Version imprimable
- Introduction
- Les conditions de sécheresse avant 2009
- Les prévisions pour MAM 2009
- Les indices de végétation
- Les précipitations au Kenya
- L’utilisation des RVB pour le suivi de la végétation et de la pluie
- Les conditions de sécheresse et les pluies, de septembre à décembre
- L’impact des cycles climatiques
- Conclusion
Introduction
Les différentes sortes de sécheresse
La sécheresse se produit dans de nombreuses régions de l'Afrique, avec souvent des conséquences dévastatrices pour la sécurité alimentaire, l'approvisionnement en eau, la production agricole et l'élevage. La sécheresse conduit souvent à la famine, la malnutrition, les épidémies et d'importants déplacements de population. Lorsqu'elle se combine aux inondations, la sécheresse peut considérablement gêner ou éroder la croissance économique et le développement d'un pays. La sécheresse est affectée par les changements climatiques, et les prévisions actuelles indiquent qu'elle deviendra plus fréquente à l'avenir.
La sécheresse est définie comme un déficit anormal et persistant d'humidité avec des conséquences pour la végétation, les animaux et les êtres humains. Il existe quatre sortes de sécheresse :
- La sécheresse météorologique, elle est définie comme des précipitations inférieures à la normale sur une période donnée.
- La sécheresse hydrologique, qui se définit comme des déficits en eau de surface et dans le sous-sol. Elle affecte le débit des courants d'eau, la nappe phréatique, et le niveau des réservoirs. Elle reflète les effets et les conséquences d'une sécheresse météorologique prolongée.
- La sécheresse agricole, qui traduit le déficit d'humidité du sol au niveau de la zone-racine. Elle a des conséquences sur le rendement des cultures. Elle est habituellement exprimée en fonction de l'humidité du sol nécessaire pour une culture particulière à un moment donné.
- La sécheresse socio-économique, qui se produit lorsque la demande de biens économiques dépasse l'offre, à la suite de la sécheresse météorologique ou hydrologique.
La sécheresse météorologique est la première phase de la sécheresse. Elle entraîne généralement une sécheresse agricole due au manque d'eau dans le sol. Si le déficit de précipitations continue, la sécheresse hydrologique se développe. La nappe phréatique est généralement la dernière à être touchée et la dernière à revenir à des niveaux normaux.
La surveillance de la sécheresse dans la Grande Corne de l’Afrique (GCA)
La Grande Corne de l'Afrique (GCA) comprend les pays suivants : Burundi, Djibouti, Érythrée, Éthiopie, Kenya, Rwanda, Soudan du Sud, Somalie, Tanzanie et Ouganda.
La GCA est en majorité une région de plateaux complexes, qui créent divers climats locaux.
La pluviométrie les pays de la GCA est du type bimodal (deux saisons des pluies par an). La grande saison des pluies s'observe en mars, avril, mai (MAM) et la petite saison en octobre, novembre, décembre (OND). Cette configuration reflète le mouvement de la Zone de Convergence Intertropicale (ZCIT) suite à la position du soleil au zénith. La grande saison des pluies dure plusieurs semaines avec le mouvement relativement lent vers le Nord de la ZCIT. Par contre, la petite saison des pluies se produit lors de la migration rapide vers le Sud de la ZCIT et varie considérablement d'une année à l'autre.
La GCA a connu neuf saisons de déficits pluviométriques entre 2003 et 2008, qui ont contribué à une sécheresse sévère et dévastatrice en 2009. Ce module examine la sécheresse de 2009, à l'aide de différents types de données pour en comprendre les configurations, les facteurs d'influence et les impacts.
es données pour la surveillance de la sécheresse
La surveillance et la prévision de la sécheresse en Afrique sont limitées par la rareté des données fiables d'observation au sol, par exemple, celles des réseaux de pluviomètres. De grands espaces vides séparent les stations météorologiques opérationnelles et il y a un manque de continuité dans les données provenant des stations individuelles. En conséquence, les mesures de précipitations sont couramment complétées par les données d'observations par satellite et des modèles de circulation atmosphérique. On y retrouve les produits ci-après, que nous examinerons dans ce module :
- Les indices de végétation dérivés des données de satellite ; ils sont utilisés pour surveiller la santé et la quantité de végétation, qui est lié à la quantité de pluie.
- Les produits multi spectraux satellitaires, tels que la RVB couleur naturelle, qui fournit des informations sur l'état de la surface de la terre et la RVB microphysique de jour, qui sert à surveiller l'activité convective.
- Les produits satellitaires de température de surface de mer (TSM) qui sont utilisés pour identifier les phases d'oscillations climatiques qui affectent la pluviométrie dans la GCA.
- Les estimations de précipitations produites à partir de données satellitaires, des pluviomètres et des modèles de prévision numérique du temps (PNT).
A propos du Module
Ce module examine la situation de la sécheresse de 2009 de la GCA, en mettant l'accent sur la situation au Kenya. Ce pays a été choisi parce qu'il a une longue histoire de graves sécheresses, il possède en outre des données climatologiques fiables sur une longue période et il est représentatif des pays environnants.
Pour commencer, nous allons examiner les conditions de précipitations et de sécheresse dans la GCA, en partant des années précédentes jusqu'à 2009, particulièrement la petite saison des pluies de 2008 (octobre-novembre-décembre). Nous examinerons ensuite la prévision climatique saisonnière pour la grande saison des pluies de 2009 (mars-avril-mai) et voir ce qu'elle propose. Nous utiliserons les produits satellitaires pour étudier les quantités de pluie recueillies pour les deux saisons et voir quel impact elles ont eu sur la sécheresse. Enfin, nous nous pencherons sur les oscillations climatiques qui peuvent avoir un impact sur la sécheresse dans la GCA et identifier les champs climatiques présents qui ont contribué à sa sévérité en 2009.
À la fin du module, les élèves et les prévisionnistes devraient avoir une meilleure compréhension de la sécheresse et des outils disponibles pour sa détection précoce et sa surveillance. La détection précoce est essentielle pour la planification de l'adaptation.
Les conditions de sécheresse avant 2009
Les conditions de la GCA de 1982 à 2009
La Sécheresse prolongée du Kenya de 2009 a été favorisée par les précédentes saisons de pluies en baisse sur la majeure partie du pays. Ce graphique montre le pourcentage de régions de la Somalie, de l'Éthiopie et du Kenya qui ont été touchés par la sécheresse de 1982 à 2011. Notez l'augmentation de la tendance à partir de l'année 2000.
Carte de répartition des précipitations en OND (oct-nov-déc) 2008
Cette carte de répartition des précipitations pour le Kenya a été tracée à partir de relevés de pluviomètres et montre les précipitations reçues pendant la petite saison des pluies au cours des mois d'octobre, de novembre et de décembre 2008, comparées à la moyenne calculée sur une longue période. Les valeurs inférieures à 100 % sont en dessous de la moyenne de précipitations.
Selon les données, une grande partie du Kenya a reçu en OND 2008, plus de 75 % de la moyenne des précipitations saisonnières calculée sur une longue période, avec certaines régions excédant la moyenne à 150 %. Cependant, la Province de la Côte et les régions avoisinantes ont reçu des précipitations inférieures à la normale. Cliquez sur l'onglet des provinces si vous n'êtes pas familier aux provinces du Kenya.
Les anomalies de précipitations estimées en OND 2008
Le diagramme montre des anomalies de précipitations estimées pour la petite saison de pluies en OND 2008. Examiner le pointage, puis répondez à la question ci-dessous.
Quelles sont les provinces qui présentent des configurations similaires à la fois pour les anomalies RFE et les pourcentages des cartes de répartition des précipitations normales ? Sélectionnez les réponses correctes, puis cliquez sur « Fait ».
Les réponses correctes sont A, B, D, E et G.
Comme vous pouvez le constater, les résultats sont similaires dans certaines régions et différents dans d'autres. La différence est due aux sources des données pointées. La carte de répartition des précipitations est élaborée à partir des pluviomètres installés de façon irrégulière et éparse, notamment dans l'est du Kenya. En revanche, la carte des anomalies RFE est produite à partir de données de pluviomètres combinées avec les données satellitaires qui fournissent plus de détails sur l'ampleur, l'emplacement et la distribution spatiale des déficits ou excédents de précipitations.
