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- 46 (2005/2) - Varia
- Modélisation de la distribution spatiale des précipitations en Sicile
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Modélisation de la distribution spatiale des précipitations en Sicile
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Version PDF originaleRésumé
Nous présentons une technique de cartographie de la distribution spatiale des précipitations en Sicile. Il s’agit d’une modélisation statistique permettant d’estimer ces précipitations en fonction de variables topographiques La composante stochastique résultant de l’ajustement par moindres carrés a été soumise à une interpolation par krigeage. Les résultats de cette modélisation et son exactitude sont discutés en regard des résultats d’autres recherches du même type, d’une part, et par rapport à une interpolation portant sur les données brutes, d’autre part. Si l’on compare les résultats de notre modèle aux résultats de cette interpolation, le principal intérêt de notre approche est plus l’identification des facteurs agissant de façon déterminante sur la pluviométrie selon la saison que l’exactitude à l’échelle du territoire étudié. Cette identification est particulièrement intéressante pour mieux circonscrire les zones qui présentent une sensibilité particulière à la désertification sur base du seul critère considéré, la pluviométrie. On peut néanmoins envisager de développer des modèles semblables pour d’autres éléments du climat. Il est évident que le processus de désertification est influencé par d’autres facteurs que les seules conditions climatiques, mais ils n’ont pas été envisagés dans cette recherche.
Abstract
We present a method for the mapping of the spatial distribution of precipitations in Sicily. This is a statistical modeling of the precipitations depending on topographical variables. The stochastic component resulting from the least squares adjustment has been submitted to a kriging interpolation process. The results of this modeling and its accuracy are firstly compared to the results obtained in other researches using the same approach and secondly to the results obtained from interpolation applied to the raw data. Regarding the last comparison, the main interest of our modeling is the identification of the factors acting in a determining way on pluviometry according to the season rather than a better accuracy at the spatial scale of the analyzed territory. This identification is particularly interesting for better circumscribing the zones which have a particular sensitivity to the desertification on the basis of the only considered criterion, pluviometry. One can nevertheless develop similar models for other climatic elements. Of course the desertification process is not only influenced by climatic conditions. Other factors must be taken into account to explain this process, but they were not considered in this research.
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