N° d'Oedre 3111
i
THESE
Il
Présentée
a
L'UNIVERSITE PAUL SABATIER TOULOUSE
(SCIENCES)
En vue de J'obtention
DU GRADE DE DOCTEUR DE TROISIEME CYCLE
Spécialité
Astronomie et Techniques Spatiales
par
Alhadi WEREM
CON TRI BUT ION
A
LIE T U D E
D U
GIS E MEN T
SOL AIR E
E N A F R 1 QUE
D E
L'O U EST
A
LIA 1 D E
DE
METEOSAT
Soutenue publiquement le Il Décembre 1984 devant la Commission d'examen
MM.
G. VEDRENNE, Professeur U.P.S. (Sciences)
Président
C. DELORME, Professeur Centre Univ. d'Avignon
Rapporteur
J.M. BRUSTET, Maître Assistant U. P. S.
Examinateur
J. MALACAMP, Ingénieur SPOT IMAGE Toulouse
ExaminaÙ:~ur
R. ROSSET, Professeur Univ. Clermont-Ferrand
Examinateur

---

SOMMAIRE
-------000-------
Pages
PREMIERE PARTIE
1.- ETAT DES MESURES .ACTINOMETRIQUES EN AFRIQUE
4
L 1.- Les mesures anciennes
1.2.- Les réseau ASECNA
1.3.- Le réseau AGRHYMET
II.- AUTRES MESURES EXISTANTES
7
If
IIL- LE RESEAU DU MAGREB
~"'''''''''
7
<""éI\\.INE et .~."
1
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~~~,.\\
IV.- QUELQUES EXEMPLES DE MESURES DE RAYONNEMENT
\\ ~\\
y
8
AU BURKINA.
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IV.l.- t=:xemple d'évolu,tion .annuelle de me~ures faites;.~u CRTO
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a Ouagadougou a l'alde de 2 photopiles en 1980\\:'J
,'-';~
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IV.2.- Exemple d'evolution mensuelle, des moyennes journalieres de la
durée d'ensoleillement dans 5 stations du Burkina.
V.- ZONE DE TRAVAIL ET DONNEES UTILISEES.
13
V.l.- Choix de la zone et de la séquence d'étude
V.2.- Données utilisées
V.2.1.- Les données sateHitaires.
V.2.2.- Prétraitement des images.
V.2.3.- Les données au sol
DEUXIEME PARTIE
1.- METHODE ADOPTEE
18
1.1.- Présentation
1.1.1.- Principe
1.1.2.- Détermination de la brillance par ciel clair: Bo
1.1.3.- Cas de ciel nuageux.
1
1.2.- Calcul du rayonnement incident au sol.
1
1
[

---

II.- QUELQUES MODIFICATIONS PROPOSEES
21
Il.1.- Recherche de l'image référence ciel clair
II.2.- Détermination de l'albédo du sol
II.3.- Constitution de l'image normalisée de la couverture
nuageuse
II.4.- Détermination des seuils d'accroissement de la brillance selon le
Type de couverture nuageuse.
Il.5.- Classification de la couverture nuageuse
II.5.1.- Modèles existants.
II.5.2.- Classification proposée.
TROISIEME PARTIE
1.- APPLICATION AU CALCUL DU RAYONNEMENT SOLAIRE AU SOL
48
1.1.- Modèle d'estimation du rayonnement solaire
1.1.1.- Cas de ciel clair
1.1.2.- Cas de ciel nuageux
1.2.- Influence de la taille du pavé pour l'estimation du
global horaire à la station de Niamey
1.2.1.- Pavé de 25 x 25 km 2 autour de Niamey
L2.2.- Pavé de 50 x 50 km 2 autour de Niamey
1.2.3.- Pavé de 75 x 75 km 2 autour de Niamey
II.- ANALYSE DES RESULTATS SUR D'AUTRES DONNEES ET STATIONS
57
II.1.- Station de Niamey, application aux images de midi de :
mai, juiHet août 1979
II.2.- Station de Cotonou
II.2.1.- Pavé de 25 x 25 km 2 autour de la station
II.2.2.- Pavé de 50 x 50 km 2 autour de la station
II.2.3.- Pavé de 75 x 75 km 2 autour de la station
II.3.- Station de Trappes: application aux images de :
mai, juillet et août 1979 à midi
II.3.1.- Pavé de 35 x 40 km 2 autour de la station
II.3.2.- Pavé de 70 x 80 km 2 autour de la station
II.3.3.- Pavé de 100 x 120 km 2 autour de la station
Il.4.- Station de Carpentras : application aux image de :
mai, juiHet et août 1979 a midi
II.4.1.- Pavé de 35 x 40 km 2 autour de la station
II.4.2.- Pavé de 70 x 80 km 2 autour de la station
II.4.3.- Pavé de 100 x 120 km 2 autour de la station

---

III.- EVOLUTION JOURNALIERE DU GLOBAL HORIZONTAL A NIAMEY
75
POUR LES l, 2 ET 3 AOUT 1979
IV.- DISCUSSIONS DES CAS PARTICULIERS
80
V.- EXEMPLE DE PRESENTATION DES RESULTATS: CARTOGRAPHIE
85
DU GISEMENT SOLAIRE
VI.- SIMULATION B2
89
CONCLUSION GENERALE
91
BIBLIOGRAPHIE
93
ANNEXES 1 et II.

---

INTRODUCTION
- - - - 0 0 0 - - -

---

"'---
- l -
INTRODUCTION
L'énergie
constitue
incontestablement
un
élément
fondamental
dans
la
vie des sociétés. L'histoire de l'humanité et des civilisations qui la jalonnentbr9-. /été
ç( profondement
marquée par les divers types d'énergies disponibles ainsi que (iè~fêurs
utilisations. Depuis la guerre du pétrole en 1972, la décennie que nous avons vécu,
ou du moins que nous sommes -en train de vivre, qui s'appellera certainement plus
(l,tard, la décennie de la crise de llénergie, @st encGre~ prr'c dtJ. rôle fondamental
que joue l'énergie dans la vie des hommes.
IWlo
u....
-
A l'heure actuelle où les pays industrialisés pratiquent du "tout nucléaire",
et à la fois des économies d'énergie, les pays en voie de développement demeurent
les grands
consommateurs
d'énergie
traditionnelle;
c'est-à':"dire
l'énergie
produite
par les muscles des hommes, des animaux, le bois de feu et les résidus des récoltes
dont les conséquences sanitaires (organisme usé et fragile) et climatiques sont très
gravement ressenties dans des régions comme le Sahel (Afrique de l'Ouest) depuis
1973.
En 1982, lors d'un colloque national de l'énergie, organIse par le ministère
de l'enseignement supérieur et de la recherche scientifique du BURKINA (ex. HAUTE-
VOLTA) il a ,été constaté qu'à l'instar des autres pays en voie de d~yeloppement
IX et de surcroît sahélien 'f ce pays est consommateur à la foisnrop peu, et'7trop d'énergie.
r
En effet des études faites à cette date ont 'montré que les produits pétroliers repré-
sentent moins de 9 % de l'énergie primaire consommée, cependant leur importation
a coûté environ un milliard de francs CF A (l) en 1970, dix milliards en 1980, 15
milliards en
1981
et si cette tendance se
maintenait, c'est plus de 60 milliards
de francs C.F.A. qu'il faudrait débourser en l'an 1990. Donc, face aux coûts trop
élevés des énergies
fossiles,
à l'entretien onéreux des systèmes énergétiques qui
les utilisent et à la nécessité de satisfaire les besoins énergétiques de petites et
moyennes puissances dans les zones rurales, dans différents pays en voie de dévelop-
pement et notamment ceux de
l'Afrique de
l'Ouest; On assiste à l'implantation
de
systèmes
énergétiques
solaires.
Mais
dans
certaines
régions
comme
l'Afrique
de
l'Ouest,
l'existence
de
forts
taux d'ensoleillement a souvent amené
beaucoup
trop d'amateurs, ou d'admirateurs inconditionnels du soleil à proclamer à la fois
la simplicité et la gratuité de l'énergie solaire. Il est sûrement simple de se chauffer
en se mettant au soleil ou de faire sècher des produits récoltés au soleil (pratiques
très courantes chez les populations rurales), ou simplement de laisser pénétrer les
rayons solaires dans une habitation. Il est cependant plus difficile de faire bouillir
de l'eau, ou
de
faire
sècher des récoltes dans
de meilleures 'conditions, tout en
leur
permettant de conserver leurs valeurs nutritives; LD~is v possible et pas très
coûteux à long terllJe. L'important est que les rayons solaires parviennent au sol
au moment où on en a besoin. Dans certains cas d'utilisation de l'énergie solaire,
non seulement il faut la condition ci-dessus, mais qui plus est que la puissance du
rayonnement solaire au sol soit supérieure à un seuil donné (par exemple pour la
cuisson jusqu'à des températures de 200°). Or si la soleil est toujours présent, ses
rayons pour parvenir au sol doivent traverser l'atmosphère en étant soumis à des
phénomènes d'absorption et de diffusion par les constituants fixes (oxygène et azote)
et les constituants variables qui sont l'eau sous forme de vapeur, de gouttelettes
ou de glace, et les poussières.
L'implantation d'un système énergetique solaire pour satisfaire un besoin
preCIS en un lieu donné ne doit se faire qu'après avoir estimé sa productivité en
fonction du gisement solaire local, c'est-à-dire de llénergie solaire réellement dispo-
nible et non en considérant seulement les jours de beau temps.

---

- 2 -
En fait si l'on veut éviter des déceptions et des illusions dans les projets
d'implantation
de
systèmes énergétiques solairesQ..pour
le
pompage
de
l'eau,
le
c<déssalement
ou
l'alimentation
électrique
décentr~lisé~, dans les régions qui en
ont le
plus besoin, il faudra effectuer des mesures du rayonnement solaire, en
un mot évaluer les potentialités solaires.
Heureusement, même avant le regain du solaire, dû en partie à la crise
du pétrole, des organismes comme l'ASECNA, par le biais des services météorolo-
giques
nationaux,
effectuaient au
moins des
mesures de durée
d'ensoleillement,
de l'énergie globale journalière dans un certain nombre de ses stations en Afrique
de l'Ouest depuis les années 70. Malgré tout, de longues séries de mesures continues
de rayonnement sont rares en Afrique de l'Ouest. Or pour estimer correctement
le fonctionnement
d'un système
pendant les années futures, il faut disposer de
mesures continues pendant une vingtaine d'années environ; car en météorologie
les années se suivent, mais ne se ressemblent pas. En attendant que des réseaux
plus denses de mesure et sur de longues périodes ne se mettent en place et fonc-
tionnent régulièrement, c. DELORME, il Y a cinq ans avait mis au point un modèle
de
reconsfitution
des
composantes
du
rayonnement
solaire
au
sol à
partir des
U'-données météorolXogiques au sol. Par ailleurs, un nouveau modèle plus perfectionné
reproduisant
mieux
les
formes
de
journées
des
3 composantes du rayonnement
0
sera
appliqué
aux
observations
météorologiques
avant
de
stocker
les
résultats
dans la banque de données SOLSTICE.
o
0' D'autre part, une seconde source de données mété~ologiques que consti-
à-tuent
les
images
du
satellite
météfologique
géostationnaire
(METEOSAT
l et
METEOSA T II, qui ont une bonne résolution temporelle et une excellente résolution
géographique vis-à-vis de tous les réseaux de mesure) ; nous a semblé très intéres-
sante pour l'étude du gisement solaire de l'Afrique de l'Ouest.
La faisabilité d'un modèle d'estimation du rayonnement solaire incident
au sol et de la détermination de l'albédo du sol, à partir des données radiométriques
de METEOSA T a été démontrée au sein de notre équipe par les thèses présentées;
l'une par J. AMADO en mars 1982 et l'autre par P. RABERANTO en Juillet 1984
à l'Université Paul Sabatier de Toulouse.
Malheureusement J. AMADO à l'époque
n'a disposé que des images d'une séquence de 3 jours, d'un autre côté, il n'a pas
disposé
de
mesures au
sol
suffisantes
pour
valider
les résultats.
L'existence à
présent de séries plus importantes d'images sur des séquences très intéressantes
d-g-et le souciK d'améliorer ce modèle en hes points les plus faibles, tels que : la
détermination des seuils d'accroissement de brillance de la couverture nuageuse,
1l--1a classification
de:~ ~ accroissements de brillance en terme de transmission
et le calcul de l'éclairement beau temps, constituent les objectifs de ce travail.
Dans une première partie, nous ferons le point sur les données actinomé-
triques
qui
existent
en
Afrique en général, et
plus particulièrement du
réseau
ASECNA,
ainsi
que
de
quelques
réseaux
particuliers.
Dans une seconde
partie,
après avoir rappel/.l( le modèle de J. Amado, nous indiquerons les quelques modifica-
tions que nous proposons dans le choix de l'image référence ciel clair et de la
classification adoptée pour les types ode couvertures nuageuses. Enfin, la troisième
partie sera une application à l'estimation du rayonnement solaire global horaire
au sol, par ciel clair et par ciel nuageux, avec. la présentation et les discussions
des résultats que nous avons obtenus.
(1)
1 francs C.F.A. = 0.02 Francs français.

---

PREMIERE
PARTIE
- - - 0 0 0 - - -

---

- 3 -
PREMIERE PARTIE
- - - ' - 0 0 0 - - -
SOMMAIRE
1.- ETAT DES MESURES ACTINOMETRIQUES EN AFRIQUE
1.1.- Les mesures anciennes
L2.- Les réseau ASECNA
1.3.- Le réseau AGRHYMET
Il.- AUTRES MESURES EXISTANTES
\\\\
III.- LE RESEAU DU MAGREB
IV.- QUELQUES EXEMPLES DE MESURES DE RAYONNEMENT AU BURKINA
IV.l.- Exemple d'évolution annuelle de mesures faites au CRTO à
Ouagadougou à l'aide de 2 photopiles en 1980
IV.2.- Exemple d'évolution mensuelle, des moyennes journalières de la
durée d'ensoleillement dans 5 stations du Burkina.
V.- ZONE DE TRAVAIL ET DONNEES UTILISEES
V.l.- Choix de la zone et de la séquence d'étude
V.2.- Données utilisées.
V.2.1.- Les données satellitaires.
V.2.2.- Prétraitement des images.
V.2.3.- Les données au sol.

---

- ~ -
PREAMBULE AU PREMIER CHAPITRE
Avant d'aborder le premier chapitre, nous tenons à nous excuser aupres
de lecteurs qui auraient des informations plus étoffées que les nôtres, à propos
des données de rayonnement existantes en Afrique. Il serait illusoire pour nous
de
vouloir
faire
un
bilan complet
des
mesures
actinométriques.
Nous
voulons
simplement
regrouper
nos
informations
actuelles
particulièrement
en
Afrique
de l'Ouest.
De ce point de vue, cet exposé sera succint et non exhaustif. En
fait,
en matière de mesures actinométriques dans une région comme l'Afrique,
des initiatives individuelles et isolées existent sans doute mais ne sont pas tou-
jours connues. En général mis à part des organismes comme : l'ASECNA (Agence
pour la Sécurité de la Navigation Aérienne), AGRHYMET (Organisme du CILSS,
OMM
et
PNUD,
chargé de
fournir
des informations agricoles,
hydrauliques et
météorologiques aux pays du Sahel), et
maintenant quelques' Centres nationaux
ou inter-régionaux de recherche;
les quelques actions privées qui
sont souvent
'" menées pour les mesures solaires, ne sont pas répertoriées au niveau des services
officiels. En réalité, il y a sûrement plus qu'on ne le pense, des mesures solaires,
ne serait-ce que ponctuellement, mais les séries continues dans le temps et dans
l'espace sont rares.
X. Il s'agit surtout ici de recenler les mesures disponibles. Un question-
naire est actuellement envoyé
par l'AFME (Agence Française
pour la Maitrise
de l'Energie) en Afrique, à tous les organismes susceptibles de détenir des mesures
actinométriques.
L- ETAT DES MESURES ACTINOMETRIQUES EN AFRIQUE
1.1.- Les mesures anciennes
Contrairement
à ce que
beaucoup de
gens
pensent,
les mesures de
rayonnement solaire en Afrique, du moins pour certaines stations de cette région
ont existé depuis 1956. En effet de 1956 à 1962 on trouve [3l] des mesures du
rayonnement global et diffus horaires, ainsi que la durée d'ensoleillement journa-
lier pour une huitaine de stattons qui sont: TANANARIVE (Madagascar), KINSHASHA
(Zaïre),
BANGUI
(Centreafrique),
BRAZZAVILLE (Congo)
DOUALA
(Cameroun),
N'DJAMENA (Tchad), TAMANRASSET (Algérie) et NAIROBI (Kenya). Ces données
sont d'autant plus intéressantes qu'elles sont fines (pas horaire), et de plus les
sommes
journalières y sont
indiquées.
Malheureusement suivant les stations, il
y a des jours, et même des mois manquants, mais avec 5 à 6 ans de mesures,
il est possible de les utiliser pour une étude statistique, ou pour compléter des
séries plus récentes.
1.2.- Le réseau ASECNÀ
Ce
réseau
regroupe
les différents
pays francophones
de l'Afrique de,
l'Ouest et de l'Afrique Centrale. La figure (0) en indique l'étendue géographique.
Bien que ce réseau soit dense en stations d'observations météorologiques au sol,
il reste très largement déficitaire en ce qui concerne les mesures actinométriques,
car en moyenne il n'y a que 8 à 9 stations qui font des mesures journalières
du rayonnement
global
horizontal au sol.
Même
pour ces quelques stations où
l'on fait des mesures à y regarder de près, on s'aperçoit que les mesures sont
très discontinues. Il existe de ce fait très peu de stations qui ont une série complè-
te sur une année, à plus forte raison sur plusieurs années.

---

.
.
ATM
.
n:J:S.tLIT
TIDJIIJ4
.
~
llOIA
l..J1
Fig. -'0 : Stations Africaines
( .) Le réseau ASECNA
(0) Le réseau AGRHYMET
--
~
~
.

---

- 6 -
La présentation finale qui est adoptée dans les archives de l'ASECNA disponibles
en
France (Bibliothèque de la
météorologie nationale à
Paris) est
un
bulletin,
où il n'est indiqué que la moyenne mensuellê âû rayonnement global horizontal.
Par contre au niveau des différents services nationaux météorologiques, les don-
nées journalières existent. Le seul inconvénient est que selon les pays leur accessi-
bilité est plus ou moins facile. La durée d'ensoleillement présente une série plus
longue de
mesures et a un
réseau
plus dense
parce qu'elle est aussi mesurée
dans les stations agrométéorologiques, qui ne sont pas prise en compte dans le
réseau ASECNA.
Dans le bulletin mensuel de l'ASECNA, il est aussi indiqué certaines
données
météorologiques
qui
peuvent
être
d'une aide
appréciable
du
point
de
J-vue solaire, ne serait-ce que sur 1~Q. plan purement qualitatif, il s'agit:
du nombre de jours de nébulosités classées d'après les 3 catégories suivantes
o à 2, 3 à 5 et 6 à 9, ceci pour 6 heures, 12 heures et 18 heures Temps Uni-
versel (TU).
Le nombre de jours d'insolation nulle ou continue,
- le nombre de jours de brume sèche.
iM..
En dehors de ce réseau actinométrique à caractère régional très étendu,
ril'existe un autre, qui est beaucoup plus restreint (sous régional) dont les attribu-
tions se rapprochent plus des préoccupations des concepteurs ou utilisateurs de
systèmes énergétiques solaires, il s'agit de AGRHYMET.
1.3.- Le Réseau AGRHYMET
atL
Créé
Elépuis 1@
lendemain
de
la
grande
sécheresse
au
Sahel
(1973),
cet organisme est sous la coresponsabilité du CILSS (Comité Inter-Etat de Lutte
contre la Sécheresse au Sahel), de l'OMM (Organisation Mondiale de la Météoro-
logie), et du PNUD (Programme des
Nations
Unies pour le Développement). Il
regroupe les pays sahéliens de
l'Afrique de
l'Ouest dont : le Sénégal, le Cap
Vert, la Mauritanie, le Mali, le Burkina (ex Haute Volta) et le Niger.
Sur le plan des données de rayonnement solaire, dont c'est notre propos
ICI,
en fait AGRHYMET n'est qu'à ses débuts, en ce sens que son réseau actuel
.
de mesures est presque identique à celui de l'ASECNA dans les différents pays
:
concernés.
Il
faut
cependant signaler que
depuis
son existence,
un grand trou
~i
en matière de banque de données de rayonnement a été comblé, pUisqu'il centralise
1
toutes
les
données
journalières sous forme de
bulletin annuel.
Sur ce. bulletin
J
sont indiquées jour par l jour et mois par mois, pour chaque station les valeurs 0-A-~ 1 1Y;
"de rayonnement global, s!r moyenne mensuelle, ainsi que la durée totale d'ensoleil-
1
lement
mensuel,
et
la
moyenne
mensuelle
de la fraction
d'ensoleillement.
De
1.
plus ces données seront sûrement plus fiables et plus régulières dans le temps,
!
puisqu'au siège de AGRHYMET à Niamey (Niger) la formation du personnel d'entre-
tien, ainsi que l'étalonnage des appareils de mesure sont assurés. De plus il amélio-
re le réseau ASECNA déjà existant aussi bien quantitativement (quelques stations
de
mesure du global en plus) que qualitativement (Diffùs dans certaines et le
Direct-normal à Niamey depuis décembre 1983).

---

- 7 -
Mis à
part ces 2 organismes,
pour lesquels l'acquisition des données
de rayonnement n'a pas pour objectif leur utilisation dans des systèmes énergéti-
ques solaires, il existe, pour ce qui concerne l'Afrique de l'Ouest, au niveau national
pour la plupart des pays, des centres ou Instituts de recherche en Energies nouvelles
et
Renouvelables.
Leurs
objectifs
sont
justement
l'étude
des
potentialités
de
ces différentes énergies sur toute l'étendue des pays concernés, à des fins d'utili-
iJ--- sation de~ systèmes énergétiques solaires. Ce sont les données de rayonnement
de ces services que nous mettons sous la rubrique ~ : autres mesures existantes.
II.- AUTRES MESURES EXISTANTES
11 existe
depuis
le
regain du solaire,
dans différents
pays africains,
notamment en Afrique de l'Ouest, des Instituts ou Centre de Recherche en Energie
Solaire. Ainsi au Sénégal, il existe le CERER (Centre d'Etude et de Recherche
en
Energies
Renouvelables)
au
Niger
l'ENERSOL
(ENERgie
SOLaire), en
Côte
d'Ivoire l'IREN (Institut. de Recherche en Energies Nouvelles) et au Burkina l'IBE
(Institut Burkinabé de -l'Energie). Au niveau de 3 pays qui sont le Ghana, le Togo
et le Bénin, il existe un réseau commun de mesure du rayonnement global au
cr sol ; dont 3 st.ations de mesure dans chacun des pays· intéressés, et q7i sont fonc-
tionnelles depuis 1981. Ce réseau est intéressant parce que dans le réseau
ASECNA, c'est une des régions qui constitue un véritable vide en ce qui concerne
les mesures actinométriques ; surtout le Ghana, pour lequel il est jusqu'ici difficile
d'avoir quelque information que ce soit, même pour les observations météorolo-
giques. Quant aux autres organismes nationaux, même s'ils disposent de données,
il y a lieu, de les prendre en considération avec beaucoup de précautions (problè-
<fmes d'étalonnage selon la durée de la série de mesures).
H
q
11I.- LE RESEAU DU MAG~EB
=-
Pour
l'Algérie,
les
données
anciennes
dont
nous
avons
parlé
au premier pq.ragraphe de ce chapitre, il y a la station de TAMANRASET
Actuellement son réseau comprend 26 stations qui sont op~[.Êtionnelles
depuis 1969 avec des données d'ensoleillement. Parmi celles-là, il ~une dizaine
\\i-- ou les rayonnement global quotidien est mesuré. Pour les stations de : DAR EL
J- BEIDA, TANANRASET et BECHAR, on mesure en plus le diffus horizontal quoti-
dien
et
la
valeur
maximale instantanée du
global depuis
janvier
1972. Toutes
ces données sont consignées dans le "bulletin mensuel de l'Insolation et du Rayon-
nement Energétique" édité par l'Etablissement National pour l'Exploitation Météo-
rologique et Aéronautique de l'Algérie.
Le
réseau
météorologique
marocain [lfJ comporte environ
30 stations
réparties sur l'ensemble du pays. Seules 2 de ces stations mesurent le rayonnement
solaire global horizontal quotidien
- Casablanca-Anfa depuis janvier 1970, avec en plus la mesure du diffus horizontal
quotidien.
- Beni-Mellal depuis novembre 1977.
Pour les autres stations, la seule donnée de rayonnement solaire mesu-
ree est la durée d'ensoleillement, avec des séries de données allant de 5 à 20
ans suivant les stations. Une station complète de mesure actinométrique compor-
tant même un pyrhéliomètre est maintenant en fonctionnement à la faculté des
Sciences de Rabat.
Nous montrons en Annexe l, quelques exemples de données existantes,
que nous avons signalées dans les différents paragraphes précédents. Nous allons
donner 2 exemples types de données de rayonnement relatives à quelques bitations
du Burkina.

