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25 ème Colloque de l’Association Internationale de Climatologie, Grenoble 2012AcronymeTableau 1 : Description des caractéristiques des indices pluviométriques utilisés.Description [Unité]Prcp1 Fréquence – jours de pluie (precipitation ≥ 1 mm) [%]R3dCDDCWDSDIIPrptotR95pExtrème - maximum de 3 jours de précipitations [mm]Fréquence - maximum de jours secs consécutifs (precipitation < 1 mm) [jour]Fréquence - maximum de jours de précipitations consécutifs(precipitation >= 1 mm) [jour]Intensité – intensité de précipitation (pluie/jour de pluie) [mm/jour]Cumul des précipitations saisonnières (précipitations >= 1 mm) [mm]Extrême – 95 ème centile de précipitations journalières [mm/jour]Deux types de données de précipitations journalières sont utilisés pour générer les indices :a) les moyennes régionales (moyenne des stations par région ; figure 1) durant la saison despluies, de juin à octobre (période 1997-2007) et b) les moyennes de précipitations simulées (2stations de la zone d’étude : 1997-2050) par 6 modèles régionaux de circulation en suivant lescénario SRES A1B (tableau 2) sur la base d’une résolution de 50 km de l’expérienceAMMA-ENSEMBLES (http://ensemblesrt3.dmi.dk/).Tableau 2 : Description des 6 modèles régionaux de circulation (AMMA-ENSEMBLES).Institution MCG MCR AcronymeKNMI(Royal Netherlands Meteorological Institute, Hollande)ECHAM5-r3 RACMO KNMI-RACMO2DMI(Danish Meteorological Institute)ECHAM5-r3 HIRHAM DMI-HIRHAM5ICTP(Abdus Salam International Centre for Theoretical Physics, Italie)ECHAM5-r3 RegCM ICTP-REGCM3METNO(Norwegian Service Centre for Climate Modelling, Norvège)HadCM3Q0 HIRHAM METNOHIRHAMHC(Met Office, UK)HadCM3Q0 HadRM3P METO-HC_HadRM3.0INM(Instituto Nacional de Meteorologica, Espagne)HadCM3Q0 RCA INMRCA3Les rendements de l’arachide sont extraits de la base de données de la FAO :www.countrystat.org (période 1997-2007 pour les 6 régions considérées). Les rendementsobservés sont divisés en trois groupes égaux (inférieur à la normale, normal, supérieur à lanormale) ayant chacun la même probabilité d’occurrence. Les trois classes sont codées 1, 2 et3 dans le modèle : un rendement de moins de 0,45 t/ha (inférieur à la normale), un rendemententre 0,65 et 0,45 t/ha (normal) et un rendement supérieur à 0,65 t/ha (supérieur à la normale).1.3. Correction des précipitations journalières des MRCsIl est bien connu que la répartition temporelle et les distributions de probabilité desprécipitations journalières des MRCs peuvent être très loin de la réalité, ce qui va se traduirepar des indices pluviométriques biaisés. Afin de résoudre le problème, deux méthodes sontutilisées pour tenter de corriger les distributions journalières des modèles. La premièreméthode est ASD (Automated Statistical Downscaling) avec comme prédicteurs les sortiesdisponibles des MRCs et comme variable prédite la précipitation observée. Une fois calibré etvalidé, le modèle ASD générera des précipitations futures dont les caractéristiques statistiquessont différentes de celles des sorties brutes de modèles. La seconde méthode est latransformation Quantile-Quantile dont le principe est de trouver une fonction de transfert699