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25 ème Colloque de l’Association Internationale de Climatologie, Grenoble 2012over a Complex Coastal Terrain and a Wine Region of South Africa. Journal of Applied Meteor. and Climatoloy,48, 330-348.Boulard D., Pohl B., Crétat J. et Vigaud N., 2012 : Downscaling large-scale climate variability using a regionalclimate model: the case of ENSO over Southern Africa. Climate Dynamics, révisé.Castel T., Xu Y., Richard Y., Pohl B., Crétat J., Thévenin D., Cuccia C., Bois B. et Roucou P., 2010 :Désagrégation dynamique haute résolution spatiale du climat du centre Est de la France par le modèle climatiquerégional ARW/WRF. Actes de l'AIC, 23, 107-112.Chen F. et Dudhia J., 2001 : Coupling an advanced land-surface/hydrology model with the Penn State/NCARMM5 modeling system. Part II: Preliminary model validation. Monthly Weather Review, 129, 587-604.Crétat J., 2011 : Pluviométrie et circulation atmosphérique simulées par le modèle régional WRF en Afriqueaustrale : sensibilité à la physique et variabilité interne. Thèse de Doctorat, Dijon, 272 pages.Crétat J., Macron C., Pohl B. et Richard Y., 2011 : Quantifying internal variability in a regional climate model: acase study for Southern Africa. Climate Dynamics, 37, 1335-1356. DOI 10.1007/s00382-011-1021-5.Crétat J. et Pohl B., 2012 : How physical parameterizations can modulate internal variability in a regionalclimate model. Journal of the Atmospheric Sciences, 69, 714-724. doi:10.1175/JAS-D-11-0109.1.Crétat J., Pohl B., Richard Y. et Drobinski P., 2012 : Uncertainties in simulating regional climate of SouthernAfrica: sensitivity to physical parameterizations using WRF. Climate Dynamics, 38, 613-634.Giorgi F., 2006 : Regional climate modeling: status and perspectives. Journal de Physique, IV, 139, 101-118.Madelin M., Beltrando G., Jacquart C. et Labbé L., 2005 : Apport du modèle Meso-NH à la connaissance de latopoclimatologie du vignoble de Champagne. Actes de l'AIC, 18, 197-200.Laprise R., 2008 : Regional climate modelling. Journal of Computational Physics, 227, 3641-3666.Lawrence P.J. et Chase T.N., 2007 : Representing a new MODIS consistent land surface in the Community Land.Model (CLM 3.0). Journal of Geophysical Research, 112, G01023. doi:10.1029/2006JG000168.Loveland T.R., Reed B.C., Brown J.F., Ohlen D.O., Zhu J., Yang L. et Merchant J.W., 2000 : Development of aglobal land cover database characteristics and IGBP DISCover from 1-km AVHRR data. International Journal ofRemote Sensing, 21, 1303-1330.Planchon O., Bonnardot S. et Cautenet S., 2000 : Simulation de brise de mer dans la Province Occidentale duCap (résolution a 5 km) : Exemple de la journée du 4 février 2000. Actes de l'AIC, 13, 482–489.Pohl B., Crétat J. et Camberlin P., 2011 : Testing WRF capability in simulating the atmospheric water cycle overEquatorial East Africa. Climate Dynamics, 37, 1357-1379. DOI 10.1007/s00382-011-1024-2.Richard Y., Bois B., Castel T., Crétat J., Cuccia C. et Thévenin D., 2012 : Géostatistique, radio sondages etmodèles numériques à aire limitée : données et méthodes croisées pour l'étude d'un événement froid en France.Actes de l'AIC, 24, in press.Roucou P., Castel T., Vigaud N., Fontaine B., Richard Y., Camberlin P. et Bois B., 2009 : Régionaliser le climatpour en évaluer les impacts : l'apport des modèles numériques. Revue annuelle de la recherche, Univ. deBourgogne, 122-128.Rummukainen M., 2010 : State-of-the-art with regional climate models. Wiley Interdisciplinary Reviews.Climate Change, 1, 82-96. doi:10.1002/wcc.8Salameh T., Drobinski P. et Dubos T., 2010 : The Effect of Indiscriminate Nudging Time on the Large and SmallScales in Regional Climate Modelling: Application to the Mediterranean Basin. Quart. J. Roy. Meteorol. Soc.,136, 170-182.Sijikumar S., Roucou P. et Fontaine B., 2006 : Monsoon onset over Sudan-Sahel: Simulation by the regionalscale model MM5. Geophys. Res. Lett., 33, L03814.Vigaud N., Pohl B. et Crétat J., 2012 : Tropical-temperate interactions over Southern Africa simulated by aregional climate model. Climate Dynamics, in press.Vigaud N., Roucou P., Fontaine B, Sijikumar S. et Tyteca S., 2011 : WRF/ARPEGE-CLIMAT simulated climatetrends over West Africa. Climate Dynamics, 36, 925-944. DOI 10.1007/s00382-009-0707-4.Xu Y., Castel T., Richard Y., Bois B. et Cuccia C., 2012 : Burgundy Regional Climate Change and its PotentialImpact on Grapevines. Climate Dynamics, DOI 10.1007/s00382-011-1284-x, in press.672