---

- 8 -
IV.- QUELQUES
EXEMPLES
DE_MESURES DE
RAYONNEMENT AU BURKINA
IV.I.- Exemple d'évolution annuelle de mesures faites au CRTO à Ouagadougou
à l'aide de 2 photopiles en 1980
Dans le cadre d'un contrat passé entre l'AFME (Anciennement COMES)
et l'équipe Gisement Solaire du GOT A, il a été installé au CRTO (Centre Régional
de Télédétection de Ouagadougou) depuis septembre 1979 deux photopiles : l'une
horizontale, et l'autre à 45° face sud, pour la mesure du global journalier. Nous
présentons 2 tableaux dans lesquels sont consignés :~ns le tableau 1.4.1. les
~énergies reçues par la photopile à 45° face sud, 6ttv'"]e· tableau 1.4.2 celles de
la cellule horizontale, mois par mois sur toute l 'année 1980~
Si l'on regarde ces 2 tableaux, la première constatation évidente est
l'importance de l'orientation d'un capteur pour l'installation d'un système solaire.
On constate en effet que pour la cellule à 45° face sud, les énergies reçues durant
la période de juin, juillet et août, dans l'ensemble sont 2 fois moins importantes
que dans le cas de la photopile à l 'horizontale. Deuxième fait important : ce
sont les effets atmosphériques.
En effet en considérant cette fois chacun des
tableaux séparément, on constate
pour la cellule à 45° face sud que, pendant
les 3 mois dont nous avons fait cas précédemment, on y rencontre les valeurs,
les plus faibles en énergie, ceci est sûrement le fait de l'atténuation du rayonnement
par les nuages à cette époque de l'année. Il apparaît pour cette même cellule
au mois de décembre des valeurs anormalement basses (1/3 des valeurs maximales
de ce mois), cela est dû sans doute à la présence de la brume sèche et aux pous-
sières de sable venant du Sahara. On remarque la même chose pour les mois de
janvier et février, or on sait sur le plan climatologique, que durant ces 3 mois,
l 'Harmatan est
à son maximum
d'intensité.
Pour le tableau
1.4.2.
relatif à la
cellule à l'horizontale, les mêmes remarques sont valables. Sur la figure (l) nous
montrons
l'évolution annuelle
des
moyennes mensuelles des énergies reçues par
les 2 photopiles. Pour la cellule horizontale, on a un maximum principal en mars
situé à plus de 6 kwh/m 2 jour, puis une décroissance continue pour atteindre un
minimum à 5 kwh/m 2 jour en août, ensuite une remontée qui donne un maximum
secondaire en septembre un peu au dessous de 6 Kwh/m 2 jour; de nouveau une
décroissance jusqu'en décembre, où on est au même niveau qu'en janvier, c'est-à-
dire au dessous de 5 Kwh/m 2 jour.
En ce qui concerne la cellule à 45° face Sud, on a d'abord une évolution
contraire à la première, décroissance de janvier à février, puis croissance de sep-
tembre à décembre où on atteint un maximum à environ de 6,5 Kwh/m 2 jour.
Cependant pour cette cellule, on se trouve à des énergies nettement supérieures
o<.-à la cellule horizontale en janvier et février malgré leurs évolutions contrail(es.Ces
évolutions
déphasées
sont dues à la
position du soleil en azimuth pendant ces
périodes. Ensuite à partir de mars les 2 énergies décroissent de la même façon,
mais la cellule face
sud atteint son minimum annuel en juin à 3 kmh/m 2 jour
avec d'avril à septembre, un niveau inférieur à la moyenne annuelle qu'elle reçoit.
IV.2.- Exemple d'évolution mensuelle, des moyennes journalières de la durée d'enso-
leillement dans 5 stations du Burkina.
Ce tableau que nous notons Tableau 1.4..3 a été réalisé par le service
national de la météorologie du Burkina, à partir des données de durées d'ensoleil-
lement des 5 stations qui y sont indiquées pour une période de 10 ans. De ce ta-
bleau, ce que l'on peut tirer, c'est d'abord qu'effectivement, la conclusion que
nous avons déduite des tableaux 1.4.1 et 1.4.2 se trouve confirmée. En effet on
remarque que les
mois de faibles durées d'ensoleillement sont juin, juillet août
et septembre, avec des valeurs très faibles pour le mois d'août; qui correspond
au maximum de perturbations atmosphériques par la présence de nuages. On consta-
te aussi que la station de DORI qui est à la limite entre la zone désertique et
le Sahel, enregistre des durées d'ensoleillement plus élevées en général par rapport
aux autres stations.

---

- 9 -
TABLEAU 1.4.1.
Energie globale journalière reçue par une photopile
à 45° Face sud à Ouagadougou en 1980 (en WH/m 2 )
Tableau 1
Mois
J
F
M
A
M
J
J
A
s
0
N
D
Data,
1
6384
6884
6268
5714
4523
3317
2615
1462
4352
5367
5491
6845
2
6819
5500
6137
5196
4155
3743
2181
3516
4616
4408
6355
6398
3
6911
2435
6292
5167
4281
3394
2691
3930
3763
5444
6752
6683
4
6387
5720
5353
2779
4218
0890
3588
3519
5019
4004
6017
6807
5
5797
5472
6082
4095
4037
3651
3478
3106
5097
4820
4788
6832
6
3328
5432
5889
4574
4454
3583
3529
3220
3055
4675
6298
6812
7
4866
5851
6212
5030
3989
3572
3378
3904
3414
6065
6409
6787
8
5268
5851
60 Il
4959
4431
3238
3402
3940
4935
5928
6392
5349
9
5100
7022
6168
4945
4076
3468
3673
3783
4989
5092
6297
6325
10
5910
7151
6096
5233
4354
3626
3685
3966
5496
5859
6286
5745
Il
6962
7029
6186
3937
4074
3469
3418
3299
5312
5174
6673
2392
12
6694
4828
4844
5267
4218
3296
3152
4372
4557
5992
6720
2798
13
6374
5759
6196
4136
40 Il
1148
3352
3104
5302
6226
6744
2943
14
5490
5843
6335
4280
4100
3406
3336
3401
5256
6036
6766
5443
1
15
5119
4133
6506
4777
4060
3076
3003
4025
5037
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5372
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16
3646
1492
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4749
4166
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3355
5375
5302
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3795
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3589
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6912
6080
18
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5554
4669
3998
2329
3324
3762
5514
5631
6068
5747
19
5933
5693
5439
4832
4208
3501
3590
3893
5482
4289
6328
6401
20
6767
5604
5564
4139
4212
3335
3693
3823
5187
6436
6231
7095
21
7030
5905
5400
3651
4045
3453
3272
2978
4836
5046
6342
6638
22
6553
6220
5108
4651
3560
3496
3561
2795
5330
4962
6708
6012
23
6876
4176
5690
4713
4011
3458
3803
4053
5788
3682
4979
5924
24
6896
4293
5995
4392
3679
2452
3438
4407
6537
4846
6595
7185
25
6784
6108
5760
3811
3470
1513
3453
1678
5656
6392
6137
6822
26
5307
6493
5289
4230
3624
3486
3216
3525
5448
6529
4725
7408
27
5949
6841
5388
4506
3231
3324
3658
4768
4303
5678
4085
7373
28
6664
6704
4802
4203
3605
3194
4076
3465
5373
5665
3454
7211
29
6668
6611
5754
4276
3482
3450
3983
4389
5881
6427
5209
6795
30
7009
5746
4674
3545
3260
3161
4164
3984
4722
3771
7238
31
6881
5790
3464
3885
3516
6182
6837
MM
6068
5602
5820
4528
3970
3139
3387
3572
4968
5267
5683
6130
M.M.: Moy erlne Mensuelle.

---

- 10 -
TABLEAU 1.4.2.
Energie globale journalière reçue par une photopile horizontale
Ouagadougou en 1980
Mois
J
F
M
A
M
J
J
A
s
0
N
D
Data
1
4545
5469
6097
6375
6254
5439
3685
1837
5452
5610
4936
5209
2
4735
4764
6000
6184
5595
4746
2811
5300
5715
4719
5496
4945
3
4586
2608
6239
6151
5901
5960
3851
6171
4636
5640
5766
5112
4
4394
5017
5401
3463
5970
6584
5752
5150
6486
4244
5159
5146
5
4049
4893
6073
4894
5486
5948
5895
4284
6510
5029
4406
5130
6
2836
4810
5994
5708
6511
6215
5730
4757
3935
4735
5396
5097
7
3968
5174
6211
6228
5625
6297
5549
5609
4251
5913
5333
5105
8
4338
5211
6063
6192
6551
5340
5801
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6222
5792
5310
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6283
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5381
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26
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6131
5013
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5377
27
4887
6388
6225
6301
5307
5647
5625
6578
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5009
3776
5375
28
5269
6416
5584
5777
5049
5108
6392
4677
5615
5044
3244
5276
29
5283
6388
6682
6013
5578
5907
6603
5928
6245
5549
4278
5034
30
5540
6693
6561
5914
4908
4654
5619
6300
4372
3449
5303
31
5429
6711
6396
6333
4473
5512
5104
MM
4693
5149
6219
5842
5847
5435
5364
4989
5898
5172
5069
4703
M.M. : Moyenne mensuelle

---

2
GLOSA L( WH/M )
Figure 1
Evolution annuelle des energies moyennes mensuelles
reçues par deux photopiles en 1980 à Ouagadougou
à 4~' toc. Sud
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Cc lIul.
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C .llule l'lor/zoo
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---

- 12 -
!
Valeurs mensuelles des durées d'insolation
TABLEAU 1.4.3.-
Durées moyennes par jour, en heures et dixièmes

---

- 13 -
V.- ZONE DE TRAVAIL ET DONNEES UTILISEES
V.l.- Choix de la zone et de la séquence d'étude
Dans les paragraphes précédents, nous avons pu constater que malgré
la densité assez importante du réseau ASECNA, qui jusqu'ici a effectué le plus
de mesures de rayonnement sur une longue série, il y a finalement très peu de
stations qui
font
ces mesures.
D'un autre
point de
vue,
malgré
l'existence de
plus en plus grandissante d'organismes régionaux ou nationaux à vocation purement
solaire, nous ne sommes pas à la veille d'obtenir des mesures sur de longues séries
avec un réseau suffisamment dense. Or depuis quelques années, un besoin de plus
en plus préssant en matière d'énergétique solaire, pour résoudre certains problèmes
tels que: l'alimentation en eau, l'électrification de villages ruraux, ou des centraux
téléphoniques ruraux se fait sentir, partout en Afrique de l'Ouest, pour des raisons
économiques. C'est une des raisons essentielles du choix de l'Afrique de l'Ouest
comme zone d'étude.
Par ailleurs du
point de vue climatique, nous savons que
les mois de mai à octobre constituent, les mois de la saison des pluies en Afrique
de l'Ouest. Et, nous avons pu constater dans le paragraphe IV, les conséquences
de
cette
perturbation atmosphérique
sur
les
quantités d'énergie solaire au
sol.
En particulier, le mois d'août se trouve être d'après ce que nous avons vu, un
des mois les plus défavorables pour un système énergétique solaire. Alors c'est
ce qui nous a orienté vers une étude en détail d'une séquence du mois d'août
1982, il s'agit de la période du 15 au 31 Août. Notre zone d'étude est celle déli-
mitée sur la figure 2.
V.2.- Les données utilisées.
V.2.1.- Les données satellitaires.
Nous utilisons les données numenques fournies par le satellite météoro-
logique géostationnaire ME TEOSA T dont les caractéristiques spectrales sont définies
J-dans le tableau 1.5.1. METEüSA TI:la fonctionné de novembre 1977 à novembre
1979 ; METEOSA T II, lancé en juillet 1981, fonctionne toujours. Nous avons utilisé
trois lots d'images:
+-une série d'une séquence de 3 Jours avec 7 images VISIBLES par jouri: les l,
2 et 3 août 1979
- 3 mois (mai, juillet, et août 1979) avec une image dans les canaux VISIBLE et
INFRA-ROUGE à midi T. U.
- enfin, un lot d'images dans .les 2 canaux
(Vis. - IR) du 15 au 31 août 1982 à
"raison de 3 images par jourt. (9 h 30, Il h 30 et 14 h T.U.).
TABLEAU 1.5.1.- CARACTERISTIQUES SPECTRALES DE METEOSAT
Canaux
Noms
Bandes Spectrales
Dimension du point
Usuels
sous satellite
"VISIBLE"
VIS
0.4 à 1.1 IlM
2.5 x 2.5 km 2
"INFRA-ROUGE"
IR
10.5 à 12.5 Ilm
5 x 5 Km 2
"VAPEUP d'EP,U"
WV
5.7 à 7.1. Ilm
5 x 5 km 2
1
.
-

---

- 14 -
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---

- 15 -
V.2.2.- Prétraitement des images
En
premier lieu, un
changement au format standard image CNES est
nécessaire pour rendre compatibles les bandes magnétiques brutes en provenance
de l'ESOC à Damstadt, c'est le "formatage". Les images reçues, avec les déformations
géométriques dues aux variations d'attitude du satellite et des conditions de prise
de vue, ne sont superposables ni entre elles, ni avec une image de référence.
Dans le cadre d'une étude météorologique ou climatique (échelle de 200 x 200 km 2 ),
l'erreUr de positionnement peut ère négligée; par contre, pour de petites surfaces
(de l'ordre du pixel), une bonne superposabilité des images est nécessaire surtout
pour une étude multitemporelle comme celle que nous envisageons de faire.
Le
Centre de llESOC à Darmstadt propose pour effectuer cette correction des moyens
de navigation d'images : polynômes de déformations pour METEOSA T 1 (DAVIS-
KROVIG [7]), matrices de déformation pour METEOSA T II (LE BER [28J) et une
image de référence correspondant à une image fictive de la Terre prise par un
satellite géostationnaire dont la position serait nominale (DoN, OOE et à 36000 km
d'altitude). Sur certaines images, pour METEOSAT II, l'erreur commise a été de
25 pixels environ.
Nous avons dû alors refaire manuellement la superposition en
recherchant des points d'amers pour arriver à une erreur d'un à deux pixels, et
vérifier si une rectification était nécessaire. Pour la région Africaine, zone sous-
satellite, l'image n'a pas subi trop de déformations géométriques (rotation, transla-
tion) si bien qu'une translation suffit pour rendre les différentes images superpos-
ables.
La
détermination
des
coordonnées
géographiques
d'un
pixel
se
fait
à partir de programmes que le centre de Darmstadt a fourni. Ces programmes
permettent aussi l'opération inverse qui consiste à localiser une station dans l'image
~(1igne, colonne). Les conditions géométriques du sftème soleil-sol-satellite se calcu-
lant alors à partir des formules astronomiques.
,
(&.
i)<.. V.2.3.- Les donnees au\\~ol
Ces données sont de 3 types:
- Les données synoptiques que nous recevons de l' ASECNA pour une cinquantaine
de stations météorologiques, parmi lesquelles
la nébulosité et les types de nuages en fonction de leur hauteur,
la tension de vapeur,
le temps présent et les durées d'ensoleillement par demi-journées.
Ces données synoptiques sont utilisées d'une part, pour des études statis-
tiques
des
paramètres
climatiques
(moyennes
décadaires,
mensuelles ou
saison-
nières). Mais elles ont servi surt~ut en tant que données d'entrée dans le modèle
que Ch. et Cl. DELORME [6J orlt développé pour estimer le rayonnement solaire
à partir des données météorologiques ; ainsi que celui que F. KERMEL [24J vient
de mettre au point, par l'estimatilon de la durée d'ensoleillement horaire en tenant
compte de la nébulosité et
de l'opacité des nuages en présence.
Le second type de données donJ nous disposons, surtout pour la période du mois
d'août 1982 sont les observations horaires de 00 heure TU à 23 heures TU, pour
lesquelles sont indiquées :
La visibilité,
Les phénomènes météorologiques (rosée, brouillard, pluie, orage),
Le temps présent,
Les types de nuages avec les nébulosités totale et partielle,
Les durées de précipitations de 6 heures à 18 heures et de 00 heures à 24 heures,
Les durées d'ensoleillement des demi-journées.

---

- 16 -
xCes données horaires du mois d' Août 1982 n'ont été collecté&que pour 9 stations
de notre zone d'étude, à savoir : Niamey, Zinder, Tahoua, Agades, Ouagadougou,
Bobo-Dioulasso, Gaoua, Fada N'Gourma et Dori.
Enfin le troisième type de données sont les mesures actinométriques essentiel-
lement le rayonnement global et diffus qui nous parviennent d'une part, du réseau
AGRHYMET, dont seule la station de
Niamey a été opérationnelle depuis mai
1979 pour les mesures horaires.
rJ.u~
rA D'autre part, nous avons
pu
acquérir J dd global horaire de la station
xde Cotonou, pour le mois d'août 1982 qui fait partie..du réseau de mesures communes
entre le Ghana, le Togo et le Benin, dont nous avons parlé antérieurement.

---

DEUXIEME
PARTIE
----000---

---

- 17 -
DEUXIEME PARTIE
--------o()o--------
S()MMAIRE
1.- METH()DE AD()PTEE
1.1.- Présentation.
1.1.1.- Principe.
1.1.2.- Détermination
de
la
brillance
par
ciel
clair:
Bo.
1.1.3.- Cas de ciel nuageux.
1.2.- Calcul du rayonnement incident au sol.
II.- QUELQUES M()DIFICATI()NS PR()P()SEES.
II.1.- Recherche de l'Image référence ciel clair.
II.2.- Détermination de l'albédo du sol.
Il.3.- Constitution
de
l'image
normalisée
de
la
couverture
nuageuse.
II.4.- Détermination
des
seuils
d'accroissement
de
la
brillance
selon
le type de couverture nuageuse.
Il.5.- Classification de la couverture nuageuse.
Il.5.1.- Modèles existants.
Il.5.2.- Classification proposée

---

- 18 -
1.- METHODE ADOPTEE
1.1.- Présentation
1.1.1.- Principe
Ce
paragraphe,
ainsi
que
le
suivant
VOf1t
être
succints, car au sein'
de notre équipe, deux thèses déjà présentées, l'une par J. AMADO [lJ, l'autre
par
P.
RABERANTO [33], ont
déjà
décrit en détail comment sont constituées
les données numériques de METEOSA T. Une image numérique de METEOSAT est
une matrice de 1 lignes et de c colonnes. Suivant la résolution spatiale relative
du
radiomètre utilisé, on a une matrice de 5000 lignes et
5000 col"onnes pour
le disque terrestre entier en visible; tandis qu'en Infra-Rouge et vapeur d'eau,
il n'y a que 2500 lignes et 2500 colonnes. Un élément de l'image appelé pixel,
correspond à un élément de la surface terrestre dont les coordonnées géographiques
sont bien définies, moyennant un certain nombre de corrections (navigation, correc-
tion géométrique), qui la rendent superposable à une carte ou à une image de
référence.
.
A chaque pixel est affectée. une valeur radiométrique de 0 à 255 (codée
sur 8 bits) que nous appelons : brillance du pixel. Cette brillance est fonction,
du rayonnement incident au sol, de l'albédo du sol, et de la réflexion atmosphérique.
)( Le .Ifroblème qui se
pose est de relier la brillance d'un élément de la surface
du sol au rayonnement solaire qui y parvient. On émet l'hypothèse que l'albédo
;
d'une couche nuageuse est généralement supérieur à celui du sol, sauf p~-t.~
surface enneigée, ou du sable très clair. Cette méthode, comme la plupart ~ ~ ~
les données satellitaires, pour le calcul de l'albédo du sol, et du
rayonnement'
solaire au sol, consiste à déterminer la brillance par ciel clair Bo; et à définir
l'atténuation due à l'atmosphère en comparant la brillance observée Bi à celle
par ciel clair. Il s'agit alors de faire correspondre la brillance du pixel avec une
valeur du rayonnement solaire au sol. J. AMADO a choisi de répartir les brillances
en classes et de faire correspondre à chaque classe une transmission du rayonne-
ment solaire.
1.1.2.- Détermination de la brillance par ciel clair: Bo.
On suppose qu'un élément de surface du sol a été dégagé des nuages
au
moins une fois pendant une séquence d'images prises à une même heure au
cours de journées successives. La brillance par ciel clair, c'est-à-dire sans nuages,
est alors définie par la brillance minimale du pixel observé au cours de la séquence
considérée.
Nous constituons ainsi une image composite (c'est-à-dire comportant
des éléments côte à côte provenant d'images prises au cours de jours différents)
dont chaque pixel a la brillance
minimale Bo. Nous obtenons alors une IMAGE
REFERENCE CIEL CLAIR.
A propos de l'obtention de cette image référence ciel clair, P RABERANTO
[33J est arrivé aux conclusions suivantes:
- le nombre d'images de jours successifs à prendre sur une période donnée n'est
pas simple à déterminer,
- ce nombre dépend de la position de la période dans l'année,
il faut prendre un nombre de jours suffisants (bien sûr en fonction de la quantité
d'images
disponibles),
pour
éviter
de
considérer
comme
image
minimale,
les
faux minima qui surviennent de temps en temps (dus à la présence de phénomènes
atmosphériques permanents pendant plusieurs jours).

