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Identification des éléments nutritifs majeurs limitants et des stratégies appropriées de fertilisation sous culture de maïs dans l'Ogou-Est de la région de Plateaux

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par Badjissaga MABA
Université de Lomé - TOGO - Ingénieur Agronome 2007
Dans la categorie: Sciences
  

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UNIVERSITE DE LOME

ECOLE SUPERIEURE D'AGRONOMIE (E.S.A)

BP : 1515 Tél. : (228) 225 41 97

Lomé Togo

UN CENTRE INTERNATIONAL POUR LA FERTILITE DES SOLS ET LE DEVELOPPEMENT AGRICOLE

BP : 4483 Tél. : (228) 221 79 71

Lomé Togo

No d'ordre : 07/10/PV

MEMOIRE

Présenté en vue de l'obtention du grade

d'INGENIEUR AGRONOME

(Option : Production Végétale)

par

IDENTIFICATION DES ELEMENTS NUTRITIFS MAJEURS LIMITANTS ET DES STRATEGIES APPROPRIEES DE FERTILISATION SOUS CULTURE DE MAÏS DANS L'OGOU-EST

Badjissaga MABA

Soutenu publiquement le 21 Décembre 2007 devant la commission d'examen ainsi composée :

Président : Dr. Kofi AGBEKO, Maître-Assistant à l'ESA

Membres : Dr. A. K. AMOUZOUVI, Maître-Assistant Délégué à l'ESA

M. F. Adonko TAMELOKPO, Ingénieur Agronome à l'IFDC

Dr. Mianikpo SOGBEDJI, Maître de Conférences à l'ESA

REMERCIEMENTS

Le présent mémoire est le fruit de la collaboration entre la Division-Afrique du Centre International pour la Fertilité des Sols et le Développement Agricole (IFDC-Division Afrique) et l'Ecole Supérieure d'Agronomie de l'Université de Lomé (ESA/UL). Il marque la fin de mes cinq années d'études agronomiques. Il est non seulement le fruit de mes efforts personnels mais aussi celui du labeur de certaines personnes que nous tenons à remercier.

A l'IFDC-Division Afrique, mes hommages vont :

ü à Mr Robert GROOT, le Directeur de l'IFDC-Afrique pour l'accueil dans votre institution, l'appui logistique, matériel et financier dont j'ai bénéficié durant la réalisation de ce travail,

ü au Dr. Abdoulaye MANDO, chef du Programme de Gestion des Ressources Naturelles (PRGN) pour m'avoir accepté au sein de votre programme et s'être soucié en permanence des résultats de l'étude. Qu'il veuille bien recevoir ma profonde gratitude,

ü à Mr Francis Adonko Tamelokpo, Ingénieur agronome, mon maître de stage et superviseur direct. Il s'est toujours préoccupé de l'étude à toutes les étapes malgré ses multiples occupations. Votre détermination et votre amour pour un travail bien fait m'ont permis de donner le meilleur de moi-même. Que Dieu vous bénisse ainsi que votre famille,

ü à Mr S. Kodjovi EZUI, Ingénieur agronome, mon second superviseur. Sans lui, l'utilisation des modèles nous serait très difficile, ses remarques pointilleuses nous ont aidé à améliorer le contenu de ce document,

ü au Dr. Jean Mianikpo SOGBEDJI, mon directeur de mémoire, qui après avoir orienté mes pas vers l'IFDC, a fait de ce travail le sien. Il n'a ménagé aucun effort pour que je parvienne à ce résultat. C'est plus qu'un remerciement que je lui dois. Si après évaluation, mon travail mérite un honneur qu'il veuille bien le partager avec moi et que Dieu aplanisse ses chemins,

ü à tout le staff Programme GRN et surtout à Mr Kossivi KOUKOUDE, Ingénieur-Adjoint d'Agriculture pour ses soutiens moral et financier,

ü à tout le personnel de l'IFDC- Afrique pour l'hospitalité qu'il m'a accordée.

Au membre de jury, les mots me manquent pour exprimer ma gratitude pour l'honneur que vous me faites en acceptant d'évaluer ce travail.

ü Qu'il me soit permis d'apprécier à sa juste valeur l'insigne honneur que me fait le Docteur Kofi AGBEKO, enseignant à l'ESA en acceptant de présider la commission d'examen de ce travail et de participer à l'amélioration de sa qualité,

ü Ma sincère gratitude au Docteur A.K. AMOUZOUVI pour l'importance accordée à mon travail en acceptant de l'évaluer,

ü Mes vifs remerciements sont addressés aux habitants des villages de Kèlèkpè et d'Abègba pour m'avoir accepté et mener à bien ce travail.

ü Mes reconnaissances vont tout particulièrement aux ingénieurs Soklou WOROU et Ezoun MATHE de l'ITRA pour leur participation à la réalisation de ce travail.

ü A mes collègues de promotion, j'exprime mes sentiments de reconnaissance pour vos conseils constructeurs dans la réalisation de ce mémoire.

ü Je n'oublie pas ma chère bien-aimée Innocente pour ses soutiens de tout ordre, je n'ai pas grandes choses à te dire pour le moment, je te dédie ce mémoire.

ü Enfin j'invite ma mère, mon père, tous mes frères et soeurs à trouver ici leur satisfaction. Je le sais chacun de vous a pu faire d'une manière ou d'une autre un sacrifice pour que je réussisse dans mes études.

SOMMAIRE

REMERCIEMENTS I

LISTE DES TABLEAUX V

LISTE DES FIGURES VI

LISTE DES ANNEXES VI

LISTE DES SIGLES ET ABREVIATIONS VII

RESUME VIII

ABSTRACT IX

INTRODUCTION 1

I. REVUE DE LITTERATURE 3

1.1. LE SOL DANS LA PRODUCTION AGRICOLE 4

1.1.1. DÉFINITION D'UN SOL 4

1.1.2. NOTION DE FERTLITÉ D'UN SOL 4

1.1.3. NOTION D'UN SOL DÉGRADÉ 4

1.1.4. LES SOLS DE LA ZONE D'ÉTUDE 6

1.2. LES ÉLÉMENTS MINÉRAUX DU SOL 8

1.2.1. NOTION DE FACTEUR LIMITANT ET LOI DE LIEBIG 8

1.2.2. LES ÉLÉMENTS MINÉRAUX ET LEUR IMPORTANCE POUR LA PLANTE 9

1.2.2.1. Azote (N) 9

1.2.2.2. Phosphore (P) et effets du phosphate naturel sur les cultures 14

1.2.2.3. Potassium (K) 22

1.2.2.4. Eléments secondaires (Ca, Mg, S) 24

1.2.3. NOTION DE LA DYNAMIQUE DES ÉLÉMENTS MINÉRAUX DANS LE SOL ET LE RECOUVREMENT DES ENGRAIS 25

1.3. LES DIAGNOSTICS DE LA FERTILITÉ DES SOLS 26

1.3.1. APPROCHES CLASSIQUES 27

13.1.1. Analyses chimiques des sols et des plantes 27

1.3.1.2. Observations visuelles 27

1.3.1.3. Cartographie 27

1.3.1.4. Essais soustractifs 28

1.3.2. MODÉLISATION 29

1.3.2.1. Définition 29

1.3.2.2. Modèles agricoles 29

1.3.2.3. Calibrage d'un modèle. 32

1.3.2.4. Evaluation et validation d'un modèle 33

II. MATERIEL ET METHODES 34

2.1. MATÉRIEL 35

2.1.1. CADRE DE L'ÉTUDE 35

2.1.2. MATÉRIEL VÉGÉTAL 36

2.1.3. ENGRAIS MINÉRAUX 37

2.1.4. MODÈLES 37

2.2. MÉTHODE 38

2.2.1. DÉTERMINATION DE DOSES D'ENGRAIS À APPLIQUER DANS LES ESSAIS SOUSTRACTIFS 38

2.2.1.1. Simulation de rendements potentiel et maximal 38

2.2.1.2. Détermination des doses d'engrais à appliquer 38

2.2.2. INSTALLATION DES ESSAIS SOUSTRACTIFS 38

2.2.2.1. Protocole expérimental 38

2.2.2.2. Gestion de l'expérimentation 39

2.2.3. ADAPTATION DE QUEFTS 43

2.2.4. FORMULATIONS DES RECOMMANDATIONS PAR LE MODÈLE QUEFTS 45

III. RESULTATS ET DISCUSSION 46

3.1. DIAGNOSTIC DES ÉLÉMENTS NUTRITIFS LIMITANT LE RENDEMENT DU MAÏS 47

3.1.1. EVALUATION AGRONOMIQUE DES RENDEMENTS MESURÉS 47

3.1.1.1. Arrière-effets du niébé (Vigna unguiculata) sur les rendements en grain et en paille de maïs 47

3.1.1.2. Effets de l'amendement au phosphate naturel du Togo sur les rendements en grain et en paille du maïs 49

3.1.1.3. Identification des éléments nutritifs limitants le rendement du maïs suite à l'application des engrais minéraux 51

3.1.2. ETUDE DE LA DYNAMIQUE DE N, P ET K SOUS DEUX MODES DE GESTION DE LA FERTILITÉ DES SOLS 53

3.1.2.1. Exportation de N, P et K suivant deux types de gestion de la fertilité de sol 53

3.1.2.2. Influence des paires de nutriments sur le recouvrement de N, P et K 56

3.1.2.3. Efficacité d'utilisation interne ou efficience interne 59

3.1.2.4. Fertilité initiale du sol 60

3.2. CALIBRAGE DE QUEFTS POUR LA CULTURE DU MAÏS DANS L'OGOU-EST 61

3.2.1. EVALUATION DE QUEFTS 61

3.2.2. CALIBRAGE DE QUEFTS PAR UTILISATION DE QUEFTS_INTERACTIVE 63

3.2.2.1. Calibrage de l'efficience interne 63

3.2.2.2. Ajustement du taux de recouvrement 64

3.3. FORMULATION DES RECOMMANDATIONS DES DOSES D'ENGRAIS À APPLIQUER 67

CONCLUSION 70

REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES 72

ANNEXES 84

LISTE DES TABLEAUX

Tableau 1 : Classes des taux de perte d'éléments nutritifs en Afrique subsaharienne (kg/ha/an) 5

Tableau 2: Ordre de déficience des éléments nutritifs dans les cinq régions du Togo 6

Tableau 3 : Normes d'interprétation de quelques paramètres chimiques usuels 28

Tableau 4: Principe des petites parcelles de nutriments manquants 28

Tableau 5: Composition chimique du phosphate naturel du Togo (% par rapport au minerai) 37

Tableau 6: Critères de performance de prévision (rendement et exportation) du modèle QUEFTS 43

Tableau 7: Rendements en grain et en paille obtenus sous deux systèmes culturaux à Abègba et à Kèlèkpè 47

Tableau 8: Rendements en grain et paille du maïs après amendement au PNT à Abègba et à Kèlèkpè 49

Tableau 9: Rendements en grain et en paille après amendement du PNT suivant le mode de gestion 50

Tableau 10: Test de Duncan avec discrimination des moyennes des rendements à Abègba (a) et à Kèlèkpè (b) après analyse globale 51

Tableau 11: Test de Duncan avec discrimination des moyennes à Abègba (a) et à Kèlèkpè (b) sur le sNi 52

Tableau 12: Test de Duncan avec discrimination des moyennes à Abègba et à Kèlèkpè sur le aNi 53

Tableau 13: Exportation de N, P et K par le maïs soumis à 2 types de gestion de fertilité de sol à Abègba et à Kèlèkpè 54

Tableau 14: Récapitulatif des recouvrements moyens de l'azote, du phosphore et du potassium sur les différentes modes de gestion de la culture du maïs à Abègba et à Kèlèkpè 58

Tableau 15: Composition granulométrique des sols d'Abègba et de Kèlèkpè 59

Tableau 16: Valeurs moyennes d'efficience interne déterminées à Abègba et à Kèlèkpè 60

Tableau 17: Fertilité initiales des sols d'Abègba (a) et de Kèlèkpè (b) 60

Tableau 18: Comparaison de FI de N, P et K simulées et mesurées à Abègba et à Kèlèkpè 61

Tableau 19: Calcul de RMSE pour l'évaluation des paramètres originaux du modèle QUEFTS 62

Tableau 20: Efficience interne de N, P et K après calibrage 64

Tableau 21 : Efficience interne de N, P et K determinées par Janssen (2003) du maïs au nord Togo 64

Tableau 22: Taux de recouvrement de N, P et K après calibrage 65

Tableau 23: Calcul de RMSE pour l'évaluation de la performance du modèle QUEFTS après calibrage du taux de recouvrement 66

Tableau 24 : Recommandations des doses d'engrais spécifiques à appliquer 67

LISTE DES FIGURES

Figure 1 : Dessin illustrant la loi de Liebig 8

Figure 2 : Courbe illustrant la loi de MITSCHERLICH. 11

Figure 3 : Principe de détermination du rendement d'une culture par QUEFTS 32

Figure 4 : Carte pédologique et de localisation des sites de l'essai à Atakpamé dans la Région des Plateaux au Togo 36

Figure 5 : Schéma montrant la disposition des parcelles élémentaires 39

Figure 6: Histogramme de comparaison de rendements maïs (grain et paille) sous deux modes de gestion de culture à Abègba (a) et à Kèlèkpè (b) 48

Figure 7: Histogramme montrant l'évolution de rendements du maïs après amendement au PNT à Abègba (a) et à Kèlèkpè (b) 50

Figure 8: Exportation de N, P et K par le maïs soumis à deux types de gestion de la fertilité du sol à Abègba (a et b) et à Kèlèkpè (c et d) 54

Figure 9: Recouvrement de l'azote à Abègba (a et b) et à Kèlèkpè (c et d) 56

Figure 10: Recouvrement du phosphore à Abègba (a et b) et à Kèlèkpè (c et d) 57

Figure 11: Recouvrement du potassium à Abègba (a et b) et à Kèlèkpè (c et d) 58

Figure 12 Tendance de prévision de rendements à Kèlèkpè (a) et à Abègba (b et c) 61

Figure 13: Evaluation d'exportation de N (a), P (b) et K (c) à Kèlèkpè 62

Figure 14: Evaluation d'exportation de N (a), P (b) et K (c) sur le sPNib à Abègba 62

Figure 15: Evaluation d'exportation de N (a), P (b) et K (c) sur le aPNib à Abègba 62

Figure 16 : Tendance de prévision de rendements à Kèlèkpè (a) et à Abègba (b et c) apres calibrage du TR 65

Figure 17 : Evaluation des exportations de N (a), P (b) et K (c) à Kèlèkpè après calibrage du TR 65

Figure 18 : Evaluation des exportations de N (a), P (b) et K (c) à Abègba sur le sNi après calibrage du TR 65

Figure 19 : Evaluation des exportations de N (a), P (b) et K (c) à Abègba sur le aNi après calibrage du TR 66

LISTE DES ANNEXES

Annexe 1 : Tables d'ANOVA 85

Annexe 2: Résultats des analyses de sols en début de campagne à Abègba et à Kèlèkpè 89

Annexe 3 : Dispositif expérimental 90

LISTE DES SIGLES ET ABREVIATIONS

aNi : Parcelle ayant précédemment porté le niébé

CEC: Capacité d'Echange Cationique

COSTBOX A Client-Oriented Systems Toolbox for Technology Transfer Related

to Soil Fertility Improvement and Sustainable Agriculture in West

Africa

CV: Coefficient de Variation

DA : Dose d'élement à appliquer

DRDR : Direction Régionale du Développement Rural

DSSAT: Decision Support System for Agrotechnology Transfer

EI: Efficience Interne

ESA : Ecole Supérieure d'Agronomie de l'Université de Lomé

EPIC: Erosion Productivity Impact

Exp: Exportation

FAO : Organisation des Nations Unies pour l'Alimentation et l'Agriculture

FI : Fertilité Initiale

GRN : Gestion des Ressources Naturelles

IFDC : Un Centre International pour la Fertilité des Sols et le

Développement Agricole

ITRA : Institut Togolais de Recherche Agronomique

K : Potassium

Mg : Magnésium

N : Azote

Na: Sodium

NRMSE: Normalized Root Mean Square Error

P : Phosphore

PN : Phosphate Naturel

PNT : Phosphate Naturel du Togo

PD ; Parcelles Diagnostiques

QUEFTS: QUantative Evaluation of the Fertility of Tropical Soil

R: Coefficient de correlation

Rdt: Rendement

RMSE: Root Mean Squared Error

RMSD: Root Mean Squared Deviation

sNi Parcelle n'ayant précédemment pas porté le niébé

T : Teneur

TR: Taux de Recouvrement

TRP Togo Rock Phosphate

Trts Traitements

TSP : Triple Superphosphate

RESUME

La productivité des terres dans la Région des Plateaux-Est se caractérise par une baisse vertigineuse du rendement des cultures en particulier du maïs. Pour comprendre cette baisse de rendement des cultures et trouver des approches de solutions, une étude est menée pour évaluer la capacité naturelle des sols à fournir les éléments nutritifs aux cultures et à identifier des stratégies appropriées de fertilisation. Des outils d'aide à la décision ont été utilisés pour formuler des recommandations en matière d'apport d'engrais. L'étude s'était déroulée à Abègba et Kèlèkpè, villages situés à l'Est de la Préfecture de l'Ogou. Elle a consisté à la mise en place d'un essai soustractif avec la dose N90P30K50 dont PNT et le TSP comme source de P. L'essai a porté sur deux modes de gestion des terres : rotation niébé-maïs et maïs continu.

Sur les deux modes de gestion, à Abègba et à Kèlèkpè, l'azote constitue l'élément nutritif majeur qui limite le plus le rendement du maïs. Par ailleurs, sur le champ n'ayant précédemment pas porté le niébé à Abègba, le phosphore s'est montré également déficient après l'azote. L'arrière effet du niébé a été significatif et non significatif sur le rendement de maïs respectivement à Abègba et à Kèlèkpè. L'effet du PNT n'est pas significatif sur le rendement du maïs pendant la première année de son application. A l'issue de ce diagnostic, le modèle QUEFTS a été utilisé pour des recommandations de doses d'engrais. Son utilisation a été précédée par le calibrage de ses paramètres. Sur la base des résultats de cette prémière année d'essai, lorsque le paysan a la possibilité d'acheter 4 sacs de 50 Kg d'engrais, il est recommandé d'utiliser uniquement des engrais azotés quelque soit le mode de gestion. Il en est de même s'il a les moyens pour 6 sacs à Kèlèkpè. Mais cependant à Abègba sur le champ sans précédent niébé, une combinaison de 5 sacs d'urée avec 1 sac de l'engrais NPK 15-15-15 est conseillée. Sur le champ précédent niébé, une combinaison de 5 sacs d'urée avec 1 sac de KCl est aussi également conseillé Ces résultats confirment que le N est l'élément qui limite le plus le rendement du maïs dans la zone d'étude. Toutefois, une étude de validation de ces résultats est nécessaire avant la vulgarisation des recommandations.

Mots clés

Fertilité initiale du sol, essai soustractif, maïs, QUEFTS, engrais, Est-ogou

ABSTRACT

Land productivity in eastern-Ogou is characterized by a poor crop yields especially maize. In an attempt to over this problem, we conducted a study to determine the natural capability of soil to feed a maize croop and used decision support tools to develop fertilizer recommendation based on nutrient omission trials. The study was conducted in Abègba and Kèlèkpè, villages located in the Ogou. The nutrient omission trials involved N90P30K50 and Togo Rock phosphate (TRP) under two management pratices (cowpea-maize and continuous maize).

Nitrogen constitutes the most limiting nutrient on maize yield. In addition, phosphorus was limited under continuous maize cropping in Abègba.

The effect of cowpea as preceeding crop was significant on maize yield at Abègba, but was insignificant in Kèlèkpè.

The effect of the PNT is not significant on maize yield during this first year of its application.

Fertilizer recommendation was made using the QUEFTS model following calibration. When the farmer afford to buying four or six bags of 50 kg of fertilizer these should be only nitrogen as urea in Kèlèkpè. But however in Abègba, with six bags of fertilizer, under continuous maize pratice, a combination of 5 bags of urea and one bag of N15P15K15 was recommended. Under cowpea-maize pratice, a combination of 5 bags of urea and one bag of KCl was also recommended. These results confirm that Nitrogen constitutes the most limiting nutrient on maize yield in Abègba and Kèlèkpè.