Les prévisions pour MAM 2009
Les prévisions du Forum d'Etude du Climat pour MAM 2009
Le Forum d'Etude du Climat de la Grande Corne d'Afrique (GHACOF) de l'Organisation Météorologique Mondiale (OMM) est composé de représentants nationaux et est coordonné par l'IGAD (Autorité Intergouvernementale pour le Développement), le Centre de Prévisions et d'Applications Climatiques (ICPAC). Le Forum fournit un aperçu sur l'intensité des précipitations et de sécheresse (plus d'autres mesures) sur des périodes : de 10 jours (décadaires), mensuelles et saisonnières. Les prévisions sont basées sur des observations dans un passé récent des stations, des satellites et de sorties de modèles dynamiques et statistiques. Les services météorologiques nationaux également produisent leurs propres études nationales à des échelles de temps similaires.
En février 2009, le Forum d'Etude du Climat a émis cette prévision de précipitations pour la grande saison des pluies de 2009 (mars-avril-mai). Comme vous pouvez le constater, la plupart des pays sont prévu recevoir des précipitations inférieures à la normale, y compris les zones déjà relativement sèches. Cependant, certaines des régions plus sèches du Sud-est sont prévues recevoir plus de pluie que la normale. Nous aurons l'occasion de voir la précision de la tendance prévue, au fur et à mesure que nous progressons dans le module.
Les indices de végétation
A propos de NDVI
Les indices de végétation (VI) sont dérivés d'observations satellitaires et indiquent la santé de la végétation lorsqu'ils sont combinés avec les théories de la réaction biophysique de la végétation à son environnement.
L'indice de végétation de différence normalisée (NDVI) est un indicateur largement utilisé pour étudier l'état de la végétation et l'estimation de la production agricole. NDVI est la différence normalisée entre la réflectivité des canaux Proche infrarouge et Visible Haute résolution (AVHRR) du Radiomètre Amélioré, de NOAA POES et des satellites à orbite polaire METOP de EUMETSAT.
Le NDVI est un bon indicateur de la sécheresse car il indique la densité et la vigueur de la verdure toutes deux liées à la quantité de la pluie tombée.
L'indice provient de sources variées, y compris :
- L'ICPAC (IGAD ou centre pour le développement des prévisions et applications climatiques de l'autorité intergouvernementale)
- Le réseau de système d'alerte précoce de famine (FEWS-NET)
- La surveillance géologique (USGS) des U.S.A
- Le ministère américain de l'agriculture, bureau des affaires agricoles à l'étranger (USDA) des U.S.A
- ENDELEO
- L'administration nationale de l'espace et de l'aéronautique (NASA) des U.S.A, GLAM (surveillance agricole mondiale)
- L'administration nationale de l'atmosphère et de l'océan (NOAA) des U.S.A, STAR (centre de recherche et des applications satellitaires)
Le NDVI pour 2009
Pour commencer, nous allons examiner les données NDVI de MODIS de la NASA pour toute l'année 2009, en identifiant les périodes et les régions de la GCA qui présentent les indices de végétation les plus basses et les anomalies de déficit les plus élevées.
Le NDVI est sans unité et est échelonné entre des valeurs qui varient de 0,1 à 1,00. Les valeurs supérieures à 0,1 ont généralement de degrés croissants de verdure et d'intensité de la végétation. Les zones avec des valeurs de 0 à 0,1 se composent généralement de roches et de sol nu. Les Valeurs inférieures à 0,1 indiquent généralement une végétation décroissante intensité et en verdure (elles peuvent cependant indiquer parfois les nuages, la pluie et la neige). Veuillez noter que les faibles valeurs de NDVI ne signifient pas nécessairement le manque de végétation. Les forêts d'arbres à feuilles caduques par exemple, peuvent apparaître plus brunes que vertes durant l'hiver.
Visualisez à nouveau l'animation, puis répondez aux questions ci-dessous.
Commençons par interpréter les couleurs du produit. Sélectionnez les termes qui complètent chaque phrase. Lorsque vous avez terminé, cliquez sur « Fait ».
Les zones crème à brune ont des valeurs faibles de NDVI, indiquant une pluviométrie insuffisante. Les zones en couleur verte ont un couvert végétal, indiquant des quantités au moins suffisantes de pluie. Les zones en brun ont peu ou pas de végétation. Les zones blanches représentent les océans ou les nuages qui obscurcissent la surface terrestre soujacente.
A quelle période, le rendement de la végétation est-il le plus bas dans la GCA ? Choisissez toutes les bonnes réponses.
Les réponses correctes sont A et C.
De vastes zones de faibles NDVI ont été observées au cours des mois de février-mars, pour la majeure partie du Soudan, du Sud-Soudan, de l'Éthiopie, de l'Érythrée, de Djibouti, de la Somalie et du Kenya.
Le NDVI est plus faible pendant les mois d'août - septembre en Tanzanie, au Rwanda, au Burundi, au Kenya et en Somalie.
Ces périodes correspondent aux minimums climatologiques de précipitations pour cette région.
A quelle période la végétation a-t-elle un bon rendement dans la GCA ?
La bonne réponse est D.
La végétation est plus verte en novembre et décembre.
Les anomalies de NDVI
Les anomalies de NDVI sont les déviations par rapport aux moyennes calculées sur de longues périodes. Les valeurs négatives représentent une baisse par rapport à la normale de NDVI, tandis que les valeurs positives représentent une augmentation par rapport à la normale. Revoyez cette animation d'anomalies de NDVI pour 2009, puis répondez aux questions ci-dessous.
Comment qualifieriez-vous les valeurs de NDVI en 2009 dans la GCA ?
La bonne réponse est C.
La plupart des pays ont des valeurs de NDVI beaucoup plus faibles que la normale en 2009.
Observer les tendances spatiales et temporelles dans toute la région. A quelle période la sécheresse est-elle maximale dans la GCA ?
La bonne réponse est B.
Au cours de la troisième décade de février, le Sud-est de l'Éthiopie, le Soudan du Sud, le Centre et le Sud du Kenya, la Somalie, le Centre et le Nord de la Tanzanie avaient des valeurs en-dessous des normales de NDVI ou en baisse.
La deuxième décade en avril est habituellement la période de pic des précipitations dans la GCA. Il se trouve que cette période est celle de la majorité des semis dans le Centre et le Nord de la Tanzanie. Toutefois, les données montrent que la région a connu une extrême décroissance en termes de couvert végétal, ce qui signifie donc la présence de la sécheresse. La situation s'est détériorée au Kenya, en Éthiopie, en Somalie et au Centre-est de l'Ouganda.
Le Sud du Soudan a été très vert au mois de mai puis a viré au rouge brun (ce qui signifie très sec) au cours de la première décade de juin. Le Sud-est de l'Éthiopie a continué d'afficher des valeurs de NDVI en baisse pendant toute cette période. Bien que le Sud-ouest de l'Éthiopie ait commencé l'année dans des conditions de baisse, il revient à la normale et la dépasse en mai.
A quel moment observe-t-on les signes de fin de sécheresse pour la plupart de la GCA ?
La bonne réponse est C.
Les signes de la sécheresse ont pris fin pendant les deuxième et troisième décades d'octobre dans le Sud du Soudan, en Éthiopie et en Somalie.
Au Kenya, une bonne végétation s'est installée au cours de la première décade de novembre.
En Tanzanie, le NDVI était en-dessous de la normale jusqu'à la deuxième décade de novembre, lorsque débutait la saison des pluies.
Les séries chronologiques de NDVI
Les graphiques de séries chronologiques montrent les valeurs réelles et les moyennes de NDVI pour les stations des provinces de la Côte, de l'Est, du Centre et de l'Ouest du Kenya, d'avril à décembre 2009. Le vert est la moyenne, tandis que le rouge est la valeur réelle de NDVI. La différence entre la moyenne et la valeur réelle constitue l'anomalie.
Les séries chronologiques permettent de voir l'évolution de la sécheresse dans les différentes régions du pays. Lorsqu'on examine par exemple le graphe de Mombasa, la pente ascendante de la NDVI de 2009 par rapport à la moyenne après octobre est un indicateur du passage de la sécheresse à des conditions normales.
Examiner à nouveau les graphiques, vous répondrez ensuite à quelques questions à leur sujet à la page suivante.
Questions sur les séries chronologiques
Répondez aux questions en-dessous des graphiques. Notez que l'animation d'anomalies de NDVI de MODIS pour 2009 a été ajoutée aux onglets.





