L’enjeu de la prévision saisonnière ne concerne pas la succession des événements météorologiques. L’objectif est d’indiquer, quelques mois à l’avance, une tendance générale caractérisant une période de deux à six mois, voire plus. Il y a à cela deux préalables. Il faut d’abord que le système climatique soit prédictible, et pour cela qu’il ait une mémoire dépassant celle de l’atmosphère, qui n’est que de quelques semaines ; sous les tropiques, cette condition est vérifiée car les conditions météorologiques sont largement déterminées par les échanges océan-atmosphère ; or l’inertie, ou mémoire de l’océan, est suffisamment longue.

Il faut aussi que des périodes plurimensuelles cohérentes existent. Il en est ainsi lorsqu’on raisonne sur le climat moyen : en climat tempéré les mois chauds se succèdent en été, les mois froids en hiver ; ou bien, en climat tropical, les mois pluvieux sont consécutifs en été, les mois secs en hiver. Le concept de « saison » est bâti sur ces moyennes. Mais cette cohérence temporelle se maintient-elle si l’on considère non plus les moyennes mais les anomalies (définies par les écarts à la moyenne) ? On peut le supposer : sachant que les anomalies de température de surface océanique peuvent persister pendant plusieurs mois, comme en témoigne l’oscillation australe (El Niño, en anglais El Niño Southern Oscillation ou ENSO), il est probable qu’il en sera de même de leurs conséquences. Subsiste une dernière question : la persistance des anomalies pluviométriques est-elle nécessairement observée sur une période correspondant à une « saison » ?

Comme l’écrit Ch.-P. Péguy (1989), le « souci, pour le climatologue […] de découper le passé en “tranches” n’est pas simple curiosité intellectuelle. Il correspond à des besoins concrets », ici ceux de la prévision saisonnière. Des tranches de temps, ou saisons cohérentes par les anomalies climatiques, existent-elles ? À travers l’exemple de la pluviométrie en République Sud-Africaine (RSA), nous tenterons d’identifier ces saisons et les espaces qu’elles concernent. La réponse doit permettre de déterminer pour quels mois et quelles régions une prévision saisonnière peut être raisonnablement envisagée.

En climatologie, la recherche de structures spatio-temporelles permettant de décrire les faits marquants de la pluviométrie, dans le temps (ruptures de stationnarité, cycles plus ou moins réguliers ou simple variabilité interannuelle) comme dans l’espace (région homogène quant à l’histoire de sa pluviométrie), s’effectue fréquemment par utilisation d’analyses multivariées (Richard et al., 1998 ; Beltrando, 2000). Ces analyses, du type des analyses en composantes principales (ACP), sont effectuées sur des tableaux à double entrée, respectivement l’espace (via les stations ou les points d’une grille régulière) et le temps (sous la forme de chroniques). Outre les risques inhérents à ces méthodes, décrits dans les études de Richman (1986) ou de Dommenget et Latif (2001), cette utilisation des ACP repose sur deux hypothèses.

Les structures spatiales de variabilité sont constantes tout au long de l’année. Cette hypothèse est peu probable. En France, les précipitations de saison froide sont dominées par les passages répétés de perturbations inscrites dans la circulation d’ouest, alors que les précipitations de la saison chaude ont plus fréquemment un caractère convectif. En conséquence, les surfaces affectées ne sont pas identiques et les structures spatiales récurrentes, si l’on considère plusieurs décennies, ont toutes chances d’être différentes en hiver et en été. En Afrique du Sud, les précipitations hivernales affectent surtout la région du Cap. À l’opposé, les précipitations estivales dominent sur le plateau intérieur (Orange et Transvaal), aujourd’hui provinces du Nord, du Nord-Ouest, Gauteng, Mpumalanga et État Libre (Gervais-Lambony, 1999) ainsi que sur les côtes orientales (Natal). Enfin, au sein même de la saison estivale, les spécialistes des systèmes perturbés sud-africains (Harrison, 1986 ; Harangozo, 1989 ; D’Abreton, 1992 ; D’Abreton et Lindesay, 1993 ; Barclay et al., 1993) distinguent le début de l’été (octobre-décembre) de la fin (janvier-mars). En octobre-décembre, les précipitations sont associées à des configurations baroclines (isobares et isothermes se recoupent) typiques des latitudes moyennes. Les dépressions balayées par la circulation d’ouest sont les principaux systèmes pluviogènes. En janvier-mars les précipitations sont d’origine barotrope (isobares et isothermes sont parallèles) et, à ce titre, sont soumises aux systèmes tropicaux. Les ondes d’est, au sein de la circulation d’alizés, en provenance de l’océan Indien, sont primordiales pour la pluviométrie (Tyson, 1986). Les anomalies pluviométriques interannuelles ont donc, comme en France, peu de chance d’affecter les mêmes régions selon la saison considérée.

