Le traitement statistique de données pa l ynologiques de 1 ' Ho l ocene du Lac Tanma situé a u Sénégal, a u Nord de Dakar , a u moyen de 1' analyse canonique permet de préciser le schéma clima tique ex posé antérieuremcnt . Il est notamment mis en évidence une pulsation positive de la pluviosi té ca . 6000 BP .El procesamiento de datos palinológicos del Ho l oceno de l l ago Tanma situado al norte de Dakar en Senegal por medio de un anál i s i s canónico ha permitido precisar la in terpretación climá tica anteriormente propuesta , y parti cularmente , poner de manifiesto una pulsación positi va de la l l uvia c a . 6000 BP

Guiot, J.

Medus, J.

Repositorio Institucional de la Universidad de Córdoba

An. :\soc. Palinoi. Lcng. E p. 2:273-282 1985 1 TRAITEMENT STATISTIQUE DE DONNEES PALYNOLOGIQUES DE L'HOLOCENE DU LAC TANMA (SENEGAL) ]. GUIOT & J. MEDUS Laboraloire de Bmanique. Historique et Palynologie . Faculté des Scicnccs St. jéromc 13397-Marscillc 13 F . (Recibido c\7 de Junio de 198•1) RESUME. Le traitement statistique de données pa l ynologiques de 1 ' Ho l ocene du Lac Tanma situé a u Sénégal, a u Nord de Dakar , a u moyen de 1' analyse canonique permet de préciser le schéma clima tique ex posé antérieuremcnt . Il est notamment mis en évidence une pulsation positive de la pluviosi t é ca . 6000 BP . RESUMEN. El procesamiento de datos palinológicos del Ho l oceno de l l ago Tanma situado al norte de Dakar en Senegal por medio de un anál i s i s canónico ha permitido precisar la in terpretación climá tica anteriormente propuesta , y parti cularmente , poner de manifi esto una pulsación posit i va de la l l uvia c a . 6000 BP. LNTRODUCTION Le caractere édaphique prononcé des variations de fréquenccs dans les diagra mmes paly nolog iq ues de 1 ' Holoce ne de si tes co t iers du Sénég al a consti tué une difficulté pour leu r in te rpréta t ion climatique IMEDUS, 19841 . L 'i nfluence nota mment des variations de fréq ue nces de Rhizophora dans ces milieux pose véritablement une question e n préa lable a tou te tentat ive dans ce se ns quand on sai l la se n sibilité de ce ge nre aux facteu r s géomorpholog iques . Toutefois , comme l 'éca rte r compl étement pour n 1 en faire qu 'un indicateur de t rasgression n e para lt pas non plus une solut ion satisfaisante da ns la mesure oü , ma n ifes te -ment , une pa r t non négligea ble des cond itions géomorpho logiques (i . e . la qua lité du substrat) optimates nécessa ires a la prospérité d ' une mangrove a Rhizophora dépend de facteurs cl i matiques a t ravers l a végétat ion , i l a semblé interessan t d ' effectue r une a na l yse plus poussée de 1 ' information disponible dans les varia tions de fréq uences de ce taxon sur le pla n climatique . Pour cela, on pe ut cons idérer que deux si tes qui p résentent des éléments de végéta tion ~ n comm un se trouve nt nécessai r e me nt soumis a des infl uences com munes. Si ces si tes sont suffisamme nt di stan ts 1 'u n d e 1' autre pour que les contra intes éda phiques soie n t di ffé r en tes, l es 273 simili t udes que ces deux sites on t en commun sur le plan phytogéogra-phique provie nn en t a lors d 'une influence clima tique identique (en l'absence de fac t eur anthrop ique). ll est done nécessaire de disposer d 'un e méthode q u i permettent de t rai ter simultanément deux groupes de variables pour ex t ra i re des données le s facteurs qui influencent a la fois l es deux groupes . L 'analyse canonique, qui n 'es t pas utilisée ici dans 1 ' es prit des fonctions de transfer t classiques (WEBB & a l., 19721 es t dans ce cas tou te indiquée puisqu 'elle a pour but de rechercher des directions communes de variations des variables laxes canoniques). Av ec cette méthode , si l ' abondance d' un ta xon es t dans les si tes considé ré s lié au climat il apparaitra alors lié a un des princ ipaux axes canoniques. Tr ois des diagrammes présentés par ailleurs (MED U5, sous presse) feront l'obje t de cette étude, il s'agit des diagrammes 51 , 53 et 54 . Les diagrammes s ont analysés par couple. Les variables seront le s onze taxons assez constamment rep résen tés et dont les variations de fréquences ne sont pas négligeab les . Ce sont : Adansonia (ADAN ), Alchornea ( ALCH ) , Ceiba (CEIB), Cyperaceae (CYPE), Elaeis IELAEI, Lygodium (LYGO ) , Phoenix (P HOE), Poaceae (POAC) , Rhizophora IR HIZI, Syzygium (SYZY), Typhaceae (TYPH). TECHNIQUE5 Notons X et Y (cf. Annexel les deux et ln y ,t) composant le c~uple ana lysé : n, nive aux des deux carottes correspondantes util isés ( t =ll). matrices de dim ension (nx, t l et n1 sont les nombres de et t , le nombre de taxons Avant syn thétiser principales 1977 1: 274 de procéder a 1' analyse canon ique, il est nécessa ire de les d eux matrices X et Y par une analyse en composantes dont les équations correspondan tes son t (LEB ART & a l. , X' XA, A•ILx et Y'YA 1 Ay Ay (1) avec A', A, A' y Ay 1 51 53 " C> VP VP ~. 95 ~s . e L 71 42 . !l 3.92 35 . 6 2. 60 68 . 5 2. 12 62.0 2.67 59. 9 l. U 7!1 . 1 1.48 15 . 5 1.33 72.0 1. 05 88 .4 1.17 86 . 2 0.98 80 . 9 c. 6~ 94.2 0 .95 94 . 8 O.H 87 , 6 0 . 4) 98 . 1 0 .29 97 . ~ 0 .6 3 93 . 4 0~ 12 99 . 8 o ~17 98.9 0. 3 ~ .96,4 0 . 05 100 . 0 0 , 08 100.0 0 .22 98 .4 0 . 00 100.0 ~ . 00 100.0 0 . 08 99 . 2 lO o.oo 100.0 0 . 00 100 . 0 0.05 H.6 11 0. 00 100.0 0 . 00 100 . 0 0.03 100 . 0 !~~!!::! :! _ ~ : Valeur~ pcopres (VP) et pourcenta~es cumules de var i.~nc:e pou r les trois d1agramme:; . X'X est une matrice de corrélation au facteur 1/nx , don t l a matrice des va le urs prop res est A x et celle des vecteurs propres est Ax , leur di mension s sont (t,t) et l 'équivalent pou r Y. Le Ta bleau 1 présente les valeurs propre s de ces de ux a nalyses et les po urc enta ges cum ulé s de la va ri anc e pour le s trois diagrammes . Comme les deux pre mtéres composan te s principales (CP) expliquent 60 a 70% de la varia nce tota l e (ce pou rc ent age est fonction i nverse du nombre de niv ea ux inclus dan s l 'an alyse), il suffi t pour la suite de ne tra i ter que celles qu i se trouvent sur le Tablea u 2 . ~----- --- ------ -r: :~ : ~ : _____________ ___ ______ ____ ___ _____ c:. ~~.::..~:.----------- --- --l·.:.~~ -----~~ - -- -------~ !-------- ---~~---- - -- ------! ___________ ! __ __________ ! __ _ j •J Cf. IB 11 ELAE l 'i PHOt: 16 ALCII IS CEl a ADNJ 16 1 EI.AE d. IZ2) PHOE ~(Z2 1 TYPH l7{Z2j PIIOE 6 f.YCO 12 CE I B 17 C'/I'E 19 S'IZY 20 C:tPf: 9 ALCH 2 SYZ'Y 7 SVZY CY PE EU~ ------------------------------------------------------------------------------1 1'0/IC S POAC R!IIZ 12il IUHZ 20 I,YGO ~ (Z if l.'/GO &{Z II ~~ 0 1\tl 15 IZl] SYZY 11 RJI!Z 1~ /Ul!Z 12 22ll [Zl)ADf,_•¡ ADMI ADA!< 25 THVP 17 CY PE 2l A.ONJ PO/\C LYOO ll !~~!