Des quatre stations, laquelle a les plus faibles valeurs de NDVI en 2009 ?
La bonne réponse est B.
Les graphiques montrent que Makueni dans l'Est du Kenya a le NDVI le plus bas en septembre.
D'après la série chronologique, en quelle période Mombasa a–t–il connu une diminution significative de la végétation ? Choisissez toutes les bonnes réponses.
Les réponses correctes sont A et B.
Les mois de mai et août/septembre présentaient la plus grande différence entre la valeur moyenne et le NDVI réel. Si vous comparez la série chronologique à l'animation des anomalies, vous verrez que la région de Mombasa a la couleur brune au cours de ces périodes, ce qui indique une faible végétation.
Regardez maintenant Siaya dans l'Ouest du Kenya. D'après la série chronologique, en quelle période Siaya a-t-il connu une diminution significative de la végétation ? Choisissez toutes les bonnes réponses.
La bonne réponse est B.
D'avril à juillet, Siaya avait une végétation normale, contrairement à beaucoup d'autres régions du Kenya. La plus grande différence entre la valeur moyenne et le NDVI réel s'est produite pendant le mois d'août et début septembre.
L’indice global de végétation de MetOp
Nous allons maintenant regarder un indice de végétation d'une autre organisation et voir ce qu'il montre pour un jour donné pendant la grande saison des pluies de MAM. EUMETSAT produit l'Indice Global de végétation (MGVI) de MetOp, qui provient de son satellite à orbite polaire. Le produit est une composition hebdomadaire qui permet de surveiller la densité et la vigueur du couvert végétal. Il est utilisé pour classifier les zones terrestres couvertes, estimer la superficie agricole et détecter le stress des plantes.

