CONTRIBUTION A L’ETUDE DE L’EVOLUTION DE LA PLUVIOMETRIE EN ALGERIE. « CAS DE L’EXTREME EST ALGERIEN »

Abstract

Les questions de la variabilité et le changement des précipitations préoccupent les scientifiques et les décideurs politiques depuis long temps en raison de leurs conséquences immédiates et durables sur l'environnement. A cet effet, nous avons essayé de comprendre la variabilité spatio-temporelle des précipitations à l'échelle annuelles, saisonnières et journalières en utilisant un ensemble des indicateurs pluviométriques élaborés en mettant l'accent sur la résolution journalière des précipitations qui explique également la distribution des précipitations extrême, réparties sur 33 stations pluviométriques, et couvrant les trois bassins versants situé dans le NORD-EST algérien (bassins de la Seybouse, du côtiers constantinois-est et centre). Cette recherche est principalement axée sur la période 1970-2010 soit 41 ans. L’irrégularité et l’agressivité des précipitations sont évaluées par les indices de la concentration des précipitations journalières (CI), mensuelles (PCI) et de l’indice de Fournier modifié (MFI). Nous avons également utilisé un ensemble des indices des précipitations extrêmes basé sur des données journalières maillées avec une résolution spatiale de 1x1 km, qui nous fournie une information diversifiée concernant la caractérisation actuelle de l’ampleur (PRCPTOT), intensité des précipitations (SDII), des fréquences (R10mm, R20mm), la longueur des séquences sèches (CDD), et humides (CWD) et l’occurrence des précipitations extrêmes (Rx1, Rx5, R95p, R99p). La possibilité de détection du changement dans la hausse ou à la baisse de ces indicateurs est vérifié par le test Mann-Kendall qui est recommandé par l'Organisation météorologique mondiale (ONM). Pour cela, nous avons en premier temps appliqué le processus de la reconstruction des données manquantes et le maillage basé sur l'approche de création de valeurs de références (RV)en utilisant les modèles linéaires généralisés (GLM), en se basant sur les information disponibles des précipitations dans les 10 stations voisines les plus proches comme variable dépendante pour chaque jour et chaque lieu, et les informations géographiques de chaque station (latitude, longitude et altitude) comme xiv variables indépendantes, qui nous permettons de faire un contrôle complet de la qualité des données d'origine tout en signalant et en supprimant les valeurs suspectes qui ne correspondent pas à la distribution naturelle des précipitations journalière, ensuite de remplir les valeurs manquantes dans chaque série de l'ensemble de données précédemment nettoyé. En fin, création d’un ensemble de donnée quadrillée de 1*1km avec une résolution journalière dans les nouveaux emplacements en fonction de leur latitude, longitude et altitude. Nous avons utilisé la phase finale du maillage dans l’évaluation des précipitations extrêmes et leurs tendances en raison d’un certain nombre d'avantages par rapport aux ensembles de données d'observation irrégulières. Les résultats montrent que la concentration des précipitations journalières est sensiblement plus élevée dans les endroits où la quantité de précipitations totales est faible et ces zones de forte concentration de précipitation ont tendance à augmenter. La saisonnalité et l'agressivité des précipitations sont élevées dans les parties EST et OUEST de la région d'étude, alors qu'une distribution moyennement saisonnière avec une faible agressivité se retrouve au SUD de la zone d'étude. Au vu des résultats obtenus des précipitations extrêmes journalières, un gradient général croissant des indices de précipitations extrêmes du SUD vers le NORD est noté, en particulier sur le littoral et dans les régions de haute altitude. Elles sont devenues plus extrêmes en termes d'intensité et de fréquence dans une proportion du NORD-EST de l'Algérie au cours de la période d'étude, avec des tendances cohérentes vers des conditions plus humides pour tous les indices sauf l’indice des nombres des jours secs consécutifs (CDD), bien qu'elles ne soient pas statistiquement significatives dans toute la région d'étude.