# Sécheresses agricoles, Sécheresses hydrologiques et feux de forêt : identification de co-variabilités.

Issa Goukouni

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# Sécheresses agricoles, sécheresses hydrologiques et feux de forêt: identification de co-variabilités

Goukouni ISSA

Encadrants : Benjamin Renard (RHAX) et Renaud Barbero (EMR)

23 Septembre 2024

amU
Aix
Marseille
Université

INRAO
## ① Introduction

① Présentation du laboratoire d'accueil

② Contexte et problématique

③ Objectifs

## ② Données

## ③ Résultats

① Analyses Statistiques uni-variées

② Analyses Statistiques bi-variées

③ Analyses Statistiques multi-variées

❶ L'analyse en Composantes Principales (ACP)

❷ L'analyse Fréquentielle

## ④ Conclusion

## ⑤ Perspectives
# Risques, ECOsystèmes, Vulnérabilité, Environnement, Résilience (RECOVER)

## Mission et objectifs

L'unité mixte de recherche RECOVER (INRAE - Aix-Marseille Université) a un projet scientifique centré sur les risques naturels et le fonctionnement des écosystèmes. Les objectifs sont :

* de développer des connaissances sur les risques liés aux incendies, à l'hydrologie, aux ouvrages hydrauliques, ainsi que l'aide à la décision dans ce domaine ;

* d'étudier la dynamique des écosystèmes aquatiques et forestiers sous la contrainte du changement global, la problématique de la restauration des écosystèmes et de développer des outils et méthodes pour l'évaluation de l'état des écosystèmes.

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Photos: ©INRAE
# Contexte

## Été 2022 en France

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# Objectifs

* Quantifier et analyser les relations entre les trois aléas à l'échelle de la France

* Explorer les dynamiques spatiales et temporelles

* Développer une compréhension intégrée
# Données

1. Les données SAFRAN (Système d'Analyse Fournissant des Renseignements Atmosphériques à la Neige) sont des données météorologiques journalières sur une grille de 8-km (8597 pixels) sur la période 1959-2023

1. Fire Weather Index (FWI) - indicateur de risque incendie. FWI = f(température, précipitation, humidité de l'air, vent)

2. Soil Wetness Index (SWI) - indicateur de sécheresse agricole
       SWI = g(température, précipitation, évapotranspiration)

2. Les données hydrologiques

1. Débit (Q) sur 232 bassins versants sur la période 1958-2019

Les données sont au pas de temps mensuel.
# Moyennes mensuelles en France:

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>FWI,SWI et Debit moyen mensuel en France</figcaption></figure>
Mois de l'année au cours duquel le FWI moyen (1959-2023) est le plus élevé:

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Mois de l'année au cours duquel le SWI moyen (1959-2023) est le plus faible:

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Mois de l'année au cours duquel le débit Q moyen (1959-2023) est le plus bas:

Le mois ou le Debit atteint son min

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# Moyennes estivales en France:

## FWI, SWI et Débit moyen estival en France

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Tendance sur le long-terme du FWI:

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# Tendance sur le long-terme du SWI:

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Tendance sur le long-terme de Q:

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# Analyses bi-variées: nuage de points SWI vs FWI

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# Analyses bi-variées: nuage de points SWI vs Q

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# Analyses bi-variées: nuage de points FWI vs Q

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# Corrélations inter-annuelles: SWI vs FWI

## Correlation entre SWI et FWI

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# Corrélations inter-annuelles: SWI vs Q

## Correlation entre SWI et Debit

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# Corrélations inter-annuelles: FWI vs Q

## Correlation entre FWI et Debit

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# Analyses multi-variées: Analyse en Composantes Principales

<table><thead><tr><th>Année</th><th>Q1...</th><th>Q232</th><th>SWI1...</th><th>SWI232</th><th>FWI1...</th><th>FWI232</th></tr></thead><tbody><tr><td>1960</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>1961</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>...</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2023</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
# Analyses multi-variées: Analyse en Composantes Principales

<figure><img src="image_23.png" /></figure>
1ère composante principale

<figure><img src="image_24.png" /></figure>
# Les coordonnées spatiales de la 1ère composante principale

## Cartes Q,SWI et FWI

<figure><img src="image_25.png" /></figure>
2ème composante principale

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# Les coordonnées spatiales de la 2ème composante principale

## Cartes Q,SWI et FWI

<figure><img src="image_27.png" /></figure>
# Analyse fréquentielle: jointe

Sécheresse hydrologique: $Q < Q_p$

Sécheresse agricole: $SWI < SWI_p$

Risque incendie: $FWI > FWI_{1-p}$

$$P(Q < Q_p, FWI > FWI_{1-p}, SWI < SWI_p)$$

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# Analyse fréquentielle: conditionnelle

Sécheresse hydrologique: $Q < Q_p$

Sécheresse agricole: $SWI < SWI_p$

Risque incendie: $FWI > FWI_{1-p}$

$$P(Q < Q_p, FWI > FWI_{1-p} | SWI < SWI_p)$$

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Conclusion

* Amplitude maximale des 3 aléas atteinte entre juin et septembre
Conclusion

* Amplitude maximale des 3 aléas atteinte entre juin et septembre

* Fortes corrélations SWI vs FWI et SWI vs Q avec affaiblissement des corrélations entre FWI et Q (SWI pilote de Q et FWI?)
Conclusion

* Amplitude maximale des 3 aléas atteinte entre juin et septembre

* Fortes corrélations SWI vs FWI et SWI vs Q avec affaiblissement des corrélations entre FWI et Q (SWI pilote de Q et FWI?)

* Homogénéité des corrélations dans l'espace
Conclusion

* Amplitude maximale des 3 aléas atteinte entre juin et septembre

* Fortes corrélations SWI vs FWI et SWI vs Q avec affaiblissement des corrélations entre FWI et Q (SWI pilote de Q et FWI?)

* Homogénéité des corrélations dans l'espace

* ACP révèle 2 modes de variabilité distincts: i) un mode de co-variance homogène sur la France entre les 3 aléas avec augmentation du risque sur le long-terme (réchauffement climatique?), ii) un mode d'opposition nord-sud
Conclusion

* Amplitude maximale des 3 aléas atteinte entre juin et septembre

* Fortes corrélations SWI vs FWI et SWI vs Q avec affaiblissement des corrélations entre FWI et Q (SWI pilote de Q et FWI?)

* Homogénéité des corrélations dans l'espace

* ACP révèle 2 modes de variabilité distincts: i) un mode de co-variance homogène sur la France entre les 3 aléas avec augmentation du risque sur le long-terme (réchauffement climatique?), ii) un mode d'opposition nord-sud

* Fréquences jointes + fréquences conditionnelles montrent une dépendance modérée entre les 3 aléas
* Développement d'un modèle probabiliste (i.e. convertir les fréquences observées en probabilités)
* Développement d'un modèle probabiliste (i.e. convertir les fréquences observées en probabilités)

* Approches non-linéaires pour mieux caractériser la relation FWI vs Q ?
* Développement d'un modèle probabiliste (i.e. convertir les fréquences observées en probabilités)

* Approches non-linéaires pour mieux caractériser la relation FWI vs Q ?

* Extension des analyses à l'échelle globale
Perspectives

* Développement d'un modèle probabiliste (i.e. convertir les fréquences observées en probabilités)

* Approches non-linéaires pour mieux caractériser la relation FWI vs Q ?

* Extension des analyses à l'échelle globale

* Projections climatiques futures des 3 aléas jusqu'en 2100 (non-stationnarité des fréquences jointes et conditionnelles avec le réchauffement?)
Merci pour votre attention !