---

- 19 -
1.1.3.- Cas de ciel nuageux
Un pixel dont la brillanèe Bi est supérieure à Bo + .:lB est considéré
nuageux, avec .:lB l'incertitude sur le seuil de ciel clair, qui tient compte de l'état
plus
ou
moins trouble
de
l'atmosphère.
On essaie ensuite une
classification du
pixel suivant sa brillance, en supposant que plus la brillance du nuage est élevée,
plus il est opaque au rayonnement solaire. Trois seuils (Si) permettent de sépare.r
quatre types de couverture nuageuse, à chacun desquels est associé un facteur
o-.-de transmission ( 'lti). Les facteurs de transmission ont été choisiS parmi ceux propo-
l''--sés par HAUR WIT,F[I7] qui correspondent respectivement à des cirrostratus, altocu-
mulus, Cumulus-Stratocumulus et stratus. Ils sont les suivants
'ltl = 0.905 + 0.064 m
Cirrostratus
'Y2 = 0.546 + 0.024 K m
Altocumulus
'lI
'f
3
0.366
Cumulus-Stratocumulus
=
+ 0.015 x m
et
'l'4
~
0.268
Stratus
=
+ 0.101 x m
avec m = 1/ cos 8 soleil étant la masse d'air atmosphérique, et 8s01eil l'angle zéni-
thal du soleil. On a alors la classification sui vante:
Bi :$ Bo +.:lB
J '
>
'V = 1 C'est le cas de ciel clair
<-
Bo +.:lB < Bi :$ SI
«
> il' ='l'1
S~ <Bi f:S~
<
:> 'lt ='l'2
5
<: Bi sS
<
~
'I! ='l'3
53 <: Bi
<
> 'JI ='lt4
Pour les différentes images de la journée, les seuils sont corrigés par le cosinus
de l'angle
zénithal
du soleil afin de tenir compte des conditions d'éclairement,
on a :
Si = Si
x Cos 8s01eil
o
Si
étant pris comme seuil pour le soleil au zénith (8s01eil petit). Cette correction
su~pose que les nuages sont lambertiens. Les seuils Si choisis étaient : 40, 60
et
100. Il existe d'autres
méthodes, qui
ne font
pas ~e séparation nette entre
ciel clair et ciel nuageux, c'est par exemple la méthode proposée par G. DEDIEU
[12J qui utilise une relation linéaire de la forme:
A
As
avec E- le rayonnement de ciel clair, As l'albedo de surface, A albédo apparent
mesuréopar le satellite, et E- le rayonnement global au sol.
s
1.2.- Calcul du Rayonnement incident au sol
Le calcul du rayonnement par ciel clair utilisé a été celui d'un modèle
atmosphérique proposé par C.
GAUTIER [13J. C'est un schéma très simplifié du
chemin parcouru par le rayon solaire depuis le soleil jusqu'au radiomètre du satellite,
en ramenant les effets de l'atmosphère à ceux de la diffusion Rayleigh, de l'absorp-
tion par la vapeur d'eau, tout en négligeant la diffusion et l'absorption par les
aérosols. Le rayonnement au sol s'exprime alors par:
G
l = Gc x 'l!i
so
où Gc est le rayonnement solaire ciel clair, et
'IJ i le facteur de transmission at-
tribué au pixel d'après sa brillance.

---

- 20 -
Le modèle tel que nous venons de le décrire globalement et très brièvement a
été la première initiative du groupe, dans le développement d'un modèle d'estima-
tion de l'albédo du sol et du rayonnement solaire global horaire au sol à partir
des données satellitaires par J. AMADO. Ce modèle qui a servi à montrer la faisabi-
lité de l'étude du gisement solaire par METEOSAT, nous a toutefois donné quel-
ques résultats sur l'albédo du sol et sur le rayonnement au sol d'une très grande
partie de l'Afrique de l'Ouest. Cependant le manque de séries impor:tllntes d'images,
la validation très limitée des résultats avec des mesures d~~a:-~~hrîé~e~t au sol
à ~unis, la détermination pr,e~que ar~itrair~ des seuils dan~~lè/casnuagé'ù-i<", !'utili-
satlOn d'un mode le atmosphenque qUI ne tIent pas comptevélesceffets des~a,erosols
.
~
d
.
f ' bl
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\\
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~;~~/

---

- 21 -
II.- QUELQUES MODIFICATIONS PROPOSEES.
II.1. - Recherche de l'image référence ciel clair.
Nous rappelons que, les données satellltaires utilisées, sont les données
numériques d'une séquence de 17 jours au mois d'aoùt 1982 (15 au 31); à raison
de 3 images/jour correspondant respectivement à 9 h 30, Il h 30 et 14 h en Temps
Universel (T. U.).
Notations
Pour des raisons de commodité et de clarté, nous adoptons les notations
suivantes
- un jour quelconque de la séquence sera noté: J, J variant de l à 17,
- l'heure de la prise de vue sera notée: H, quand il s'agira de faire la distinction
entre les heures,
nous affecterons les chiffres
l, 2 et 3 respectivement aux
heures de : 9 h 30, 11 h 30 et 14 h.
- Un pixel de brillance B (nombre de 0 à 255 sur l'image numérique), défini par
sa ligne l, et sa colonne c pour un jour J, à une heure H ; cette brillance sera
fonction "du sol et de l'atmosphère)&. si le pixel est découvert ou seulement de
l'a tmosphère dans le cas contraire.
Nous noterons cette brillance:
BI
(J, H,
sol, at).
,c
- Nous posons 8soleil = 8 : angle du zénith solaire.
Pour obtenir l'image ciel clair, que nous nommons "sol", nous cherchons
dans
un
premier
temps,
l'image
ciel
clair
normalisée,
c'est-à-dire
qu'à
partir
de . 17 images prises à la même heure, nous établissons une image de brillance
minimale après une normalisation par une loi en cosinus (correction par Cos8).
Au niveau d'un pixel, on peut schématiser cette démarche de la façon
suivante: B
(J, H, sol, at) sa brillance lue, on la divise par Cose pour la norma-
l
liser à e vois1?~ de zéro.
B*
(J H I )
Bl,c (J,H,sol,at)
I,c
'
, 5 0 , at
Cose
Sur notre séquence de 17 jours, nous déterminons la brillance minimale,
en
prenant
la
valeur
minimale
des
B*I
(J,H,sol,at)
du
pixel
considéré,
ce qui
donne:
,c
B+
(H,sol,at) = min [B*I
(J,H,sol,at)]
l,c
,c
+
Nous obtenons ainsi pour toute la zone 3 images des B 1 (H,sol,at).
,c
Pour avoir
une approche
plus
précise de la réponse du sol (là où le
ciel est
dégagé),
nous
recherchons une image
minimale à
partir des 3 images
minimales correspondantes à 9h30,
11h30 et
14h.
Pour
un
point donné, il sera
caractérisé sur les trois images minimales par les brillances : B+1
(1, sol, at),
B\\
(2, sol, at), et B+1 (3, sol, at); et sur l'image minimale finar~, il aura la
brinânce.. :
,c
BOl
(sol, ato) = min [B +1
(H, sol, at)]
, c ·
,c
L'image
composite
des
B°.!
(sol,
ato) ainsi
obtenue est
L'IMAGE
REFERENCE
CIEL CLAIR, avec une meilfèbre qualité du ciel pour les zones dégagées.

---

- 22 -
Remarques.
lI'-lO) si les B+1 (H, s~l, at) correspondent à la réponse du sol pendant les instants
de prise èfè vue, alors ils seront les mêmes pour les 3 images minimales de
la journée; en supposant bien sûr que le sol n'a pas varié pendant la séquence,
ce qui est vrai pour la période considérée, et si la correction en Cos e
est
suffisante.
2°) si les B+
(H, sol, at) d'un
même
point sont très différents d'une heure à
l
l'autre, le '~ixel étant toujours supposé découvert ; cette différence sera l'effet
de l'angle d'azimuth (angle des plans d'observations et d'éclairement), et de
la qualité de l'atmosphère (ciel clair). Si la différence est de l'ordre de grandeur
~ de l'écart absolu du radiomètre visible, ~ on la néglige.
3°) dans le cas où le pixel est nuageux, que ce soit par des nuages de même opacIte
ou d'opacités différentes, on se trouve dans une zone défavorable pour laquelle,
avec une séquence de
17 jours à raison de 3 images/jour, il est impossible
de voir le sol.
II.2.- Détermination de l'albédo du sol.
Dans les
remarques du
paragraphe
précédent, nous avons discuté des
images minimales correspondant à chaque instant de prise de vue. Cette discussion
a
pour objectif
de
pouvoir
utiliser
un seul
minimum qui serait caractéristique
des
propriétés
de
réflectance
(albédo)
du
sol:
en
ramenant toutes les images
aux mêmes conditions d'éclairement et en négligeant les autres effets géométriques.
Pour lier la luminance au satellite à l'albédo du sol, C. GAUTIER [13J
et COX [5J, ont
proposé chacun une méthode de détermination
de l'albédo du
sol, mais qui nécéssite plusieurs conditions
- avoir des images par ciel clair et pur,
introduire des paramètres atmosphériques de corrections (coefficient de réflexion
de l'atmosphère, coefficient d'absorption de la vapeur d'eau).
Par contre, RASCHKE [34J et GUBE[14J ont considéré l'ensemble sol
atmosphère comme un seul système et ils le caractérisent par un albédo apparent.
Dans notre étude, nous utiliserons cette notion d'albédo apparent, parce
que, d'une part les critères de définition de ciel clair et pur, avec les données
météorologiques au
sol
dont
nous
disposons,
ne
nous semblent
pas facile
pour
faire
un
choix approprié
d'images;
d'autre· part
l'utilisation
d'un
modèle avec
des
paramètres
atmosphériques,
serait trè~ lourd et aurait un
coût
prohibitif.
Dans la bande spectrale de METEOSA T (0.4 - 1.1 ~m), l'albédo .apparent
est défini par l'expression:
A =
(1)
IOMcose
avec
L : la luminance mesurée par le satellite,
IOM : l'éclairement solaire hors-atmosphère,
e: l'angle zénithal du soleil.
La luminance mesurée par le satellite est définie par
L = f. N

---

- 23 -
avec
N la
valeur numenque (brillance) qui
figure
sur nos bandes dans le canal
visible,
f
le
facteur
de
calibration
du
détecteur
qui
lie la valeur numérique à
la
luminance.
Ce
facteur
f
que
KRIEBEL [22] et KOEPKE [23J ont
déterminé
à partir de mesures à bord d'un avion, est fonction du spectre du rayon réfléchi,
donc de la nature de la surface observée. Ce phénomène est surtout dû à la forme
triangulaire de la réponse spectrale du détecteur (Fig. 3).
1.0
VIS 1,2
.9
.8
.7
6
5
.4
J
2
.1
o
J.
.5
.6
.7
.B
.9
1.0
1.1 IJm
1r
If
1)(
Figure 3
Réponse
spectrale
normalisée
des
détecteurs
visible
de
METEOSAT.
Nous montrons au tableau (T 1)' les différents coefficients de calibration
en fonction de la nature de la surface définis par KRIEBEL pour METEOSA T II.
Etant donné que nos images "minimum" sont déjà normalisée en e , pour
le calcul de l'albédo apparent nous utiliserons l'expression
A =
(2)
IOM
Tl: cgefficients de salib.ration des détecteurs visibles de METEOSA T II (en Wm- 2
sr-l) ®,'- 'f pour 1 count ~8 bitS).
Surface type
Conversion factors
May 1982 July 1983
La Mancha (Spain)
1.45
1.29
Desert
1.38
Clouds
1.43
Ocean
2.04
1.67
Pour notre étude, nous considérons le facteur de calibration correspon-
dant aux surfaces terrestres pour mai 1982 :
1
1
f = 1.45 Wm- 2 Sr_
C_
Dans la suite, nous utiliserons seulement albédo au lieu de albédo appa-
rent, sauf indication contraire.

---

- 24 -
Afin de vérifier le réalisme de l'utilisation de l'image de l'albédo corres-
pondant à la référence ciel clair que nous notons : A0-,_ (sol, ato) ; nous analjsons
sur un pavé de 250 x 250 km\\ les histogrammes des diff~rences des albédos A 1. 0,
sol, at), 0 = l à 3) correspondant aux 3 heures de prise de vue, avec l'aHj'~do
p\\ AO
(sol, ato). Les 3 zones sur lesquelles nous faisons l'analyse sont la zone !-ê)res-
l
tièr~, c'est-à-dire la zone au niveau de Bouaké, la savane, qui correspond à la
partie
centrale
de
notre
zone
d'étude,
c'est..:à-dire ligne
Bobo-Dioulasso, Kandi
et la zone désertique, qui se trouve à la limite de Tombouctou. Ces zones sont
notées: Zone 1; Zone II et Zone III. Les résultats de cette analyse sont consignés
dans les tableaux qui sui vent.
TABLEAU 2.2.1. - HISTOGRAMMES DES ECARTS ABSOLUS D'ALBEDO
1A+1
(l, sol, at) - A°1
(sol, atoll
,c
,c
Zone 1
Zone II
Zone III
Pourcentages
des points
27
97
91
à des écarts ~,02
Ecarts-types
0,06
0,01
0,01
La figure 4, montre les histogrammes de la différence en valeur absolue
entre les A+
0, sol, at.) c'est-à-dire l'albedo du sol à 9h30 avec les AO
(sol,
l
l
ato), albédo âbsolu correspondant à l'image référence sol pour les 3 zone':{ Les
résultats du tableau ci-dessus montrent que pour la zone III, l'utilisation de l'image
des A°l
(sol, ato) est
tout à fait
réaliste, car les écarts absolus de 91 % des
points sè~t de l'ordre de grandeur de l'écart absolu d'albédo en visible c'est-à-dire
0,02. Pour la zone Il, 97 % des points sont à des écarts
~ 0,02. Par contre en
zone forestière, il n'y a que 27 % des points qui sont à des écarts ~ 0,02, avec
un histogramme très étalé, et un écart-type de 0,06, tandis que pour les zones
II et III les écarts-types sont de 0,01 dans les 2 cas.
TABLEAU 2.2.2. - HISTOGRAMMES DES ECARTS ABSOLUS D'ALBEDO
1 A +1
(2,sol,at) - A°1
(sol, ato) 1
,c
,c
Zone 1
Zone Il
Zone III
Pourcentage
des points
19
77
65
à des écarts ~,02
--=
Ecarts-type
0.05
0.02
0.02
La figure 5 est relative pour les 3 zones aux histogrammes de la diffé-
rence entre l'image des A+1
(2,sol,at) c'est-à-dire l'albedo sol à
midi et celui
des A°1
(sol,ato) image référeh1:e sol.
,c
Dans la zone désertique 65 % des points ont un écart ~ 0.02. En Savane
77 % des points sont à un écart de
~.02 et dans la forêt seulement 19 % des
points sont à cet écart là. Comme d~s le cas de la figure 4, pour cette zone,
on observe un histogramme très étalé avec une grande dispersion (<1=0.05)
1

---

- 25 -
Figure A : Zones sur lesquelles sont analysée les histogrammes
des écarts d1albédo (e)
0'
4'E
r - - - - - - - - 1:..----------= 19' N
I
1
TOMBOUC TOU
+
E
Z0'e III
G~Cî
b
[
MOPTI
1
D~RI
~W-
~
~/
+
1
1
1
NI~A,EY
SAN
i
+
1
OUAGA DOUGOU '1
+
tADA-N 'GOURMA
l +
'
ZONE Il
B~BO-DiOULASSO
KANDi
+
GAOUA
i
I--....,.----+------!------~10' N
PARAKOU
+
\\iOUAKE
': + ZONE l
"
e
CO ONOU

---

- 26 -
Figure 4
Histogrammes des écarts absolus d'albédo en 9h et la référence
sol sur les zones l, II et III
~I ....=:.-.
·1-
-=--=-==_-_-_-=--:..~::_-_-_==_-_~::_ -_-_==~_-_-=--=-.::-_-_-_---=-::~ -_
':?~:------:.:..-----
. 1 - 1 - - - -
81-1- -
,
+ 1 - - - - - - - - -
- - - - - - - -
.~/-
°11-
- - - - - - -_- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
-.
,....
c
o
l>
,....
co
rn
+-
.
o
o
~;l------
1
1
• 1-1- - - - - - - - - - - - - - -
~i-i- - - - - - - - - -
1
H
. / 1 - - - - - - - - - - - - - - - - -
01-1-----
1
1
. 1-1- - - - - - -
~,..j------
1
t - -
......
1-.)1-1_ _
°1

---

- 27 -
Figure 5
Histogrammes des écarts absolus d'albédo entre midi et la
référence sol sur les zones l, II et III.
;
1.
t
+ - - - - - - - - - - - - - - -~ - - - - - - - - - - - -
01
~rr- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
1
01-·-------------
( J ' I I - I - - - -
t - - -
1
P.
-+-
01-1- -
- - - - --
-- -- -- - - -- -- -- -- -- -- --
---::--
-- --=-- -
~ ...·t-II--.:---------------------------------------------.:--------------------------------------------------
o
1
r-
1""1- - - - - - - - - - : - - - - - - - - - - -
C
• 1-1- - - - - - - -
~1--
o
1 - 1 - - -
P.
1
r-
CJ:l
m
o
o
+-
- - - - - - - - - -
. 1 1 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
3 1 1 - - - - - - - - - - - -
1
0""- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
011-1- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
1
. 1 - 1 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
(51-1~-----------------------
1
. 4-1------------
_
o;r~- - - - - - - -
,
t - -
. 1 - - - -
~I--
1

---

- 28 -
Figure 6
Histogrammes des écarts absolus d'albédo entre 14h et la
référence sol sur les zones l, II et Ill.
- + -
- - - - - -
-:-'------------------~=-=~
0,1-1--------------------
-1-1- - - - - - -
J
.~
a l - -
\\.11 1
~~-------
- - - - - - - - -
OJ
• .-,- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Vl
E?t-'- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
o
1-1- - - - - - -
1
C
- 1 - 1 - - - -
o~r-
~_
1
r-
OJ
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o
o
-4-
-
- - - - - - - - -
=---------------------==..:...-==---==-==-
-1-.
.~
. t - -
0 t -
w,
/.
'"
H

---

- 29 -
TABLEAU 2.2.3. - HISTOGRAMMES DES ECARTS ABSOLUS D'ALBEDO
1 A +1
(3, 501, at) - A °1
(501, ato) 1
,c
,c
Zone 1
Zone II
Zone III
pourcentage
des points à
88
77
81
des écarts ~ 0.02
Ecats-types
0.02
0.02
0.02
La figure
6 montre
les histogrammes
pour
les
mêmes
zones
pour
la
différence
de
l'image
des
A+1
(J,sol,at)
c'est-à-dire
l'albédo
sol
à
14
heures,
avec
toujours
l'image
des
AO
'tsol,ato),(référence sol) on observe
pour
la
zone
l
désertique que 81 % des points '~ont à des écarts ~ 0.02, en savane il y en à 77 %
et en zone forestière 88 %.
L'analyse
des
histogrammes
des
différences
entre
les
albédos
sol
à
9h30, Il H30 et 14h, et la référence sol, nous montre qu'en fait, sauf sur la zone
forestière,
l'erreur
que
l'on
commet
est
négligeable
en
prenant
comme
image
référence sol, le minimum des 3 minima. Seul l'albedo sol de 14h est identique
à celui de la référence sol sur cette zone forestière.
Sur 11 image référence ciel clair retenue, nous montrons les histogrammes
de l'albédo, sur 5 zones choisies du
Nord au Sud. Ces cinq zones sont définies
comme suit:
Zone 1 : située dans la partie désertique a la limite de Tombouctou comme prece-
demment.
~- Zone II :situétà la limite de Niamey,
Zone III : située au centre de notre zone d'étude au niveau de la ligne Bobo-
Dioulasso, Kandi,
- Zone IV : située dans la forêt un peu au dessous de Bouaké
Î
- Zone V : située au niveau de Cotonou.
1
1
Comme plus haut, nous présentons les résultats sous forme de tableau.
j
Les histogrammes d'albédo sont analysés
sur des pavés de
250 x 250
Km 2.Les
figures 9 à 12 montrent les images d'albédo relatives aux 3 instants de prise de
j
vue et la référence sol.
TABLEAU 2.2.4. - ALBEDO DU SOL SUR UN PAVE DE 250 X 250 KM 2
POUR 5 ZONES CHOISIES DU NORD AU SUD
Zones
II
III
IV
V
Moyenne dl Albedo
.26
.22
.17
.20
.16
Mode d'Albédo
.26
.22
.17
.21
.18
Plage,de variation
.15 à .33
.14 à .28
.12 à .20
.14à.34 .08 à .28
if de l'~bédo
Ecart type
.03
.02
.0 l
.03
.03
Les figures 7 et 8 montrent les histogrammes d'albédo sur ces 5 zones.

---

- 30 -
Figure B : Zones sur lesquelles sont analysées les histogrammes
d'albédo de la référence soUel
6'W_"~----_--,()_'
..:!4' E
J
19'N
rOMBOUC TOt)
+" .ZONEI
b
MOPTI
1
Qi+
D~RI
SAN
!
NI~/ŒY
+
ZONEl[.
1
OUAGADOUGOU 1
+
(+DA-N 'GOURMA
B~BO-DiOULASSO
KrDi
GAOUA
ZO EIII
1-----+------I------~10· N
PARAKOU
-+-
"
,
\\iOUAKE
\\,: + ZONE N
.
'.
eZONEV
co ONOU

---

,W~I
1
1
1
1
1
- 32 -
Figure 8
Histogrammes d'albédo de la référence sol sur les zones IV et V.
-+- - -
- - -- - - - -
1
1
• 1
ai>-'- - - - - - - - - - -
1- ====-------------
.
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0 ,
=========--:--
_
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1
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1
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1
o
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1
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• 1
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1
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1
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1
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N
0 , =====::=:=============-=--==
_
o
Z
1
m
1
1
1
1
1
1
1

---

- 31 -
Figure 7
Histogrammes d'albédo de la référence sol sur les zones
l, II et· III.
t - - - - - - - -
1
1
N
o
• 1
Z
-L .....
~
m
. 1 - - -
H
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°1-1
_
1
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1
• 1 - 1 - - - -
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1
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1
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1
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1
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• 1
o
o
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o
m
1
1
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1
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011-1
_
1
- - - - --- --- ---
--
1
- - - - - - - - -
1
N
•
1
o
~t--I--_
Z
1
m
. 1-.------
"JI-
°1

---

- 33 -
Figure 9
Image d'albédo sol a 9h sur toute la zone d'étude.
OUAGA D'","rI·~'-'
• 18
ADA-N 'GêURMA.

