• Contenu principal
  • Menu
OpenEdition Books
  • Accueil
  • Catalogue de 15997 livres
  • Éditeurs
  • Auteurs
  • Facebook
  • X
  • Partager
    • Facebook

    • X

    • Accueil
    • Catalogue de 15997 livres
    • Éditeurs
    • Auteurs
  • Ressources numériques en sciences humaines et sociales

    • OpenEdition
  • Nos plateformes

    • OpenEdition Books
    • OpenEdition Journals
    • Hypothèses
    • Calenda
  • Bibliothèques

    • OpenEdition Freemium
  • Suivez-nous

  • Lettre d’information
OpenEdition Search

Redirection vers OpenEdition Search.

À quel endroit ?
  • IRD Éditions
  • ›
  • Synthèses
  • ›
  • Les sociétés rurales face aux changement...
  • ›
  • Partie 1. Évolutions récentes et futures...
  • ›
  • Chapitre 3. Les projections du climat en...
  • IRD Éditions
  • IRD Éditions
    IRD Éditions
    Informations sur la couverture
    Table des matières
    Liens vers le livre
    Informations sur la couverture
    Table des matières
    Formats de lecture

    Plan

    Plan détaillé Texte intégral Introduction Données et méthodes Comment sont représentées quelques caractéristiques de la MAO dans les modèles CMIP5 ? Quelles sont les projections climatiques sur l’Afrique de l’Ouest pour le xxie siècle ? Quelles sont les évidences et les incertitudes des projections climatiques pour le xxie siècle sur l’Afrique de l’Ouest ? Conclusion Bibliographie Auteurs

    Les sociétés rurales face aux changements climatiques et environnementaux en Afrique de l’Ouest

    Ce livre est recensé par

    Précédent Suivant
    Table des matières

    Chapitre 3. Les projections du climat en Afrique de l’Ouest

    Évidences et incertitudes

    Abdoulaye Deme, Amadou Thierno Gaye et Frédéric Hourdin

    p. 61-87

    Texte intégral Bibliographie Auteurs

    Texte intégral

    Introduction

    1L’Afrique de l’Ouest a connu dans les années 1970 une grave sécheresse (Nicholson, 1980 ; Held et al., 2005) dont les conséquences sur l’agriculture, principale activité des populations de cette région, ont largement contribué au retard de son développement. Depuis les années 2000, le Sahel semble retrouver une bonne pluviométrie, sans que l’on puisse affirmer que cette tendance va perdurer les prochaines décennies (Paeth et Hense, 2004). Cette période a coïncidé aussi avec un réchauffement qui serait dû à l’augmentation des gaz à effet de serre (GES), rendant donc cruciale la connaissance de l’évolution de la pluviométrie. En effet, aux décennies de sécheresse ponctuées de famines, de déplacements de population et d’effondrement économique vont se substituer ou se superposer des épisodes de vagues de chaleur, souvent des inondations, une recrudescence de certaines maladies vectorielles avec de forts impacts sur la santé des populations.

    2De plus, dans le cadre du changement climatique en cours, le régime de pluie en Afrique de l’Ouest fait partie de ceux comportant plus d’incertitudes. Il suffit seulement de prendre les résultats des modèles du CNRM et de l’IPSL ayant participé à l’exercice CMIP3 (Climate Model Intercomparison Project 3) du GIEC et qui donnent une projection des précipitations de signes opposés sur l’Afrique de l’Ouest vers la fin du xxie siècle (Joussaume et al., 2007). Ce résultat est en fait corroboré par l’ensemble des modèles ayant participé à CMIP3 (dont les résultats sont à la base du 4e rapport du GIEC, AR4), qui, pour la moitié d’entre eux, montrent une augmentation des précipitations sur le Sahel, et pour l’autre moitié, un scénario opposé (Christensen et al., 2007). De même, Cook et Vizy (2006) ont montré qu’un petit nombre seulement des modèles de circulation générale (MCGs) utilisés pour le 4e rapport du GIEC étaient capables de représenter, de manière satisfaisante, quelques-unes des principales caractéristiques de la mousson de l’Afrique de l’Ouest (MAO) : structure des précipitations, circulation atmosphérique méridienne, principaux modes de variabilité interannuelle, etc. Le 4e rapport du GIEC a donc conclu, en 2007, que les modèles couplés du climat n’étaient pas encore capables de simuler de manière précise le climat de l’Afrique de l’Ouest (Randal et al., 2007). Cependant, des modèles atmosphériques régionaux et globaux, forcés par des températures de surface de mer (TSM) observées, dans le cadre de projets tels que Amma-MIP (African Monsoon Multidisciplinary Analyses-Model Intercomparison Project ; Hourdin et al., 2010), Wamme (West African Monsoon Modeling and Evaluation ; Xue et al., 2010) et Cordex-Africa (the Coordinated Regional climate Downscaling Experiment ; JONES et al., 2011, Nikulin et al., 2012), ont donné de meilleurs résultats sur la MAO, quoique des biais larges sur les précipitations et la circulation méridienne persistent encore. C’est ce défi que voulait relever le 5e exercice du CMIP, CMIP5, dont les travaux sont à la base du 5e rapport du GIEC AR5. Ainsi, une série d’expérimentations coordonnées et standardisées a été menée par une vingtaine de groupes de modélisations issus d’une dizaine de pays dans le cadre de CMIP5 (Taylor et al., 2012) dont les résultats soulèvent encore plusieurs questions. Les divergences sur les projections de pluie au Sahel persistent-elles encore entre les modèles ? Est-ce que les MCGs reproduisent le retour des pluies des dernières années ? Quelles sont les capacités des MCGs à reproduire les principales caractéristiques de la MAO ? Quelles sont les projections du climat en Afrique de l’Ouest, pour les prochaines années, le prochain siècle ? Quelles sont les évidences et les incertitudes observées dans les projections du climat en Afrique de l’Ouest ?

    3Ce sont à ces questions que veut tenter de répondre cet article, dans la philosophie des axes majeurs du projet Escape, c’est-à-dire faire un diagnostic de ce qui s’est passé, ce qui se passe actuellement et ce qui va se passer à travers les conséquences possibles de la variabilité et du changement climatiques sur les ressources et sur les secteurs économiques vulnérables. L’objectif serait donc de pouvoir fournir des informations les plus précises et objectives possibles aux pouvoirs politiques, aux populations, afin de leur permettre de mettre en œuvre des stratégies de mitigation face à une saison de pluie tardive, des événements climatiques extrêmes (canicules, inondations, etc.), et des stratégies d’adaptation des populations et des économies face au changement climatique.

    4Nous présentons d’abord dans ce texte les données utilisées pour l’évaluation de modèles CMIP5 disponibles pour cette étude. Dans la deuxième partie, la capacité des modèles CMIP5 à reproduire certaines caractéristiques essentielles de la MAO est analysée. La troisième partie discute les projections du climat (à travers les pluies et les températures) en Afrique de l’Ouest pour les prochaines décennies, en particulier celles de la fin du xxie siècle. Les évidences et les incertitudes de ces projections sont l’objet du quatrième paragraphe ; le chapitre se termine par des conclusions et des perspectives.

    Données et méthodes

    5Pour répondre aux trois questions de l’introduction, nous avons utilisé à la fois des simulations numériques, des données de ré-analyses et d’observations. Car pour étudier le climat et sa variabilité, il est indispensable d’avoir des séries temporelles longues, avec peu de valeurs manquantes dans la zone étudiée, avantages qu’ont les ré-analyses et les observations satellitales utilisées dans ce travail.

    Simulations CMIP5

    6On se sert des simulations disponibles d’une douzaine de modèles ayant participé à CMIP5. Les scénarii de changement climatique (rcp2.6, rcp4.5 et rcp8.5), en comparaison avec les simulations du climat passé (appelées historical), sont utilisés pour étudier la réponse du climat de l’Afrique de l’Ouest à une augmentation de la concentration du CO2 dans l’atmosphère. Pour évaluer l’état de l’art de la représentation de la MAO dans les MCGs, des simulations avec des TSM imposées, appelées amip, ont été aussi analysées. Les simulations utilisées (disponibles à cette adresse : http://cmip-pcmdi.llnl.gov/cmip5/index.html) sont résumées tableau 1.

    Ré-analyses et observations

    7Les simulations climatiques CMIP5 sont comparées à plusieurs jeux de données comportant des ré-analyses et des observations : (1) le premier jeu comprend la pluie et la température du NCEP/NCAR (Kalnay et al., 1996) à la résolution d’environ 280 km. Cet ensemble de données, issu d’une ré-analyse de toutes les données d’observation disponibles (stations météo, bouée, radiosondes, observations aériennes, etc.) à l’aide d’un système très performant d’assimilation, couvre la période 1957-1996 ; (2) le deuxième jeu de données est issu des ré-analyses ERA-Interim (Simmons et al., 2008), du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme. Ces données sont construites selon une méthode analogue à celles du NCEP/NCAR et couvrent la période 1958-1997 à la résolution d’environ 160 km ; (3) le troisième jeu des données de validation correspond à la version 2 des précipitations GPCP (Global Precipitation Climatology Project ; Huffman et al., 2001). Les précipitations GPCP sont obtenues en combinant à la fois des données de pluviomètres au sol et des observations indirectes par satellite. Les données utilisées couvrent la période 1997-2006 et ont une résolution de 100 km pour les données journalières et une résolution de 280 km pour les données mensuelles ; (4) les précipitations CMAP (CPC Merged Analysis of Precipitation ; Xie et Arkin, 1997), constituent le quatrième jeu de données utilisées pour la validation des modèles CMIP5. Elles sont aussi obtenues en combinant des pluviomètres et des observations par satellite) ; (5) les données CRUTS2.1 (Climatic Research Unit TimeSeries ; Mitchell et Jones, 2005), basées sur des relevés de plus de 4 000 stations météorologiques, couvrent une période de 1901 à 2012 ; (6) les précipitations TRMM (Huffman et al., 2007) constituent le sixième jeu de données utilisées pour valider les simulations CMIP5.

    Comment sont représentées quelques caractéristiques de la MAO dans les modèles CMIP5 ?

    8Les caractéristiques essentielles de la MAO pour lesquelles les modèles ont des faiblesses évidentes sont étudiées dans ce paragraphe. Cela, pour mieux évaluer la robustesse de leurs projections dans le futur, discutées dans les paragraphes suivants.

    Le cycle saisonnier de la MAO

    9Le cycle saisonnier de la MAO est l’élément le plus important pour les populations locales, dont l’activité principale est l’agriculture pluviale. Il se caractérise par l’alternance entre une saison sèche et une saison humide pendant laquelle l’essentiel des précipitations arrose le Sahel. La structure de la pluie pendant la saison humide s’organise autour de la Zone de convergence intertropicale (ZCIT) avec trois maxima régionaux : un centré sur la partie ouest du continent vers 8° N sur les hauteurs du Fouta Djalon, un second vers 10° E près du Mont Cameroun et un troisième près des hauts plateaux éthiopiens vers 40° E (non montré sur les figures). Les deux maxima sont assez bien reproduits par les observations Era-Interim, CMAP et GPCP et leur moyenne (fig. 1a). GPCP donne des valeurs relativement plus faibles, tandis que les maxima d’Era-Interim sont généralement supérieurs à ceux du CMAP. Le modèle russe INMC4 se singularise en sous-estimant trop fortement les maxima du Fouta Djalon (fig. 1b), tandis que les modèles ACCESS1-0, ACCESS1-3, CMCC-CM, FGOALS-g2, IPSL-CM5A-LR, IPSL-CM5A-MR trouvent le maximum à l’ouest plutôt sur l’océan. Ces deux derniers modèles français (IPSL-CM5A-LR/MR) retrouvent, par contre, bien le maximum sur le Mont Cameroun. Le modèle japonais MIROC5 exagère l’étendue spatiale du maximum à l’ouest qu’on trouve sur une zone allant de 20° W à 10° E. Cependant, les modèles BCC-CSM1-1, BNU-ESM (bien qu’ils sous-estiment le maximum sur le Mont Cameroun), CNRM-CM5, CSIRO-Mk3-6.0, IPSL-CM5B-LR reproduisent assez correctement les maxima du Fouta Djalon et du Mont Cameroun. On note, en définitive, que malgré la dispersion de ces 13 modèles pour la climatologie JAS des précipitations, leur moyenne d’ensemble reproduit, par contre, assez bien les maxima de l’ouest du continent et sur le Mont Cameroun.

