estimation des pluies par satellite au sahel, utilisation
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29
An
example
of
applicationo
fthis
realtim
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isshow
nfor
afive-m
onthperiod
(May
-S
eptember
1990)on
asynoptic
scale(W
esternSahel).
Estim
atedresults
arem
atchedto
actualrainfallas
rneasuredatground
stations.
Mots
clés
MC
Sahel-
estimation
despluies
satellites
KeyW
ords
kw
Sahel-
rainfallestim
ationsatellite
Introduction
Deux
typesd'algorithm
essont
habituellement
utilisésen
matière
d'estimation
despluies
enA
friqueà
partirdes
donnéesdu
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ET
EO
SA
T.Le
premierfait
appelà
l'observationde
la"source",
c'est-à-direaux
nuagesprécipitants.
Le
secondse
réfèreà
la"cible",
c'est-à-.
direau
soletutilise
latem
pératurede
surfacecom
me
paramètre
principaldel'estim
ation.Plusrécem
ment
,une
troisième
méthode,
prenanten
compte
lesdeux
paramètres
àla
foisa
étéélaborée
àl'antenne
OR
ST
OM
deL
annion(C
fV
eilleC
limatique
Satellitaire
n028).
L'élaboration
d'algorithmes
d'estimation
despluies
surl'A
friquesahélienne,
àpartir
del'im
agerieM
étéosat,est
l'unedes
principalespréoccupations
del'équipe
OR
ST
OM
installéeau
Centre
deM
étéorologieS
patialede
Lannion.
La
réalisationde
cetype
deproduit
réponden
effetà
desenjeux
économiques
ethum
ainstrès
importants.
Les
différentesinstances
régionaleset
internationalesde
suiviagricole
dansla
régionont
clairement
exprimé
desdem
andesdans
cesens
cesdernières
années.Dès
1987,à
lasuite
destravaux
préliminaires
réaliséspar
leséquipes
etlaboratoires
associésau
seindu
projetE
PS
AT
(Estim
ationdes
Pluiespar
Satellite)
(GU
ILL
OT
,1988),un
cadreprélim
inairede
travaila
étédéfini
pourla
mise
aupoint,
àcourt
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deproduits
opérationnelssuffisam
ment
simples
etautom
atiséspour
êtreim
plantésultérieurem
entdans
lescentres
régionaux,voirenationaux,
dela
zoneconcernée,
dansdes
systèmes
decalcul
detype
microordinateur.
Nous
projetionsalors
d'installerdans
cessystèm
esautonom
es,deuxproduits:
-l'un,
d'unebonne
précision,m
aisopéranten
temps
légèrementdifféré
puisquebasé
surun
traitement
parrégression
linéaireentre
lesrelevés
pluviométriques
auxstations
synoptiqueset
lesvaleurs
correspondantes(à
larésolution
dupixel)
del'im
ageriesatellitaire
;
-l'autre,
auxperform
ancessans
douteinférieures,
mais
fonctionnantvéritablem
enten
temps
réelgrâce
àl'utilisation
d'unréférentiel
climatologique
établià
partirde
lacalibration
dusignal
satellitaire,référentielquirestait
àdéfinir.
30
Ce
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les
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cese
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31
Nègre
etal.
(1988)se
sontinspirés
deces
résultatspour
développerune
méthode
d'estimation
despluies
testéeau
Sénégal
etreposant
surces
basesphysiques.
Le
principeest
derelier
lapluie
mesurée
dansles
stationsdu
réseauà
latem
pératureradiative
dusol,
déduitede
l'observationsatellitaire,par
lebiais
d'unerégression
linéairede
lafo
rme:
Pdec=a.
