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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


Médard Noukpo AGBAZO, Chaire Internationale en Physique Mathématique et Applications (CIPMA-Chaire Unesco, UAC), Bénin. Email : medardnoukpoagbazo@gmail.com
Éric ALAMOU, Laboratoire Appliquée d’Hydrologie (LHA), BP 526 UAC, Bénin
Gabin KOTO N’GOBI, Laboratoire de Physique de Rayonnement (LPR), BP 526 UAC, Bénin
Aristide AKPO, Laboratoire de Physique de Rayonnement (LPR), BP 526 UAC, Bénin
Basile KOUNOUHÉWA, Laboratoire de Physique de Rayonnement (LPR), BP 526 UAC, Bénin
Abel AFOUDA, Laboratoire Appliquée d’Hydrologie (LHA), BP 526 UAC, Bénin

Date de publication : 1 mai 2016

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.



Pour citer cet article

Médard Noukpo AGBAZO, Éric ALAMOU, Gabin KOTO N’GOBI, Aristide AKPO, Basile KOUNOUHÉWA et Abel AFOUDA. «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». Afrique Science, Vol.12, N°3 (2016), 1 mai 2016, http://www.afriquescience.info/document.php?id=6284. ISSN 1813-548X.