    Figure 1. Climatologie des précipitations établie sur la période 1989-2005 pour la saison humide JAS (juillet-août-septembre) : comparaison des observations (a) et des modèles CMIP5 (b).

    Image 100000000000054100000880A42374DC.jpg

    10La figure 2 présente la climatologie de la température de surface de la saison JAS, pour la période 1989-202, des observations (2a) et des modèles CMIP5 (2b). Les données d’observation du CRU montrent le gradient de température en Afrique de l’Ouest, avec des températures froides sur la partie sud (jusqu’à environ 13° N) et des températures chaudes au nord, marquées par un maximum sur le Sahara algérien entre 25-28° N. Les ré-analyses NCEP et Era-Interim reproduisent assez bien la zone des températures chaudes : le premier modèle trouvant un maximum plus faible et plus étendu que celui de CRU, alors que le deuxième trouve un maximum fort et plus étendu spatialement. La moitié des modèles CMIP5 sous-estime trop fortement le maximum de température sur le Sahara (ACCES1-3, INMCM4, IPSL-CM5A-LR, IPSL-CM5B-LR) ou le place plus au sud, sur la frontière mauritano-sénégalaise (ACCESS1-0, ACCESS1-3, IPSL-CM5A-LR, IPSL-CM5A-MR, IPSL-CM5B-LR). Un deuxième groupe de modèles (BCC-CSM1-1, BNU-ESM, CMCC-CM, FGOALS-g2) reproduit assez bien la valeur de ce maximum, mais plutôt sur le nord de la Mauritanie et du Mali. En définitive, seuls deux modèles (CSIRO-Mk3-6.0 et MIROC5) reproduisent bien le maximum sur le Sahara avec des valeurs comparables à celles du CRU, mais en surestimant le maximum à l’est du continent vers 20° E (entre Niger et Tchad), tandis que le modèle CNRM-CM5 sous-estime la valeur de ce maximum, mais localise bien la position. Comme pour les précipitations, on remarque que la moyenne d’ensemble des modèles CMIP5 reproduit assez bien le maximum de température sur le Sahara et celui à l’est du continent, vers 20° E, mais avec des valeurs légèrement plus faibles.

    Figure 2. Climatologie des températures établie sur la période 1989-2002 pour la saison humide JAS (juillet-août-septembre) : comparaison des observations (a) et des modèles CMIP5 (b).

    Image 100000000000053900000893A97169B9.jpg

    11Dans l’optique des questionnements soulevés par le projet Acasis (Alerte canicules au Sahel et leurs impacts sur la santé) qui vient de démarrer, nous avons étudié le comportement des modèles pendant la saison sèche. La figure 3 présente la climatologie de la température de surface en MAM (mars-avril-mai) pendant la période 1989-2002, en comparant les observations (3a) et les modèles CMIP5 (3b). Les observations montrent, globalement, que les températures chaudes sont localisées sur le Sahel pendant la période sèche, avec trois maxima : un vers l’ouest (sur la frontière sénégalo-malienne), un deuxième dans les environs de Niamey au centre du Sahel et un troisième vers 20° E, au Tchad. Il y a une quasi-concordance entre CRU et Era-Interim, tandis que NCEP trouve bien la position de ces maxima, mais avec des valeurs nettement plus faibles. Certains modèles CMIP5 soit sous-estiment trop fortement ces maxima de températures (IPSL-CM5A-LR, IPSL-CM5A-MR, IPSL-CM5B-LR), soit ne les reproduisent pas du tout (INMCM4). Un deuxième groupe de modèles (BCC-CSM1-1, CNRM-CM5, FGOALS-g2) représente très moyennement la structure de la climatologie des températures en MAM, en trouvant la bonne position du maximum à l’ouest, mais en ratant celui au centre du Sahel (BCC-CSM1-M1, FGOALS-g2) ou en sous-estimant les maxima de température (CNRM-CM5). Un troisième groupe de modèles (ACCESS1-0, ACCESS1-3, BNU-ESM, CMCC-CM, CSIRO-Mk3-6.0, MIROC5) reproduit assez bien les trois maxima de températures en MAM, même s’ils en sous-estiment certains.

    Figure 3. Climatologie des températures établie sur la période 1989-2002 pour la saison sèche MAM (mars-avril-mai) : comparaison des observations (a) et des modèles CMIP5 (b).

    Image 100000000000052A0000089A13D92BDA.jpg

    L’onset de la mousson

    12Nous avons présenté le rôle important du cycle saisonnier de la MAO pour les populations locales. En réalité, ce cycle saisonnier de la MAO qui s’accompagne de la migration de la ZCIT vers le nord ne s’effectue pas de manière continue, mais par un déplacement rapide, de l’ordre d’une dizaine de jours, appelé « saut de mousson » (Sultan et Janicot, 2000, 2003 ; Le Barbé et al., 2002). Ce « saut de mousson » est un élément très important pour les populations sahéliennes, parce qu’il traduit le signal du début de pluies « utiles » pour les agriculteurs (Ati et al., 2002). Cependant, Cook et Vizy (2006) ont montré que, pour le 4e rapport du GIEC, un tiers des modèles ne simulait pas bien la MAO et ne parvenait pas, en particulier, à faire migrer la ZCIT sur le continent pendant l’été boréal. D’autres auteurs (Hourdin et al., 2010, Roehrig et al., 2013) ont montré que, dans un mode amip (où les TSMs sont forcées par les observations), les modèles arrivent mieux à simuler la migration de la ZCIT sur le continent.

    Figure 4. Évolution saisonnière pour la période 1996-2008 des précipitations moyennées entre 10° W-10° E (mm/jour) pour des modèles CMIP5 et les observations GPCP. Le cycle saisonnier a été lissé à l’aide d’une moyenne glissante sur 10 jours.

    Image 100000000000054D000007D7B80BB90A.jpg

    13C’est pourquoi, nous représentons à la figure 4 l’évolution saisonnière des précipitations moyennées sur un domaine 10° W-10° E, pour des modèles CMIP5, dans une expérience amip, comparés à des observations de GPCP et TRMM. Les trois phases de la MAO sont clairement indiquées par les données GPCP. Dans la première phase, le maximum des précipitations reste centré au sud de 5° N jusqu’à la fin du mois de mai, puis le taux de précipitations diminue avant d’augmenter fortement près et au nord de 10° N, signifiant le début de la saison des pluies sur le Sahel (deuxième phase), pour atteindre son maximum au mois d’août. Dans la troisième phase, à partir d’août jusqu’en octobre, GPCP montre un retrait vers le sud du maximum de pluie correspondant à la deuxième saison des pluies sur la région guinéenne. Pour les modèles CMIP5 étudiés, on retrouve presque les résultats de Cook et Vizy (2006) : plus de la moitié ne représente pas bien le « saut de mousson ». En effet, neuf modèles sur les treize étudiés, soit ne reproduisent pas bien le saut (BCC-CSM1-1, CMCC-CM), soit ont une deuxième phase très décalée, c’est-à-dire la saison des pluies au Sahel (BNU-ESM), soit ont la première phase, c’est-à-dire le maximum des pluies sur la côte guinéenne trop au nord (FGOALS-g2, MIROC5) ou trop faible (INMCM4, IPSL-CM5A-LR, IPSL-CM5A-MR, IPSL-CM5B-LR).

    14En définitive, seuls les modèles ACCESS1-0, ACCESS1-3, CNRM-CM5 et CSIRO-Mk3-6.0 arrivent à reproduire plus ou moins les trois phases de la variabilité intrasaisonnière de la MAO, avec des performances moins bonnes pour ACCESS1-0 et CNRM-CM5.

    Quelles sont les projections climatiques sur l’Afrique de l’Ouest pour le xxie siècle ?

    15Le 4e rapport du GIEC (simulations CMIP3) avait conclu à un très probable réchauffement de la planète comme conséquence de l’augmentation des gaz à effet de serre dans l’atmosphère (Meehl et al., 2007). Cependant, il y avait une divergence entre les modèles sur les précipitations dans certaines régions, en particulier au Sahel (Cook, 2008). La question est donc de savoir quelles sont les avancées apportées par les travaux de CMIP5, base du 5e rapport du GIEC ?

    Projections des pluies sur l’Afrique de l’Ouest pour le xxie siècle

    16La figure 5 présente un bref aperçu des changements des précipitations en Afrique de l’Ouest pour le xxie siècle, dans le cas d’un scénario rcp4.5 dit « réaliste », pour la période 2011-2040. Pour les trente prochaines années, la majorité des modèles CMIP5 étudiés (8-10 sur 13) montrent des projections de pluie à la hausse sur le Sahel à l’est de 10° W, à la baisse à l’ouest de 10° W (sauf pour BCC-CSM1-1 et INMCM4) et à la baisse sur le Maghreb (sauf pour ACCESS1-3, BNU-ESM, CSIRO-Mk3-6.0, FGOALS-g2, MIROC5). Durant cette même période, sur l’Afrique équatoriale, la majorité des modèles (9 sur 13) montre des projections à la hausse, tandis que les modèles BCC-CSM1-1, BNU-ESM, CSIRO-Mk3-6.0 et INMCM4 montrent plutôt le contraire. La moyenne d’ensemble des modèles étudiés montre des projections de pluie à la hausse au Sahel (à l’est de 10° W) et en Afrique équatoriale, à la baisse au Sahel (à l’ouest de 10° W) et au Maghreb.

    Figure 5. Différence de pluie entre le futur (scénario rcp4.5) et le climat présent (historical) en Afrique de l’Ouest, en JAS (juillet-août-septembre), de 12 modèles CMIP5 et leur moyenne d’ensemble, pour la période 2011-2040.