Les saisons homogènes par la variabilité pluviométrique sont connues. En Afrique du Sud, la première hypothèse étant rejetée, aucune étude ne considère simultanément l’ensemble des mois. Certaines intègrent les mois d’été, octobre-mars (Tyson, 1981) ou novembre-mars (Jury et al., 1994 ; Jury, 1996). La plupart portent sur des bimestres ou trimestres dont la définition est très variable : janvier-février dans Jury (1992) ou Jury et Pathack (1993), début novembre à mi-janvier et mi-janvier à fin mars dans Jury (1999), octobre-décembre et janvier-mars dans Mason (1992 ; 1995), Mason et Lindesay (1993) ou Richard (1993 ; 1996), décembre-février dans Reason et Mulenga (1999). Ces différences traduisent une méconnaissance de la cohérence intrasaisonnière des anomalies pluviométriques.

La sélection d’une saison, lorsque l’on procède à une étude de variabilité, peut sembler être une question anodine. Elle ne l’est pas. Si l’on veut effectuer des prévisions saisonnières pour la RSA (Hastenrath et al., 1995 ; Mason, 1997), comme cela se fait pour l’Afrique de l’Ouest (Fontaine et al., 1999), il est fondamental d’identifier des saisons cohérentes, au sein desquelles les anomalies pluviométriques revêtent des caractéristiques homogènes. Un début d’été anormalement sec annonce-t-il une saison déficitaire ? Les sécheresses majeures peuvent-elles être détectées (parfois ou systématiquement ?) dès le début de la saison des pluies ? Ces questions sont primordiales si l’on veut que les résultats des travaux scientifiques contribuent à l’aide à la décision. Une détection précoce dans la saison permettrait d’agir avant que les effets des sécheresses se fassent véritablement sentir. Il est donc fondamental d’identifier la cohérence intrasaisonnière des anomalies pluviométriques. C’est l’objectif de cet article pour l’Afrique du Sud, pays qui souffre d’une extrême irrégularité interannuelle des précipitations (Gervais-Lambony, 1997).

L’objectif étant d’analyser simultanément les cohérences spatiales et temporelles de la variabilité pluviométrique interannuelle, la matrice à double entrée (espace-temps) n’est pas appropriée. Une transformation consiste à placer en variables les 93 aires que multiplient les 12 mois. En observation subsistent les années. Ainsi, deux mois d’une même aire sont confrontés au même titre que deux aires pour un même mois. Aucun a priori n’est posé, ni sur les structures spatiales, ni sur les structures saisonnières. La seule hypothèse est que certains mois se ressemblent. Cette méthode, d’un intérêt tout particulier dans les régions à saisonnalité complexe, telle l’Afrique de l’Est (Camberlin et Philippon, 2001), peut être considérée comme une variante de l’ACP étendue (extended EOF). Celle-ci s’utilise pour décrire les structures (ainsi que la propagation de ces structures) présentes dans des champs corrélés tant dans l’espace que dans le temps, comme le sont les données climatiques (Weare et Nasstrom, 1982 ; Kripalani et al., 1995).

Considérant que le régime dominant est tropical austral, et de telle manière que l’éventuelle cohérence entre décembre de l’année i et janvier de l’année i+1 puisse être étudiée, nous avons défini des années pluviométriques allant de juillet à juin. Les valeurs allant de janvier à juin 1921 ont été éliminées, ainsi que celles allant de juillet à décembre 1999. Ne subsistent que 78 années pluviométriques, la première couvrant la période allant de juillet 1921 à juin 1922, la dernière allant de juillet 1998 à juin 1999.

