VARIABILITÉ PLUVIOMÉTRIQUE ET
OCCURRENCES D'INONDATIONS À EPÉNA
(CONGO-BRAZZAVILLE)

Ghislain Toli, Joëlle Claude Zou-Massengo, Gaston Samba

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Ghislain Toli, Joëlle Claude Zou-Massengo, Gaston Samba. VARIABILITÉ PLUVIOMÉTRIQUE ET OCCURRENCES D'INONDATIONS À EPÉNA (CONGO-BRAZZAVILLE). CLIMAT, AGRICULTURE, RESSOURCES EN EAU, TOURISME ET DÉVELOPPEMENT, Association Internationale de Climatologie, Jul 2025, Abomey-Calavi, Bénin. hal-05189553

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Submitted on 30 Aug 2025

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VARIABILITÉ PLUVIOMÉTRIQUE ET OCCURRENCES
D'INONDATIONS À EPÉNA (CONGO-BRAZZAVILLE)

Ghislain TOLI¹, Joëlle Claude ZOU-MASSENGO² et Gaston SAMBA³

¹²³Centre de Recherches et d'Études sur l'Environnement – CR2E

École normale supérieure, Université Marien Ngouabi

BP 3162 Brazzaville, site www.cr2e cg

République du Congo

Correspondant : tolighislain@gmail.com.

**Résumé** : La présente étude analyse la variabilité pluviométrique de 1980 à 2022 à Epéna et son incidence sur le rythme des inondations observé entre octobre et novembre 2022. Les données utilisées sont issues des réanalyses ERA5 constituées des données des précipitations journalières sur une période allant du 01 janvier 1980 au 31 décembre 2022. À cela s'ajoute les séquences d'images terrain. Le traitement des données est basé sur la statistique descriptive et le test de Pettitt. Les résultats obtenus à travers le test de Pettitt laissent entrevoir une période de changement dans la distribution des précipitations annuelles à Epéna entre 1980 et 2022. Les résultats ont également montré que les cumuls des précipitations journalières enregistrés entre octobre et novembre 2022 à Epéna sont responsables des inondations observées le 20 octobre 2022 ainsi que le 02 et le 29 novembre 2022.

**Mots-clés** : variabilité pluviométrique, occurrence, inondation, Epéna.

**Abstract:** This study analyzes rainfall variability from 1980 to 2022 at Epéna and its impact on the flooding rhythm observed between October and November 2022. The data used come from ERA5 reanalyses, consisting of daily rainfall data for the period January 01, 1980 to December 31, 2022. Field image sequences are also used. Data processing is based on descriptive statistics and the Pettitt test. The results of the Pettitt test suggest a period of change in the distribution of annual rainfall at Epéna between 1980 and 2022. The results also showed that the daily rainfall totals recorded between October and November 2022 in Epéna were responsible for the floods observed on October 20, 2022 and on November 02 and 29, 2022.

**Keywords:** rainfall variability, occurrence, floods, Epéna.

**Introduction**

La ville d'Epéna est située dans le département de la Likouala (dans la partie septentrionale du territoire congolais), entre les longitudes 17°26'31" et 17°27'49" E et les latitudes 1°21' et 1°21'50" N (Fig.1). Cette ville fait partie des marges occidentales du Bassin du Congo, qui depuis quelques décennies subit les effets des changements climatiques (S. Bigot et al., 1998 ; P. Camberlin et al., 2019 ; M. Mpounza et J.M. Samba-Kimbata (1990) ; G. Samba et M. Mpounza (2005) ; G. Samba et D. Nganga 2012 ; G. Samba, 2020). La présente étude s'inscrit dans un contexte national et international marqué par les changements climatiques. Les précipitations journalières, dans cette partie du pays, sont souvent responsables des inondations récurrentes. L'analyse des précipitations journalières montre que les pluies qui surviennent au nord-Congo présentent des valeurs pluviométriques assez élevées. Au cours d'une journée de pluie, on peut enregistrer entre 20 et 30 mm d'eau (G. Toli, 2020, p12). La recrudescence des phénomènes d'inondations observée dans cette région pousse à s'interroger sur le rythme récent de ces phénomènes au niveau de la ville d'Epéna. Cette étude analyse la variabilité pluviométrique de 1980 à 2022 et son incidence sur le rythme des inondations observé à Epéna entre octobre et novembre 2022.
<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>Figure 1. Image satellite (du 22 janvier 2023) de la ville d'Epéna avec point de mesure ERA5 (source : Google Earth, image CNES/Airbus 2023).</figcaption></figure>

