Sahel Rain Index

Méthodes & données

Calcul de l'indice pluviométrique du Sahel : une vue d'ensemble

Indice pluviométrique du Sahel

L’indice pluviométrique du Sahel a été développé par Zwarts et al. (2009) et mis à jour par Zwarts et al. (2023a) ; veuillez vous référer à ces sources pour une vue d’ensemble détaillée des données et de la méthodologie utilisée.

L’indice pluviométrique du Sahel tel qu’il est présenté sur ce site est mis à jour annuellement, ce qui a été rendu possible par l’automatisation du processus de collecte et d’analyse des données sous-jacentes. Nous présentons ici un bref aperçu (basé sur Zwarts et al. 2023a) de la méthodologie utilisée pour calculer l’indice pluviométrique du Sahel présenté sur ce site. Les données utilisées proviennent de diverses sources ; les données des dernières années proviennent principalement des ensembles de données pluviométriques mensuelles du NCAR, complétées par des données du Sénégal (ANACIM).

Il ne pleut au Sahel que quelques mois par an, principalement en raison de tempêtes tropicales occasionnelles. Les précipitations sont irrégulières et varient d’un site à l’autre, ce qui signifie que l’estimation des précipitations annuelles moyennes pour le Sahel nécessite des données provenant de nombreuses stations météorologiques chaque année. Les premières mesures de précipitations annuelles enregistrées pour la région proviennent de stations situées le long de la côte atlantique (par exemple, Saint Louis, à partir de 1848, et Dakar, à partir de 1853). Plus tard, des mesures ont également été effectuées dans des stations situées plus à l’intérieur des terres (par exemple à Tombouctou, à partir de 1897). Les premières mesures de précipitations sur l’ensemble du Sahel ont été effectuées en 1920. Le nombre de stations météorologiques au Sahel a progressivement augmenté au cours de la première partie du 20ème siècle, atteignant un pic de 860 en 1961, puis a diminué pour atteindre 103 stations en 2020 (Figure A).

Pour quantifier les variations annuelles des précipitations, de nombreux chercheurs ont publié au fil des ans un indice pluviométrique pour le Sahel (voir Zwarts et al. 2023a pour un résumé). Ces indices fournissent les précipitations annuelles en pourcentage d’écart par rapport à la moyenne à long terme et, dans de nombreux cas, ont été normalisés en divisant l’écart en pourcentage par l’écart type. Cependant, du fait que le nombre de stations météorologiques a diminué et que les mesures des précipitations dans certaines stations n’ont été collectées que de manière irrégulière, il est plus difficile de calculer l’indice pluviométrique du Sahel de ces dernières années. Pour résoudre ce problème et maximiser le nombre de stations météorologiques utilisées, Zwarts et al.(2023a) ont utilisé les années pour lesquelles l’ensemble des données étaient complets afin de calculer, pour chaque station, le pourcentage des précipitations annuelles qui se sont produites au cours de chaque mois, puis ont appliqué ces chiffres moyens pour estimer les précipitations mensuelles au cours des années pour lesquelles les données étaient manquantes. Pour une année donnée, chaque station n’a été incluse dans l’ensemble de données que si elle a mesuré plus de 70 % des précipitations annuelles de l’année. Cette approche a introduit une erreur supplémentaire, mais elle a permis d’intégrer les données de deux fois plus de stations météorologiques pour les années depuis 2000 et de plus de trois fois plus de stations pour les années depuis 2018.

Les étapes suivantes ont consisté à convertir les précipitations annuelles de chacune des stations sélectionnées en pourcentage d’écart par rapport à la moyenne de cette station sur la période 1950-1975, et à calculer le pourcentage d’écart moyen pour toutes les stations combinées. Cet ensemble de données a ensuite été utilisé pour identifier les corrélations entre chaque station individuelle et la moyenne de toutes les stations. Certaines stations – la plupart situées dans le désert au nord ou dans la zone hyperhumide au sud – n’étaient pas liées ou seulement faiblement liées à l’écart moyen en pourcentage, et nous les avons omises de l’indice (voir Zwarts et al. 2023a pour plus de détails). Au total, nous avons utilisé les données de 148 stations pluviométriques pour calculer l’indice pluviométrique du Sahel présenté sur ce site. Le nombre de stations utilisées par année et l’erreur standard sont indiqués dans la graphique ci-dessous. Les données correspondantes peuvent être téléchargées sur la page d’accueil.

Figure A. Panneau supérieur : Indice pluviométrique annuel pour le Sahel, donné comme une anomalie de la moyenne (calculé depuis 1900 ) . Panneau du milieu : Nombre de stations météorologiques utilisées par an. Panneau inférieur : Erreur standard par année.

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Étendue maximale des inondations

Tout comme l’indice pluviométrique du Sahel, l’étendue maximale des inondations pour les deux plus grandes plaines d’inondation saisonnières du Sahel a été développée par Zwarts et al(2009) et approfondie par Zwarts et al(2023b). Voici un bref aperçu des méthodes utilisées pour calculer l’étendue maximale des inondations ; veuillez vous référer à Zwarts et al(2023b) pour plus d’informations.

