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01. Bulletin Scientifique de l'IMROP >

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1834/808

Title: Optimalisation des prélèvements de la température moyenne mensuelle de surface aux stations côtières : «Bayadère » et « Gazelle » (Mauritanie)
Other Titles: Optimization of the sampling of water surface temperature mensual mean at the coastal stations: "Bayadère" and "Gazelle" (Mauritania)
Authors: Ould Dedah, S.
Dobrovine, B.
ASFA Terms: Surface temperature
Issue Date: Dec-1990
Publisher: IMROP
Citation: Bulletin Scientifique CNROP, 21, p. 38-49
Abstract: Résumé : Il est cherché à obtenir, sur la base de la marge d’erreur sur les moyennes mensuelles de la température de l’eau aux stations côtières Bayadère et Gazelle (Mauritanie), une périodicité optimale des observations. Les données sont discontinues et on suppose qu’une corrélation dans le temps existe entre celles-ci. Pour déterminer la température moyenne mensuelle, avec une erreur ne dépassant pas 0.2°C, les observations doivent être réalisées avec une périodicité de 10 jours, indépendamment des saisons, pour « Gazelle ». Pour « Bayadère », cette périodicité est maintenue durant la période froide seulement (décembre - juin) ; au cours de la période chaude (juillet –novembre), cet intervalle doit se réduire à 5 jours. Par ailleurs, il apparaît nécessaire de tenir en considération la corrélation entre observations car sa négligence peut entraîner une augmentation de l’erreur de 2 à 4 fois.
Abstract : In this paper, we search to have, on the base of the error margin of the water temperature mensual mean at 2 coastal stations in Mauritania (Bayadère and Gazelle), an optimal periodicity of observations. The data covered a period of discontinuous observations and correlation in time is supposed to exist. In order to determine the mensual mean temperature, with an exceeding error of 0.2°C, the observations must be taken as follow : for “Gazelle” a periodicity of 10 days, not depending on seasons, is allowed; for “Bayadère”, however, an interval of only 5 days is needed sincer the hot season (July – November) ; during the cold season (December – June), 10 days seemed to be sufficient. By another way, it has been necessary to take into consideration the correlation effect between observations. Otherwise, error can increase from 2 to 4 times.
Description: Il y a des annexes
URI: http://hdl.handle.net/1834/808
ISBN: 1727-8333
ISSN: 1727-8333
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