# 1. Données et méthodes

## 1.1. Données

Nous avons utilisé les données issues des réanalyses ERA5 sur une résolution spatiale de 0.25°x 0.25°. Les fichiers extraits portent essentiellement sur les données des précipitations journalières allant du 01 janvier 1980 au 31 décembre 2022 pour la ville d'Epéna. À cela s'ajoute les séquences d'images terrain illustrant les occurrences d'inondations observées dans la ville d'Epéna entre octobre et novembre 2022.

## 1.2. Méthodes

Les manipulations pour le traitement des données ont été faites sous les logiciels Xlstat 2014 et Excel 2016. Les différentes méthodes utilisées sont les suivantes :

* La moyenne arithmétique simple a permis de représenter le régime pluviométrique et les valeurs moyennées des précipitations survenues au cours de chaque saison. Cette méthode est définie de la manière suivante :

$$ \bar{X} = \frac{1}{N} \sum_{i=0}^{n} X_i $$

Où : $X_i$, variable de la série ; $n$, effectif de la variable ; $N$, effectif total

* Le coefficient de variation a permis de mesurer l'homogénéité (ou variation) des données de la série pluviométrique. Elle est donnée à partir de la formule suivante :

$$ \frac{\sigma}{\bar{X}} \times 100 $$

Où : $\sigma$, écart-type ; $\bar{X}$, moyenne.

* Les anomalies centrées réduites ont été utilisées pour apprécier l'évolution des précipitations à travers les indices pluviométriques. Cette méthode est définie de la manière suivante :

$$ ACR = \frac{(X_i - \bar{X})}{\sigma} $$
Où : ACR : Anomalies Centrées Réduites ; Xᵢ : variable de la série ; σ : écart-type ; X̄ : moyenne.

* Le test de Pettitt a été utilisé pour mettre en évidence les éventuelles ruptures au sein des séries chronologiques des précipitations. Sa mise en œuvre suppose que pour tout instant t compris entre 1 et N, les séries chronologiques (Xᵢ) i=1 à t et t+1 à N appartiennent à la même population. La variable à tester est le maximum en valeur absolue de la variable Uᵢ, N définie par :

$$U_{t,N} = \sum_{i=1}^{t} \sum_{j=t+1}^{N} D_{ij}$$

Où : Dᵢⱼ = sgn(Xᵢ - Xⱼ) et sachant que :

$$sgn(X) = 1 \text{ si } X > 0 ;$$

$$sgn(X) = 0 \text{ si } X = 0 ;$$

$$sgn(X) = -1 \text{ si } X < 0.$$

## 2. Résultats et discussion

### 2.1. Variabilité pluviométrique

#### 2.1.1. Régime pluviométrique

La figure 2 atteste que les précipitations qui surviennent à Epéna ont un régime de type bimodal (typique des zones à climat équatorial) avec une alternance des périodes sèches et humides. La première période sèche est celle qui va de décembre à février. Au cours de cette période, les précipitations mensuelles atteignent difficilement 100 mm d'eau. Elle est suivie par la première période humide qui est représentée par les mois de mars, d'avril et de mai. Ici, on enregistre des valeurs pluviométriques supérieures à 150 mm. La seconde période sèche intervient entre juin et août. Les précipitations mensuelles, ici, peuvent dépasser les 100 mm d'eau. Et la seconde période humide, quant à elle, commence de septembre à novembre. Elle enregistre des valeurs pluviométriques plus importantes.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 2. Régime pluviométrique à Epéna.</figcaption></figure>