Futher research is required to confirm our currents results for a validation and diffusion in term of the amounts of fertilizers to be applied in East Ogou.

Key words

Initial soil fertility, omission trial, corn, QUEFTS, fertilizer, East-Ogou

INTRODUCTION

La baisse de la productivité des terres dans la plupart des pays du Sud est le résultat de la pression démographique qui croît plus vite que dans les autres régions du monde (FAO, 2000) et des mauvaises pratiques de gestion des terres entraînant l'épuisement en éléments nutritifs des sols.

Dans ces pays, les terres agricoles sont perdues en raison de leurs mauvaises exploitations (Steiner, 1996) engendrant des pertes annuelles moyennes de la couche arable en N, P et K respectivement de 22 kg ha-1, 2,5 kg ha-1 et 15 kg ha-1 (Stoorvogel et al, 1993).

Ces pratiques ont amené certains auteurs à qualifier l'agriculture de ces pays «d'agriculture minière» (Stoorvogel et Smaling, 1990) car dans ces systèmes d'exploitations, les sorties dépassent les entrées (Pieri, 1989 ; Van Keulen et Breman, 1990 ; André et al, 1991 ; Van der Pol, 1992 ; Sédogo, 1993 ; Lompo, 1993 ; Van Reuler et Prins, 1993).

Au Togo, la dégradation des terres se traduit par de fortes pertes en éléments nutritifs (Henao et Baanante, 1999) où les résultats de simulation sur la dégradation des terres sont très alarmantes : 14,7% en 1995 contre 42,6% en 2035 (Brabant et al, 1996). Vu l'ampleur de cette dégradation, des efforts doivent être consentis en vue de freiner la dégradation du fait que la fertilité des sols constitue le facteur primordial à la production agricole.

La région des plateaux considérée comme première productrice du maïs au Togo (FAO, 2005), le maïs constitue l'aliment de base pour la plupart de ses populations (Bassa et al, 2003). Malheureusement, force est de constater que la production de cette culture est en chute vertigineuse avec des rendements inférieurs à 1 Mg ha-1 (AGIRNA, 2004).

Pour une meilleure gestion des ressources en terres, il est donc impératif de mesurer la fertilité initiale des sols c'est-à-dire leur capacité à fournir aux cultures les éléments nutritifs indispensables à leur développement.

En vue de déterminer des doses optimales d'engrais, des outils d'aide à la décision (modèles) seront utilisés. Ainsi, DSSAT servira à simuler le rendement potentiel et maximal dont QUEFTS se servira en se basant sur les caractéristiques chimiques du sol pour simuler les doses d'engrais à appliquer pour atteindre un rendement donné, tout en tenant compte des moyens financiers du producteur.

L'objectif global de la présente étude est de trouver les doses optimales d'éléments fertilisants pour la culture du maïs dans l'Ogou-Est. Plus spécifiquement il s'agit de :

Ø déterminer la capacité des sols à fournir les éléments nutritifs à la culture du maïs

Ø faire des recommandations appropriées en fertilisation du sol à partir de la fertilité native de ces sols.

Le présent document comporte trois grandes parties :

La revue bibliographique consacrée à la présentation des sols dans la production agricole, aux éléments minéraux et leurs rôles, puis aux différents diagnostics de la fertilité des sols.

La section «matériel et méthodes» décrit le cadre physique de l'étude et présente la méthodologie et le matériel utilisés pour cette étude ;

Et enfin la dernière partie est consacrée à la présentation des résultats obtenus suivis de leur interprétation et de leur discussion.

I. REVUE DE LITTERATURE

1.1. Le sol dans la production agricole

1.1.1. Définition d'un sol

Si l'on tient à la définition du dictionnaire, le sol est la «surface de la terre, aménagée ou non». Le sol est le résultat d'un très lent processus d'altération et d'évolution de la roche mère (l'ensemble des couches géologiques qui forment la croûte terrestre) grâce aux pluies, aux gaz de l'atmosphère, aux végétaux, aux composés organiques.

En agriculture, c'est la couche la plus superficielle de l'écorce terrestre que l'homme utilise pour la production des plantes et l'élevage des animaux.

1.1.2. Notion de fertlité d'un sol

Le concept de fertilité des sols, c'est-à-dire leur capacité à subvenir aux besoins des plantes (Sébillotte, 1989), fait partie des concepts classiques et importants de la science du sol et de l'agronomie, qui se sont attaché à comprendre les influences réciproques du milieu physique, et particulièrement du sol, du peuplement végétal et des interventions culturales.

La surexploitation des ressources en terres liée à la croissance démographique et des mauvaises pratiques de gestion en terres a entrainé l'incapacité des sols agricoles des pays du sud à fournir des éléments dont la plante à besoin. Cette incapacité se traduit donc par une dégradation du sol.

1.1.3. Notion d'un sol dégradé

Selon Brabant et al, (1996), la dégradation est un processus résultant de certaines activités humaines et qui perturbe une, plusieurs ou toutes les fonctions essentielles du sol. D'après Douglas cité par Steiner (1996), elle est la diminution de la capacité d'une terre à atteindre un certain rendement pour un type de sol; en d'autres termes, cette dégradation s'accompagne d'une diminution de la productivité des terres. En général, trois principales catégories de dégradations des terres ont été identifiées (FAO, 2003) :

- la dégradation physique, avec l'érosion par l'eau et le vent, l'encroûtement et la battance, la compaction, l'engorgement et la réduction de l'infiltration ;

- la dégradation chimique, avec l'acidification, l'épuisement des éléments nutritifs, la pollution par des déchets industriels et l'application excessive ou irrationnelle des pesticides ou des engrais ;

- et la dégradation biologique, avec la diminution de la teneur en matière organique du sol, la combustion de la biomasse et l'épuisement de la couverture de végétation et de la faune du sol.

La dégradation des sols est la résultante des causes directes et des causes indirectes (FAO, 2003) :

Ø causes directes de la dégradation des terres sont principalement le déboisement, le surpâturage et les coupes répétées, l'agriculture itinérante, la mauvaise gestion par l'agriculture des ressources en sol et en eau comme la non-adoption des pratiques en matière de conservation du sol et de l'eau, les rotations de cultures inadéquates, l'utilisation des terres marginales, l'utilisation insuffisante et/ou excessive d'engrais, la mauvaise gestion des aménagements d'irrigation etc. ;

Ø causes indirectes de la dégradation des terres sont principalement l'augmentation de la population, le manque de terre, le régime foncier peu sûr ou à court terme, la pauvreté et la pression économique, etc.

La dégradation de la fertilité a entraîné le déclin de la fertilité des sols, caractérisée par des sols ayant de faible teneur en éléments nutritifs, facteur limitant à la production agricole que la pluviométrie (FAO, 1994). En effet le déclin de la fertilité des sols est une détérioration des propriétés chimiques, physiques et biologiques de sol.

Dans une évaluation de l'état d'épuisement des éléments nutritifs effectuée en 1990 (FAO, 1994), des bilans ont été calculés pour les terres arables de 38 pays de l'Afrique subsaharienne. Quatre classes de taux de pertes d'éléments nutritifs ont été établies (tableau 1).

Tableau 1 : Classes des taux de perte d'éléments nutritifs en Afrique subsaharienne (kg/ha/an)

Classe

N
P2O5
K2O

Basse

< 10

< 4

< 10

Modérée

10 - 20

4 - 7

10 - 20

Forte

21 - 40

8 - 15

21 - 40

Très forte

> 40

> 15

> 40

Source : Stoorvogel et Smaling, 1990

De différentes études et diagnostiques faits sur l'état des sols agricoles au Togo (Agbobli et Adomefa, 2005), il ressort que les sols agricoles présentent des déséquilibres minéraux conséquences de pertes des éléments nutritifs majeurs qu'ils subissent. Sur cet aspect, il a été établi que les sols agricoles du Togo perdent annuellement 19 Kg N ha-1, 4 kg P ha-1 et 15 kg K ha-1 (IFDC, 1990). Selon la FAO (2005), le taux d'approvisionnement en éléments nutritifs des sols du Togo est de 30 - 60 kg NPK ha/an ; ce qui situe le Togo au niveau moyen sur l'échelle établie à cet effet. Par ailleurs les zones distinctes ont été identifiées en fonction de l'ordre décroissant de déficience des sols en éléments nutritifs majeurs (tableau 2).

Somme toute, l'état actuel de la fertilité des sols a un impact négatif sur le rendement des cultures. La diminution des rendements et des réserves en éléments nutritifs du sol représente des coûts économiques considérables. Ainsi, pour l'agriculteur, il y a un coût privé du fait de la diminution des rendements alors que la diminution des réserves en éléments nutritifs un coût social pour les générations présentes et futures.

Tableau 2: Ordre de déficience des éléments nutritifs dans les cinq régions du Togo

Zone Région Ordre décroissant de carence en

éléments nutritifs majeurs des sols

Zone 1 Savanes, Kara, Plateau-Ouest P > N > K

Zone 2 Centrale, Plateaux-Est N > P > K

Zone 3 Maritime K > N > P

Source : Agbobli et Adomefa, 2005

1.1.4. Les sols de la Zone d'étude

Les sols de la zone d'étude sont en majorité de type ferrugineux tropicaux sur le socle granito-gneissique constitué de granit, de gneiss et de quartzite qu'on retrouve sur les plateaux et des sols hydromorphes dans les dépressions et les bas-fonds.

Les sols ferrugineux tropicaux retrouvés sur les plateaux se distinguent par leur stabilité et leur capacité à supporter les nombreuses interventions humaines; ils ont subi une évolution plus longue et une altération plus intense que les sols des pays tempérés (Lamboni, 2003). Les sols ferrugineux tropicaux se caractérisent par une altération poussée avec une perte de bases entraînées en profondeur. Par contre les sols hydromorphes retrouvés dans les bas-fonds sont moins dégradés que les précédents à cause de manque de techniques pour leur mise en valeur.

· Sols ferrugineux tropicaux

D'après Worou (1998), les sols ferrugineux tropicaux, à eux seuls, représentent plus de 50% des sols du Togo. En effet, de nombreuses subdivisions de la sous-classe des sols ferrugineux tropicaux peuvent être observées. Cette subdivision est basée sur le lessivage des argiles. Parmi les groupes des sols ferrugineux tropicaux qui existe (sols ferrugineux tropicaux peu lessivés, ferrugineux tropicaux lessivés et ferrugineux tropicaux appauvris), c'est le groupe des sols ferrugineux lessivés qu'on rencontre dans cette zone.

De nombreuses subdivisions peuvent également être observées du groupe des sols ferrugineux lessivés. On y trouve particulièrement des sols des ferrugineux tropicaux lessivés à concrétions et lessivés indurés, qui représentent 70% de l'ensemble des sols ferrugineux tropicaux (Worou, 1998). Les sols lessivés à concrétions s'observent généralement en position haute sur le versant et les plateaux, et ont une valeur agricole moyenne, faible capacité de rétention en eau dessèchement rapide, fertilité chimique faible à moyenne, faible teneur en matière organique et susceptibilité à l'érosion. Par contre les sols ferrugineux lessivés indurés s'observent sur les mêmes positions topographiques que les sols ferrugineux à concrétions. L'utilisation de ces sols et leur aptitude à porter les cultures est limitée à cause de la profondeur de la cuirasse, de la faible capacité de rétention en eau, du faible taux de matière organique et fertilité chimique faible à moyenne.

Ces traits caractéristiques confèrent aux sols ferrugineux tropicaux lessivés une grande susceptibilité à la dégradation et des degrés divers de problèmes de fertilité des sols qu'il faut connaître pour mieux les valoriser.

· Sols hydromorphes

Ils se rencontrent essentiellement dans les bas-fonds dont les caractères sont dus à une évolution dominée par l'effet d'un excès d'eau en raison d'un engorgement temporaire ou permanent d'une partie ou de la totalité du profil. Selon Worou (1998), les sols hydromorphes couramment rencontrés sont des sols hydromorphes minéraux peu humifères et hydromorphes à pseudogley.

La mise en valeur de ces sols est liée à la faible teneur de matière organique, fertilité chimique faible à moyenne, risque d'inondation des cultures en début de saison de pluies, risque de dessèchement des horizons de surface en contre-saison.

1.2. Les éléments minéraux du sol

1.2.1. Notion de facteur limitant et loi de Liebig

Le facteur limitant est le facteur qui va conditionner la vitesse ou l'amplitude d'un phénomène plurifactoriel à un moment précis. A ce moment là, tous les autres facteurs permettant la réduction de ce phénomène sont en excès par rapport au facteur limitant. Le concept de quantité est très important, une modification des propriétés peut changer la nature du facteur limitant.

Cette notion semble être apparue en XIXeme siècle dans le cadre des recherches agricoles mais est utilisée dans de multiples domaines (en agriculture, en alimentation, en chimie en écologie etc.). En agriculture, elle désigne les composantes du sol et a été formalisée en 1912 par la loi de Liebig sur le minimum.

La loi du minimum ou loi des facteurs limitants, est l'un des principes les plus importants de l'agronomie pratique. Sous sa forme théorique initiale, donnée par Liebig vers 1850. Dans sa théorie de l'alimentation minérale des plantes, elle énonce que « le rendement d'une culture est limité par celui des éléments fertilisants qui le premier vient à manquer (soit N ou P, K, Mg etc.) et qu'il convient de compenser le manque par un apport, sous forme d'engrais minérale, complétant le ou les éléments en quantité suffisante». La figure 1 montre que l'azote constitue le facteur limitant le rendement des cultures.

Figure 1 : Dessin illustrant la loi de Liebig

1.2.2. Les éléments minéraux et leur importance pour la plante

Pour l'accomplissement de son cycle végétatif, le maïs, aussi bien d'autres plantes a besoin de nombreux éléments nutritifs, mais en proportions variées, comme l'affirme la revue Agromaïs N0 45 (1986).

Selon Aldrich et al, (1975); IFA, (1992); Mengel et Kirkby. (1987); on distingue habituellement seize éléments indispensables aux plantes.

Les éléments absorbés par les plantes ne viennent pas tous du sol (Aldrich et al, 1975 ; Bertrand et Gigou, 2000;) :

- Le carbone (C), contenu dans le CO2, provient de l'air;

- L'hydrogène (H) et l'oxygène (O), principaux constituants de l'eau;

- Une partie de l'azote (N) provenant de la fixation atmosphérique et de quelques apports sur les feuilles par l'air ou l'eau de pluie.

Les éléments nutritifs, sont classés du point de vue agronomique sur l'importance quantitative et leurs rôles en :

- Eléments majeurs : N, P, K

- Eléments secondaires: Ca, Mg, S

- Et oligo-éléments: Fe, Z, Cu, B, Mo, Co

Considérés comme indispensables en quantité importante pour la croissance des plantes, les éléments minéraux sont limités par des quantités disponibles; leur étude dans la gestion et le maintien de la fertilité et par conséquent l'augmentation de la production grainière s'avère nécessaire.

1.2.2.1. Azote (N)

L'azote (N) est le facteur principal de la croissance des plantes et du rendement des cultures (FAO, 1980). En effet la plupart des systèmes de cultures non légumineuses exigent l'apport d'azote, particulièrement les variétés à haut rendement. Sa déficience dans le sol devient un obstacle à la production. C'est ainsi que des études ont été conduites en vue d'une utilisation efficace des engrais azotés, enfin de limiter des pertes en azote sous forme de nitrate et des pollutions des nappes aquifères (Madgoff et al, 1984 ; Roth and Fox, 1990 ; Angle et al, 1996 ; Randall et al, 1997 ; Sogbedji et al, 2000 ; Fofana et al, 2002), mais la gestion efficace de l'azote reste un défit à relever à cause de la complexité associée à la dynamique de l'azote dans le système sol- plante-atmosphère (Kladivko et al, 1991 ; Van Es et al, 1991).

a. Importance de l'azote dans la nutrition des plantes

L'azote est l'un des éléments nutritifs utilisés par les plantes (Bado, 2002). C'est le quatrième constituant des plantes qui est utilise dans l'élaboration de molécules importantes comme les protéines, les nucléotides, les acides nucléiques et la chlorophylle (Epstein, 1972).

L'azote favorise l'utilisation des hydrates de carbone, stimule le développement et l'activité racinaire, favorisant ainsi l'exportation des autres éléments minéraux et la croissance des plantes (Stevenson, 1986). C'est donc le pivot de la fumure (Gros, 1967) Il est essentiel pour la synthèse des enzymes de la photosynthèse (Lamaze et al, 1990).

D'autres rôles lui sont attribués tels que retard de la sénescence et de la maturation ; il contribue souvent aussi à un affaiblissement des résistances mécaniques de la plante (verse des céréales) et leur conférer une plus grande sensibilité à certaines maladies cryptogamiques (Vilain, 1993).

Les plantes absorbent l'azote sous forme de nitrates (NO3-) et d'ammonium (NH4+). L'importance relative de chacune de ces formes dépend de l'espèce végétale et des conditions du milieu (Layzell, 1990 ; Hageman, 1984).

Une carence du sol en azote se traduit chez les plantes céréalières et particulièrement chez le maïs par le jaunissement, signe principal qui apparaît d'abord sur des vieilles feuilles en forme de "V" des extrémités des feuilles qui se dessèchent prématurément ; une taille réduite (Bertrand et Gigou, 2000).

· Action de l'azote sur le rendement des cultures

L'alimentation en azote détermine directement le rendement potentiel. Aussi l'effet de l'azote sur le rendement est spectaculaire et l'azote est considéré comme le pivot de la fertilisation (Bertrand et Gigou, 2000).

En effet l'importance de l'azote pour l'obtention des rendements a été soulignée par plusieurs auteurs. C'est ainsi que des études de l'IRAT (1973 - 1980) souligné par Dossa (1991) portant sur la réponse des céréales à la fertilisation azotée des céréales à la fertilisation azotée à Kitangbao au Togo ont montré qu'un apport croissant de quantité d'azote - engrais de 0 à 90 unités fertilisantes / ha augmente le rendement grain du maïs par unité d'environ 26 kg L'azote constitue de ce fait le facteur limitant le rendement des cultures. Par ailleurs l'action excessivement intense de l'azote sur la plante a des revers : excès de la biomasse, retard des plants à la maturité, une sensibilité plus grande aux maladies cryptogamiques et une tendance à la verse des céréales. C'est pourquoi son emploi est plus délicat que celui des autres éléments ; d'autres auteurs dont Gros (1979) l'ont affirmé qu'au fait :

- Une fumure azotée rationnelle doit tenir compte des reliquats minéraux existant déjà dans le sol; des possibilités de minéralisation de la matière organique évoluée et des résidus de récolte récemment enfouis ;

- Cette fumure doit s'effectuer avant des périodes critiques de la récolte ;

- Le mode d'épandage devra être le plus efficace.

D'une façon générale, il en sort qu'il existe une relation étroite entre l'azote et le rendement des cultures, une relation résumée par la loi énoncée par MITSCHERLICH : En cas d'apports au sol de doses croissantes d'éléments fertilisants, les augmentations des rendements obtenus sont de plus en plus faibles au fur et à mesure que les quantités s'élèvent et que la récolte est proche de son maximum (Gros, 1967).

C'est ainsi que sur une courbe représentative des rendements en fonction des doses d'un élément fertilisant (figure ci-après), on observe que le maximum, une fois dépassé, un apport supplémentaire non seulement provoque une dépression mais n'est pas nécessairement économique.

Figure 2 : Courbe illustrant la loi de MITSCHERLICH.

b. Principales sources d'azote

Ø Le sol

Des expériences réalisées sur le maïs et sur le riz (Chabalier, 1976); sur le sorgho (Gigou et Dubernard, 1979) et sur le mil (Ganry et Guiraud, 1979 ; Ganry, 1990) ont permis d'observer que l'azote du sol est prépondérant dans la nutrition azotée des plantes; soit près de deux fois la part des engrais dont le coefficient réel d'utilisation varie de 30 à 45%.