    Image 1000000000000526000005B56D705E99.jpg

    17La deuxième moitié du xxie siècle (figure non montrée) voit confirmer, par une majorité de modèles (ACCESS1-0, ACCESS1-3, BCC-CSM1-1, CNRM-CM5, FGOALs-g2, IPSL-CM5A-LR, IPSL-CM5A-MR, IPSL-CM5B-LR, MIROC5), une augmentation de la pluie au Sahel central et est, une augmentation de la pluie en Afrique équatoriale, une diminution de la pluie au Sahel ouest et au Maghreb (avec une divergence entre les modèles sur les régions du Maghreb concernées). Pour cette période, deux modèles (CSIRO-Mk3-6.0 et INMCM4) se singularisent, en projetant des diminutions de pluie sur pratiquement toute l’Afrique de l’Ouest ; deux autres modèles (BNU-ESM et CMCC-CM) donnent des résultats contraires sur le Sahel central/est et sur l’Afrique équatoriale. Les dernières trente années du xxie siècle (2071-2100 ; figure non montrée) confirment (10 modèles sur 13) des projections à la hausse des pluies sur le Sahel est/central, sur une partie de l’Afrique équatoriale et à la baisse des pluies sur le Sahel ouest et le Maghreb. Le consensus n’est pas franc entre les modèles sur le Maghreb. Les modèles CSIRO-Mk3-6.0 et INMCM4 confirment aussi leur singularité en donnant des projections de pluie à la baisse sur toute l’Afrique de l’Ouest, tandis que le modèle BCC-CSM1-1 divise le continent pratiquement en deux : l’ouest avec des pluies à la baisse et l’est avec des pluies à la hausse.

    18Le scénario rcp4.5 montre, pour la majorité des modèles CMIP5 étudiés, des projections de pluies pour le xxie siècle et pendant la saison humide juillet-août-septembre, comparées à la période 1961-2000 : (1) une augmentation sur le Sahel central et est, sur une partie de la zone équatoriale (0-10° N) et sur le Maghreb ; (2) une diminution des précipitations sur le Sahel ouest, sur le Gabon et le Congo (5° S-0°).

    19La figure 6 présente les changements des précipitations en Afrique de l’Ouest pour le xxie siècle, comparées aux précipitations actuelles, dans le cas d’un scénario rcp8.5 dit « pessimiste », pour la période 2011-2040. Les projections des précipitations pour la première période de 30 ans donnent des résultats très contrastés. D’abord, une majorité des modèles étudiés (BNU-ESM, CNRM-CM5, FGOALS-g2, IPSL-CM5A-LR, IPSL-CM5A-MR, MIROC5) fait des projections de pluie à la hausse sur le Sahel central/est et à la baisse sur le Sahel ouest, tandis que deux modèles (BCC-CSM1-1 et CSIRO-Mk3-6.0) trouvent le contraire. Ensuite, trois modèles (ACCESS1-0, ACCESS1-0 et CMCC-CM) font des projections de pluie à la hausse sur tout le Sahel, tandis que deux autres (INMCM4 et IPSL-CM5B-LR) trouvent plutôt une baisse. Sur l’Afrique équatoriale, plus de la moitié des modèles étudiés (BCC-CSM1-1, BNU-ESM, CSIRO-Mk3-6.0, FGOALS-g2, INMCM4, IPSL-CM5A-LR, IPSL-CM5A-MR, IPSL-CM5B-LR) montrent des projections de la pluie à la baisse, tandis que cinq modèles (ACCESS1-0, ACCESS1-3, CMCC-CM, CNRM-CM5, MIROC5) indiquent le contraire. Enfin, presque tous les modèles étudiés (sauf MIROC5) donnent des projections de la pluie à la baisse sur le Maghreb, même s’ils ne s’accordent pas sur les zones concernées.

    20Pour la deuxième moitié du xxie siècle (2041-2070 ; figure non montrée), un seul modèle (FGOALS-g2) fait des projections de pluie à la hausse sur tout le Sahel. Un seul modèle aussi (CSIRO-Mk3-6.0) se singularise en donnant des projections à la baisse sur tout le Sahel, avec des valeurs supérieures à 1,5 mm/jour. Une large majorité des modèles (ACCESS1-0, ACCESS1-3, BCC-CSM1-1, BNU-ESM, CMCC-CM, CNRM-CM5, CSIRO-Mk3.6.0, FGOALS-g2, INMCM4, IPSL-CM5A-LR, IPSL-CM5A-MR, IPSL-CM5B-LR, MIROC5), soit 11 sur 13, montre des projections de pluie à la baisse sur le Sahel ouest et à la hausse sur le Sahel central/est. Dans cette catégorie, deux modèles (BCC-CSM1-1 et INMCM4) donnent une extension plus large du Sahel ouest, concerné par la baisse des précipitations : il englobe un domaine depuis Niamey (2,5° E) jusqu’au Sénégal. Presque tous les modèles étudiés donnent des projections de pluie à la baisse sur le Maghreb, même si certains parmi eux (ACCESS1-3, BNU-ESM, CNRM-CM5, FGOALS-g2) excluent l’Algérie et l’est du Maroc. Sur la partie sud de l’Afrique équatoriale (Gabon, Congo et République démocratique du Congo), une majorité des modèles (ACCESS1-0, BCC-CSM1-1, BNU-ESM, CSIRO-Mk3-6.0, INMCM4, IPSL-CM5A-LR, IPSL-CM5A-MR, IPSL-CM5B-LR), soit 8 sur 13, fait une projection de pluies à la baisse. Cependant, quelques modèles (ACCESS1-3, CMCC-CM, CNRM-CM5, FGOALS-g2, MIROC5) font plutôt une projection de pluie à la hausse sur cette même zone.

    Figure 6. Différence de pluie entre le futur (scénario rcp8.5) et le climat présent (historical) en Afrique de l’Ouest, en JAS (juillet-août-septembre), de 12 modèles CMIP5 et leur moyenne d’ensemble, pour la période 2011-2040.

    Image 100000000000050E000005A6CAE3461D.jpg

    21Les projections des modèles sur les dernières décennies du xxie siècle (2071-2100 ; figure non montrée) montrent un large consensus sur une baisse des précipitations sur le Maghreb : seul le modèle BNU-ESM montre le contraire. Il est vrai que certains modèles (CNRM-CM5, FGOALS-g2, MIROCS) montrent aussi une baisse sur l’est du Maghreb et la Libye. Une large majorité des modèles (ACCESS1-0, ACCESS1-3, CMCC-CM, INMCM4, IPSL-CM5A-LR, IPSL-CM5A-MR, IPSL-CM5B-LR, MIROC5) fait des projections de baisse des pluies sur le Sahel ouest et de hausse sur le Sahel central/est. On retrouve encore, dans cette période, des modèles (BNU-ESM, CNRM-CM5, FGOALS-g2) qui font des projections de pluie à la hausse sur tout le Sahel et deux modèles (BCC-CSM1-1 et CSIRO-Mk3-6.0) qui disent le contraire. Enfin, sur le sud de l’Afrique équatoriale (Gabon, Congo et République démocratique du Congo), une large majorité de modèles (ACCESS1-0, ACCESS1-3, BNU-ESM, CSIRO-Mk3-6.0, INMCM4, IPSL-CM5A-LR, IPSL-CM5A-MR, IPSL-CM5B-LR) fait des projections de pluie à la baisse, tandis que trois autres (CMCC-CM, CNRM-CM5, FGOALS-g2) soutiennent le contraire. Deux modèles (BCC-CSM1-1 et CSIRO-Mk3-6.0) se singularisent dans cette zone en donnant, en plus, des projections opposées sur la côte guinéenne et le sud de l’Afrique équatoriale.

    22Dans un scénario rcp8.5, les moyennes d’ensemble des modèles CMIP5 étudiés montrent des projections de pluie pour le xxie siècle et pendant la saison humide juillet-août-septembre, comparées à la période 1961-2000 : (1) en augmentation sur le Sahel est, avec des taux très élevés sur le Burkina, le sud du Niger, le sud du Tchad et le Soudan, vers les dernières décennies du xxie siècle ; (2) en diminution sur le Sahel ouest (Sénégal, Gambie, Guinée) avec des taux devenant très élevés vers les dernières décennies sur la Casamance, la Gambie et la Guinée dans sa totalité ; (3) en diminution sur le Gabon, le Congo et la République démocratique du Congo (partie sud de l’Afrique équatoriale) ; (4) en diminution sur le Maghreb, concernant le Maroc en entier pour la première période, et restant localisée sur le nord de cette zone (au Maroc, en Algérie, en Tunisie et en Libye) vers les dernières décennies.

    Projections des températures sur l’Afrique de l’Ouest pour le xxie siècle

    23Les projections de température pour le xxie siècle et pendant la saison humide juillet-août-septembre, comparées à la période 1961-2000, dans un scénario rcp4.5 (figure non montrée), montrent des températures à la hausse sur l’Afrique de l’Ouest, quasiment pour tous les modèles. Un seul modèle (BNU-ESM) montre des projections de température à la baisse sur le Sahel central et durant tout le xxie siècle. Ce modèle est rejoint par FGOALS-g2 pour la période 2071-2100. Cette hausse des projections de température divise l’Afrique de l’Ouest en deux zones : (1) au nord de 12,5° N où la différence de température est de 2 °C les trente premières années, pour atteindre 2,5 °C environ vers la fin du xxie siècle ; (2) au sud de 12,5° N où la différence de température est de 1 °C pendant la période 2011-2040, pour atteindre 2 °C lors de la période 2071-2100.

    24Les projections de température comparées à celles du passé récent, dans un scénario pessimiste rcp8.5, sont représentées à la figure 7. Les projections de température de la première période (2011-2040), donnent des hausses atteignant 2,5 °C-3 °C au nord de 15° N pour tous les modèles et 1 °C pour tous les modèles (sauf BNU-ESM qui montre plutôt des projections de température à la baisse sur le Sahel central/est) au sud de 15° N. Cette tendance du réchauffement dans les projections est confirmée par tous les modèles aussi bien au nord de 15° N (où elles atteignent 3,5 °C) qu’au sud de 15° N (où elles atteignent 2 °C), dans la période 2041-2070 (figure non montrée). Cependant, dans cette partie sud, toute la côte guinéenne montre un réchauffement nettement plus modéré. Enfin, les dernières décennies du xxie siècle accentuent la tendance du réchauffement (figure non montrée) : celui-ci variant de 3 °C au sud de 15° N (sans exclure cette fois-ci les côtes guinéennes) jusqu’à 4-5 °C au nord.

    Figure 7. Différence de température entre le futur (scénario rcp8.5) et le climat présent (historical) en Afrique de l’Ouest, en JAS (juillet-août-septembre), de 12 modèles CMIP5 et leur moyenne d’ensemble, pour la période 2011-2040.

    Image 1000000000000539000005B5135D9AD5.jpg

    25Ce qui est remarquable sur les températures, c’est que même dans un scénario dit « irréaliste » rcp2.6, les projections montrent des hausses sur quasiment toute l’Afrique de l’Ouest (sauf la Libye et une partie du Nord-Niger-Mali-Tchad) pouvant atteindre 0,5 °C dans les décennies actuelles 2011-2040 (figure non montrée). De plus, cette tendance à la hausse atteindrait 1 °C pour la fin du xxie siècle et concernerait toute l’Afrique de l’Ouest. Ce constat nous a amenés à nous intéresser à la saison sèche, puisque récemment Fontaine et al. (2013) ont montré qu’une augmentation de vagues de chaleur pourrait survenir durant cette saison (voir aussi chap. 1, ce volume).

