VARIABILITE SPATIO-TEMPORELLE DU DEBUT DE LA SAISON

VARIABILITE SPATIO-TEMPORELLE DU DEBUT DE LA SAISON DES PLUIES
AU MATO GROSSO (BRESIL)
Damien ARVOR (1), Vincent DUBREUIL (1),
Margareth Simões Penello MEIRELLES (2),(3)
(1) COSTEL UMR 6554 CNRS – LETG
Université Rennes 2
Place du Recteur H. Le Moal
35043 RENNES CEDEX, France
[email protected], [email protected]
(2) Universidade do Estado do Rio de Janeiro - UERJ
Departamento de Engenharia de Sistemas e Computação – Pos Graduação em Geomatica
(3) Embrapa Solos
Rua Jardim Botânico, 1024 – Rio de Janeiro, RJ
[email protected]
Résumé : La culture du soja représente aujourd’hui la première source de revenus de l’Etat du Mato Grosso
(Brésil). L’importance prise par cette culture est en partie expliquée par les conditions du milieu caractérisé
notamment par un climat aux précipitations abondantes permettant l’obtention de rendements supérieurs à la
moyenne nationale. Cependant, tous les ans, ce même climat est la cause de chutes de rendements dans certaines
communes qui peuvent par exemple êtres liées à des précipitations trop faibles lors de la phase de semis du soja.
Dans ce cas, le problème pour les producteurs est de déterminer au mieux la date de démarrage de la saison des
pluies afin de pouvoir commencer le semis en relative sécurité. L’objectif de cette étude est de déterminer le
début de la saison pluvieuse afin d’en analyser la variabilité spatio-temporelle au Mato Grosso. Pour cela, les
données utilisées sont les données de terrains de 116 stations obtenues auprès de l’Agence Nationale des Eaux
(ANA) sur la période 1998-2005 qui sont comparées aux données d’estimation des pluies par satellite issues de
la mission TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission). La date de début de saison pluvieuse est déterminée
au pas de temps journalier par la méthode de « Anomalous accumulation » proposée par Liebmann (2006). Cette
méthode permet de mettre en avant une forte variabilité spatio-temporelle des différentes caractéristiques de la
saison pluvieuse au Mato Grosso à l’échelle régionale comme à l’échelle locale.
Astract : Nowadays, the soybean cultivation represents the first source of income for the Brazilian State of Mato
Grosso. The importance of this cultivation can be partly explained by the regional natural conditions, and
especially by the abondant precipitations enabling producers to get good yields. However, every year, this
climate leads to siginifcant yields’ losses in a few localizations due to weak rainfalls during the planting period.
Thus, the producers have to determine as best as possible the onset date of the rainy season in order to plant in a
relatively safe situation. The purpose of this work is to determine this onset date to analyse its spatio-temporal
variability in Mato Grosso. The data used here are those of 116 meteorological stations managed by the Water
National Agency (ANA) in the 1998-2006 period. These data will be compared to rainfall estimations issues
from the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) satellite. The onset date is determined at a daily scale by
the “Anomalous accumulation” method proposed by Liebmann (2006). This method allows us to detect a strong
spatio-temporal variability of the rainy season attributes in Mato Grosso at regional and local scales.
Mots clés : Précipitations, Mato Grosso, début de saison pluvieuse, soja.
Keywords : Rainfall, Mato Grosso, onset, soybean.
Introduction
Si le Mato Grosso est aujourd’hui le premier Etat brésilien producteur de soja avec plus de
6 millions d’hectares, il le doit en grande partie à un climat tropical auquel la recherche
brésilienne menée par l’EMBRAPA a su adapter des variétés de soja. Les atouts du climat
tropical humide du Mato Grosso résident notamment dans une régularité interannuelle
marquée par une saison sèche et une saison humide centrées respectivement sur les mois de
juillet et janvier. De plus, la saison humide apporte toujours les précipitations nécessaires à la
croissance du soja (environ 800 mm (Embrapa, 2004)) puisqu’il pleut entre 1200 mm au sud
et plus de 2000 mm au nord, ce qui permet aux agriculteurs mato-grossenses d’obtenir les
meilleurs rendements du pays (régulièrement supérieurs à 3 tonnes par hectare). Ces fortes
précipitations ont également l’avantage de permettre la réalisation d’une deuxième culture
(maïs ou coton) en profitant de la fin de la saison des pluies une fois le soja récolté.