(Tm
axso
l-T
max
air)dec
+b
2.Variabilité
interannuelledu
champ
depluie
mesure
apportéau
champ
d'occurenceset
aucham
ptherm
iquede
surface
Ladéfinition
d'uneréférence
decalibration
pourla
mesure
d'unphénom
ènedonné
évoluantrapidement
dansle
temps
etde
façonaléatoire,
impose
préalablement
unexam
ende
l'ensemble
desparam
ètrespouvant
àpriori
êtresélectionnés
pourla
constituer,de
façonà
choisirle
plusefficace
possible.Dans
lecas
présent,ilest
évidentquele
critèrede
basede
lasélection
nepeut
êtreque
lafaible
variabilitésur
lesséries
temporelles
disponibles.
Afin
detester
lavariabilité
interannuellede
lapluviom
étrierapportée
auxdeux
valeursparam
étrisées(O
cc.et
T'm
ax),
nousavons
conçules
deuxindices
suivants:
PCb
=1:Pluie
/1:Occ.(L
AH
UE
Cetal,1986)
et,
1PvT
=1:Pluie
/1:TO
max.
1
LePC
breprésente
uncoefficient
d'efficacitéen
pluied'une
occurrencenuageuse
enregistréeen
unpoint
àun
mom
entdo
nn
é;le
PvTrend
compte
desréactions
thermiques
dela
surface,provoquées
parles
précipitations.C
esréactions
sontliées
auxprocessus
d'humidification,
d'évaporation,d'évapotranspiration...
etc,m
aisil
estévident
quecet
indiceest
également
influencépar
certainseffets
atmosphériques
etnotam
ment
ceuxprovoqués
parles
nuagesde
lithométéores).
Ces
indicesont
étécalculés
pourles
deuxannées
1986et
1987pour
troisfichiers
destations
correspondantàdes
échellesspatiales
différentesprésentées
dansle
tableau1.
Zones
Superficie
(km2)
Stations
Degré-carré
deN
iamey
120000
16
République
duM
ali1
25
0000
34
Paysdu
CIL
SS5
30
0000
71
Tableau
1:L
eszones
étudiées
32
Al'é
chel
lesy
nopt
ique
,71
stat
ions
duré
seau
syno
ptiq
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SSon
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Al'é
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1986
1987
1989
PCb8
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0.90
PCb8
7+
1.32
1986
0PC
b86
=1.
53PC
b89
+1.
2919
870.
570
PCb8
7=
1.05
PCb8
9+
1.56
1989
0.39
0.26
0PC
b=
0.63
PCb8
6+
0.72
PCb
0.89
0.81
0.53
PCb
=0.
72PC
b87
+0.
92PC
b=
1.19
PCb8
9+
0.95
Tab
leau
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=0,
39le
PCb
87/P
Cb
89r*
*=
0,26
33
Les
résultatsdes
régressionslinéaires
entreles
PCb86
etles
PCb87
auxtrois
échellesspatiales
choisiespour
lasaison
despluies
complètes,
sontprésentésdans
letableau
3.
Zones
Penteordonnée
àr**
r.m.s.
l'origine
Niam
ey0.65
0.850.23
1.11M
ali0.42
1.940.32
1.10C
ILSS
0.741.13
0.681.65
Tableau
3:
résultatsdes
régressionslinéaires
entreles
PCb86
etles
PC
b87,pour
lestrois
fichiersde
stationssélectionnés.
Les
valeurstrouvées
pourle
coefficientde
corrélationet
lescoefficients
aet
bde
ladroite
derégression
indiquentune
trèsforte
variabilitéde
cetindice
d'uneannée
surl'autre
etceci
d'autantplus
quela
régionconcernée
estréduite.
On
peutlogiquem
entattribuer
cettevariation
importante
dupouvoir
pluviogéniquedes
occurrencesenregistrées
parun
mêm
e.
seuillageen
unm
ême
endroit,à
lam
ultiplicitédes
causesqui
produisentun
nuageconvectif
etle
fontévoluer.
De
lam
ême
manière,
letableau
4illustre
lesrésultats
desrégressions
linéairesentre
Pvtétablis
àl'échelle
saisonnièreet
synoptique(PvT
86,PvT
87,PvT89
etPvTm
oyeninterannuel,
tandisque
letableau
5m
ontreles
résultatsde
larégression
PvT86/PvT
87aux
troiséchelles
spatialesconsidérées.