Ce produit échantillon nous permet de comparer les conditions dans la GCA avec le reste de l'Afrique le 12 mars 2009, début de la grande saison des pluies. Comme vous pouvez le voir, le Kenya, la Somalie et les autres régions de la GCA par comparaison étaient très sèches. Vous noterez que la végétation bien verte au Kenya se limite à la région du Lac Victoria, et s'étend légèrement vers la région du Centre. Il y a peu ou pas de végétation dans le reste du pays.
Pourquoi à cette époque, la Tanzanie et la plupart des pays voisins au Sud étaient très verts ?
La bonne réponse est B.
La saison des pluies avait déjà commencé en Tanzanie et dans la plupart des pays voisins du Sud, à cause de la ZCIT qui approchait.
Les précipitations au Kenya
Les graphiques pluviométriques de deux stations
Nous allons maintenant voir ce que les graphiques pluviométriques indiquent sur les quantités de pluies dans les zones côtières et du centre du Kenya pour l'année 2009. Veuillez noter que ces graphiques pluviométriques sont élaborés à partir des données de stations.
Que peut-on conclure de la comparaison entre les moyennes calculées sur une longue période et les hauteurs de précipitations enregistrées dans les stations de Nairobi et Mombasa en 2009 ? Sélectionnez les termes qui complètent chaque assertion, puis cliquez sur « Fait ».
La comparaison des quantités de pluie avec d'autres données
Comme vous le savez, le réseau d'observation en surface est clairsemé dans la GCA, rendant les données satellitaires vitales pour la surveillance de la sécheresse. Parmi les produits couramment utilisés on peut citer les estimations de précipitations par satellite (RFE), qui combinent des données de modèles numériques avec celles provenant des canaux infrarouges et hyperfréquences des satellites.
Examiner ces graphiques de précipitations (RFE), pourcentage des normales de précipitations et des anomalies de NDVI du 11 au 20 avril 2009, puis répondez aux questions ci-dessous.
En considérant les deux graphiques des RFE, quelles sont les régions du Kenya qui ont reçu des pluies inférieures ou égales à 50 % de la normale ? Sélectionnez l'(les) option(s) correcte(s), puis cliquez sur « Fait ».
Les réponses correctes sont B et C.
D'après les données, les régions du Centre et du Sud-est du Kenya ont reçu des précipitations inférieures ou égales à 50 % de la normale du 11 au 20 avril 2009.
Comparer maintenant les pourcentages des normales des RFE aux cartes des anomalies de NDVI. Quelle région du Kenya a connu les pires conditions de sécheresse, du 11 au 20 avril ?
La bonne réponse est B.
En considérant les pourcentages des normales des estimations des précipitations et les anomalies de NDVI, les régions du Centre du Kenya avaient les pires conditions de sécheresse au cours de cette période. En comparant les animations des pourcentages des normales des RFE et les NDVI, nous pouvons observer la réponse de la végétation aux précipitations pendant le reste de 2009.
Pour plus d'informations et de données sur les RFE, veuillez consulter les sites suivants :
- Le Centre de Prévision Climatique (CPC) de NOAA, http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/fews/AFR_CLIM/afr_clim_season.shtml
- Le Bureau des Affaires Agricoles à l'Etranger(FAS) de USDA, http://www.pecad.fas.usda.gov/cropexplorer/imageview.cfm?regionid=eafrica
- L'Organisation des Nations Unies pour l'Alimentation et l'Agriculture (FAO), http://www.fao.org/nr/climpag/data_2_en.asp
L’utilisation des RVB pour le suivi de la végétation et de la pluie
La RVB couleur naturelle de EUMETSAT
La RVB couleur naturelle de MSG d'EUMETSAT est composée de trois canaux visibles et se montre performante pour la détection de nombreuses cibles en surface et dans son voisinage. Elle est utile pour détecter les effets de la sécheresse sur la végétation, ce qui en fait un bon indicateur de performance des précipitations saisonnières dans les régions d'agriculture pluviale comme la GCA.
Dans la RVB couleur naturelle, de nombreuses cibles apparaissent dans leurs couleurs naturelles. La végétation est verte ; les déserts sont brun-rougeâtre ; et les nuages bas sont blancs. Seuls le manteau neigeux et les nuages de glace élevés ont une couleur non intuitive, cyan (pour les différencier des nuages bas).
Comme le montre l'animation, la région Ouest du Kenya est généralement pluvieuse pendant la majeure partie de l'année comparée au reste du pays. Cette situation se traduit par la couleur verdâtre autour du lac Victoria et sur une petite partie de la région du Centre. Elle est due aussi bien à la brise d'après-midi provenant du lac, qu'aux pluies torrentielles induites par effets orographiques.
Les régions Nord-ouest et Nord-est sont principalement semi-arides comme indiqué par les nuances de brun. La région centrale peut également être sèche et connaît parfois la sécheresse.
La région côtière est plus fréquemment arrosée en raison de la brise de l'Océan Indien.
L’analyse de la RVB couleur naturelle
Jouer à nouveau l'animation, puis répondez aux questions ci-dessous.
Quelle(s) région(s) du Kenya présente(nt) de bonnes performances de précipitations en janvier 2009 ? Sélectionnez l'(les) option(s) correcte(s), puis cliquez sur « Fait ».
Les réponses correctes sont A et B.
Le couvert végétal a été abondant dans l'Ouest et le Centre du Kenya en janvier en raison du bon rendement des pluies de la saison précédente (OND 2008). Cependant, les régions du Nord-est et du Nord-ouest ont connus de mauvaises performances de précipitations, rendant les zones presque sèches.
En quel mois observe-t-on le plus faible couvert végétal ?
La bonne réponse est C.
En effet, le mois de septembre avait la plus faible quantité de végétation. Ce constat n'étonne point dès lors que le mois précédent, c'est-à-dire août, est celui du minimum climatologique des précipitations. Rappeler-vous des graphiques pluviométriques montrés plus tôt.


