Contexte technique

Comme expliqué dans la section précédente, OPIDIN est basé sur les mesures du niveau d’eau du fleuve à Mopti durant la période août-octobre. Puisque le niveau d’eau à Mopti est déterminé par la pluie tombée dans le bassin amont du Niger pendant les semaines précédentes, une alternative serait de baser la prédiction de la crue sur les pluies cumulées des semaines précédentes. Si cela est possible, le grand avantage serait que la prédiction de la crue pourrait être avancée d’une quinzaine de jours, ou même peut-être plus. La pluie journalière est disponible sur le site FEWS. Ce site donne pour l’Afrique entière une valeur de la pluie journalière, mais aussi la pluie des six derniers jours et les prévisions de pluie pour les six jours à venir. Le site donne aussi accès aux données historiques des pluies en Afrique. Nous avons téléchargé 4896 cartes de pluie journalières depuis le 1 janvier 2001 dans un SIG et nous avons calculé la pluie moyenne totale pour huit sections du bassin du Niger Supérieur : deux en Guinée, en distinguant le bassin du Niger (N1) et celui du Bani (B1), et six au Mali (Bani: B2 et B3 et Niger: N2 et N3, delta: D2 et D3) - voir la figure 5.

Les données ont été utilisées pour calculer pour chaque année de la période 2001-2013 la pluie cumulée dans les huit sections pendant les mois de juillet, août et septembre et pour rechercher une relation avec le pic de la crue survenant plus tard dans la même année dans le delta intérieur. La brève conclusion de ce long travail est la suivante : nous n’avons pas été capables d’améliorer la prédiction de la crue en utilisant ces données météorologiques plutôt que les mesures hydrologiques à Mopti.

Fig. 5. Carte montrant les huit sections dans le bassin du Niger Supérieur (limites en rouge) pour lesquelles nous avons calculé la pluie journalière selon les données du site FEWS. La carte montre, comme exemple, la pluie du 20 août 2013, avec en jaune =

Il est apparu que la meilleure option était de combiner les mesures hydrologiques et les données météorologiques. Nous avons examiné plusieurs façons de combiner ces séries de données et nous avons finalement fait le choix d’appliquer les équations de régression originelles d’OPIDIN aux données hydrologiques pour prédire le niveau du pic de la crue et la date correspondante, et ensuite de calculer pour toutes les années depuis 2001 la différence entre la crue prédite et la crue observée et corréler cette différence avec la pluie des semaines précédentes dans le bassin du Niger Supérieur. Cette approche est statistiquement simple, mais elle est aussi logique. Le niveau d’eau mesuré à Mopti en août et septembre dépend de la pluie tombée en amont depuis le mois de juin, mais il est tout à fait indépendant des pluies tombées tout récemment dans le bassin du Niger Supérieur puisqu’il faut du temps pour que la pluie tombée à quelques centaines de km en amont de Mopti ait un impact sur la montée du niveau d’eau dans le delta.

Cette méthodologie peut être illustrée par l’exemple suivant. En 2013, le niveau du fleuve mesuré à Mopti était si bas jusqu’au 11 août que nous nous redoutions une crue très faible. Heureusement, les pluies en amont dans le bassin du Niger en début août ont été plus intenses que la normale pour cette période de l’année. Nous nous sommes donc attendus à ce que pendant la quinzaine suivante, le niveau d’eau dans le delta intérieur s’élève plus rapidement que pendant les semaines précédentes et que le pic de la crue soit donc finalement beaucoup plus élevé que selon la prédiction basée sur les mesures du niveau d’eau du 11 août à Mopti. Effectivement, une rapide augmentation du niveau d’eau s’est produite entre le 11 et le 21 août ; sur cette base, la prédiction du pic de crue a été actualisée à la hausse fin août. En d’autres mots, à cause du démarrage tardif de la saison des pluies en 2013, les prédictions d’OPIDIN étaient trop basses jusque fin août, mais en intégrant les pluies récentes dans le modèle, nous aurions pu prédire correctement le pic de crue plus tôt en août, environ une quinzaine de jours plus tôt que ne le permet le seul modèle hydrologique d’OPIDIN.

En utilisant des modèles hydrologiques, il serait possible d’estimer le temps nécessaire pour que le ruissellement d’une pluie quelque part dans le bassin du Niger Supérieur atteigne Mopti. Une alternative consiste à utiliser une analyse statistique pour trouver comment optimiser les prédictions d’OPIDIN en utilisant les pluies récentes. Nous avons d’abord fait ce travail en incluant puis en excluant la pluie qui tombe directement sur le delta intérieur nord, et nous avons trouvé que la prise en compte de la pluie locale sur le delta nord n’améliore pas la prédiction. Nous avons ensuite calculé pour chaque jour entre le 21 juillet et le 16 octobre la capacité de prédiction en utilisant la pluie cumulée pendant les 1, 2, 3, ..., 28 jours précédents dans le bassin amont combiné du Niger et du Bani et du delta interieur sud. Pour presque toutes les dates, la corrélation était basse quand nous prenions compte les pluies des 1, 2, 3, 4 jours précédents, mais les corrélations s’amélioraient quand la pluie était ajoutée sur des périodes plus longues jusqu’à 20-25 jours, après quoi il n’y avait plus d’amélioration et pour la plupart des dates la corrélation se dégradait. Nous avons donc décidé de totaliser pour chaque jour de prédiction la pluie sur une durée de 18 jours antérieurs et d’utiliser cette même durée pour toutes les dates entre le 21 juillet et le 15 septembre (par exemple on ajoute le 23 juillet la pluie de la période 6-23 juillet, le 24 juillet la pluie de la période 7-24 juillet, etc).