~~~ - ~ : Principaux tamn::; ct l'ivcau:oc ll'f~JO"';<lrlt l es dct!X p rcrni ~rcs C. P . des tro is si tes . !.es toll<on:; ct le~ nivea ux 5Drlt ran9i!r. par ocdre d 'i111port.1ncc Mcroissantc. On di!ltini]UC 1nflucncc posi ti vc (• ) ou r~Cgau·¡e (-). Dans ce Tab leau , alors que par r apport a la seconde composante princ ipa le, le s sites ne montrent que peu de cohérence au niv eau des taxons, celle- ci apparait assez grande entre les sites 1 e t 3 par rapport a la premiere composan te principale; le site 4 étan t assez distinct des deux autres de ce point de vue . Le ca lcu l des coordonnées des niveaux da ns le systeme des composantes principales s ' effectue a l'aide des équations suivan tes: F, = XA, F1 = YAy (2) F, et F1 sont les matrices (nx,t) et (ny,t) qui permet t ent de projeter les niveaux des diagrammes x et y s u r les composantes pnnctpa les . Pou r temr compte de la variance, l es matr ices A, et Ay sont mu l t tphées par /\ Y, De cette fa~on, le s p l ans des deux premieres composa ntes princ ipales peuvent etre anal ysés (cf. Tab. 2) et ceci perme t de montrer que la composante principa l e 1 semble par t a ger les diagram mes en t rois part ies: avant le ni vea u 20 ( Zone 3, Z3), entre le s niveaux 20 et 15 (Zone 2, Z2) et apré s le niveau 15 (Zone 1, Zl l alors que la secan de compasa n te principale ne suggere rien de précis . A ce s tade de l ' analyse, l ' on dispose de deux matrices A, et A1• Les derni eres composantes pr inc ipales expl iqua n t peu de l a variance et contenant surtout du bruit sont éliminées pour l a suite du calcul par l ' ut i lisat ion du cri te re de PVP (GU lOT, 198 1). Les six prem ieres composantes principales des trois diagrammes (t'=6) son t a l ors retenues. Il est nécessa ire maintenan t de trouver une dimension commune a ces 275 di a gra mmes . Mais dan s la mesure ou l 'on ne sa urait a ffi rmer que tous l es nivea ux sont reenement synchrones , l a se ul e dimens ion commune d i sponible est constituée par les ta xons . Les six premieres colonn es de A x et A Y v o nt é t re mises en corrél ation pa r une a na lyse canoniq ue ; les tro i s s i tes éta n t a n a lysés pa r couple et le couple (l /3 ) deva nt etre re j e t é par ma nque d e nivea ux communs, se ul s les couples (l /4 ) et (3/4) seront cons i dé rés . La méthod e de 1 'anal yse canonique développée pa r HOTTE L l NG ( 1936 ) , u ltérieu r e me n t décrite par di ffére nts auteurs (LEBA RT & a l. , 1977 ); CL AR K, 1975) , permet de découvrir les fac teurs qui infl uence nt si mul tané me nt de ux grou pes de vari ables . En partan ! des composa ntes principales on peut dé fini r une combin a i son lin éaire pour x : u ¡ (x) =Ej:, a¡ j (x)cj(x) i=l , ... , t (3) Et il e n se r a i t de méme pour y . Le vect e u r u (x ) = (u1 (x) .. . u "' (x ) ) donne la va leur de cette combinaison po u r to u s les nivea ux. Le vec teur c(x) = (c 1 (x ), .. . , ct (x) ) do nn e le poi d s des t ' composa ntes pr inc ipal es da ns cette combi naison linéa ire . La co r ré l at i on en t re u(x) et u(y ) peut étre ca lc ul ée et elle dé pend b ien sür des coe fficients e j (x ) et e j (y ) (j= l , ... , t ' ) . La va leur de ces coeff icient s qu i rend ma xim ale l a cor ré la tion sera le p remier a xe canoni q ue . On peut éga lement chercher une aut re comb inaison linéa i re i ndé pendan t e de l a premiere et qui rend également maxima le la corréla tion (b i en sü r i nréri eure a la premiere) et a in si de suite. Comme les t ' v a r iab les so n t indépe nda ntes, il y aura t ' axes canoniq ues . li s sont class é s pa r ord re de corréla ti on déc roissante . Ces corrél ations son t ap pe lées corrélat i on s ca noniques . t' peu t étre différent pour x et y, le nomb're d 'axes se ra alors le mí nim um de s