[en] The Chari-Logone system is the main supplier of water to Lake Chad. It is also the main river draining the Far-North of Cameroon. Like other parts of the watershed, this region experienced several catastrophic floods in the three last decades. This article examines the dynamics of hydrological extremes, and therefore droughts and floods, from Logone and Chari at the stations of Bongor and N'Djamena, taking into account the context of climate change. The analyzes are based on the maximum (Qmax) and minimum (Qmin) daily flow for the period 1955-2016. XLStat and KhronoStat softwares made it possible to calculate a set of indices (irregularity index, drying coefficient, coefficient A of MYER). This software was also used to determine trends in the evolution of data over time.The flows of Logone and Chari allow to highlight successive hydro-climatic conditions in the Sahelian zone of Cameroon over the study period. The Qmax showed a break in 1971-72 at Bongor and 1972-73 at N'Djamena. This result shows the transition from wet conditions to a marked drought. In Bongor, the Qmin experienced three successive breaks, in 1971-72, 1998-99 and 2010-11. In N'Djamena, on the other hand, only one break occurred in 1982-83, with a fall in values of 55 %. From 2000, conditions became particularly contrasted, especially in Bongor, with alternating years with very different flows.On average, the coefficient A of MYER is 6.5 in Bongor and 3.2 in N'Djamena. This reflects the low power of floods. The annual value of the Qmax/Qmin ratio gradually decreased in Bongor, while it increased in N'Djamena. The drying coefficient of MAILLET is generally low (0.019/day on average); 6 months may elapse between the occurrence of Qmax and that of Qmin. Only 23 % of catastrophic floods registered in the study area occurred during wet years. This shows the important role played by other factors, such the spatial distribution of rainfall.

[fr] Le système Chari-Logone est le principal pourvoyeur d'eau du lac Tchad. Il s'agit également du principal cours d'eau drainant l'Extrême-Nord du Cameroun. À l'image des autres parties du bassin versant, cette région a connu plusieurs inondations catastrophiques au cours des trois dernières décennies. Cet article examine la dynamique des extrêmes hydrologiques, et donc des sècheresses et des inondations, du Logone et du Chari aux stations de Bongor et de N'Djamena, en prenant en compte le contexte des changements climatiques. Les analyses s'appuient sur les données journalières maximales (Qmax) et minimales (Qmin) de la période 1955-2016. Les logiciels XLStat et KhronoStat ont permis de calculer un ensemble d'indices (indice d'irrégularité, coefficient de tarissement, coefficient A de MYER). Ces logiciels ont aussi été utilisés pour déterminer les tendances dans l'évolution temporelle des données.Les débits du Logone et du Chari permettent de distinguer les conditions hydro-climatiques qui se sont succédé dans la zone sahélienne du Cameroun sur la période d'étude. Les Qmax ont subi une rupture en 1971-72 à Bongor et en 1972-73 à N'Djamena. Ces ruptures témoignent du passage de conditions humides à une sècheresse marquée. À Bongor, les Qmin ont subi trois ruptures successives, en 1971-72, 1998-99 et 2010-11. À N'Djamena, en revanche, une seule rupture s'est manifestée, en 1981-82, avec une baisse des valeurs de 55 %. À partir de 2000, les conditions deviennent particulièrement contrastées, surtout à Bongor, avec une alternance d'années aux écoulements très différents.En moyenne, le coefficient A de MYER est de 6,5 à Bongor et de 3,2 à N'Djamena. Cela traduit une faible puissance des crues. La valeur annuelle du rapport Qmax/Qmin a baissé progressivement à Bongor, alors qu'elle a augmenté à N'Djamena. Le coefficient de tarissement de MAILLET est faible en général (0,019/jour en moyenne) ; 6 mois peuvent s'écouler entre la survenue de Qmax et celle de Qmin.Seulement 23 % des inondations catastrophiques relevées dans le secteur d'étude, se sont produites au cours d'années humides. Cela témoigne du rôle important que jouent d'autres facteurs, comme la distribution spatiale des pluies.