La première source d'azote organique utilisée par les plantes est l'azote du sol. En absence de tout apport d'engrais, les plantes non fixatrices d'azote utilisent l'azote du sol durant leur cycle physiologique. Chaque type d'amendement influe selon sa nature sur la fourniture de l'azote et sur les propriétés physico-chimiques et biologiques du sol. La qualité des amendements organiques et leur capacité à fournir l'azote sont généralement évaluées par leur rapport C/N (Stevenson, 1984).

Ø Les amendements organiques

Les résidus organiques laissés sur le sol après les récoltes constituent une litière temporaire.

Plusieurs études effectuées en Afrique de l'Ouest (Adjetunji, 1997 ; IFDC, 1990,1992 Saragoni et al, 1992) ont montré que l'incorporation des résidus de récolte issus de la culture de maïs ont significativement augmenté les rendements.

Cependant, dans la plupart des pays d'Afrique, les résidus de récolte sont souvent exportés des champs pour d'autres utilisations (Poss et al, 1997).

Ø Les engrais minéraux

L'azote du sol et des amendements organiques ne suffisent pas pour atteindre des rendements optimums (Bado, 2002). Des engrais azotés sont utilisés comme complément d'azote pour augmenter les rendements et intensifier la production végétale.

Cependant leur utilisation est faible à cause de coûts relativement élevés comparativement aux faibles revenus des producteurs. L'engrais enrichit le sol. En effet les sols qui reçoivent régulièrement des engrais permettent d'obtenir des rendements plus élevés et une bonne réponse aux engrais : on parle d'un effet " vieille graisse " (Morel et al, 1994 ; Boniface et Trocmé, 1988 ; Bosc, 1988 ; Bertrand et Gigou, 2000) car souvent sur un sol épuisé, même en apportant de fortes doses d'engrais, on arrive pas à atteindre un rendement aussi élevé que celui obtenu sur les sols régulièrement fertilisés.

Par ailleurs, bien que l'importance des engrais azotés ait été bien établie, leur utilisation reste très limitée en Afrique de l'Ouest à cause du coût élevé de l'azote, l'inefficacité du système de distribution, les politiques agricoles inadéquates, le faible taux de recouvrement des engrais azotés et d'autres facteurs socio-économiques. Ces dernières années, les chercheurs se sont penches sur d'autres moyens moins coûteux pour apporter l'azote dans les systèmes de cultures et notamment sur la rotation légumineuses et céréales. Les légumineuses sont reconnues pour augmenter la fertilité du sol à cause de la fixation symbiotique de l'azote (Bationo et al, 1993 ; Stoop et Staveren, 1981 ; Reddy et al, 1992).

Ø Les plantes fixatrices d'azote : importance des légumineuses dans les systèmes de culture

La plus grande partie de l'azote de la biosphère (79%) se trouve dans l'atmosphère (Haynes, 1986 ; Foth, 1990). Mais, seul un nombre réduit de genres bactériens vivant librement ou en symbiose avec les plantes sont capables de réduire l'azote moléculaire de l'atmosphère. Par la symbiose entre les bactéries réductrices de l'azote atmosphérique, une grande partie des légumineuses utilisent principalement l'azote provenant de l'atmosphère. Dans une revue de littérature, Peoples et al, (1995) donnent le potentiel de fixation de l'azote atmosphérique par les légumineuses. Les légumineuses tropicales comme niébé (Vigna unguiculata), l'arachide (Arachis hypogea) et le soja (Glycine max) peuvent fixer respectivement 32 à 89, 22 à 92 et 0 - 95% de leur besoin en azote dans l'atmosphère (Bado, 2002). Comme on le constate, les quantités d'azote fixé sont très variables d'une espèce à l'autre et pour une même espèce car l'activité symbiotique est influencée par les souches bactériennes, l'espèce végétale et les facteurs du milieu (Wani et al, 1995).

Dans les systèmes de culture utilisant les rotations, l'azote fixé par les légumineuses peut être utilise d'abord par les légumineuses, puis par les cultures suivantes (Bado, 2002).

En effet, les rotations culturales ont des avantages bien connus et ne sont plus à démontrer. Des études réalisées par Bationo au Niger en 1995 sur les effets de l'azote et des systèmes culturaux sur la production du mil (Pennisetum thyphoïdes) a donné des rendements faibles à travers tous les taux d'azote que lorsqu'il était en rotation avec le niébé (Vigna unguiculata) ou l'arachide (Arachis hypogea). D'après les travaux de Bagayoko et al, (1996 et 2000), le niveau de rendement de mil après un précédent niébé est équivalent à celui que produiraient 40 unités fertilisantes d'azote par hectare. Les résultats de recherches réalisés au Nigeria montrent un effet résiduel du niébé, équivalent à 36 kg d'N/ha/an pour la céréale suivante (Eaglesham et al, 1982).

Les mêmes études conduites au Nigeria avec le pois (Cajanus cajan) en rotation avec le maïs ont montré une augmentation de 50% par rapport à une culture pure de maïs (Hulugalle et al, 1986).

Au Togo et au Ghana, le niébé, le pois (Cajanus cajan) et l'arachide, en rotation avec le maïs ont significativement augmenté les rendements de maïs (IFDC, 1990, 1992,1993 ; DRDR, 1987).

Des résultats similaires ont été rapportés par MacColl (1989) au Malawi où les rendements du maïs a augmenté de 2,8 kg / ha en rotation avec le pois par rapport à la continue de maïs.

Par ailleurs les légumineuses de couverture en rotation ou en association avec le maïs ont été conduites en Afrique sub-saharienne dans le but de surmonter la dégradation de la fertilité des sols et d'améliorer le rendement de maïs. Ainsi, les plantes de couverture comme lablab (Lablab purpureus) et mucuna en rotation ou en association avec le maïs (Sanginga et al, 1996 ; Galiba et al, 1998 ; Sedga et Toe, 1998, Mayong et al, 1999) ont amélioré la fertilité des sols ainsi que le rendement du maïs.

Toutefois, le fait que les légumineuses de couvertures produisent une biomasse importante et que celle-ci reste dans les champs expliquent une meilleure restauration de la fertilité des sols que les légumineuses à graines (Sedga et al, 1998). En plus de cela, les légumineuses de couvertures offrent l'unique opportunité de résoudre les problèmes de l'invasion des mauvaises herbes (Carsky et al, 1998 ; Elbasha et al, 1999).

1.2.2.2. Phosphore (P) et effets du phosphate naturel sur les cultures

Des recherches ont été menées pendant plusieurs années pour étudier l'importance de la déficience en phosphore des sols, estimer le besoin en phosphore des principales cultures et évaluer le potentiel agronomique des différents engrais phosphatés ainsi que les phosphates naturels locaux (Bationo et al, 1987 ; Pichot et Roche, 1972 ; Jones, 1973 ; Mokwunye, 1979 ; Bationo et al ,1990).

Près de 80% des sols de l'Afrique sub- saharienne sont carencés en cet élément (Bationo et al, 1998).La réponse à l'azote devient substantielle lorsque l'eau et le phosphore sont non limitant. L'application de phosphore est donc nécessaire pour la conservation des ressources en sols.

a. Importance du phosphore dans la nutrition des plantes

Le phosphore (P) est un élément qui est largement distribué dans la nature (FAO, 2004). Il est considéré, avec l'azote (N) et le potassium (K), comme un constituant fondamental de la vie des plantes et des animaux. Le phosphore a un rôle dans une série de fonctions du métabolisme de la plante et il est l'un des éléments nutritifs essentiels nécessaires pour la croissance et le développement des végétaux. Il a des fonctions à caractère structural dans des macromolécules telles que les acides nucléiques et des fonctions de transfert d'énergie dans des voies métaboliques de biosynthèse et de dégradation, A la différence du nitrate et du sulfate, le phosphore n'est pas réduit dans les plantes mais reste sous sa forme oxydée la plus élevée (Marschner, 1993).

Dans les terres agricoles, il est essentiellement présent sous forme d'anions orthophosphates (Bertrand et Gigou, 2000). Comme pour l'azote et pour les mêmes raisons, les symptômes de carences apparaissent d'abord sur les feuilles âgées. Les rendements décroissent par réduction soit par croissance foliaire bien avant d'affecter le coefficient de conversion du rayonnement photosynthétique chez le maïs (Etchebest, 2000 ; Colomb et al, 2000 ; Plenet et al, 2000 a, b), soit du nombre de ramification chez les plantes comme les graminées (Rodriguez et al, 1998).

b. Effets des différentes sources de phosphore sur le rendement des cultures

L'importance de la déficience en phosphore, l'estimation des besoins en P des principales cultures et l'évaluation de l'efficience des différents types d'engrais ont fait l'objet de nombreuses recherches (Pichot et Roche, 1972).

Ø Le sol

Tout comme l'azote, le sol seul ne peut plus à lui seul fournir le phosphore à la plante pour atteindre les rendements optimums. Ceci est essentiellement dû à la dégradation des sols. A cela s'ajoute la faible fertilité naturelle en phosphore des sols tropicaux et subtropicaux (Lal, 1990 ; Formoso, 1999).

Dans le sol, il est sous trois formes (Lamijardin, 2005) : la forme accessible (liée au complexe argilo-humique par le calcium et le magnésium), la forme combinée (immobilisée en partie par les hydroxyles d'aluminium et de fer), et la forme insoluble.

Ø Les engrais solubles

Les engrais phosphatés solubles manufacturés tels que les superphosphates sont généralement recommandés pour corriger des insuffisances en phosphore.

En effet quand un engrais phosphaté hydrosoluble est appliqué au sol, il réagit rapidement avec les composantes du sol (FAO, 2004). Les produits résultants sont des composés phosphatés modérément solubles et du phosphore adsorbé sur les particules du sol (FAO, 1984). Une faible concentration en phosphore dans la solution du sol est habituellement adéquate pour la croissance normale des plantes. Par exemple, Fox et Kamprat (1970) et Barber (1995) ont suggéré qu'une concentration de 0,2 ppm de phosphore soit adéquate pour une croissance optimale. Cependant, pour que les plantes absorbent les quantités totales de P nécessaires afin de donner de bons rendements, la concentration en P de la solution du sol en contact avec les racines doit être maintenue pendant tout le cycle de croissance.

L'utilisation des engrais phosphatés solubles est très limitée dans la région à cause du coût élevé des engrais chimiques mais il existe des dépôts importants de phosphates naturels (McClellan et Notholt, 1986) dans plusieurs pays d'Afrique. L'application directe de PN local peut être une alternative économique à l'utilisation des engrais importés et peut permettre une économie de devises.

En outre l'intensification de la production agricole dans ces régions rend nécessaire l'apport de phosphore non seulement pour augmenter la production agricole, mais également pour améliorer le statut phosphaté du sol afin d'éviter une dégradation supplémentaire. Par conséquent, il est souhaitable d'explorer le domaine des intrants phosphatés alternatifs. Dans ce contexte, dans certaines conditions du sol et du climat, l'application directe de PN est alternative agronomique et sensé du point de vue économique, aux superphosphates plus onéreux sous les tropiques (Chien et Hammond, 1978 ; Zapata et al, 1986 ; Hammond et al, 1986b ; Chien et al, 1990b ; Sale et Mokwunye, 1993).

Ø Le phosphate naturel (PN), sources importantes de phosphore pour les plantes

L'importance des phosphates naturels (PN) vient du fait qu'ils contiennent des minéraux phosphatés nécessaires pour la croissance des plantes.

Tous les PN de l'Afrique de l'Ouest et donc celui du Togo appartiennent au groupe des sédimentaires (Gerner et Mokwunye 1995). Le PN sédimentaire est également la source la plus importante de phosphore pour l'application directe (Howeler et Woodruff, 1968).

L'utilisation des engrais phosphatés solubles est très limitée dans la région à cause du coût élevé des engrais chimiques mais il existe des dépôts importants de phosphates naturels (McClellan et Notholt, 1986) dans plusieurs pays d'Afrique. L'application directe des PN peut donc être une solution pour remplacer les engrais phosphatés importés (Jones, 1973 ; Mokwunye, 1979) et peut permettre une économie de devise. Mais l'efficacité agronomique de ces phosphates dépens de leur composition minéralogique qui peut être variable ainsi que des paramètres pédoclimatiques, des systèmes de cultures et du type de cultures (Khasawneh et Doll, 1978 ; Lehr et McClellan, 1972 ; Chien et Hammond, 1978).

v Facteurs liés à la dissolution des phosphates naturels

La libération du P des PN en dissolution est liée aux caractéristiques des PN, aux propriétés du sol, aux effets des plantes et aux systèmes de gestion.

· Caractéristiques des phosphates naturels

La composition minéralogique ainsi que la granulométrie du PN influence le taux de dissolution du PN (Gerner et Mokwunye, 1995). Ainsi tous les PN de L'Afrique de l'Ouest n'ont pas la même composition minéralogique (Bationo et al, 1986) et cette composition reflète l'efficacité des différents PN à fournir de Phosphore à la plante.

En plus des propriétés minéralogiques, les propriétés physiques du PN affectent aussi son efficacité agronomique. D'après Barrow (1990), le processus de dissolution du PN est une réaction qui intervient à la surface de la particule.

· Propriétés du sol

L'acidification partielle des PN permet l'amélioration de leur solubilité et leur efficacité agronomique. En effet la présence des ions H+ dans le sol entraîne la conversion rapide des ions PO43- en ions H2PO4-et HPO42- (Khasawneh et Doll, 1978).

Dans les terres agricoles, la dissolution des PN est étroitement liée à l'activité des micro- organismes du sol (Tardieux-Roche, 1966a et 1966b ; Richardson, 2001). En effet on trouve dans les sols un nombre important de microorganismes du sol incluant des bactéries, des champignons et des algues (Berthelin et al, 1991; Oehl et al, 2001; Sundara et al, 2002).

Bien que ces micro organismes soient généralement liés à la surface des particules du sol, c'est au niveau da rhizosphère que leur activité est la plus élevée (Andrade et al, 1998 ; Kluepfel, 1993 ; Marschner et al, 1997). Cependant il faut noter que la population et la distribution des microorganismes solubilisant le phosphate au sein de la microflore totale, varient d'un à l'autre (Chabot et al, 1993 ; Zoysa et al, 1998).

Plusieurs chercheurs ont associé la solubilisation des phosphates à une baisse de pH du milieu (Hedley et al, 1990 ; Hinsinger, 2001). Mais les travaux de Illmer et Schinner (1992) ont montré que la dissolution des PN n'est pas liée à une baisse de pH. En effet ces microorganismes libèrent dans leurs milieux, des acides organiques capables d'extraire le phosphore dit "assimilable" en séquestrant les cations métalliques intervenant dans l'adsorption du phosphore (Milagres et al, 1999 ; Sayer et al, 1995 ; Vasquez et al, 2000) et en libérant le phosphore lié aux argiles et aux oxydes de fer et d'aluminium (Violate et al, 1999).

· Impact du climat

Comme tous les engrais phosphatés, le PN ne peut se dissoudre dans un sol sec. Les données recueillies sur le terrain au Sénégal (Hammond et al, 1986) indiquent que la réponse des cultures, en terme de rendement, à l'application de PN est linéairement liée à la pluviométrie moyenne annuelle comprise entre 500 mm et 1300 mm.

Les taux élevés de lessivage dans les terrains sableux de l'Afrique de l'Ouest pourraient favoriser l'exportation rapide des produits de la dissolution du PN créant ainsi des environnements favorables à la dissolution du PN.

Quant à la température, Chien et al, (1980) ont montré qu'elle ne semble avoir aucun effet significatif sur la dissolution du PN dans le sol.

· Effets de la plante

Lorsqu'il y a acidification de la rhizosphère, les racines des plantes en plaine croissance peuvent stimuler la dissolution du PN en augmentant le taux de dissolution de PN (Kirk et Nye, 1986). Cependant il a été avancé par Sale et Mokwunye (1993) que le mécanisme par lequel la densité racinaire stimule la dissolution de PN est probablement lié à la diminution des concentrations en ions Ca2+ et H2PO4- dans la solution qui entoure les surfaces des particules du PN.

D'autres chercheurs (Deist et al, 1971 ; Fash et al, 1987) ont suggéré qu'un taux élevé d'exportation de Ca contribuerait à l'amélioration des réponses de certaines cultures à l'application du PN.

Par ailleurs, Flash et al, (1987), ont montré que les plantes de sorgho mobilisent plus efficacement les PN que les plantes de maïs. Chien et al, (1990), par leurs études ont prouvé que l'efficacité agronomique des PN est plus élevée chez les plantes pérennes que chez les plantes à cycle végétatif court comparativement au Triple Super Phosphate (TSP).

· Système de gestion

Les systèmes de gestion des sols et des cultures peuvent influencer l'efficacité du PN. En effet Hammond et al, (1986) par leurs travaux, ont permis d'observer une amélioration de la performance du PN dans les systèmes inondés.

L'épandage à la volée et l'incorporation du PN dans le sol ont toujours été les modes d'application recommandés. L'application à la ligne quant à elle réduit le taux de dissolution du PN. Barrow (1990) explique cette réduction de la dissolution du PN par le chevauchement des zones de diffusion autour des particules de PN très serrés.

En effet selon Bationo (1998) (données non publiées), l'efficacité du P est meilleure dans les systèmes de rotations céréales/légumineuses que dans la monoculture de céréales.

Ces systèmes de gestion permettent une augmentation de prélèvement du P au cours des campagnes suivantes dus au fait des effets des substances organiques telles que les auxines et les gibbérellines qui augmentent la densité racinaire permettant ainsi l'exploitation d'un plus grand volume de sol (Hafner et al, 1993). A cela s'ajoute aussi des méthodes d'application du P. En effet il a été démontré sur les sols sableux au Niger, pauvre en matière organique (0 - 4%) et en P assimilable mais à faible pouvoir fixateur vis-à-vis de P que l'application de P en poquet a donné le plus bas taux de recouvrement tandis que l'application à la volée sans incorporation de P, l'application à la volée avec incorporation de P et enfin l'application avec billonnage ont donné les meilleurs résultats. D'autres travaux conduits par Bationo et al (1995) ont montré que l'application des résidus de récolte, en favorisant la complexion du fer et de l'aluminium, augmentent de façon efficace la disponibilité du P pour les plantes dans les sols.

Pour une bonne croissance végétative des plantes dans les sols acides, un chaulage s'avère nécessaire mais ce procédé réduit la présence des ions H+ et accroît la concentration des ions Ca2+ (Gerner et Mokwunye,1995), et par conséquent une diminution du taux de dissolution de PN.

v Facteurs influençant l'exportation de phosphore des phosphates naturels

L'assimilation du P dissous par les racines des plantes demande que certaines conditions soient remplies :

· Propriétés du sol

Des études ont montré que l'efficacité du PN est plus limitée dans les sols ayant une grande capacité de sorption de P (Mokwunye et Hammond, 1992). Ce phénomène est lié selon Hammond et al, (1986) à un faible développement des racines au cours des premières étapes de la croissance de la végétation à une carence en P. Cette perte occasionnée par la sorption montre que le PN n'est la meilleure source d'engrais phosphaté pour les sols ayant une grande capacité de sorption de P (Mokwunye et Hammond, 1992). Néanmoins, une partie du P du PN ainsi libéré (Gerner et Mokwunye, 1995), à part les pertes occasionnées par la sorption, reste disponible pour les plantes.

· Effets de la plante

L'utilisation du PN est beaucoup plus efficace sur les cultures pérennes que les cultures annuelles telles que le maïs (Gerner et Mokwnuye, 1995) ; ceci s'explique par la forte densité racinaire que développent les cultures pérennes au niveau des couches superficielles du sol. Ainsi, les besoins annuels en P de telles cultures sont satisfaits pour une longue période. Les plantes ayant une forte densité racinaire dans les couches superficielles du sol ainsi que celles qui sont sérieusement infectées par la mycorhize, sont plus aptes à acquérir le P dissous du PN du fait de leur capacité à explorer un volume de sol plus important (Chien et al, 1990). Par conséquent, il a été constaté que les légumineuses (l'arachide par exemple) sont plus aptes à assimiler le P du PN que les graminées (Bationo et al, 1986). Le PN se dissout également plus vite dans les sols humides que dans les sols secs (IFDC, 1994).

v Effet résiduel des engrais phosphatés et du phosphate naturel

L'une des caractéristiques des engrais phosphatés est que seule une petite fraction de l'engrais épandu est généralement assimilé par la culture durant l'année d'épandage. Les formes de P lentement solubles continuent à fournir du P aux cultures pendant plusieurs années. Quant aux PN, leur efficacité agronomique par rapport à celle des engrais solubles dans l'eau s'améliore de façon appréciable avec le temps (Gerner et Mokwnuye, 1995). En effet les travaux de recherches rapportés par Awokou (2005), montrent que le PN de Minjingu du Tanzanie a une efficacité agronomique relative (E.A.R) de 36,76% à la première année et de 69,12% à la deuxième année ; alors que le PN du Togo a une efficacité agronomique relative de 14,90% à la première année et 29,85% à la deuxième année.