    26C’est pourquoi nous représentons sur la figure 8 les projections de température en mars-avril-mai, comparées aux températures actuelles (1961-2000) et pour un scénario considéré réaliste, c’est-à-dire rcp4.5. On observe des hausses atteignant 1,5 °C, pendant la période 2011-2040, sur une partie du centre et du nord du Sahel (Algérie, Niger, nord du Burkina, Mali et nord du Sénégal) avec un consensus des modèles étudiés (fig. 8a). Cette hausse s’accentue dans la moitié du xxie siècle (figure non montrée) atteignant 2 °C partout en Afrique de l’Ouest et dépassant cette température sur l’Algérie, le Niger et le Mali. Enfin, la fin du xxie siècle sera marquée par une accélération de cette tendance à la hausse (qui dépassera 2,5 °C partout au nord de l’Afrique de l’Ouest) et par sa propagation jusqu’au sud du continent, aux environs de 10° N, touchant ainsi la Guinée, la Côte-d’Ivoire, le Burkina en entier et même le Nord-Nigeria (fig. 8b). Ces résultats confirment la pertinence des questions soulevées par le projet Acasis, dans l’analyse des phénomènes de vagues de chaleur en période sèche sur l’Afrique de l’Ouest.

    Figure 8a. Différence de température entre le futur (scénario rcp4.5) et le climat présent (historical) en Afrique de l’Ouest, en MAM (mars-avril-mai), de 12 modèles CMIP5 et leur moyenne d’ensemble, pour la période 2011-2040.

    Image 1000000000000547000005D32264B120.jpg

    Figure 8b. Différence de température entre le futur (scénario rcp4.5) et le climat présent (historical) en Afrique de l’Ouest, en MAM (mars-avril-mai), de 12 modèles CMIP5 et leur moyenne d’ensemble, pour la période 2071-2100.

    Image 100000000000054B000005D0920B0962.jpg

    27Les projections sont différentes au Sahel sur les précipitations entre un Ouest (15° W-5° W) connaissant une baisse et un Est (10° E-35° E) connaissant une hausse ; avec une zone de transition (5° W-10° E) où les modèles divergent. Par contre, pour les températures, le réchauffement semble robuste et important en amplitude. De même, pour la saison sèche, ce réchauffement est si important que des situations de vagues de chaleur fréquentes sont très plausibles, comme le signale le 5e rapport du Giec (voir aussi chap. 1, ce volume).

    Quelles sont les évidences et les incertitudes des projections climatiques pour le xxie siècle sur l’Afrique de l’Ouest ?

    28Les résultats des modèles CMIP5 étudiés, analysés dans le premier paragraphe, montrent qu’ils reproduisent raisonnablement certaines caractéristiques clés de la MAO. On peut donc accorder à ces modèles une confiance en leurs capacités à fournir des projections du climat sur l’Afrique de l’Ouest plus ou moins fiables. Les résultats précédents semblent montrer que la confiance en les modèles serait plus élevée pour les températures que pour les précipitations. L’objectif, dans ce paragraphe, est de répondre à cette assertion, en évaluant pour ces deux paramètres, quels résultats sont robustes et pour les résultats qui ne le sont, quelles incertitudes y sont associées. Pour ce faire, nous avons d’abord élaboré des diagnostics simples, inspirés de Roehrig et al. (2013), permettant de comparer les moyennes d’ensemble des modèles, leurs dispersions et leur accord sur les signes de l’évolution de ces grandeurs. Ensuite, sur les régions caractéristiques de l’Afrique de l’Ouest où les résultats semblent diverger, nous avons déterminé l’évolution au cours du xxie siècle des valeurs moyennes des anomalies des précipitations et des températures, associées à leurs dispersions.

    Sur les précipitations

    29La figure 9 présente la moyenne d’ensemble, la dispersion inter-modèles et l’accord entre les modèles sur la variation du signe de la pluie en JAS, pour le scénario rcp4.5 et pour les périodes 2011-2040 (9a), 2041-2070 (9b), 2071-2100 (9c) ; pour le scénario rcp8.5 et respectivement pour les mêmes périodes (fig. 9d, 9e et 9f).

    30La moyenne d’ensemble des modèles, dans un scénario rcp4.5, montre globalement une hausse des précipitations, pendant la période 2011-2040, sur le Sahel est (du Tchad à Bamako, vers 10° W), une diminution sur le Sahel ouest (de Bamako au Sénégal) et une baisse sur le Maghreb (Maroc, Tunisie et Nord-Libye). On observe de très fortes variations de l’écart-type (fig. 9a), atteignant 2-2,5 mm/jour, surtout sur le golfe de Guinée jusqu’au Liberia et la Sierra Leone, montrant par conséquent une large incertitude sur cette hausse des pluies. Le consensus entre les modèles sur la hausse au Sahel est atteint 80 %, tandis que pour la baisse sur le Sahel ouest, il varie de 60 % (Sud-Sénégal et Guinée-Bissau) à 40 % (Bamako-Sénégal). Sur le Maghreb aussi, le consensus sur la baisse des précipitations est faible (30-40 %). Dans le cas d’un scénario rcp8.5 (fig. 9d), on ne note pas de changement notable dans les moyennes d’ensemble et les dispersions des modèles sur le Sahel. Par contre, le consensus entre les modèles change sur le Sahel est : il reste à 80 % sur la partie plus à l’est (Niger-Tchad), mais diminue jusqu’à 40-60 % sur le Burkina et le Mali et 40 % sur le Sahel ouest.

    Figure 9. Moyenne d’ensemble, dispersion et concordance des modèles CMIP5 sur le signe de l’évolution de la pluie en JAS, pour le scénario rcp4.5 et les périodes 2011-2040 (a), 2041-2070 (b) et 2071-2100 (c) (d-f pour le scénario rcp8.5)

    Image 10000000000004F70000086AD4CE071E.jpg

    31Peu de changements sont observés sur la moyenne d’ensemble, dans la moitié du xxie siècle et dans un scénario rcp4.5 (fig. 9b), sauf la propagation de la baisse sur le Maghreb (atteignant la Mauritanie, l’Algérie et toute la Libye pratiquement) et son accentuation sur la Casamance et la Guinée. On note cependant une augmentation de la dispersion sur le Sahel est et un changement sur le consensus entre les modèles dans cette zone. Le consensus reste fort (80 %) sur le Niger-Tchad, mais diminue fortement (40-60 %) sur Bamako-Niger ; par contre, il augmente sur le Sahel ouest pour atteindre 50-60 % sur une grande partie du Sénégal et 40-60 % sur le Nord-Maghreb. Le scénario rcp8.5 (fig. 9e) confirme l’augmentation du consensus sur le Sénégal (60 %) et sur une grande partie du Maghreb.

    32Les projections de la pluie, de la moyenne d’ensemble des modèles, montrent plutôt une extension de la baisse des précipitations sur le Maghreb, pour la fin du xxie siècle dans un scénario rcp4.5 (fig. 9c), mais varient très peu sur le Sahel, comparativement au début et au milieu du xxie siècle. Cependant, le consensus des modèles diminue sur le Sahel est (Niger-Tchad), mais reste relativement élevé (60 %). Par contre, il reste stable sur le Sahel ouest et le Maghreb, mais concerne entièrement ces domaines contrairement à la période précédente. La dispersion augmente considérablement sur le Sahel atteignant presque partout 2,5 mm/jour dans un scénario rcp8.5 (fig. 9.f). Cependant, le consensus sur le signe de la différence des pluies partage le Sahel en trois zones : l’ouest (15° W-5° W) avec 40-60 % des modèles, le centre (5° W-10° E) avec peu de modèles en accord, soit 20-30 % et l’extrême est (10° E-30° E) avec 60-80 % de modèles en accord.

    33Ce qui semble être des évidences dans ces résultats, pour les deux scénarii étudiés : (1) les différences sur le Sahel pour les projections de pluie au xxie siècle, avec une partie ouest (Bamako-Sénégal) connaissant une diminution des précipitations et une partie est (10° E-30° E), du Niger au Soudan, connaissant plutôt le contraire ; (2) la particularité d’une zone de transition, comprise entre 5° W-10° E (Bamako jusqu’au centre du Niger), où la baisse des précipitations ne fait pas un consensus franc entre les modèles.

    Sur les températures

    34La figure 10 présente la moyenne d’ensemble, la dispersion inter-modèles et l’accord entre les modèles sur la variation du signe de la température en JAS, pour le scénario rcp4.5 et pour les périodes 2011-2040 (10a), 2041-2070 (10b), 2071-2100 (10c) ; pour le scénario rcp8.5 et respectivement pour les mêmes périodes (fig. 10d, 10e et 10f). Les résultats semblent robustes (pour rcp4.5 et les trois périodes considérées) et se caractérisent par un réchauffement partout, accentué au nord de 15° N dans la première période pour atteindre même 10° N au milieu et à la fin du xxie siècle avec des valeurs toujours supérieures à 2 °C (fig. 10a-c). De même, on note une large dispersion des projections (de 1,5 °C dans les premières décennies à 2,5 °C en 2041-2071) sur une bande sahélienne comprise entre 10° N-20° N et 0°-30° E. Cette dispersion est moins importante dans cette bande sur la partie ouest du continent (15° W-0°). Le réchauffement constaté fait l’unanimité des modèles sauf sur les zones de large dispersion où le consensus entre les modèles dépasse quand même 80 %. Dans un scénario rcp8.5 (fig. 10d-f), les configurations restent similaires, seulement les valeurs du réchauffement doublent pratiquement, comparées à celles du scénario rcp4.5.

    Figure 10. Moyenne d’ensemble, dispersion et concordance des modèles CMIP5 sur le signe de l’évolution de la température en JAS, pour le scénario rcp4.5 et les périodes 2011-2040 (a), 2041-2070 (b) et 2071-2100 (c) (d-f pour le scénario rcp8.5)

    Image 10000000000004F100000864E5491165.jpg

    35Pour discuter des incertitudes des projections, nous avons donc considéré les zones identifiées comme des zones de larges dispersions des modèles (plutôt que d’étudier l’Afrique de l’Ouest dans sa globalité) et y avons calculé les anomalies annuelles moyennes (par rapport au xxe siècle) des projections de pluie et de température avec leurs dispersions.

    Figure 11. Évolution de l’anomalie de température (a, c) et de l’anomalie de pluie (b, d) de la moyenne d’ensemble des modèles CMIP5 étudiés entre le xxe et le xxie siècle en zone Sahel ouest (10-20° N, 15° W-5° W ; symbolisée par le rectangle rouge), pour les scénarii rcp4.5 et rcp8.5. Les tirets représentent l’anomalie, la couleur claire représente 1 sigma et la couleur sombre 2 sigma.

    Image 100000000000057A0000039000B69B11.jpg

    36La figure 11 présente l’évolution temporelle, de 1900 à 2100, de l’anomalie annuelle de la température et des précipitations de la moyenne d’ensemble des douze modèles CMIP5 étudiés, dans la zone ouest du Sahel, pour les scénarii rcp4.5 et rcp8.5. Le réchauffement dans un scénario rcp4.5 semble franc depuis les années 1980, il atteint presque 1 °C en 2010, double pratiquement en 30 ans pour se stabiliser à 3 °C environ vers 2070 (fig. 11a). Les incertitudes de ce réchauffement (± 0,2 °C) sont relativement faibles dans les années 2010, augmentent très vite pour atteindre ± 1,2 °C vers la fin du xxie siècle. Dans un scénario rcp8.5 (fig. 11c), le réchauffement est quasi identique à celui du scénario rcp4.5 jusqu’en 2040 où il atteint 2,5 °C (2 °C pour rcp4.5), mais augmente très rapidement à partir de cette période : il vaut 4 °C en 2070, puis 6 °C à la fin du xxie siècle. Les incertitudes de ce réchauffement sont sensiblement égales à celui du scénario rcp4.5 jusqu’en 2040, mais elles représentent plus que le double (± 2,8 °C) vers la fin du xxie siècle. Une grande différence entre le réchauffement dans le scénario rcp4.5 ou rcp8.5 est sa stabilisation dans le premier cas à partir de 2070, alors qu’il continue de toujours croître assez vite dans le deuxième cas. L’anomalie des pluies dans un scénario rcp4.5 (fig. 11b), bien que variable, est généralement positive depuis le début du XXe siècle jusqu’aux années 1970 où elle devient négative, coïncidant avec la sécheresse au Sahel. Après un léger retour des anomalies positives vers 2010, c’est plutôt une tendance à la baisse des précipitations qui s’installe à partir de cette date jusqu’à la fin du xxie siècle. Cette plage de variation de l’anomalie de pluie fluctue entre ± 80 mm dans la période 2040-2070 pour atteindre ± 120 mm vers la fin du xxie siècle. Dans un scénario rcp8.5 (fig. 11d), l’anomalie des pluies est légèrement positive, mais avec une forte variabilité dans la période 1990-2010, puis redevient négative à partir de 2040 jusqu’à la fin du xxie siècle. L’amplitude des variations est nettement supérieure à celle du scénario rcp4.5 : elle varie entre ± 90 mm pour la période 2010-2040, entre ± 120 mm pour la période 2040-2070 et entre ± 230 mm pour la période 2070-2100.

