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25 ème Colloque de l’Association Internationale de Climatologie, Grenoble 2012coefficient de corrélation avec station lacunaire. Les coefficients de corrélation étantcalculés pour la période d’entraînement.- PDF : pour chaque date, la densité de probabilité d’occurrence d’une intensité de pluie estcalculée sur la période d’entraînement. Chaque lacune est ensuite comblée par une pluiedont l’intensité est tirée aléatoirement dans l’ensemble des intensités affectées de leurprobabilité d’occurrence pour cette date. Cinq séries temporelles de pluies ont étégénérées en utilisant cette méthode de comblement et des rendements simulés pourchaque distribution générée. Que l’on prenne la moyenne ou chacun des rendementssimulés, les statistiques sont similaires. Dans la suite, les résultats sont présentés pour unseul comblement.1.3. Le modèle SARRAHLes simulations de rendement sont réalisées avec le modèle de croissance de planteSARRA-H (Dingkuhn et al., 2003) qui est basé sur une méthode de bilan hydrique, développépar le Centre International de Recherche Agronomique pour le Développement (CIRAD). Ledéveloppement du mil (variété Souna 3) ainsi que ses rendements sont simulés. Le mil Souna3, très largement utilisé dans la région étudiée, est une variété à haut potentiel de rendement,non photopériodique et dont le cycle dure environ 90 jours (Roudier, 2012). La date de semisdu mil est le premier jour pour lequel la pluie excède 10 mm à condition que la plante nepériclite pas dans les 20 jours suivant le semis (si c’est le cas, un nouveau semis est effectuéplus tard).2. Résultats et discussionL’étude est tout d’abord réalisée en moyenne sur les 17 stations, puis en fonction du cumulde pluie sur le cycle de la plante. Les pluies de contrôle sont les pluies fournies par l’IRD, etla simulation de contrôle est la simulation des rendements effectuée à partir des pluies decontrôle.2.1. L'impact des différentes méthodes de comblement sur le cumul annuel deprécipitationsTout d’abord, pour chacun des taux de lacune, les pluies sont comblées à l’aide desméthodes décrites en section 1.2. La figure 2 montre que les lacunes des séries temporellesengendrent un biais important sur le cumul annuel des précipitations. Ainsi, pour les pluiesnotées LACUNE, le cumul annuel est très sous estimé, et ce de façon quasi-linéaire (médianeà 9 % pour 10 % de lacunes et à 18 % pour 20 % de lacunes).Figure 2 : Biais relatif (%) desdifférentes méthodes de comblementsur le cumul des pluies, lorsqu'onconsidère 10 % de lacunes dans lesséries (à gauche) et 20 % (à droite).Quelle que soit la méthode utilisée, le comblement des lacunes permet une améliorationsignificative du cumul annuel de pluie (biais des premier et troisième quartiles inférieurs 6 %en valeur absolue) et ce pour les deux taux de lacune. Les méthodes CLIMATO et PDF651