dimensions de s mat rices Ax et 1\ y . La sol u tio n du p robleme passe , pour finir, par le ca lcul d'une m a tri ce e' et d 'un e mat r ice e y dont chaque co lon ne dé fini t les poids des variab les de départ su r un axe ca non ique. On démon t re fi n a lemen t que ey est la matr ice des vecteurs pro-pre s de : (4) La mat r ice dta go na le des va leu rs propres 61 fou rn it le ' carré des corré l at ion s canon iques . On pe ut déd uire e, di rectement de Cy et de 6 C, = (A; A,f1 A; Ay Cy ,r 1 (5) Les mat rices U, et Uy (gé néralisant a t ' di men s ion les vec teurs u(x) e t u (y)) do nn e n t la proyec ti on des taxons sur les axes canon ique s . On a : u, = A, e, U y = Ay ey (6) avcc U ~ U •• = l (ma t rjce u.nj Jp !li.m .. ¡ ' ,l,. JI ; !ly= J .eJ JI; Jy ~-" On pe ut t rouver le ni veau de sig nification de ces corrélattons (et par la , l e nom b r e maxim um de celles-ci a ana lyser) par les formules s u ivantes : la m = n1 . 1 ( l - a¡) lambda de \ít lks k= nb axes pris) x2 = - ( nx- l -(21' +1)/2) l n (lam ) avec (t'-c )(t ' -c) d . l. (7) 276 Le Tableau 3 montre que les troi s premieres au maxtmum son t i nteres santes . COJplr: l / 4 d .l2 ndl 1.000 :.t. e· · · l6 1.000 1&3.7 • • · ,. 1.000 51.8 ' " 25 1.000 '>Le · · · " 0 .9)9 27.8 l6 0.':196 33.5 .. l6 0 . 79!i 8. 0 ' 0 . 69S ll.S 0 . 7)2 }.1 0 . 168 4,) 0 . 098 0 . 0 0 . 235 0 . 3 '!:~~~=~~-~ : Co rn!l~t1on~ c<:~noniques , c:u -ca r r ~s et nombre::. de doqr<is de !.J:..ett,;. , ·· · , · • .,.. ·· 1nd1qu ent un seull c!e t1<]nl !Jcation de 0 . 001. 'J, Ol ct , !LOS) . Le Tableau 3 montre égal ement que le co uple 3/4 est plus homoge-ne que l e co uple 1/4 pu i sque ses corré lation s canon i q ues sont plus élevées. Le Tab leau 4 présente les taxon s qu i influencen t le p l us les troi s axes canon iques s ignificatifs . Signes l / 4 3/ ~ -------------------------------------------------------------------------(+) CE l a (-1 I'OAC LYGO TYP II RHIZ RHI Z Ci'PE '"'' P!IOE Ci' PE ALC!! TYPit RHIZ /\Di\ N 6W: P!IOE SYl.Y CElS ALC!I TY Pil CYPE !~~!=~~ -~ : Taxon¡; iníluenr;ant l e plu!; les 3 ~remie rs axe5 canonlques . Le Tab lea u 4 montre qu 'il n ' y a pas de cohérence en tre le coupl e 3/4 et le cou ple 1/4 exce pté entre l ' axe l de 3/4 et l 'axe 3 de 1/4 (en signe opposé ) . Si on multi plie les mat r ices e, et e1 par F , et Fy respectivement , on a les chronologies correspondantes: F, e, des s i.nées a ux Figs . 1 et le cou ple 3/4 . On dist ingue (3/4) et 3 ( 1/4) . et pou r le cou ple 1/4 et l es Fi gs . 3 et 4 pour bien une corrél ation négative en tre l ' axe l 277 DISCUSSION Dans l 'analyse précédente, tout concorde pour qu' il soit donn é un sens climatique a ce couple d' axes dominé par Rhizophora. Pour 1 ' inte r préter, il faut remarquer au préal able que : 1' . Les taxons aut r es que Rh izophora im pliqués par ce couple d ' axes se .rapportent il. des plantes (<;yperaceae, Alchornea (A. chordifolia) , Elaeis (E. guineensis), Typha, Phoenix) qui se signalent par un besoin en eau do uce tempora i re, ou continu, non négligeable . 