    37Dans la zone est du Sahel, le réchauffement est aussi net, dans un scénario rcp4.5, à partir de 1980 (fig. 12a), en suivant pratiquement la même évolution que dans la zone ouest. Cependant, les amplitudes de variation sont légèrement supérieures : elles sont de ± 0,8 °C vers 2040 (contre 0,6 °C pour l’ouest) et de ± 1,4 °C à partir de 2070 (contre 1,2 °C). Dans un scénario rcp8.5 (fig. 12c), l’évolution de l’anomalie des températures est quasi similaire à celle de la zone ouest. Cependant, les amplitudes de variation sont légèrement supérieures. L’anomalie des pluies dans la zone est du Sahel, dans un scénario rcp4.5, suit une tendance à la hausse depuis les années 1990 jusqu’à 2040 (fig. 12b), avec une forte variabilité. À partir de 2040, tout en restant positive, l’anomalie des pluies oscille autour de 30 mm jusqu’à la fin du xxie siècle. L’amplitude des variations augmente très rapidement à partir de 2000 : elle oscille autour de ± 140 mm en 2040 (± 100 mm pour la zone ouest) pour atteindre ± 160 mm vers 2100 (contre ± 120 mm). Donc l’amplitude de variation de l’anomalie des pluies en zone est est nettement supérieure à celle de la zone ouest. Dans un scénario rcp8.5 (fig. 12d), la tendance de la hausse des pluies est plus nette et plus rapide à partir de 2040 (30 mm) pour atteindre 100 mm vers 2100. L’amplitude des variations (± 140-300 mm) est nettement supérieure à celle de la zone ouest pour les mêmes périodes.

    Figure 12. Évolution de l’anomalie de température (a, c) et de l’anomalie de pluie (b, d) de la moyenne d’ensemble des modèles CMIP5 étudiés entre le xxe et le xxie siècle en zone Sahel est (10-20° N, 10° E-35° E ; symbolisée par le rectangle rouge), pour les scénarii rcp4.5 et rcp8.5. Les tirets représentent l’anomalie, la couleur claire représente 1 sigma et la couleur sombre 2 sigma.

    Image 100000000000057E000003967495F91D.jpg

    Conclusion

    38Les résultats des simulations de douze modèles ayant participé à l’expérience CMIP5 ont montré que, même si ces modèles ont beaucoup progressé dans la représentation des caractéristiques de la MAO, leurs projections climatiques sur l’Afrique de l’Ouest ont peu évolué, comparées à celles de CMIP3. Cependant, le signal du réchauffement sur l’Afrique de l’Ouest semble robuste, atteignant en moyenne 3 °C dans un scénario rcp4.5 et le double dans un scénario rcp8.5 ; soit un réchauffement supérieur de 10 à 60 % au réchauffement global moyen sur la Terre. La dispersion des projections des modèles, comme dans CMIP3, est toujours importante pour les températures, mais surtout pour les précipitations. Sur les températures, malgré une quasi-unanimité des modèles sur le réchauffement prévu, on atteint des amplitudes de variation de 1,8-4,2 °C dans un scénario rcp4.5 et de 3,5-8,5 °C dans l’ouest du Sahel (15° W-5° W) ; ces valeurs étant légèrement supérieures dans l’est du Sahel (10° E-35° E). Cette incertitude sur l’amplitude des variations du réchauffement reste un grand défi à relever pour les implications sur la santé que cela suppose.

    39Quant aux précipitations, les projections des modèles soulèvent plus de questions qu’elles n’apportent de réponses. Ce qui semble être une évidence, c’est la diminution des précipitations dans le Sahel ouest et leur augmentation dans le Sahel est. Ce constat sur l’ouest du Sahel fédère de plus en plus de modèles au fur et à mesure qu’on s’avance dans le xxie siècle : 40 % pour la période 2011-2040, 60 % pour la période 2041-2070 et plus de 80 % dans la dernière période. A contrario, sur l’est du Sahel, même si le consensus des modèles est relativement élevé, il diminue de 80 % dans la première période à 70 % dans la dernière période. Le scénario rcp4.5 semble donner aussi bien à l’est qu’à l’ouest des oscillations autour d’une valeur moyenne (positive pour la première zone/négative pour la seconde) indiquant une grande variabilité interannuelle, tandis que le scénario rcp8.5 donne une tendance nette de hausse de l’anomalie des précipitations à l’est qui atteint 100 mm à la fin du xxie siècle. Les amplitudes de variations des précipitations sont relativement grandes puisqu’elles varient, pour l’ouest du Sahel, entre 80-120 mm pour le scénario rcp4.5 et entre 90-230 mm pour le scénario rcp8.5. Ces amplitudes sont légèrement supérieures dans la zone est. On constate donc l’existence d’une zone comprise entre 5° W-10° E (englobant l’ouest du Mali, le Burkina, le nord du Nigeria et l’est du Niger) où le consensus entre les modèles est faible sur le changement des précipitations pour les deux scénarii.

    40En résumé, malgré une bonne capacité des modèles CMIP5 étudiés à reproduire des caractéristiques essentielles de la MAO, il paraît difficile, avec leurs projections des précipitations, de s’appuyer directement sur eux pour anticiper les changements climatiques et leurs impacts en ce qui concerne les pluies. Ce qui ne semble pas être le cas sur les températures, pour lesquelles, les signaux trouvés sont robustes.

    Bibliographie

    Des DOI sont automatiquement ajoutés aux références bibliographiques par Bilbo, l’outil d’annotation bibliographique d’OpenEdition. Ces références bibliographiques peuvent être téléchargées dans les formats APA, Chicago et MLA.

    Format

    • APA
    • Chicago
    • MLA
    Ati, O. F., Stigter, C. J., & Oladipo, E. O. (2002). A comparison of methods to determine the onset of the growing season in northern Nigeria. International Journal of Climatology, 22(6), 731-742. https://doi.org/10.1002/joc.712
    Chou, C., Neelin, J. D., Chen, C.-A., & Tu, J.-Y. (2009). Evaluating the “Rich-Get-Richer” Mechanism in Tropical Precipitation Change under Global Warming. Journal of Climate, 22(8), 1982-2005. https://doi.org/10.1175/2008jcli2471.1
    Cook, K. H., & Vizy, E. K. (2006). Coupled Model Simulations of the West African Monsoon System: Twentieth- and Twenty-First-Century Simulations. American Meteorological Society. https://doi.org/10.1175/jcli3814.1
    Hourdin, F., Musat, I., Guichard, F. se, Ruti, P. M., Favot, F., Filiberti, M.-A., … Gallée, H. (2010). AMMA-Model Intercomparison Project. American Meteorological Society. https://doi.org/10.1175/2009bams2791.1
    Mitchell, T. D., & Jones, P. D. (2005). An improved method of constructing a database of monthly climate observations and associated high-resolution grids. Wiley. https://doi.org/10.1002/joc.1181
    Nicholson, S. E. (1980). The Nature of Rainfall Fluctuations in Subtropical West Africa. American Meteorological Society. https://doi.org/10.1175/1520-0493(1980)108<0473:tnorfi>2.0.co;2
    Nikulin, G., Jones, C., Giorgi, F., Asrar, G., Büchner, M., Cerezo-Mota, R., … Sushama, L. (2012). Precipitation Climatology in an Ensemble of CORDEX-Africa Regional Climate Simulations. Journal of Climate, 25(18), 6057-6078. https://doi.org/10.1175/jcli-d-11-00375.1
    Sultan, B., & Janicot, S. (2000). Abrupt shift of the ITCZ over West Africa and intra-seasonal variability. Geophysical Research Letters, 27(20), 3353-3356. ["Portico"]. https://doi.org/10.1029/1999gl011285
    Xie, P., & Arkin, P. A. (1997). Global Precipitation: A 17-Year Monthly Analysis Based on Gauge Observations, Satellite Estimates, and Numerical Model Outputs. Bulletin of the American Meteorological Society, 78(11), 2539-2558. https://doi.org/10.1175/1520-0477(1997)078<2539:gpayma>2.0.co;2
    Ati, O. F., C. J. Stigter, and E. O. Oladipo. “A Comparison of Methods to Determine the Onset of the Growing Season in Northern Nigeria”. International Journal of Climatology 22, nos. 6 (2002): 731-42. doi:10.1002/joc.712.
    Chou, Chia, J. David Neelin, Chao-An Chen, and Jien-Yi Tu. “Evaluating the ‘Rich-Get-Richer’ Mechanism in Tropical Precipitation Change under Global Warming”. Journal of Climate 22, nos. 8 (April 2009): 1982-2005. doi:10.1175/2008jcli2471.1.
    Cook, Kerry H., and Edward K. Vizy. “Coupled Model Simulations of the West African Monsoon System: Twentieth- and Twenty-First-Century Simulations”. Journal of Climate. American Meteorological Society, August 1, 2006. doi:10.1175/jcli3814.1.
    Hourdin, Frédéric, Ionela Musat, Françoi se Guichard, Paolo Michele Ruti, Florence Favot, Marie-Angéle Filiberti, Maï Pham, et al. “AMMA-Model Intercomparison Project”. Bulletin of the American Meteorological Society. American Meteorological Society, January 2010. doi:10.1175/2009bams2791.1.
    Mitchell, Timothy D., and Philip D. Jones. “An Improved Method of Constructing a Database of Monthly Climate Observations and Associated High-Resolution Grids”. International Journal of Climatology. Wiley, 2005. doi:10.1002/joc.1181.
    Nicholson, Sharon E. “The Nature of Rainfall Fluctuations in Subtropical West Africa”. Monthly Weather Review. American Meteorological Society, April 1980. doi:10.1175/1520-0493(1980)108<0473:tnorfi>2.0.co;2.
    Nikulin, Grigory, Colin Jones, Filippo Giorgi, Ghassem Asrar, Matthias Büchner, Ruth Cerezo-Mota, Ole Bøssing Christensen, et al. “Precipitation Climatology in an Ensemble of CORDEX-Africa Regional Climate Simulations”. Journal of Climate 25, nos. 18 (September 2012): 6057-78. doi:10.1175/jcli-d-11-00375.1.
    Sultan, Benjamin, and Serge Janicot. “Abrupt Shift of the ITCZ over West Africa and Intra-Seasonal Variability”. Geophysical Research Letters 27, nos. 20 (October 15, 2000): 3353-56. doi:10.1029/1999gl011285.
    Xie, Pingping, and Phillip A. Arkin. “Global Precipitation: A 17-Year Monthly Analysis Based on Gauge Observations, Satellite Estimates, and Numerical Model Outputs”. Bulletin of the American Meteorological Society 78, nos. 11 (November 1997): 2539-58. doi:10.1175/1520-0477(1997)078<2539:gpayma>2.0.co;2.
    Ati, O. F., et al. “A Comparison of Methods to Determine the Onset of the Growing Season in Northern Nigeria”. International Journal of Climatology, vols. 22, nos. 6, 2002, pp. 731-42. CrossRef, https://doi.org/10.1002/joc.712.
    Chou, Chia, et al. “Evaluating the ‘Rich-Get-Richer’ Mechanism in Tropical Precipitation Change under Global Warming”. Journal of Climate, vols. 22, nos. 8, Apr. 2009, pp. 1982-05. CrossRef, https://doi.org/10.1175/2008jcli2471.1.
    Cook, Kerry H., and Edward K. Vizy. “Coupled Model Simulations of the West African Monsoon System: Twentieth- and Twenty-First-Century Simulations”. Journal of Climate, vols. 19, nos. 15, American Meteorological Society, 1 Aug. 2006, pp. 3681-03. Crossref, https://doi.org/10.1175/jcli3814.1.
    Hourdin, Frédéric, et al. “AMMA-Model Intercomparison Project”. Bulletin of the American Meteorological Society, vols. 91, no. 1, American Meteorological Society, Jan. 2010, pp. 95-104. Crossref, https://doi.org/10.1175/2009bams2791.1.
    Mitchell, Timothy D., and Philip D. Jones. “An Improved Method of Constructing a Database of Monthly Climate Observations and Associated High-Resolution Grids”. International Journal of Climatology, vols. 25, nos. 6, Wiley, 2005, pp. 693-12. Crossref, https://doi.org/10.1002/joc.1181.
    Nicholson, Sharon E. “The Nature of Rainfall Fluctuations in Subtropical West Africa”. Monthly Weather Review, vols. 108, nos. 4, American Meteorological Society, Apr. 1980, pp. 473-87. Crossref, https://doi.org/10.1175/1520-0493(1980)108<0473:tnorfi>2.0.co;2.
    Nikulin, Grigory, et al. “Precipitation Climatology in an Ensemble of CORDEX-Africa Regional Climate Simulations”. Journal of Climate, vols. 25, nos. 18, Sept. 2012, pp. 6057-78. CrossRef, https://doi.org/10.1175/jcli-d-11-00375.1.
    Sultan, Benjamin, and Serge Janicot. “Abrupt Shift of the ITCZ over West Africa and Intra-Seasonal Variability”. Geophysical Research Letters, vols. 27, nos. 20, Oct. 2000, pp. 3353-6. ["Portico"], CrossRef, https://doi.org/10.1029/1999gl011285.
    Xie, Pingping, and Phillip A. Arkin. “Global Precipitation: A 17-Year Monthly Analysis Based on Gauge Observations, Satellite Estimates, and Numerical Model Outputs”. Bulletin of the American Meteorological Society, vols. 78, nos. 11, Nov. 1997, pp. 2539-58. CrossRef, https://doi.org/10.1175/1520-0477(1997)078<2539:gpayma>2.0.co;2.