Cependant, ce même climat peut être la cause de fortes pertes de rendements à des
échelles plus fines. En effet, les précipitations principalement d’origine convectives sont
caractérisées par une variabilité spatio-temporelle très forte qui peut affecter certaines régions,
certaines fazendas, voire certaines parcelles. Les problèmes rencontrés sont alors de deux
types particuliers : 1) une période sèche en phase de semis peut affecter les premières phases
de croissance du soja et forcer les agriculteurs à re-semer ; 2) des périodes sèches (veranico)
ou trop pluvieuses au cours des phases végétatives ou reproductives peuvent entraîner des
pertes de rendement ; 3) des périodes pluvieuses intenses en phase de récolte peuvent rendre
les graines trop humides et donc affecter leur qualité ou tout simplement empêcher l’accès
aux parcelles par les machines agricoles.
L’objectif de cet article est de déterminer les principales caractéristiques des précipitations
au Mato Grosso à partir de données de terrain et de données issues du satellite TRMM. Pour
cela, différentes méthodes de détermination du début et de la fin de la saison des pluies seront
testées et comparées. La méthode la plus intéressante sera alors appliquée pour étudier la
variabilité spatio-temporelle des précipitations.
1. Les données utilisées
Dans le cadre de cette étude, les données de terrain utilisées sont des données obtenues
auprès de l’ANA (Agencia Nacional das Aguas) concernant 116 stations ayant fonctionné sur
l’année 2004-2005. Ces données permettent d’analyser les atouts de différentes méthodes
d’estimation des dates de début et fin des pluies afin de choisir celle qui apparaîtra comme
étant la plus efficace. Cette dernière sera alors appliquée aux données du satellite TRMM
(Tropical Rainfall Measuring Mission) dont les produits 3B42 donnent des estimations des
taux de précipitation par heure, toutes les 3 heures de 1998 à 2006. Ces données sont estimées
à partir des capteurs micro-ondes (TMI), radar (PR) et visible/infrarouge (VIRS) du satellite à
une résolution spatiale de 0.25°x 0.25°.
2. Détermination du début et de la fin de la saison pluvieuse au Mato Grosso
De nombreux travaux ont déjà été effectués dans l’objectif de déterminer le début et la fin
de la saison pluvieuse dans les régions tropicales, que ce soit en Afrique ou en Amazonie.
Ainsi, selon Marengo (2001), le début (la fin) de la saison pluvieuse intervient lors de la
pentade où le taux de précipitation journalier est supérieur (inférieur) à 3,5 mm sur au moins 6
pentades des 8 suivantes (précédentes). Cette technique est reprise en 2004 par Li et Fu mais
ces derniers changent le taux de précipitation journalier seuil en lui indiquant une valeur égale
au taux moyen annuel (somme des précipitations annuelles sur le nombre de jours par an). Au
Nigéria, Odekunle (2006) applique une méthode basée sur le pourcentage de précipitations
cumulées par pentade. La date de début (fin) des pluies correspond alors à la première
(dernière) pentade de rayon de courbure positif (négatif) maximal. L’auteur applique une
variante de cette méthode en utilisant le pourcentage cumulé du nombre de jours pluvieux par
pentades plutôt que des quantités précipitées. Enfin, Liebmann (2006) propose une méthode
basée sur la définition de « Anomalous Accumulation » qui consiste à calculer la différence
entre l’accumulation de précipitation journalière et l’accumulation moyenne annuelle
journalière (se référer à la bibliographie pour l’équation). Le début (fin) de la saison des
pluies étant alors déterminé par la date de minimum (maximum) de la courbe.
L’objectif de cette étude étant de mettre en relation la pluviométrie et la culture du soja au
Mato Grosso, ces différentes méthodes ont été adaptées en y appliquant des seuils ayant un
lien avec les besoins en eau du soja. Selon Rosolem (2006), en phase de semis et
d’émergence, le soja a besoin de 2,2 mm d’eau par jour. C’est donc ce seuil qui sera ici choisi
dans un premier temps. Par ailleurs, les conditions sur les pentades appliquées dans la
méthode créée par Marengo (et reprise par Fu et Li) sont originellement prévues pour étudier
les climats amazoniens, or le Mato Grosso se situe dans une zone de transition entre un climat
équatorial au nord et tropical au sud, moins humide. Cette variabilité du climat fait que le
critère de 6 pentades pluvieuses (sèches) sur 8 ne peut être respecté dans une grande partie de
l’Etat. Il a donc été décidé d’appliquer un critère moins contraignant de 4 pentades sur 8.