La RVB microphysique de jour de MSG, 7 juillet 2009
La RVB Microphysique de jour de MSG permet aux prévisionnistes de surveiller quotidiennement l'activité convective. Les parties les plus actives des systèmes convectifs indiquent l'emplacement des fortes averses de pluie. Naturellement, l'absence d'activités orageuses pendant de longues périodes augmente le risque ou la gravité de la sécheresse.

Un moyen simple d'estimation mensuelle des nuages et précipitations est de générer des images satellitaires moyennes du mois pour les canaux infrarouges ou les compositions RVB. On peut le faire avec des images générées chaque 15 minutes ou des images quotidiennes.
Cette image est la RVB Microphysique moyenne mensuelle de jour pour juillet 2009. La couleur bleu indique les zones de ciel clair /sans pluie, tandis que l'orange (jaune-brunâtre) représente une forte couverture de nuages froids constitués de cristaux de glace avec d'importantes précipitations.
D'après l'image, quelles sont les régions du Kenya qui présentaient une forte activité convective en juillet 2009 ? Sélectionnez les choix corrects.
La bonne réponse est A.
Seule la région Ouest présente des zones de couleur orange (jaune-brunâtre). Cette situation s'explique par la disponibilité de l'humidité à partir du lac Victoria et les pluies dues à l'orographique. Le reste du pays est sec.
RVB microphysique de jour de MSG, 9 septembre 2009
Cette image montre la moyenne mensuelle pour septembre 2009. Remarquez à quel point la plupart du pays demeure beaucoup plus sèche. La convection significative n'apparaît uniquement que dans la région du lac Victoria.

Ce résultat s'accorde avec les valeurs NDVI relativement élevées de Siaya, juste à l'Est du lac.

La RVB couleur naturelle de MSG le 11 septembre 2009
Voici la RVB couleur naturelle de MSG deux jours plus tard, le 11 septembre 2009. Remarquez à quel point une grande partie de l'Afrique orientale ressemble au désert du Sahara. Cette observation est particulièrement vraie pour la Somalie et l'Est du Kenya.

Ce gros plan confirme à quel point la situation était grave à la mi-septembre, au Kenya et dans les pays voisins.

Les conditions de sécheresse et les pluies, de septembre à décembre
La comparaison de NDVI aux Anomalies de NDVI pour septembre
Maintenant nous allons examiner de plus près le dernier trimestre de l'année, de septembre à décembre et voir ce que révèlent les différents types de données. Pour commencer, nous allons comparer le NDVI de MODIS aux anomalies de NDVI pour septembre.
Le graphique de NDVI montre de la végétation verte au Sud Soudan (A), en Ouganda (B) et au Kenya (C). En revanche, le graphique d'anomalies de NDVI montre une faiblesse dans ces mêmes régions. Lequel des deux est plus indiqué pour la surveillance de la sécheresse ? En général, les graphiques d'anomalies informent mieux que ceux de NDVI. L'ampleur de l'écart par rapport à la normale donne une vision plus claire sur la nature extrême de la sécheresse.
Le changement de la végétation et le déplacement de la ZCIT
Ces graphiques MGVI sont de mars et d'octobre et montrent l'impact de la progression vers le Nord de la ZCIT. Notez le déplacement vers le Nord de la végétation verte et la zone élargie en rouge, surtout au Kenya et en Somalie, et qui indique une végétation en diminution.
La réaction de la végétation par rapport aux précipitations

Ce graphique montre l'état de la végétation au cours de la première décade d'octobre pour la GCA. Pourquoi les valeurs de NDVI étaient-elles si basses sur la majeure partie de la Somalie, du Kenya et quelques régions de la Tanzanie lorsqu'en fait, les pluies ont commencé ? Sélectionnez l'(les) option(s) correcte(s), puis cliquez sur « Fait ».
Les réponses correctes sont A et D.
En effet, il y a deux justifications. Il faut environ 10 jours pour que la végétation réagisse aux précipitations. De plus, les pluies étaient trop faibles pour provoquer des changements de la végétation.




Les prévisions pour la petite saison des pluies
Avant d'analyser plus en détail la petite saison des pluies d'OND, examinons un résumé des prévisions émises le 26 août 2009 pour cette période.
« Les perspectives climatiques pour la petite saison des pluies (octobre-novembre-décembre) 2009 indique qu'une grande partie du pays est susceptible de connaître une pluviométrie proche de la normale ou au-dessus (renforcement). Le renforcement attendu des pluies saisonnières se justifie par la présence d'un El Niño qui évolue dans l'Océan Pacifique Equatorial Est couplé avec un réchauffement de l'Océan Indien dans les régions adjacentes à la côte d'Afrique de l'Est. Ce phénomène d'El Niño est actuellement classé comme modérée ou faible, comparé à celui de 1997/98. La distribution des pluies dans le temps et dans l'espace est prévue être généralement bonne sur la plupart des régions ».
Voyons maintenant ce qui s'est réellement passé.
L’examen de la petite saison des pluies
Chaque onglet mène à un produit de la petite saison de pluies d'OND. Examiner chacun d'eux, puis cliquez sur l'onglet de la question finale. Vous direz si la tendance pour les données correspond à la prévision saisonnière. (Microphysique = 1. Quantité de précipitation = 2. Couleur naturelle = 3. NDVI = 4. Anomalies de NDVI = 5. Séries chronologiques de la province orientale = 6, L'Ouest = 7, La Côte = 8, Le Centre = 9)
Etant donné que la région entre dans la petite saison des pluies d'OND, la convection a commencé en Somalie, en Éthiopie et dans les régions centrale et côtière du Kenya. Cette situation est évidente sur l'image RVB Microphysique de jour de MSG élaborée à partir des images du 10 au 26 octobre 2009. Les zones oranges (rouge-brunes) indiquent des nuages convectifs précipitant.
Cette carte des quantités de précipitations dans la GCA montre les pluies proche de la normale (en vert clair) dans le centre et le Nord-ouest du Kenya au cours de la période d'OND 2009; et des pluies supérieures à la normale (en vert foncé) dans les régions occidentale et orientale du pays. Le RFE pour la même période montre une pluviométrie supérieure à la normale pour la majeure partie du Kenya. Cependant, certaines zones, particulièrement dans le Nord de la province orientale, avaient des précipitations inférieures à la normales.