25 ème Colloque de l’Association Internationale de Climatologie, Grenoble 2012PRÉCIPITATIONS ET RENDEMENTS DES OLIVIERS DANS LAPROVINCE DE JAÉN (ANDALOUSIE), 1955-2009Josyane RONCHAIL 1 , Céline MORCEL 1 , Marianne COHEN 2 et David LABAT 31Université Paris Diderot, Sorbonne Paris Cité, LOCEAN, UMR 7159, 75205 Paris Cedex 13, France.jrlod@locean-ipsl.upmc.fr2 Université Paris Diderot, Sorbonne Paris Cité, LADYSS, UMR 7533, 75205 Paris Cedex 13, France.3 Géosciences Environnement Toulouse (CNRS, IRD, Université de Toulouse, OMP), 14 Av. Edouard Belin, F-31400 Toulouse, France.Résumé : Les liens entre pluies et rendements des oliviers dans la Province de Jaén (Andalousie) sur la période1955-2009 sont examinés après avoir analysé l’évolution des pluies (à la baisse) et des rendements (à la hausse,avec une forte composante quasi bisannuelle liée à la physiologie de l’olivier), depuis 60 ans. Les liens pluierendementne sont pas linéaires mais il apparait que les plus faibles rendements sont systématiquement liés àdes pluies très faibles pendant les deux années qui ont précédé la cueillette, notamment dans les plantationspluviales.Mots-clés : Olivier, rendement, pluie, Andalousie.Abstract: Precipitations and olive-tree yields in the province of Jaen (Andalucía), 1955-2009.After having analyzed the sixty years evolution of rainfall (decreasing trend) and of olive-tree yields (increasingtrend and quasi biannual variability related to the physiology of the tree) in the Jaen province (Andalucía), weexamine the relationships between rainfall and yields. They are not linear but the weakest yields are associatedwith the lowest rainfall values collected during the two years that precede the olive picking, especially in nonirrigatedplantations.Keywords: Olive-tree, yield, rainfall, Andalucía.IntroductionDans le district rural de la Sierra Magina (province de Jaén, Andalousie, figure 1a), lesoliveraies occupent une partie très importante des terres agricoles (80 %, figure 1b) etl’oléiculture constitue une ressource principale ou annexe pour une grande partie de lapopulation (Cohen et al., 2011). Dans cette région aux pluies peu abondantes et irrégulières,les arbres sont pour moitié cultivés grâce à l’eau de pluie (32 000 ha en 2010, CIMA 2012), etpour moitié irrigués de façon traditionnelle par gravité ou par système de goutte à gouttegrâce au prélèvement d’eau dans les nappes phréatiques ou dans les rivières. Les olives sontdestinées principalement à la confection de l’huile d’olive.Compte tenu des projections de diminution des pluies au cours du XXI ème siècle (GIEC,2007 ; Rodríguez-Puebla et Nieto, 2009), confirmées au niveau local (Garcin, 2010), et deleur propre vécu de la diminution des pluies depuis quelques années (Alonso, 2011), lesacteurs de la profession oléicole et notamment la Asociación para el Desarrollo Rural/Association pour le Développement Rural (ADR) de la Sierra Mágina s’interrogent sur ledevenir de leur activité. Cela nous a conduits, ici, à vérifier l’existence d’un lien entre lerendement des oliviers et les précipitations avant d’envisager une projection des rendementsdans le cadre du changement climatique.1. Données et méthodesLes données de précipitations quotidiennes proviennent de l’Agencia Estatal de laMeteorología (AEMET). Des séries débutant dans les années 1950 sont disponibles dans unequinzaine de stations de la province de Jaén. Les données annuelles de superficies plantées enoliviers et de rendements, en culture irriguée et pluviale, sont agrégées au niveau la provincede Jaén. Elles proviennent du Ministerio de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente673
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