---

- 34 -
Figure 10
Image d'albédo sol a midi sur toute la zone d'étude.
6\\11
.\\
1
4°N
1
1
1
1
1

---

- 35 -
l
'.
Figure Il
Image d'albédo sol à 14h. sur toute la zone d'étude.
GAOUA
1
~-----7"'-'::----~~~-_----:::"~---j 10' N

---

- 36 -
Figure 12
Image de référence d'albédo sol de la zone d'étude.
4"E
r-----------r-----r~....,..__,:-____r__r_-~
19" N
0.26
0.2
OUAGADOU
KANDI
-l-
1

---

- 37 -
Les résultats sur les histogrammes des différences entre l'albedo corres-
pondant à l'image minimale prise comme référence sol, et les albedo des 3 heures;
~ainsi que les ordres de grandeurx des albédos sur les différentes zones, nous suggè-
rent les conclusions sui vantes ;
- C'est que d'une part nous pouvons prendre comme image référence ciel clair,
l'image
minimum
des minima des 3 instants de la journée, sans grand risque
d'erreur,
parce qu'il n'apparaît aucun biais systématique sur cette image pour
cette région d'Afrique.
- D'autre
part,
les
zones
forestières situées de
part et d'autre du lac
Volta;
même avec une séquence de
17 jours à raison de 3 images/jour ne semblent
pas dégagées.
D'ailleurs P.
RABERANTO [33J avec une image/jour à midi sur
une
séquence d'un mois était parvenu à la même conclusion sur ces zones fores-
tières.
Cependant,
il
semble
d'après
les
comparaisons
des
histogrammes
des
différences entre l'albédo référence sol et les albédos sol relatifs aux 3 instants
de prise de vue, qu'avec l'image de 14 heures, on améliore l'approche du "sol"
sur les zones forestières.
En
effet
l'histogramme de la différence entre l'albédo de
14 heures
et la référence sol, donne (Fig.6) 79 % des points qui sont à un écart nul. Ce
qui n'est pas le cas avec la différence de 9h3ü (15 % seulement des points à l'écart
nu!), ou celle de' midi (9 % environ des points à l'écart nu!), pOLJ,r cette même
zone.
Néanmoins ces deux zones sont très rarement découvertes et donc que ce
soit en albédo ou en rayonnement, ce sont sur elles que 'nos résultats seront enta--
~chés le plus d'incertitude
II.3.- Constitution de l'image normalisée de la couverture nuageuse.
A partir des images numériques brutes corrigées de Cos e , pour chaque
heure de prise de vue, nous
mettrons en évidence les nuages.
Pour cela, nous
faisons une soustraction point à point de ces
images corrigées avec l'image r~é­
rence ciel clair. Ainsi pour un pixel (l,e) donné, qui a pour brillance corrigée B l
(J,H,sol,at) il sera caractérisé après l'opération de soustraction par un accroissè'-=
ment de brillance:
DB*l
(J,sol,at) = B*l
(J,H,sol,at) - BOl
(sol,ato).
,c
,c
,c
Cette image "difference" ou image normalisée de la couverture nuageuse
ainsi constituée, représente l'état de l'atmosphère; où les valeurs plus ou moins
élevées correspondent
aux
nuages
plus ou
moins opaques, et les valeurs nulles
0<. indiquent les points sans nuage~.
II.4.- Détermination des seuils d'accroissement de brillance selon le type de couver-
- ture nuageuse
Pour
déterminer
les
valeurs
des
seuils
d'accroissement
de
brillance
caractéristique
des
types de couverture nuageuse, nous considérons un
pavé de
25 x 25 pixels résolution Infra-rouge c'est-à-dire un pavé de 125 x 125 km 2 autour
de la station de Niamey. Pour chaque image normalisée de la couverture nuageuse
sur ce
pavé, nous en
faisons l'histogramme avec en sortie quelques. paramètres
statistiques de la population du pavé qui sont: la moyenne, le mode, l'écart-type
et
la
variance.
Sur
l'ensemble des images du
pavé apparaissent 5 modes dont
le tableau 2.2.5. donne pour chacun sa valeur moyenne, son écart-type et sa fré-
quence.

---

- 38 -
TABLEAU 2.2.5. : SEUILS D'ACCROISSEMENT DE BRILLANCE DE LA
COUVERTURE NUAGEUSE A NIAMEY
Moyenne
des modes
o
8
40
100
156
Ecart-type
4
12
16
Pourcentage des
images ayant les
14
55
18
8
5
caractéristiques
indiquées
Nous avons fait
cette étude statistique sur d'autres
parties de notre
zone d'étude et les résultats sont indiqués dans les tableaux ci-dessous.
TABLEAU 2.2.6. : SEUILS D'ACCROISSEMENT DE BRILLANCE DE LA
COUVERTURE NUAGEUSE EN ZONE DESERTIQUE(au niveau de Tombouctou)
Moyenne des modes
o
7
Ecart-type
3
Pourcentage des
images ayant des
4
96
caractéristiques
indiquées
TABLEAU 2.2.7 : SEUILS D'ACCROISSEMENT DE BRILLANCE DE LA
COUVERTURE NUAGEUSE DANS LA SAVANE (ligne Bobo-Dioulasso, Kandi)
Moyenne des modes
o
12
34
80
172
Ecart-type
4
Il
10
Pourcentage des
images ayant les
20
45
27
2
6
caractéristiques
indiquées
TABLEAU 2.2.8. : SEUILS D'ACCROISSEMENT DE LA BRILLANCE DE
LA COUVERTURE NUAGEUSE DANS LA FORET (au dessous de Bouaké)
Moyenne des modes
o
48
84
Ecart-type
14
14
Pourcentage des
images ayant les
14
43
43
caractéristiques
indiquées

---

- 39 -
TABLEAU 2.2.9.: SEUILS D'ACCROISSEMENT DE BRILLANCE DE LA
COUVERTURE NUAGEUSE DANS TOUTE LA ZONE D'ETUDE
Moyenne des Modes
o
8
+
Ecart-type
3
~ Pourcentage de)
images ayant les
16
78
6
caractéristiques
indiquées
.
De tous ces tableaux, on constate. que seule la zone autour de Niamey
(tableau 2.2.5.) et celle de la savane (tableau 2.2.7.) nous donnent plus de 3 modes.
C'est sur ces zones là, que la couverture nuageuse est la plus variable, tandis
que dans la zon~ désertique, nous n'avons que: du ciel clair (mode à zéro) ou
l>Cune couverture muageuse qui nous apparait de faible épaisseur optique, les autres
ne
représentent
que
6 %.
Par
contre
sur
la
forêt,
nous
avons essentiellement
presque
en
permanence, une
couverture
nuageuse
qui
nous
apparaît d'épaisseur
optique moyenne ou forte.
A partir des résultats du tableau 2.2.5., nous faisons une classification
des types de couverture nuageuse en tenant compte de la dispersion (écart-type)
autour de chaque mode pour les cas nuageux.
II.5.- Classification de la couverture nuageuse
II.5.1.- Modèles existants.
La détermination du rayonnement solaire au sol par ciel nuageux est
très
complexe
et
nécessite
la
connaissance
de
divers
paramètres,
notamment
la structure, l'épaisseur et la texture des nuages. Nous passerons en revue quelques
travaux où les auteurs ont étudié l'influence des nuages sur le rayonnement solaire
- LIOU [27] utilise une classification météorologique des nuages en 6 catégories
ex bas (cumulus - stratocumulus), moyen~(altostratus-altocumulus),hauts (cirrus-cir-
rostratus - cirrocumulus), Nimbostratus, Cumulonimbus et Stratus. Il détermine
ensuite
l'absorption,
la réflexion et la transmission du rayonnement solaire à
partir de données telles que l'altitude, l'épaisseur et la composition des différents
types de nuages étudiés.
HOYT [18] utilise aussi
la même classification météorologique et attribue un
paramètre de transmission à chacune des catégories de nuages. Il calcule ensuite
la fraction de
rayonnement transmise
par le
nuage à partir des altitudes de
sa base et de son sommet.
- TWOMEY [35] caractérise les nuages par leur composition (dimension et concentra-
tion des gouttelettes) pour déterminer leur épaisseur optique. Il compare l'absorp-
tion par des nuages de même épaisseur optique, mais de compositions différentes
(nuages maritimes et continentaux) ; et étudie ensuite la variation de l'absorption
en fonction de l'épaisseur optique pour une composition fixée.

---

- 40 -
Il
existe
d'autres
modèles
plus
complexes,
qui
calculent
l'influence
d'une
couche
nuageuse homogène et compacte aux
caractéristiques connues sur
le
transfert
radiatif
dans
l'atmosphère:
KERSCHGENS [19] et
DAVE [8] font
une approche de ce type, ainsi que MOSER [29] qui a proposé une méthodologie
du rayonnement solaire incident au sol à partir d'images numériques de ME TEOSA T
sur l'Europe. A. TUZET [36] vient d'appliquer cette méthode sur un lot d'images
sur l'Afrique de l'Ouest.
Elle a évalué des valeurs moyennes journalières qu'elle
a
comparées
aux
mesures
du
réseau
.AGRHYMET.
Les
différents
modèles que
nous venons de citer, utilisent des connaissances spécifiques sur les nuages. Pour
notre part le seul renseignement que nous tirons des images est l'accroissement
de
la
brillance,
c'est
pourquoi
nous
considérons d'autres
modèles utilisant
des
données simples telles que
la nébulosité et le type de nuages qui sembleraient
plutôt adaptés à notre étude.
A ce propos ATW ATER et BALL [2J ont comparé différentes méthodes
de ce type, où le rayonnement incident est calculé par :
Wn=r xW
(1)
n
c
avec W
le rayonnement incident par ciel clair, W
le rayonnement incident par
ciel nufgeux et
r
un paramètre qui tient comptf de la présence de nuage. Ce
paramètre peut êtrencalculé de deux façons :
- à partir de la nébulosité totale (en pourcentage de ciel couvert) par une équation
de régression de la forme :
r
= p + qc + rc 2 + sc m (2)
n
où les coefficients de régression p,q,r,s, et m sont déterminés localement par
des mesures au sol.
Mais, nous ne pouvons pas utiliser cette expression de
rn
pour deux raisons:
- d'une part pour son caractère local,
- d'autre part, par le fait que les données de nébulosité aux stations météorolo-
giques sont très dépendantes de l'observateur et puis une nébulosité vue du sol,
n'est certainement pas détectée de la même façon par un satellite.
- la deuxième façon de calculer
r
c'est à partir des types de nuages existants,
n
,
en tenant compte des couches superposees par la formule:
r
=fi [(1 - Ci) (1 - 'It.)] (3)
n
;=1
l
avec dans le cas de n couches, i l'indice de type de nuage, Ci la nébulosité
et
'lt. la transmittance de chacune de ces couches. Cette seconde méthode qui
est d'âpplication plus générale peut bien nous convenir.
Les transmissions
'lti ont été calculées par HA UR WITZ [17] sur 8 annees
de mesures pour différents types de nuages et exprimées sous la forme:
'lt. = a. + e- bim
(4)
l
l
ATWATER et BALL ont transformé cette formule en
1
'1" = C. + d. x m
(5)
l
l
l
1
1
1

---

- 41 -
où a., b., c. et d. sont des coefficients empiriques et m la masse d'air O/cose ).
Nous1 ap~liqLons donc dans la suite cette dernière méthode qui nous paraît plus
simple et adaptée aux types de données que nous utilisons.
En effet
dans l'expression (5), il n'apparaît pas la notion de couches
superposées, or dans les informations que nous avons en visible, nous ne savons
pas s'il y al, 2, 3 ou n couches; c'est la raison pour laquelle dans les paragraphes
précédents,
nous
utilisons très souvent le terme de couverture nuageuse et par
la sui te, nous l'utiliserons à chaque fois qu'il se ra question de cas de ciel nuageux.
Le tableau ci-dessous donne les moyennes climatiques des coefficients
c., d. et les \\{1. de l'expression (5).
l
l
.
l
Type de nuage
c
d
'JI
Brouillard
.163
.005
.69
Stratus
.268
.101
.15
Stratocumulus
.366
.0 15
.25
Cumulus
.366
. 015
.36
Cumulonimbus
.236
.0 15
.22
Altostratus
.413
.00 1
.40
Altocu,mulus
.546
.024
.50
Cirrostratus
.905
.064
.90
Cirrus
.872
.0 18
.90
Ce
tableau
montre
que
les
coefficients. d.
sont très
petits et qu'en
fait, dans le cas de ciel nuageux, les transmittances
q,. des nuages sont pratique-
ment indépendantes de la masse dl air, sauf dans le ca~ des stratus. Par ailleurs,
KASTEN et CZEPLAK [20] ont travaillé sur des données de la ans de rayonnement
solaire au sol en présence de nuages à partir d'observations horaires à Hambourg
(R.F.A.).
Ils
ont
montré
notamment que les transmittances,
définies comme le
rapport du global horaire, par un ciel complètement couvert par un type de nuage,
au global par ciel clair, étaient indépendantes de la hauteur solaire; et ont pris
des constantes comme transmittance pour chaque type de nuages.
En tenant compte d'une part de la formulation et des résultats de ATW ATER
ainsi que des travaux de KASTEN et d'autre part, de l'étude statistique des seuils
dl accroissement de brillance que nous avons faite sur nos images de couvert nuageux,
nous proposons la classification suivante.
II.5.2.- Classification proposée.
D'après
notre
analyse,
nous
avons
dégagé
5
modes
d'accroissement
de brillance. Le mode à a correspond à la situation de ciel clair et en tenant
compte de l'incertitude du radiomètre visible qui est à 4 en valeur numérique,
le ciel clair sera défini par l'intervalle [0,4].
A
partir
de
4
modes
d'accroissement
de
brillance
de
la
couverture
nuageuse, nous avons établi 4 classes de couvert nuageux en tenant compte de
la dispersion autour de chaque mode :
- la première classe définie par l'intervalle ]8 - (1
à 8 + 2(1
] avec
(1 =
4, soit
la classe: ]4, 16],
La borne inférieure de cette classe est prise à 8 - (1
à cause de l'incertitude
sur le seuil ciel clair dont nous avons parlé plus haut.

---

- 42 -
- la deuxième classe correspond à J 40 ::!: 2 U' J avec U' = 12 soit :J 16, 64J
- la troisième classe est: J 100:!: 2U' J avec U' = 16, ce à quoi nous faisons corres-
pondre l'intervalle J 64,132J.
Enfin
une
dernière
classe
pour
laquelle
l'accroissement
de
brillance
est supérieure à 132. Ainsi en tenant compte des pixels dégagés, un point quel-
conque
de
notre
image
normalisée
de
couverture
nuageuse
(DB*l
(J,H,sol,at)),
appartiendra à l'un des intervalles suivants
,c
- [0,4J
Ciel clair
- J4,16J
Couvert nuageux transparent
- J16,64J
Couvert se mi-transparent
- J64,132J
Couvert moyen~ement opaque
~ - >132
Couvert complérn'ent opaque
Afin d'affiner cette classification, nous avons analysé les histogrammes
0\\. des images infra-rouge correspondant~aux différentes classes du visible ci-dessous
définies, sur 2 pavés de taille différentes (25 x 25 km 2 et 125 x 125 km 2) autour
de la station de Niamey. Les résultats sont consignés dans les 3 tableaux suivants
correspondant chacun aux 3 images de la journée pour le pavé de 125 x 125 km 2 •
Sur ces tableaux les classes sont relatives aux accroissements de brillance DB*l
(J,H,sol,at). Les chiffres sur chaque ligne correspondante à la date, sont les tempe<.:
ratures en degrés Celsus. Dans certaines cases, on a 2 chiffres, cela arrive lorsque
dans le pavé, pour une classe d'accroissement de brillance donnée il y a des nuages
dont
les altitudes des sommets
sont
différentes.
Sur
ces
mêmes
tableaux, les
étoiles signifient que dans le pavé il n'y a pas de point correspondant à la classe
définie.
En fait l'examen classe par classe du visible, des températures correspon-
dantes, nous
montre qu'il est très difficile d'obtenir une répartition bien nette
de celles-ci conformément à la classification que nous avons retenue en visible.
En
effet,
on
constate
une
répartition
aléatoire
des températures relativement
chaudes entre le cas de ciel clair et les 2 premières classes de couvert nuageux.
Les ordres de grandeurs des écarts de température entre les 2 premières classes
et le ciel clair (environ 2 à 5°C) ne permettent pas de tirer une conclusion sur
une tendance bien particulière. Par contre à l'avant dernière classe correspondent
des températures très froides, qui sont dues à la présence de gros système nuageux
genre cumulonimbus.

---

- 43 -
TABLEAU 2.2.10
0< TEMPERATURES CORRESPONDANT~AUX 4 PREMIERES CLASSES DE LA
COUVERTURE MOYENNE POUR L'IMAGE DE 9H30 : STATION DE NIAMEY
Classes DB*
< 4 4 <DB* < 16
16 <DB*.s 64
64 <DB*<132
l,e ....
-
-
Dates
15
23
18
12
*
16
22
24
22
*
17
23
16 à 18
0
*
18
22
0
-5
*
19
*
*
-36
-42
20
22
8
-1
*
21
*
-2 à -4
-9
-Il
22
22
-6
-32
*
23
*
-14
-35
-49
24
14
2
-22
*
25
17
17
5
*
26
24
25
*
*
27
8
0
-4 à -10
*
28
26
28
*
*
29
*
*
*
-61
30
21
7
-2
-2
31
17
6
-5

---

- 44 -
TABLEAU 2.2.11
;'TEMPERATURES CORRESPONDANT~AUXTEMIERES CLASSES DE LA
COUVERTURE NUAGEUSE POUR L'IMAGE DE 11H30: STATION DE NIAMEY
Classes OB*~ 4
4 <OB* <'l6
16 <OB* <64
64 <OB* ~132
-
-
Oates
15
23
27
17
*
16
28
28
*
*
17
24
5
-7
-15
18
24
25
*
*
19
*
*
-9
-34
20
23
22
21
*
21
20
19
8
*
22
*
2
-5
-7
23
21 à 22
-15
-24
*
24
20
19
-25
*
25
25
23
-25 et 19
-45
26
23
25
*
*
27
14 et 18
1 et 6
-1
*
28
32
33
*
*
29
*
*
-43
-49
30
14
4
*
31
22
22
13
*

---

- 45 -
TABLEAU 2.2.12
~. TEMPERATURES CORRESPONDAN~AUX 4 PREMIERES CLASSES DE LA
COUVERTURE NUAGEUSE POUR L'IMAGE DE 14 H : STATION DE NIAMEY
Classes 05* ~4
4 <:05* ~16
16 ~OB* ~64
64 <OB* ~132
Dates
15
*
*
-21
-56
16
28
28
*
*
17
25
23
12
-12
18
20
21
9
*
19
*
*
-14
-15
20
24
24
-47
-68
21
23
22
18
*
22
20 et 22
20
2
*
23
25
25
-13
-14
24
23
19
11
*
25
0
*
-20
-41
26
25
27
24
*
27
25
26 et 28
-2
*
28
31
34
*
*
29
*
5
-26
-27
30
29
9
4
*
31
*
*
*
-66

---

- 45 -
D'ailleurs, la température infra-rouge n'indique qu'une altitude approchée
des sommets des nuages, mais ne nous dit rien sur la base des nuages, or le compor-
te ment d'un nuage vis à vis du rayonnement solaire dépend surtout de sa structure
et de son épaisseur.
En conclusion, il apparaît difficile de pouvoir utiliser l'infra-rouge pour
faire
une
classification plus fine
de la couverture nuageuse du
moins à
partir
des informations que nous avons du visible et de l'infra-rouge. En définitive pour
compléter cette classification, en partant du fait que la transmittance d'un nuage
diminue lorsque sa réflectance, et par conséquent sa valeur radio métrique augmen-
te, nous avons choisi 3 types de transmittance parmi celles calculées par HAURWITZ.
En partan~ de l'analyse des
mesures au sol à niamey en août 1982,
nous avons remarque qu'à partir du troisième seuil d'accroissement de brillance
(132),
qui
correspond pour toutes les images concernées à la présence de gros
systèmes nuageux d'après les observations métérologiques (genre cumulonimbus);
la
mesure donne
moins de
100 WH/m 2,
nous avons alors retenu pour la classe
supérieure à ce seuil une transmission de 10 %.
Finalement
les
facteurs
de
transmission
retenus
sont
les
suivants
'Il =
ciel clair
'12 = 0.905
Nuages transparentes.
\\11'3 = 0.546
Nuages semi-opaques,
\\11'4 = 0.366
Nuages opaques moyennement
\\Ij = 0.10
gros
systèmes
nuageux
très
opaques
ne
laissant
rien passer.
Pour un pixel dont l'accroissement de brillance par rapport à la brillance
ciel clair est: DB*l
(J,H,sol,at), selon qu'il est dégagé ou nuageux, on aura les
.
&
correspon dances SUlvalltes :
DB*l,c(J,H,sol,at) ~ 4 ~ \\II' = \\11'1
4 <DB*l,c(J,H,sol,at)
~ 16 <=:::}>\\II'= \\11'2
16 <DB*l,c<J,H,sol,at) ~ 64~ \\11'=
'V3
6_4 <DB*l,c(J,H,sol,at) :G 132<~ \\11'= 'V4
DB*-l,c' J,H,sol,a t) ~ 132 Ç:::::::}'t' =
\\11'5
~La figure ci-dessous schémati~ le "modèle de transmission atmosphé.:..
rique
(ciel
clair et nuageux) que
nous appliquerons à chaque pixel suivant son
accroissement de brillance.
En fait l'idéal serait de trouver une relation approchée entre les classes
d'accroissement
de
brillance
de
la
couverture
nuageuse et
la
transmission,
au
lieu d'utiliser une fonction escalier (seuils),
mais
malheureusement, dans le cas
d'août 1982, nous n'avons pas suffisamment de points pour faire cette approche.