Les différentes méthodes présentées sont alors comparées et testées à partir des données
terrain de 116 stations sur l’année 2004-2005 (année climatologique considérée du 15 juillet
2004 au 14 juillet 2005) pour déterminer leurs avantages et inconvénients respectifs par
rapport au but recherché. La figure 1 illustre les différentes méthodes pour une station donnée
au Mato Grosso.
a)
25
b)
100
800
20
mm/jour
15
400
60
10
40
200
5
20
0
0
Figure 1 : Méthodes d’estimation du début et fin de la saison des pluies pour une station de Sorriso en 2004-2005
par a) méthode de « Anomalous accumulation » de Liebmann et b) méthode de Marengo (Histogrammes) ou
méthode du pourcentage des jours pluvieux cumulées (courbe). Les cercles représentent les dates de début et fin
des pluies définies par la méthode de même couleur.
La méthode se rapprochant alors le plus des dates potentielles de semis semble donc être
celle de Liebmann (à la fois par la corrélation et par le RMSE). Bien sûr les corrélations (et
Marengo 4/8
Odekunle Pmm
Odekunle days
Liebmann (2.2)
Correlation R
Semis > 70
0.618
0.151
0.159
0.757
RMSE
semis >70
17
45
46
14
30/6
11/5
22/3
31/1
12/12
23/10
3/9
15/7
10/7
11/5
12/3
11/1
12/11
-200
13/9
0
% cumulé
80
600
15/7
Anomalous Accumulation (mm)
Pour valider la méthode qui semble la plus efficace, il a été choisi de comparer les
résultats obtenus avec les dates de semis potentielles du soja. Au cours d’entretiens sur le
terrain avec des agronomes et des producteurs de soja de la région, il est apparu que ces
derniers déterminent les dates de semis en fonction des précipitations accumulées dans leurs
pluviomètres. En fait, la majorité d’entre eux attend qu’il se soit accumulé 70 mm pour semer
donc ce seuil a été retenu dans cette étude (le calcul du cumul n’est réalisé qu’à partir du
premier septembre pour s’affranchir des pluies exceptionnelles du mois d’août qui ne sont pas
considérées par les producteurs). Nous obtenons alors un tableau de corrélations et de RMSE
entre les différentes méthodes et la date de semis potentielle.
Figure 2 : Tableau des corrélations et de RMSE entre les méthodes d’estimation de début des pluies et les dates
de semis potentielles (70 mm accumulés après le 1 septembre).
les RSME) sont dans l’ensemble faibles (élevés), mais ceci s’explique facilement par le fait
que les deux données ne correspondent pas exactement aux mêmes informations. Le seuil des
70 mm cumulés est un seuil « fictif », retenu pour son côté pratique (l’enjeu implicite étant de
déterminer si cette date de semis fait sens au niveau climatique et si il est possible de repérer
des situations telles que le semis intervienne avant le véritable début de la saison des pluies ou
largement après).
C’est donc la méthode de Liebmann qui sera ici retenue dans le reste de l’étude. Cette
méthode a quelques avantages : a) elle permet de s’affranchir des faux démarrages de saison
pluvieuse (comme la méthode de Marengo et al. (2001) d’ailleurs), b) elle permet de toujours
définir les dates de début et fin de saison des pluies (ce qui n’est pas toujours vrai par la
méthode de Marengo et al (2001)), c) elle est relativement simple et maniable donc facile à
programmer et enfin d) elle permet de déterminer la date de semis au pas de temps journalier
(contre un pas de temps de 5 jours pour les autres méthodes). Ce dernier point peut prêter à
discussion car il peut paraître illusoire en effet de vouloir déterminer le début de la saison des
pluies au jour près. Toutefois, dans le cas des cultures de soja, il apparaît que la première
phase de croissance (semis-émergence) ne dure que 5 à 7 jours et, qu’une fois passée cette
phase, les besoins en eau sont de 5,1 mm/jour (Rosolem, 2006), soit plus du double. Il est
donc évident qu’un pas de temps pentadaire serait limité pour mettre en relation des dates de
début des pluies avec des dates de semis.
3. Estimation des caractéristiques de début et fin des pluies par TRMM
La méthode de Liebmann a donc été choisie pour évaluer la variabilité spatio-temporelle
de quelques caractéristiques de la saison des pluies au Mato Grosso. Cette méthode a été
appliquée sur les données d’estimation des pluies fournies par le satellite TRMM (produit trihoraire 3B42 d’estimation du taux de précipitation horaire). Ces données ont été traitées afin
de donner des précipitations journalières de juillet 1998 à juillet 2006 qui ont donc permis de
déterminer les attributs recherchés (début, fin, durée de la saison pluvieuse, précipitations
annuelles, dates de semis potentielles) pour 8 saisons pluvieuses.
