Academic literature on the topic 'Précipitations (météorologie) – Sénégal'

L’agriculture en Afrique de l’Ouest, vitale pour les populations locales, est extrêmement dépendante de la saison des pluies estivale et de ses fluctuations quotidiennes. Les objectifs de cette thèse sont de caractériser les événements météorologiques d’échelle synoptique sur le Sénégal et de mesurer leur impact sur la structure et la modulation du cycle saisonnier des pluies quotidiennes sur le Sénégal et à l'échelle plus locale. Pour cela on a appliqué le concept de régimes de temps en utilisant les variables de pression au niveau de mer et de vent au niveau de pression 850 hPa tirées des réanalyses atmosphériques du NCEP/NCAR sur les moussons d’été de 1979 à 2002. Cette approche s’appuie sur la classification des cartes topologiques auto organisatrices de Kohonen, qui est une famille des réseaux de neurones artificiels à apprentissage non supervisé, combinée à une classification ascendante hiérarchique. Dans un premier temps, une famille composée de neuf régimes de temps a été définie en éliminant l’influence des échelles de temps saisonnière et interannuelle. Une approche similaire a été aussi développée en éliminant cette fois ci le cycle saisonnier moyen mais en conservant la variabilité interannuelle. Cette approche permet aussi d’utiliser les régimes de temps dans un contexte opérationnel de prévision. On a trouvé une association forte entre ces deux familles de régimes de temps qui ont elles aussi un lien fort avec les précipitations quotidiennes au Sénégal. D’autre part, on a développé une méthodologie mixte de modélisation des précipitations sur le Sénégal en combinant l’algorithme d’apprentissage des cartes topologiques de Kohonen avec les sorties de précipitations fournies par les réanalyses ERA40. Ce modèle mixte améliore fortement la modélisation des précipitations les plus intenses, présentes en particulier au sud du Sénégal. Dans ce contexte l’information contenue dans la classification en régimes de temps n’a pas un impact significatif.

L'étude du couplage océan-atmosphère dans la région de l'Atlantique Tropical Nord-Est (ATNE) a longtemps été négligé car la variabilité du climat dans cette zone et les régions avoisinantes, en particulier celle des précipitations au Sahel, est surtout contrôlée par la circulation atmosphérique de grande échelle. Mais les travaux de recherche présentés ici montrent que ce couplage est non négligeable, et explorent l'influence de la température de surface océanique (Sea Surface Temperature, SST) sur le transport d'humidité de l'océan Atlantique vers le Sénégal et les précipitations.Nous avons commencé par identifier le mode principal caractérisant la variabilité des précipitations de juillet à septembre au Sénégal sur une période de 40 ans (1979-2018). En utilisant trois valeurs mensuelles par an (juillet, août et septembre), l'indice dérivé des données d'observation de CRU représente les deux tiers de la variance totale, partagés entre l'inmensuel (données mensuelles d'été) et l'interannuel. Ce mode a été comparé au mode identique obtenu avec les précipitations sur l'ensemble du Sahel : les deux modes sont significativement corrélés (R=0.7) et partagent plus de 50 % de leur variance intermensuelle / interannuelle. Cependant, les régressions linéaires sur les anomalies de SST montrent que ce mode sénégalais est nettement moins influencé par les téléconnexions atmosphériques telles que l'oscillation australe El Niño (El Niño Southern Oscillation, ENSO) dans le Pacifique, le nord de l'Atlantique ou la Méditerranée, contrairement au Sahel. En revanche, il semble être très lié à la SST de l'ATNE.Dans la deuxième partie de la thèse, nous avons alors utilisé les données issues des réanalyses ERA5 pour examiner les signaux de SST, de vent, de pression et de transport d'humidité en ATNE précédant une augmentation des précipitations au Sénégal. Les résultats montrent l'existence possible d'un mécanisme de rétroaction régionale très intéressant : un à deux mois avant l'augmentation des précipitations, une fluctuation de la circulation atmosphérique à grande échelle provoque un ralentissement des alizés de nord-est, entraînant la formation d'une anomalie chaude de SST en ATNE. En juillet-août-septembre (JAS), l'augmentation des précipitations au Sénégal coïncide également avec une augmentation de la convergence du transport d'humidité de basse couche en provenance de l'Atlantique. Ce signal est lié à une intensification du West African Westerly Jet (WAWJ) un peu au nord de sa position moyenne (10°N), correspondant à une réponse géostrophique aux fluctuations du gradient méridien de pression. Comme ces fluctuations pourraient découler d'un ajustement hydrostatique aux gradients méridiens au sud de l'anomalie de SST, la variabilité des précipitations au Sénégal pourrait donc être significativement influencée