À l’échelle mensuelle, et surtout pour les mois les moins arrosés, les séries présentent bien souvent une distribution dissymétrique. Afin de se rapprocher de distributions gaussiennes, les données traitées correspondent aux racines carrées des cumuls pluviométriques mensuels. Enfin, de manière que les mois les plus secs, mais seulement pour les aires concernées par cette quasi-absence de pluie, ne pèsent pas de façon exagérée dans l’analyse, les séries dont les moyennes étaient inférieures à 10 mm n’ont pas été considérées.

Sur cette matrice, une ACP classique a été effectuée. La matrice d’inertie est la matrice des corrélations et les solutions sans rotation sont analysées. Pour que les résultats soient interprétables, ils sont présentés sous forme de 12 matrices distinctes, correspondant aux 12 mois. Les corrélations entre les variables initiales et les composantes principales sont étudiées grâce à des jeux de 12 cartes mensuelles, pour chaque composante. Les similarités entre les cartes sont interprétées en termes de cohérence intermensuelle. Des similarités sur des mois contigus sont interprétées en termes de cohérence saisonnière.

La chronique temporelle associée ne présente ni rupture de stationnarité ni tendance, mais des variations interannuelles dont l’amplitude est croissante au cours du xx^e siècle, ce qui traduit un renforcement de la cohérence intrasaisonnière (fig. 3). Pour les années où cette composante est forte, à savoir 1973-1974 et 1975-1976 par exemple pour les valeurs positives, les anomalies pluviométriques observées en décembre sont restées de même signe jusqu’à la fin de la saison des pluies. Ce fait est intéressant du point de vue de la prévision saisonnière, d’autant plus que la part du cumul des précipitations des mois de janvier à avril est supérieure à 50 % du total annuel sur l’ensemble du plateau intérieur (fig. 1). En outre, cette inertie des anomalies pluviométriques, dont le signe se maintient durant 5 mois, semble précédée en octobre par une anomalie de signe inverse (fig. 2). De fortes (ou faibles) précipitations dès le mois d’octobre constitueraient un élément préfigurant une mauvaise (ou bonne) saison des pluies.

Pour vérifier ces hypothèses, nous avons calculé, toutes années confondues, les corrélations aire par aire entre les précipitations du mois d’octobre et celles du cumul décembre-avril qui suit. Les résultats sont significatifs et cohérents spatialement (fig. 4A). Le même calcul, effectué entre les précipitations du mois de décembre et celles cumulées sur les quatre mois qui suivent (janvier-avril), confirme la cohérence intrasaisonnière détectée (fig. 4B). En synthèse de ces deux séries de corrélations : un mois d’octobre pluvieux, surtout s’il est suivi d’un mois de décembre sec, est « statistiquement » annonciateur d’un déficit pluviométrique sur l’ensemble de la saison estivale, et ce principalement au cœur de l’Afrique du Sud, dans l’État libre d’Orange. « Statistiquement », cela indique que des anomalies pluviométriques opposées entre octobre et décembre ne sont pas les prémisses mais des prémices de la cohérence intrasaisonnière du reste de l’été.

Ces deux éléments, rareté des contre-exemples et intensité de la relation, sont à comparer avec les résultats obtenus dans les études précédentes à partir de valeurs calculées station par station, ou à partir d’indices pluviométriques issus de moyennes spatiales ou encore à partir d’ACP simples (Lindesay, 1988 ; Lindesay et Vogel, 1990 ; Mason et Lindesay, 1993 ; Jury et al., 1994 ; Richard, 1996 ; Richard et al., 2000 ; 2001). Dans ces travaux, le lien entre l’IOA et la pluviométrie n’apparaît pas aussi fort. Cela signifie que les événements ENSO-LNSO influencent le volume précipité en RSA au cours de la saison des pluies, mais qu’ils interviennent surtout sur la cohérence intrasaisonnière des anomalies. En part de variance expliquée, les événements ENSO-LNSO ne sont qu’un facteur, parmi d’autres, de la variabilité interannuelle. Pour la cohérence intrasaisonnière, les ENSO-LNSO sont le facteur principal. En particulier, seuls les événements ENSO sont associés à des sécheresses qui persistent de décembre à avril.

