Soutenance mémoire
L’Indice Standardisé des Précipitations (SPI)
La méthode utilisée pour le calcul du SPI a été développée par Thomas B. McKee et ses collègues de la Colorado State University en 1993[13], dans le but d’améliorer la détection de la sécheresse, la capacité de surveillance et la quantification du déficit des précipitations sur la base de la probabilité des précipitations sur plusieurs échelles de temps. Il reflète l’impact de la sécheresse sur la disponibilité des différentes ressources en eaux (eaux souterraines, stockage dans les réservoirs, humidité du sol, manteau neigeux et débit des cours d’eau) [14]. C’est un indicateur statistique utilisé pour la caractérisation des sécheresses locales ou régionales. Basé sur un historique des précipitations de longue durée, le SPI permet de quantifier l’écart des précipitations d’une période, déficit ou surplus par rapport aux précipitations moyennes historiques de la période. Cette période varie généralement de 3 mois à 2 ans, selon le type de sécheresse que l’on désire suivre [13]. Le SPI est un indice à la fois puissant, souple d’utilisation et simple à calculer. Les données sur les précipitations constituent en fait le seul paramètre requis. En outre, l’indice SPI se révèle tout aussi efficace pour analyser les périodes ou cycles humides que les périodes ou cycles secs. Pour calculer l’indice SPI, il faut disposer idéalement de relevés mensuels s’étalant sur au moins 20 à 30 ans, mais de préférence sur 50 à 60 ans ce qui constitue la période optimale [15].
Méthode de calcul
Le SPI d’un lieu donné pour une période choisie à partir des relevés à long terme des précipitations est calculé en ajustant une fonction de densité de probabilité appropriée à la distribution de fréquence des précipitations additionnée sur l’échelle de temps considérée (généralement 3, 6, 12 et 24 mois). Ceci est effectué séparément pour chaque échelle de temps et pour chaque emplacement dans l’espace [14]. La série de données de longue durée est ajustée à une distribution de probabilité que l’on transforme ensuite en une distribution normale pour que l’indice SPI moyen du lieu considéré et pour le laps de temps étudié soit égal à zéro. Les valeurs positives de l’indice SPI indiquent des précipitations supérieures à la médiane et les valeurs négatives indiquent des précipitations inférieures à celle-ci. L’indice SPI indique qu’une sécheresse débute quand sa valeur est inférieure ou égale à -1,0 et qu’une sécheresse se termine quand sa valeur devient positive [15].
Interprétation du SPI pour une période plus ou moins longue Indice SPI sur 1 mois Une carte de l’indice SPI calculé sur 1 mois ressemble beaucoup à une carte représentant le pourcentage de la normale des précipitations pour une période de 30 jours. L’indice SPI sur 1 mois se terminant fin novembre établit la comparaison entre le total mensuel des précipitations pour novembre de l’année examinée et les totaux mensuels des précipitations en novembre de toutes les années pour lesquelles on dispose de relevés. L’indice SPI sur 1 mois représente des conditions à courte échéance. Ses applications sont en rapport étroit avec les sécheresses de type météorologique ainsi qu’avec l’humidité du sol à court terme. Il est possible de mal interpréter l’indice SPI sur 1 mois si l’on ne tient pas compte des caractéristiques climatiques du lieu. Dans les régions où il est normal que les pluies soient faibles au cours d’un mois donné, il est possible d’obtenir des valeurs négatives ou positives importantes alors que l’écart par rapport à la moyenne est relativement faible [15].
Indice SPI sur 3 mois L’indice SPI sur 3 mois établit la comparaison entre le total des précipitations sur la période de trois mois examinés et les totaux des précipitations pour cette même période de trois mois de toutes les années pour lesquelles on dispose de relevés. L’indice SPI sur 3 mois fournit une indication sur les conditions d’humidité à courte et moyenne échéances et une estimation des précipitations sur une saison. Il importe de comparer l’indice SPI sur 3 mois à des laps de temps plus longs. Il est possible que des conditions relativement normales voire humides se produisent durant trois mois au milieu d’une sécheresse s’étalant sur une durée plus longue. Tout comme l’indice SPI sur 1 mois, l’indice SPI sur 3 mois peut prêter à confusion dans le cas de régions au climat normalement sec durant la période de 3 mois examinée. Des valeurs négatives ou positives importantes de l’indice SPI peuvent être associées à des cumuls de précipitations ne s’écartant que peu de la moyenne [15].