---

.. TRANSMISSION
1
Modèle de transmission adopté
.90
·55
'-D
.;:t-
·37
\\
\\.
.10
.....
S1
S2
S4
o
53
4
16
64
132
ACCROisSEMEN Tde BRillANCE

---

TROI5IEME
PARTIE
----000---
:1

---

- 47 -
TROISIEME PARTIE
- - - - - 0 0 0 - - - -
SOMMAIRE
1.- APPLICATION AU CALCUL DU RAYONNEMENT SOLAIRE AU SOL
1.1.- Modèle d'estimation du rayonnement solaire
1.1.1.- Cas de ciel clair
1.1.1.1.- Le facteur de trouble de LINKE
1.1.1.2.- Définition et mesure
1.1.1.3.- Estimation du facteur de trouble de UNKE
1.1.1.4.- Calcul de l'éclairement ciel clair avec TL
1.1.2.- Cas de ciel nuageux
1.1.2.1.- Estimation de l'éclairement global horizon-
tal par ciel nuageux
1.2.- Influence de la taille du pavé pour l'estimation du global horaire
à la station de Niamey
1.2.1.- Pavé de 25 x 25 km 2 autour de Niamey
1.2.2.- Pavé de 50 x 50 km 2 autour de Niamey
1.2.3.- Pavé de 75 x 75 km 2 autour de Niamey
II.- ANALYSE DES RESULTATS SUR D'AUTRES DONNEES ET STATIONS
II.1.- Station ·de Niamey, application aux Images de midi de : mai juillet,
août 1979
II.2.- Station de Cotonou
II.2.1.- Pavé de 25 x 25 km 2 autour de la station
II.2.2.- Pavé de 50 x 50 km 2 autour de la station
II.2.3.- Pavé de 75 x 75 km 2 autour de la station
II.3.- Station
de
TRAPPES:
application
aux
images
de:
mai,
juillet
et août 1979 à midi
II.3.1.- Pavé de 35 x 40 km 2 autour de la station
II.3.2.- Pavé de 70 x 80 km 2 autour de la station
II.3.3.- Pavé de 100 x 120 km 2 autour de la station
II.4.- Station de CARPENTRAS, application aux images de : mai, juillet
et août 1979 à midi
II.4.1.- Pavé de 35 x 40 km 2 autour de la station
II.4.2.- Pavé de 70 x 80 km 2 autour de la station
II.4.3.- Pavé de 100 x 120 km 2 autour de la station
III.- EVOLUTION
JOURNALIERE
DU GLOBAL
HORIZONTAL A NIAMEY POUR
LES l, 2 ET 3 AOUT 1979
IV.- DISCUSSIONS DES CAS PARTICULIERS
V.- EXEMPLE DE PRESENTATION DES RESULTATS: CARTOGRAPHIE DU GISE-
MENT SOLAIRE
VI.- SIMULATION B2
----

---

- 48 -
1.- APPLICATION AU CALCUL DU RAYONNEMENT SOLAIRE AU SOL
1.1.- Modèle d'estimation du rayonnement solaire
1.1.1.- Cas de ciel clair
17- Si la définition même du beau temps (ciel sans nuage), n'est ent~chée
d'aucune ambiguïté,
la notion de la qualité du beau temps n'est cependant pas
précise; car les composantes variables de l'atmosphère tels que la vapeur d'eau
et les aérosols vont' plus ou moins atténuer le rayonnement direct, et créer du
rayonnement diffus. La qualité du beau temps dépend de la transparence des masses
d'air, donc de l'humidité et de la teneur en poussière de l'atmosphère, qui peuvent
être· englobées sous le nom de trouble atmosphérique.
.
J
Plusieurs
causes
contribuent
a
affaiblir
le
rayonnement
solaire
dont
les principales sont :
- la distance de la Terre au soleil,
l'épaisseur des masses atmosphériques que traverse le rayonnement, et qUI dépend
de l'angle zénithal du soleil,
- la diffusion moléculaire,
- l'absorption par
les gaz
tels que
l'ozone, l'anhydride carbonique, l'oxygène et
l'azote
- l'absorption par la vapeur d'eau,
- l'absorption et la diffusion par les aérosols (particules de poussières).
Pour les gaz, en haute atmosphère, l'oxygène et l'azote absorbent des
radiations de longueur d'onde inférieure à 0,2 ~m.
En ce qui concerne l'absorption
par l'ozone et la vapeur d'eau, dont
les quantités sont variables dans l'atmosphère, des relations permettent de calculer
leur
absorptance
sur
l'ensemble
du
spectre
solaire,
notamment
celles
données
dans des publications canadiennes [lIJ et [lOJ. Pour une quantité d'ozone variant
de 2.3 à 3 mm d'épaisseur, à une masse d'air m = la son absorption varie de 7
à 9 % et à m = 4, elle est de 4 à 5 %. Pour des quantités de teneur en eau varia-
bles de 0.5 à 6 cm, à m = la, leurs coefficients d'absorption varient de 8 à 16 %
et à m = 4, ils sont de 6 à 13 %. En fait les 2 principales causes d'atténuation
du
rayonnement
solaire,
sont
l'absorption
par
la
vapeur
d'eau,
l'absorption et
la diffusion par les aérosols et ce sont celles-là qui sont surtout à l'origine de
ce qu'on a dénommé: trouble atmosphérique.
Les deux méthodes proposées jusqu'ici pour la détermination du trouble
atmosphérique sont dues à F.
LINKE [26J et à
A.
ANGSTROM [3J. Donc pour
mieux precIser l'état de l'atmosphère par ciel clair, il est possible d'introduire
dans le calcul soit la tension de vapeur et le coefficient {3 d'Angstrom, ou de
le caractériser par un seul facteur tel que le facteur de trouble de LINKE (TL).
Nous avons choisi d'utiliser ce dernier pour l'estimation du rayonnement solaire
au sol par ciel clair, pour deux raisons :
- d'une part, parce qu'il englobe les effets de la vapeur d'eau et des aérosols,
- d'autre part, parce que nous utilisons des formules de calcul des éclairements
par ciel clair en fonction du trouble de LINKE et de la masse d'air, proposées
par l'O.M.M.[30J

---

- 49 -
1.1.1.1.- Le facteur du trouble de LINKE TL
Ce facteur introduit par LINKE en 1922 [26J permet de comparer l'atmos-
phère
réelle
à l'atmosphère idéale où
n'existent que
la diffusion Rayleigh
par
les molécules d'azote, d'oxygène et l'absorption par l'ozone.
1.1.1.2.- Définition et mesure
Le
facteur
de
trouble
de
LINKE
s'exprime
sous la forme
générale
=
am _ ln (Tm)
TL
'""ii - n(Tj)
où
am est l'épaisseur optique de l'atmosphère réelle,
ai l'épaisseur optique de
l'atmosphère idéale, ln le logarithme néperien,
Tn la transmittance de l'atmosphère
réelle de masse d'air m, et
Ti la transmittance de l'atmosphère idéale de· masse
d'air
m.
Quelle signification physique faut-il
donner au
facteur de trouble de
LINKE?
LINKE a pris pour base l'absorption de l'air
pur et sec, et il définit
le facteur de trouble atmosphérique comme étant le nombre d'atmosphères sup-
posées pures et sèches, qu'il serait nécessaire d'accumuler pour obtenir la même
extinction au sol du rayonnement direct.
Donc pour une atmosphère idéale pure
et sèche, on aura un facteur de trouble de LINKE égal à l'unité. Mais on peut
considérer
cette
vision comme insatisfaisante car elle
ne
tient
pas compte du
fait que la longueur d'onde du rayonnement influe sur le trouble; puisque la répar-
tition spectrale de l'énergie solaire varie avec l'épaisseur des masses d'air tra-
versées. Il y a donc une variation journalière du facteur de trouble en fonction
de la masse d'air et de la longueur d'onde. Cependant si l'on considère l'absorption
et la diffusion dues aux
molécules gazeuses et aux
aérosols,
en négligeant les
questions de répartition spectrale du rayonnement incident; pour ne retenir que
son importance énergétique, on peut faire appel à la notion de facteur de trouble
de LINKE. Le facteur de trouble de LINKE étant dû aux aérosols et à la vapeur
d'eau, il
tient compte
dans une
certaine
mesure de la vitesse, de la direction
du vent, des gradients de température et d'humidité, qui vont contribuer au dépla-
cement des masses de poussière. On peut déterminer TL à tout instant par une
mesure de l'éclairement direct et de la formule de KASTEN [21J :
4
If- TL
= [ 0.9
+
9;
x 1n
(~)J
m
l'mes
où 1'0 est la constante solaire corrigée de la distance Terre-Soleil, l'mes l'éclaire-
ment direct-normal mesuré, m la masse d'air atmosphérique à l'instant de la mesure.
De nombreuses études ont été faites afin de pouvoir estimer le facteur de trouble
de LINKE, quand on ne dispose par de mesures d'éclairement direct.
1.1.1.3.- Estimation du facteur de trouble de LINKE
Dans
la
littérature,
plusieurs
relations
ont
été
proposées
permettant
rA. d'évaluer
le fact~ de trouble de LINKE. Ainsi PERRIN de BRICHAMBAUT et
VAUGE [32J donnent :
TL = 2.5 + 16{3 + O.5\\nw
ou {3
est le coefficient de trouble dl Angstrom, w la hauteur d'eau condensable
en cm. Ils négligent ici la variation avec la masse d'air. Certains auteurs essaient
de
r.e~pl.a~er 13 .no~ codé dans les observations météorologiques co~rantes par
la
Vlslbll1te
V.
AinSi
HAMLEN [l6J propose
une
formule
empirique etablie au
Canada:

---

- 50 -
43
TL = l + 0.5 eO.
+ 9.35/Y
où e est la tension de vapeur d'eau.
Cette
formule
a
été
modifiée
par
C.
GUEYMARD [15J et devient
TL = l + (my)0.26 + (l!V)(2 + mO. 85 )
l'O.M.M. [30J propose
TL = 3.3 + 6T l + 6T2 + 6T3 + 6T4
les 4 corrections étant les suivantes:
AT l = -0.35 Z, Z altitude de la station en km
!X
AT2 = 0.5Ane - 1.1, e : tension de vapeur d'eau en mb
Pour
AT3, on peut à partir du tableau donné par l'O.M.M. prendre l'approximation
linéaire sui vante :
AT3 = -0.9 + 1513
La correction
AT4 est fonction de la hauteur angulaire solaire, le tableau suivant
en donne quelques valeurs :
il
Hauteur solaire
8
15
30
45
60
1
en degrés
AT4
-0.6
-0.3
°
+0.1
+0.3
Il existe actuellement beaucoup de
publications
pour le calcul des composantes
du rayonnement au sol par ciel clair, la plupart des modèles ou formules proposées
ont
souvent
un
caractère
local,
et
très
difficilement
généralisable.
Cependant
l'OMM a
proposé des formules
de calcul des composantes du rayonnement, qui
sont très générales, et qui peuvent s'appliquer à toutes les latitudes, et pour des
sites de basse altitude dans des conditions de hauteur solaire ~ 20°. Du fait du
caractère général de ces formules,
nous les avons retenues pour l'estimation du
global horaire par ciel clair dans le cadre de notre étude.
1.1.1.4.- Calcul de l'eclairement ciel clair avec TL
L'O.M.M. indique les formules suivantes
- Eclairement global sur plan horizontal:
.
36 + T
G'l = (1297 - 57 TL) (smh)
H'
L
33
Eclairement Direct-normal
TL
l' l = (1390 - 31 TL) exp (-
)
12.6 sin (h+z)
en Wm- 2
- Eclairement diffus sur plan horizontal :
(..:,4 )(.
) TL + 5.7
D' l = 380 exp TI sm h
30
dans toutes ces formules
h est
la hauteur solaire exprimé en degrés ainsi que
(h + 2).

---

- 51 -
En exprimant ces trois quantités en- WH/M 2 , on obtient en connaissant
TL au
milieu de l'heure considérée, les~êomposantes horairess en un lieu donné.
Etant
donné· que
nous
disposons
des
données de
mesures horaires du
rayonnement (direct-normal, global et diffus horizontal) à la station météorologique
de Carpentras, nous avons recherché le facteur de trouble moyen de Linke à cette
station.
Le détail de ce travail est exposé en annexe II de ce mé.moire. Sur la
station de Niamey, qui est notre station test en Afrique de l'Ouest, en attendant
d'avoir des mesures du direct-normal pour évaluer TL de façon plus précise, nous
avons pu estimer T
à 5.5 à partir des valeurs maximales des mesures du global
horaire horizontal ~ quelques journées de beau temps pour le séquence du mois
d'août
1982.
Pour
le
calcul
de
l'éclairement
global
horizontal
beau temps sur
Niamey, nous utilisons l'expression G' l avec TL = 5.5.
P
En un point P nous posons: E BT = G' 1.
1.1.2.- Cas de ciel nuageux
1.1.2.1.- Estimation de l'éclairement global horizontal par ciel nuageux.
Nous avons vu à la fin du chapitre II, que suivant l'accroissement de
brillance DB*l
(J,H,sol,at) d'un pixel de l'image normalisée de la couverture nuageuse,
nous le
rangê'6ns dans une classe donnée; et à chaque classe i nous associons
une transmission
..p.• Pour estimer l'éclairement global horizontal au sol, par temps
nuageux en un point, nous lui affectons l'éclairement global horizontal beau temps
multiplié par la transmission correspondant à sa classe.
Nous traduisons cette opération par l'expression suivante
E
- EP
X.f,
P -
BT
't'i
où E
est l'éclairement global par ciel nuageux en un point p. Ainsi l'image "dif-
férerPce, ou image normalisée de la couverture nuageuse est analysée pixel à pixel
en attribuant
à chacun suivant sa classe une
valeur numérique,
qui
représente
l'éclairement qu'il reçoit en W/m 2 • Nous avons divisé par 4 les valeurs physiques
obtenues (en tenant compte de la valeur maximale de l'éclairement global beau
temps),
pour le transcrire sur des bandes magnétiques contenant des valeurs de
o à 255, afin d'avoir une homogénéïté avec les images originales de METEOSA T
(codées sur 8 bits).
1.2.- Influence de la taille du pave pour l'estimation du global horaire à la station
de Niamey.
Nous avons
vu
au
paragraphe
V.2.3.
du
chapitre
l,
c'est-à-dire dans
les données au sol, que pour notre zone d'étude, la seule station pour laquelle
nous avons à la fois des mesures de rayonnement global, et des observations météo-
rologiques horaires est celle de Niamey. Aussi ceci nous a conduit à batir toute
notre méthode à partir des images numériques de cette station. Ainsi pour déter-
miner les classes l'accroissement de brillance intervenant dans le calcul du rayon-
nement
global
par
ciel
nuageux,
nous
avons
utilisé
les images d'accroissement
de brillance pour la séquence de 17 jours du mois d'Août 1982, sur cette station
(tableau 2.2.5).
Nous rappelons que ces classes ont été déterminées à partir des
moyennes des modes des histogrammes d'accroissement de brillance de la couver-
ture
nuageuse normalisée sur un
pavé
de
25 x 25 pixels
résolution infrarouge,
soit 125 x 125 km 2 • Une fois que la valeur pixel de l'éclairement global par ciel
nuageux est calculée, la comparaison des résultats par satellite avec les mesures
du
pyranomètre,
revêt
une difficulté, à cause
du caractère différent des deux
types d'informations. En effet le pyranomètre donne une mesure intégrée

---

- 52 -
sur l'heure pour une localisation ponctuelle, alors que METE05AT donne une mesure
instantanée. Le satellite ne nous permet pas de faire une intégration de l'éclaire-
ment local au cours de l'heure (cas du pyranomètre). Nous calculons alors la moyen-
ne, à un instant donné, des éclairements sur des éléments de surface voisins (pavé).
Si la couverture nuageuse est en évolution, nous admettrons que l'intégration spatia-
le équivaut à l'intégration temporelle.
Il s'agit alors de déterminer la taille du
pavé qui conviendrait le mieux à l'intégration temporelle (mesure du pyranomètre).
Pour cela, pour chaque heure, nous considérons un pavé centré sur la station, et
nous
calculons
la
moyenne arithmétique
que
représente le
global
horaire de la
station, de la façon suivante:
- soit W. la valeur numérique du global instantané (codé sur 8 bits) d'un pixel i
(Wi
poLvant varier d'une valeur différente de zéro, jusqu'à 255), N le nombre
de pixels dans un pavé, et 4 le facteur de conversion qui permet de passer de
la valeur numérique à la grandeur réelle de l'éclairement global. On aura alors
le global horaire pour la station égal à :
GH =-~W,J(. 4
en
WH~2
N ;:1 1
Nous
estimons
GH sur 3 pavés de tailles différentes, afin de détermi-
ner, le pavé qui sera représentatif de la station.
1.2.1.- Pavé de 25 x 25 km 2 autour de Niamey
Le tableau ci-dessous, que nous no~ons tableau 3.1.1. récapitule les résultats
sur 16 jours du mois d'août 1982 (15 au 31 Août) à raison de 3 images/ jour; nous
n'avons pas tenu compte du 27 août parce que c'est une journée manquante pour
les mesures au sol.
Les écarts, dans tous les tableaux de comparaison qui vont
suivre, sontAio Mesure-calcul, et les unités des trois grandeurs (mesure, calcul et
r;j. écart) sont ~ Whm- 2 •
Les
différents
coefficients
de
corrélation
sont
calculés
sur
l'ensemble
des images.

---

- 53
il
TABLEAU 3.1.1.- COMPARAISON ENTRE LA MESURE ET LE CALCUL DU GLOBAL HORA~;
RE MOYEN POUR UN PAVE DE 25 x 25 Km 2 AUTOUR DE NIAMEY
9h - 10h
Ilh-12h
14h - 15h
Dates
Mesures Calculs
Ecarts
Mesures Calculs
Ecarts
Mesures Calculs
Ecarts
15
423
477
-54
845
579
266*
387
282
105
16
521
592
-71
843
896
-53
610
719
-109
17
518
514
4
687
650
37
533
590
-57
18
555
608
-53
833
856
-23
460
632
-172*
19
204
221
-17
248
387
-139*
484
351
133*
20
632
596
36
778
727
51
47
240
-193*
21
450
357
93
877
707
170*
436
596
-160*
22
646
582
64
564
495
69
594
568
26
23
285
238
47
918
856
62
630
528
102
24
534
568
-34
834
770
64
585
628
-43
25
624
659
-35
813
519
294*
421
324
97
26
621
668
-47
803
751
52
611
596
15
27
440
750
597
28
690
676
14
802
871
-69
599
708
-109
29
75
71
4
431
374
57
497
416
81
30
690
544
146*
665
664
1
529
498
31
31
650
650
0
758
717
41
56
76
-20
Sur ce tableau, nous considérons comme mauvaise toute estimation par satellite (calcul)
dont la différence avec la mesure au sol est'>:=
120 Whm- 2• Ces cas sont indiqués
1
par une
(*) devant l'écart concerné, il en sera de même pour tous les autres tableaux.
La figure 13 (a) montre le nuage de points que l'on obtient entre la mesure et le;
calcul pour ce pavé, avec un coefficient de corrélation de : 0.88.
Si l'on ne tient pas compte des résultats que nous considérons mauvais (*), la moyenne
des écarts entre les mesures et l'estimation par satellite est de :51 Whm- 2 , avec un écart-
type de : 30Whm- 2 , ceci concerne 38 images/48, soit 79 %.
-.---.

---

- 54 -
1.2.2.- Pavé de 50 x 50 krt1 2 autour de Niamey
i
Sur le tableau 3.1.2., nous donnons les résultats relatifs à ce pavé.
\\
1
TABLEAU 3.1.2.- COMPARAISON ENTRE LA MESURE ET LE CALCUL GLOBAL HORAIRf,i1
POUR UN PAVE DE 50 x 50 km 2 AUTOUR DE NIAMEY
1
9h - 10h
Il h - 12h
14h - 15h
Dates
Mesures Calculs
Ecarts
Mesures Calculs
Ecarts
Mesures Calculs
Ecarts
15
423
479
-56
845
611
234*
387
311
76
16
521
630
-109
843
904
-61
610
727
-117
17
518
512
6
687
628
59
533
606
-73
18
555
625
-70
833
866
-33
460
631
-171 *
19
204
232
-28
248
380
-132*
484
396
88
20
632
592
40
778
759
19
47
128
-81
21
450
350
100
877
700
177*
436
608
-172*
22
646
578
68
564
484
80
594
607
-13
23
285
252
33
918
892
26
630
532
98
24
534
616
-82
834
799
35
584
641
-56
25
624
660
-36
813
442
371*
421
360
61
26
621
675
-54
803
755
48
611
572
39
27
399
761
600
28
690
687
3
802
878
-76
599
715
-116
29
75
71
4
431
363
68
497
420
77
j
30
690
590
100
665
626
39
529
462
67·
1
1
31
650
644
6
758
714
44
56
72
-16
Pour ce pavé, nous avons 42 images/48 soit 88 % des cas pour lesquels, l'estimation
"<du global horaire pour le satellite est correct<?comparativement à la mesure au sol. La moyenne 1
~des écarts est de : 56 Wh1iii2, avec un écart-type de : 32 Whm- 2.
En (b) de la figure 13, nous montrons le graphique de comparaison entre les mesures, ;
et l'estimation par le satellite, le coefficient de corrélation est de 0.89.
1
: '

---

- 55 -
1.2.3.- Pavé de 75 x 75 km 2 autour de Niamey
1
!
,
,
1
Le tableau 3.1.3 montre les resultats obtenus pour ce pave.
1
Il
TABLEAU 3.1.3.- COMPARAISON ENTRE LA MESURE ET LE CALCUL DU GLOBAL HORAIRE
POUR UN PAVE DE 75 x 75 km 2 AUTOUR DE NIAMEY
1,1
1
9h - 10h
Ilh - 12h
14h - 15h
Dates
Mesures Caculs
Ecarts
Mesures Çalculs
Ecarts
Mesures Calculs
Ecarts
15
423
452
-29
845
622
223*
387
651
36
16
521
672
151*
843
911
-68
610
730
-120
17
518
492
26
687
546
141*
533
631
-98
18
555
650
-95
833
899
-66
460
590
-130*
19
204
248
44
248
367
-119
484
418
66
20
632
587
45
778
828
-50
47
84
-37
21
450
327
123*
877
745
132*
436
636
-200*
22
646
553
93
564
510
54
594
656
-62
23
285
256
29
918
924
-6
630
542
88
24
534
640
-106
834
811
23
584
668
-83
25
624
672
-48
813
437
376*
421
403
18
26
621
679
-58
803
760
43
611
603
8
27
423
796
620
28
690
695
-5
802
908
-106
599
704
-105
29
75
72
3
431
352
79
497
416
81
30
690
636
54
665
619
46
529
416
113
31
650
668
-18
758
715
43
56
72
-16
La moyenne des écarts est de 57 Whm- 2 avec un écart-type de 34 Whm- 2 , ce qui eSlf
le cas de 40 images soit 83 %.
En (c) de la figure 13, on a le nuage de points entre la mesure et le calcul relati,f
au pavé, le coefficient de corrélation est de 0.88.
J-
I

---

Figure 13
Comparaison entre la mesure et l'estimation par le satellite
du global horaire horizontal à Niamey en Août 1982.
NIAMEY
AOUT 82
r = 0.88
r = 0.88
r = 0.89
1llOIl
2
WH/M
2
\\OO:l
2
D
WH/M
WH/M
1--
=1
S:5O
~:
+:
:l:;j)
I-:l:;j)
+t
+
«~
+:
«~
1
lOl
tr lOO
trIOl
+/
Ci""
'1-+
~-r.;o
G~
+ +
'lCO
+
nl
+
nl
'J)
lI'"\\
1
DI
~
~
ll:Il
+ ~~ ++
'00
++
+
+
~
'00
+
D
+
1'>0
:s:so
#+
XlO
+
500
:500
0Il
+
~
+
++
~
'bO
+
+
UXI
+
+
-t
40il
D
-q.+
r>D
+
~
:l:ll
XlO
+
]:Xl
+
XIl
tlIl
+
t:5O
ts'
+
IDO
too
+
toO
13Il
~
~
1llll
10l
+
2
100
:Ill
WH/M 2
10
WH/M
:so
2
•
WH/M
0
0
100
:l:x:l
\\O:l:I
0
tOl
200
]:Xl
40il
~
100
"lO:l
100
~
1000
lOOtoO»:I'bO:500IOO'nl1OO1Ol1OOll
GH-ME$URE
GH'MESURE
GH-MESURE
a - Pavé de 25 x 25 km 2
B - Pavé de 50 x 50 km 2
c - Pavé de 75 x 75 km 2
i
Î
----- - .- ......

