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Les données de précipitations représentent un input trčs important dans le cadre de la réalisation des projets tels que l'adaptation des sociétés aux changements climatiques, la cartographie des zones de pénitence, la cartographie des zones ŕ risques d'inondation ou la caractérisation des habitats du vecteur du paludisme. Ces données ne sont en général disponibles que dans des stations météorologiques; il y en a ŕ peine 50 au Cameroun. Or, ces projets, pour leur implémentation nécessitent de disposer des données sur l'ensemble du territoire. D'oů l'objectif de ce travail qui était d'estimer le volume de précipitations dans les localités dans lesquelles cette quantité n'a pas été relevée ŕ base des observations faites en certaines stations. Les principaux outils dont nous nous sommes servis pour cela sont la modélisation des séries chronologique et la régression polynômiale locale.
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