De différents aspects de la variabilité de la pluviométrie en Afrique de l'Ouest et Centrale non sahélienne
Bibliographic record
Abstract
La sécheresse observée depuis plus d'une vingtaine d'années dans les pays sahéliens se fait également ressentir plus au sud dans des régions d'Afrique aux climats plus humides. Cette baisse de la pluviométrie et la diminution des apports en eau de surface qu'elle entraîne y sont de nature à pénaliser les différents projets de développements liés à l'eau. Le programme ICCARE mené par l'ORSTOM a pour objet l'identification et les conséquences de cette variabilité climatique dans l'ensemble de la zone non sahélienne d'Afrique de l'Ouest et Centrale, en s'appuyant sur les données de deux cents postes pluviométriques et sur un ensemble de méthodes alliant représentations cartographiques et procédures statistiques de détection de ruptures dans les séries chronologiques, univariées et multivariées. La simple étude des séries chronologiques de hauteurs précipitées annuelles fait apparaître une nette et brutale fluctuation du régime pluviométrique dans toute la région considérée, à la fin des années 1960 et au début des années 1970. D'une manière générale, il apparaît que ce sont les zones à régime pluviométrique extrême qui ont subi les modifications les plus importantes : les plus arrosées (de la Guinée à la Côte d'Ivoire) et les plus arides (la bordure sahélienne au nord de la zone étudiée). Entre les deux, le phénomène est d'intensité plus nuancée. Les différentes procédures statistiques appliquées aux séries de hauteurs annuelles précipitées soulignent l'existence d'une rupture survenue à la fin des années 1960 ou au début des années 1970, et donc en phase avec ce qui a été observé et étudié au Sahel. D'autres variables permettant une caractérisation plus "qualitative" du phénomène ont également été étudiées. Elles apportent un complément d'information quant aux manifestations de cette variabilité pluviométrique et montrent que la variabilité climatique se traduit à différents niveaux (durée des saisons des pluies, quantités précipitées hors saisons des pluies, etc.). L'examen des séries chronologiques depuis l'origine des stations a permis de resituer l'événement observé dans une perspective historique faite d'alternances de périodes sèches et de périodes humides. Le phénomène observé à la fin des années 1960 et au début des années 1970 apparaît, cependant comme le plus significatif du point de vue statistique. Si les causes premières d'apparition du phénomène sont, à l'heure actuelle, encore insuffisamment expliquées, et ce même si certaines activités humaines y ont, sans aucun doute, contribué, cette baisse de la pluviométrie a, bien entendu, des conséquences importantes sur la disponibilité des ressources en eau dans ces régions. Si la carence pure et simple n'est pas à craindre dans ces régions où les quantités précipitées restent importantes dans l'absolu, les effets de cette variabilité climatique peuvent, malgré tout, se révéler désastreux, en ce sens qu'ils modifient les données d'un équilibre déjà souvent mis à mal par ailleurs (pression anthropique et déforestation par exemple).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".