---

- 57 -
Les résultats des 3 tableaux relatifs à des pavés de tailles variables
autour de la station de Niamey, que nous considérons comme station de référence;
pour les données numériques satellitaires de la séquence d'août 1982, nous condui-
sent aux conclusions suivantes.
- Quel que soit le pavé considéré parmi les 3, il n'apparait pas de sous-
estimation ou
surestimation systématique
des
calculs
par
rapport aux mesures,
- En excluant les quelques images, pour lesquelles, il y a désaccord
total entre la mesure et le calcul (gros écarts, c'est-à-dire les écarts ~ ±
120
Whm- 2 ), les moyennes des écarts entre mesure et calcul sont du même ordre de
grandeur pour les 3 pavés ( '::::::. 55Whm- 2 ), ainsi que les écarts-types ( ~ 32 Whm- 2 ).
En se fixant un écart maximum de ..:
120 Whm- 2 , il semble que le
pavé de 50 x 50 km 2 autour de la station (88 % des images), soit la taille qui
convient. le mieux à l'intégration temporelle du global horaire, c'est-à-dire à la
mesure du pyranomètfe.
La
classification des
types
de
couverture
nuageuse
étant
faite
avec
les images de la séquence de 17 jours d'août 1982 autour de la station de Niamey,
nous avons testé sa validité sur la même station pour 3 mois (mai, juillet et août
1979) à
raison d'une image/jour, celle de midi.
Nous avons appliqué également
notre classification à la séquence d'août 1982 sur la station de Cotonou (Benin).
II.- ANALYSE DES RESULTATS SUR D'AUTRES DONNEES ET STATIONS.
II.1.- Station de Niamey, application aux images de midi de : mai, juillet, août 1979
Le tableau ci-dessous, que nous notons tableau 3.2.1., est relatif aux
résultats
que
nous
obtenons (d'après
notre
classification)
pour
les images midi
de mai, juillet et août 1979 (77 images au total). Etant donné que les résultats
précédents sur Niamey, nous ont montré que le pave de 50 x 50 km 2 semble être
le plus représentatif de la mesure de la station ; pour ce test, nous ne retenons
que les résultats du pavé de 50 x 50 km 2 •

---

- 58 -
,
TABLEAU 3.2.1.- COMPARAISON ENTRE LA MESURE ET LE CALCUL DU GLOBAL HORAIRE MOYEN
POUR UN PAVE DE 50 x 50 km 2 AUTOUR DE LA STATION DE NIAMEY (MAI, JUIL~~I
LET ET AOUT 1979 A MIDI).
1
MAI
JUILLET
AOUT
Dates Mesures Calculs
Ecarts
Dates Mesures Calculs
Ecarts
Dates Masures Calculs
Ecarts
2
937
908
29
762
852
-90
572
572
o
3
925
892
33
2
857
852
5
2
824
940
-116
4
932
868
64
6
776
932
-156*
3
884
916
-32
5
881
800
81
8
373
484
-Ill
395
316
79
6
933
864
69
9
515
576
-61
5
885
844
41
7
920
868
52
10
829
848
-19
8
924
940
-16
8
628
536
92
Il
525
604
-79
9
872
912
-40
9
423
340
83
12
789
732
57
10
768
908
-140*
10
691
484
207*
13
665
708
-43
Il
887
916
-29
Il
912
888
24
14
690
848
-158*
12
730
660
70
12
611
572
39
15
896
856
40
13
855
888
-33
13
682
728
-46
16
808
860
-52
14
745
692
53
14
808
832
-24
17
729
440
289*
15
914
868
46
15
749
880
-131 *
18
582
532
50
16
744
840
-96
17
860
884
-24
19
842
644
198*
17
880
880
o
18
826
912
-86
20
837
864
-27
18
108
96
12
21
816
768
48
21
162
281
-119
19
868
932
-64
23
734
876
-142*
22
571
792
-221 *
20
874
900
-26
24
777
696
81
23
454
656
-202*
21
765
172
593*
25
265
484
-219*
24
401
476
-75
22
627
608
19
26
878
896
-18
25
687
560
127*
23
721
624
97
27
840
704
36*
26
773
868
-95
24
658
560
98
30
844
884
-40
27
604
396
208*
25
770
772
-2
31
21
96
-75
28
230
332
-102
26
910
912
-2
30
882
888
-6
29
793
860
-67
31
677
608
69
30
918
796
122*
31
892
900
-8

---

- 59 -
)
K Notre classification apPliœ à ces images de 1979, nous donne 61
images/77 soit 79 % des cas qui ont une moyenne des écarts entre la mesure et
le calcul de 51 Whm- 2 , avec un écart-type de 32 Whm- 2 • La figure
14 montre le
graphe de dispersion des points entre les résultats du modèle et les mesures avec
un coefficient de corrélation de 0.84.
NIAMEY A MIDI
MAI JUILLET AOUT 19
1000
r = 0.84
35l)
900
1-
~llSO
+
C{'eoo
+
G?SO
+
'100
+
++ +
6Sl
+
+
+
600
+ +
~
+ ++++
soo
(S)
+
+
(00
+
+
:JSO
JOO
+
++
tSO
+
200
1.SO
+
100
SI)
o o SI) ~1.S0200~JOO:JSO~(s)SOO~600~'1OO~eoo~90035l)~
GH·MESURE
Figure 14 : Comparaison entre la mesure et l'estimation par le satellite
du global horizontal à Niamey en Mai, Juillet et Août 1979
à midi (pavé de 50 x 50 km 2).

---

Le graphe de comparaison est illustré par la figure 15 (a). Nous obtenons un coeffi-
cient de corrélation de 0.78 entre les valeurs horaires mesurées au sol et celles calculées. La
moyenne des écarts est de 57 Whm- 2 , avec un écart type de 35 Whm- 2 • Là encore nous n'avons
pris en compte que 34 images/51, les écarts marqués d'une étoile (*) sont exclus, et les valeurs
retenues représentent alors 67 % de l'ensemble des images.

---

Figure 15 : Comparaison entre la mesure et l'estimation par le satellite du global horaire horizontal
à Cotonou en Août 1982.
COTONOU
AOUT 82
N1ll:lO
=r
\\.000
..§r.e
r = 0.78
r = o. 82
r,)
...c: kil
~~
~~
1:
Oa:.l l
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\\Il
'
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(5150
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100
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1
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~
~
+
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+
100
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+
'>:10
'>:10
:Dl
++ +
500
500
CIl
1
(50
(50
++
UlIl
t.OO
1.00
DI
+
r,o
+
no
lOI
»l
»l
Dl
Cl
Cl
101
roo
toO
a
~
~
101
100
\\DO
"
wh/m2
lô
wh/m 2
•
0
~ k.
;W~/,m,2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
100
100
lOl
~
1OCO
0
100
roo
»l
1.00
500
100
100
100
~
1000
o
\\DO
toO
»l
1.00
500
100
100
lOl
~
10Cll
GH mes
GH mes
GHmes
a - Pavé ae L5 x 25 i<m 2
b - Pavé de 5\\) x 50 km 2
c-Pavé de 75 x 75 km 2

---

- 62 -
II.2.2.- Pavé de 50 x 50 km 2 autour de COTONOU
,
i
TABLEAU 3.2.3.- COMPARAISON ENTRE LA MESURE ET LE CALCUL DU GLOBAL HORAIREI
POUR UN PAVE DE 50 x 50 km 2 AUTOUR DE COTONOU
:1
9h - 10 h
Ilh - 12h
14h - 15h
1
!
Dates
Mesures Calculs
Ecarts
Mesures Calculs Ecarts
Mesures Calculs Ecarts
15
434
386
48
726
642
84
373
426
-53
16
664
472
192*
795
506
289*
317
283
34
17
406
375
31
716
521
195*
501
448
53
18
179
268
-89
358
393
-35
176
270
-94
19
515
559
-44
730
533
197*
381
472
-91
20
448
451
-3
660
711
-51
315
531
-216*
21
614
581
33
794
771
23
320
292
28
22
639
558
81
795
781
14
593
671
-78
23
249
3°8
-59
320
354
-34
333
393
-60
24
459
393
66
517
467
50
186
276
-90
25
259
327
-68
346
456
-110
316
313
3
26
639
608
31
607
374
233*
192
271
-79
27
342
275
67
536
495
41
474
464
10
28
485
382
103
524
484-
40
567
547
20
29
675
622
53
487
461
26
653
705
-52
30
424
353
71
774
560
214*
644
569
75
31
676
646
30
888
600
288*
610
581
29
La moyenne des écarts, en excluant les écarts considérés mauvais (*) est de 52 Whm- 2,
avec un écart-type de 27 Whm- 2, les images prises en compte représentent 84 %. Nous montrons ~
à la figure 15 (b) le graphe de comparaison des valeurs horaires. Leur coefficient de corrélation
est de 0.82.
.

---

---

- 64 -
CONCLUSION
Le test de notre modèle sur les données de mai, juillet et août 1979
à Niamey à midi, ainsi que sur Cotonou pour la séquence d'août 1982 à raison
de 3 images/jour, nous suggère d'après les résultats obtenus, les conclusions sui-
vantes:
- A Niamey avec
77 images, nous obtenons une
bonne concordance
pour 79 %
des images entre le global horaire mesuré et celui estimé par le modèle pour
le pavé de 50 x 50 km 2 autour de la station. Pour ces 79 % des images, la moyen-
ne des écarts entre la mesure et le calcul est de 51 Whm- 2 , avec un écart-type
de
32
Whm- 2 •
Le coefficient
de
corrélation entre
les
valeurs estimées pour
l'ensemble des images et les mesures est de 0.84.
- Toujours pour ce même pavé, sur Cotonou, nous obtenons un meilleur pourcentage
d'images (84 %), pour lesquelles la moyenne des écarts entre la mesure et le
calcul est de 52 Whm- 2 , avec un écart-type de 27 Whm- 2 ; et un coefficient
de corrélation entre mesure et calcul de 0.82.
Il
apparaît
donc
que,
notre
classification de
la
couverture
nuageuse
appliquée à la zone Ouest Africaine, nous donne des résultats tout à fait satisfai-
sants pour le calcul du global horaire estimé sur un pavé de 50 x 50 km 2 autour
du lieu où l'on veut faire l'estimation.
Nous avons également testé notre modèle sur les stations de Trappes
et Carpentras en France. Les données utilisées sont les images de midi pour les
mois de mai, juillet et août 1979, soit un total de 77 images.
II.3.- Station de TRAPPES; application aux images de
mai, juillet et août 1979
à midi.
Comme dans le cas des stations de Niamey et Cotonou, nous présentons
les résultats pour trois pavés de tailles différentes.
Les pavés considérés sont:
5 x 5, 10 x 10 et 15 x 15 pixels résolution infra-rouge, mais les tailles sont diffé-
rentes par rapport aux mêmes pavés pris en Afrique de l'Ouest (zone sous satellite)
parce que sur l'Europe un pixel infra-rouge représente à peu près, une surface
moyenne de 7 x 8 km 2 •

---

Figure 16 : Comparaison entre la mesure et l'estimation par le satellite du global horaire
horizontal à Trappes en Mai, Juillet et Août 1979 à midi.
TRAPPES A MIDI
MAI JUILLET AOUT 19
2
1000
wh/m 2 r = 0.83
~
\\IXll
wh/m
r = 0.85
wh/m2
J"
r = 0.84
~
rA
~JIlt
~~
~):)O
0151
Otsl
O~
+
lfllOt
+
III 100
:x:
~IOO
+
++
o~
o~
+ +
o~
...
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+ +
'lOO
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~
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...
+
+ -+- +
+
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"\\+ +
tOO
+
tOO
+ / + ++ +
D
+
s::;o
+
+
+
s=.o
-i.
+ +
,.
1 +
+
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~
+
+
{+/t+.p-++++
~
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+*;(+;+
+
r
+-f
+
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* ~ ...
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+ /
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+
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+*+*
*
+
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++ +
+
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~ ++
+
++
+
rA
,..
+~..t+
+
X>O
+ +
-fi" ~.{tt+
X>O
+~
al
+ +
+
~
~
+
...
!OO
!OO
131
~
~
.,..
\\l>O
1llO
~
~
"
Wh/m 2
wh/m 2
wh/m 2
o
•
o
101
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'100
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\\IXll
1llO
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30l
100
1lJO
100
Xll
\\IXll
\\l>O
!Dl
):Il
'CIl
XIIl
100
'lOO
100
lOl
\\IXll
GHm E'S
GHmes
r.H Mes
a - Pavé ae 35 Ji. 40 k;n2
b - Pavé de 70 x 80 km 2
c - Pavé de 100 x 120 km 2

---

,1
1
- 66 -
II.3.1.- Pavé de 35 x 40 km 2 autour de la Station
TABLEAU 3.2.5.- COMPARAISON ENTRE LA MESURE ET LE CALCUL DU- GLOBAL HORAIRE POU.R
UN PAVE DE 35 x 40 km 2 AUTOUR DE TRAPPES
MAI
JUILLET
AOUT
Dates Mesures Calculs
Ecarts
Dates Mesures Calculs
Ecarts
Dates Mesures Calculs
Ecarts
2
384
447
-63
150
347
-197*
222
334
-112
3
153
326
-173*
2
720
384
336*
2
651
643
8
4
470
421
49
6
698
554
140*
3
687
636
51
6
731
434
297*
8
845
527
318*
4
823
705
118
7
734
688
46
9
175
344
-169*
5
651
756
-105
8
840
847
-7
10
795
551
244*
8
748
528
220*
9
815
861
-46
11
837
907
-70
9
161
353
-192*
10
827
885
-58
12
114
323
-209*
10
356
473
-117
Il
425
346
79
13
575
643
-68
Il
214
335
-121
12
175
418
-243*
14
242
362
-120
12
748
640
108
:1
13
845
881
-37
15
820
628
192*
13
484
406
78
14
751
852
-101
16
773
679
94
14
270
351
-81
15
842
880
-28
17
803
8423
-39
15
348
324
24
17
436
476
-40
18
881
791
90
16
620
598
22
18
573
496
77
19
954
639
315*
17
425
386
39
21
189
362
-173*
20
367
494
-127*
18
183
301
-118
23
239
340
-101
21
361
372
-11
19
506
376
130*
24
503
493
10
22
373
451
-78
20
673
487
186*
25
628
508
120
23
398
335
63
21
253
632
-379*
26
175
342
-167*
24
250
413
-163*
22
559
458
101
27
528
521
7
25
923
812
III
23
687
584
103
28
901
868
33
26
842
838
4
24
272
447
-175*
30
653
473
180*
27
848
905
-57
25
97
295
-198*
31
153
337
-184*
28
851
923
-72
26
531
410
121
30
537
405
132*
29
756
647
109
31
158
328
-170*
30
712
792
-80
31
626
513
113

---

- 67 -
II.3.2.- Pavé de 70 x 80 km 2 autour de la station
TABLEAU 3.2.6.- COMPARAISON ENTRE LA MESURE ET LE CALCUL DU GLOBAL HORAIRE
POUR UN PAVE DE 70 x 80 km 2 AUTOUR DE TRAPPES
MAI
JUILLET
AOUT
Dates Mesures Calculs
Ecarts
dates Mesures Calculs
Ecarts
dates Mesures Calculs
Ecarts
2
384
394
-10
150
356
-206*
222
339
-117
3
153
248
-95
2
720
401
319*
2
651
658
-7
4
470
405
65
6
698
552
146*
3
687
682
5
6
731
448
283*
8
845
574
271*
4
823
719
104
7
734
652
82
9
175
355
-169*
5
651
756
-105
8
840
843
-3
10
795
536
259*
8
748
451
297*
9
815
883
68
111
837
884
-47
9
161
344
-183*
10
827
886
-59
12
114
310
-196*
10
356
474
-118
Il
425
335
90
13
575
626
-51
Il
214
327
-113
12
175
367
-192*
14
242
364
-114
12
748
636
112
13
845
875
-30
15
820
657
163*
13
484
405
79
14
751
847
-96
16
773
673
100
14
270
347
-77
15
842
877
-35
17
803
781
22
15
348
359
11
17
436
487
-51
18
881
793
88
16
620
579
41
18
573
496
77
19
954
621
333*
17
425
391
34
21
189
348
-159*
20
367
485
-118
18
183
301
-118
23
239
340
-101
21
361
382
-21
19
506
404
102
24
503
510
-7
22
373
446
-73
20
673
496
177*
25
628
524
104
23
398
346
52
21
253
584
-331*
26
175
339
164*
24
250
346
-96
22
559
463
96
27
528
528
o
25
923
834
89
23
687
523
164*
28
901
878
23
26
842
865
-23
24
272
458
-186*
30
653
486
167*
27
848
899
-51
25
97
292
-195*
31
153
328
-175*
28
851
917
-66
26
531
414
117
30
537
425
112
29
756
711
45
31
158
328
-170*
30
712
784
-72
31
626
544
82

---

:1
- 68 -
Il.3.3.- Pavé de 100 x 120 km 2 autour de la station
TABLEAU 3.2.7.- COMPARAISON ENTRE LA MESURE ET LE CALCUL GLOBAL HORAIRE POUR
UN PAVE DE 100 x 120 km 2 AUTOUR DE LA STATION
Mai
JUILLET
AOUT
Dates Mesures Calculs
Ecarts
Dates Mesures Calculs
Ecarts
Dates Mesures Calculs
Ecarts
2
384
300
84
150
368
-218*
222
329
-107
2
153
280
-127*
2
720
445
275*
2
651
682
-31
4
470
396
74
6
698
568
130*
3
687
614
73
6
731
460
271*
8
845
623
222*
4
823
707
116
7
734
624
110
9
175
351
-176*
5
651
752
-101
8
840
852
-12
10
795
546
249*
8
748
400
348*
9
815
884
-69
11
837
865
-28
9
161
338
-178*
10
827
896
-69
12
114
331
-217*
10
356
480
-124*
Il
425
341
84
t3
575
637
-62
Il
214
320
-106
12
t75
327
-152*
14
242
379
-137*
12
748
576
172*
13
845
867
-22
15
820
682
138*
13
484
420
64
14
751
856
-105
16
773
612
161*
14
270
387
-117
15
842
886
-44
17
803
755
48
15
348
397
-49
17
436
526
-90
18
881
787
94
16
620
559
61
18
573
475
98
19
954
593
361*
17
425
401
24
21
189
335
-146*
20
367
475
-108
t8
183
316
-133*
1
23
239
336
-97
21
361
385
-24
19
506
374
132*
i
.....
24
503
500
3
22
373
447
-74
20
673
486
187*
25
628
531
97
23
398
367
31
21
253
584
-331*
26
175
339
164*
24
250
409
159*
22
559
478
81
.1
1
27
528
516
12
25
923
781
142*
23
687
524
163*
28
901
893
8
26
842
870
-28
24
272
478
-'206*
30
653
478
175*
27
848
862
-14
25
97
292
-195*
31
153
333
-180*
28
851
910
-59
26
531
439
92
30
537
436
101
29
756
745
Il
31
158
329
-171*
30
712
783
-71
31
626
543
83

---

- 69 -
En se reportant au tableau 3.2.5., et en supposant que l'écart entre
la mesure et le calcul ~ ~ l20 Whm- 2 est mauvais, pour ce pavé nous avons
65 % des images qui donnent
une moyenne des écarts de 7 1 Whm- 2 , avec un
écart-type de 38 Whm- 2 • La figure
l6 (a) montre leur graphe de comparaison.
Leur coefficient de corrélation est de 0.83.
En
ce
reportant
au
tableau
3.2.6.,
70 %
des
images
donnent
une
moyenne
des
écarts
de
68
Whm- 2 ,
avec
un
écart-type
de
38 Whm- 2 •
En
(b)
de la figure 16, on a le nuage de points entre la mesure et le calcul, leur coeffi-
cient de corrélation est de 0.85.
Pour le pavé de 100 x 120 km 2 on a 58 % des images qui donnent
une
moyenne
des écarts
de
65 Whm- 2 ,
avec
un
écart-type
de
35 Whm- 2 •
En
(c) de la Figure 16, nous avons le graphe de dispersion entre la mesure et le
calcul, leur coefficient de corrélation est de 0.84.
II.4.- Station de CARPENTRAS, application aux images: mai, juillet et août1979
à midi
Nous montrons pour cette station comme précédemment trois tableaux
de résultats relatifs à trois pavés avec les mêmes dimensions que dans le cas
de TRAPPES.

---

- 70 -
II.4.1.- Pavé de 35 x 40 km 2 autour de la station
,
TABLEAU 3.2.&.- COMPARAISON ENTRE LA MESURE ET LE CALCUL DU GLOBAL HORAIRE POu,iR
LIN PAVE DE 35 x 40 km 2 AUTOUR DE CARPENTRAS.
1
i
MAI
JUILLET
AOUT
'1
Dates Mesures Calculs
Ecarts
Dates Mesures Calculs
Ecarts
Dates Mesures Calculs
Ecarts
i
2
478
419
59
954
951
3
898
905
-7
3
929
795
134*
2
923
962
-39
2
778
454
324*
4
948
600
348*
6
920
961
-41
3
815
824
-9
5
909
802
107
8
917
938
-21
4
842
947
-105
6
904
847
57
9
934
954
-20
5
892
712
180*
7
906
827
79
10
929
953
-24
8
901
852
49
8
878
710
168*
Il
370
419
-49
9
876
858
18
9
837
710
127*
12
195
293
-98
10
603
798
-195*
10
881
790
91
13
890
771
119
Il
859
807
52
II
904
868
36
14
909
964
-55
12
867
810
57
12
895
814
81
15
923
938
-15
13
848
836
12
13
892
872
20
16
904
950
-46
14
770
727
43
14
890
887
3
17
884
923
-39
15
470
532
-62
15
873
867
6
18
887
930
-43
16
881
552
329*
17
653
495
158*
19
837
819
18
17
801
711
90
18
336
418
-83
20
834
922
-88
18
881
465
416*
21
892
747
145*
21
895
946
-51
19
815
674
141*
23
831
779
52
22
940
944
-4
20
803
799
4
24
778
734
44
23
929
910
19
21
812
853
-41
25
801
816
-15
24
923
890
33
22
812
796
16
26
670
587
83
25
798
660
138*
23
720
429
291*
27
417
334
83
26
559
564
-5
24
853
796
57
28
904
971
-67
27
876
927
-51
25
848
895
153*
30
954
869
85
28
887
901
-14
26
817
442
375*
31
904
936
-32
30
840
917
-77
29
790
765
25
31
790
696
94
30
784
780
4
31
770
686
84

---

- 71 -
Il.4.2.- Pavé de 70 x 80 km 2 autour de la Station.
TABLEAU 3.2.9.- COMPARAISON ENTRE LA MESURE ET LE CALCUL DU GLOBAL HORAIRE
POUR UN PAVE DE 70 x 80 km 2 AUTOUR DE CARPENTRAS
MAI
JUILLET
AOUT
Dates Mesures Calculs
Ecarts
Dates Mesures Calculs
Ecarts
Dates Mesures Calculs
Ecarts
2
478
404
74
954
963
-9
898
909
-Il
3
929
854
75
2
923
924
-1
2
778
442
336*
4
948
546
402*
6
920
968
-48
3
815
777
38
5
909
843
66
8
917
921
-4
4
842
940
-98
6
904
839
65
9
934
964
-30
5
892
836
56
7
906
835
71
10
929
953
-24
8
901
812
89
8
878
684
194*
Il
370
424
-54
9
876
862
14
9
837
776
61
12
195
345
-150*
10
603
752
-149*
10
881
819
62
13
890
677
213*
Il
859
776
83
11
904
872
32
14
909
969
-60
12
867
836
31
12
895
834
61
15
923
941
-18
13
848
848
o
13
892
873
19
16
904
955
-51
14
770
719
5
14
890
896
-6
17
884
933
-49
15
470
544
-74
15
873
886
-13
18
887
946
-59
16
881
524
359*
17
653
510
143*
19
837
832
5
17
801
724
77
18
336
440
-104
20
834
876
-42
18
881
472
409*
21
892
848
44
21
895
941
-46
19
815
618
197*
23
831
718
113
22
940
954
-14
20
749
54
24
778
746
32
23
929
911
18
21
812
856
-44
25
801
854
-53
24
923
910
13
22
812
795
17
26
670
644
26
25
798
717
81
23
720
500
220*
27
417
325
92
26
559
580
-21
24
853
732
121
28
904
981
-77
27
876
916
-40
25
848
734
114
30
954
860
94
28
887
906
-19
26
817
430
387*
31
904
935
-31
30
840
909
-69
29
790
755
35
31
790
648
142*
30
784
780
4
31
770
727
43

