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- W2811093210 abstract "L’etude de la variabilite spatiale et temporelle des pluies journalieres doit prendre en comptel’intermittence des pluies ainsi que la saisonnalite. Il est propose d’adopter une analyse par saisonavec une separation des observations de pluies journalieres en episodes pluvieux, un episode etantdefini comme un ensemble de jours pluvieux separes par deux jours secs. La saison est caracteriseepar six indicateurs (1) le nombre moyen d’episodes, (2) la duree moyenne des episodes, (3) le cumulmoyen par episode (4) le cumul saisonnier (5) le nombre moyen de jours pluvieux, (6) l’intensitemoyenne de la saison qui est le rapport du cumul au nombre de jours pluvieux de la saison. Enutilisant la classification de Kohonen une analyse est mise en oeuvre pour degager des classes devariabilite temporelle ainsi qu’une classification spatiale des stations. Le cas d’etude porte sur 14stations du Nord de la Tunisie observees sur la periode 1971-2010. On analyse la saison Decembre-Janvier-Fevrier DJF. Pour une normalisation par annee, avec 2 classes on distingue les stations situeesau Nord avec un cumul et un cumul moyen par evenement eleves et un nombre de jour pluvieux parsaison eleve, des stations situees au sud avec un cumul et un cumul moyen par evenement faibles etun nombre de jours pluvieux par saison faible. Avec 3 classes, on fait ressortir la station Ain Draham,la plus arrosee de la Tunisie. Quatre classes font ressortir une station presentant un effet de site (AinGhesil). En ajoutant une cinquieme classe, se distinguent les stations du Nord Est. Pour unenormalisation par station et n quatre classes on peut distinguer (a) les annees de cumul saisonnier etcumul moyen par evenement moyen avec un nombre d’evenement par saison faible, (b) les anneesavec cumul saisonnier et cumul moyen par evenement moyen et un nombre de jours pluvieux eleve,(c) les annees de cumul saisonnier et cumul moyen par evenement tres eleves et un nombre de jourspluvieux par saison eleve, (d) les annees de cumul saisonnier et cumul moyen par evenement faibleset un nombre de jours pluvieux par saison faible.References:- Kohonen T. 1995. Self-Organizing Maps. Springer Series in Information Sciences: Berlin- Michaelides S. C., C.S., Pattichis and G. Kleovoulou. 2001. Classification of rainfall variabilityby using artificial neural networks. Int. J. Climatol. 21: 1401–1414.- Wolski P., C. Jack, M. Tadross, L. Van Anardenne MInterannual, C. Lennard . 2018. Rainfallvariability and SOM-based circulation classification. Climate dynamics, 50, Issue 1-2, p 479-492." @default.
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