Multiscale study of rainfall and vegetation cover in Cameroon : spatial analysis, temporal trends, climatic and anthropogenic factors of NDVI variability
Etude multi-échelles des précipitations et du couvert végétal au Cameroun : analyses spatiales, tendances temporelles, facteurs climatiques et anthropiques de variabilité du NDVI
Résumé
Due to its shape and location (2°N-13°N – 8°E-16°E; proximity of the Atlantic Ocean), Cameroon is characterized by a panel of cross-regional climate encountered widely in tropical Africa. Over the region, the decrease rainfall during the second half of the last century has been shown to be associated with stronger recurrence of drier periods, specifically in the core of the rainy season. These conditions have favored the degradation of vegetation cover, driven by socioeconomic and demographic constraints. The substantial impacts on human activities and local society highlight the need to better understand how climate and environmental dynamics do interact locally. The aim of this study is to diagnose multi-scale rainfall variability and its relationship with vegetation cover (natural and/or grown), which is directly or indirectly associated to the land-cover and land-use dynamics at these latitudes. Using observed rainfall data (Climatic Research Unit/punctual), the spatial modes of rainfall variability at annual and intraseasonal scales are defined through Principal Component Analysis (PCA) and Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC). These regionalizations lead to the discretisation of 5 climatic zones, distinguished from each other, by both the amount of rainfall and seasonality (unimodal / bimodal). New intraseasonal dry spells statistics (number, length, period of occurrence) are produced as well as dates of onset and end of the vegetative seasons by sub-regions. Using unsupervised classification methods (such as ISODATA) in Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) data at a 8km spatial resolution, vegetation cover spatiotemporal distribution and typology were produced. Then, based on a concomitant use of statistical and GIS approaches, higher resolutions of NDVI (SPOT-1Km) and Global Land-cover data (GLC 2000), allowed to further evaluate both the pluviometric and anthropogenic factors (demography, land use) influencing vegetation dynamics. Analysis were carried out in Northern Cameroon (6°N-13°N – 11°E-16°E), which is the most sensitive region with regards to climatic and environmental variability, that could lead to important socio-economic thread locally.
De par sa géométrie et sa situation géographique (2°N-13°N – 8°E-16°E ; ouverture sur l’océan Atlantique), le Cameroun offre l’avantage de proposer un ensemble représentatif des climats régionaux rencontrés en Afrique tropicale. La diminution des cumuls de précipitations enregistrée dans la région pendant la seconde moitié du XXe siècle, est associée à la récurrence de périodes anormalement sèches, essentiellement au cœur de la saison des pluies. Ces conditions ont amplifié la dégradation du couvert végétal au travers ses contraintes socioéconomiques et démographiques (déforestation, extension des surfaces d’activité). Les conséquences souvent dommageables de la variabilité climatique en général, et des sécheresses en particulier, sur les hommes et leurs activités suscitent l’intérêt de développer des études pour mieux comprendre comment le climat et les pressions naturelles et environnementales interagissent localement. Ainsi, l’objectif de cette thèse est de diagnostiquer la variabilité multiéchelle (saisonnière, interannuelle, intra-saisonnière, synoptique) des précipitations et les relations qu’elle entretient avec le couvert végétal au sens large qui, à ces latitudes, est associé directement ou non, à la dynamique d’occupation et d’utilisation du sol, particulièrement sur la période 1951-2002. A partir de données de précipitations observées (CRU/ponctuelles), les modes spatiaux de la variabilité ont été définis aux échelles annuelles et interannuelles, par Analyses en Composante Principale (ACP) et la Classification Ascendante Hiérarchique (CAH). Ces méthodes de classifications ont permis de discriminer cinq zones climatiques, différentes les unes des autres par l’intensité des cumuls et la saisonnalité (unimodal/bimodal). Pour chaque zone, l’attention a été portée sur les paramètres intrasaisonniers qui modulent la variabilité annuelle telle que, les séquences sèches (nombre, longueur, périodes d’occurrence) et les variations des dates de début et de fin des périodes végétatives. La répartition du couvert végétal dans l’espace et dans le temps (1982-2002) a été étudiée, en utilisant des méthodes de classification non supervisée (ISODATA) sur les données de NDVI (Normalized Difference Vegetation index) à 8km de résolution. Enfin, des méthodes statistiques et de télédétection ont permis d’évaluer l’impact des facteurs pluviométriques et anthropogéniques (croissance démographique et utilisation du sol) sur la dynamique du couvert végétal en utilisant des bases de données à plus fine résolution (NDVI/1Km ; Global Land Cover (GLC 2000/1Km)). Ces dernières investigations ont été menées dans le Nord-Cameroun (6°N-13°N – 11°E-16°E), qui est la région la plus sensible des points de vue climatique, économique et environnemental.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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