Dans l'ensemble, les pluies au Kenya en OND 2009 se sont beaucoup améliorées à partir d'OND 2008.

La RVB couleur naturelle de MSG montre une augmentation de verdure dans la région orientale de la GCA, notamment au Kenya, en Tanzanie, en Somalie et dans le Sud de l'Éthiopie.
Ce produit NDVI montre de bons rendements dans la GCA d'octobre à décembre. Les valeurs sont améliorées dans le Sud de l'Éthiopie, en Somalie, au Kenya et en Tanzanie. Notez que certaines parties de la Somalie, surtout le Nord, restent sèches.
Ce produit d'anomalie NDVI montre un bon rendement dans la GHA d'octobre à décembre. Les valeurs se sont améliorées au Kenya, en Tanzanie, en Somalie, et dans le Sud de l'Éthiopie. Notez que certaines régions de la Somalie restent sèches, en particulier dans le Nord.




La tendance correspond-t-elle vraiment à la prévision saisonnière ? Rappelons qu'il a indiqué que "la majeure partie du pays est susceptible de connaître une pluviométrie proche de la normale ou au-dessus (renforcement)".
La bonne réponse est A.
Les prévisions pronostiquent correctement la bonne saison de pluie d'OND au Kenya. Certaines régions sont au-dessus de la moyenne de précipitations, tandis que d'autres restent juste inférieures la normale.
Rappelez-vous la discussion à propos du climat dans la prévision.
« Le renforcement attendu des pluies saisonnières se justifie par la présence d'un El Niño qui évolue dans l'Océan Pacifique Equatorial Est couplé avec un réchauffement de l'Océan Indien dans les régions adjacentes à la côte d'Afrique de l'Est. Ce phénomène d'El Niño est actuellement classé comme modérée ou faible, comparé à celui de 1997/98. La distribution des pluies dans le temps et dans l'espace est prévue être généralement bonne sur la plupart des régions ».
Dans la prochaine section, nous aborderons les cycles climatiques qui ont des influences sur la GCA et nous verrons s'ils ont eu un quelconque impact en 2009.
L’impact des cycles climatiques
L’ENSO et le dipôle de l'Océan Indien
Les précipitations dans la GCA sont très variables ; ce qui est particulièrement vrai pour la petite saison des pluies. Cette variabilité est influencée par le couplage entre les dynamiques atmosphérique et océanique. Les gradients anormaux de Température de Surface de la Mer (TSM) tropicale conduisent aux changements correspondants de la circulation atmosphérique et du champ des précipitations. Les impacts sur la GCA varient en raison de la complexité de la topographie locale et du climat.
Le plus dramatique des phénomènes couplés océan-atmosphère est l'oscillation australe du El Niño (ENSO) de l'Océan Pacifique tropical, qui affecte le climat du globe. Pour plus d'informations sur ENSO, consulter le manuel tropical de COMET sur le site : http://www.meted.ucar.edu/tropical/textbook_2nd_edition/navmenu.php?tab=5&page=2.1.8.
La GCA est toutefois influencée plus directement par les anomalies de TSM dans l'Océan Indien et des anomalies de vents de surface le long de l'Océan Indien équatorial. Le dipôle de l'Océan Indien (IOD) ou le modèle zonal de l'Océan Indien (IOZM) est une oscillation Est-ouest des anomalies de TSM, qui s'accompagne d'un changement dans les anomalies de précipitations en Afrique de l'Est, sur le sous-continent indien et en Indonésie. La plupart de la variabilité de la petite saison des pluies d'OND en Afrique de l'Est est liée à l'IOD. Pour plus d'informations sur l'IOD, consulter le chapitre 3 du manuel tropical de COMET sur le site :http://www.meted.ucar.edu/tropical/textbook_2nd_edition/.

En règle générale, au cours de la phase positive de IOD :
- Les TSM sont anormalement chaudes sur l'Ouest de l'Océan Indien. Il en résulte des précipitations supérieures à la normale en Afrique australe et en Inde tandis que des conditions sèches prédominent sur l'Ouest de l'Indonésie et dans son voisinage.
- Un flux de mousson de Sud-ouest inférieur à la normale est associé à moins de remontée d'eau froide et une thermocline plus profonde, qui débouchent sur des TSM inférieures à la normale sur le Nord de l'Océan Indien et la Mer Arabique. (La thermocline est une couche d'eau avec un gradient de température plus élevé que les couches au-dessus et en- dessous).
Au cours de la phase négative de IOD :
- Les TSM sont anormalement froides sur l'Ouest de l'Océan Indien, et la sécheresse prédomine en Afrique orientale et en Inde.
- Les pluies sont réduites avec un flux d'Ouest anormal, qui augmente le transport de l'humidité loin du continent africain, sur l'Océan Indien.
En général, le dipôle positif apparaît entre le début et le milieu de l'été, atteint son maximum vers fin automne-début hiver et se dissipe rapidement au cours du printemps boréal. La phase négative présente une durée, une amplitude et une dissipation similaires.
Les anomalies extrêmes de précipitations saisonnières sur l'Inde et l'Afrique sont corrélées avec l'effet combiné des événements IOD et ENSO. Ces compositions des anomalies de TSM durant les événements ENSO et IOD puissants montrent le modèle typique des anomalies de TSM pendant ces périodes. Notez que les mécanismes de l'IOD et sa relation avec l'ENSO sont toujours en recherche active.

