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25 ème Colloque de l’Association Internationale de Climatologie, Grenoble 2012empirique telle qu’après transformation, la distribution de probabilité des sorties de modèlessoit la même que celle des observations pour la période historique. Cette transformation peut-1s’écrire simplement : Ptransformé = Fobservations ( FMRC ( PMRC))où Ptransforméest la précipitationcorrigée par Quantile-Quantile (QQ), PMRCest la précipitation issue des modèles, FMRC est ladistribution de probabilité empirique des sorties de modèles sur la période historique etF -la réciproque de la fonction de répartition des observations. Une fois les corrections1observationsavec ASD et QQ effectuées, on calcule les indices pluviométriques sur la période historiqueavec les observations, les sorties brutes des MRCs et les sorties transformées des MRCs. Pourchaque indice, on génère des boxplots pour chaque des quatre séries d’indices (figure 2).Selon que le boxplot de l’indice calculé avec les sorties brutes, celui de l’indice calculé aprèsapplication de ASD ou l’indice calculé après application de QQ est visuellement plus prochedu boxplot des observations, on décide d’utiliser pour le futur, pour ce MRC et pour cet indiceles sorties brutes de MRC, la transformation par ASD ou la transformation par QQ.Figure 2 : Diagramme de hammac des valeurs moyennes (Diourbel et Mbacké pour la région d’étude)saisonnières de chaque indice selon les sorties brutes de MRC (Raw RCM), l’application par ASD et par QQ.1.4. Calibration et validation du modèle de rendementsLa calibration et la validation s’appuient sur un total de 66 valeurs regroupant les valeursmoyennes des indices et des rendements de 6 régions entre 1997 et 2007 : Dakar, Diourbel,Louga, Saint-Louis, Thiès et Kaolack (figure 1). Ce choix répond à une contrainte imposéepar la série des 10 années de données de rendements disponibles. Le modèle CART a étécalibré avec 55 valeurs (Dakar, Louga, Saint-Louis, Thiès et Kaolack) et validé avec 11(Diourbel). La figure 3 montre l’arborescence de la classification par CART. La répartitioninitiale à partir du premier nœud (Prcp1) indique à droite un rendement excédentaire sur labase de plus de 21,2 % de jours de pluie au cours de la saison des pluies.Figure 3 : Arbre de classification issu de la calibration avec CART (période 1997-2007) ; N = la normale.700
25 ème Colloque de l’Association Internationale de Climatologie, Grenoble 2012À gauche du premier nœud, en considérant l’intensité des précipitations (SDII) avec moinsde 15,7 mm/jour mais également 13,5 mm et enfin un Prcp1 inférieur à 16,9 %, l’étape finaleprédit à droite un rendement déficitaire basé sur un maximum de jours secs consécutifs(inférieur à 244 jours) et à gauche un rendement médian avec un minimum de 244 jours depluie. À droite du second nœud, avec un SDII d’une part supérieur à 15,7 mm/jour et d’autrepart moins de 17,4 mm/jour au nœud 5, le modèle donne un rendement médian à droite etdéficitaire à gauche (SDII supérieur ou égal à 17,4 mm/jour). À droite du nœud 3, avec uneintensité supérieure ou égale à 13,4 mm/jour, le rendement est déficitaire par rapport à lanormale.Comme indiqué dans les nœuds de 1 à 5, l’évaluation dans le futur des rendements annuelsde l’arachide dans la région de Diourbel reste extrêmement sensible aux valeurs des indicesde fréquence et d’intensité tels que le Prcp1, le SDII et le CDD.Les valeurs prédites sont égales aux valeurs simulées 41 fois sur 55 lors de la calibration.On compare dans le tableau 3 les rendements issus du modèle CART avec les observationslors de la validation. On constate une concordance significative entre les valeurs catégoriquesréelles et prédites de rendements (7 valeurs sur 11). D’autre part, les sorties de la simulationmettent en évidence 3 indices pluviométriques parmi les 7 utilisés comme données d’entréedans le modèle CART.Tableau 3 : Validation du modèle CART (1997-2007) selon les trois cas : 1) inférieur à la normale, 2) normal et3) supérieur à la normale. Dans les parties grisées, on constate les mêmes valeurs observées et prédites (régionde Diourbel).Rendements observés 1 3 3 3 3 1 2 1 3 1 1Rendements prédits 3 1 3 3 3 1 3 1 3 3 12. Projection des rendementsAu cours de ce processus, les sorties des six modèles sont corrigées avec les méthodesASD et QQ. Le tableau 4 donne les meilleures transformations par indice et par modèle.Tableau 4 : Identification de la méthode de correction la plus proche des observations selon l’indicepluviométrique et selon le scénario climatique (DMI-HIRHAM5 en gris). S.B.-MRC* : Sorties brutes demodèles régionaux de circulation.MbackéDiourbelDMI-ICTP-KNMI-INMRCA3 METO-HCUCLMHIRHAM5REGCM3RACMO2.2bCDD S.B.-MRC* QQ S.B.-MRC S.B.-MRC S.B.-MRC S.B.-MRCCWD QQ QQ QQ QQ QQ ASDR3D QQ S.B.-MRC ASD ASD ASD ASDSDII QQ QQ ASD ASD ASD ASDPrcp1 QQ QQ S.B.-MRC QQ QQ S.B.-MRCCDD QQ QQ S.B.-MRC QQ S.B.-MRC S.B.-MRCCWD QQ ASD QQ QQ QQ QQR3D S.B.-MRC ASD ASD ASD QQ QQSDII S.B.-MRC ASD ASD ASD QQ QQPrcp1 QQ S.B.-MRC S.B.-MRC QQ ASD QQAprès analyse visuelle et statistique des boxplots, c’est le modèle DMI-HIRHAM5 qui aété choisi pour calculer les indices futurs. La transformation QQ a été utilisée pour tous les701
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