par celle de la SST en ATNE via ce mécanisme.Dans la dernière partie, nous avons examiné à une échelle plus fine l'hypothèse d'une possible rétroaction entre la SST et le vent de surface en ATNE. Malgré une variabilité moindre de la SST dans cette région, un motif cohérent est identifié, où une anomalie chaude de la SST résulte de fluctuations de la pression en Atlantique Nord. Cette anomalie chaude conduit à une baisse de la pression locale, expliquant une augmentation subséquente du vent dans la région du West African Westerly Jet (WAWJ). Cette rétroaction négative entre la SST et le vent de surface s'étend sur une à deux semaines, offrant une explication plausible aux signaux précédemment observés à l'échelle mensuelle.Ce mécanisme influence la variabilité intrasaisonnière à l'interannuelle des précipitations au Sénégal : il sera nécessaire par la suite de mesurer son importance via une modélisation forcée, puis de vérifier qu'il est correctement représenté dans les modèles de prévision opérationnels
The study of ocean-atmosphere coupling in the North-East Tropical Atlantic (NETA) region has long been overlooked, as climate variability in this area and adjacent regions, particularly precipitation in the Sahel, is primarily controlled by large-scale atmospheric circulation. However, the presented research demonstrates that this coupling is significant and explores the influence of Sea Surface Temperature (SST) on moisture transport from the Atlantic Ocean to Senegal and precipitation.The first step involved identifying the main mode characterizing precipitation variability from July to September in Senegal over a 40-year period (1979-2018). Using monthly data for July, August, and September, the derived index from CRU observation data represents two-thirds of the total variance, shared between intraseasonal (summer monthly data) and interannual components. This Senegalese mode was compared to a similar mode obtained for precipitation across the entire Sahel, showing significant correlation (R=0.7) and sharing over 50% of their intermonthly/interannual variance. However, linear regressions on SST anomalies reveal that this Senegalese mode is less influenced by atmospheric teleconnections such as El Niño Southern Oscillation (ENSO) in the Pacific, the North Atlantic, or the Mediterranean, unlike the Sahel. Instead, it appears to be strongly linked to SST in the NETA.In the second part of the thesis, ERA5 reanalysis data were employed to examine SST, wind, pressure, and humidity transport signals in the NETA preceding an increase in precipitation in Senegal. The results suggest the existence of an interesting regional feedback mechanism: one to two months before increased precipitation, a large-scale atmospheric circulation fluctuation leads to a slowdown of the northeast trade winds, resulting in the formation of an SST warm anomaly in the NETA. In July-August-September (JAS), the rise in precipitation in Senegal also coincides with an increase in low-level moisture transport from the Atlantic, linked to an intensification of the West African Westerly Jet (WAWJ) slightly north of its average position (10°N). This corresponds to a geostrophic response to fluctuations in the meridional pressure gradient. As these fluctuations could arise from hydrostatic adjustment to meridional gradients south of the SST anomaly, Senegal's precipitation variability could be significantly influenced by NETA SST through this mechanism.In the final part, a finer-scale examination of a possible feedback between SST and surface wind in NETA was conducted. Despite less pronounced SST variability in this region, a consistent pattern is identified: an SST warm anomaly results from pressure fluctuations in the North Atlantic, coinciding with the passage of a high-pressure system within the wave train crossing the southern West African Westerly Jet (WAWJ). This warm anomaly subsequently leads to a local pressure decrease, with its southern half explaining the increase in wind in the WAWJ region. Thus, a negative feedback between SST and surface wind extends over one to two weeks, likely explaining the previously identified signals at the monthly scale.This mechanism potentially influences intraseasonal to interannual precipitation variability in Senegal. Subsequent steps will involve assessing its significance through forced modeling and verifying its accurate representation in operational forecasting models