3.1.Variabilité spatiale à échelle régionale et locale
L’étude des moyennes des attributs sur les 8 ans étudiés nous permet d’obtenir des
indications sur la variabilité spatiale à l’échelle régionale. Les figures 3 et 4 montrent
clairement le gradient sud-est / nord-ouest qui avaient déjà été indiqué para Dubreuil et al.
(2002) lié à l’arrivée de la saison pluvieuse par le nord-ouest expliquée par la descente au sud
de la ZCIT et la mise en place de systèmes convectifs plus intenses venus d’Amazonie. Il est
également possible de remarquer le caractère particulier des régions du Chaco au sud-ouest et
du couloir sec amazonien (Durieux, 2002) au nord-est qui sont moins arrosées. La figure 4
confirme ceci en indiquant les profils spatiaux selon un axe sud-est / nord-ouest pour les
images étudiées. Le gradient précédemment évoqué y est également clairement visible, sauf
pour la date de début des pluies qui semble moins variable, comprise entre 40 et 80 jours
après le 15 juillet (date de début d’année ici considérée), soit entre le 24 août et le 3 octobre.
Toutefois cette variabilité moins marquée de la date de début des pluies à l’échelle
régionale est à prendre avec précaution. En effet, elle peut cacher une variabilité très
importante à l’échelle locale. Pour confirmer cela, il peut être intéressant de se pencher sur le
cas de la commune de Sorriso qui est la première commune productrice de soja du Brésil et
qui a la particularité de s’étendre sur plus de 200 kilomètres du nord au sud.
b)
a)
d)
c)
2800
Précipitations (mm)
2600
2400
2200
Somme
Durée
Onset
End
2000
1800
1600
1400
1200
1000
45°W-20°S
60°W-5°S
360
330
300
270
240
210
180
150
120
90
60
30
0
Figure 4 : Profils spatiaux des caractéristiques de la saison pluvieuse au MT selon un transect sud-est / nordouest. Les jours sont comptés à partir du 01 juillet pour les courbes « Onset » et « End ».
Dans le cas de l’année 2004-2005, il apparaît que le début de la saison des pluies a eu lieu
au 66ème jour au nord de la commune (soit le 19 septembre), contre le 86ème jour au sud de la
Jours
Figure 3 : a) Précipitations annuelles moyennes entre 1998 et 2006 ; b) durée moyenne en jours de la saison des
pluies entre 1998 et 2006; c) jour moyen de début de la saison des pluies entre 1998 et 2006 ; d) jour moyen de
fin de la saison des pluies entre 1998 et 2006. La légende pour c) et d) est nombre de jours à partir du 15 juillet.
commune (soit le 09/10). Il est donc évident que les stratégies de semis et les risques encourus
par les producteurs en ce qui concerne d’éventuelles pertes de rendements ne sont pas les
mêmes selon la localisation de l’exploitation pour une année donnée.
3.2. Variabilité temporelle
Toujours à Sorriso, à partir des données de début des pluies calculées pour chaque année
de la période d’étude (1998-2006), il est possible de définir l’écart obtenu entre l’année où la
saison des pluies a été le plus retardée et celle où elle a été plus précoce. Dans le nord de
Sorriso, on trouve une différence de 25 jours entre les deux années extrêmes tandis que dans
le sud de la commune, l’écart peut monter jusqu'à 48 jours (28 août en 2001-2002 contre 15
octobre en 2000-2001), soit plus d’un mois et demi. Les conditions de semis ne sont donc pas
homogènes sur le territoire d’une commune.
Conclusion
Après avoir testé différentes méthodes d’estimation de début et de fin de saison pluvieuse
en Amazonie, la méthode de Liebmann basée sur le principe de « Anomalous Accumulation »
a été choisie. Son adaptation aux données journalières fournies par le TRMM entre 1998 et
2006 ont alors permis d’étudier la variabilité spatio-temporelle des caractéristiques de la
saison pluvieuse à différentes échelles. A l’échelle régionale, un gradient sud-est / nord-ouest
apparaît clairement et permet de mettre en avant une durée de la saison pluvieuse plus longue
au nord, avec des pluies arrivant plus tôt et s’arrêtant plus tard. A l’échelle locale, l’étude de
la commune de Sorriso permet de distinguer une forte variabilité de la date de début des
pluies entre le sud et le nord pouvant atteindre les 20 jours. La variabilité temporelle est
également forte à cette échelle puisqu’on a pu calculé une différence de un mois et demi dans
le début des pluies entre deux années successives. Ces données devront ensuite être mises en
relation avec les pratiques agricoles appliquées dans la région et notamment les dates de semis
du soja, qui est la culture la plus importante au Mato Grosso.
Bibliographie
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