#### 2.1.2. Variabilité relative des précipitations annuelles

La figure 3 présente la variabilité des précipitations annuelles à Epéna de 1980 à 2022. Les variations sont assez faibles avec un coefficient de variation se situant à 16%. Cependant, les indices pluviométriques et la moyenne mobile sur 2 ans annoncent une évolution à la baisse des précipitations annuelles qui a commencé depuis le début des années 2000. Les données de simulations ERA5 présentent l'année 1988 comme l'année la plus humide (avec 2265 mm
d'eau) et l'année 2018 est celle ayant enregistré moins de totaux pluviométriques (avec 1298 mm d'eau). Ces données, testées au test de rupture de Pettitt, attestent une période de rupture dans la distribution des séries pluviométriques annuelles à Epéna. L'année 1999 est l'année qui marque le début de la rupture dans la distribution des séries pluviométriques annuelles. On note un écart considérable entre la moyenne avant-rupture (1934 mm) et la moyenne après-rupture (1477 mm). En effet, ces analyses rejoignent les résultats obtenus par M. Mpounza et J-M Samba-Kimbata (1990), S. Bigot, P. Camberlin, V. Moron et al., (1997), P. Camberlin, G. Beltrando, B. Fontaine et al., (2002), P. Camberlin (2007), G. Samba and D. Nganga (2012), G. Samba (2020) et par G. Toli et G. Samba (2022) annonçant la baisse significative des précipitations depuis la décennie 1980 dans la partie nord du territoire congolais.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 3. Variabilité et rupture des précipitations annuelles à Epéna entre 1980 et 2022.</figcaption></figure>

## 2.2. Rythme des précipitations journalières et inondations

### 2.2.1. Rythme annuel moyen des précipitations journalières

On note de fortes fluctuations au niveau de la distribution des valeurs moyennes annuelles des précipitations journalières à Epéna (Fig.4). Au cours de l'année civile avec les 365 jours, on constate qu'à Epéna, les pluies journalières sont plus fréquentes entre le 69ᵉ et le 128ᵉ jour (pour le premier cycle) et entre le 218ᵉ et le 336ᵉ jour (pour le second cycle). Les précipitations journalières qui surviennent lors du second cycle des jours sont susceptibles d'apporter des vagues d'inondations dans la ville d'Epéna.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 4. Rythme moyen annuel des précipitations journalières à Epéna entre 1980 et 2022.</figcaption></figure>

### 2.2.2. Occurrences d'inondations à Epéna entre octobre et novembre 2022

Les inondations dans la zone d'Epéna et ses marges se sont accentuées avec le rythme actuel des changements climatiques. En effet, sur la période d'octobre-novembre 2022, nous avons enregistré des précipitations journalières que l'on peut considérer comme des pluies à cumul élevé (à l'échelle locale). Ces précipitations exceptionnelles sont enregistrées lors des occurrences d'inondations. Sur la période octobre-novembre 2022, les données ERA5 ont identifié des cumuls de pluies journalières dépassant les 15 mm/jour. Les pluies diurnes
survenues au cours du mois d'octobre ont présenté des valeurs qui oscillent entre 0 et 28,6183 mm d'eau (Fig.5a) avec un pic enregistré le 20 octobre 2022. Toutefois, au cours du mois de novembre, on enregistre des valeurs allant de 0,24 à 17,3045 mm d'eau (Fig.5b). Les cumuls pluviométriques élevés au cours de ce mois de novembre ont été enregistrés le 02 novembre 2022 (pour 16,1913 mm d'eau) et le 29 novembre 2022 (pour 17,3045 mm d'eau).