Les Evénements individuels ENSO varient en intensité et en durée, et leur impact dépend de leur coïncidence avec les phases de l'IOD. Par exemple, en 1997-1998, des TSM anormalement chaudes sur l'Ouest de l'Océan Indien au cours de l'IOD positif et un événement El Niño ont produit une forte convection en Afrique de l'Est et une augmentation de 20-160 % de précipitations dans la région du lac Victoria. En revanche, les précédentes périodes d'El Niño n'ont provoqué qu'une augmentation de 15 à 25 % des précipitations.
La carte ci-dessous montre les régions critiques pour la surveillance du dipôle de l'Océan Indien et de l'ENSO. Les zones touchées par ENSO sont divisées en quatre régions de Niño. L'Indice de Mode du dipôle est la différence entre les anomalies de TSM de l'Ouest et de l'Est de l'Océan Indien (ATSM).
Vers la fin de l'année 2008, Des anomalies froides de TSM étaient présentes sur l'Océan Indien tropical Nord, pendant que des conditions de La Niña étaient observées dans le Pacifique tropical. Cette configuration d'anomalies de TSM est à l'origine du déficit de précipitations et de la diminution de NDVI que nous avons observés au Kenya, au début de 2009.

Les anomalies de TSM de l'IOD et de la région Niño
es graphiques sont des séries chronologiques des anomalies de TSM pour le mode de dipôle de l'Océan Indien et des régions de Niño de 1982 à 2011. Examinez-les, puis répondez aux questions ci-dessous.
En vous basant sur les données, en quelles années estimez-vous que les périodes très sèches pourraient survenir dans la GCA ? Sélectionnez l'(les) option(s) correcte(s), puis cliquez sur « Fait ».
Les réponses correctes sont B, D, E et F.
Les années de conditions extrêmement sèches dans la GCA sont associées à des phases de IOD fortement négatives et à de puissants événements de La Niña. Celles-ci comprennent : 1983, 1999-2000, 2005 et 2008-2009.
Quand pourrait-on observer des périodes très humides dans la GCA et qui rendrait une sécheresse généralisée invraisemblable ? Sélectionnez l'(les) option(s) correcte(s), puis cliquez sur « Fait ».
Les réponses correctes sont A, D, E et F.
Les années de conditions extrêmement humides dans la GCA sont associées à des phases de IOD fortement positives et à de puissants événements El Niño. Elles comprennent : 1982, 1994, 1997 et 2006.
Les indices d'anomalies de TSM de 2008 à 2009
Analysons plus en détail la fin de 2008 et toute l'année 2009 pour voir les informations données par les indices d'anomalies de TSM sur les précipitations de la GCA durant cette période. Examinez les graphiques, puis répondez à la question ci-dessous.

