique culturale sur les rendements ou (ii) pour évaluer la sécurité alimentairefuture (Roudier et al., 2011). La qualité de ces études dépend de la précision des rendementscalculés par les modèles agronomiques, et donc des données météorologiques employées enentrée de ces modèles (Challinor et al., 2005). Les pluies constituant le principal facteurlimitant les rendements, la qualité des données de précipitations est particulièrementimportante.Les précipitations mesurées in situ permettent de disposer de longues séries temporelles,mais présentent certaines limites comme la présence d'un nombre souvent important delacunes. Afin de combler ces lacunes, différentes méthodes peuvent être utilisées(Teegavarapu et Chandramouli, 2005). Cette étude vise à comparer les performances dedifférentes méthodes de comblement en fonction du taux de lacunes. Pour cela, nousétudierons dans un premier temps la capacité de chaque méthode à représenter correctement lecumul pluviométrique puis nous nous intéresserons aux valeurs de rendement simulées grâceà un modèle agronomique.649