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 5. Cumuls des précipitations journalières à Epéna entre octobre (a) et novembre (b) 2022.</figcaption></figure>

Les cumuls des précipitations journalières (considérés comme élevés à l'échelle locale) enregistrés en octobre et en novembre 2022 sont responsables des inondations observées dans la ville d'Epéna le 20 octobre 2022 (Fig.6a et Fig.6b), et le 02 et le 29 novembre 2022 (Fig.6c, Fig.6d et Fig.6e).

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 6. Inondations observées à Epéna entre octobre et novembre 2022.</figcaption></figure>
## Conclusion

La présente étude a analysé la variabilité pluviométrique de 1980 à 2022 et son incidence sur le rythme des inondations observé à Epéna entre octobre et novembre 2022. Il ressort que la modulation observée au niveau des précipitations journalières, associée aux faibles niveaux topographiques de ladite zone (basses altitudes inferieures à 325 mm) sont responsables d'une grande partie des phénomènes d'inondations fréquentes observés à Epéna. Car, les pluies qui surviennent entre le 218e et le 336e jour de l'année sont susceptibles d'apporter des vagues d'inondations dans la ville d'Epéna. Cette étude pose les jalons des travaux devront aboutir à l'analyse des extrêmes climatiques et leurs périodes de retour afin d'évaluer et/ou de prévenir sur les éventuels risques d'inondations dans les zones vulnérables au Congo-Brazzaville.

## Remerciement :

Les auteurs remercient le *Centre de Recherches et d'Études sur l'Environnement* pour le financement apporté dans la réalisation de cette étude. Merci également au Dr Akibou A. AKINDELE pour son apport scientifique.

## Références bibliographiques

Amoussou E., 2010 : Variabilité pluviométrique et dynamique Variabilité pluviométrique et dynamique hydro-sédimentaire sédimentaire du bassin du bassin du bassin-versant versant du complexe du complexe fluvio-lagunaire Mono-Ahémé-Couffo (Afrique de l'Ouest), Thèse de Doctorat, Université de Bourgogne, France, 313 pages.

Bigot S., Camberlin P., Moron V. et Richard Y., 1997 : Structures spatiales de la variabilité des précipitations en Afrique : une transition climatique à la fin des années 1960 ?, Géophysique externe climat et environnement C.R. Acad. Sci. Paris, t. 324, série IIa, 181-188.

Bigot S., Moron V., Melice J-L., Servat E. et Paturel J-E., 1998 : Fluctuations pluviométriques et analyse fréquentielle de la pluviosité en Afrique Centrale, Century Proceedings Of The Abidjan'98 Conference Held At Abidjan, Côte D'ivoire, 71-78.

Camberlin P., Beltrando G., Fontaine B. et Richard Y., 2002 : Pluviométrie et crises climatiques en Afrique Tropicale : changements durables ou fluctuations interannuelles ? *Historiens & Géographes n°379*, 263-273.

Camberlin P., Barraud G., Bigot S., Dewitte O., Makanzu-Imwangana F., Maki-Mateso J-C., Martiny N., Monsieurs E., Moron V., Pellarin T., Philippon N., Muhindo S. and Samba G., 2019 : Evaluation of remotely sensed rainfall products over Central Africa. *QJRMeteorolSoc*, 1-24. https://doi.org/10.1002/qj.3547

Mpounza M et Samba-Kimbata M-J., 1990 : Aperçu sur le climat de l'Afrique centrale occidentale In : LANFRANCHI RAYMOND (ED.), SCHWARTZ DOMINIQUE (ED.). *Paysages quaternaires de l'Afrique centrale atlantique*. Paris : ORSTOM, 31-41. (Didactiques). ISBN 2-7099-1022-5 ISSN 1142-2580.

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Samba G. et MPOUNZA M., 2005 : Application du processus de Markov sur les occurrences des précipitations journalières au Congo-Brazzaville, *Compte Rendu Géoscience*, **337**, 1355-1364. https://doi:10.1016/j.crte.2005.07.010

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Samba G., 2020 : Le climat du Congo-Brazzaville, L'Harmattan, 281pages.

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