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25 ème Colloque de l’Association Internationale de Climatologie, Grenoble 2012Figure 1 : Carte de localisation de lazone d’étude : région administrative deDiourbel en couleur grise et stationsutilisées pour générer les indicesmoyens régionaux (5 régions pour lacalibration et Diourbel pour lavalidation).1. Démarche méthodologique1.1. Arbres de classification et de régressionUn arbre de classification et de régression (Classification and Regression Tree : CART) estune méthode qui utilise des données historiques pour construire un modèle descriptif etprédictif d’une relation entre un jeu de prédicteurs et une variable catégorique (Breiman et al.,1984). La prédiction se fait en parcourant l’arborescence en répondant à des questions de typevrai/faux sur la valeur d’un des prédicteurs chaque fois que l’on rencontre un nœud. Unequestion possible est la précipitation annuelle est-elle inférieure à 300 mm ? Selon que laréponse est oui ou non, on continue sur une des deux branches partant de ce nœud. A la fin del’arborescence, on obtient une estimation de la variable à prédire. L’arbre est construit avecun jeu de données de calibration, puis validé avec un jeu indépendant de données. Lors de lacalibration, l’algorithme va chercher pour toutes les variables et valeurs possibles pourtrouver la meilleure répartition - la question qui divise les données en deux parties avec unmaximum d'homogénéité. Le processus est répété pour chacune des partitions de donnéesjusqu'à ce que chaque partition soit homogène, ou soit de taille inférieure à un seuil prédéfinipar l’utilisateur. Parmi leurs avantages, on notera d’une part la simplicité de la visualisationsous forme d’arbre et d’autre part, la possibilité d’obtenir des règles en langage naturel.1.2. DonnéesLes prédicteurs sont des indices de précipitation couramment utilisés pour décrire la qualitéde la saison des pluies (références). Ces indices, décrits dans le tableau 1, tiennent compte del’occurrence et de la durée des séquences humides et sèches, de l’intensité moyenne de pluiepar jours humides et des précipitations les plus intenses ou extrêmes. Les indices ont étédéveloppés par des projets comme STARDEX : Statistical and Regional DynamicalDownscaling of Extremes for European Regions (Karl et al., 1999). Les indices sélectionnéssont jugés pertinents dans le contexte pluviométrique sénégalais en raison de leur capacité àdécrire la variabilité et les changements du régime de précipitation qui reste fondamentalepour mesurer les impacts sur la production et le rendement de l’arachide. Selon Freud et al.(1997), le cumul pluviométrique et sa distribution pendant l’hivernage sont les deux facteursqui déterminent le rendement potentiel de l’agriculture arachidière pluviale même s’il fautajouter que la distribution est devenue moins favorable pour la plante ces dernières années.698