En effet, le pic de la crue dans le Bani se produit à Douna 20 jours plus tôt qu’à Sofara (230 km à l’aval de Douna) et un décalage semblable existe sur le Niger entre Ké-Macina et Mopti. A cela il faut ajouter quelques jours entre Douna et le bassin amont du Bani et environ une semaine entre Ké-Macina et le bassin amont du Niger. Ainsi, l’élévation du niveau du fleuve à Mopti pendant la saison des pluies dépend des pluies tombées quatre semaines auparavant dans la partie guinéenne du bassin (Bani1 et Niger1 sur la carte plus haut). Toutefois, moins de la moitié de la pluie en amont du delta tombe dans la partie guinéenne du Bani (9.2%) et du Niger (40.2%). Pour la pluie tombée en amont de Mopti dans la partie malienne du bassin du Niger, le décalage avec la montée du niveau du fleuve à Mopti n’est plus que 3 semaines et moins. Ainsi la durée optimale moyenne calculée de 18 jours apparait comme un compromis réaliste.

	Fig. 6. Le pic de la crue observée (cm) à Mopti en relation avec le pic prédit le 6 août pour 13 années (2001-2013). Cette prédiction est basée seulement sur le niveau d’eau mesuré à Mopti le 6 août. (« modèle hydrologique »).
	Fig. 7. La différence entre le pic de crue observé et le pic de crue prédit le 6 août (tirée du graphique précédent) en relation avec la pluie cumulée dans les bassins amont du Bani et du Niger pendant 18 jours avant le 6 août.
	Fig. 8. Le pic de crue mesuré à Mopti (cm) en relation avec le pic de crue prédit le 6 août, pendant 13 ans (2001-2013). La prédiction est basée sur le niveau d’eau observé à Mopti le 6 août corrigé avec les pluies tombées pendant les 18 jours qui on précédé le 6 août. (« modèle hydro-météorologique »).

Les figures 6 à 8 montrent un exemple de la façon dont la prédiction hydro-météorologique dans OPIDIN améliore la prédiction basée seulement sur l’hydrologie. La figure 6 montre pour les 13 dernières années la relation qui existe entre la prédiction faite chaque 6 août sur la base des données hydrologiques seules et le pic de la crue réellement observé à Mopti l’année correspondante. La dispersion autour de la droite de régression est large. La figure 7 représente pour chaque année la relation entre l’écart avec la droite de régression et les pluies tombées pendant 18 jours avant le 6 août. La droite de régression de la figure 7 peut maintenant être utilisée pour améliorer la prédiction de la crue.
Le résultat est donné dans la figure 8. A l’évidence, la prédiction avec le modèle hydro-météorologique (figure 8) faite le 6 août est bien meilleure que la prédiction faite avec le modèle hydro (figure 5), ce que traduit la valeur de l’écart-type. Cela ne signifie pas que la prédiction hydro-météorologique sera plus proche de la vérité que la prédiction hydrologique pour toutes les années. L’analyse statistique montre que l’erreur moyenne devient moindre ainsi que le risque d’une prédiction incorrecte.
La dispersion autour de la droite de régression dans la figure 8 est utilisée pour estimer l’intervalle de confiance des prévisions. Ce qui est montré ici pour le 6 août a été fait pour toutes les dates entre le 26 juillet et le 15 septembre. La pluie des semaines récentes a un impact important sur la prédiction faite début août, mais elle devient moins importante plus tard dans la saison et les corrections deviennent minimes en septembre.

Décrue, les bases techniques

Le niveau d'eau observé en août ou septembre peut également être utilisé pour prévoir la date à laquelle le niveau d'eau aura diminué à une certaine cote. Nous avons choisi la date à laquelle le niveau d'eau pendant la décrue a diminué de 200 cm à 100 cm à la station d'Akka, parce que c'est le niveau pour lequel presque toutes les zones inondables sont exondées. En suivant la même méthodologie que pour la montée de la crue, nous avons calculé des équations de régression curvilinéaires reliant la date de décrue (200 ou 100 cm à Akka) au niveau d'eau observé à Mopti au 1, 10, 15 août, etc. Le résultat est donné dans Décrue.