Séminaire de Probabilités et Statistique

Le lundi 19 mai 2014 à 15:00 - SupAgro, salle 206 bâtiment 9 (coeur d'école)

Philippe Cantet
Cartographie de normales climatiques de précipitations en Martinique

Dans de nombreuses disciplines scientifiques telles que l'Agronomie, l'Écologie ou encore l'Hydrologie, les données climatiques sont utilisées afin d'étudier un processus donné au sein d'un environnement. Le besoin s'oriente vers une connaissance précise de ces données du point de vue spatial : avoir la valeur d'une variable aussi précise que possible au sein d'une surface donnée.
Dans le cadre d'estimations de normales climatiques de précipitations, il est indispensable de travailler sur plusieurs années, notamment sur un territoire tel que celui de la Martinique où la variation inter-annuelle est grande. Seules des données ponctuelles sont alors disponibles. Nous avons à notre disposition les normales mensuelles entre 1991 et 2010 issus de 37 postes pluviométriques de la Martinique nécessitant donc une interpolation dans l'espace an de connaître les normales de précipitations sur tout point du territoire martiniquais.
Plusieurs méthodes de spatialisation sont utilisées dans la littérature donnant des résultats différents. La validité de ces méthodes dépend de la sensibilité de l'application visée, des données disponibles (densité du réseau) et du terrain d'application (climatologie tropicale, influence orographique). Le choix de la méthode demande alors une étape de validation -ie- la variable prédite par la spatialisation est-elle proche de la réalité. La validation croisée est alors souvent utilisée pour définir des critères statistiques permettant de juger de la pertinence de la méthode de spatialisation.
A contrario des méthodes telles que l'inverse de la distance ou le krigeage ordinaire, des variables explicatives peuvent être utilisées an de prédire la variable à spatialiser. Une dizaine de variables ont été construites principalement à partir des données d'altitude SRTM (résolution 90m) permettant de mettre en oeuvre des méthodes telles que les régressions type multiples, PCR ou PLS. Une méthode originale est également proposée an de choisir les variables explicatives appropriées dans un krigeage à dérive(s) externe(s). Parmi les méthodes testées, la spatialisation à l'aide du krigeage par dérives externes semble être la plus correcte pour n'importe quel mois fournissant les normales mensuelles de précipitations sur la période 1991 ? 2010 à une résolution de 90m sur toute la Martinique. Ces méthodes ont également été testées an de spatialiser d'autres indices climatiques.



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