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Analyse des paramètres morphométriques, climatologiques et hydrométriques du bassin du Kasaà dans sa partie congolaise


par Modeste KISANGALA MUKE
Université de Kinshasa - Troisième Cycle (MSc) 2009
  

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IV. 4. 3. ANALYSE COMPARATIVE DES PARAMÈTRES PLUIES ET EVAPORATIONS

IV. 4. 3. 1. PRESENTATION BRUTE DE LA SERIE

Ce graphique couplé pluies et évaporations semble être difficile à analyser. Leurs analyses séparément ont montré que l'une avait la tendance à la baisse et l'autre avait la tendance à la hausse. Il y a quelques années ou les deux paramètres corroborent très bien et d'autres ou elles sont en discordance totale. Nous pouvons les remarquer en1971-1972 ; 1972-1973 ; 1975-1976 ; 1983-1984 ou elles sont en discordance totale et en 1976-1977 ; 1977-1978 ; 1977-1978 ; 1980-1981 ; 1987-1988 ou elles sont en parfaite corrélation.

Comme nous nous retrouvons devant deux situations contradictoires, nous faisons appel à un test statistique décisionnel, pour être au moins concret dans la prise des décisions,

Nous utilisons ici, le fameux test de corrélation de Bravais - Pearson, pour décider sur la linéarité ou pas de l'évolution de ces deux paramètres.

IV. 4. 3. 2. TEST DE CORRELATION DE BRAVAIS - PEARSON

Sur un échantillon de 24 ans seulement à la station météorologique de Kananga ou les deux paramètres se retrouvent sur une série continue de prélèvement durant les mêmes périodes, nous pouvons calculer l'écart type, la covariance et ensuite le coefficient de corrélation de ces deux paramètres ;

COV(x,y) = et rx,y =

La moyenne de la série des pluies = 1592,1mm

La moyenne de la série des évaporations = 1400,1mm

L'écart type de la série des pluies óx = 150,5mm

L'écart type de la série des évaporations óy = 171,1mm

COV(x,y) =

COV(x,y) = = -7423,4mm

rx,y =

rx,y = = - 0,3

Pour trancher sur la linéarité ou pas de la corrélation entre les pluies et les évaporations à la station de Kananga, voyons ce que le test va nous donner comme résultat :

tc =

avec (n-2) : degré de liberté

t: valeur calculée du test qui représente Ho

r : coefficient de corrélation

r: coefficient de détermination

n : effectif

tc = = = 1,4071247/0,9539392 = 1,4720675

Au seuil á qui n'a que 5% de chance de se tromper, on peut calculer la valeur tabulée H1 :

tt(0,05 ; n-2)

tt (0,05 ; 22) = 0,4044

La valeur calculée étant supérieure à la valeur tabulée, l'hypothèse nulle (Ho) est rejetée et on retient alors l'hypothèse alternative (H1) (tc > tt). Ceci confirme les analyses faites plus haut sur la figure13 qu'il y a la majorité des années de discordance primant sur les années où il y a quelques corrélations entre les deux paramètres.

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