Indice de sécheresse de Palmer (PDSI)
Le PDSI a été développé à l’origine par Palmer dans les années 1960.C’est l’une des premières tentatives de déceler les sécheresses en ne se limitant pas aux données relatives aux précipitations. Palmer devait déterminer comment intégrer les données sur les températures et les précipitations à des informations sur le bilan hydrique dans les régions agricoles des États-Unis. Le PDSI a été pendant des années le seul indice de sécheresse utilisé en exploitation et il est encore couramment employé dans le monde [11]. Il est calculé à l’aide des données mensuelles des températures et des précipitations, ainsi que d’informations sur la capacité de rétention d’eau du sol. Il prend en compte l’humidité reçue (précipitations) ainsi que l’humidité stockée dans le sol, en tenant compte de la perte d’humidité potentielle due aux influences de la température. Les paramètres nécessaires pour calculer le PDSI sont les données mensuelles des températures et des précipitations. Les informations sur la capacité de rétention d’eau des sols peuvent être utilisées, mais des valeurs par défaut sont également disponibles. Un enregistrement complet en série de la température et des précipitations est requis [31]. Le PDSI est une mesure standardisée allant d’environ -10 (sec) a +10 (humide) avec des valeurs inférieures à -3 représentant une sécheresse sévère à extrême. La standardisation utilisée par Palmer était basée sur des données limitées provenant du centre des États-Unis et tendait à produire un PDSI plus sévère dans les Grandes Plaines que dans les autres régions des États-Unis [32].
Méthode de calcul du PDSI
La méthode de Palmer commence par un bilan hydrique (généralement mensuel ou hebdomadaire) utilisant des enregistrements historiques des précipitations et des températures. Le stockage de l’humidité du sol est géré en divisant le sol en deux couches et en supposant que 25 mm d’eau puissent être stockés dans la couche de surface. La couche sous-jacente a une capacité disponible qui dépend des caractéristiques du sol du site considéré. L’humidité ne peut pas être retirée de la couche sous-jacente (rechargée) tant que toute l’humidité disponible n’a pas été éliminée de la couche de surface (régénérée). L’évapotranspiration potentielle (PET) est généralement calculée à l’aide de la méthode de Thornthwaïte. Les pertes par évapotranspiration du sol se produisent si PET > P, où P représente les précipitations du mois. L’affaiblissement par évapotranspiration de la couche de surface Ls est supposé avoir lieu au taux potentiel. On suppose que les pertes de la couche sous-jacente Lu dépendent de la teneur en humidité initiale de la couche sous-jacente, de l’évapotranspiration potentielle et de la capacité combinée d’humidité disponible dans les deux couches de sol. C’est-à-dire si PET> P [33].
Conclusion
Au terme de ce travail on constate que la région de Tlemcen était affectée par plusieurs séquences sèches et humides sur la période (Octobre1939-septembre2009) à l’échelle d’un mois, on ne peut pas tirer de conclusion à long terme sur l’occurrence chronologique de périodes distinctes en pluviométrie. D’après les résultats de SPI et RDI à l’échelle 3 mois on constate que la période 4 (juillet-aout-septembre) est la plus affectée par la sécheresse. Les séquences les plus humides sont enregistrées à la période 2 (janvier-février-mars) .à l’échelle 3 mois les indice SPI3 et RDI3 permet de comparer la période en cours avec celui des autres périodes tell que SPI1 et RDI1 à l’échelle mensuelle, donc on ne peut pas donner une conclusion exact à long terme sur les périodes distinctes en pluviométrie. Le calcul des indices SPI, RDI, DP, PN, Z-score, PDSI et l’indice de De Martonne à l’échelle annuelle (12 mois) fournit une bonne représentation des régimes de précipitations à longue échéance.