Le degré d’inondation annuelle dans les bassins des fleuves Sénégal et Haut Niger dépend des précipitations en amont et du débit des fleuves en relation avec l’existence de réservoirs et de prises d’eau. L’étendue maximale des inondations dans ces deux systèmes fluviaux est fortement corrélée au niveau d’eau maximal pour cette saison d’inondation, tel que mesuré par les stations hydrologiques de la région.

Delta intérieur du Niger
L’inondation maximale dans le delta intérieur du Niger est fortement corrélée aux niveaux d’eau maximaux à Akka, dans la partie centrale du delta, et à Mopti, qui se trouve sur le côté sud du delta où les fleuves Niger et Bani convergent (voir Zwarts et al. 2005 et Zwarts et al. 2009). À partir de 2019, les mesures quotidiennes ne seront plus disponibles d’aupres Akka. Les niveaux d’eau à Mopti sont mesurés quotidiennement par DNH Mali; ces mesures sont utilisées pour prédire la hauteur et l’étendue des inondations à l’aide de l’outil OPIDIN. Pour l’estimation de l’étendue maximale des inondations présentée sur ce site, nous avons utilisé les données de Mopti à partir de 2019 (et celles d’Akka de 1920 à 2018). Pour estimer l’étendue maximale des inondations en utilisant les données de Mopti, la formule suivante s’applique :

EMF (km2) = 0,1969*M2 – 176,74*M + 48316 (où M est le niveau d’eau maximum à Mopti), r2 = 0,9691

Vallée et Delta du Sénégal
La Vallée du Sénégal se situe entre Matam et Podor, et les niveaux d’eau maximaux sur ces sites sont en forte corrélation avec l’étendue maximale des inondations dans la vallée (Mettrop et al. 2019). Il existe également une forte corrélation avec le niveau d’eau maximal à Bakel, qui se trouve plus en amont. Les niveaux d’eau à ces stations hydrologiques sont mesurés quotidiennement par OMVS, et ANACIM fournit les niveaux d’eau maximaux annuels.

Pour l’étendue maximale des inondations présentée sur ce site, nous avons utilisé les données de Bakel pour la période 1920-1949 et les données de Podor pour les années 1950 et suivantes. Pour ces dernières, la formule suivante s’applique :

EMF Vallée (km2) = 0,0365*P2 – 18,058*P + 2623,6 (où P est le niveau d’eau maximum à Podor), r2 = 0,9852

Grâce aux digues, les inondations dans le Delta du Sénégal ont été limitées depuis le milieu du siècle dernier. Des inondations se produisent encore dans le bassin du fleuve Ndiael au sud du delta, en raison des précipitations locales et des décharges du lac Guier (voir, par exemple, Bos et al. 2016). Des inondations se produisent également dans le parc national du Djoud (sur la rive gauche du fleuve, au Sénégal) et dans le parc national du Diawling (sur la rive droite du fleuve, en Mauritanie), en raison de la gestion artificielle des niveaux d’eau par la prise d’eau du réservoir de Diama. Des estimations de l’étendue maximale des inondations dans le Delta du Sénégal avant 2006 ont été réalisées par Zwarts et al(2009) à l’aide d’images satellites. Les estimations depuis 2006 (telles que rapportées dans Zwarts et al. 2023b et sur ce site) ont été dérivées des niveaux d’inondation dans la vallée du Sénégal, étant donné que les inondations dans ces deux zones sont fortement liées.

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Sources et informations complémentaires

Bos, D., L. Davids, P. Mawade Wade, A. Sow, Y. Gueye & A. Gaye 2016. The Ndiael, a former floodplain on the brink of change from dry to wet? Bird Conservation International 1-11.  doi:10.1017/S0959270916000514. Download link.

Mettrop, I.S., Wymenga E., Klop E. & Bekkema M. 2019. Climate impacts in the Senegal River Basin: a spatial vulnerability assessment. A&W-rapport 2253, Altenburg & Wymenga, Feanwâlden. Download link.

Zwarts, L, van Beukering P, Kone B & Wymenga E. 2005. The Niger, a lifeline. Rijkswaterstaat / IVM / Wetlands International / A&W. p .1-304. Download link.

Zwarts, L., Bijlsma R.G., van der Kamp J. & Sikkema M. 2023a. Distribution and numbers of ground-foraging birds between the hyper-arid Sahara and the hyper-humid Guinea forests. S4 Annual rainfall (pp.61-65). Ardea 111: 7–66.  doi:10.5253/arde.2022.a29. Download link.

Zwarts, L., Bijlsma R.G. & van der Kamp J. 2023b. The fortunes of migratory birds from Eurasia: being on a tightrope in the Sahel. S2 Rainfall and flood extent in the Sahel (pp 432-437). Ardea 111: 397–437.  doi:10.5253/arde.2022.a29. 
Download link.

Zwarts, L., Bijlsma, R., van der Kamp, J. & Wymenga, E. 2009. Living on the Edge: Wetlands and bird in a changing Sahel. KNNV Publishing. 564 p. Download link.

Zwarts, L., Bijlsma, R., van der Kamp, J. & Wymenga, E. 2009. Les Ailes du Sahel: Zones humides et oiseaux migrateurs dans un environnement en mutation. KNNV Publishing. 564 p. Download link.

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