Représentation de la pluie dans les modèles régionaux de climat et application à l'estimation des rendements du mil au Sénégal
Les très fortes répercussions des aléas climatiques sur l'agriculture et la sécurité alimentaire en Afrique subsaharienne, auxquelles se rajoute la perspective du changement climatique, ont poussé la communauté scientifique à documenter les impacts du climat dans cette région. Cependant, si la plupart des études quantifiant les impacts du climat se basent sur des sorties de modèles régionaux de climat, très peu font part de l'incertitude associée à leur utilisation. Pourtant le choix d'un modèle régional plutôt qu'un autre, voire même d'une paramétrisation plutôt qu'une autre, peut influer fortement sur le résultat final car les modèles agronomiques sont très sensibles à la qualité du forçage climatique en entrée. L'objectif de cette étude est d'explorer cette question en analysant la dispersion de la représentation des pluies issues d'un ensemble de huit modèles régionaux et la façon dont cette dispersion se traduit dans l'estimation des rendements du mil au Sénégal, simulés par le modèle agronomique SARRAH. L'étude montre qu'il existe une grande dispersion dans la représentation de la pluviométrie d'un modèle régional à l'autre (et même pour un même modèle régional avec deux jeux de paramètres différents) tant à l'échelle saisonnière qu'à l'échelle intrasaisonnière. Ces biais introduisent des erreurs importantes dans l'estimation des impacts agronomiques. Ces erreurs peuvent être à même d'invalider des conclusions sur les impacts du changement climatique basés sur l'utilisation d'un seul modèle régional. L'utilisation de méthodes de correction de biais s'avère ainsi indispensable.
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Les très fortes répercussions des aléas climatiques sur l'agriculture et la sécurité alimentaire en Afrique subsaharienne, auxquelles se rajoute la perspective du changement climatique, ont poussé la communauté scientifique à documenter les impacts du climat dans cette région. Cependant, si la plupart des études quantifiant les impacts du climat se basent sur des sorties de modèles régionaux de climat, très peu font part de l'incertitude associée à leur utilisation. Pourtant le choix d'un modèle régional plutôt qu'un autre, voire même d'une paramétrisation plutôt qu'une autre, peut influer fortement sur le résultat final car les modèles agronomiques sont très sensibles à la qualité du forçage climatique en entrée. L'objectif de cette étude est d'explorer cette question en analysant la dispersion de la représentation des pluies issues d'un ensemble de huit modèles régionaux et la façon dont cette dispersion se traduit dans l'estimation des rendements du mil au Sénégal, simulés par le modèle agronomique SARRAH. L'étude montre qu'il existe une grande dispersion dans la représentation de la pluviométrie d'un modèle régional à l'autre (et même pour un même modèle régional avec deux jeux de paramètres différents) tant à l'échelle saisonnière qu'à l'échelle intrasaisonnière. Ces biais introduisent des erreurs importantes dans l'estimation des impacts agronomiques. Ces erreurs peuvent être à même d'invalider des conclusions sur les impacts du changement climatique basés sur l'utilisation d'un seul modèle régional. L'utilisation de méthodes de correction de biais s'avère ainsi indispensable. |
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