Coefficients
decorrélation
Equations
desdroites
r**de
régression
19861987
1989P
vT86
=0.98
PvT87
-0.06
19860
PvT86
=0.94
PvT89
+0.12
19870.91
0PvT
87=
0.95PvT
89-
0.101989
0.880.87
0PvT
=0.97
PvT86
+0.02
PvT
0.970.96
0.95PvT
=0.94
PvT87
+0.12
PvT=
0.97PvT
89-
0.03
Tableau
4:
Résultats
desrégressions
linéairesentre
Pvt(annuels
etm
oyenneinterannuelle)
établissur
l'ensemble
dela
saisonà
l'échellesynoptique.
34
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le
Fig
ure
2:C
orré
latio
nsin
tera
nnue
lles
des
Pvt
2aPv
t86/
PvT
87r*
*=
0,91
2bPv
t86/
PvT
89r*
*=
0,86
2cPv
t87/
PvT
89r*
*=0,
87
Zon
espe
nte
ordo
nnée
àr*
*Lm
.S.
l'ori
gine
Nia
mey
0.93
-0.
080.
750.
10M
ali
1.15
0.21
0.93
0.15
CIL
SS0.
99-0
.10
0.91
0.59
Tab
leau
5:
Rés
ulta
tsde
sré
gres
sion
slin
éair
esen
tre
les
PvT
86et
les
PvT
87po
urle
str
ois
fich
iers
dest
atio
nssé
lect
ionn
és
Au
nive
aude
lasa
ison
com
plèt
e,la
vari
abili
téin
tera
nnue
llede
cet
indi
cees
tfa
ible
pour
les
éche
lles
spat
iale
sle
spl
usgr
ande
set
dem
eure
peu
impo
rtan
tepo
urun
eré
gion
rest
rein
teco
mm
ele
dist
rict
deN
iam
ey.
Le
coef
fici
entr
**,l
esva
leur
sde
spe
ntes
(pro
ches
de1.
)etd
esor
donn
ées
àl'o
rigi
nede
sdr
oite
sde
régr
essi
onin
diqu
ent
une
bonn
eco
nsta
nce
dece
tin
dice
d'un
ean
née
sur
l'aut
re,
enun
poin
tdon
népo
urun
em
ême
péri
ode
d'ob
serv
atio
n.
Ces
résu
ltats
neso
ntd'
aille
urs
pas
surp
rena
nts,
car
horm
isle
sef
fets
atm
osph
ériq
ues,
diff
icile
sà
cern
erpa
rno
sm
oyen
sac
tuel
s,ce
uxlié
sà
lana
ture
dela
surf
ace:
(car
acté
rist
ique
sph
ysiq
ues
des
sols
,na
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duco
uver
tvé
géta
l,gr
adie
ntth
erm
ique
liéà
l'alti
tude
...et
c.),
sont
stab
les
dans
lete
mps
.
Afi
nde
test
erla
vari
abili
téde
cet
indi
ceen
fonc
tion
dela
long
ueur
dela
péri
ode
d'ob
serv
atio
n,no
usav
ons
calc
ulé
lede
gré
deco
rrél
atio
nlin
éair
ere
liant
les
PvT
86et
PvT
87,
mes
urés
aux
34st
atio
nsdu
Mal
i,pa
rpé
riod
esdé
cada
ires
cum
ulée
s,de
puis
lapr
emiè
redé
cade
dum
ois
dem
aiju
squ'
àla
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sais
onde
spl
uies
.L
esré
sulta
tsde
cette
anal
yse
sont
repr
ésen
tés
sur
legr
aphe
dela
figu
re4.
35
0.9
oa0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1o
1,
_._--
11.-
M.y
J'lu
eJ.ly
A-p
"S
epulOb
0<.<
0.....
