XXème Colloque de l Association Internationale de Climatologie 289 EVALUATION PROBABILISTE DU RISQUE DE GEL A L AIDE DE S.I.G. (BASSIN DU MURES, ROUMANIE) IONEL HAIDU Université de Cluj-Napoca, rue Clinicilor 5-7, Roumanie, tél: +40-744-238093, ionel_haidu@geografie.ubbcluj.ro ZSOLT MAGYARI-SASKA Université de Cluj-Napoca, rue Clinicilor 5-7, Roumanie, tél: +40-744-396829, zsmagyari@yahoo.com Résumé: Cet article vise à illustrer la manière dont les résultats probabilistes de l analyse de fréquence du phénomène de gel peuvent être intégrés dans un logiciel S.I.G. en vue de la spatialisation. Parmi plusieurs variantes, la loi de distribution normale s est avérée être la plus adéquate pour l ajustement des distributions empiriques. Les particularités du relief et de la forme de la dépression ont exigé l élaboration de deux équations de régression sous la forme XT = f ( alt.) pour le nord et le sud de la dépression. De la sorte, on a quantifié la dépendance des quantiles XT et des périodes de retour correspondant aux conditions d inversions thermiques. Les relations mises en exergue peuvent être facilement implémentées dans le cadre des fonctions statistiques de S.I.G. Le résultat de cette démarche géo-informatique est représenté par les cartes d aléas des températures minimales extrêmes pour différentes combinaisons du binôme quantile XT période de retour. Mots-clé: gel, risque, S.I.G., scénarios Abstract: The present work targets the spatialization of probabilistic results of the frequency analysis of the freezing phenomenon through the integration of these results in a GIS software package. From more hypotheses, the law of normal distribution was validated as the most adequate relation to describe the adjustment of these empirical distributions. The specificities of the terrain and the shape of the depression have imposed the elaboration of two regression equations of the form XT=f(h) for the north and south of the depression. Thus the dependence of the XT quantiles was quantified and the corresponding return periods in view of the conditions of thermal inversions. These relationships may easily be implemented through the statistical features of GIS. The result of the current geoinformatic study is represented by distribution maps of minimal extreme temperatures for different combinations of the quantile binome XT return period. Key words: freeze, risk, GIS, scenarios 1. Introduction Le caractère aléatoire du risque de gel peut être exprimé par une approche probabiliste facilitée par l analyse des fréquences. Les résultats de cette analyse sont les quantiles XT et les périodes de retour correspondant à la loi de probabilité la plus adéquate (Haidu, 2002). Cet article vise à illustrer la manière dont les résultats probabilistes de l analyse de fréquence du phénomène de gel peuvent être intégrés dans un logiciel S.I.G. en vue d une spatialisation. 2. Region analysée et donnees utilisées La zone étudiée est le bassin hydrographique du Mures (Transylvanie, Roumanie) depuis sa source jusqu à la localité de Deda (Fig. 1). Dans cette zone, il y a quatre stations météorologiques (deux dans la dépression de Giurgeu (Joseni et Topli a) et deux sur les sommets des massifs montagneux environnant (Bucin et Retiti -C limani). Parce que dans le couloir du Mures il n y a aucune station météorologique et parce que le nombre de stations est relativement réduit, les stations météo à partir desquelles on examine les températures ont été regroupées en deux catégories: les stations primaires (à l intérieur de la zone étudiée) et les stations secondaires (à l extérieur de cette zone). Ces dernières sont: Bato , Bistri a, Ceahl u, Ceahl u Toaca, Miercurea-Ciuc, Odorhei, Poiana Stâmpei, Rar u, Târgu-Mure . Les données de température utilisées sont des valeurs journalières.