---

- 72 -
II.4.3.- Pavé de 100 x 120 km 2 autour de la station
TABLEAU 3.2.10.- COMPARAISON ENTRE LA MESURE ET LE CALCUL DU GLOBAL HORAIRE
POUR UN PAVE DE 100 x 120 km 2 AUTOUR DE CARPENTRAS.
MAI
JUILLET
AOUT
Dates Mesures Calculs
Ecarts
Dates Mesures Calculs
Ecarts
Dates Mesures Calculs
Ecarts
2
478
390
88
954
953
898
908
-10
3
929
754
175*
2
923
847
76
2
778
464
314*
4
948
516
432*
6
920
956
-36
3
815
760
55
5
909
873
36
8
917
903
14
4
842
939
-97
6
904
814
90
9
934
961
-32
5
892
888
4
7
906
795
111
10
929
960
-31
8
901
764
137*
8
878
686
192*
Il
370
417
-47
9
876
862
14
9
837
778
59
12
195
423
-228*
10
603
704
-101
10
881
785
96
13
890
644
246*
11
859
744
115
Il
904
830
74
14
909
963
-54
12
867
836
31
12
895
860
35
15
923
941
-18
13
848
843
5
13
892
868
24
16
904
945
-41
14
770
750
20
14
890
880
10
17
884
934
-50
15
470
506
-36
15
873
873
o
18
887
944
-57
16
881
505
376*
17
653
497
156*
19
837
830
7
17
801
740
61
18
336
430
-94
20
834
845
-Il
18
881
496
385*
21
892
846
46
21
895
927
-32
19
815
590
225*
23
831
626
205*
22
940
960
-20
20
803
720
83
24
778
716
62
23
929
916
13
21
812
860
-48
'"
25
801
892
-91
24
923
908
15
22
812
806
6
1
1
26
670
655
15
25
798
639
159*
23
720
523
197*
1
1
27
417
356
61
26
559
611
-52
24
853
608
245*
28
904
990
-86
27
876
918
-42
25
848
752
96
30
954
884
70
28
887
908
-21
26
817
453
364*
31
904
922
-18
30
840
908
-68
29
790
768
22
31
790
605
185*
30
784
762
22
31
770
739
31

---

Figure 17 : Comparaison entre la mesure et l'estimation par les satellite du global horaire horizontal
à Carpentras en Mai, Juillet et Août 1979 à Midi.
CARPENTRAS A MIDI
MAI JUILLET AOUT 19
'= wh/m 2
1<ZC
wh/m2
\\cm~wh/m2
!"iQ
""
r.o
r
:: 0.76
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0.72
>:0
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+ +
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wh/m2
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,
0
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PV
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•
1
1
1
1
1
1
1
!
1
1
1
!
!
1
1
1
!
1
!
!
1
1
1
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1
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1
1
1
1
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100
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9:Xl
COl
"'" "" "'" 1D:Xl
r.Hrnes
r.H mes
(;H mes
a - Pavé Je 35 x 40 !~;T,2
b - Pavé de 70 x 80 km 2
c - Pavé de 100 x liO km 2
- - - - -

---

- 74 -
Le tableau 3.2.8. nous montre que 79 % des images donnent une moyenne
des écarts de 47 Whm- 2 , avec un écart-type de 32 Whm- 2 • Sur la figure 17, en (a),
on a le graphe de dispersion entre les mesures et les calculs, leur coefficient de corréla-
tion est de 0.75.
Les résultats relatifs au tableau 3.2.9. nous donnent pour 83 % des images
une moyenne des écarts de 48 Whm- 2 , avec un écart-type de 31 Whm- 2 • Le graphe
(c) de la figure 17 est relatif au nuage de points entre le global horaire mesuré et
celui calculé, leur coefficient de corrélation est de 0.76
Enfin le tableau 3.2.10. nous montre que 78 % des images sont à une moyen-
ne des écarts de 45 Whm- 2 , avec un écart-type de 32 Whm- 2 • Nous présentons en (c)
de la figure 17, le nuage de points entre les mesures et l'estimation, leur coefficient
de corrélation est de 0.72.
Pour ces 2 stations de France, d'après les résultats, nous obtenons:
- que le pavé de
10 x 10 pixels,
résolution infra-rouge est le
plus représentatif de
la mesure au sol (Je pourcentage d'images pour lesquelles l'estimation est correcte
représente 83 % à Carpentras et 70 % à Trappes). Pour ce pavé, aux stations de
Trappes et Capentras, la moyenne des écarts entre les mesures et l'estimation par
le satellite est de 58 hm- 2 (valeur qui est de l'ordre de grandeur de la précision
du pyranomètre't 50 Whm- 2 ); avec un écart-type moyen de 35 Whm- 2 •
CONCLUSION
Les
différents
résultats
que
nous
avons
obtenus, aussi
bien sur
l'Afrique
de l'Ouest (station de Niamey et Cotonou), que sur l'Europe (stations de Trappes et
Carpentras), nous ont montré:
- qu'il n'apparaît aucun biais systématique de l'estimation par le satellite par rapport
à la mesure.
- que le global horizontal horaire estimé pour un pave du 10 x 10 pixel, résolution
IR autour
du lieu où on l'estime est correctement représentatif de sa
valeur
en mesure.

---

- 75 -
Il est évident
que,
selon le système énergetlque que l'on considère, la
connaissance de
l'énergie
horaire,
ou
journalière est nécessaire.
Mais il est aussi
important de connaître les fluctuations des quantités horaires au cours d'une journée,
surtout dans les situations de ciel nuageux, c'est pourquoi nous avons appliqué notre
méthode à l'étude dynamique de 3 journées à Niamey; pour lesquelles nous avons
7 images par jour. Il s'agit des l, 2 et 3 Août 1979.
III.- EVOLUTION
JOURNALIERE
DU
GLOBAL
HORIZONTAL
A
NIAMEY
POUR
LES 1, 2 ET 3 AOUT 1979.
Comme
pour
l'étude
sur
les 3 images
par
jour de
la sequence d'août
~1982 sur Niamey, nous avons constitué(t pour chaque instant de prise de vue, une
image
normalisée
de
la couverture
nuageuse.
L'analyse des minima des 7 images
de la journée sur cette série des 3 jours, nous montre qu'en fait, nous ne pouvons
r7-pat utiliser leur minimum absolu comme référence ciel clair. En effet les histogram-
mes des albédos sur un
pavé de
125 x 125 km 2 autour de la station de Niamey,
nous montrent sur les figures 18.1 et 18.2, que seuls les minima de 9h30, 10h30, 11 h30,
12h30 et
13h30 donnent des modes et
moyennes d'albédo variant de 0.16 à 0.20,
soit un écart absolu de 0.01+. Par contre les minima de 8h30 et 15h30 se trouvent
être
à des modes et moyennes d'albédo nettement inférieurs aux autres (0.11+ et
0.09). En prenant le minimum des 7 minima correspondant à chaque prise de vue,
comme image référence ciel clair, nous commettons une erreur relative de 55 %
sur l'albédo déduit des images de 9h30 à 13h30. Le calcul des différentes hauteurs
solaires,
montre
que
pour 8h30 et
15h30,
les
hauteurs solaires sont relativement
basses (35° et 1+0°). Il semble donc que la correction en cosinus de l'angle zénithal
sur une série d'images d'une journée, qui nous a amené à considérer leur minimum
absolu comme image référence ciel clair n'est valable que pour des hauteurs solaires
supérieures à une certain.e valeur, dans notre cas, cette limite est de 1+0°. A ce
propos f. KERMEL [25J a montré dans un calcul théorique que, lorsque l'angle zéni-
thal devient grand, les fluctuations de l'albédo et l'erreur relative que l'on commet
sur l'albédo deviennent très importantes.
En raison de la limite imposée par la hauteur solaire, nous avons constitué,
l'image normalisée de la couverture nuageuse à partir de l'image minimum de chaque
instant, et des images corrigées du même instant.. Un pixel de ligne 1 et de colonne
c, aura pour accroissement de brillance DB*l
(J,i,sol,at) avec i = 1 à 7. Nous appli-
quons
alors
notre
classification
aux
différeh'1es
images
des DB*l
(J,i,sol,at).
Les
comparaisons des résultats obtenus pour le pavé de 50 x 50 km 2 à\\vec les mesures
au sol sur la station, sont consignés dans les tableaux ci-dessous pour les 3 jours.
TABLEAU 3.3.1.- COMPARAISON
DE
L'EVOLUTION
JOURNALIERE
ENTRE
LE
GLOBAL HORAIRE HORIZONTAL MESURE ET CELUI CALCULE
POUR LA JOURNEE DU 1er AOUT 1979 A NIAMEY
Heures
8-9
9-10
10-11
11-12
12-13
13-11+
1 5 -
1 6
en TU
Mesures
261+
317
1+37
572
650
837
1+61+
Calculs
373
360
1+60
636
720
696
1+28
Ecarts
-112
-1+3
-23
-61+
-70
11+1*
36

---

- 76 -
fïgure 18.1
Histogramme d'albédo sol à Niamey pour la séquence des
1,2 et Août 1979 (Pavé de 125 x 125 km 2 ).
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1

---

- 77 -
Figure 18.2.
Histogramme d'albédo sol à Niamey pour la sequence des
1,2 et 3 Août 1979 (Pavé de 125 x 125 km 2 )
+- - - - - - - - - - - - - - - --- --- --- - - - - - - - - - - -
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- - - - - - - - - - - - - -
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1 - -
Ol
1
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w
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---

- 78 -
TABLEAU 3.3.2.- COMPARAISON
DE
L'EVOLUTION
JOURNALlERE
ENTRE
LE
GLOBAL HORAIRE
HORIZONTAL MESURE ET CELUI CALCULE
POUR LA JOURNEE DU 2 AOUT 1979 A NIAMEY
Heures
8-9
9-10
10-11
11-12
12-13
13-14
l
4 -
l
6
en TU
Mesures
387
602
626
824
839
819
496
Calculs
504
728
864
816
884
760
464
Ecarts
-117
-126*
-238*
8
-45
59
32
TABLEAU 3.3.3.- COMPARAISON
DE
L'EVOLUTION
JOURNALIERE
ENTRE
LE
GLOBAL HORAIRE HORIZONTAL MESURE ET CELUI CALCULE
POUR LA JOURNEE DU 3 AOUT 1979 A NIAMEY
Heures
8-9
9-10
10-11
11-12
12-13
13-14
l
4 -
l
6
en TU
Mesures
534
625
711
884
625
801
487
Calculs
604
656
900
968
596
844
448
Ecarts
-70
-31
-189*
-84
29
-43
39
La figure 19, montre la comparaison des courbes de variations journalières
entre la mesure et l'estimation global
horaire horizontal à Niamey les l, 2 et 3
Août 1979. Ces courbes nous montrent qu'à l'exception des valeurs horaires estimées
à 9h et 14h le 1er Août, Ilh le 2 Août; pour les 3 jours, l'estimation par le satel-
lite donne un bon accord de la forme de la journée comparativement aux mesures.
Pour le 3 Août un passage nuageux entre 12h et 13h qui a considérablement réduit
la mesure au sol (de 884 Whm- 2 à 625 Whm- 2 ) est très bien reproduit par le modèle
qui donne une valeur horaire de même ordre de grandeur que la mesure (596 Whm- 2 ).
D'autre part, on a une bonne concordance entre la mesure et le calcul pour la pre-
mière journée dont la matinée a été couverte de nuages, sauf entre 8h et 9h où
il y a une surestimation par le satellite. Oe même pour les 2 et 3 Août, il y a une
surestimation par le satellite des valeurs horaires de 10 à Il heures.
En
conclusion
notre
classification,
appliquée
à
3 jours
successifs avec
7 images par
jour, nous donne des résultats qui reproduisent en général avec un
bon accord les types de journées par ciel nuageux.
Sur les différents tableaux de comparaison entre les mesures et l'estimation
par le satellite, pour les données d'août 1982 et de mai, juillet et août 1979 à midi,
nous avons
marqué d'une étoile
les écarts supérieurs à
120 Whm- 2 nous allons
discuter de ces cas particuliers.

---

Figure 1':J : Courbes de variations journalières: lVIt.Tt:USAT (triangle) ; mesures (trait continu).

---

- 80 -
IV.- DISCUSSIONS DES CAS PARTICULIERS.
Pour discuter de ces cas particuliers, nous n'avons retenu que ceux du
pave
la x la pixels résolution infra-rouge, qui est considéré comme représentatif
d'une station. Nous avons adopté deux démarches:
d'une
part,
représenter sur un
même graphique (mesure au sol, calcul) le
poi~t
correspondant à la moyenne du pavé (point central), et les moyennes des 4 paves
de 5 x 5 pixels qui l'encadrent afin de voir leur dispersion par rapport à ce point.
- d'autre part, analyser les profils journaliers correspondant aux dates des images
pour lesquelles il y a de gros écarts. Nous voulons ainsi rechercher quelques parti-
cularités éventuelles de ces profils.
La figure 20 représente le nuage de
points de
la moyenne sur le pavé
de la x la pixels (0), et des moyennes des pavés de 5 x 5 pixels qui le constituent.
Les chiffres entre parenthèse représentent les dates et les heures de prise de vue
(les heures sont notées de 1 à 3 pour 9- 1Oh, 11- 12h et 14- 15h). En (a), à la station
de Niamey, on constate qu'à l'exception des 15 et 19 à midi, du 18 à 14h, il y a
une grande
dispersion des
valeurs
de
l'environnement du
point central. Il semble
donc que 1'hétérogénéïté de la couverture nuageuse du
pavé explique le déaccord
que nous avons entre le calcul et la mesure au sol. Pour les 15, 18 et 19 Août il
apparaît une homogénéïté de la couverture nuageuse, on pourrait conclure que notre
classification n'est
pas convenable.
En (b), cas de la station de Cotonou, sauf les
17, 30 et 31
à midi, il y a là aussi comme à Niamey une grande dispersion des
pavés environnants. La figure 24 est relative toujours à la station de Niamey, mais
pour les mois de mai, juillet et août 1979 à midi. Nous repremons les mêmes notations
que
précédamment,
mais
le
second chiffre de
la
parenthèse correspond
au
mois
(mai = l, juillet = 2 et août = 3).
Mis à part les 6, 14, 17, 19, 25 et 27 juillet ainsi que les la et 23 mai
où toutes les valeurs sont regroupées, il y a également une grande dispersion de
l'environnement autour de
la valeur centrale.
Cependant pour le 21
août,
malgré
l'existence d'une dispersion il n'y a aucun accord entre la mesure et une des 4 valeurs
des pavés environnants.
Pour les cas particuliers d'Août 1982 à Niamey et à Cotonou, nous mon-
trons les profils journaliers sur lesquels sont indiquées les valeurs horaires du global
horizontal estimé par le modèle pour les 3 images de la journée (Fig. 21.1 et 22.2).
Pour l'ensemble de ces journées, le manque d'images à des heures successives, fait
;-que nous ne pouvons pas justifier le dé~ccord entre la mesure et le calcul à une
heure donnée. Pour ces stations nous ne disposons malheureusement pas d'enregistre-
ments continus au sol, qui nous auraient permis de voir ce qui ce passe au cours
de
l'heure en
présence
de
passages nuageux successifs.
Il
semble
donc que
pour
tl-certains cas la dispersion des valeurs de pavés environnants, explique le dé~ccord
entre l'estimation du global horizontal et sa mesure au sol.

---

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240
360
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600 &fJ
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WH/M2
SAT
WH/M2
a - NlANEY
b - COTONOU
Figure 20 : Dispersion de l'environnement autour de la valeur horaire du global estimé par le satellite à' la station en Août 1982 pour les
cas de gros écarts
entre la mesure et le calcul.
-
- - - ~ ~

---

- 82 -
Figure 21 : Dispersion de l'environnement autour de la valeur horaire du
globaL estimé par le satellite à Niamey en Mai, Juillet et
Août 1979 à midi, pour les cas de gros écart entre la mesure
et le calcul.
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(
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Figure 22.1 : Courbes de variations journalière du global horaire mesuré (trait continu)
et les valeurs horaires estimées par le satellite (
);
correspondant aux
images donnant de gros écarts à Niamey en Août 1982.

---

1
- 84 -
Figure 22.2
Courbes de variations journalières du global horaire (traits
continus) et les valeurs hùraires estimées par le sateilite ( .1 )
Correspondant aux images pour lesquelles il y a de gros
écarts à Cotonou en ,A,oût 1982.
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---

85 -
V.- EXEMPLE
DE PRESENTATION DES RESULTATS
CARTOGRAPHIE DU GISE-
MENT SOLAIRE.
La finalité de notre étude est de pouvoir fournir aux utilisateurs et concep-
teurs de systèmes énergétiques solaires, des informations sur les quantités de global
horizontal en un site quelconque de notre zone d'étude. Dans la phase de mise au
point, et de validation de notr~ méthode, nous avons fait notre étude station par
(;7'station, et nous sommes arrive,6 à la conclusion que la moyenne du rayonnement
instantané sur un pavé de 10 x 10 pixels, résolution 1. R. est représentative du global
horaire mesuré.
Pour cartographier une image du rayonnement, nous avons choisi d'expri-
mer le global instantané en chaque point en fraction du global instantané ciel clair.
C'est-à-dire qu'en un point si GiN est le global par ciel nuageux, et GiBT le global
ciel clair pour ce point à l'heure de la prise de vue, nous constituons l'image du
rapport GiN/GiB T.
Ensuite, nous constituons une image de rayonnement global horaire. Pour
obtenir cette image, nous utilisons une agrégation de
10 x 10 pixels par rapport
à l'image d'origine. L'image ainsi obtenue, a, en chaque point une valeur qui représen-
te la moyenne des rayonnements instantanés d'un pavé de 10 x 10 pixels résolution
IR.
Ainsi à partir de notre image de global instantané de 350 x 250 pixels,
nous obtenons une image de' global horaire de 35 x 25 pixels. Pour la période des
17 jours d'août 1982, nous obtenons 17 images de rayonnement global horaire pour
9:"1 Oh, 11-12h et 14-15h. l\\Jous présentons sur les figures 23.1, 23.2 et 23.3 la moyen-
ne horaire du global sur les 17 jours d'août 1982 pour les 3 images sur lesquelles
nous avons fait notre étude. Sur les 3 images, on constate du Sud au Nord, sur
une bande horizontale au dessous de la ligne Parakou, que le global horaire moyen
ne représente que 45 à 50 % du global beau temps.
En fait
cela confirme
bien notre conclusion sur l'étude du minImUm à
savoir que les zones de part et d'autre du lac Volta sont constamment couvertes
de nuages. Puis dans la savane, ligne BoboDioulasso-Kandi, où le global varie entre
55 à 75 %, on constate que dans cette partie de notre zone, la couverture nuageuse
est très variable.
Enfin
dans
la
partie
désertique,
au
niveau de Gao et
Tombouctou, le
global horaire varie entre 80 à 85 % du global beau temps. C'est donc une zone
qui en août n'est presque jamais complètement dégagée, mais pour laquelle il n'y
a pas de nuàges qui atténuent beaucoup le rayonnement solaire incident. On remarque
aussi que pour l'image de 9-10h., la zone autour du lac Volta est relativement déga-
gée par rapport à son environnement (global = 60 % du global ciel clair).

---

- 86 -
Figure 23.1
Rayonnement global horaire horizontal moyen entre 9h et
lOh
de la zone d'étude pour la séquence du 15 au 31 Août 1982.
T
OUCTOU
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---

- 87 -
Figure 23.2.
Rayonnement global horaire horizontal moyen entre Ilh
et 12h. de la zone d'étude pour la séquence du 15 au
31 Août 1982.
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JJ. so

---

- 88 -
Figure 23.3
Rayonnement global horaire horizontal moyen entre 14h et 15h
de la zone d'étude pour la séquence du 15 au 31 Août 1982.
6'\\tJ
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---

- 89 -
VI.- SIMULATION B2.
Depuis 1983 dans le projet ISCCP (International Satellite Cloud Climato-
logy
Projet) l'ESOC a mis en circulation 3 nouveaux
produits, appelés 81, 82 et
AC, dont ceux qui nous intéressent le plus sont 81 et 82. Ces données sont déduites
des images complètes de
METEOSAT,
en sautant
un certain
nombre n de pixels
et de lignes (n = 2 pour 81 et n = 6 pour 82) avec des images toutes les 3 heures,
correspondant
aux
heures
synoptiques.
Dans
l'estimation
du
global
horaire,
nous
avons constaté que le pavé représentatif de la mesure d'une station est de 10 x
10 pixels, les images 82 ont une résolution à peu près équivalente à ce maillage.
Dans la
perspective
d'utiliser des données
du
type
82,
pour
l'étude du gisement
solaire en Afrique, nous avons effectué sur une quelconque de nos images de rayon-
nement
global
instantané de
14
heures,
un échantillonnage correspondant à celui
de 82, pour évaluer la quantité d'informations qu'on perd en changeant de résolution
O/l à 1/36).
Sur la figure 24, nous avons représenté l'histogramme de l'image onglne
(a).
En (b) l'histogramme est relatif au format 82, sur le même pavé (250 x 250
km 2 de
notre
zone
d'étude).
Ces
2 histogrammes sont
presque
identiques, et
de
ce fait, il semblerait qu'avec l'échantillonnage 82, on ne perd pas trop d'informations.
DUVEL [9J a fait une étude sur les images Bi et 82, et a conclu que
la perte d'informations n'est pas importante si on étudie des phénomènes qui couvrent
une grande échelle (systèmes nuageux, gisement solaire).

---

\\i
1
- 90 -
Figure 24- : Comparaison entre les histogrammes de rayonnement global instan-
tané de l'image origine (l pixel/ l pixel) et la simulation B2
2
(l pixel/6pixels) sur un pavé de 1250 x 1250 km
de la zone d'étude.
1
~ j j )tll,®J ,l, jjjjlwljJJua,..2 .
76
.. ..,..1· ....
5 J '11'jJ·
wm :Jcode sur 8 bits)
Simulation B2
~
l
1
1
1
1
1
\\ \\
1
1
1

---

CONCLUSION
-----000------

---

- 91 -
CONCLUSION GENERALE
Dans ce mémoire, nous avons traité d'un aspect particulier l'estimation
du global horaire horizontal au sol, à partir des images numériques de METEOSA T.
11
s'agit de déterminer ce global dans les cas de ciel nuageux dans la
zone de l'Afrique de l'Ouest. Pour ce faire, nous avons choisi un modèle à seuils,
pour lequel, nous avons défini statistiquement des seuils d'accroissement de la bril-
lance d'un élément de surface du sol en fonction du type de couverture nuageuse.
L'extraction de la couverture nuageuse nécessite bien sûr la connaissance
du sol et la méthode du minimum d'une séquence est généralement utilisée. L'étude
des minima des 3 séries d'images après correction par le cosinus de l'angle zénithal
de chaque instant de prise de vue, nous a conduit à considérer comme image réfé-
rence ciel clair (so1), le min imum absolu des minima des 3 instants de prise de
vue. La comparaison entre cette image référence, et les minima relatifs aux trois
images de la journée sur diverses parties de notre· zone d'étude a abouti aux conclu-
sions suivantes:
,
, ( A . ,
,
rt- - les ecarts d'albedo culcule a partir de ce minimum et les 3 minima sur une grande
&partie de notre zone d'étude est de l'ordre de grandeur de l'erreur absoluf'du radio-
mètre visible (environ 0.02), sauf sur les zones forestières situées de part et d'autre
du lac Volta. Cependant sur ces mêmes zones, l'écart de l'albédo en considérant
le minimum absolu et celui de 14 heures est pratiquement nul; ce qui tendrait
à indiquer que le meilleur instant parmi les 3 prises de vue est celui de 14 heures
sur la forêt
tropicale pour
notre séquence d'images.
Par l'utilisation d'un seul
minimum, et après extraction d'une image normalisée de la couverture nuageuse,
nous avons établi une classification de ce couvert nuageux en attribuant une trans-
mission
à
chaque
classe
d'accroissement
de
brillance
suivant
son
importance.
En appliquant cette classification à des formules simples du calcul du global horaire
horizontal par ciel clair, utilisant le trouble atmosphérique de LINKE, la confronta-
tion de nos résultats pour 3 tailles de pavé, avec les mesures au sol, nous a permis
de définir une taille de pavé de 10 x 10 pixels (résolution l.R.) qui soit représenta-
tive de la mesure au sol en un site donné. D'autre part l'application faite à des
profils
journaliers, nous a donné des résultats en
bon accord
avec les mesures
au sol, pour cette même taille de pavé.
La comparaison graphique des mesures
et de l'estimation par le satellite pour ces profils de journées, nous montre qu'en
fait, pour faire une étude complète d'une journée par le satellite qui soit compara-
ble aux mesures au sol pour la période d'août en Afrique de l'Ouest, il faut une
huitaine d'images à partir de celle de 8h30 TU à intervalle d'une heure jusqu'à
15h30 TU.
L'image d'albédo (référence so1) et" les 3 images de rayonnement global
horaire moyen, que nous avons obtenues sur notre zone d'étude, avec la séquence
des 17 jours d'août 1982, nous semblent refléter tout à fait la situation climatolo-
gique de la période de l'année que nous avons étudiée (mois d'août). Ce modèle
peut donc dès à présent être opérationnel, pour fournir des informations nécessaires
aux utilisateurs et concepteurs de systèmes énergétiques solaires, mais aussi pour
ceux qui s'intéressent à la cartographie des zones de pâturages, et d'inondations.
Cependant ce modèle bien que pouvant être opérationnel, gagnerait à être appro-
fondi sur certains points.