En considérant les liens entre les anomalies de TSM et les précipitations dans la GCA, à quelles périodes peut-on s'attendre à la sécheresse sur la GCA ? Sélectionnez l'(les) option(s) correcte(s), puis cliquez sur « Fait ».
La bonne réponse est A.
En effet, vers la fin de l'année 2008, le DMI et les anomalies de TSM de Niño 3.4 étaient tous deux négatifs, et les conditions sèches ont suivi dans de nombreuses régions du Kenya. L'influence de la TSM sur la sécheresse au début de 2009 est visible dans les données de stations et les indices de végétation, extraites de satellite.
Etant donné que le DMI a augmenté, les précipitations ont augmenté et la santé de la végétation s'est améliorée. Cependant, le DMI était négatif au début de la petite saison des pluies en 2009 alors qu'un léger phénomène El Niño apparaissait dans le Pacifique. Les précipitations étaient donc attendu proches de la normale. A la fin 2009, El Niño s'approchait de son maximum et le DMI était également positif. Les précipitations ont augmenté et conséquemment, il en fut de même pour le NDVI.
La variabilité des précipitations dans la GHA est parfois influencée par les anomalies de TSM de l'Atlantique et les changements correspondants dans l'anticyclone subtropical de Sainte-Hélène qui apportent les vents d'ouest loin sur le continent. Enfin, la circulation aux latitudes moyennes sur la Méditerranée orientale et la Péninsule Arabique peut influencer les pluies saisonnières sur la GCA.
Conclusion
Résumé de la sécheresse de 2009
Les champs pluviométriques sont bien connus en Afrique orientale. Ainsi, lorsque le rendement saisonnier est mauvais, des inquiétudes sont exprimées sur les risques de sécheresse. 2009 présentait tous les signes d'une année de sécheresse. La GCA avait connu des saisons répétées de faibles précipitations, à partir de 2003 (à l'exception de 2006), avec une petite saison des pluies 2008 très sèche. Cette tendance a continué pendant la grande saison des pluies de MAM 2009, ce qui a entraîné une sécheresse dévastatrice de juillet à octobre, surtout dans la partie Nord-ouest du pays. Une bonne petite saison des pluies en OND a amélioré la situation.
Les impacts de la sécheresse de 2009
Les prévisions climatiques de KMD comprennent la description des effets des évènements météorologiques sur le pays. Ainsi donc, nous pouvons voir les conséquences de l'augmentation et de la diminution des précipitations pendant la période couverte par le module, à savoir de fin 2008 à toute l'année 2009. Voici quelques exemples.
Des extraits de la « Revue du 12 novembre 2008 de la petite saison des pluies OND 2008 »
- La plupart des régions du pays ont reçu de fortes précipitations qui ont causé des inondations, des glissements de terrain, des pertes de biens et en vie humaines et la destruction d'infrastructures.
- Les fortes précipitations reçues dans la vallée du Rift du Nord ont porté atteinte dans une grande mesure aux récoltes.
Des extraits de la « Revue du 29 mai 2009 de la grande saison des pluies MAM »
- Un faible rendement des récoltes dans les plaines du Sud-est, les plateaux de l'Est, la Vallée du Rift centrale et certaines régions des plateaux de l'Ouest;
- des mauvaises conditions de pâturage ont continué dans les zones pastorales en raison de précipitations en baisse;
- des épidémies de choléra ont été signalées dans certaines régions du pays en avril
- des signes de tension hydrique et de diminution des pâturages du bétail sont observés dans les districts du Nord-est et le Sud de la Vallée du Rift comme résultat de la mauvaise pluviométrie
- Les déficits de précipitations dans le bassin versant de la rivière Tana dans le massif central ont affecté les niveaux d'eau dans les barrages de production hydro-électrique de Seven-Forks.
- En outre, les pluies abondantes observées dans certaines régions ont entraîné des inondations. Ces inondations soudaines ont conduit à des déplacements de familles, signalés dans la région de Turkana. Au moins dix personnes ont été signalées mortes dans les Provinces de Turkana et de Hyanza, et près de 1 000 personnes ont été rendues sans abri à cause des inondations.
Des extraits de « Les impacts potentiels du 29 mai 2009 attendus pour juin-juillet-août »
- La protection pour les plateaux de l'Ouest, le bassin du lac et la Vallée du Rift central, les chances de renouvellement des cultures sont très faibles dans la plupart des autres régions, compte tenu du fait que le rendement de la récolte était déjà mauvais pendant la saison de pluies de mars-mai
- Les mauvaises conditions de pâturages et les ressources en eau limitées pour le bétail devraient persister sur les zones arides et semi-arides (ASALs). Des mesures d'urgence devraient être mises en place pour soutenir le maintien de l'élevage et aussi minimiser les conflits. Une légère amélioration des rendements de récolte, de la disponibilité de pâturage et d'eau pour le bétail est susceptible de se produire dans les régions du Sud de la Vallée du Rift...
- Les problèmes liés aux pâturages limités et à la rareté de l'eau sont susceptibles de s'aggraver pour les communautés pastorales. Les conflits homme-faune et de communauté à communauté, sont également possibles à cause des ressources limitées dans ces régions.
- La famine devrait persister dans les zones, où il y a insuffisance de pluies... Les plans de d'aides alimentaires et de réhabilitation devraient donc être maintenus
- La population a toujours tendance à fermer toutes les fenêtres et allumer des feux de bois pour se tenir au chaud pendant la période très froide de juin-juillet-août. Cette attitude doit être évitée, car le charbon de bois qui brûle, produit un gaz toxique appelé le monoxyde de carbone qui étouffe et même tue.
- Les précipitations de la ?grande saison des pluies? n'ont pas été suffisantes pour remplir les barrages pour la production d'électricité et la consommation domestique. La situation pourrait se détériorer au cours des mois suivants, car la période de juin à septembre est généralement sèche dans la majeure partie de la région des plateaux du Centre, y compris Nairobi. Le rationnement de l'électricité et l'eau, serait par conséquent, inévitable.
- Les conditions particulièrement sèches dans les régions arides et semi arides (ASAL), combinées avec des vents relativement forts augmentera les risques de feux de forêt.
Cette évaluation finale vient de l'Agence des États-Unis pour le développement International (USAID) le 1er octobre 2009 (lien):
- L'impact collectif de saisons récurrentes de mauvaise ou faible pluviométrie, entretient la hausse des prix des denrées alimentaires, la dégradation continue de l'environnement, les éclosions de maladies. La violence localisée et les inondations ont conduit à la détérioration des conditions de sécurité alimentaire. Selon le Groupe de la Sécurité Alimentaire du Kenya (KFSSG), un consortium comprenant les Nations Unies le gouvernement et des organisations non gouvernementales, environ 3,80 millions de personnes à travers le Kenya ont eu besoin d'aide alimentaire d'urgence jusqu'à la fin de 2009. Bien que la majorité des personnes déplacées par la violence postélectorale de 2008 soient retournées par la suite dans leurs régions d'origine, la vulnérabilité des personnes déplacées restantes (IDPs) et les perturbations de la production agricole dans les zones touchées ont contribué à l'augmentation de l'insécurité alimentaire.
- Selon KFSSG, la grande saison des pluies de 2009 a été mauvaise dans la plupart des régions du pays, avec quatre des huit provinces qui ont reçu moins de 40 % de la moyenne saisonnière de précipitations. En conséquence, KFSSG prévoit la récolte de maïs de la grande saison des pluies de 2009 à 28 pourcent de moins que la moyenne quinquennale. Dans les zones pastorales, les conditions de sécheresse ont entraîné la détérioration des conditions physiques du bétail, avec une augmentation des cas de maladie des animaux et leur migration précoce et prolongée. De plus, des conflits liés aux ressources en raison des tensions interethniques exacerbées dans le Nord-ouest du Kenya par la sécheresse, ont entravé les activités d'aide aux populations.
- Le 1er octobre 2009, l'Ambassadeur des Etats Unis d'Amérique, Michael E. Ranneberger a déclaré un désastre, en raison de l'insécurité alimentaire au Kenya. Au cours de l'année fiscale 2009, l'USAID/OFDA a fourni plus de 24 millions de dollars US pour des programmes humanitaires, en réponse à l'insécurité alimentaire, y compris les programmes conçus pour renforcer les moyens de subsistance des populations, pour protéger et diversifier les biens ménagers, et accroître la productivité agricole.
Le mot de fin
Les changements climatiques peuvent augmenter le risque de sécheresse dans de nombreuses régions de l'Afrique. La diminution et la répartition de plus en plus irrégulière des précipitations peuvent entraîner la baisse de la production agricole et des récoltes moins prévisibles. Il est essentiel de développer de meilleurs moyens pour détecter l'apparition précoce de la sécheresse et un plan d'adaptation. Les satellites sont essentiels dans cet effort, étant donné, par exemple, leur couverture globale et leur mise à jour fréquente. Les données sont essentielles pour l'élaboration des prévisions météorologiques et l'amélioration des modèles météorologiques et climatiques.
Nous avons présenté un certain nombre de produits satellitaires que les prévisionnistes peuvent utiliser pour évaluer les intempéries liées aux mauvaises conditions météorologiques. Nous espérons que vous les utiliserez dans vos prévisions tout au long de l'année.