L'excellente efficacité résiduelle du PN peut être due au fait qu'avec le temps, la concentration du P soluble augmente à mesure que le PN continue à se dissoudre dans le sol.

· Quelques travaux sur les engrais chimiques et les phosphates naturels

La formule de fumure vulgarisée au Togo pour les vivriers est de 150 à 200 kg/ha d'engrais complexes 15 -15 -15 et 50 à 100 kg/ha d'urée (Tamelokpo et Tossah, 1994). Mais cette formule ne tient ni compte des caractéristiques des sols ni des besoins des cultures en tel ou tel élément nutritif. En effet, plusieurs types, formes et doses d'engrais minéraux dont le chlorure de potassium, le sulfate d'ammonium, l'urée, les superphosphates (triple et simple), les phosphates naturels partiellement acidulés (TIMAC no6, SIVENG, PAPR50) ont été testés sur le maïs.

C'est ainsi que sur les stations de Glidji et de Davié, d'Amoutchou et de Sarakawa, de 1986 à 1988, des essais ont été conduits sur le maïs avec cinq sources de phosphore à savoir le phosphate naturel brut de Hahotoe, le phosphate naturel de Hahotoe acidifié à 25%, le phosphate naturel de Hahotoe acidifié à 50%, le superphosphate simple et le superphosphate triple (Tamelokpo et al, 1996). Il résulte de ces travaux que, appliqués dans la formule N90 P60 K60 sur les sols dégradés (Tamelokpo et al, 1996), le phosphate naturel acidifié à 50% a des effets équivalents à ceux des superphosphates simple et triple.

Par ailleurs un essai diagnostic de la fertilité sur les sols ferrallitiques dégradés de la savane côtière togolaise a montré que parmi les éléments nutritifs majeurs (Tamelokpo et Ankou, 2003), le potassium (K) est l'élément nutritif qui limite le rendement des cultures sur la terre de barre, puis suivis de l'azote (N) sous le système maïs-manioc avec N200 P20 et K150.

1.2.2.3. Potassium (K)

Généralement en Afrique de l'Ouest, les quantités de potassium disponible dans les sols sont suffisantes pour plusieurs années (Bertrand et Gigou, 2000). Mais cependant quelques sols par exemple les terres de barre au sud Togo en sont dépourvues car le potassium constituant l'élément nutritif qui limite les rendements des cultures (Ankou, 2003).

· Importance du potassium dans la nutrition des plantes

Le potassium est l'élément nutritif absorbé en plus grandes quantités que tous les autres éléments minéraux. Il y a dans les sols, une quantité abondante de K. Malheureusement, la portion assimilable par la plante est minime. A l'intérieur du sol, le K est disponible sous formes qu'on peut repartir en trois catégories : relativement indisponible, lentement disponible et facilement disponible.

Selon Achille (2006), 90% a`98% de tout le K qui se trouve dans le sol est relativement indisponible. Cette forme de K est emprisonnée dans les matières primaires insolubles, comme le feldspath et le mica, qui sont passablement résistantes à l'effritement et qui, par conséquent, fournissent très peu de K. La proportion du K dans le sol qui est disponible sous une forme lentement assimilable se situe entre 1% et 10%. Cette forme de K est retenue entre des couches d'argile siliceuse et alumineuse. Le reste du K dans le sol, c'est-à-dire 0,2% et 2%, est facilement assimilable et ce K demeure dans le sol en solution ou dans un état échangeable qui lui permet d'être absorbé par les racines des plantes.

Les consommations de luxe sont fréquentes pour le K et rares pour le P, n'entraînant jamais de toxicité mesurable (Bosc, 1988 ; Boniface et Trocmé, 1988). Cette consommation s'explique par le fait que le coefficient réel d'utilisation des engrais potassiques est généralement supérieur à celui des engrais phosphatés (Fardeau et al, 1984).

Dans les terres, il est présent à 99% sous forme minérale (Fardeau et Bruno, 2002). Le K des résidus végétaux quitte les cellules végétales à leur mort, et rejoint le sol. Ce qui justifie de prendre le K des résidus végétaux comme le premier des engrais potassiques appliqués à la culture à venir (Lefêvre et Hiroux, 1976).

Selon Bertrand et Gigou (2000), il existe plusieurs formes de K dans le sol :

- Le potassium de la solution du sol : 5 à 10 kg/ha de k2O sont dissous dans l'eau du sol.

La plante les absorbe rapidement, mais la solution est renouvelée par mise en solution de K échangeable ;

- Le potassium fixé sur le complexe absorbant dit potassium échangeable : 200 à 500 kg dans l'horizon 0 - 20 cm. C'est la partie la plus importante pour l'alimentation des plantes, mais celles-ci peuvent aussi utiliser d'autres formes ;

- Le potassium dans les réseaux des argiles : ce potassium put provenir de la rétrogradation du K échangeable. Il se transforme lentement en K échangeable et peut, alors, être facilement utilisé ;

- Le potassium des minéraux primaires : les feldspaths, les micas etc. provenant de la roche mère, contiennent beaucoup de K, qui n'est libéré que très lentement par la décomposition des minéraux. Les plantes à enracinement profond prélèvent une partie importante de leur K en profondeur et restituent en surface dans les résidus de récolte ou dans la jachère.

Le potassium est absorbé par la plante sous forme de K+ qui joue ses rôles dans la plante sous cette même forme.

Le K+ est le cation le plus abondant dans le cytoplasme. Son absence affecte la photosynthèse étant donné son rôle dans l'ouverture et la fermeture des stomates. Il joue également un rôle d'équilibre cationique-anionique de la plante ; sa prédominance fait qu'il peut contrebalancer les anions présents dans le cytoplasme, les vacuoles, le xylème et le phloème. Il contribue de façon majeure au potentiel osmotique et a un rôle pour stabiliser le pH (Whiterhead, 2000). Le K+ est très mobile dans la plante ; il intervient dans le transport des photosynthétats jusqu'aux feuilles et est impliqué dans le chargement du phloème (Marschner, 1995). Très échangeable, le K+ joue un rôle majeur dans le transport membranaire. Il est aussi impliqué dans l'activation de plusieurs réactions enzymatiques dont celles intervenant dans la synthèse protéique.

Une alimentation déficiente en K est traduite par des signes de carences. Ces signes sont le jaunissement des feuilles puis leur brunissement suivi de lésions nécrotiques (taches de tissus morts) sur le bord des feuilles âgées. Sur les céréales il y a jaunissement de la pointe et du bord des feuilles. Des phénomènes de verse, notamment sur le maïs, accompagnent souvent une carence en K.

Le K est nécessaire pour obtenir des fruits de qualité. Enfin, la culture épuise le K du sol et, si l'on ne compense pas les pertes, les rendements diminuent inexorablement (Bertrand et Gigou, 2000). Quand on a fortement épuisé le sol en K, il faut souvent en apporter pendant plusieurs années avant de retrouver les rendements élevés : on parle d'effet "vieille graisse" (UNIFA, 1997 ; Morel et al, 1994 ; Boniface et Trocmé, 1988 ; Bosc, 1988).

1.2.2.4. Eléments secondaires (Ca, Mg, S)

· Calcium (Ca)

Toutes les plantes ont besoin de calcium pour la formation des parois cellulaires, le déplacement des sucres, la formation des poils absorbants sur leurs racines, la neutralité des poisons qu'elles pourraient produire, l'amélioration de leur vigueur en général et la qualité des tissus végétaux (Achille, 2006). Il est indispensable pour la croissance des racines et e tant que constituant des matériaux de la membrane cellulaires.

· Magnésium (Mg)

La concentration de magnésium dans le sol peut varier de 0,05 % à 1,34 % (Achille, 2006). En effet mesure que la concentration de magnésium décroît dans la solution du sol, le magnésium qui est attaché aux sites d'échange des particules de sol est libéré pour rétablir cet équilibre entre la solution du sol et les sites d'échange du sol. C'est le constituant central de la chlorophylle. Il participe aussi à des réactions enzymatiques liées au transfert d'énergie.

· Soufre (S)

Le soufre se trouve dans le sol sous différentes formes, organiques et inorganiques. C'est la matière organique qui contient la plus abondante réserve de soufre (Achille, 2006) Ce soufre peut être assimilé par les plantes lorsque la matière organique se dégrade. Quand elle est dégradée, les plantes absorbent le soufre sous forme de SO42- à partir de la solution du sol. Il est le constituant essentiel des porteurs intervenant dans la formation de la chlorophylle.

1.2.3. Notion de la dynamique des éléments minéraux dans le sol et le recouvrement des engrais

L'estimation de la dynamique des éléments nutritifs est devenue une grande préoccupation pour préserver les dégradations des ressources de base, et maintenir ainsi l'accroissement des cultures à travers une bonne gestion des éléments nutritifs dans le sol.

La disponibilité des éléments minéraux dans les sols africains constitue le principal obstacle à la productivité alimentaire (Sogbedji, 2006).

Selon Nair (1993), la majorité des éléments nutritifs prélevés par les plantes provient du sol. Ainsi Fardeau et Coulomb (2002), le confirment en disant que l'apport d'un élément nutritif ne peut accroître les rendements que si l'élément provenant du sol est le premier facteur limitant le rendement.

La dynamique des éléments prélevés par la plante est assez complexe étant donné que l'exportation des minéraux va de paire avec la croissance des plantes, mais les vitesses de mobilisation et d'exportation varient en fonction de l'âge de la plante et elles ne sot pas les mêmes pour tous les éléments. En effet selon Blondel (1971), une variété à cycle long peut utiliser la même quantité d'azote en deux plus de temps qu'une variété de cycle court, si bien que la demande quotidienne, plus faible puisse être satisfaite sans apport d'engrais.

L'exportation des éléments précède la croissance de la plante. La plante choisit les éléments minéraux dont elle a besoin pour sa croissance (Tisdale et al, 1985 ; Callot et al, 1982). Le K et le N sont mobilisés d'abord. L'exportation de P est progressive. Dans les céréales, le K passe généralement par un maximum à la floraison puis diminue. Siband (1981) a observé que sur le mil, il peut aussi avoir une diminution de N en cas de sécheresse.

Le point critique pour l'alimentation des cultures, est le moment où l'exportation est forte. Mais l'exportation des éléments nutritifs par la plante se trouve freiner à cause de leur perte (Zhang et al, 1996). Selon Stoorvogel et al, (1993), les pertes moyennes de la couche arable en Afrique subsaharienne est de 22 kg N ha-1, 2,5 kg P ha-1 et 15 kg K ha-1. L'intensité de ces pertes est fonction du type de minéraux, du type de sol, des conditions climatiques et de systèmes de culture (Sogbedji et al, 2000a, Alva et Wang, 1996 ; Pieri, 1989).

Ces pertes par ailleurs expliquent en partie le taux de recouvrement des fertilisants appliqués. Ainsi le taux de recouvrement mesure le rapport entre la quantité d'éléments nutritifs prélevés par la culture et celle apportée par les éléments fertilisés. Il détermine la fraction de la quantité totale des engrais apportés réellement absorbée par les cultures. Selon Breman et Sissoko (1998), il correspond à 0,35 pour l'azote et 0,15 pour le phosphore. Des essais de l'IFDC situent ces taux de 50% pour l'azote et le potassium, 10% pour le phosphore (Van Reuler, 1997). Par contre Fofana et al, (2002), à partir de leurs essais à Sevé-Kpota en 1999 ont déterminé des taux de recouvrement pour l'azote compris entre 1 et 49%, 38% en ce qui concerne le phosphore.

1.3. Les diagnostics de la fertilité des sols

La fertilité est habituellement vue en tant qu'équivalent de la capacité du sol à fournir des éléments nutritifs aux plantes. Selon Lamboni (2003), la fertilité en un sens plus étroit trait des aspects nutritifs du sol, et plus souvent seulement des macro-éléments, habituellement l'azote et phosphore et parfois le potassium. Wopereis et Maatman (2002) parlent eux plutôt du capital d'éléments nutritifs qui se définit comme les stocks d'azote, de phosphore et d'autres éléments essentiels au sol qui deviennent disponibles aux plantes pendant une période de 5 à 10 ans.

En effet plusieurs méthodes existent pour diagnostiquer la fertilité des sols parmi les quelles les approches classiques (analyses chimiques des sols, analyses visuelles, les parcelles diagnostiques, cartographie), et les outils d'aide à la décision (modèles).

1.3.1. Approches classiques

13.1.1. Analyses chimiques des sols et des plantes

L'analyse du sol consiste en un ensemble d'opérations successives physique, chimique... C'est à travers l'analyse du sol que les qualités et les défauts du sol peuvent être connus en vue de l'amélioration du rendement tant en qualité qu'en quantité, ainsi que la préservation de l'environnement (MADREF/DERD, 2002). Ces analyses donnent une image exacte de la nature, la quantité, la concentration et des possibilités de dissémination des éléments nutritifs dans le sol.

Les résultats d'analyse, interprétés grâce à un référentiel régionalisé prenant en compte le type de sol, et le type de culture, constituent un premier indicateur indispensable pour l'agronome, le conseiller technique et l'agriculteur (UNIFA, 2006).

1.3.1.2. Observations visuelles

L'identification visuelle des symptômes de carences demeure un outil indispensable pou le spécialiste, mais ces signes, en début de carence, sont souvent difficiles à distinguer (UNIFA, 2006). En situation de subcarence, ils ne sont pas encore visibles alors que les dommages sur la culture peuvent déjà être importants. Dans ces conditions, des méthodes physiques, comme la fluviométrie basée sur la ré-emission lumineuse associé à l'activité photosynthétique, permettent de détecter précocement l'existence de ces subcarences.

La confirmation de ce diagnostic se fait par des prélèvements d'échantillons de plantes (UNIFA, 2006).

1.3.1.3. Cartographie

La cartographie des sols (Tamelokpo, 2004), permet de caractériser à une échelle donnée les différents types de sol d'un domaine donné. Elle se fait à l'issue du sondage systématique des sols, l'ouverture et description des profils pédologiques, du prélèvement et analyses des échantillons. Ce type de travail se fait par les spécialistes des services des sciences du sol qui fournissent des données qui peuvent être utilisées par toute personne du domaine de l'agriculture. L'utilisation de ces donnés nécessite la connaissance de quelques normes d'interprétation, qui sot expliqué brièvement ci-dessous.

Tableau 3 : Normes d'interprétation de quelques paramètres chimiques usuels

Facteur Bon Déficient Pauvre

pHeau 5.5 - 7.0 - --.

MO (%) > 1.7 0.9 - 1.7 < 9

N total (%) > 0.1 0.05 - 0.10 < 0.05

P Bray (mg/kg) > 6 3 - 6 < 3

CEC (cmol/kg) > 10 5 - 10 < 5

K-éch (cmol/kg) > 0.25 0.10 - 0.25 < 0.10

Source : Tamelokpo. 2004

1.3.1.4. Essais soustractifs

La capacité du sol à fournir des nutriments N, P et K peut être estimée à partir de l'analyse chimique du sol, comme vue précédemment. Mais souvent la relation entre les données analytiques et la croissance de la plante n'est pas bonne, surtout pour l'azote (Tamelokpo, 2004). Une méthode plus directe pour estimer la capacité du sol de fournir des nutriments à travers de petites parcelles bien gérées (les parcelles diagnostiques), est la mise en place d'un essai soustractif. L'essai est souvent installé dans le milieu paysan avec une application d'engrais adéquate pour un rendement ciblé, sauf un nutriment. Le rendement obtenu sur cette parcelle est un indicateur pour la capacité du sol de fournir le nutriment manquant. Le principe de ces petites parcelles zéro-N, zéro-P ou zéro-k est expliqué dans le tableau 4.

Tableau 4: Principe des petites parcelles de nutriments manquants

Mini-parcelles N P K

Parcelle 0N, +P, +K 0 + +

Parcelle 0P, +N, +K + 0 +

Parcelle 0K, +N, +P + + 0

Parcelle +N, +P, +K + + +

Source : Tamelokpo.2004

1.3.2. Modélisation

1.3.2.1. Définition

Diebolt (2006), définit la modélisation comme une opération par laquelle on établit un modèle d'un phénomène, afin d'en proposer une représentation interprétable, reproductible et simulable.

D'autres auteurs la définissent comme le meilleur outil permettant de faire des analyses intégrant le maximum de variables et de paramètres techniques et socio-économiques pour une meilleure orientation de la gestion des ressources naturelles et des options de développement d'une manière générale (Sissoko et Coulibaly, 1998).

1.3.2.2. Modèles agricoles

· .Modèle DSSAT

Le DSSAT ou `Decision Support System for Agrotechnology' (Uehara et Tsuji, 1993), est un système d'aide à la décision pour le Transfert de technologies. Il constitue un programme de micro-ordinateur qui gère plusieurs modèles de cultures et de bases de données sur les cultures, les sols et le climat, pour simuler les résultats de plusieurs années de stratégies de gestion culturale. Il a été développé par IBSNAT (International Benchmark sites Network for Agrotechnology Transfert) et permet de simuler les résultats en conduisant en quelques minutes sur l'ordinateur, des essais qui pourraient occuper une part importante de la carrière d'un agronome (UHDT, 2000). La version 4.0 du modèle DSSAT vient de sortir, mais n'est pas encore largement diffusée. La version DSSAT 3.5 actuellement utilisée sous DOS, comporte des modèles pour plus de 16 différentes cultures. Ces modèles se subdivisent en groupes principaux simulant chacun la croissance et le développement d'un certain nombre de cultures (Ezui, 2001) :

Ø Le groupe des modèles CERES (Jones et Kiniry, 1986) pour plusieurs céréales, oléagineux et tubercules : blé, maïs, orge, sorgho, colza etc. (Vardon et al, 1994)

Ø Le groupe des modèles CORPGRO pour les légumineuses à graines (ASAE, 1995). Il comporte le BEANGRO (pour le haricot), le SOYGRO (pour le soja) et le PNUTGRO (pour l'arachide) (Hoogenboom et al, 1992).

Ø Le groupe des modèles SUBSTOR pour les tubercules tels que le manioc, le taro et la pomme de terre.

· Modèle QUEFTS

QUEFTS (Quantitive Evaluation of the Fertility of Tropical Soils) (Janssen et al, 1990), est un modèle qui permet de déterminer indépendamment du temps, les relations entre certaines caractéristiques du sol, l'application d'engrais et les rendements de cultures.

Pour ainsi prédire le rendement d'une culture, le maïs par exemple, le modèle évalue la capacité d'approvisionnement en N, P, et K du sol et estime l'exportation de ces éléments par la culture. C'est l'un des modèles qui prennent en compte l'effet des trois éléments N, P, et K simultanément dans la prévision de rendement. Par contre, il ne donne pas d'informations sur les pratiques culturales ou les itinéraires techniques : date de semis, date d'apport d'engrais, nombre d'apports etc. (Ezui, 2001) ; quoique la date de semis puisse être prise en compte pour la simulation du rendement potentiel, un input dans le modèle. Néanmoins, il était validé dans les conditions du milieu de son élaboration (Janssen et al, 1990).

Le modèle QUEFTS a été mis au point à la suite d'expérimentation portant sur la culture de maïs, menés de 1971 à 1983 sur divers sites au Kenya (Afrique Orientale) et au Suriname (Cote-Nord de l'Amérique du Sud). La version originale de QUEFTS est donc calibrée pour le maïs ; il est donc possible de l'adapter à des cultures autres que le maïs (Janssen et al, 1990). La version actuelle (version 1.1) du QUEFTS, permet l'entre des données éventuellement de nouveaux paramètres. Elle fonctionne sous MS-DOS.

