2.2.1. Acquisition des données
Les études hydrologiques sur le bassin du fleuve Congo sont quelques peu difficiles suite au manque de données. Les stations de suivi hydrologique qui étaient installées depuis l’époque coloniale ont subi une détérioration, si bien qu’il est devenu difficile de trouver de données actualisées. Dans cette étude une série temporelle a été constituée sur une période de 30 ans (1961-1990) pour les variables débit et précipitation. La figure 5 montre la localisation de la station hydrométrique et des stations météorologiques utilisées dans cette étude. Pour le débit, la station hydrométrique d’Ilebo a été choisie. Les données de cette station, nous ont été fournies par la RVF. Pour la pluie, quatre stations ont été identifiées sur la superficie du bassin du Kasaï en amont de la station hydrométrique d’Ilebo. Il s’agit de :
– La station de Kananga ;
– La station de Lusambo ;
– La station d’Ilebo ;
– La station de Tshikapa.
Les données de ces stations, nous ont été fournies par la METTELSAT
2.2.2. Traitement et analyse des données
Le traitement et analyse des données de débit et de précipitation ont consisté à transformer les moyennes journalières en moyennes mensuelles, transformer les hauteurs d’eau en volume et l’utilisation de tests d’analyse hydrologique pour détecter les tendances et le changement intervenus dans les séries temporelles.
2.2.2.1. Equation de la courbe de tarage
La courbe de tarage est une formulation pour établir la relation entre débit et hauteur obtenue à partir de plusieurs jaugeages. L’équation 1 présente la courbe de tarage utilisée dans cette étude pour la station d’Ilebo :
Q = 890,346 + 985,505h + 29,142h²(43 jaugeages). Equation 1
2.2.2.2. Interpolation spatiale des données de pluie
La précipitation mesurée à une station météorologique représente la pluie tombée en un point géographique particulier et non une pluie spatiale. Pour obtenir la précipitation spatiale, on procède à déterminer la pluie moyenne de l’ensemble de stations sur le bassin versant, soit par la méthode de moyenne arithmétique, polygone de Thiessen ou par la méthode d’isohyètes (Tshimanga, 2013). Dans cette étude, la méthode de distance inversée a été utilisée, dont l’avantage est d’assurer une distribution pondérée des valeurs des pluies en rapport avec le rayon d’influence des points d’enregistrement. La figure 6 montre la manière dont le poids assigne diminue avec la distance pour les valeurs de n. donne que les points qui sont près d’une image élémentaire de la production obtiennent de grands poids et ce qui sont plus lointain d’une image élémentaire de la production obtiennent de petits poids. Ces procédures sont encodées dans le logiciel dénommé Spatial Time Series Information Modelling (SPATSIM) qui est un logiciel de traitement et analyse des données hydrologiques et de modélisation hydrologique (Tshimanga, 2012). La figure 7 montre les procédures utilisées pour obtenir la série temporelle de la pluie moyenne à l’échelle du bassin.
Figure 6. Diminution de n avec la distance (Maathuis and Wang, 2006).
Le poids = (1/dn ) – 1 ; Axe X: d = D/D0= distance relative du point ; Axe Y : Valeurs pondérées
Figure 7. Procédures utilisées pour obtenir la série temporelle de la pluie moyenne à l’échelle du bassin
2.2.2.3. Tests des tendances
Ces tests sont utilisés pour établir les tendances saisonnières à long terme et le changement annuel intervenu dans la série temporelle. Ces tests ont été réalisés à l’aide de l’Excel.
2.2.2.4. Analyse de variance
L’ANOVA est le nom donné au modèle qui nous offre le moyen d’utiliser un échantillon des données pour vérifier si les valeurs de trois ou plusieurs moyennes des populations inconnues sont vraisemblablement différentes. Dans cette étude, elle nous a permis de voir la différence entre les moyennes des débits et des pluies par décennie. Cette analyse a été réalisée à l’aide du logiciel R.
2.2.2.5. Régression linéaire
Les outils de la régression ont été développés pour étudier et mesurer la relation statistique qui existe entre deux ou plusieurs variables. Dans cette étude, elle nous a permis à déterminer la relation entre le débit et la pluie, par le biais des coefficients de régression. L’analyse de ce test a été réalisée à l’aide du logiciel R.