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Estimation des pluies au Sahel Évaluation des réseaux de mesure au sol et des produits satellitaux

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Estimation des pluies au Sahel Évaluation des réseaux de mesure au sol et des produits satellitaux - PowerPoint PPT Presentation


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Estimation des pluies au Sahel Évaluation des réseaux de mesure au sol et des produits satellitaux. A. ALI*, A. AMANI, T. LEBEL, S. IBRAHIMA. * Post-doctorant AGRHYMET. La connaissance quantitative de la pluie est une donnée essentielle dans la surveillance environnementale.

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Estimation des pluies au SahelÉvaluation des réseaux de mesure au sol et des produits satellitaux

A. ALI*, A. AMANI, T. LEBEL, S. IBRAHIMA

* Post-doctorant AGRHYMET

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La connaissance quantitative de la pluie est une donnée essentielle dans la surveillance environnementale

  • Gestion des ressources en eau
  • Suivi des campagnes agricoles
  • Surveillance des criquets pèlerins
      • - maintien des œuf
      • - développement des larves
      • - prolifération des adultes
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Les seules valeurs directes de la pluie sont les mesures ponctuelles obtenues à partir des pluviomètres ou pluviographes.La connaissance de la valeur spatialisée de la pluie, exige de l’estimer.

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Plusieurs programmes inter-nationaux et régionaux estiment la pluie

En utilisant des données issues des satellites et/ou fournies par les réseaux de mesure au sol (généralement le SMT)

Par exemple échelle mondiale: GPCP, CMAPÉchelle régionale: AGRHYMET

Note: Estimation de pluie par satellite initialement

par pallier au manque de mesures au sol: zone

Océan et désertique

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Questions

  • Quelle est la qualité de ces produits?
  • Quel est le meilleur d’entre eux?
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Référence

  • Bonne méthodologie de spatialisation
  • L’erreur associée à la valeur de référence quantifiée et zone de confiance identifiée
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Évaluation de la référence

Zone où les réseaux pluviométriques des pays membres du CILSS permet d’obtenir une estimation de la pluie avec une erreur  10%

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Erreur  10%

Résultat de l’évaluation des réseaux pluviométriques des pays du CILSS

mois 2.5°x2.5°

Écart entre réseau existant et réseau optimal au seuil 10% d ’erreur

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Produits internationaux

Référence: CILSS spatialisé à 2.5°x2.5°

Produits pluviométriques à la résolution 2.5°x 2.5°, échelle du mois

GPI (Satellite)

GPCP (Satellite+Gauges)

CMAP (Satellite+Gauges)

GPCC (Gauges)

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Résultat 1: Comparaison des distributions des produits et celle de la référence CILSS

GPI seul produit n’incluant pas de données sol

Sans incorporer données réseau sol, satellite très mauvais

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Résultat 2, exemple numérique: Écart moyen entre Produits et référence (RMSE)

CMAP meilleur produit international (plus petit RMSE) GPI (plus grand RMSE)

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Comparaison des produits Internationaux aux produits régionaux: CRA sat, CRA suivi spatialisé, SYNOP Spatialisé

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Meilleur produit international

CMAP (Satellite+Gauges)

  • CRA sat (Satellite+Gauges)

Produit Satellite CRA

Produits régionaux

  • CRA Suivi (Gauges)
  • SYNOP (Gauges)

Produit spatialisation

Référence: CILSS spatialisé à 2.5°x2.5°

Meilleur produit international et produits régionaux: échelle du mois à 2.5°x 2.5°

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Réseaux opérationnels

Satellite Agrhymet

Meilleur produit international

Résultat: comparaison des RMSE

Produits régionaux (réseaux opérationnels) meilleurs que les produits internationaux

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Conclusion/1

  • Réseau pluviométrique total des pays CILSS garantit une zone où l’erreur d’estimation de la pluie est < 10% à la résolution 2.5°x2.5 et à l’échelle mensuelle.
  • Estimation de pluie par satellite sans inclure des données du réseau au sol apparaît très mauvais
  • Les produits satellitaux sous-estiment la fréquence des pluies faibles, surestiment celle des valeurs médianes (implication dans la surveillance des criquets)
  • Produits régionaux [spatialisation de réseaux opérationnels (Suivi et Synop) et satellite à Agrhymet], meilleurs que les produits internationaux => prépondérance du réseau sol dans l’estimation des pluies
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Conclusion/2

  • Transposition des résultats de la zone de confiance vers les zones où il n ’y a pas de pluviomètres (désert pour surveillance des criquets)?
  • Nécessité donc d’équiper les zones désertiques d’un minimum de réseau de sol et de compléter par la mesure satellite
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Travaux en cours et futur

  • Faible performance des produits internationaux par rapport au réseau synop de AGRHYMET => une action en cours pour évaluer les données pluviométriques du SMT en cours
  • Algorithme de combinaison optimale des données du réseau pluviométrique et des indices satellitaux: exploiter conjointement la qualité de spatialisation et l’information spatialisée apportée par le satellite en complément.
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Produit CMAP

CILSS réseau total

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Réseaux de référence CILSS

CILSS: 650

stations

Données utilisées

1990-2000

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2 réseaux moins denses: CRA et SYN

CILSS: 650

stations

CRA suivi : 280

(décadaire)

SYNOP : 80

(journalier)

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Évaluation en zone désertique

Référence CILSS

Produit n’incluant pas de données sol

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Erreur

observée(mm)

Erreur

théorique (mm)

Choix de la méthode d’estimation de l’erreur

Méthodes

de krigeage

  • RK donne une estimation théorique de l’erreur très proche de l’observation
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Faibles résolutions

Décade 0.5°x0.5°

Écart entre réseau existant et réseau optimal au seuil 10% d ’erreur