Par l'aptitude du modèle QUEFTS à réévaluer la fertilité du sol, il est souvent utilisé dans les recommandations des doses d'engrais à appliquer. Ce fut le cas de Vietnam dans les rizières irriguées de la rivière de Delta (Tran Thuc, 2000). Il a été aussi calibré pour les mêmes raisons pour le blé par IARI au New Delhi (Agrawal, 2000).

F Potentialités de QUEFTS

QUEFTS est un outil d'évaluation de la fertilité des sols qui, selon Ezui, cité par Lamboni (2003), a plusieurs utilités :

· estimation de l'approvisionnement potentiel du sol en azote, phosphore et potassium (N, P et K) sur la base des données relatives à la composition chimique de ce sol ;

· estimation de l'exportation actuelle de l'azote, du phosphore et du potassium par la culture ;

· estimation du rendement de la culture à l'aide des rapports rendement/exportation

· quantification de la contribution de la fertilisation (engrais) à l'approvisionnement en azote, phosphore et potassium, à leur exportation et à l'accroissement relatif du rendement,

· l'optimisation des doses d'engrais azotés, phosphatés et potassiques à apporter. Ceci peut se faire de deux manières :

F optimisation nutritionnelle : les doses de N, P et K les plus équilibrées sont calculées en tenant compte de l'actuel approvisionnement en N, P et K dans le sol et de l'argent disponible pour les dépenses des engrais à l'hectare. Cette procédure augmente l'efficacité de l'exportation puisque exportation et rendements sont directement liés dans le modèle ;

F optimisation économique : cette procédure vise à déterminer les doses d'engrais azotées, phosphatées et potassiques les plus profitables. Le même budget est dépensé mais de préférence, ce sont les engrais moins chers qui sont les plus utilisés. L'équilibre des nutriments (N, P et K) est modifié par rapport au cas précédent, mais le profit augmente normalement. C'est une optimisation qui correspond seulement à des aspects de coût des engrais et de la valeur du rendement.

ð Modules de QUEFTS

QUEFTS comporte cinq modules qui sont de véritables programmes séparés et indépendants. Mais, au cours d'une prévision, tous sont intégrés à partir du module principal :

Ø le module principal (Main module) : les prévisions de rendements s'y font essentiellement ;

Ø le module des paramètres (Edit Parameters) avec 25 niveaux de paramètres : permet de créer et d'éditer un fichier de paramètres ;

Ø le module factoriel (factoriel) : exécute des opérations similaires à ceux du module principal ; il ne permet cependant pas une rentrée rapide des données et ne considère pas non plus la combinaison de plusieurs traitements ;

Ø le module de prix (Edit Prices) : pour créer, éditer ou retrouver un ficher de prix ;

Ø le module d'optimisation ou de programmation linéaire (Optimization) : permet de déterminer les doses optimales d'engrais pour un certain sol connaissant les prix des engrais et du produit récolté et sur la base d'un budget donné.

Donnees de sol

· C-org

· N-total

· P-Olsen

· K-éch

· pH

Engrais

apporté

Taux de

recouvrement

maximum

Approvisionnement

du sol en N, P, K

Approvisionnement de l'engrais en N, P, K

Disponibilite en N, P, K ou

Approvisionnement total

Exportation N, P K

Rapports

rendement/exportation

Production

Figure 3 : Principe de détermination du rendement d'une culture par QUEFTS

1.3.2.3. Calibrage d'un modèle.

Le calibrage d'un modèle consiste à ajuster les valeurs des paramètres pour que les données simulées correspondent aux valeurs expérimentales obtenues au champ ou au laboratoire (Dzotsi, 2002). Selon Bazi et al, (1995), c'est un processus d'ajustement dans lequel quelques aspects non conformes du modèle sont «retouchés» en optimisant la valeur de quelques paramètres, en vue de les adapter aux observations réelles. Cependant, le calibrage se fait dans des conditions climatiques et édaphiques bien déterminées ; ce qui fait que le modèle calibré n'a de valeur prédictive que locale. Il faut cependant se méfier de ce processus d'ajustement car il aboutit à des paramètres qui sont plus liées aux données réelles actuellement disponibles qu'à celles des observations futures (Ezui, 2001). C'est pourquoi Aboudrare et al, (1999) proposent plutôt le terme calage qui consiste à ajuster un petit nombre de paramètres du modèle de manière à obtenir une simulation satisfaisante. Le calage fait dans les conditions climatiques et édaphiques bien déterminées n'aura de valeurs prédictives que localement.

En effet, le modèle ne peut être utilisé efficacement dans un autre milieu qu'après recalibrage et ceci doit être répété chaque fois que l'on passe d'un milieu à l'autre (Ankou, 2003).

1.3.2.4. Evaluation et validation d'un modèle

Une fois calibré, le modèle dont on veut faire un usage plus général, doit être testé pour différentes conditions de sol, de climat et de culture. Il s'agit de l'évaluation du modèle. Il est généralement accepté que le test ultime d'un modèle est la précision avec laquelle il décrit un système réel, ce qui implique la comparaison des prévisions du modèle avec les mesures réelles (Jones et Kiniry, 1986 ; Du Toit et al, 2001).

La validation est un processus de construction du bon système, c'est-à-dire que les résultats du système représentent clairement la situation réelle qui est simulée (Singh et Alagarswamy, 1989). D'après Coulibaly et al, (1995), la validation consiste en une comparaison entre le modèle et la réalité perçue par une série de résultats expérimentaux. La validité d'un modèle se résume ainsi à sa capacité à simuler efficacement la réalité.

En bref, le terme validation (Dzotsi, 2002) désigne la phase de généralisation du modèle consistant à établir les lois de variation des paramètres en fonction du type de sol, de la culture et du climat.

DEUXIEME PARTIE

II. MATERIEL ET METHODES

2.1. Matériel

2.1.1. Cadre de l'étude

L'étude a été effectuée dans la région des plateaux, notamment à l'Est de la préfecture de l'Ogou dans les villages d'Abègba et Kèlèkpé (Figure 4). Ces deux villages sont à 22 et 27 km de la ville d'Atakpamé, respectivement.

Comme toute la partie Est de la région des plateaux, les sols sont majoritairement des sols ferrugineux tropicaux lessivés indurés et/ou sols ferrugineux à concrétions (Worou, 1998).

Les sols lessivés à concrétions s'observent généralement en position haute sur le versant et les plateaux, et ont une valeur agricole moyenne, faible capacité de rétention en eau, dessèchement rapide, fertilité chimique faible à moyenne, faible teneur en matière organique et susceptibilité à l'érosion. Par contre les sols ferrugineux lessivés indurés s'observent sur les mêmes positions topographiques que les sols ferrugineux à concrétions. L'utilisation de ces sols et leur aptitude à porter les cultures sont limitées à cause de la l'épaisseur de la cuirasse, de la faible capacité de rétention en eau, faible taux de matière organique et fertilité chimique faible à moyenne.

Ces traits caractéristiques confèrent aux sols ferrugineux tropicaux lessivés une grande susceptibilité à la dégradation et des degrés divers de problèmes de fertilité qu'il faut connaître pour mieux les valoriser.

Il faut noter que pour notre essai, les parcelles n'ayant précédemment pas porté le niébé n'ont pas été mises en valeur la campagne précédente seulement, elles constituent donc une jachère d'un an.

L'annexe 2 montre les caractéristiques physico-chimiques des sols d'Abègba et de Kèlèkpè avant la mise en place de l'essai.

Le climat est très nuancé. Il s'agit d'un régime monomodal dans lequel la saison pluvieuse va d'avril en octobre avec une pluviométrie moyenne de 1200 mm, et une saison sèche allant de novembre en mars. On remarque une augmentation de la quantité des pluies de l'Est vers l'Ouest où la pluviométrie dépasse 1500 mm à l'Ouest.

Légendeeeeee

Km

Figure 4 : Carte pédologique et de localisation des sites de l'essai à Atakpamé dans la Région des Plateaux au Togo

2.1.2. Matériel végétal

La variété de maïs utilisée est l'IKENNE. C `est une variété connue et utilisée par les paysans dans la zone. Ses caractéristiques sont les suivants :

- cycle végétatif : 100 à 110 jours

- couleur des graines : blanche

- texture des grains : farineuse

- hauteur moyenne des plants : 1,5 m à 2,5 m

C'est une variété dotée d'une bonne résistance à la verse, à la casse et au virus. Cette variété a une bonne tolérance à la sécheresse. Son rendement moyen est de 2,5 Mg ha-1 et elle peut atteindre dans les conditions normales un maximum de 5 Mg ha-1(Alimi, 2001).

2.1.3. Engrais minéraux

Les engrais utilisés sont uniquement des engrais simples :

Ø l'urée, dosant 46% de N ;

Ø le superphosphate triple (TSP), dosant 46% de P2O5 ;

Ø le chlorure de potassium (KCl), dosant 60% de K2O

Ø le phosphate naturel du Togo (PNT) avec un taux de 35,7% de P2O5, ayant une solubilisation dans le citrate d'ammonium neutre de 4,1% (Awokou, 2005). Il est utilisé à la dose de 300 kg ha-1 comme amendement minéral. Sa composition chimique est consignée dans le tableau 5.

Tableau 5: Composition chimique du phosphate naturel du Togo (% par rapport au minerai)

Constituants Ca CO2 K Na Mg Fe Al S Cl F

Teneur 22,8 1,0 0,193 0,092 0,330 1,275 1,780 0,190 0,316 3,20

Source : Truong et al, 1978

2.1.4. Modèles

Ø DSSAT

La nouvelle version 4.0 de DSSAT a été utilisée. Les données d'entrée sont les données journalières d'insolation, de températures (maximales et minimales), de précipitations, et des caractéristiques génétiques de la variété Ikenné. Pour notre essai, les données de sorties sont le rendement potentiel et maximal.

Ø QUEFTS

La version originale de QUEFTS requiert des données telles les caractéristiques chimiques du sol (C organique, P olsen et le K-éch), le taux de recouvrement (de N, P et K), le rendement maximal et l'efficience interne comme données d'entrée. Les données de sorties sont les rendements, les exportations et les doses d'engrais.

QUEFTS interactive nécessite la fertilité initiale du sol, l'efficience interne, le taux de recouvrement (de N, P et K), les rendements maximal et ciblé comme données d'entrée. Les données de sorties sont les rendements, et les exportations.

2.2. Méthode

2.2.1. Détermination de doses d'engrais à appliquer dans les essais soustractifs

2.2.1.1. Simulation de rendements potentiel et maximal

DSSAT a été utilisé pour determiner :

Ø un rendement potentiel de 5500 kg ha-1 dans les conditions de non limitation de l'eau et de nutriments,

Ø un rendement maximal quand l'eau devient facteur limitant est de 4600 kg ha-1.

2.2.1.2. Détermination des doses d'engrais à appliquer

A base du rendement maximal simulé par DSSAT (ici 4600 kg ha-1), les données chimiques du sol et le rendement ciblé, le modèle QUEFTS a été utilisé pour la détermination des doses d'engrais à appliquer. Compte tenu de l'etat de dégradation des sols dans la zone, nous avons ciblé le rendement à 3000 kg ha-1, soit 65% du rendement maximal. La dose obtenue pour atteindre ce rendement est de N90P30K50.

2.2.2. Installation des essais soustractifs

2.2.2.1. Protocole expérimental

Le dispositif expérimental est en blocs aléatoires complet avec parcelles subdivisées (Split-split plot). Ainsi, chaque bloc constitue une parcelle principale et comporte 4 sous-blocs ou 4 parcelles diagnostiques en 5 traitements ; ce qui fait au total 20 traitements par bloc.

Les parcelles diagnostiques (PD) comportent trois facteurs à savoir :- le mode de gestion à deux niveaux : champ n'ayant précédemment pas porté le niébé (sNi) et champ ayant précédemment porté le niébé (aNi);- l'amendement au phosphate naturel du Togo (PNT) à deux niveaux : parcelle amendée (Avec PNT) et parcelle non amendée (Sans PNT) ;- et les traitements à cinq niveaux : 0N (ou PK), 0P (ou NK), 0K (ou NP), NPK et Témoin sans engrais (Tem).Les essais comportent (4) répétitions. La superficie des parcelles élémentaires est de 8 m x 5 m avec des allées de 1,5 m de large pour les répétitions ; 1,2 m pour les parcelles diagnostiques et 1 m de large pour les parcelles élémentaires. Il est prévu une bordure de 4 m entre les deux modes de gestion (avec et sans précédent niébé), et enfin une bordure de 2 m pour tout l'essai.Le schéma du dispositif expérimental est à l'annexe 3

(0) : Témoin absolu

 

NPK

 

PK (ou 0N)

 

Allée

 
 
 

NP (ou 0K)

 

NK (ou 0P)

Figure 5 : Schéma montrant la disposition des parcelles élémentaires

2.2.2.2. Gestion de l'expérimentation

Ø Prélèvement des échantillons de sol et leurs analyses

Avant la mise en place des cultures et après la récolte, des échantillons de sol ont été prélevés à la tarière sur tous les sites à des profondeurs de 0-20 cm, 20-40 cm et 40-50 cm. Sur chaque parcelle (champ ayant précédemment porté le niébé et champ n'ayant précédemment pas porté le niébé), le prélèvement a été fait suivant la diagonale en cinq points. On mélange ensuite les cinq prélèvements pour ainsi avoir un échantillon homogène qu'on prélève. L'annexe 2 indique les différents niveaux de prélèvements et les résultats des analyses des sols.

Ø Préparation du sol et installation de l'essai

Les sites, après être défrichés, le sol est labouré avec des boeufs de manière à enfouir les détritus de récolte. On procède ensuite à la parcellisation pour ainsi constituer des parcelles diagnostiques.

Le semis a été effectué le 11 mai à Kèlèkpè et le 1er juin à Abègba. Un resemis a été fait le 19 juin à Abègba à cause d'une mauvaise levée des semences. Le semis a été fait selon le schéma cultural de 0,4 m x 0,8 m à raison de 2 graines par poquet soit 62500 plants à l'hectare. Des cordeaux gradués sont utilisés pour marquer les lignes et les poquets.

Du niébé a été semé à 2 graines par poquet suivant le schéma cultural 0,4 m x 0,4 m soit 250000 plants à l'hectare le 22 août pour reconduire l'essai la campagne suivante.

Ø Opérations d'entretien et de récolte

Le phosphate naturel du Togo a été appliqué à une dose de 300 kg ha-1, le superphosphate triple (TSP) et le chlorure de potassium ont été appliqués comme engrais de fond. Les doses d'engrais ont été calculées sur la base de 90 N - 30 P - 50 K Ils sont appliqués à la volée pour faciliter les opérations d'épandage. Par contre l'urée, a été appliqué en deux apports. Le premier le 2 juin à Kèlèkpè et le 8 juillet à Abègba alors que le second apport a été fait le 6 juillet à Kèlèkpè et 2 août à Abègba.

Pour calculer les différentes doses des engrais, la formule suivante a été utilisée :

Q = (X * S)/(C * 100)

Q est la quantité d'engrais par traitement ou parcelle élémentaire en kg

X est la dose d'engrais en kg ha-1 (d'élément fertilisant)

S est la surface de la parcelle élémentaire en m2

C est la teneur en unité fertilisante en %

Pour passer de P2O5 à P, il faut diviser Q par le coefficient de conversion 2,29

Pour passer de K2O à K, il faut diviser Q par le coefficient de conversion 1,2.

Les sarclages ont été faits de façon manuelle à l'aide de la houe. Trois sarclages ont été effectués. Les deux premiers sarclages correspondaient au même moment aux apports d'urée. Le premier est fait 21 jours et le second 45 jours après le semis. Le troisième sarclage a été effectué à cause de l'enherbement précoce remarqué sur les parcelles n'ayant pas précédemment porté le niébé.

Les observations consistaient à évaluer la performance des plants de maïs entre les différents traitements et par rapport au système cultural, à mesurer la hauteur des plants, et aussi à identifier les signes de carences qui apparaissent.

La récolte a été faite en deux phases :

Sur chaque parcelle élémentaire, il y a 7 lignes de maïs espacées de 0.80 m et 21 poquet de 0.40 m. A la récolte, on élimine une ligne de chaque coté et un poquet sur chaque ligne. On récolte ainsi 5 lignes sur 7 et 19 poquets sur 21; ceci donne une superficie récoltée de 30,4 m2. En effet les épis sont déspathés sur pieds et comptés, les pailles sont ensuite coupées et pesées.

Après la pesée de la paille, trois plants de maïs sont sélectionnés hachés et le tout mélangé de façon à constituer un ensemble homogène à partir duquel on prélève l'échantillon.

Les épis ainsi récoltés et comptés sont ensuite transportés vers le village pour des opérations post-récolte. De là, les épis avariés sont séparés des bons. On égrène de manière traditionnelle les bons épis. Lors de la pesée, les échantillons de grains sont constitués. C'est aussi le moment où l'on détermine le taux d'humidité des grains de chaque parcelle élémentaire.

Le prélèvement des échantillons végétaux concerne la paille (tige, feuilles et spathes) et les grains pour y déterminer la teneur en éléments nutritifs, principalement en N, P et K exportés par la plante. Ainsi, trois plants sur chaque parcelle élémentaire ont été prélevés de même qu'une certaine quantité de grains après pesée.

Les échantillons, dès leur arrivée à l'IFDC sont séchés à l'étuve à 62░C jusqu'à stabilisation de leurs poids puis broyés, conditionnés et envoyés à l'ICRISAT au Niger pour les analyses.

Ø Collecte des données.

Une superficie de 30,4 m2 a été récoltée par traitement. Les données suivantes ont été collectées :

- le nombre de plants

- le nombre d'épis

- le poids total des épis,

- le rendement grain,

- le rendement paille,

- le taux d'humidité des grains et de la paille.

· Calcul des rendements

Le calcul des rendements a été fait en utilisant la formule suivante :

R2 = R1 x [(100 - H1)/(100 - H2)] x (10000/S)

R2 est le rendement au taux d'humidité H2 (Kg/ha)

R1 est le rendement à la récolte sur la superficie récoltée (kg)

H1 est le taux d'humidité à la récolte

H2 est le taux d'humidité auquel le rendement va être calculé (ici 12%)

S est la surface élémentaire (en m2)

Pour la présentation des résultats, nous avons utilisé respectivement les taux d'humidité de 12% et 0% pour le rendement grain et le rendement paille.

· Calcul de l'efficacité d'utilisation interne ou l'efficience interne (EI)

C'est la quantité de grain produit par kilogramme de nutriment absorbé.

EI = Rendement grain en kg ha-1 (à 12%)/Exportation totale (grain+paille)

E.I est l'efficience interne (kg grain/kg de fertilisant absorbé)

· Calcul des exportations d'azote, de phosphore et de potassium

Exp = (Rs x T)

Exp est la quantité de N, P ou K contenue dans les grains ou dans la paille (kg/ha)

Rs est le rendement sec en kg/ha

T est la teneur (%) en N, P ou K du grain ou de paille

· Calcul du taux de recouvrement (TR)

Il mesure le rapport entre la quantité d'éléments nutritifs absorbés par la plante et celle apportée par les éléments fertilisés. Il détermine la fraction de la quantité totale des engrais apportés qui est absorbée par la culture.

TR = (Exportation Trt-Exportation T0)

Quantité d'éléments fertilisants appliquée

TR est le taux de recouvrement

Trt est le traitement par parcelle élémentaire

T0 est le témoin relatif à l'élément concerné

· Analyse statistique des résultats

L'analyse des résultats a été faite avec le logiciel MSTATC. L'utilisation du test de Duncan au seuil de 5% nous a permis de comparer les différents résultats.

2.2.3. Adaptation de QUEFTS

Le modèle QUEFTS a été utilisé par ce qu'il requiert un nombre relativement important de données pour évaluer la fertilité des sols. Il tient compte de l'influence des trois principaux éléments N, P et K déterminant les rendements des cultures en milieux tropicaux ; il permet aussi de choisir des doses d'engrais à appliquer après avoir déterminé jusqu'à quel point le sol peut satisfaire aux besoins de celles-ci avant d'entreprendre toute expérimentation.