D’après les résultats de calcul des indices pour la ville de Tlemcen nous constatons que cette dernière subit une tendance déficitaire et une variation chronologique avec l’existence de 2 périodes distinctes, une période relativement humide a sévi aux années 1970 et une période très sec à extrême aux années 1980. Le bassin versant de Meffrouche subit plusieurs séquences sèches et humides. Sur la période (1970-2006).pour l’indice SSFI à l’échelle 1 et 3 mois, on ne peut pas donner une conclusion à long terme. L’analyse au pas de temps mensuel de l’indice PHDI, a permis de détecter plusieurs périodes de sécheresse , une longue période extrême à sévère sèche de février 1981 à février 1988 . La seconde période modère sèche ayant suivi cette dernière était celle de juillet 1996 à septembre 2006. Il faut noter qu’au cours de cette période il y eu quelques mois dont les pluies avoisinent leurs moyennes. De l’analyse des résultats obtenus de l’indice SSFI12 il ressort que les décennies 80 et 90 étaient les plus sèches sur l’ensemble de la période considérée.
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Table des matières
Résumé
Liste des abréviations
Liste des figures
Liste des tableaux
Introduction générale
Chapitre I : Recherche bibliographique
Introduction
I.1 Définition de la sécheresse
I.1.1 Définition selon Wilhite et Glantz (1985)
I.1.2 Définition selon le Bureau météorologique américain
I.2 Classification des définitions de sécheresse
I.2.1 Définitions de la sécheresse fondées sur les précipitations
I.2.2 Définitions de la sécheresse fondées sur l’évapotranspiration
I.2.3 Définitions de la sécheresse météorologique
I.2.4 Définitions de la sécheresse en fonction du débit
I.2.5 Définition de la sécheresse basée sur l’humidité du sol
I.2.6 Définitions de la sécheresse liées à la végétation
I.3 Les types de sécheresse
I.3.1 La sécheresse météorologique
I.3.2 La sécheresse hydrologique
I.3.3 La sécheresse agricole
I.3.4 La Sécheresse socio-économique
I.4 Relation entre les différents types de sécheresse
I.5 Les causes et les conséquences de la sécheresse
I.5.1 Les causes de la sécheresse
I.5.2 Les conséquences et les impacts de la sécheresse
Chapitre II : les indices de sécheresse de climatiques et hydrologiques
Introduction
II.1 Indices climatique
II.1.1 L’Indice Standardisé des Précipitations (SPI)
II.1.2 Indice de sécheresse de reconnaissance (RDI)
II.1.3 Déciles des précipitations (DP)
II.1.4 Le pourcentage à la normale (PN)
II.1.5 China Z Index (CZI) et Statistique Z-Score (Z-Score)
II.1.6 Indice d’aridité annuelle de De Martonne (1926)
II.1.7 Indice de sécheresse de Palmer (PDSI)
II.1.8 Indice de sécheresse effectif (EDI)
II.1.9 Indice de sécheresse de Keetch-Byram (KBDI)
II.2 Indice hydrologique
II.2.1 Indice de sécheresse hydrologique Palmer (PHDI)
II.2.2 Indice d’écoulement fluvial normalisé (SSFI)
II.2.3 Indice de sécheresse fondé sur l’écoulement fluvial (SDI)
II.2.4 L’Indice des réserves en eau de surface SWSI
Chapitre III :Calcul automatique des indices de sécheresse
Introduction
III.1 Logiciel Standardized précipitation index Generator
III.2 Logiciel Drinc
III.3 Logiciel MDM (Meteorological Drought Monitoring)
III.4 Logiciel R studio
III.4.1 SPEI package
III.4.2 SCPDSI package
III.5 Logiciel KBDI
Chapitre IV : Résultats et Discusion
Introduction
IV.1 Calcul des indices pluviométriques
IV.1.1 Indice de précipitation standardisé « SPI
IV.1.2 Indice de sécheresse de reconnaissance (RDI standardised)
IV.1.3 Déciles de précipitation « DP
IV.1.4 Le Pourcentage à la Normale (PN)
IV.1.5 Statistique Z-Score (Z-Score) 12 mois
IV.1.6 Indice de De Martonne :
IV.1.7 Indice de sécheresse de Palmer (PDSI)
IV.2 Calcul des indices hydrologique
IV.2.1 Indice d’écoulement fluvial normalisé (SSFI)
IV.2.2 Indice de sécheresse hydrologique Palmer (PHDI)
Conclusion
Conclusion générale
Références bibliographiques
Annexes
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