Prévision des précipitations à long terme au nord-est de la Tunisie.

Ben Souissi, Farah (2020). Prévision des précipitations à long terme au nord-est de la Tunisie. Mémoire. Québec, Maîtrise en sciences de la terre, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, 58 p.

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Résumé

L'analyse de la variabilité des précipitations fait l'objet de recherches depuis plusieurs décennies. La Tunisie est caractérisée par une forte variabilité des précipitations qui entraîne des inondations et des sécheresses extrêmes, coûteuses en vies humaines et responsables d'innombrables dégâts matériels. Il est donc important de développer des modèles de prévisions à long terme des précipitations qui peuvent être utilisées efficacement dans les activités de la planification et de la gestion des ressources en eau. L'objectif du présent travail est de développer des modèles de prévision à long terme pour les précipitations annuelles totales et maximales en utilisant des indices d'oscillation climatique à basse fréquence. Ainsi, deux modèles de prévision sont considérés : un modèle de régression linéaire et un modèle fonctionnel linéaire pour la réponse scalaire (FLM-S). Dans cette étude, les données de précipitations journalières collectées à la station pluviométrique "Kélibia" située au nord-est de la Tunisie sont utilisées. L'impact du potentiel des modèles climatiques à grande échelle de l'oscillation de l'Atlantique du Nord (NAO) et l’oscillation décennale du Pacifique (PDO) est évalué dans la modélisation de la variabilité des précipitations. Étant donné que la station est située dans la région méditerranéenne, l'oscillation méditerranéenne (MO) et l'oscillation de la méditerranée occidentale (WeMO) sont également étudiées. Les résultats montrent que les indices NAO, PDO et MO représentent les meilleures variables pour la prévision des précipitations totales annuelles. Les indices MO et WeMO sont les meilleures variables pour la prévision des précipitations maximales annuelles. Les résultats de cette étude peuvent avoir des applications pratiques pour améliorer l'anticipation des catastrophes et la gestion des ressources en eau.

Type de document:	Thèse Mémoire
Directeur de mémoire/thèse:	Ouarda, Taha B. M. J.
Co-directeurs de mémoire/thèse:	Masselot, Pierre
Mots-clés libres:	téléconnections; indice climatique; Tunisie; variabilité des précipitations; analyse fonctionnelle des données (FDA); modèle linéaire fonctionnel pour une réponse scalaire (FLM-S); prévision à long terme
Centre:	Centre Eau Terre Environnement
Date de dépôt:	10 juin 2021 15:39
Dernière modification:	20 mars 2022 04:00
URI:	https://espace.inrs.ca/id/eprint/11784

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