Le modèle a été développé dans des conditions agro-écologigiques bien définies ; par conséquent, il ne peut répondre spontanément aux attentes de l'utilisateur. Il convient alors de le calibrer avant son utilisation.

Ø Calibrage de QUEFTS

Le calibrage d'un modèle consiste à exécuter le modèle et à ajuster si nécessaire les paramètres auxquels le modèle est sensible de façon à optimiser la correspondance entre les valeurs simulées et celles mesurées. Dans cette étude, la comparaison entre les valeurs simulées et celles mesurées a été faite en utilisant les approches graphique (ligne 1 :1) et statistique (tableau 6).

Tableau 6: Critères de performance de prévision (rendement et exportation) du modèle QUEFTS

Paramètres

Critères de bonne performance

Pente

proche de l'unité

Intercepte

proche de zéro

RMSE

aussi faible que possible

RMSE (%)

aussi faible que possible

R

proche de l'unité

- Comparaison basée sur la ligne 1 :1 et coefficient de corrélation

C'est un système bidimensionnel dans lequel les valeurs simulées sont exprimées en fonction de leurs équivalents respectifs mesurés. Dans un tel graphe, la ligne 1 :1 est la droite d'équation y = x c'est-à-dire la valeur simulée coïncide à celle mesurée ou observée. Dans ce sens, le modèle est bon prédicateur tous les points se reposent sur la ligne 1 :1. On parlera de surestimation lorsque les points se rapprochent de l'axe des valeurs simulées alors qu'une sous estimation des valeurs éloignera les points de cet axe et les placera au delà de la ligne 1 :1

Le coefficient de corrélation linéaire R est une mesure du degré d'association linéaire entre deux variables. Il est compris entre -1 et 1. L'idéal est qu'il soit proche de 1. R2 = 0,75 indique que 75% des variables dans les valeurs mesurées sont expliquées par le modèle.

Lorsque la valeur R2 est assez élevée (supérieure à 0,5), l'utilisation de la ligne 1 :1 comme base de comparaison donnera une évidence visuelle du degré d'association entre les deux séries de valeurs. Mais la valeur de R2 est faible (inférieure à 0,5), la comparaison directe sur la ligne 1 :1 peut mener à des interprétations erronées en particulier lorsque d'autres sources incontrôlables d'erreur sont en jeu.

Parfois l'utilisation de la ligne 1 :1 pour l'appréciation de la prévision du modèle devient ambiguë lorsque par exemple les points sont disséminés de part et d'autre de cette ligne ; ou encore les points peuvent apparaître dans une région trop étroite (Du Toit, 2001). Ainsi, la ligne 1 :1 n'est plus suffisante pour l'évaluation de la performance du modèle parce que les limites d'acceptabilité des prévisions ne peuvent être définies sans ambiguïté. L'hypothèse de degré d'association linéaire peut être difficile à satisfaire (Mitchell, 1997).

Une méthode alternative consiste à calculer et à évaluer les écarts réels qui séparent simulations et observations.

- Erreur moyenne de prévision RMSE ou RMSD

L'erreur moyenne de prévision RMSE (Root Mean Squared Error) ou RMSD (Root Mean Squared Deviation) représente la distance moyenne entre les simulations et les mesures (Kobayashi et Us Salam, 2000 ; Du Toit, 2001). Plus concrètement c'est l'écart moyen qui sépare une valeur simulée quelconque de son équivalent mesuré. Elle se calcule comme suit :

RMSE = [n-1? (Pi - Oi) 2] 0.5

n est le nombre des valeurs variant de 1 à n

Pi la valeur prédite

Oi la valeur mesurée

Pour faciliter les comparaisons, il est bon de la relativiser en l'exprimant en pourcentage des moyennes mesurées des variables (NRMSE) qui est l'erreur de prédiction.

NRMSE = (RMSE *100)/ Moyenne des valeurs mesurées

Ø Ajustements

- Ajustement de l'efficience interne ou rapport rendement/exportation du modèle puis comparaison des paramètres d'exportation du modèle avec ceux observés

Cet ajustement consiste à rapprocher de façon progressive les valeurs de l'efficience interne de N, P et K pour avoir une simulation de rendements et des exportations bien faite.

- Ajustement des taux de recouvrement de N, P et K

Pour le calcul du taux de recouvrement voir le paragraphe 2.2.2.2.

Dans le processus du calibrage du taux de recouvrement, les taux de recouvrement de N, P et K calculés à partir des données collectées seront utilisés comme la base de cet ajustement.

2.2.4. Formulations des recommandations par le modèle QUEFTS

QUEFTS calibré a été utilisé pour formuler des recommandations des doses d'engrais selon deux objectifs :

- Avoir le meilleur rendement,

- Et avoir le meilleur bénéfice basé exclusivement sur l'utilisation des engrais

Ces objectifs ont été atteints en tenant compte des types d'engrais disponibles, leur prix et le prix du produit.

Bénéfice = Valeur du produit - Coût des engrais

III. RESULTATS ET DISCUSSION

3.1. Diagnostic des éléments nutritifs limitant le rendement du maïs

Dans cette rubrique, nous présenterons d'abord une évaluation agronomique globale, puis une évaluation agronomique suivant le mode de gestion de chaque site.

3.1.1. Evaluation agronomique des rendements mesurés

Pour cette partie, l'évaluation ne tient pas compte du mode de gestion pour l'identification des éléments nutritifs qui limitent le rendement du maïs. Elle est, dans notre cas, une synthèse des deux modes de gestion utilisées.

3.1.1.1. Arrière-effets du niébé (Vigna unguiculata) sur les rendements en grain et en paille de maïs

Les rendements moyens en grains et en paille obtenus par les deux modes de gestion sont consignés dans le tableau 8.

Tableau 7: Rendements en grain et en paille obtenus sous deux systèmes culturaux à Abègba et à Kèlèkpè

 

Rdt1 moyen (kg ha-1)

Site

Mode de gestion

Grain

Paille

Abègba

sNi2

879

831

aNi3

1644

1373

Kèlèkpè

sNi

1886

1477

aNi

1759

1631

L'analyse de variance au seuil de 5% (annexe 1, table 1) a montré un effet résiduel remarquable du niébé sur le rendement en grain et en paille du maïs à Abègba. A Kèlèkpè cet effet residuel n'est pas significatif.

A Abègba, les résultats montrent une augmentation des rendements qui passent de 879 kg ha-1 en terme de grain et 831 kg ha-1 pour la paille du maïs sur la parcelle n'ayant précédemment pas porté le niébé à 1644 kg ha-1 de grain et 1373 kg ha-1 de paille sur la parcelle ayant porté le niébé la campagne précédente.

1 Rdt moyen = Moyenne des rendements obtenus sur les 4 répétitions (ou blocs)

2 sNi = Parcelle n'ayant précédemment pas porté le niébé

3 aNi = Parcelle ayant précédemment porté le niébé

Cette différence de rendements (figure 5a) est de 765 kg ha-1 pour le grain et de 542 kg ha-1 soit une augmentation de 87,10% du rendement en grain et 65,13% pour celle en paille du maïs.

Les résultats enregistrés à Abègba démontrent que les légumineuses en particulier le niébé permettent d'améliorer la fertilité des sols et par conséquent l'augmentation du rendement du maïs. Ces résultats confirment les travaux de plusieurs auteurs (Eaglesham et al, 1982 ; Bationo, 1995 ; Bagayoko et al, 1996 et 2000 ; Bado, 2002 ; Sogbedji et al, 2006, Tamelokpo et al, 2007) qui ont demontré l'effet positif des légumineuses sur le rendement de maïs lorsque le niébé est utilisé en rotation avec le maïs ou utilisé dans un système d'agroforestérie.

Par ailleurs les résultats d'analyses de sol en début de campagne indiquent une teneur en nitrate dans les 0-20 cm de 5,15 mg-N kg-1 soit une quantité totale de 13,39 kg-N ha-1 sur la parcelle ayant précédemment porté le niébé alors que la teneur en nitrate sur celle n'ayant précédemment pas porté le niébé est de 1.58 mg-Nkg-1 soit une quantité totale de N03- disponible de 4,1 kg-N ha-1.

De ces résultats la conclusion de Bado (2002) s'impose : «Dans les systèmes de culture utilisant une légumineuse comme précédent cultural, l'azote fixé par celle-ci peut être utilisé par la culture suivante.''

a b

Figure 6: Histogramme de comparaison de rendements maïs (grain et paille) sous deux modes de gestion de culture à Abègba (a) et à Kèlèkpè (b)

A Kèlèkpè, l'effet résiduel non significatif du niébé serait probablement lié à certaines espèces d'adventices riches en azote ayant composé la flore sur la parcelle n'ayant précédemment pas porté le niébé. En effet selon Carsky et al, (1998), une jachère d'adventices est susceptible d'apporter au sol 19 kg ha-1d'azote.

On pourrait également attribuer cet effet non significatif à des pratiques antérieures pouvant améliorer les rendements sur la parcelle n'ayant précédemment pas porté le niébé. On remarque même un rendement en grain legèrement élevé (figure 6b) sur la parcelle n'ayant précédemment pas porté le niébé de l'ordre de 1886 kg ha-1 que celle ayant précédemment porté le niébé qui est de 1759 kg ha-1.

Les résultats d'analyses en début de campagne sur une profondeur de 0- 20 cm prouvent en effet que la teneur en N total sur la parcelle n'ayant précédemment pas porté le niébé est plus élevée (1074 kg N ha-1) que celle qui en a porté (926 kg N ha-1), mais par contre, la quantité totale de N03- disponible est de 3,56 kg ha-1a sur la parcelle n'ayant précédemment pas porté le niébé, contre 8,73 kg ha-1 sur la parcelle ayant précédemment porté le niébé. Les rendements presqu'identiques pour les deux modes de gestion seraient donc liés à des processus de minéralisation du N total qui sont beaucoup plus favorables sur la parcelle n'ayant précédemment pas porté le niébé à cause de son contenu en N total plus élevé.

3.1.1.2. Effets de l'amendement au phosphate naturel du Togo sur les rendements en grain et en paille du maïs

Ø Analyse globale des rendements

A Abègba et à Kèlèkpè, le PNT n'a pas d'effet significatif sur le rendement du maïs.

Il se dégage ainsi l'idée selon laquelle l'efficacité agronomique du PNT appliqué est faible à la première année de son application. En effet, la solubilité du PNT en ions phosphoriques est très faible pour améliorer le rendement en grain du maïs à la première année de son application.

Tableau 8: Rendements en grain et paille du maïs après amendement au PNT à Abègba et à Kèlèkpè

 

Rdt moyen (kg ha-1)

Site

Type de gestion

Grain

Paille

Abègba

Sans PNT

1276

1141

Avec PNT

1247

1063

Kèlèkpè

Sans PNT

1869

1663

Avec PNT

1776

1580

Les rendements identiques observés démontrent que la dissolution du PNT à la première année est liée à plusieurs facteurs. Selon les travaux de Hammond et ses collaborateurs (1986), la réponse des cultures, en terme de rendements suite à l'application du PN est linéairement liée à la pluviométrie moyenne annuelle. L'efficacité résiduelle du PNT appliqué se fait donc avec le temps. Par ailleurs, ces résultats confirment les travaux de Chien et Menon (1995a et 1995b), pour lesquels la disponibilité du P contenu dans le PNT dépend des caractéristiques chimiques et minéralogiques du PNT, des propriétés du sol, de la culture et de gestion du sol. Les résultats de ces essais soustractifs sont contradictoires à ceux trouvés par Awokou en 2005 qui trouve une efficacité agronomique du PNT de 14,90% en première année de son application à Davié dans la région maritime.

a b

Figure 7: Histogramme montrant l'évolution de rendements du maïs après amendement au PNT à Abègba (a) et à Kèlèkpè (b)

Ø Analyse des rendements suivant le mode de gestion

Sur les deux modes de gestion à Abègba et à Kèlèkpè, le PNT n'a pas amélioré le rendement du maïs. Les rendements en grain et en paille obtenus sont consignés dans le tableau 9. Les mêmes raisons évoquées au niveau de l'analyse globale seraient la cause de l'effet non significatif du PNT sur le rendement du maïs.

Tableau 9: Rendements en grain et en paille après amendement du PNT suivant le mode de gestion

 

Rdt moyen (kg ha-1)

Mode de gestion

Site

Type de gestion

Grain

Paille

sNi

Abègba

Sans PNT

925

870

Avec PNT

833

803

Kèlèkpè

Sans PNT

1916

1533

Avec PNT

1856

1432

aNi

Abègba

Sans PNT

1627

1413

Avec PNT

1662

1432

Kèlèkpè

Sans PNT

1821

1620

Avec PNT

1697

1479

3.1.1.3. Identification des éléments nutritifs limitants le rendement du maïs suite à l'application des engrais minéraux

Ø Analyse globale

D'après le tableau 10, les meilleurs rendements en grain et en paille sont obtenus sur les traitements NPK, NP, et NK. De ce tableau, on peut dire que l'azote limite plus le rendement du maïs car son absence fait plus chuter le rendement du maïs.

Tableau 10: Test de Duncan avec discrimination des moyennes des rendements à Abègba (a) et à Kèlèkpè (b) après analyse globale

(a) (b)

Rdt grain (kg ha-1)

Rdt paille (kg ha-1)

PK (0N)

NK (0P)

NP (0K)

NPK

Tem

929 b

1428 a

1430 a

1568 a

954 b

1131 ab

1051 b

1102 ab

1283 a

943 b

PPDS

CV

224,4

24,53%

208,8

26,12%

Rdt grain (kg ha-1)

Rdt paille (kg ha-1)

PK (0N)

NK (0P)

NP (0K)

NPK

Tem

1024 b

2311 a

2346 a

2304 a

1128 b

1245 b

1735 a

1855 a

1845 a

1114 b

PPDS

CV

272,8

20,64%

299,1

26,49%

De ces analyses, on peut déduire d'une part que l'azote a servi plus à la production de grain que de paille, car les rendements en grain sont plus élevés que ceux de la paille ; d'autre part que parmi les macroéléments (N, P et K), l'azote est le plus déficient. Ainsi, comme l'ont affirmé certains auteurs à l'instar de Gros (1967), FAO (1980), Bertrand et Gigou (2000), l'azote est le pivot de la fertilisation des cultures et de ce fait le facteur limitant le rendement du maïs de cette zone.

L'augmentation des rendements en grain et en paille à Kèlèkpè par rapport à Abègba serait liée (comme l'indique le résultat d'analyse en début de campagne) à la capacité d'échange cationique élevée sur le site de Kèlèkpè. Selon Anthony (1995), pour une CEC élevée du sol, la matière organique rend les éléments minéraux contenus dans les engrais plus disponibles pour les cultures. C'est probablement ce qui explique l'amélioration des rendements sur le site de Kèlèkpè par rapport à Abègba.

Ø Analyse des rendements suivant le mode de gestion

· Au niveau du champ n'ayant précédemment pas porté le niébé

Comme le montre le test de Duncan (tableau 11b), seul l'azote limite le rendement du maïs à Kèlèkpè, car son absence se traduit par un rendement plus faible. Par contre à Abègba (tableau 11a), l'ordre de décroissance des éléments est le suivant : N > P > K. Cet ordre confirme celui d'Agbobli et Adomefa en 2005.

Tableau 11: Test de Duncan avec discrimination des moyennes à Abègba (a) et à Kèlèkpè (b) sur le sNi

(a) (b)

Rdt grain (kg ha-1)

Rdt paille (kg ha-1)

PK (0N)

NK (0P)

NP (0K)

NPK

Tem

1135 b

2136 a

2435 a

2455 a

1090 b

986 b

1578 a

2005 a

1907 a

936 b

PPDS

CV

460,4

23,12%

417,1

26,65%

Rdt grain (kg ha-1)

Rdt paille (kg ha-1)

PK (0N)

NK (0P)

NP (0K)

NPK

Tem

601 c

885 b

1093 ab

1238 a

578 c

598 c

766 b

920 ab

1094 a

642 c

PPDS

CV

288,3

31,07%

228,8

26,04%

· Au Niveau du champ ayant précédemment porté le niébé

A Abègba, Les meilleurs rendements sont obtenus sur les parcelles fertilisées en NK, NP et NPK, respectivement 1970 kg ha-1, 1766 kg ha-1 et 1899 kg ha-1 ; suivis de PK (1256 kg ha-1) et le témoin sans engrais (1330 kg ha-1).

Par contre à Kèlèkpè, les meilleurs rendements sont obtenus sur les parcelles fertilisées en NK, NP et NPK, respectivement 2303 kg ha-1, 2256 kg ha-1 et 2153 kg ha-1 ; suivis de PK (913 kg ha-1) et le témoin sans engrais (1167 kg ha-1).

En conclusion, sur la parcelle ayant précédemment porté le niébé, malgré l'amélioration des rendements liée à l'arrière -effet du niébé, l'azote constitue le seul l'élément nutritif limitant le rendement du maïs.

Tableau 12: Test de Duncan avec discrimination des moyennes à Abègba et à Kèlèkpè sur le aNi

Abègba

Rdt grain (kg ha-1)

Rdt paille (kg ha-1)

PK

NK

NP

NPK

Tem

1256 b

1970 a

1766 a

1899 a

1330 b

1423 ab

1336 b

1389 ab

1472 a

1244 b

PPDS

CV

349,8

20,15%

208,8

24,57 %

Kèlèkpè

Rdt grain (kg ha-1)

Rdt paille (kg ha-1)

PK

NK

NP

NPK

Tem

913 b

2303 a

2256 a

2153 a

1167 b

1327 b

1891 a

1827 a

1465 a

1291 b

PPDS

CV

251,3

13,53%

372,7

21 %

Conclusion sur l'évaluation agronomique des rendements

De tout ce qui précède, les points suivants sont à retenir :

F L'arrière effet du niébé sur le rendement de maïs est remarquable car le rendement de celui-ci est amélioré (cas d'Abègba). Mais au contraire à Kèlèkpè, l'état physico-biologique du sol du champ n'ayant précédemment pas porté le niébé uniformise les rendements de maïs sur les deux modes de gestion.

F L'effet du PNT n'est pas significatif sur le rendement du maïs pendant la première année de son application.

F Sur les deux modes de gestion, à Abègba et à Kèlèkpè, l'azote constitue l'élément nutritif majeur qui limite le rendement du maïs. Sur le champ n'ayant précédemment pas porté le niébé à Abègba, la déficience en phosphore suit celle de l'azote.

3.1.2. Etude de la dynamique de N, P et K sous deux modes de gestion de la fertilité des sols

3.1.2.1. Exportation de N, P et K suivant deux types de gestion de la fertilité de sol

Les exportations de N, P et K varient suivant les modes de gestion et les éléments apportés. Ainsi, le tableau 13 montre les exportations totales de N, P et K par la biomasse aérienne du maïs suivant les différents traitements d'engrais appliqués sur les sites.

Tableau 13: Exportation de N, P et K par le maïs soumis à 2 types de gestion de fertilité de sol à Abègba et à Kèlèkpè

 

Exportations de la biomasse aérienne (kg ha-1)

Mode de gestion

Site

Trts

N

P

K

sNi

Abègba

PK

13

6,7

15,4

NK

17

6,3

16,4

NP

20,3

8,6

19

NPK

23,7

10,2

24,1

Tem

11,7

5,2

11,7

Kèlèkpè

PK

16,9

9,76

13

NK

37,8

14,1

20,1

NP

43,2

19,3

25,6

NPK

42,4

19,7

24,1

Tem

17,2

9,58

12

aNi

Abègba

PK

19,6

12,2

29,4

NK

32,7

11,8

31,2

NP

33,1

14

30,8

NPK

35,3

14,8

34,1

Tem

22,7

8,9

24,6

Kèlèkpè

PK

19

10,8

19,5

NK

39,9

15,3

21,8

NP

40,8

18,2

21,1

NPK

38,8

16,6

22,6

Tem

20,6

9,6

16,8

a b

c d

Figure 8: Exportation de N, P et K par le maïs soumis à deux types de gestion de la fertilité du sol à Abègba (a et b) et à Kèlèkpè (c et d)

Ø Exportation de N

Elle varie suivant le mode de gestion de la fertilité du sol. A Abègba, comme le montre le tableau 13, elle est plus élevée sur les parcelles ayant précédemment porté le niébé. Par ailleurs, elle est plus améliorée lorsque l'azote sous forme d'urée est appliqué. Les résultats de l'exportation de N sur les deux modes de gestion conduisent aux mêmes conclusions que l'évaluation des rendements. A Kèlèkpè par contre, l'exportation de N sur les deux modes de gestion est presqu'identique. Comme l'ont montré les analyses agronomiques, l'absence de N dans la formule complète a entraîné la chute du rendement du maïs, ceci confirme également la faible exportation de N sur le traitement PK et le témoin absolu.

