Variabilité et tendances pluviométriques dans le nord-ouest de la Centrafrique: enjeux environnementaux

II. MODES DE VARIABILITE SPATIO-TEMPORELLE

L'idéal consiste à disposer de plusieurs stations (n >10) pour procéder à une analyse en composantes principales. Certes vu la faible densité du réseau de mesures, il n'en est pas évident, toutefois, nous avons procédé à l'ACP dans le but de détecter les régions homogènes du point de vue de la variabilité. Les 4 stations sont toutes corrélées sur les deux premiers axes factoriels. Elles représentent une contribution de 54,86 % de variables/stations initiales à la détermination de la première valeur propre et de 19,96 % de contribution sur le deuxième axe factoriel, soit un total de 74, 82 %.

Fig. 16 : Plans factoriels et de saturation F1 x F2, des 4 stations de 1951 à 2000

Fig. 17 : Histogramme des valeurs propres et leur variabilité cumulée.			Fig. 18 : Cercle des corrélations des stations sur les axes 1 et 2
Tableau VI : Matrice de corrélation (Pearson (n))
	Berbérati	Bossembélé		Bouar	Bossangoa
Berbérati	1	0,434		0,405	0,429
Bossembélé		1		0,394	0,526
Bouar				1	0,367
Bossangoa					1
Toutes les valeurs en gras sont significativement différentes de 0 à un niveau de signification alpha=0,05
Tableau VII : Valeurs propres
	F1	F2		F3		F4
Valeur propre	2,194	0,798		0,535		0,472
Variabilité (%)	54,858	19,960		13,381		11,802
% cumulé	54,858	74,817		88,198		100,000
Tableau VIII : Vecteurs propres
	F1	F2		F3		F4
Berbérati	0,468	-0,620		0,624		-0,082
Bossembélé	0,550	-0,013		-0,324		0,769
Bouar	0,429	0,781		0,441		-0,108
Bossangoa	0,542	-0,069		-0,558		-0,624
Tableau IX : Coordonnées des variables
	F1	F2		F3		F4
Berbérati	0,694	-0,554		0,456		-0,057
Bossembélé	0,815	-0,011		-0,237		0,529
Bouar	0,635	0,698		0,322		-0,074
Bossangoa	0,803	-0,062		-0,408		-0,429
Tableau X : Corrélations entre les variables et les facteurs
	F1	F2		F3		F4
Berbérati	0,694	-0,554		0,456		-0,057
Bossembélé	0,815	-0,011		-0,237		0,529
Bouar	0,635	0,698		0,322		-0,074
Bossangoa	0,803	-0,062		-0,408		-0,429
Tableau XI : Contributions des variables (%)
	F1	F2		F3		F4
Berbérati	21,936	38,480		38,905		0,678
Bossembélé	30,265	0,016		10,508		59,211
Bouar	18,378	61,030		19,430		1,163
Bossangoa	29,421	0,474		31,157		38,948
Tableau XII : Cosinus carrés des variables en %
	F1	F2		Somme des Cos²
Berbérati	0,481	0,307		0,79
Bossembélé	0,664	0,000		0,66
Bouar	0,403	0,487		0,89
Bossangoa	0,646	0,004		0,65

Les tableaux VI à XII présentent les résultats des calculs sous XL-STAT pour l'analyse en composantes principales. Les valeurs propres indiquent la part de variation expliquée par chaque axe factoriel. Par rapport au positionnement des caractères/stations, une station est bien représentée que si la somme des cos² sur deux axes choisis soit supérieure à 0,50. Ainsi le tableau 11 montre que toutes les 4 stations sont bien représentées sur les axes F1 et F2. Ce raisonnement est validé par la figure 18 car tous les points de la flèche sont proches du cercle, cela témoigne que les caractères sont intéressants.

La représentation des stations sur le premier plan factoriel met en exergue les années caractérisées par des minima pluviométriques. Le premier axe traduit l'effet de taille et est relativement influencé par le climat de la frange septentrionale au régime soudano-sahélien. Les scores du premier axe de saturations sont négatifs, excepté celui de Bouar avec +5,91 %. Ce score du reste n'est pas très significatif vu la faible densité de réseau de mesure et le nombre de stations prises en compte dans l'analyse.

L'étude des ACR et des ACP a abouti à des résultats confirmant une baisse significative de la pluviométrie ces 5 dernières décennies avec plus de déficits annuels que d'excédents et une tendance pluviométrique négative et relativement significative. De ce qui précède, que peut-on craindre et envisager pour les activités humaines et les écosystèmes naturels?