Cohérence intrasaisonnière de la variabilité pluviométrique interannuelle en Afrique du Sud

• Published in: Espace géographique 2002-01, Vol.31 (1), p.63-72
• Main Authors: Richard, Yves, Camberlin, Pierre, Fauchereau, Nicolas, Mulenga, Henry
• Format: Article
• Language: fre
• Subjects: El Ninõ-La Ninã
• ISSN: 0046-2497; 1776-2936
• DOI: 10.3917/eg.311.0063

La prévision climatique saisonnière suppose que des saisons cohérentes soient identifiées. Aux latitudes tropicales, le découpage de l'année en saisons selon les volumes mensuels moyens de précipitations n'est pas pertinent pour l'étude de la variabilité interannuelle, étape nécessaire avant d'envisager des prévisions. Les variations d'une année à l'autre peuvent en effet affecter, outre l'intensité des apports, la longueur et la cohérence de la saison pluvieuse. Pour l'Afrique du Sud, pays soumis à une forte variabilité interannuelle et à des sécheresses récurrentes, l'utilisation d'une analyse en composantes principales étendue permet de déterminer une saison de 5 mois (décembre-avril) au sein de laquelle les anomalies pluviométriqués interannuelles sont cohérentes. Cette cohérence est maximale lors des phases extrêmes de l'oscillation australe. Échelle des forçages et prédictibilité semblent donc associées. Seasonal climate prediction presupposes the identification of coherent seasons. In the Tropics, the seasons are usually determined on the basis of mean monthly rainfall amounts. This approach is inappropriate for interannual studies, a preliminary step before prediction. Rainfall variations may result from changes in the intensity of the rainy season, but also in its length and coherence. For South Africa, a country that experiences strong interannual rainfall variability and that is subject to recurrent droughts, the use of an extended Principal Component Analysis demonstrates that the season showing the most consistent interannual rainfall anomalies extends from December to April. This seasonal coherence is stronger during high and low phases of the Southern Oscillation. This suggests a relationship between forcing scales and predictability.