Ø Exportation de P

Comparativement à N et à K, l'exportation de P par la biomasse est beaucoup plus faible. A Abègba, l'exportation de P est nettement plus élevée sur la parcelle ayant précédemment porté le niébé. Elle est plus faible sur la parcelle fertilisée au NK. Cette faible exportation de P sur la parcelle n'ayant précédemment pas porté le niébé comfirme la deficience en P, montrée par les analyses des rendements. A Kèlèkpè, elle est légèrement améliorée sur la parcelle n'ayant précédemment pas porté le niébé.

Ø Exportation de K

L'exportation de K va de paire avec celle de N. A cet effet, comme le montre le tableau 13, l'exportation de K à Abègba est presque similaire à celle de N, alors qu'à Kèlèkpè, l'exportation de N prédomine celle de K. Cette augmentation de N par rapport à K à Kèlèkpè serait liée à des espèces d'adventices riches en N, qui après décomposition auraient amélioré plus la teneur en N que K.

3.1.2.2. Influence des paires de nutriments sur le recouvrement de N, P et K

F Influence du phosphore et du potassium sur le recouvrement de l'azote

a b

c d

Figure 9: Recouvrement de l'azote à Abègba (a et b) et à Kèlèkpè (c et d)

Sur le site d'Abègba, on constate que pour les deux modes de gestion (figure 9a et 9b), le recouvrement de N est plus amélioré sur la parcelle au précédent niébé. L'amélioration du recouvrement de N sur la parcelle ayant précédemment porté le niébé est liée à l'arrière-effet du niébé. En outre, la soustraction de P ou de K de la formule complète (N90P30K50) quelque soit le mode de gestion a un effet négatif sur le recouvrement de N. Ainsi, sur le champ n'ayant précédemment pas porté le niébé (figure 9a), pour la formule complète le recouvrement de N est de 13%. Il est respectivement de 6% et 9% sur les parcelles fertilisées aux NK et NP. Par contre, sur le champ ayant précédemment porté le niébé (figure 9b), ce taux est de 17% pour le NPK et respectivement de 11% et 10% pour les NK et NP. Le recouvrement de N est plus élevé lorsque les trois élements sont présents. Par rapport aux traitements NP et NK, il est plus faible en absence de P que de K sur la parcelle n'ayant précédemment pas porté le niébé alors que l'inverse s'observe sur la parcelle au précédent niébé. Cette différence résulte du fait que l'exportation de N va de paire avec leK plutôt qu'avec le P.

A Kèlèkpè, par rapport aux deux modes de gestion (figure 9c et 9d), le recouvrement de N est plus amélioré sur la parcelle n'ayant précédemment pas porté le niébé à cause probablement de la décomposition de la flore qui comporterait certaines espèces riches en azote. Les taux de recouvrement des parcelles fertilisées aux NP, NK et NPK sur le champ n'ayant précédemment pas porté le niébé (figure 9c) sont respectivement de 28%, 26% et 29% contre 21%, 22% et 23% sur le champ ayant porté le niébé la campagne précédente (figure 9d). On constate ici aussi que l'exportation de N va de paire avec le K que de P.

F Influence de l'azote et de potassium sur le recouvrement de phosphore

a b

c d

Figure 10: Recouvrement du phosphore à Abègba (a et b) et à Kèlèkpè (c et d)

A Abègba, le recouvrement de P est plus amélioré sur la parcelle au précédent niébé du fait que la grande disponibilité de N (liée à l'arrière-effet du niébé) et son exportation favorisant plus l'exportation de P et donc son meilleur recouvrement. La soustraction de N ou de K de la formule complète par rapport aux deux modes de gestion (figures 10a et 10b) fait diminuer le taux de recouvrement de P sur les parcelles ayant été fertilisées aux PK et NP. Mais ce recouvrement est plus faible lorque le N est absent

A Kèlèkpè, par contre l'absence de N a une influence négative sur le recouvrement de P, l'exportation de ce dernier étant drastiquement réduite. Cette limitation est beaucoup plus accentuée sur le champ ayant précédemment porté le niébé.

F Influence de l'azote et de phosphore sur le recouvrement du potassium

Comme le montre les figures 11a et 11b, le recouvrement de K à Abègba est plus amélioré sur la parcelle au précédent niébé que celle n'ayant précédemment pas porté le niébé. Lorsqu'on soustrait le P de la formule complète, le recouvrement de K est plus affecté lorsque le K est soustrait. Comparativement au recouvrement de N où le K est mieux recouvré, l'absence de N n'infuence pas trop le recouvrement de K que l'absence de P.

a b

c d

Figure 11: Recouvrement du potassium à Abègba (a et b) et à Kèlèkpè (c et d)

A Kèlèkpè, la soustraction de N et de P dans la formule complète sur les deux modes de gestion se traduit par un faible recouvrement de K. Mais il est encore très faible lorsque le N est absent (figures 11c et 11d). Il est de 2%, 35% et 40% respectivement pour PK, NK et NPK sur le champ n'ayant précédemment pas porté le niébé contre 2%, 28% et 31% sur le champ ayant précédemment le niébé.

Conclusion sur le recouvrement de N, P et K

Tableau 14: Récapitulatif des recouvrements moyens de l'azote, du phosphore et du potassium sur les différentes modes de gestion de la culture du maïs à Abègba et à Kèlèkpè

 

Mode de

gestion

Taux de recouvrement de

Site

N

P

K

Abègba

 

sNi

10%

10%

14%

aNi

13%

14%

16%

Kèlèkpè

Global

24%

20%

24%

Du tableau 14, il ressort qu'à Abègba, le recouvrement de N, P et de K est plus amélioré sur le champ ayant précédemment porté le niébé à cause de l'arrière - effet du niébé. Par contre, à Kèlèkpè, le recouvrement de ces éléments est élevé par rapport à celui d'Abègba. Ces résultats sont différents de ceux de Tamelokpo et al, (2007) où les résultats après application d'une dose de N90P55K60 sur les parcelles ayant précédemment porté le leuceuna avec engrais les recouvrements de N, P et K sont respectivement de 55%, 20% et négatif (-10%) pour le K. Par contre en culture pure du maïs, ils sont respectivement de 55%, 10% et 2% pour le N, P et K.

Ces faibles taux de recouvrement observés à Abègba par rapport à Kèlèkpè est lié à plusieurs contraintes, dont l'apport d'engrais suivi d'une grande pluie, engendrant présumablement des pertes par lessivage, et l'état de pauvrété du sol sur le site d'Abègba.

Par ailleurs, des travaux de Fofana et al. (2002) en région maritime à Sevé-Kpota ont donné respectivement pour l'azote et le phosphore des valeurs de recouvrement ne dépassant pas 49% et 38%. Mais le TR (N) déterminé sur les sites est loin de celui publié par Breman et Sissoko (1998) qui est de 35%. Ces mêmes valeurs de N déterminées sur ces deux sites sont inférieures à celle déterminée (50%) par Van Reuler (1997).

D'après le tableau 15, le pourcentage de sable explique encore la faible rétention du sol des éléments nutritifs dont la plante a besoin pour son développement. En effet, la composition centésimale du sol en éléments fins (granulométrie), explique que ces sols sont en général des sols sablonneux, incapables de retenir les élements apportés par les engrais appliqués surtout le cas de l'azote.

Tableau 15: Composition granulométrique des sols d'Abègba et de Kèlèkpè

site

 

Mode de

gestion

Couche

du sol

% Sable

% Limon

% Argile

2000-50um

50-2um

< 2um

 

 

0-20 cm

91.5

4.6

3.9

 

aNi

20-40 cm

92.1

4.1

3.8

Abègba

 

40-50 cm+

91.4

4.8

3.8

 

 

0-20 cm

90.7

5.3

4.0

 

sNi

20-40 cm

91.0

5.0

3.9

 

 

40-50 cm+

92.1

4.2

3.8

 

 

0-20 cm

88.1

6.2

5.7

 

aNi

20-40 cm

88.8

5.5

5.7

Kèlèkpè

 

40-50 cm+

89.4

5.1

5.5

 

 

0-20 cm

89.5

5.7

4.8

 

sNi

20-40 cm

91.4

4.6

4.1

 

 

40-50 cm+

90.7

4.8

4.4

3.1.2.3. Efficacité d'utilisation interne ou efficience interne

C'est la quantité de grain produit par kg de nutriment absorbé

Il ressort du tableau 16 que l'efficacité d'utilisation interne varie selon le mode de gestion du sol. A Abègba, elle est plus élevée sur la parcelle au précédent niébé alors que l'inverse s'observe à Kèlèkpè.

Tableau 16: Valeurs moyennes d'efficience interne déterminées à Abègba et à Kèlèkpè

site

Mode de gestion

Efficience interne (kg kg-1)

N

P

K

Abègba

 

sNi

50

119

52

aNi

56

140

56

Kèlèkpè

 

sNi

62

133

53

aNi

55

120

50

Pour le maïs, les valeurs d'efficacités optimales de l'utilisation interne pour le N, P et K en Afrique subsaharienne déterminées par Mando (2007) sont respectivement de 60 kg kg-1, 192 kg kg-1 et 75 kg kg-1. L'efficience de P calculé et celui déterminé par Mando (2007) sont inférieurs à celui du modèle QUEFTS. Les valeurs moyennes utilisées par le modèle sont : l'EI (N) = 50, l'EI (P) = 400 et l'EI (K) = 75

Ainsi, les valeurs mesurées sur le terrain ne correspondent pas à celles utilisées par le modèle QUEFTS surtout pour le P. Il est donc nécessaire de calibrer le modèle.

3.1.2.4. Fertilité initiale du sol

La fertilité initiale du sol en un élément donné est, la capacité du sol à fournir cet élément lorsque les autres nutriments sont disponibles ou apportés en quantité suffisante et dans des conditions de bonne gestion de cultures et de bonne pluviosité. L'exportation optimale des éléments par la plante reflète donc cette fertilité. Plus elle est élevée, plus l'exportation par la plante est grande. En se référant au tableau 17 (a et b), on remarque que l'exportation de N, de P et de K est plus élevée sur le champ ayant précédemment porté le niébé à Abègba alors qu'elle semble être identique à Kèlèkpè. Par rapport au témoin absolu, l'exportation de N, de P et de K est plus élevée sur les parcelles fertilisées aux PK, NK et NP.

Mode de

gestion

sNi

aNi

N

P

K

N

P

K

FI (kg ha-1)

11,9

6,29

19

19.6

11,8

30,8

Exportation

Témoin

10,3

5,24

11,7

22,7

8,93

24,6

Tableau 17: Fertilité initiales des sols d'Abègba (a) et de Kèlèkpè (b)

(a)

Mode de

gestion

sNi

aNi

N

P

K

N

P

K

FI (kg ha-1)

16,9

14,1

48,3

19

15,3

41,4

Exportation

Témoin

17,2

9,58

22

20,6

9,63

27,1

(b)

3.2. Calibrage de QUEFTS pour la culture du maïs dans l'Ogou-Est

3.2.1. Evaluation de QUEFTS

Les différents résultats enregistrés sur les sites nous amènent à évaluer la performance du modèle au niveau de chaque site d'une part et selon le mode de gestion de la parcelle d'autre part. En effet, l'évaluation consistera à comparer l'approvisionnement potentiel (ou la fertilité initiale) du sol en N, P et K simulé par le modèle à base des données initiales du sol et l'approvisionnement mesuré sur le terrain d'une part et les rendements et les exportations en N, P et K d'autre part.

Tableau 18: Comparaison de FI de N, P et K simulées et mesurées à Abègba et à Kèlèkpè

Site

Mode de gestion

FI (kg ha-1)

N

P

K

Abègba

sNi

simulée

17,68

3,38

47,03

mésurée

11,90

6,30

19

aNi

simulée

15,30

3,25

62,50

mésurée

19,60

11,80

30,80

Kèlèkpè

simulée

20,40

3,39

67,57

mésurée

18

14,70

44,90

En se referant au tableau 18 on peut dire :

- à Abègba, sur le précédent niébé, l'approvisionnement en N et P prédit par le modèle est sous-estimé alors que celui de K est par contre surestimé. Sur le sans précédent niébé, l'approvisionnement de N et de K est surestimé. Il est sous-estimé pour le P.

- à Kèlèkpè, l'approvisionnement en N et en K est surestimé tandis que celui de P est sous-estimé.

Cet état de prévision l'approvisionnement des nutriments ne fait que refléter les rendements et exportations simulés dans ces mêmes conditions par le modèle. Par ailleurs les figures 12 ci-dessous expliquent la performance du QUEFTS.

Ø Rendement

a b c

Figure 12 Tendance de prévision de rendements à Kèlèkpè (a) et à Abègba (b et c)

Tableau 19: Calcul de RMSE pour l'évaluation des paramètres originaux du modèle QUEFTS

Kèlekpè

 

Exportation

Rdt

N

P

K

RMSE

123

14,5

9,7

22,1

NRMSE

6,77

46

67,8

61,5

R

0,88

0,99

0,75

0,79

Abèbga

 
 

Exportation

Rdt

N

P

K

sNi

RMSE

965

27,9

2,83

28,7

NRMSE

110

163

38,1

166

R

0,99

0,93

0,91

0,87

aNi

RMSE

635

16,7

7,96

24,1

NRMSE

38,6

56,7

64,5

80,3

R

0,82

0,99

0,92

0,88

Ø Exportation de N, P et K

· Kèlèkpè

a b c

Figure 13: Evaluation d'exportation de N (a), P (b) et K (c) à Kèlèkpè

· Abègba

a b c

Figure 14: Evaluation d'exportation de N (a), P (b) et K (c) sur le sPNib à Abègba

a b c

Figure 15: Evaluation d'exportation de N (a), P (b) et K (c) sur le aPNib à Abègba

Le tableau 19 pour le calcul de l'erreur moyenne de prédiction (RMSE) de rendements et des exportations révèle une mauvaise prévision de ceux-ci sur les deux sites. Malgré une surestimation globale des rendements et des exportations (valeur de l'intercepte très négative et du RMSE élevée), il existe néanmoins une forte corrélation entre simulations et mesures. Pour le rendement, le plus faible coefficient de corrélation (qui s'observe sur le champ ayant précédemment porté le niébé à Abègba) est de 0,82. Il est de 0,99 sur la parcelle n'ayant précédemment pas portée le niébé, et de 0,88 à Kèlèkpè.

Compte tenu de mauvaises prévisions de rendements et d'exportations, le calibrage du modèle devient nécessaire afin de mieux recommander les doses d'engrais à appliquer. De ce fait, il serait difficile d'avoir un calibrage fiable en modifiant certaines formules du modèle. Alors l'alternative consiste donc à utiliser une version de QUEFTS qui est beaucoup plus interactive (QUEFTS_Interactive). L'intérêt de cette version est qu'elle permet de simuler les rendements et les exportations sur la base des valeurs connues de la fertilité initiale du sol contrairement à l'ancienne version qui calcule cette fertilité initiale à base des données chimiques du sol (C-Org, N-total, P-assimilable, K-éch et pH). Ainsi, les valeurs de la fertilité initiale determinées par les essais soustractifs peuvent être utilisées.

3.2.2. Calibrage de QUEFTS par utilisation de QUEFTS_Interactive

Le processus de calibrage est fait de façon progressive. Il a consisté à ajuster l'efficience interne et le taux de recouvrement des engrais. L'objectif de ce calibrage est d'obtenir un rendement et une exportation mieux prédits. En effet pour se faire, les étapes ci-après ont été suivies pour un meilleur calibrage. Il s'agit :

- d'utiliser l'efficience interne de QUEFTS original avec la fertilité initiale réelle,

- d'utilisation de l'efficience interne et la fertilité initiale réelles.

Ces deux étapes ont permis de calibrer les paramètres originaux de QUEFTS à savoir l'efficience interne et le taux de recouvrement de N, P et K.

3.2.2.1. Calibrage de l'efficience interne

Le processus de calibrage de l'efficience interne permet d'obtenir un rendement mieux prédit. Il revient de calibrer les valeurs de l'EI au niveau du témoin absolu, et de cela lorsque celui-ci est bien prédit, d'utiliser ces valeurs retenues pour simuler les autres traitements. Le tableau 20 montre les valeurs de l'efficience interne obtenues après son calibrage.

Tableau 20: Efficience interne de N, P et K après calibrage

 
 
 

E.I (kg kg-1)

 

Site

 

N

P

K

Avant calibrage

Kèlèkpè et Abègba

Accumulation

30

200

30

Dilution

70

600

120

Après calibrage

Kèlèkpè

Accumulation

45

90

50

Dilution

80

300

120

Abègba

Accumulation

40

90

40

Dilution

75

300

110

Les valeurs de l'EI après calibrage, ne sont pas loin de celles determinées par Janssen (2003) au Nord Togo. Les valeurs maximales pour l'accumulation et la dilution sont consignées dans le tableau 21.

Tableau 21 : Efficience interne de N, P et K determinées par Janssen (2003) du maïs au nord Togo

 

E.I (kg kg-1)

 

N

P

K

Accumulation

32

88

18

Dilution

88

296

120

3.2.2.2. Ajustement du taux de recouvrement

Les approvisionnements en N, P et K dans la prévision des rendements et des exportations dépendent non seulement des teneurs du sol en nutriments mais aussi des quantités d'engrais apportés.

L'ajustement du taux de recouvrement permet non seulement de corriger la prévision des exportations mais aussi celle des rendements, car l'exportation et le rendement sont liés.

Malgré cet ajustement, les taux de recouvrements obtenus pour l'azote et le potassium (tableau 22) sont toujours inférieurs à ceux mentionnés par la littérature (35 à 49%). Ceci explique la raison pour laquelle il y a une surestimation des exportations de ces éléments. Par contre le taux de recouvrement de phosphore obtenu après calibrage est plus proche de la réalité.

Tableau 22: Taux de recouvrement de N, P et K après calibrage

 

Site

Valeurs de

 

N

P

K

Avant calibrage

Kèlèkpè et Abègba

50%

10%

50%

Après calibrage

Kèlèkpè

25%

20%

30%

Abègba

sNi

15%

20%

25%

aNi

20%

15%

25%

Ø Rendement

a b c

Figure 16 : Evaluation de prévision de rendements à Kèlèkpè (a) et à Abègba (b et c) après calibrage du TR

Ø Exportation de N, P et K

a b c

Figure 17 : Evaluation des exportations de N (a), P (b) et K (c) à Kèlèkpè après calibrage du TR

a b c

Figure 18 : Evaluation des exportations de N (a), P (b) et K (c) à Abègba sur le sNi après calibrage du TR

a b c

Figure 19 : Evaluation des exportations de N (a), P (b) et K (c) à Abègba sur le aNi après calibrage du TR

Tableau 23: Calcul de RMSE pour l'évaluation de la performance du modèle QUEFTS après calibrage du taux de recouvrement

Kèlekpè

 

Exportation

Rdt

N

P

K

RMSE

223

0,97

0,98

4,9

NRMSE

12

3

6,8

13,8

R

0,99

0,99

0,98

0,92

Abègba

 
 

Exportation

Rdt

N

P

K

sNi

RMSE

190

3,84

1

5,35

NRMSE

20

22,4

14

30

R

0,95

0,90

0,95

0,95

aNi

RMSE

202

3,2

0,6

4

NRMSE

12

11

4,9

13,7

R

0,97

0,99

0,96

0,86

Ces graphes d'évaluation des tendances de prévision des rendements et des exportations semblent beaucoup plus proches de la réalité. Comme le montre le tableau 23, le NRMSE est de 12% à Kèlèkpè et sur le champ ayant précédemment porté le niébé à Abègba. Par contre il est de 20% sur le champ n'ayant précédemment pas porté le niébé. Cette augmentation d'erreur moyenne de prédiction (tableau 23) serait probablement liée à la densité de peuplement des plants de maïs, de la concurrence en eau et en nutriments entre les plants de maïs et les mauvaises herbes. Cette concurrence aurait entraîné une erreur de prédiction plus élevée sur le champ n'ayant précédemment pas porté le niébé que sur le champ ayant précédemment porté le niébé. Ceci traduit le fait que les légumineuses empêchent les mauvaises herbes de pousser rapidement.

