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INTEGRATION DE LA VARIABILITE SPATIO-TEMPORELLE - IWRA

INTEGRATION DE LA VARIABILITE SPATIO-TEMPORELLE - IWRA

INTEGRATION DE LA VARIABILITE SPATIO-TEMPORELLE -

MODELISATION SEMI-SPATIALISEE DES RESSOURCES EN EAU DUFLEUVE NIGER A KOULIKORO.PRISE EN COMPTE DES VARIABILITES SPATIO-TEMPORELLES.Alain DEZETTER 1 , Jean-Emmanuel PATUREL 1 , Denis RUELLAND 2 ,Sandra ARDOIN-BARDIN 2 , Luc FERRY 3 , Gil MAHE 2 ,Claudine DIEULIN 2 , Eric SERVAT 2 .1UMR HydroSciences Montpellier, IRD, BP 2528, BAMAKO, MALI, Alain.Dezetter@ird.fr2UMR HydroSciences Montpellier, Maison des Sciences de l’Eau, Université Montpellier II, CaseCourrier MSE, Place Eugène Bataillon, 34095 Montpellier Cedex 5 - France3UMR G-EAU, IRD, BP 2528, BAMAKO, MALIMots-clés : Modélisation pluie débit, pluies spatialisées, METEOSAT seconde génération, états de surface,ressources en eauI.- INTRODUCTIONLe changement climatique et son influence sur l’environnement et la société est au cœur des préoccupationspolitiques et scientifiques actuelles. Pour des régions déjà fragilisées telles que l’Afrique de l’Ouest, laquestion est vitale. Le programme VAHYNE a montré (Ardoin-Bardin, 2004) la possibilité de simulerl’évolution des ressources en eau en Afrique de l’Ouest et Centrale pour le XXIème siècle à l’aide demodèles pluie débit simples et robustes et à partir des prévisions faites par des Modèles de CirculationGénérale (MCG) de l’atmosphère. Les modèles pluie débit utilisés dans ce cadre ont montré une grandesensibilité à la donnée pluie et à une donnée caractéristique des états de surface assimilable à une capacité eneau du sol.Les données de pluie utilisées proviennent des réseaux nationaux d’observation et ont été interpolées sousforme de grilles mensuelles au 1/2 degré carré : les grilles du CRU (Climatic Research Unit, New et al 1999,Michell et al 2005) ont été principalement utilisée. Les données de sol ont, quand à elles, été tirées de la carteFAO des sols et sont fixes dans le temps (FAO, 1981).La rupture avérée dans les séries pluviométriques d’Afrique de l’Ouest depuis les années 1970, a eu deseffets parfois contradictoires. En effet, la baisse pluviométrique a entrainé généralement une baisse desécoulements (-16 % de pluie, -70 % d’écoulement, pour le Bani à Douna), mais aussi parfois uneaugmentation des écoulements (Nakambé à Wayen : -20 % de pluie, + 108 % du coefficient d’écoulement)(Mahé et al, 2005). Pierre Diello (2007) a montré que la prise en compte d’une évolution temporelle des étatsde surface permettait d’améliorer sensiblement la simulation des écoulements des cours d’eau sahéliens.L’objectif de ce travail est de contribuer à améliorer la modélisation des ressources en eau du Niger supérieur(Niger à Koulikoro) en intégrant la variabilité spatio-temporelle des pluies et des états de surface du bassinversant.Plusieurs aspects complémentaires seront abordés à cette fin. Dans un premier temps, après une modélisation« classique » du bassin versant, une étude de la sensibilité spatiale du modèle aux différentes entrées a étéréalisée. Dans un deuxième temps, une méthodologie a été mise au point pour générer une cartographie del’évolution spatio-temporelle de l’occupation du sol du bassin versant à l’aide d’images Landsat. Dans untroisième temps, l’aspect de la variabilité spatiale de la pluie a été abordé à l’aide des données Météosatdisponibles pour les années 2004 et 2005. Enfin, quelques essais de modélisation pour le futur ont étéréalisés à l’aide des données HadcM3 de l’IPCC 2001, dans l’attente de la disponibilité des données IPCC2007.II.- MATERIELS ET METHODESLe bassin versant du Niger à Koulikoro :Le bassin versant de Koulikoro correspond à la partie amont du haut fleuve Niger (Fig. 1) et occupe unesuperficie de 120 343 km², entre 7°00’ et 12°00’ W et 8°30’ et 13°00’ N. Il se situe à cheval sur 3 paysd'Afrique de l'Ouest : le Mali dans sa partie septentrionale (30 %), la Côte d'Ivoire dans sa partie orientale (5%) et enfin la Guinée pour le restant du bassin versant (65 %). L’altitude varie de 1479 m à 265 m àl’exutoire du bassin.

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