2.2.2. La base de données : critique, traitement et analyse

Les données météorologiques et climatologiques que nous avons utilisées ont plusieurs sources : les recueils de pluies journalières et mensuelles en République centrafricaine (de l’origine des stations à 1980) publiés par l’OMM : Organisation Météorologique Mondiale (1990), la Direction de la Météorologie Nationale, le Service Technique de l’ASECNA, le Centre IRD (ex-ORSTOM) de Bangui, et des particuliers.

Les données qui ont constitué le support de ce travail n’ont pas été collectées à la même période, ce qui pose la question du caractère comparable des paramètres observés. Les données pluviométriques ont été mesurées pour chaque station à des périodes bien différentes (Tableau VIII). Néanmoins, nous constatons que les moyennes annuelles entre les stations ne présentent pas beaucoup d’écarts pour la région de Bangui quelle que soit la période de mesure. Cela peut révéler que Bangui est une région pluviométrique assez homogène. Ces indications sur les éléments du climat ont été obtenues dans le temps (Tableau VIII) et dans l’espace (Figure 38).

Les conditions différentes de mesure des paramètres selon les stations peuvent être à l’origine d’une hétérogénéité spatiale, ce qui nécessiterait de vérifier la régularité des données.

Des lacunes dans ces données pluviométriques seraient dues soit à l’insuffisance des mesures, soit à l’absence de mesures à l’échelle annuelle, mais nous ne les avons pas pris en compte dans le traitement. Ainsi, en nous reportant à l’origine des mesures, nous remarquons qu’il y avait beaucoup de lacunes avant 1931 ; elles ne rendent pas homogènes les moyennes, très fluctuantes. En revanche depuis 1931, la superposition des modules pluviométriques par station révèle des oscillations régulières et concordantes autour de 1500 mm (Figure 39).

De cette façon, nous avons défini deux groupes de moyennes. Le premier comprend les moyennes situées entre 2000 et 1500 mm, qui correspondraient aux années excédentaires, et les moyennes comprises entre 1000 et 1500 mm, qui indiqueraient des années déficitaires.

Nous avons utilisé le test des doubles cumuls pour déceler l’hétérogénéité dans les données pluviométriques (Figures 40), car le fait qu’une station se déplace par exemple d’un endroit à un autre a une incidence sur la qualité et la fiabilité des données. Cette méthode compare des totaux annuels cumulés d’une série de référence à une autre. Elle a décelé, aussi bien sur la période 1931-1967 que sur la période 1964-1999, des totaux annuels incomplets (en 1953 pour Bangui-Km 22) qui rendent hétérogènes les données. Malgré tout, la corrélation inter-postes pour ces périodes a donné un coefficient de corrélation r de 0,99. Ces résultats montrent la fiabilité des données pluviométriques utilisées dans ce travail.

Nous avons également déterminé les fréquences ou périodes de retour des totaux pluviométriques

annuels et des pluies journalières (normales et exceptionnelles) de la ville de Bangui, en utilisant le logiciel HYFRAN (Hydrological Frequency Analysis), développé à l’INRS-ETE par l’équipe de la Chaire en hydrologie statistique (HYDRO-QUEBEC/ ALCAN/CRSNG).

Quant aux vents, les données sont mesurées à Bangui-Météo et à Bangui-Orstom (CALLEDE et ARQUISOU, 1972). Les informations sur les températures, l’évaporation, l’évapotranspiration et l’humidité relative ont la même source ; nous les avons complétées par les données issues des stations de Bangui-Mpoko et de Bangui-Orstom.

Ainsi pour l’étude des pluies, des températures, du vent, de l’humidité de l’air, de l’évaporation à Bangui, les données remontant à l’origine des stations depuis 1907 jusqu’à nos jours (pluies essentiellement) seront fractionnées en deux périodes : la première considère les différentes stations dans leur fonctionnement de leur origine à 1960 ; la seconde débute après 1960. Nous mettrons un accent particulier sur les stations de Bangui-Mpoko et de Bangui-Orstom (ou station de la Ngola) pour la longueur de leurs séries de mesure dans le temps et pour leur fonctionnement actuel. L’intérêt est de suivre la variabilité des pluies à l’échelle locale.