Le Sahel est une région caractérisée par une très forte variabilité intra-saisonnière des précipitations. Cette variabilité affecte fortement les écosystèmes durant la phase de croissance de la végétation. L’objectif de cette thèse est de caractériser cette variabilité à échelle locale à partir des relations entre les précipitations et la dynamique de la végétation, et d’identifier des indicateurs pertinents qui permettraient de mieux décrire cette variabilité dans chaque saison. Cette étude est effectuée dans le bassin versant du Ferlo, une région au nord du Sénégal. Une première partie est consacrée à la caractérisation des relations entre anomalies de pluie et croissance de la végétation à partir des données de télédétection spatiale TRMM3B42, RFE 2.0, SM-ECV (Soil Moisture) et LAI MODIS. Pour cela, le bassin versant du Ferlo est subdivisé en 9 sous-zones « entités homogènes », de même classe de couverture végétale et même type de sol. Sur chacune sont analysées les données de pluie des deux bases de données, l’humidité du sol et le LAI sur la période 2000 – 2010. Dans un second temps, à l’aide d’un modèle de végétation adapté à la région forcé par les pluies satellite, le LAI est simulé sur plusieurs entités et est comparé au LAI MODIS, en appliquant aux simulations les mêmes méthodologies que pour les observations. Les résultats de cette étude montrent une cohérence entre les variations des précipitations des deux bases de données et l’humidité du sol. Les variations du LAI sont plus fortement corrélées aux variations de l’humidité du sol qu’à celles de la pluie. Sur le Ferlo, on observe qu’il faut 2 semaines pour que la végétation réponde à une anomalie de pluie au cours de la saison des pluies. A l’échelle de la saison, la date de démarrage des pluies n’a pas d’incidence sur le maximum de LAI, contrairement à la durée et l’intensité des pauses de pluie. Les entités sur sol sableux (ferrugineux) présentent une meilleure sensibilité aux fluctuations de pluie que celles sur lithosol. De plus, sur les entités situées au Sud-Est, la densité de la végétation arbustive et arborée induit un cycle phénologique différent de celui des herbacées (décalage du maximum de LAI). Le modèle STEP, initialisé avec les données de pluie satellite, reproduit après ajustement la phase de croissance de la végétation dans les entités où les herbacées dominent. La réponse du LAI simulé aux anomalies de pluie est comparable à celles observées, confirmant l’interprétation des observations. Cette étude a permis de définir les paramètres les plus pertinents qui affectent la dynamique de la végétation mais aussi de mettre en évidence les capacités du modèle à décrire le cycle saisonnier de la végétation
The Sahel is characterized by a strong intra-seasonal variability of rainfall. This variability strongly affects ecosystems during the vegetation growth. The objective of this thesis is to characterize this variability at the local scale from the relationship between rainfall and vegetation dynamics, and to identify relevant indicators to better describe the variability in each season. This study is carried out in the Ferlo’s catchment, a basin located in northern Senegal. The first part is devoted to the characterization of the relationship between rainfall anomalies and growth of vegetation from remote sensing data TRMM3B42, RFE 2.0 SM-ECV (Soil Moisture) and MODIS LAI. Aiming that, the Ferlo basin is divided into 9 zones "homogeneous entity", in terms of vegetation cover class and soil type. For each one are analyzed the rain data from both databases, soil moisture and LAI over the period 2000-2010. In a second time, with a vegetation model adapted to the region forced by satellite rain fields, the LAI is simulated on several entities and is compared to the MODIS LAI, applying on the simulations the same methodologies as for observations. The results of this study show consistency between rainfall variations with both databases and soil moisture. The LAI variations are more strongly correlated with the soil moisture variations than with the rainfall. On the Ferlo, we observe that vegetation needs two weeks to respond to rainfall anomalies during the rainy season. At the season scale, the starting date of the rainy season does not affect the maximum LAI, unlike the duration and intensity of the dry spells. Entities located on sandy soil (ferruginous) have better sensitivity to rainfall fluctuations as those located on lithosoils. In addition, on entities located in the Southeast, the density of the shrub and tree vegetation induces a different phenological cycle than those of the herbaceous (lag of the maximum LAI). The model STEP, initialized with satellite rainfall data, reproduces after adjustment the vegetation growth stage in the entities where grassland dominates. The response of the simulated LAI to the rain anomalies is consistent with those observed, confirming the interpretation of observations. This study allowed to define the most relevant parameters that affect the dynamics of vegetation but also to highlight the capabilities of the model to describe the seasonal cycle of vegetation