    Cette bibliographie a été enrichie de toutes les références bibliographiques automatiquement générées par Bilbo en utilisant Crossref.

    Ati O. F., Stigter C. J., Olapido E. O., 2002. A comparison of methods to determine the onset of the growing season in northern Nigeria. Int. J. Climatol., 22 (6): 731-742.

    10.1002/joc.712 :

    Chou C., Neelin J. D., Chen C. A., Tu J. Y., 2009. Evaluating the rich-get-richer mechanism in tropical precipitation change under global warming. J. Climate, 22: 1982-2005.

    10.1175/2008JCLI2471.1 :

    Christensen J. H. et al., 2007. « Regional climate projection ». In Solomon S., Qin D., Manning M., Chen Z., Marquis M. C., Averyt K. B., Tignor M., Miller H. L. (eds): Climate Change 2007: The Physical Science Basis, Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA (R), Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, 996 p.

    Cook K. H., 2008. Climate science: the mysteries of Sahel droughts. Nat. Geosci., 1: 647-648.

    Cook K. H., Vizy E. K., 2006. Coupled model simulations of the West African monsoon system: twentieth- and twenty-first-century simulations. J. Climate, 19: 3681-3703.

    10.1175/JCLI3814.1 :

    Fontaine B., Janicot S., Monerie P.-A., 2013. Recent changes in air temperature, heat waves occurrences, and atmospheric circulation in Northern Africa. J. Geophys. Res. Atmos., 118: 1-17, doi:10.1002/jgrd.50667,2013.

    10.1002/jgrd.50667,2013 :

    Held I. M., Delworth T. L., Lu J., Findell K. L., Knutson T. R., 2005. Simulation of Sahel drought in the 20th and 21th centuries. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A., 102: 17891-17896.

    Hourdin et al., 2010. Amma-Model Intercomparison Project. Bull. Amer. Meteor. Soc., 91 (1): 95-104.

    10.1175/2009BAMS2791.1 :

    Huffman G. J., Adler R. F., Morrissey M. M., Bolvin D. T., Curtis S., Jouyce R., Mc-Gavock B., Susskind J., 2001. Global precipitation of one-degree daily resolution from multisatellite observations. J. Hydrometeor., 2: 36-50.

    Huffman G. J., Bolvin D. T., Nelkin E. J., Wolff D. B., Gu G., Hong Y., Bowman K. P., Stocker E. F., 2007. The TRMM Multisatellite Precipitation Analysis (TMPA): Quasi-global, multiyear, combined-sensor precipitation estimates at fine scales. J. Hydrometeor., 8 (1) : 38-55.

    Jones C. G., Giorgi F., Asrar G., 2011. The Coordinated Regional Downscaling Experiment: Cordex. An international downscaling link to CMIP5. CLIVAR Exchanges, 56, 16 (2) : 34-400.

    Joussaume S., Armand D., Delecluse P., Seguin B., Journé V., Delmas R., Gillet M. (eds), 2007. Les recherches françaises sur le changement climatique. Institut national des sciences de l’univers, 19 p., disponible sur http://www.insu.cnrs.fr/a2059,recherches- francaises-changement-climatique-2007.html

    Kalnay E. et al., 1996. The NCEP/NCAR 40-year reanalysis project. Bull. Amer. Meteor. Soc., 77 (3): 437-471.

    Le Barbé L., Lebel T., Tapsoba D., 2002. Rainfall variability in West Africa during the years 1950-90. J. Climate, 15: 187-202.

    Meehl G. A., Covey C., Delworth T., Latif M., Mcavaney B., Mitchell J. F. B., Stouffer R. J., Taylor K. E., 2007. The WCRP CMIP3 multimodel dataset: a new era in climate change research. Bull. Amer. Meteor. Soc., 88: 13833-1394.

    Mitchell T. D., Jones P. D., 2005. An improved method of constructing a database of monthly climate observations and associated high-resolution grids. Int. J. Climatol., 25 (6): 673-712, doi:10.1002/joc.1181

    10.1002/joc.1181 :

    Nicholson S., 1980. The nature of rainfall fluctuations in subtropical West Africa. Mon. Wea. Rev., 108 : 473-487.

    10.1175/1520-0493(1980)108<0473:TNORFI>2.0.CO;2 :

    Nikulin G. et al., 2012. Precipitation climatology in an ensemble of Cordex-Africa regional climate simulations. J. Climate, 25 (18): 6057-6078.

    10.1175/JCLI-D-11-00375.1 :

    Paeth H., Hense A., 2004. SST versus climate change signals in West Africa rainfall: 20th-century variations and future projections. Climatic Change, 65 : 179-208.

    Randal D. A. et al., 2007. « Climate models and their evaluation ». In Solomon S., Qin D., Manning M., Chen Z., Marquis M. C., Averyt K. B., Tignor M., Miller H. L. (eds): Climate Change 2007: The Physical Science Basis, Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA (R), Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, 996 p.

    Roehrig R., Bouniol D., Guichard F., Hourdin F., Redelsperger J-L., 2013. The present and future of the West African Monsoon: a process-oriented assessment of CMIP5 simulations along the AMMA transect. J. Climate, 26: 6471-6505.

    Simmons A., Uppala S., Dee D., Kobayashi S., 2008. ERA-Interim: New ECMWF reanalysis products from 1989 onwards. ECMWF Newsletter, 110.

    Sultan B., Janicot S., 2000. Abrupt shift of the ITCZ over West Africa and intra-seasonal variability. Geophys. Res. Lett., 27: 3353-3356.

    10.1029/1999GL011285 :

    Sultan B., Janicot S., 2003. The West African monsoon dynamics. Part II: The « preondet » and « onset » of the summer monsoon. J. Climate, 16: 3407-3427.

    Taylor K. E., Stouffer R. J., Meehl G. A., 2012. An overview of CMIP5 and the experiment design. Bull. Amer. Meteor. Soc., 93 (4): 485-498, doi:10.1175/BAMS-D-11-00094.1.

    10.1175/BAMS-DD-1111-00094.1 :

    Xie P., Arkin P. A., 1997. Global precipitation: a 17-year monthly analysis based on gauge observations, satellite estimates, and numerical model outputs. Bull. Amer. Meteor. Soc., 78: 2539-2558.

    10.1175/1520-0477(1997)078<2539:GPAYMA>2.0.CO;2 :

    Xue Y., De Sales F., Lau W. K.-M., Boone A., Feng J., Dirmeyer P., Guo Z., Kim K.M, Kitoh A., Kumar V., Poccard-Leclercq I., Mahowald N., Moufouma-Okia W., Pegion P., Rowell D. P., Schemm J., Schubert S. D., Sealy A., Thiaw W. M., Vintzileos A., Williams S. F., Wu M-LI C., 2010. Intercomparison and analyses of the climatology of the West African Monsoon in the West African Monsoon Modeling and Evaluation project (WAMME) first model intercomparison experiment. Clim. Dyn., doi :10.1007/s00382-010-0778-2

    10.1007/s00382-010010-07780778-2 :

    Auteurs

    • Abdoulaye Deme

      Climatologue, Laboratoire des sciences de l’atmosphère et de l’océan (LSAO) / Université Gaston-Berger, Saint-Louis, Sénégal

    • Amadou Thierno Gaye

      Climatologue, Laboratoire de physique de l’atmosphère et de l’océan Siméon Fongang (LPAOSF) / Université Cheikh-Anta-Diop de Dakar (Sénégal)

    • Frédéric Hourdin

      Physicien de l’atmosphère, CNRS, Laboratoire de météorologie dynamique, UMR 8539 CNRS/IPSL/UMPC

    Précédent Suivant
    Table des matières

    Le texte seul est utilisable sous licence Licence OpenEdition Books. Les autres éléments (illustrations, fichiers annexes importés) sont « Tous droits réservés », sauf mention contraire.

    Voir plus de livres
    La population réunionnaise

    La population réunionnaise

    Analyse démographique

    Frédéric Sandron (dir.)

    2007

    Du social hors la loi

    Du social hors la loi

    L’anthropologie analytique de Christian Geffray

    Yann Guillaud et Frédéric Létang (dir.)