Fig
ure
4:C
orrélationentre
PvT
86et
PvT87
auM
ali.E
volutiondu
coefficientr**,
parpériodes
décadairescum
uléesdurant
lasaison
despluies
(du1er
mai
au31
octobre).
Le
degréde
corrélationinterannuelle
desPvT
atteintune
valeursatisfaisante
auniveau
régionaldès
lorsque
lasaison
despluies
estinstallée
dem
anièrehom
ogène,soit
versla
findu
mois
dejuin.
Nous
noteronsque
lesépisodes
devents
desable
etde
nuagesde
poussière,fréquents
jusqu'aum
oisde
juindans
cetterégion,
sontvraisem
blablement
responsablespour
unepart
importante,
desfaibles
coefficientsobtenus
endébutde
saison.L
'analysede
l'évolutiond'une
annéesur
l'autrede
cesdeux
indices,nous
montre
qu'ilest
illusoirede
vouloirréaliser
uneestim
ationdes
pluiesen
temps
réel,à
partird'un
simple
comptage
desnuages
àsom
met
froid,et
ceci,nous
semble-t-il,
quelque
soitle
seuilde
température
retenudans
laprocédure
dediscrim
ination.A
ucontraire,
l'utilisationd'un
référentielclim
atologiquedéduit
dela
température
radiativem
aximale
desurface,
nousparaît
êtreune
voiebien
plusprom
etteuse,pour
réaliserune
telleestim
ationau
pasde
temps
mensuel,
voirepour
despériodes
pluscourtes
siles
effetsatm
osphériquesparasites
peuventêtrecorrigés.
Ilest
cependantbien
évidentque
l'onne
peutsur
unesérie
d'observationaussi
courte-
deuxannées
-établir
unfichier
deréférence
(P
vTm
oyensinterannuels)
suffisamm
entéprouvé
auplan
statistique.N
éanmoins,
lesrésultats
del'essai
devalidation
pourla
périodedu
1erm
aiau
30septem
bre1990
sontsuffisam
ment
concluantspour
limiter
singulièrement
laportée
decette
réserve.
3.E
ssaide
validationde
lam
éthodep
ou
rla
périodem
ai-septem
bre
1990
Les
précédentsessais
dela
méthode
(V
eilleC
limatique
Satellitaire
N°28)
effectuésà
l'échellledécadaire
etm
ensuelleavaient
démontré
desperform
ancessatisfaisantes
dèslors
quela
périodeétudiée
atteignaitle
mois.
Nous
avonschoisi
cettefois
deprésenter
lesrésultats
deson
applicationpour
unepériode
pluslongue:
mai
-septem
bre1990.
36
3-1
Pro
toty
pede
lam
étho
dolo
gie
d'es
tim
atio
nde
spl
uies
ente
mps
réel
àpa
rtir
des
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L'e
ssai
d'es
tim
atio
nde
spl
uies
ente
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réel
enut
ilisa
ntun
fich
ier
des
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moy
ens
inte
rann
uels
com
me
réfé
renc
ede
cali
brat
ion
d'im
ages
T'm
axa
été
réal
isé
selo
nle
prot
ocol
esu
ivan
t:
1,
Occ
.,
11
T'm
ax
dans
zone
àOcc
.(e
nOC
),
,
,------,
PvT
Moy
ens
inte
rann
uels
(en
mm
/tC
)
1
, Imag
edu
cham
pde
plui
e(e
nm
m)
11
L'o
rgan
igra
mm
ede
spr
océd
ures
utili
sées
tel
qu'il
appa
raît
sur
cesc
hém
aap
pelle
peu
deco
mm
enta
ires
.N
ous
préc
iser
ons
cepe
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tla
natu
rede
sdo
nnée
sd'
entr
éeet
deso
rtie
pour
lapé
riod
equ
ino
usin
tére
sse.
Le
fich
ier
TM
ax(p
lanc
he4,
phot
o1)
corr
espo
ndà
lam
oyen
nede
ste
mpé
ratu
res
radi
ativ
esm
axim
umdu
sol
obse
rvée
spa
rpé
riod
esde
cinq
jour
sà
laré
solu
tion
dupi
xel
pend
antl
apé
riod
edu
1erm
aiau
30se
ptem
bre
1990
.