Le Sahel est une région caractérisée par une très forte variabilité intra-saisonnière des précipitations. Cette variabilité affecte fortement les écosystèmes durant la phase de croissance de la végétation. L’objectif de cette thèse est de caractériser cette variabilité à échelle locale à partir des relations entre les précipitations et la dynamique de la végétation, et d’identifier des indicateurs pertinents qui permettraient de mieux décrire cette variabilité dans chaque saison. Cette étude est effectuée dans le bassin versant du Ferlo, une région au nord du Sénégal. Une première partie est consacrée à la caractérisation des relations entre anomalies de pluie et croissance de la végétation à partir des données de télédétection spatiale TRMM3B42, RFE 2.0, SM-ECV (Soil Moisture) et LAI MODIS. Pour cela, le bassin versant du Ferlo est subdivisé en 9 sous-zones « entités homogènes », de même classe de couverture végétale et même type de sol. Sur chacune sont analysées les données de pluie des deux bases de données, l’humidité du sol et le LAI sur la période 2000 – 2010. Dans un second temps, à l’aide d’un modèle de végétation adapté à la région forcé par les pluies satellite, le LAI est simulé sur plusieurs entités et est comparé au LAI MODIS, en appliquant aux simulations les mêmes méthodologies que pour les observations. Les résultats de cette étude montrent une cohérence entre les variations des précipitations des deux bases de données et l’humidité du sol. Les variations du LAI sont plus fortement corrélées aux variations de l’humidité du sol qu’à celles de la pluie. Sur le Ferlo, on observe qu’il faut 2 semaines pour que la végétation réponde à une anomalie de pluie au cours de la saison des pluies. A l’échelle de la saison, la date de démarrage des pluies n’a pas d’incidence sur le maximum de LAI, contrairement à la durée et l’intensité des pauses de pluie. Les entités sur sol sableux (ferrugineux) présentent une meilleure sensibilité aux fluctuations de pluie que celles sur lithosol. De plus, sur les entités situées au Sud-Est, la densité de la végétation arbustive et arborée induit un cycle phénologique différent de celui des herbacées (décalage du maximum de LAI). Le modèle STEP, initialisé avec les données de pluie satellite, reproduit après ajustement la phase de croissance de la végétation dans les entités où les herbacées dominent. La réponse du LAI simulé aux anomalies de pluie est comparable à celles observées, confirmant l’interprétation des observations. Cette étude a permis de définir les paramètres les plus pertinents qui affectent la dynamique de la végétation mais aussi de mettre en évidence les capacités du modèle à décrire le cycle saisonnier de la végétation
The Sahel is characterized by a strong intra-seasonal variability of rainfall. This variability strongly affects ecosystems during the vegetation growth. The objective of this thesis is to characterize this variability at the local scale from the relationship between rainfall and vegetation dynamics, and to identify relevant indicators to better describe the variability in each season. This study is carried out in the Ferlo’s catchment, a basin located in northern Senegal. The first part is devoted to the characterization of the relationship between rainfall anomalies and growth of vegetation from remote sensing data TRMM3B42, RFE 2.0 SM-ECV (Soil Moisture) and MODIS LAI. Aiming that, the Ferlo basin is divided into 9 zones "homogeneous entity", in terms of vegetation cover class and soil type. For each one are analyzed the rain data from both databases, soil moisture and LAI over the period 2000-2010. In a second time, with a vegetation model adapted to the region forced by satellite rain fields, the LAI is simulated on several entities and is compared to the MODIS LAI, applying on the simulations the same methodologies as for observations. The results of this study show consistency between rainfall variations with both databases and soil moisture. The LAI variations are more strongly correlated with the soil moisture variations than with the rainfall. On the Ferlo, we observe that vegetation needs two weeks to respond to rainfall anomalies during the rainy season. At the season scale, the starting date of the rainy season does not affect the maximum LAI, unlike the duration and intensity of the dry spells. Entities located on sandy soil (ferruginous) have better sensitivity to rainfall fluctuations as those located on lithosoils. In addition, on entities located in the Southeast, the density of the shrub and tree vegetation induces a different phenological cycle than those of the herbaceous (lag of the maximum LAI). The model STEP, initialized with satellite rainfall data, reproduces after adjustment the vegetation growth stage in the entities where grassland dominates. The response of the simulated LAI to the rain anomalies is consistent with those observed, confirming the interpretation of observations. This study allowed to define the most relevant parameters that affect the dynamics of vegetation but also to highlight the capabilities of the model to describe the seasonal cycle of vegetation