---

- 92 -
En effet nous avons vu qu'avec une série de 3 images par jour, la correction en
cosinus de l'angle zénithal permettait de considérer un seul minimum, ce qui donne:
une meiJJeure précision du sol, un gros avantage pour le stockage des données, et
moins de bandes magnétiques à manipuler. Mais dans l'étude des profils journaliers,
avec plusieurs images par jour, nous avons vu que suivant les heures de prise de
vue, la correction en cosinus de l'angle zénithal, qui permet de ne considérer qu'un
seul minimum est limitée et dans notre cas, pour un angle zénithal de 50 0 , nous
commettons une erreur relative de 55 % environ sur l'albédo pour les images prises
à des angles zénithaux supérieurs à 50 0 • Ce point mériterait d'être étudié en détail
sur une série plus longue d'images, et avec un nombre d'images par jour plus impor-
tant que celui que nous avons utilisé (7 images). D'autre part l'utilisation d'un nombre
plus
important
d'images
sur
une
longue
série
permettrait sans doute de trouver
une
fonction
simple entre l'accroissement
de
briJJance de la couverture nuageuse
et sa transmission.
Au niveau des résultats que nous avons obtenus, s'ils sont en
général satisfaisants, ceci est normal, puisque notre classification de la couverture
nuageuse a été faite statistiquement, mais il serait nécessaire d'examiner de près,
sur des enregistrements du global horaire au sol, ce qui se passe dans les cas de
désaccord entre la mesure et l'estimation. Dans le cas du calcul du
global horaire
beau
temps, nous avons vu
que
le
paramètre essentiel est le facteur de trouble
atmosphérique de LINKE, là encore, il est nécessaire d'avoir des données de direct-
normal instantané ou à défaut horaire, pour évaluer de façon plus précise que nous
l'avons fait, ce facteur de trouble de LINKE en Afrique de l'Ouest, du moins sur
notre station test: Niamey.
K Enfin,
nous avons vu à travers la comparaison~ entre deux histogrammes
de rayonnement instantané sur notre zone
d'étude, que les informations que l'on
obtient du produit B2 sont semblables à ceJJes qu'on a en considérant tous les points
de notre image. Cette simulation B2 nous montre qu'en fait la résolution spatiale
importe peu dans l'étude du gisement solaire dans notre zone africaine, par rapport
aux images que nous avons utilisées jusqu'ici.
e
~ Une étude détaiJJée, teJJe que celle que nous avons faite sur la gisement
solaire en Afrique de
l'Ouest,
se justifie bien, car
maintenant on a la certitude
de
la
continuité du
programme
METEOSA T sur
plusieurs années.
Par ailleurs un
modèle comme le nôtre peut être implanté dans un système de réception (SOUS)
associé à un micro-ordinateur, dont le coût total de l'ensemble serait supportable
par des Instituts ou Centres de Recherche en Afrique.

---

11 ..
BIBLI()GRAPHIE
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ANNEXE
1
"
,
>
1.'

---

- I. 1 -
1.- EXEMPLE DE DONNEES DU RESEAU ASECNA
RESUME MENSUEL D'OBSERVATIONS METEOROLOGIQUES
JANVIER 1979
Sta tlons
Nébulosité
Nébulosité
Nébulosité
Nbre
jour
Insol. Actino Brume
6h
12h
18h
Insolation
Durée métrie Sèche
0-2 3-5 6-9 0-2 3-5 6-9 0-2 3-5 6-9 Nul. Conti
le
nue
totale
Cotonou
o
30
0
12
19
0
15
16
0
o
2414
X
o
Kandi
o
2
29
0
8
23
0
3
28
0
o
3024
X
7
Parakou
o
30
0
2
29
0
30
0
o
2708
X
21
Lomé
o
30
3
8
20
0
6
25
0
o
2471
X
o
Bangui
2
6
22
4
9
17
2
15
12
·0
5
2253
X
8
Brazzaville
o
4
27
0
7
24
10
20
4
o
1912
X
o
Abidjan
5
18
8
6
16
9
7
14
10
0
o
2302
X
o
Bondoukou
14
7
10
5
17
9
18
5
8
0
o
2247
X
6
Bouaké
4
10
17
3
16
12
Il
Il
9
0
o
2138
X
5
Man
Il
7
13
7
17
8
10
7
14
0
6
1996
X
3
Odienné
Il
Il
9
14
10
7
8
10
13
0
o
2689
X
o
Libreville
o
9
22
3
10
18
3
12
16
X
X
X
4578
o
Ouagadougou
10
12
9
8
15
8
2
13
16
0
6
2963
6433
21
Bobo-Dioulasso
13
9
9
12
7
12
8
9
14
0
o
3099
X
4
Dor i
14
10
7
12
Il
8
9
15
7
0
9
3071
5858
4
Fada N'Gourma
17
7
7
16
12
3
14
13
4
0
Il
3095
6164
5
Gaoua
3
15
13
5
14
12
3
10
18
0
0
2875
5096
3
Bamako
14
14
3
8
16
7
7
12
12
0
7
2883
X
5
Gao
8
Il
12
9
Il
Il
5
10
16
0
Il
2845
X
3
Mopti
7
15
9
9
15
7
4
13
14
0
X
2763
X
Tessalit
13
6
12
13
6
12
9
6
16
0
2532
X
5
Tombouctou
8
10
13
Il
12
8
6
9
16
0
X
2529
X
4
Nouakchott
18
8
5
14
7
10
17
4
10
o
2621
3225
Niamey
3
18
10
8
13
10
5
15
Il
0
o
2769
X
5
1
1
1

---

- r. 2. -
Suite
Agades
a 17 14
a 11 20
a Il
20
a
la
3067
x
a
Bilma
19
11
9
13
9
3
19
9
a
21
3125
X
Zinder
la
la
11
6
17
8
3
16
12
a
15
3123
X
13
Dakar
14
9
8
8
la 13
6
13
12
15
2404
X
a
Matam
15
5
Il
11
6
14
la
7
14
16
2278
X
a
Podor
17
13
14
2
15
16
3
12
3
4
2325
X
a
Tambacounda
la
8
13
la
6
15
3
Il
17
X
X
X
X
a
Zigainchor
12
6
13
7
9
15
6
Il
14
9
2439
4744
2
N'Djamena
a
25
3027
5523
la

---

- I. 3.-
II.- EXEMPLE DE DONNEES DU RESEAU ALGERIEN
NOTES EXPLICATIVE::;
Tabloau 1
Les durées d'onGol. eillemento sont mesu.r6(\\3 3. partir d'h61iogra-
-ph03
du typo C.AJ(pBELL-STCt:E:J
•
1:1
Somme dos intervalles
Bomi-diurnoa pour 10 mois oonsid~r6,oottoLcoono
1
roprooonte le maximum poosiblo d'ensoleillement monsuel pour le8 deni
jourll~es oumul~os.
~2I
Y~imum possible pour l'ensemble du ~ois con3id~ré •
ï:E~
8on~e dOJ ensolo11lemùnts ob2ervés le matin.
l:Ea ~ Semmo dos onsoleillema~t9 obsorvés le soir •
~Et
Ensoleille311t total d0
l~ journée oonsidérée .Oes 61ements sont pxpricéc
~
en heuros
0t dixi~mos.
Les o~ef:"lcients m~yono sont roo~ootivement donnés
.pa~ les rapports
Tableauib I I ct
IUIS
I l s'agi t
du rayonn03ent soLdre global herizontal,
représenté
ioi par la som~c des rayonnoments du oiel
et du soleil roçus sur une
surfaoe horizontale
•
I l est mesuré
~. Qartir dos pilen :i.e :iQLL,de fabrioation
1
KIPP et ZONEN,ot mat(ri~lis~ sur los diagrammes dlenr~­
gistrours BRIOH-LEROUX i
fra.ppo
,dont l'JS galvanomètros
admottont ur.. il~u.=ir,1U~:! <1;: 1 GO mioroarnpères ot dont la r ,si8-
tu.noc interna
ûst de 100 Ohms
.Llalignomont de
l'onsJmbJo
sur un faotour d'éti;.lon:lage prédétfJ.i.'miu0
fle fait dans oha'luc
o~s par dos rBsist~nc03 additionnolles oonvenables
.11 o~t
o;:rrimo
en Joule 3/Cu2
•
Lo
"llazimum ll repr:)s(;ntr:· l'é:10r&io 8c..:;~imalf) instantanée
reouoillie . I l ost e:~Drimé en ~w/Cm2 •
,
1
Comma prévu dans
lOG préoodonts doouncntn,los
oloments
Gn~rgJtiquos de:; stations ont ~t,) oomplétas par la mosur'.:: du
ro.yonnomont diffus, o:~prim8 danG los m~mes tompo 0" 100 nor.lO~
.
, \\
un~t~s.Loa th0rmopiloo utiliséos pour 1'onergio diffuso ainsi
quo 103 oorolos d1ombro n~cosoaires,Dont do fabrication Russo.
L'ajustement v;.l.ri~ble do oos eor~los donne à la mOSUre do
l'onargio un o~r~otèrc ~3S0Z alôatoire •

---

r
- 1.4. -
1
l ~; SOL .~ .. ~ r;. l'
1
AVRIL 1973.
Tabloau
l
J
l'lax.
STATID ,5
po5~iG10S Duréos o1;~sryée5
Coefficient moyens
~I
I:: ::-:1
E :'
E
S
E T
MA.TlJj
SOIR
JŒlRi'IEE
~IA
. \\ 94.7
389.4-
111 .2
109.4
22~.6
0.5n
0.562
0.567
B
5KIKDA
, 94.7
389.5
\\28.2
128.1
256.3
0.658
0.658
0.458
AN~BA
194.7
389 • .04-
127.4-
1i9.6
247.0
0.654-
0.614-
0~634-
\\AR-El-8ElDA
D
194.7
389.4-
135.8
136.8
272.6
0.697
0.703
0.700
W1STANTINE
194.5
389.1
108.1
102.4
210.5
0.556
0.52"&
0.~1
;L~NAM
194.5
389.0
i3.f.?
129.8
264.7
0.694-
0.667
0.680
1
a'MN
19.(.1
388.2
117.9
HO.9
258.8
0.607
0.726
0.667
TEBESSA
1N. \\
388.1
125.7 .
97.6
223.3
0.648
0.503
0.575
mA
194..1
388.2
125.5
110.0
235.5
0.6.04-7
0.567
0.607
IlIANA
194.5
389.1
139.7
124.5
264.2
0.718
0.640
0.679
DJELFA
198.6
387.2
137.B
Hi.8
253.6
O.Zu
0.598
0.655
.,LEHCEN
193.7
387.4-
130.5
121 .6
252.1
0.674-
0.628
0.651
BISKRA
193.7
387.3
146 .1
125.4
271 .5
0.754-
0.647
0.701
EL-OOED
193.1
386.1
144.4
137.4-
281.8
0.748
0.n2
0.730
Sw.RDAIA
192.5
385.1
151.3
133.0
284.3'..
0.786
0.691
0.738
BEŒ4.R
192.1
384-.2
145.6
142.9
288.5
0.758
' 0.7«
0.751
-
EL-GO lEA
191 .6
383.3
153.6
147.4
301.0
0.802
0.769
0.785
BENI-ABBES
191.5
383.0
166.6
141.6
308.2
0.870
0.739
0.805
EL~AYADH
l ~3.1
386.2
132.9
120.3
253.2
0.688
0.623
0.656
IN-AMENAS
190.6
381 .1
157.3
149.2
306.5
0.825
0.783
0.804
TIHIH<X.N
191 .1
392.2
161.2
14:4.2
' 305.4
0.8«
0.755
0.799
'ÂDRAR
190:3
380;7
16-4-.8
157.4
322.2
0.866
. 0.827
0.8.04-6
ll-OOJF
1
190.3
380.6
163.6
160.3
323.9
0.860
0.842
0.851
IN-SALAH
190.2
380.3
159.0
147.8
306.8
0.836
D.m
0.807
~ET
D
189.0
377.9
\\ 70. 4
158.9
329.3
0.902
0.8-41
o.sn
TAN\\A.NRASSET
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376.4-
161 .8
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0~860
0.837
0.8-49

---

1
- I.4. -
1
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DE
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1973
1
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107
350
11
2
2308
1
89
208
08
2892
106
338
16
1
3
2155
94
324
20
2S96
106
398
14
4
2062
114
463
30
2917
107
420
14
5
2459
98
155
15
2923
106
. 357
la
1
oS
2475
91
96
:)4
2821
106
368
13
7
2411
91
84
07
2849'
105
547
18
S
2009
' 95
451)
25
2901
105
484
14
1
9
1817
109
363
27
2894
106
479
14
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1947
115
340
24.
2849
105
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22
11
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109
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23
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106
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18
12
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94
82
05
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107
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16
13
2441
105
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20
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107
559
37
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1867
102
443
24
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105
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26
15
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18
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115
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108
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32
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47
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24
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106
819
33
18
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28
2596
126
943
48
1~
2390
91
358
19
3053
112
299
10
20
2472
102
345
18
2948
109
237
08
21
2438
93
416
16
2694
109
243
08
22
1667
106
537
27:· .
2980
109
353
10
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123
1
23
473
30
2330
130
11-4-5
55
24
2653
100
187
la
2644
106
446
17
20
1-4-86
111
578
30
2747
105
657
25
.
.~
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99
LU
475
24
2815
105
710
28
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113
502
29
2807
104
763
23
2S
2568
97
240
13
2613
106
887
33
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2705
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96
201
07
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107
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107
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1
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JV
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_ _
9624-
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181~'5
_ _
f\\I

---

- I. 5.-
-=-=-- :-=-=-=-::-:..-;-::-=-::-~...:.:-
l'KlI5
DE
: AVRIl
1973
TABLEAU
II
ù15
VI
i3EC!-{AR
!
ex:
:
: )
Global
Globol
maximum
Diffus
-1 rnaXl;num
0
moximur.1
Diffus
i7l0XimUiil
horizon ta
horizontal
J
2
Joulas/cn 2 ::lw/cm2
Joules/cr.l 2 i:1W /CM
joulas/c:r:2 ~)W/crrl-
Joules/cm2 mw/em2
1
2459
100
55:';
28
1
2
2584
95
457
1
15
3
2609
96
283
Cf}
4
2603
'75
288
11
5
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11
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106
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24
la
2354-
104
747
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11
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1091
51
12
2621
98
436
19
13
2356
102
769
52
14
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99
366
43
15
2573
98
493
29
16
-363
97
235
52
-
17
1278
117
160
15
18
2893
1
109
144
14
19
2797
100
470
28
20
2842
110
482
22
21
2806
99
315
10
22
2609
99
635
35
23
2737
109
479
25
24
2724
107
573
36
1
25
2895
102
267
09
26
2201
113
1345
56
27
2089
116
1096
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99
580
32
..
31
1
;
~CTAur. 71891
I~J 16323 _l~//!______ ~// ____V

---

ANNEXE
II

---

- lI.l. -
,
ESTIMATION DU FACTEUR DE TROUBLE ATMOSPHERIQUE DE LINKE
1
A LA STATION MATEOROLOGIQUE DE CARPENTRAS
------------000------------
En
vue
d'une étude des· caracteristiques des journées de beau temps,
nous avons déterminé les valeurs du facteur de trouble de LINKE (TL) qui permet-
tent
de
calculer,
à l'aide des
formules
proposées
par
l'O.M.M.,
les irradiations
horaires
moyennes
comparables
aux
mesures
d'un
pyrhéliomètre
(direct-normal)
et celles d'un
pyranomètre (global
horizontal) à
la station de Carpentras.
Pour
cela, nous avons sélectionné des demi-journées ou journées de ciel clair qui ·ont
une fraction d'ensoleillement supérieure ou égale à 0.9. Si l'on désigne GHo, DNHo
et DHo
les
irradiations horaires
calculées
pour
une
distance
Terre-Soleil
unité,
Il
et. une
fraction
d'ensoleillement
unité
par
les
formules
données au
paragraphe
1.1.2.3. du chapitre II!, ,et en désig~ant G'Ht' D'NH.! et D'Hl les irradiations ho-
raires
moyennes
corngees de
la distance
erre::-'ofetl,
en
tenant
compte
de
la
fraction
d'ensoleillement
réelle
de
la demi-journée et en supposant que celle-ci
est
uniformément
répartie
dans
la demi-journée
dans le cas de ciel clair, nous
avons:
G'HI = GHo x DTS x FE
(I)
D'NHI = DNHo x DTS x FE
-rS
~D'Hl = DHO x D~:r x FE
avec DTS la distance Terre-Soleil du jour, et FE la fraction d'ensoleillement de
la
demi-journée.
Avec
les
équations
(1)
les
irradiations
horaires
moyennes sont
calculées en faisant varier TL de 2 à 6 avec un incrément de 0.5. A chaque valeur
de
TL' les G'Hl, D'NHI
et D'Hl
sont évalués
pour la demi-journée
retenue (8
heures le
matin et 8 heures l'après midi).
Nous faisons pour chaque composante
la somme des énergies horaires de la demi-journée, c'est-à-dire:
8
SGH = L G'Hi 1
18
SDN = L D'NHil
1
8
SDH = I: D'Hi!
1
Ces
sommes
demi-journalières
pour
chaque
composante
(SGH
pour
le
global
horizo~tal" SDN pour le 9irect-~o:mal et SDH po~r le. dipus rfor:izontal)
sont
comparees
a
cèlles
mesurees.
AinSi,
nous
avons
determme
grosslerement
dans un
premier
temps,
la
valeur extrême de TL (minimum et
maximum) pour
cette station, suivant le mois ou la période dans l'année en ne considérant TL
exceptable que pour des écarts entre mesures et calculs
~ 50 Whm- 2•
La figure 1 montre une évolution annuelle des valeurs de TL à
Carpentras. Ces variations annuelles nous ont conduit à fixer un T l... moyen annuel
de 3.60 auquel nous apportons seulement une correction d'humidite :
T = 0.5
x ln (TV) - 1.1
?'OÙ TL moyen = 2.5 + 0.5 x ln (TV) retenu pour calculer les irradiations horaires
a Carpentras, avec TV la tension de vapeur d'eau. L'utilisation de cette expression
nous a donné les résultats:

---

- Il.2. -
Pour
la
période
de
février à août,
les écarts entre
valeurs
horaires
mesurées et celles calculées sont
:::;
50 Whm- 2• Par contre de septembre à janvier,
nous obtenons des écarts;>
50 Whm- 2 , c'est-à-dire que pour cette période les
calculs
sont
nettement
sousesti més.
En
recherchant
par
approches
successives
~a valeur de }" L qui donnerait des irradiations horaires calculées comparable~
a celles mesurees, nous obtenons un TL moyen = 0.85 x TL moyen annuel corrige
de l'humidité. Ainsi nous avons mis en évidence un effet saisonnier sur TL pour
la station de Carpentras avec 3 années de mesures (j 97 l, 72,73) avec:
- De février à août TLl moyen = 2.5 + 0.5 x ln (TV)
- de septembre à janvier TL2 moyen = 0.85 x TLl moyen.
En utilisant ces deux valeurs de TL sur 409 demi-journées de ciel clair
que nous avons sélectionnées (fraction d'ensole1l1ement :;::: 0.9) sur 10 ans de données
météorologiques et
mesures solaires (horaires) à
Carpentras,
nous
montrons sur
la figure 2 en (a) la comparaison entre le direct-normal mesuré et celui calculé.
Sur l'ensemble
des mesures,
on a un écart
moyen entre calculs et mesures de
62 Whm- 2 avec un
écart-type de 38 WHm- 2 , leur coefficient de corrélation est
de 0.85.
En (b) nous avons la comparaison entre le global horizontal mesuré et
celui calculé, leur écart moyen est de 30 Whm- 2 ,
un écart-type de
12 Whm- 2 ,
avec un coéfficient de corrélation de 0.97.
De
plus,
l'examen
des
données
d'observations
météorologiques
de
la
station nous montre que :
- de septembre à janvier par beau temps, nous avons en général une période rela-
tivement sèche (faibles tensions de vapeur environ de 10mb) avec de très bonnes
visibilités (supérieures à 20 km).
de février à août, on constate une situation contraire.
Or ce sont surtout la visibilité (présence d'aérosols) et la tension de
vapeur d'eau (h~midité) qui caractérisent le plus TL' dor;c les observatio,ns météo:o-
logiques sont bIen en accord en moyenne avec mon resultat sur TL a la statIOn
de Carpentras.
En (a) de la figure 2 c'est-à-dire dans le cas du direct-normal, on consta-
te une très grande dispersion entre la mesure et le calcul pour les faibles valeurs.
Cela tient au fait que le direct-normal est très sensible à TL' On remarque pour
ces valeurs que la corrélation entre la mesure et le calcul est très faible ou même
<presque inexist~te (valeur pratiquement nulle pour le calcul alors qu'en mesure
on arrive jusqu'à 150 Whm- 2 ). Les valeurs nulles par le calcul correspondent surtout
au lever et au coucher du soleil (faibles hauteurs solaires).
En fait les formules d'estimation des composantes horaires du rayonne-
ment au sol proposées par l'O.M.M., ne sont valables et ne donnent de meilleurs
résultats que pour des hauteurs solaires:;::: 20°, pour des stations de basses altitudes-
Nous n'avons pas
présenté ici
la comparaison entre diffus mesuré et
celui calculé, mais les résultats que nous obtenons pour cette composante ne sont
pas satisfaisants.
Dans tous les cas il est
possible, dans les conditions de ciel
clair,
de déduire
le
diffus à partir d'une bonne estimation du global horizontal
et du direct-normal.
[1
1

---

- II.3. -
Il apparaît donc que pour l'estimation du global horizontal et du direct-
normal qu'on peut utiliser les formules proposées par l'O.M.M., soit en recherchant
un
TL convenable
par approches successives
par comparaison avec
les
mesures
(direCt_normal surtout), soit en estimant TL = 2.5 + 0.5 x ln (TV) avec des moyen-
nes climatologiques de la tension de vapeur d'un lieu donné pour lequel on veut
estimer les deux composantes du rayonnement (Direct-Normal et Global horizontal).
Remarque
la constante 2.5 dans l'expression ci-dessus de TL dépendra du lieu
considéré.

---

- II.4. -
-
-
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-
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Il
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(1),
(1)
Figure 1.
Courbes de variations annuelles
du facteur de Trouble de Linke
à Carpentras.

---

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GMESURES
b - Global horizontal
1
Figure 2
Comparaison entre la mesure et le calcul.
à la station de Carpentras.
1
•

---