    2009

    Gestion durable des eaux et des sols au Maroc

    Gestion durable des eaux et des sols au Maroc

    Valorisation des techniques traditionnelles méditerranéennes

    Éric Roose, Mohamed Sabir et Abdellah Laouina

    2010

    Madagascar face au défi des Objectifs du millénaire pour le développement

    Madagascar face au défi des Objectifs du millénaire pour le développement

    Bénédicte Gastineau, Flore Gubert, Anne-Sophie Robilliard et al. (dir.)

    2010

    Le projet majeur africain de la Grande Muraille Verte

    Le projet majeur africain de la Grande Muraille Verte

    Concepts et mise en œuvre

    Abdoulaye Dia et Robin Duponnois (dir.)

    2010

    La Grande Muraille Verte

    La Grande Muraille Verte

    Capitalisation des recherches et valorisation des savoirs locaux

    Abdoulaye Dia et Robin Duponnois (dir.)

    2012

    Un arbre au désert

    Un arbre au désert

    Acacia raddiana

    Michel Grouzis et Édouard Le Floc’h (dir.)

    2003

    Parcours de recherche à Madagascar

    Parcours de recherche à Madagascar

    L’IRD-Orstom et ses partenaires

    Christian Feller et Frédéric Sandron (dir.)

    2010

    Pratiques et représentations linguistiques en Guyane

    Pratiques et représentations linguistiques en Guyane

    Regards croisés

    Isabelle Léglise et Bettina Migge (dir.)

    2008

    La pêche aux Antilles

    La pêche aux Antilles

    Gilles Blanchet, Bertrand Gobert et Jean-Alfred Guérédrat (dir.)

    2002

    Les sociétés rurales face aux changements climatiques et environnementaux en Afrique de l’Ouest

    Les sociétés rurales face aux changements climatiques et environnementaux en Afrique de l’Ouest

    Benjamin Sultan, Richard Lalou, Mouftaou Amadou Sanni et al. (dir.)

    2015

    Aires marine protégées ouest-africaines

    Aires marine protégées ouest-africaines

    Défis scientifiques et enjeux sociétaux

    Marie Bonnin, Raymond Laë et Mohamed Behnassi (dir.)

    2015

    Voir plus de livres
    1 / 12
    La population réunionnaise

    La population réunionnaise

    Analyse démographique

    Frédéric Sandron (dir.)

    2007

    Du social hors la loi

    Du social hors la loi

    L’anthropologie analytique de Christian Geffray

    Yann Guillaud et Frédéric Létang (dir.)

    2009

    Gestion durable des eaux et des sols au Maroc

    Gestion durable des eaux et des sols au Maroc

    Valorisation des techniques traditionnelles méditerranéennes

    Éric Roose, Mohamed Sabir et Abdellah Laouina

    2010

    Madagascar face au défi des Objectifs du millénaire pour le développement

    Madagascar face au défi des Objectifs du millénaire pour le développement

    Bénédicte Gastineau, Flore Gubert, Anne-Sophie Robilliard et al. (dir.)

    2010

    Le projet majeur africain de la Grande Muraille Verte

    Le projet majeur africain de la Grande Muraille Verte

    Concepts et mise en œuvre

    Abdoulaye Dia et Robin Duponnois (dir.)

    2010

    La Grande Muraille Verte

    La Grande Muraille Verte

    Capitalisation des recherches et valorisation des savoirs locaux

    Abdoulaye Dia et Robin Duponnois (dir.)

    2012

    Un arbre au désert

    Un arbre au désert

    Acacia raddiana

    Michel Grouzis et Édouard Le Floc’h (dir.)

    2003

    Parcours de recherche à Madagascar

    Parcours de recherche à Madagascar

    L’IRD-Orstom et ses partenaires

    Christian Feller et Frédéric Sandron (dir.)

    2010

    Pratiques et représentations linguistiques en Guyane

    Pratiques et représentations linguistiques en Guyane

    Regards croisés

    Isabelle Léglise et Bettina Migge (dir.)

    2008

    La pêche aux Antilles

    La pêche aux Antilles

    Gilles Blanchet, Bertrand Gobert et Jean-Alfred Guérédrat (dir.)

    2002

    Les sociétés rurales face aux changements climatiques et environnementaux en Afrique de l’Ouest

    Les sociétés rurales face aux changements climatiques et environnementaux en Afrique de l’Ouest

    Benjamin Sultan, Richard Lalou, Mouftaou Amadou Sanni et al. (dir.)

    2015

    Aires marine protégées ouest-africaines

    Aires marine protégées ouest-africaines

    Défis scientifiques et enjeux sociétaux

    Marie Bonnin, Raymond Laë et Mohamed Behnassi (dir.)

    2015

    Voir plus de chapitres

    Chapter 3. Climate projections in West Africa: the obvious and the uncertain

    Abdoulaye Deme, Amadou Thierno Gaye et Frédéric Hourdin

    Chapitre 1. Le réchauffement climatique observé depuis 1950 au Sahel

    Françoise Guichard, Laurent Kergoat, Frédéric Hourdin et al.

    Chapter 1. Climate warming observed in the Sahel since 1950

    Françoise Guichard, Laurent Kergoat, Frédéric Hourdin et al.

    Voir plus de chapitres
    1 / 3

    Chapter 3. Climate projections in West Africa: the obvious and the uncertain

    Abdoulaye Deme, Amadou Thierno Gaye et Frédéric Hourdin

    Chapitre 1. Le réchauffement climatique observé depuis 1950 au Sahel

    Françoise Guichard, Laurent Kergoat, Frédéric Hourdin et al.

    Chapter 1. Climate warming observed in the Sahel since 1950

    Françoise Guichard, Laurent Kergoat, Frédéric Hourdin et al.

    Accès ouvert

    Accès ouvert freemium

    ePub

    PDF

    PDF du chapitre

    Suggérer l’acquisition à votre bibliothèque

    Acheter

    Édition imprimée

    IRD Éditions
    • amazon.fr
    • decitre.fr
    • mollat.com
    • leslibraires.fr
    • placedeslibraires.fr
    ePub / PDF

    Les sociétés rurales face aux changements climatiques et environnementaux en Afrique de l’Ouest

    X Facebook Email

    Les sociétés rurales face aux changements climatiques et environnementaux en Afrique de l’Ouest