L'objectif principal de ce travail a été de faire le diagnostic de la variabilité du système de mousson lors de son installation sur l'Afrique de l'Ouest et d'en mesurer la prévisibilité. Nous avons tout d'abord cherché si les fluctuations pluviométriques d'une année pouvaient être partiellement sous le contrôle d'une mémoire à long terme via des interactions entre surface continentale et atmosphère. Les résultats sont dépendants des jeux de données. Alors que l'humidité des sols des réanalyses ERA40 montre peu de sensibilité à l'excès pluviométrique automnal les données du SWI et les réanalyses NCEP-DOE AMIP-II révèlent que des anomalies positives automnales peuvent avoir des répercussions sur l'humidité des sols superficiels jusqu'en mai en zone soudanienne. Ces anomalies changent drastiquement les gradients horizontaux d'énergie dans les basses couches. La fin de la saison des pluies semble donc cruciale, aussi bien pour les conditions initiales de surface de la mousson suivante que pour les paramètres dynamiques de la mousson et les précipitations associées. Lors de son installation sur le continent le système de mousson enregistre des fluctuations caractérisées par une alternance entre les phases actives (pendant lesquelles les précipitations augmentent) et les pauses (pendant lesquelles les pluies stagnent, voire décroissent). Deux méthodes différentes de caractérisation et datation de ces fluctuations ont été mises au point sur deux jeux de données (CMAP et GPCP) apportant des résultats concordants. Les pauses significatives sont généralement au nombre de quatre. En moyenne, la 1ère est comprise entre le 19 mars et le 8 avril, la 2ème entre le 28 avril et le 13 mai, la 3ème entre le 2 juin et le 27 juin et, enfin, la 4ème entre le 22 juillet et le 11 août. La synchronisation entre les zones soudano-sahéliennes et guinéenne (pauses n°1 et n°2) permet de réviser la vision classique de la modulation intrasaisonnière de la mousson ouest-africaine et suggère que les événements détectés localement s'inscrivent dans une dynamique de plus large échelle. L'existence de ce type de modulation a également été prouvée au Sénégal où il a été démontré d'autre part que la péjoration pluviométrique (à partir de la fin des 60's) n'a ni modifié le schéma d'alternance « pauses/phases actives », ni son organisation annuelle (calendrier). Suite à la mise au point d'une méthode de détection du démarrage de la saison des pluies soudano-sahélienne une étude de prévisibilité a été effectuée. La détection s'est appuyée sur un indice décrivant la migration latitudinale de la ZCIT. En moyenne, la date de démarrage intervient entre les 22 et 23 juin. Le démarrage de la saison des pluies soudano-sahélienne est particulièrement sensible aux modulations de l'intensité des gradients de pression, de précipitations et d'énergie statique humide à 1 000 hPa. La meilleure modélisation statistique, basée sur les précipitations, permet d'expliquer 73 % de variance. Enfin, l'impact des paramètres climatiques sur la présence et l'abondance saisonnière des principaux vecteurs du paludisme a été recherché à Ndiop (Siné Saloum, Sénégal). Dans ce village, le complexe An. gambiae s.l. prédomine sur An. funestus. Le trait commun de la variabilité interannuelle de ces deux espèces est l'importante augmentation du nombre d'attaques lors de l'année 1999. Pour An. funestus, il s'agit, à cette latitude, du retour en nombre car il avait presque totalement disparu depuis la sécheresse. L'analyse de la relation entre précipitations et premières attaques vectorielles annuelles montre des résultats peu stables s'expliquant par : la non-prise en compte de paramètres primordiaux non mesurés localement (température et hygrométrie in situ, hauteur des mares, etc.) et la représentativité insuffisante de l'indice de précipitations utilisé par rapport à l'environnement pluviométrique réellement observé à plus petite échelle. Le phénomène de recrudescence vectorielle de 1999 trouve son origine dans les importantes précipitations des mois d'août, septembre et octobre ayant entraîné les plus grands cumuls pluviométriques annuels de la période 1993-1998. Dès septembre, l'humidité des sols associée a certainement joué un rôle important dans l'augmentation des densités agressives. La cartographie des anomalies de ces paramètres a suggéré que cet événement a pu potentiellement intervenir dans de nombreuses zones de la frange soudano-sahélienne. En termes de prévisibilité, il a été montré qu'aux pas de temps interannuel et intrasaisonnier, les densités d'An. gambiae s.l. peuvent être correctement reproduites. Au contraire, les densités d'An. funestus, vu ses préférences écologiques, ne sont pas très bien simulées par les modèles statistiques en raison de la mauvaise prise en compte des précipitations sur le long terme.