Le
fich
ier
Occ
(pla
nche
4,ph
oto
2)co
rres
pond
àla
som
me
des
occu
rren
ces
denu
ages
àso
mm
etfr
oid
répu
tés
pluv
iogè
nes
etco
mpt
abil
isés
àpa
rtir
des
fich
iers
deba
sepe
ntad
aire
s.Il
n'in
terv
ient
cepe
ndan
tqu
ed'
une
man
ière
seco
ndai
reda
nsla
proc
édur
e;il
sert
àdé
fini
rle
szo
nes
qui
n'on
tpa
sco
nnu
d'év
ènem
ent
pluv
ieux
pend
ant
lapé
riod
eet
où,
par
cons
éque
nt,
letr
aite
men
tPvT
*Tm
axn'
est
pas
appl
iqué
Les
PvT
inte
rann
uels
repr
ésen
tent
enfa
itun
em
oyen
neét
abli
eà
part
irde
troi
san
nées
d'ob
serv
atio
npo
urle
sque
lles
nous
disp
osio
nsde
séri
esco
mpl
ètes
(plu
ies
etT
max
).C
efi
chie
res
ten
pass
ed'
être
port
éà
quat
rean
nées
d'ob
serv
atio
nset
iles
tév
iden
tqu
el'u
tili
sati
onde
fich
iers
élab
orés
d'ap
rès
des
séri
esan
nuel
les
plus
long
ues
appo
rter
apl
usde
sécu
rité
dans
les
résu
ltats
.
37
L'im
agedu
champ
depluies
estimées
(planche5,
photo3)
représentele
produitpixel
parpixel
duPvT
moyen
parla
moyenne
dela
température
radiativem
aximum
dela
périodeétudiée.
Cette
image,
ainsique
l'image
ducham
pde
pluiesm
esurées(planche
5,photo
4)aux
stationsdu
réseausol,
sontcréées
surm
iniordinateuret
restituéessur
imprim
antecouleur
dédiéeà
unm
icroordinateur.
La
réalisationde
l'ensemble
desprocédures
faitappel
aulogiciel
TR
ISK
EL
mis
enplace
parD
.DA
GO
RN
Eà
l'antenneO
RS
TO
Mde
Lannion.
Elle
nécessiteune
"gymnastique
informatique"
impliquantl'em
ploidepasserelles
interlogicielsperm
ettantlatransform
ationde
donnéesdiscrètes
encham
pet
leurreprésentation
sousform
ed'im
agesou
decartes.
La
configurationinform
atiqueest
assezlourde.
Elle
comprend
unechaîne
d'acquisition,un
miniordinateur,une
con
soled
evisualisation
etde
traitement
d'images,
uneim
primante
couleur.C
etensem
blehérité
dupassé
peuttoutefois
êtreconsidérablem
entallégé
etse
résumer
àl'utilisation
d'uneseule
machine
pourtout
cequi
concernel'acquisition,le
traitement
desdonnées
etla
visualisationdes
images.
3-2R
ésultatsde
l'estimation:
périodedu
1erm
aiau
30septem
bre.
L'im
agedu
champ
depluies
estimées
(planche5,
photo3)
doitêtre
comparée
àl'im
agecorrespondante
ducham
pde
pluiesm
esurées(planche
5,photo
4).C
elle-cia
étéréalisée
àpartir
d'unem
atricecalculée
parune
procédurede
krigeagesur
lesm
esuresde
terrainprovenant
de82
stationsappartenant
essentiellement
auréseau
synoptique.L
azone
priseen
compte
estdélim
itéepar
lesparallèles
24°et
7°nord,
etpar
lesm
éridiens18°
ouestet24°est.
