WOW !! MUCH LOVE ! SO WORLD PEACE !
Fond bitcoin pour l'amélioration du site: 1memzGeKS7CB3ECNkzSn2qHwxU6NZoJ8o
  Dogecoin (tips/pourboires): DCLoo9Dd4qECqpMLurdgGnaoqbftj16Nvp


Home | Publier un mémoire | Une page au hasard

 > 

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


par Bertrand DOUKPOLO
Université d'Abomey-Calavi - DEA 2007
  

précédent sommaire suivant

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?

précédent sommaire suivant