    Ce livre est cité par

    • Scriban, Arthur. Nabeneza, Serge. Cornelis, Daniel. Delay, Etienne. Vayssières, Jonathan. Cesaro, Jean-Daniel. Salgado, Paulo. (2024) GPS-Based Hidden Markov Models to Document Pastoral Mobility in the Sahel. Sensors, 24. DOI: 10.3390/s24216964
    • Bodian, Ansoumana. Diop, Lamine. Panthou, Geremy. Dacosta, Honoré. Deme, Abdoulaye. Dezetter, Alain. Ndiaye, Pape Malick. Diouf, Ibrahima. Vischel, Théo. (2020) Recent Trend in Hydroclimatic Conditions in the Senegal River Basin. Water, 12. DOI: 10.3390/w12020436
    • Masse, Dominique. Lalou, Richard. Tine, Cheikh. Ba, Marame. Vayssières, Jonathan. (2018) Niakhar, mémoires et perspectives. DOI: 10.4000/books.irdeditions.31687
    • King, Christine. (2018) Soils as a Key Component of the Critical Zone 2. DOI: 10.1002/9781119438137.ch6
    • Sané, Tidiane. Dièye, El Hadji Balla. Solly, Boubacar. Ba, Boubacar Demba. Thior, Mamadou. Descroix, Luc. Cormier-Salem, Marie-Christine. Diakhaté, Mouhamadou Mawlid. (2021) Vulnérabilité et résilience des socio-écosystèmes littoraux d’Afrique de l’Ouest : état des connaissances actuelles et interrogation sur le devenir du littoral sénégalo-bissau-guinéen. Belgeo. DOI: 10.4000/belgeo.50403
    • Jangorzo, Nouhou Salifou. Loireau, Maud. Sadda, Abou-Soufianou. Mari, Ousmane Sami. Saïdou, Abdoul-Aziz. Issoufou, Hassane Bil-Assanou. (2024) Modeling the Spatio-Temporal Dynamics of Local Context for a Contextualized Diffusion of Agroecological Intensification Options in Niger. International Journal of Geosciences, 15. DOI: 10.4236/ijg.2024.153016
    • Descroix, Luc. Luxereau, Anne. Lambert, Laurent A.. Ruë, Olivier. Diedhiou, Arona. Diongue-Niang, Aïda. Dia, Amadou Hamath. Gangneron, Fabrice. Manga, Sylvie Paméla. Diedhiou, Ange B.. Andrieu, Julien. Chevalier, Patrick. Faty, Bakary. (2024) An Interdisciplinary Approach to Understand the Resilience of Agrosystems in the Sahel and West Africa. Sustainability, 16. DOI: 10.3390/su16135555
    • Descroix, Luc. Diongue Niang, Aïda. Panthou, Gérémy. Bodian, Ansoumana. Sane, Youssouph. Dacosta, Honoré. Malam Abdou, Moussa. Vandervaere, Jean-Pierre. Quantin, Guillaume. (2015) Évolution récente de la pluviométrie en Afrique de l’ouest à travers deux régions : la Sénégambie et le bassin du Niger moyen. Climatologie, 12. DOI: 10.4267/climatologie.1105
    • Raimond, Christine. Bakaira, Markus. Doua, Sylvain Aoudou. Garine, Eric. (2020) Ethnobiology Changing Climate, Changing Worlds. DOI: 10.1007/978-3-030-37312-2_6
    • Porcuna-Ferrer, Anna. Guillerminet, Théo. Renard, Delphine. Labeyrie, Vanesse. Leclerc, Christian. Reyes-García, Victoria. (2025) Crop biocultural traits and diversity dynamics among Bassari farmers. Agriculture and Human Values, 42. DOI: 10.1007/s10460-025-10725-0
    • Bouba, Lucas. Ayral, Pierre-Alain. Sauvagnargues, Sophie. (2024) Landscape Drivers of Floods Genesis (Case Study: Mayo Mizao Peri-Urban Watershed in Far North Cameroon). Water, 16. DOI: 10.3390/w16121672
    • Sawadogo, Béwentaoré. Bel, Liliane. Barro, Diakarya. (2025) Non-stationary Pointwise and Spatial Approaches by Peaks-Over-Thresholds. Applications to climate warming in Burkina Faso. Theoretical and Applied Climatology, 156. DOI: 10.1007/s00704-024-05258-1
    • Mahamane, Saidou Oumarou. Oumarou, Amadou. Piñeira Mantiñán, María José. (2023) Improving Public Action to Mitigate River Flooding in Niamey (Niger). Land, 12. DOI: 10.3390/land12081523
    • Attané, Anne. Kaguembèga-Müller, Franziska. Zoubga, Serge. Yonli, Aminata. Kindo, Mamoudou. (2025) À la croisée des dynamiques familiales et environnementales en Afrique de l’Ouest sahélienne. Anthropologie et Sociétés, 49. DOI: 10.7202/1119568ar
    • Faye, Djidiack. (2022) World Sustainability Series Sustainable Agriculture and Food Security. DOI: 10.1007/978-3-030-98617-9_27
    • Tiepolo, Maurizio. Abraiz, Muhammad. Bacci, Maurizio. Baoua, Ousman. Belcore, Elena. Cannella, Giorgio. Fiorillo, Edoardo. Ganora, Daniele. Housseini, Mohammed Ibrahim. Katiellou, Gaptia Lawan. Piras, Marco. Saretto, Francesco. Tarchiani, Vieri. (2025) Flood Damage Risk Mapping Along the River Niger: Ten Benefits of a Participated Approach. Climate, 13. DOI: 10.3390/cli13040080
    • Marega, Oumar. Mering, Catherine. (2018) Les agropasteurs sahéliens face aux changements socio-environnementaux : nouveaux enjeux, nouveaux risques, nouveaux axes de transhumance. L’Espace géographique, Tome 47. DOI: 10.3917/eg.473.0235
    • Gueye, Mame . Tandjigora, Amadou . Sy, Thierno . Ngom, Elhadj . (2024) Impact of Climate Change on Millet and Maize Yields in the Agroecological Zones of Senegal . International Journal of Applied Agricultural Sciences, 10. DOI: 10.11648/j.ijaas.20241006.13
    • Mansour Badamassi, Mamane Barkawi. Moussa, Konate. Touré, Labaly. Ahmed, El-Aboudi. Gerard, Gbetkom Paul. Ismaguil, Hanadé Houmma. Gérard, Kabore. (2023) Using Multisensor Earth Observation Data to Understand the Development of the Kourtéré Kori Alluvial Fan and Its Impact on the Hydrology of the Niger River. The Professional Geographer, 75. DOI: 10.1080/00330124.2023.2183415
    • Houessè, Rodrigue. Mering, Catherine. (2023) La déforestation au Nord Bénin : vers une multiplicité de trajectoires territoriales. L’Espace géographique, Tome 50. DOI: 10.3917/eg.503.0153
    • Duvil, Jacky. Feuillet, Thierry. Emmanuel, Evens. Paul, Bénédique. (2024) Assessing the Vulnerability of Farming Households on the Caribbean Island of Hispaniola to Climate Change. Climate, 12. DOI: 10.3390/cli12090138
    • Faye, Aliou. Stewart, Zachary P.. Diome, Khady. Edward, Calys-Tagoe. Fall, Dioumacor. Ganyo, Désiré Komla Kyky. Akplo, Tobi Moriaque. Prasad, P. V. Vara. (2021) Single Application of Biochar Increases Fertilizer Efficiency, C Sequestration, and pH over the Long-Term in Sandy Soils of Senegal. Sustainability, 13. DOI: 10.3390/su132111817
    • Sarr, Ibra. Ndiaye, Aminata. Faye, Guilgane. Faye, Mbagnick. (2021) Variabilité climatique et stratégies d'adaptation des agriculteurs dans le département de Linguère (Sénégal) de 1951 à 2017 : cas des arrondissements de Barkédji, Sagatta Djoloff et Yang-Yang. Physio-Géo. DOI: 10.4000/physio-geo.12003
    • Mugelé, Ronan. (2020) Le culte du reboisement au Sahel. Cahiers de géographie du Québec, 65. DOI: 10.7202/1093667ar
    • Raimond, Christine. Tewende Ouedraogo, Laurent. Noûs, Camille. Garine, Eric. (2020) L’agrobiodiversité sous les tropiques, débats et controverses en marge du concept d’Anthropocène ?. Belgeo. DOI: 10.4000/belgeo.42927
    • Aka, Kadio S. R.. Akpavi, Semihinva. Dibi, N’Da Hyppolite. Kabo-Bah, Amos T.. Gyilbag, Amatus. Boamah, Edward. (2023) Toward understanding land use land cover changes and their effects on land surface temperature in yam production area, Côte d'Ivoire, Gontougo Region, using remote sensing and machine learning tools (Google Earth Engine). Frontiers in Remote Sensing, 4. DOI: 10.3389/frsen.2023.1221757
    • Descroix, Luc. Guichard, Françoise. Grippa, Manuela. Lambert, Laurent A.. Panthou, Gérémy. Mahé, Gil. Gal, Laetitia. Dardel, Cécile. Quantin, Guillaume. Kergoat, Laurent. Bouaïta, Yasmin. Hiernaux, Pierre. Vischel, Théo. Pellarin, Thierry. Faty, Bakary. Wilcox, Catherine. Malam Abdou, Moussa. Mamadou, Ibrahim. Vandervaere, Jean-Pierre. Diongue-Niang, Aïda. Ndiaye, Ousmane. Sané, Youssouph. Dacosta, Honoré. Gosset, Marielle. Cassé, Claire. Sultan, Benjamin. Barry, Aliou. Amogu, Okechukwu. Nka Nnomo, Bernadette. Barry, Alseny. Paturel, Jean-Emmanuel. (2018) Evolution of Surface Hydrology in the Sahelo-Sudanian Strip: An Updated Review. Water, 10. DOI: 10.3390/w10060748
    • Ayoumbissi Keugmeni, Guy Armel. Keita, Amadou. Yonaba, Roland. Sawadogo, Boukary. Kengni, Lucas. (2025) Towards Sustainable Food Security in the Sahel: Integrating Traditional Conservation Practices and Controlled Irrigation to Overcome Water Scarcity During the Dry Season for Onion and Jute Production. Sustainability, 17. DOI: 10.3390/su17062345
    • Ruggieri, Faustine. Porcuna-Ferrer, Anna. Gaudin, Alexandre. Faye, Ndeye Fatou. Reyes-García, Victoria. Labeyrie, Vanesse. (2021) Crop Diversity Management: Sereer Smallholders' Response to Climatic Variability in Senegal. Journal of Ethnobiology, 41. DOI: 10.2993/0278-0771-41.3.389
    • Nassah, Houda. Daghor, Lamia. Chatoui, Hicham. Tounsi, Abdessamad. Khoulaid, Fatima. Fakir, Younes. Erraki, Salah. Khabba, Said. (2022) Nutrition and Human Health. DOI: 10.1007/978-3-030-93971-7_1

    Ce chapitre est cité par

    • Kosmowski, Frédéric. Lalou, Richard. (2017) Climate Change Management Climate Change Adaptation in Africa. DOI: 10.1007/978-3-319-49520-0_45
    • Schleussner, Carl-Friedrich. Deryng, Delphine. D'haen, Sarah. Hare, William. Lissner, Tabea. Ly, Mouhamed. Nauels, Alexander. Noblet, Melinda. Pfleiderer, Peter. Pringle, Patrick. Rokitzki, Martin. Saeed, Fahad. Schaeffer, Michiel. Serdeczny, Olivia. Thomas, Adelle. (2018) 1.5°C Hotspots: Climate Hazards, Vulnerabilities, and Impacts. Annual Review of Environment and Resources, 43. DOI: 10.1146/annurev-environ-102017-025835
    • YAO-KOUASSI, Quonan. ADAYÉ, Kouassi Albert . KOUADIO, Konan Célestin. COULIBALY, Yardjouma Esai. (2021) OBSERVATIONS, PERCEPTIONS ET ADAPTATIONS AU CHANGEMENT CLIMATIQUE DANS LA SOUS-PRÉFECTURE DE SÉGUÉLA (CÔTE D’IVOIRE). International Journal of Scientific Research and Management, 9. DOI: 10.18535/ijsrm/v9i12.sh04

    Les sociétés rurales face aux changements climatiques et environnementaux en Afrique de l’Ouest

    Ce livre est diffusé en accès ouvert freemium. L’accès à la lecture en ligne est disponible. L’accès aux versions PDF et ePub est réservé aux bibliothèques l’ayant acquis. Vous pouvez vous connecter à votre bibliothèque à l’adresse suivante : https://freemium.openedition.org/oebooks

    Suggérer l’acquisition à votre bibliothèque Acheter ce livre aux formats PDF et ePub

    Si vous avez des questions, vous pouvez nous écrire à access[at]openedition.org

    Les sociétés rurales face aux changements climatiques et environnementaux en Afrique de l’Ouest

    Vérifiez si votre bibliothèque a déjà acquis ce livre : authentifiez-vous à OpenEdition Freemium for Books.

    Vous pouvez suggérer à votre bibliothèque d’acquérir un ou plusieurs livres publiés sur OpenEdition Books. N’hésitez pas à lui indiquer nos coordonnées : access[at]openedition.org

    Vous pouvez également nous indiquer, à l’aide du formulaire suivant, les coordonnées de votre bibliothèque afin que nous la contactions pour lui suggérer l’achat de ce livre. Les champs suivis de (*) sont obligatoires.

    Veuillez, s’il vous plaît, remplir tous les champs.

    La syntaxe de l’email est incorrecte.

    Référence numérique du chapitre

    Format

    Deme, A., Gaye, A., & Hourdin, F. (2015). Chapitre 3. Les projections du climat en Afrique de l’Ouest. In B. Sultan, R. Lalou, M. Amadou Sanni, A. Oumarou, & M. A. Soumaré (éds.), Les sociétés rurales face aux changements climatiques et environnementaux en Afrique de l’Ouest. Marseille: IRD Éditions. https://doi.org/10.4000/books.irdeditions.8943
    Deme, Abdoulaye, Amadou Thierno Gaye, et Frédéric Hourdin. « Chapitre 3. Les projections du climat en Afrique de l’Ouest ». In Les sociétés rurales face aux changements climatiques et environnementaux en Afrique de l’Ouest, édité par Benjamin Sultan, Richard Lalou, Mouftaou Amadou Sanni, Amadou Oumarou, et Mame Arame Soumaré. Marseille: IRD Éditions, 2015. doi:10.4000/books.irdeditions.8943.
    Deme, Abdoulaye, et al. « Chapitre 3. Les projections du climat en Afrique de l’Ouest ». Les sociétés rurales face aux changements climatiques et environnementaux en Afrique de l’Ouest, édité par Benjamin Sultan et al., IRD Éditions, 2015, https://doi.org/10.4000/books.irdeditions.8943.

    Référence numérique du livre

    Format

    Sultan, B., Lalou, R., Amadou Sanni, M., Oumarou, A., & Soumaré, M. A. (éds.). (2015). Les sociétés rurales face aux changements climatiques et environnementaux en Afrique de l’Ouest. Marseille: IRD Éditions. https://doi.org/10.4000/books.irdeditions.8914
    Sultan, Benjamin, Richard Lalou, Mouftaou Amadou Sanni, Amadou Oumarou, et Mame Arame Soumaré, éd. Les sociétés rurales face aux changements climatiques et environnementaux en Afrique de l’Ouest. Marseille: IRD Éditions, 2015. doi:10.4000/books.irdeditions.8914.
    Sultan, Benjamin, et al., éditeurs. Les sociétés rurales face aux changements climatiques et environnementaux en Afrique de l’Ouest. IRD Éditions, 2015, https://doi.org/10.4000/books.irdeditions.8914.
    Compatible avec Zotero Zotero

    1 / 3

    IRD Éditions

    IRD Éditions

    • Mentions légales
    • Plan du site
    • Se connecter

    Suivez-nous

    • Flux RSS

    URL : http://www.editions.ird.fr

    Email : editions@ird.fr

    Adresse :

    IRD

    44, bd de Dunkerque

    CS 90009

    13572

    Marseille

    France

    OpenEdition
    • Candidater à OpenEdition Books
    • Connaître le programme OpenEdition Freemium
    • Commander des livres
    • S’abonner à la lettre d’OpenEdition
    • CGU d’OpenEdition Books
    • Accessibilité : partiellement conforme
    • Données personnelles
    • Gestion des cookies
    • Système de signalement