Au cours du xx^e siècle, la fréquence des événements ENSO-LNSO est positivement corrélée avec la température globale (Wang et Ropelewski, 1995) et leur intensité est maximale sur la période postérieure à 1970 (Wang et Wang, 1996). Dans le même temps, en Afrique australe, leur effet sur la pluviométrie s’est accru (Richard et al., 2000) et les sécheresses sont devenues plus accusées et étendues dans l’espace (Richard et al., 2001). Ces résultats peuvent être mis en relation avec l’augmentation de la magnitude des variations décrites par la première composante aux environs de 1970 (fig. 5). Les événements ENSO-LNSO postérieurs à 1970 s’inscrivent dans une série chaude, leur intensité est maximale. Tout particulièrement, les ENSO induisent en Afrique australe des sécheresses étendues et accusées, avec des mois anormalement secs sur la période allant de décembre à avril.

Ces résultats peuvent être mis en relation avec les expériences réalisées par Joubert et al. (1996). Celles-ci montrent que, dans l’hypothèse d’un doublement du taux de CO₂, les sécheresses seraient accrues au sud de 20° S en Afrique australe, sans que cela ne se traduise par une diminution des volumes moyens précipités. En effet, les simulations montrent que la variabilité interannuelle serait accrue, sécheresses mais aussi excédents devenant plus marqués (Mason et Joubert, 1997). Il est prématuré de conclure que les observations effectuées depuis 1970 sont liées au réchauffement mondial, mais force est de constater que leurs caractéristiques sont cohérentes avec ce que les modèles simulent. Dans cette hypothèse, l’éventualité d’une augmentation de la cohérence intrasaisonnière des anomalies est un paramètre non négligeable : sécheresses et excédents pluviométriques induisent d’autant plus de conséquences qu’ils persistent pendant plusieurs mois. En contrepartie, ils sont plus aisément prévisibles, et ce dès le début de l’été.

Une cohérence intrasaisonnière des anomalies pluviométriques est mise en évidence. Les cumuls précipités calculés sur la saison décembre-avril sont pertinents pour effectuer des études de variabilité. Cette cohérence semble fortement liée aux oscillations australes. Les événements ENSO seraient les plus à même d’induire des sécheresses persistantes et les événements LNSO s’accompagneraient d’excédents persistants. Alors que le phénomène s’est amplifié à partir des années 1970, son effet s’est accru en Afrique du Sud. À ce titre, le volume moyen des précipitations ne s’est pas modifié mais les pluies sont devenues plus variables d’une année à l’autre. Le renforcement de la cohérence intrasaisonnière des anomalies est susceptible à la fois d’en amplifier les conséquences et de les mieux prévoir.

À partir d’un questionnement sur le découpage de l’année en classes, trop souvent réalisé sur la seule base des saisons par le climat moyen, l’utilisation de l’ACP étendue a permis de mettre en relief deux éléments. Le premier est descriptif : en Afrique du Sud, les anomalies pluviométriques majeures tendent à persister de décembre à avril. Elles correspondent à la saison estivale dans sa quasi-intégralité. Seul le début de l’été connaît des anomalies spécifiques : souvent opposées à décembre-avril en ce qui concerne octobre, indépendantes de celles-ci pour ce qui est de novembre. Le second est explicatif : la cohérence intrasaisonnière des anomalies pluviométriques est forcée par l’oscillation australe. Cette observation peut se lire comme une correspondance entre échelles d’espace et de temps : en variabilité interannuelle l’ENSO constitue l’anomalie climatique de plus grande échelle (l’ensemble du Pacifique tropical est affecté pendant plus d’un an) ; elle induit les anomalies pluviométriques les plus durables en Afrique du Sud, à savoir 5 mois, de décembre à avril.