La
répartitiondes
stationsà
l'intérieurde
cerectangle
estloin
d'êtrehom
ogène,puisqu'elle
intègredes
régionspour
lesquellesnous
n'avonspas
oupeu
dedonnées
(Nord
Guinée,
Nord
Nigéria,
régionstrès
peupeuplées
duSahel).
Autrem
entdit,
unestation
isoléepeut
infléchirle
tracédes
isohyètesdans
unsens
peuconform
eà
laréalité.
Ce
défaut,inhérent
àtoute
opérationgéostatistique
dece
type,étant
signalé,ilim
porteégalem
entdepréciser
quel'im
agedu
champ
depluies
mesurées
aété
affectéedu
masque
nuagede
façonà
rendreles
deuxcham
psaussi
comparables
quepossible.
Cette
comparaison
laisseapparaître
denom
breusessim
ilitudes.A
u-delàde
l'alluregénérale
desisohyètes,
semblable
surles
deuxim
agesà
quelquesexceptions
près,il
estencourageant
deconstater
letaux
deréussite
del'estim
ationdans
l'intervalle400
à600
mm
.E
nparticulier,
letracé
del'isohyète
500mm
estquasim
entidentique
surles
deuxim
agesdepuis
leS
énégaljusqu'au
Niger.
La
correspondanceest
égalementrem
arquableau
suddu
Tchad.
Elle
estm
oinsbonne
aunord
duN
igerbien
quela
remontée
desisohyètes
depart
etd'autre
del'axe
Bim
iN
'Konni-T
ahouaapparaisse
surles
deuxim
ages.E
nrevanche,
lesperform
ancesde
l'estimation
despluies
sontnettem
entm
oinsbonnes
enG
ambie,
auC
entreSud
duS
énégal(surestim
ation)et
auC
entre-Sud
duM
ali(sous-estim
ation).
De
mêm
e,la
zonesahélienne
duT
chadprésente
desvaleurs
nettement
surestimées
parrapport
àla
pluviométrie
mesurée.
Une
analyseexhaustive
esten
courspour
rechercherles
causesde
surestimation
etde
sous-estimation.
38
L'in
flue
nce
del'a
iroc
éani
que
plus
frai
sau
Séné
gal,
l'im
pact
des
vent
sde
sabl
eau
Tch
adsu
rle
rafr
aîch
isse
men
tde
ste
mpé
ratu
res
sol,
l'ins
uffi
sanc
edu
nom
bre
d'an
nées
pris
esen
com
pte
pour
l'éla
bora
tion
des
PvT
,le
sdi
ffér
ence
sde
natu
rede
mis
een
plac
eet
dudé
roul
emen
tde
lasa
ison
des
plui
esag
issa
ntlo
cale
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t,l'a
naly
sefi
nede
séc
arts
enre
gist
rés
aux
stat
ions
entr
epl
uie
esti
mée
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mes
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loca
les
duch
amp
dues
aukr
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ge,
tels
sont
les
élém
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àpr
endr
een
com
pte.
Con
clus
ion
Mal
gré
quel
ques
impe
rfec
tion
s,la
mét
hode
d'es
tim
atio
nde
spl
uies
ente
mps
réel
util
isan
tla
rela
tion
plui
es/t
empé
ratu
redu
solo
uvre
deré
elle
spe
rspe
ctiv
es.
L'in
térê
tde
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pede
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men
t,
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ném
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cons
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blem
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éter
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nfo
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rle
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nven
tion
nel
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les
poin
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sont
très
souv
ent
trop
peu
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mbr
eux
oum
alré
part
is,
plus
part
icul
ière
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tdan
sle
szo
nes
les
plus
sens
ible
s.
Bie
nen
tend
u,av
ant
d'êt
reop
érat
ionn
elet
d'êt
reut
ilisé
par
les
mod
èles
agro
nom
ique
s,il
impo
rte
dete
ster
cepr
odui
ten
anal
ysan
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spe
rfor
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P.-
1979
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.,107
,pp
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fric
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roce
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gso
fth
e6t
h.M
eteo
sat
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