2' . La p ros p érité d'une mangrove est fonction (pour un e part, l' autre ayant trait a u niveau de la mer) d 'un appor t continu et suffi sa nt de particules fi nes pour renouveller le substra t ; or un te! apport n ' est r éa lisé que par un écoule ment hydrique suffisant il. travers un fi lt re (le tapis v égéta l) e ffic ace . Il s'ens ui t que ce coup le d'axes exprime selon toute vraisemblan-ce la pluviosité. Et , les deux éve nemen ts majeu rs qui apparaissent dans l a succession (Fig. 2 , axe 3 et Fig. 4, axe 1) indiquen! deux momen ts du r ant l esquels, l a pluviosité a cru suffisammen t pour i nfluencer la végétation . Le premier de ces moments se centre vers 9000 - 10000 BP et le second ca 6000 BP. Lors de la tentative de reconstÚution de la végétation et du climat hol ocenes d e la cote septentrion al e du Sénégal, les varia tions des fréquences observées dans la zone datée 9000 - 10000 BP , avaie nt été clairement att r ibuées a une augmentation de la pluv iosité (MEDUS, 1984). En reva nche , 1 'importanc€ des va riations des fréque nces qu i se s i tuaient ca 6000 BP avaient été grandemen t sous-es tim ées; ca r , effective ment interprétées c omm e la manifes tation d 'un marécage , il avait été sup posé que cette phase de marécage proven ait de la rétrac tion d ' un lac alors qu'elle correspond, selon l'analyse ci-dessus, a un regain de la pl uviosité. Or, ce tte pulsation positive de la pluviosité cor respond bien d l a seconde "pha se humide" ou 11 période lacustre" holac ene déjA discutée (BEAUDET & al. , 1976 ; ELOUARD , 1973; NlCHOLSON , 1978) et s ituée au Nouakc ho tt ien sur la base de crite re s pédologi ques et géomorp holog iq ues . L ' a na lyse sta tistique de données palynolog iques p récise done le schéma propasé précédemment . En cutre, cette deux i eme pulsation pos itive de la pluv iosité pe r met maintenant de mieux comprendre comment la n iaye a pu rés ister apparemment a u dé fi ci t de 1 'approvi sionn ement hydrique manifeste vers 7700 BP . Par a illeurs , les fréquences rel ative-ment conséquentes de Tipha , Lycopodium (cf. L. cernuum), Alchornea et Cyperaceae q ui ap paraissent da ns les deux niv eaux supérie urs du diagramme de Keur Marsa! (MEDUS & MONTE ! LLET, 1981) trouveraien t peut-etre elles a uss i un e exp licat ion pertinente dans le cadre de ce schéma plus précis . REFERENCES BEAUO ET. G., P. HICHEL . O. NA HON , P. OLIVA , S. RI SER & A. RUHLAN (l916) . Formes . Foroations superf i cie ll es et variations cli mat iqucs récentcs du Sah ara oc ciden tal. Rev. Géograph i e physique et Géol. Oyn (2). 18 :157 - 17~ . CLARK, O. (1975). Under s t andi ng canonical correlation analysis. 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Représentation des ni veaux dans t •espace des six pr em ier s axes cano ni que s (F,c,} pour le si te 3 is en cor rélati on avec le site 4. FIGU RE 4. Représenta t io n des niweaux dans l 1 espace des si x prer:~ i crs axes canon1 que s (fy Cy) pou r le site 4 mis en corré lation avec le s i t e 3. 279 Sondage SI Co1portant lO ni veaux RH!Z 39 36 42 60 32 48 46 12 45 J9 POAC JO 32 27 20 JI 26 12 5 IJ 12 CYPE 13 6 I YPII 10 7 5 LY GO ELAE CE IB ADA N ALCH SYIY PIIOE Sondage SJ Co1portan t 13 ni veaux RHI I 35 57 44 41 JB 47 87 16 11 4J 26 PDAC 36 13 15 11 19 lB J 9 15 10 CY PE 6 45 14 26 24 25 JI TYPH 6 2 2 S LYGO ELAE 15 17 10 CEIB o ADAH o ALC H SYIY 19 PHOE J Sondage 54 Co•portant 18 ni veaux RHI Z 40 40 JB J6 so !6 86 94 32 15 20 83 66 52 52 56 JI 57 PO A e 33 J6 25 J I 25 o 7 17 ,. 10 17 10 CYPE 1 15 3 4 2 J TYPH 5 10 1 LYGD o EL AE 12 ' CEIB J 10 14 ADAN 1 Hll .. t1 e SYZY PHOE A1WEXE : Tableau des données (Expri~:~ées en pourcent s ) . 280 Figure 1 281 r------r----- ->------- ~ - r---- ---r---:----1-- 1---- -- 1--1--- f--- 1--Figure 3 Fi gure 4 282 

Traitement statistique de donnees palynologiques de l'Holocene du lac Tanma (Senegal)

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