Vol.12, N°3 (2016)

Désagrégation des données pluviométriques journalières observées au Bénin, Afrique de l'Ouest, en données horaires à l’aide d’un modèle de cascade multiplicative aléatoire, modèle RMC

Résumé

Pour diverses applications hydrologiques, la simulation de longues séries chronologiques des données de pluies à des pas de temps courts (horaire) reste un problème important. Parmi les différents types de modèles de simulation utilisés pour déduire les données aux petites échelles à partir des données journalières, les modèles de cascade multiplicatives aléatoires apparaissent comme une solution attrayante qui présente les avantages d'être parcimonieuse en paramètre et lié à la théorie multifractale.

L'analyse de l'évolution des moments empiriques d’ordre q avec le pas de temps dans un diagramme bi-logarithmique (log-log), montre qu’il est clairement possible de relier les points par une relation linéaire sur les courbes pour des moments d’ordre q inférieures à 5. La plage d'échelle, pour laquelle une relation linéaire entre le logarithme des moments d’ordre q et le logarithme du pas de temps peut être raisonnablement supposé, et identifié de 1 heure à 42 jours.

Les fonctions d'échelle empirique correspondant à cette seule gamme d'échelles temporelle montre que sur l’ensemble des quatre stations d’étude les moments d’ordre q semblent avoir un comportement de mise à l'échelle et que la loi log-Poisson permet de mieux modéliser ces fonctions. Cependant, les paramètres du modèle de cascade multiplicatif log-Poisson diffèrent à toutes les stations, bien que le modèle RMC est capable de prédire la grandeur et la fréquence des pluies horaire. Mais l’efficacité du modèle RMC à prédire la grandeur et la fréquence des pluies horaires diffère d’une station à une autre.

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