Les tendances de prévision de rendements et des exportations du modèle étant assez proche de la réalité après le calibrage, le modèle QUEFTS peut maintenant être utilisé pour formuler des recommandations spécifiques sur chaque mode de gestion tout en tenant compte des moyens financiers des paysans.

3.3. Formulation des recommandations des doses d'engrais à appliquer

Tableau 24 : Recommandations des doses d'engrais spécifiques à appliquer

Pour 4 sacs d'engrais

Bénéfice dû à l'utilisation des engrais à l'ha (FCFA)

Dose à appliquer

(en nombre de sacs de 50 kg ha-1)

Rendement

(kg ha-1)

Kèlèkpè

Urée

NPK 15-15-15

KCl

TSP

4

3

3

3

0

0

1

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

0

1

0

2458

2310

2222

2230

1037

94138

79310

74048

73871

0

Champ ayant précédemment porté le niébé à Abègba

 

4

3

3

3

0

0

1

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

0

1

0

1891

1823

1797

1767

1065

34644

27858

28709

24713

0

Champ n'ayant précédemment pas porté le niébé à Abègba

 

4

3

3

3

0

0

1

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

0

1

0

1114

1088

1048

1067

511

12318

9762

9187

10080

0

Pour 6 sacs d'engrais

Kèlèkpè

 

6

5

5

5

0

1

0

0

0

0

1

0

0

0

0

1

2876

2810

2762

2774

111925

105383

104081

104270

Champ ayant précédemment porté le niébé à Abègba

 

6

5

5

5

0

1

0

0

0

0

1

0

0

0

0

1

2126

2110

2114

2066

36097

32515

36432

30615

Champ n'ayant précédemment pas porté le niébé à Abègba

 

6

5

5

5

4

0

1

0

0

0

0

0

1

0

1

0

0

0

1

1

1246

1275

1272

1260

1251

1479

4412

7582

5470

8601


Le tableau 24 présente les différentes options, en terme du nombre de sacs d'engrais, de types d'engrais et des doses d'engrais, que l'agriculteur peut prendre en fonction des moyens dont il dispose dans le but de maximiser aussi bien le rendement et la rentabilité.

En supposant que les engrais disponibles sont le NPK 15-15-15, l'urée, le Chlorure de potassium (KCl) et le Superphosphate Triple (TSP) aux prix respectifs de 12000, 12000, 8500 et 9500, le modèle a choisi les combinaisons de doses d'engrais permettant d'obtenir le revenu maximal, Nous avons aussi fixé le prix d'un kilogramme de maïs à 100 FCFA. La formulation que nous présentons porte sur 4 sacs d'engrais et 6 sacs d'engrais.

Du tableau 24, il ressort que :

· Lorsque l'agriculteur n'a pas les moyens pour se procurer des engrais, le rendement qu'il aura à obtenir est de 1037 kg ha-1 à Kèlèkpè et 1065 kg ha-1 et 511 kg ha-1 respectivement sur le champ ayant précédemment porté le niébé et sur le champ n'ayant précédemment pas porté le niébé à Abègba

· Lorsque l'agriculteur a la possibilité d'acheter 4 sacs d'engrais, afin de tirer le maximum de revenus de son investissement, pour le meilleur rendement et le meilleur bénéfice, le modèle conseille uniquement l'urée avec un bénéfice de 94138 F et un rendement de 2458 kg ha-1 à Kèlèkpè. A Abègba, l'urée est également conseillé pour un rendement de 1891 kg ha-1 et 1114 kg ha-1 respectivement; sur le champ ayant précédemment porté le niébé et sur le champ n'ayant précédemment pas porté le niébé, un bénéfice de 34644 F et 12318 F sur la parcelle au précédent niébé et celle n'ayant pas porté le niébé la campagne précédente. En se référant à la dose vulgarisée de 3 sacs de NPK et 1 sac d'urée, le modèle simule un rendement de 1891 kg ha-1, et un bénéfice 37467 F à Kèlèkpè ; un rendement de 1611 kg ha-1 pour un bénéfice de 12674 F et un rendement de 942 kg ha-1 pour une perte de 4844 F respectivement sur le champ ayant précédemment porté le niébé et celui n'ayant précédemment pas porté le niébé à Abègba.

· S'il a la possibilité d'en acheter 6, les meilleures options seraient donc uniquement l'application de l'urée à Kèlèkpè pour un rendement de 2876 kg ha-1 avec un bénéfice de 111925 F. Par contre à Abègba, sur le champ ayant précédemment porté le niébé, le modèle conseille également uniquement l'urée avec un rendement optimal de 2126 kg ha-1 pour un bénéfice de 36097 F. Mais le meilleur bénéfice serait de 36432 F pour un rendement de 2114 kg ha-1 ; la repartition des 6 sacs d'engrais est de 5 sacs d'urée et 1 sac de KCl. Sur le champ n'ayant précédemment pas porté le niébé, le rendement optimal serait de 1275 kg ha-1 avec un bénéfice de 4412 F pour 5 sacs d'urée et 1 sac de NPK 15-15-15 ; par contre le meilleur bénéfice serait de 8601 F avec un rendement de 1257 kgka-1 pour 4 sacs d'urée, 1 sac de KCl et 1 sac de TSP.

Ces recommandations confirment les résultats des évaluations agronomiques et les prédictions du modèle selon lesquelles le potassium et le phosphore sont moins déficients que le N. Néanmoins le phosphore a été montré comme second élément déficient lorsque la culture du maïs est pratiquée sans la rotation maïs-niébé sur le site d'Abègba.

Pour maintenir l'équilibre du sol en ses divers constituants surtout entre l'azote, le phosphore et le potassium, éléments indispensables, il faut continuer d'apporter des doses statères aux éléments que la présente étude a prouvés non déficients. En conséquence, le fait que le phosphore est montré comme le second élément nutritif déficient (sur le champ n'ayant précédemment pas porté le niébé à Abègba), il serait préférable de diminuer le nombre de sacs d'urée par l'achat du superphosphate triple et KCl.

Le système de rotation niébé-maïs étant une pratique dans le milieu, il doit être encouragé pour la durabilité du système. L'enfouissement des résidus de récolte aussi peut contribuer à la réduction des quantités d'engrais minéraux appliquées.

Les doses testées ne représentent que quelques options parmi tant d'autres, il est alors indispensable de procéder à des essais soustractifs dont le dispositif expérimental serait basé sur les recommandations de QUEFTS.

La rentabilité du paysan étant essentiellement liée d'une part aux prix d'achat des engrais et du prix de vente du maïs, une perte surviendrait si les prix des engrais grimpent alors que le prix de vente du maïs est mal apprécié sur le marché. Dans ce cas la meilleure option serait pour l'agriculteur de ne pas investir dans l'acquisition des engrais.

CONCLUSION

Cette étude représente le début des essais soustractifs dans le cadre du diagnostic de la fertilité des sols dans la région Est-Plateaux en vue de faciliter l'adoption par les agriculteurs des meilleures options technologiques qui leur permettront l'utilisation durable de leurs terres.

Les résultats des évaluations agronomiques et des exportations de l'azote, du phosphore et du potassium obtenus en utilisant une dose de N90P30K50 pour l'essai soustractif ont permis de tirer des conclusions suivantes :

- L'arrière effet du niébé est très bénéfique pour le maïs car le rendement de celui-ci est amélioré (cas d'Abègba). Mais au contraire les résultats obtenus à Kèlèkpè ont montré qu'il n'existe pas de différence significative entre ces deux systèmes de culture ; ceci serait probablement lié à des pratiques antérieures associées à l'effet de la jachère dont certaines plantes sont riches en azote sur la parcelle sans précédent niébé.

- Comme l'ont prouvé les résultats d'autres études, appliqué en première année, le phosphate naturel n'améliore pas le rendement du maïs.

- Parmi les éléments indispensables pour le maïs, l'azote constitue l'élément le plus déficient sur l'ensemble des terres retenues pour cette étude. Le phosphore est aussi déficient lorsque la rotation niébé-maïs n'est pas pratiquée. Des études doivent être poursuivies pour confirmer ou infirmer cette déficience en P.

Dans le cadre de recommandations des doses d'engrais spécifiques, l'utilisation de QUEFTS adapté à Excel en tenant compte des paramètres calibrés (efficience interne ou rapport rendement/exportation et le taux de recouvrement), a permis de faire quelques formulations de recommandations des doses en fonction des moyens financiers de l'agriculteur pour l'acquisition de 4 sacs ou 6 sacs d'engrais. Les prix d'achat des engrais et le prix de vente du kilo de maïs étant fixés, des analyses statistiques et économiques des essais, il apparaît que :

· Pour un nombre de 4 sacs d'engrais, les meilleures options consisteraient à appliquer uniquement l'urée quelque soit le mode de gestion.

· Pour un nombre de 6 sacs d'engrais, l'utilisation exclusive d'engrais azotés est conseillé pour avoir le meilleur rendement, mais le meilleur bénéfice consitera à l'utilisation de 5 sacs d'urée et 1 sac de KCl dans système niébé-maïs.Pour le système maïs pure, la répartition des 6 sacs en 5 sacs d'urée et 1 sac de l'engrais complexe NPK 15-15-15 en terme de meilleur rendement ; pour un bénéfice optimal, cette répartition est de 4 sacs d'urée, 1 sac de KCl et 1 sac de TSP.

Ces revenus que nous jugeons acceptables ne tiennent pas compte des coûts d'entretien des parcelles dans le calcul du bénéfice. En résumé, l'agriculture est une activité à perte pour la majorité des paysans des pays du Sud en général, et ceux de la préfecture l'Ogou-Est en particulier. Ceci est le résultat de l'inflation des prix des intrants et de la mévente des produits agricoles.

Au vu des résultats obtenus à partir de la présente étude, nous faisons les suggestions suivantes :

- Les recommandations du modèle QUEFTS n'étant qu'indicatives, il serait nécessaire de poursuivre les essais pour évaluer les résultats de recommandations destinés à confirmer ou infirmer les résultats de cette prémière étude ;

- Il faut étendre l'essai sur plusieurs sites en prenant soin de cartographier la zone d'étude pour un meilleur diagnostic de la fertilité des sols et par conséquent une meilleure recommandation des doses d'engrais spécifiques.

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ANNEXES

Annexe 1 : Tables d'ANOVA

Table 1 : ANOVA d'évaluation globale à Abègba

Rendement en grain (kg ha-1)

Facteur A : Mode de gestion

Facteur B : Type d'amendement

Facteur C : Différents traitements

Soure de Degré de Somme des Carré Valeur Variation Liberté carrés moyens Moyen de F Prob

----------------------------------------------------------------------------------------

Répétition 3 2665310.535 888436.845 7.3657 0.0676 ns

Facteur A 1 12273817.587 12273817.587 101.7571 0.0021 s

Erreur 3 361856.259 120618.753

Facteur B 1 17381.105 17381.105 0.1734

AB 1 85530.764 85530.764 0.8531

Facteur C 4 5950044.031 1487511.008 14.8369 0.0000 s

AC 4 560427.555 140106.889 1.3975 0.2472 ns

BC 4 456288.029 114072.007 1.1378 0.3486 ns

ABC 4 104768.166 26192.041 0.2612

Erreur 54 5413913.483 100257.657

------------------------------------------------------------------------------

Total 79 27889337.515

--------------------------------------------------------------------------------

Rendement en paille (kg ha-1)

Soure de Degré de Somme des Carré Valeur Variation Liberté carrés moyens Moyen de F Prob

-----------------------------------------------------------------------------

Répétition 3 616835.014 205611.671 2.5283 0.2331 ns

Facteur A 1 6139544.329 6139544.329 75.4938 0.0032 s

Erreur 3 243975.424 81325.141

Facteur B 1 126024.481 126024.481 1.4526 0.2334 ns

AB 1 283.090 283.090 0.0033

Facteur C 4 1030660.520 257665.130 2.9700 0.0273 s

AC 4 141892.538 35473.135 0.4089

BC 4 809723.429 202430.857 2.3334 0.0672 ns

ABC 4 370053.435 92513.359 1.0664 0.3822 ns

Erreur 54 4684793.321 86755.432

-----------------------------------------------------------------------------

Total 79 14163785.581

-----------------------------------------------------------------------------

Table 2 : ANOVA d'évaluation globale à Kèlèkpè

Facteur A : Mode de gestion

Facteur B : Type d'amendement

Facteur C : Différents traitements

Rendement en grain (kg ha-1)

Soure de Degré de Somme des Carré Valeur Variation Liberté carrés moyens Moyen de F Prob

-----------------------------------------------------------------------------

Répétition 3 1407714.753 469238.251 0.9031

Facteur A 1 338764.185 338764.185 0.6520

Erreur 3 1558696.853 519565.618

Facteur B 1 179228.771 179228.771 1.2097 0.2763 ns

AB 1 21495.335 21495.335 0.1451

Facteur C 4 31227063.547 7806765.887 52.6932 0.0000 s

AC 4 410699.295 102674.824 0.6930

BC 4 1535348.099 383837.025 2.5908 0.0667 ns

ABC 4 309902.914 77475.729 0.5229

Erreur 54 8000379.535 148155.177

-----------------------------------------------------------------------------

Total 79 44989293.289

-----------------------------------------------------------------------------

Rendement en paille (kg ha-1)

Soure de Degré de Somme des Carré Valeur Variation Liberté carrés moyens Moyen de F Prob

-----------------------------------------------------------------------------

Répétition 3 13550.067 4516.689 0.0053

Facteur A 1 464835.808 464835.808 0.5427

Erreur 3 2569550.988 856516.996

Facteur B 1 935808.282 935808.282 5.2557 0.0658 ns

AB 1 255979.543 255979.543 1.4376 0.2358 ns

Facteur C 4 8237745.102 2059436.276 11.5663 0.0000 s

AC 4 2062193.755 515548.439 2.8954 0.0704 ns

BC 4 645332.117 161333.029 0.9061

ABC 4 400195.986 100048.997 0.5619

Erreur 54 9614994.787 178055.459

-----------------------------------------------------------------------------

Total 79 25200186.435

-----------------------------------------------------------------------------

Table 3 : ANOVA d'évaluation suivant le mode de gestion

Facteur A : Type d'amendement

Facteur B : Différents traitements

Sur le champ ayant précédemment porté le niébé

Table 3.1. Abègba

Rendement en grain (kg ha-1)

Soure de Degré de Somme des Carré Valeur Variation Liberté carrés moyens Moyen de F Prob

-----------------------------------------------------------------------------

Répétition 3 1550638.945 516879.648 5.8870 0.0897 ns

Facteur A 1 12899.234 12899.234 0.1469

Erreur 3 263400.855 87800.285

Facteur B 4 3641939.684 910484.921 7.9228 0.0003 s

AB 4 208530.625 52132.656 0.4536

Erreur 24 2758068.668 114919.528

-----------------------------------------------------------------------------

Total 39 8435478.010

Rendement en paille (kg ha-1)

Soure de Degré de Somme des Carré Valeur Variation Liberté carrés moyens Moyen de F Prob

-----------------------------------------------------------------------------

Répétition 3 413278.934 137759.645 0.7503

Facteur A 1 69126.751 69126.751 0.3765

Erreur 3 550836.274 183612.091

Facteur B 4 256244.328 64061.082 0.5379

AB 4 1024725.701 256181.425 2.1512 0.1054 ns

Erreur 24 2858124.072 119088.503

-----------------------------------------------------------------------------

Total 39 5172336.060

-----------------------------------------------------------------------------

Table 3. 2 : Kèlèkpè

Rendement en grain (kg ha-1)

Soure de Degré de Somme des Carré Valeur Variation Liberté carrés moyens Moyen de F Prob

-----------------------------------------------------------------------------

Répétition 3 544184.502 181394.834 2.4180 0.2437 ns

Facteur A 1 162431.229 162431.229 2.1652 0.2375 ns

Erreur 3 225052.879 75017.626

Facteur B 4 14813183.345 3703295.836 62.4725 0.0000 s

AB 4 742891.863 185722.966 3.1330 0.0831 ns

Erreur 24 1422691.132 59278.797

-----------------------------------------------------------------------------

Total 39 17910434.950

-----------------------------------------------------------------------------

Rendement en paille (kg ha-1)

Soure de Degré de Somme des Carré Valeur Variation Liberté carrés moyens Moyen de F Prob

-----------------------------------------------------------------------------

Répétition 3 1664627.020 554875.673 1.4262 0.3888 ns

Facteur A 1 1844217.116 1844217.116 4.7401 0.1177 ns

Erreur 3 1167193.881 389064.627

Facteur B 4 1905088.503 476272.126 3.6517 0.0185 s

AB 4 610421.037 152605.259 1.1701 0.3488 ns

Erreur 24 3130174.085 130423.920

-----------------------------------------------------------------------------

Total 39 10321721.643

Sur le champ n'ayant précédemment pas le niébé

Table 3 3 : Abègba

Rendement en grain (kg ha-1)

Soure de Degré de Somme des Carré Valeur Variation Liberté carrés moyens Moyen de F Prob

-----------------------------------------------------------------------------

Répétition 3 1476527.850 492175.950 2.8466 0.2066 ns

Facteur A 1 90012.636 90012.636 0.5206

Erreur 3 518697.503 172899.168

Facteur B 4 2868531.902 717132.976 9.1854 0.0001 s

AB 4 352525.570 88131.392 1.1288 0.3665 ns

Erreur 24 1873746.457 78072.769

-----------------------------------------------------------------------------

Total 39 7180041.917

-----------------------------------------------------------------------------

Rendement en paille (kg ha-1)

Soure de Degré de Somme des Carré Valeur Variation Liberté carrés moyens Moyen de F Prob

-----------------------------------------------------------------------------

Répétition 3 447531.503 149177.168 5.0809 0.1075 ns

Facteur A 1 57180.820 57180.820 1.9476 0.2572 ns

Erreur 3 88080.639 29360.213

Facteur B 4 916308.731 229077.183 4.6288 0.0065 s

AB 4 155051.163 38762.791 0.7832

Erreur 24 1187752.336 49489.681

-----------------------------------------------------------------------------

Total 39 2851905.192

-----------------------------------------------------------------------------

Table 3. 4 : Kèlèkpè

Rendement en grain (kg ha-1)

Soure de Degré de Somme des Carré Valeur Variation Liberté carrés moyens Moyen de F Prob

-----------------------------------------------------------------------------

Répétition 3 2422593.735 807531.245 1.5384 0.3660 ns

Facteur A 1 38230.712 38230.712 0.0728

Erreur 3 1574737.011 524912.337

Facteur B 4 16823049.861 4205762.465 21.1301 0.0000 s

AB 4 1102598.251 275649.563 1.3849 0.05689 ns

Erreur 24 4776996.915 199041.538

-----------------------------------------------------------------------------

Total 39 26738206.486

-----------------------------------------------------------------------------

Rendement en paille (kg ha-1)

Soure de Degré de Somme des Carré Valeur Variation Liberté carrés moyens Moyen de F Prob

-----------------------------------------------------------------------------

Répétition 3 1315912.000 438637.333 4.1255 0.1374 ns

Facteur A 1 106450.819 106450.819 1.0012 0.3908 ns

Erreur 3 318971.391 106323.797

Facteur B 4 8435528.981 2108882.245 12.9072 0.0000 s

AB 4 808114.219 202028.555 1.2365 0.3220 ns

Erreur 24 3821313.528 163388.064

-----------------------------------------------------------------------------

Total 39 14906290.937

Annexe 2: Résultats des analyses de sols en début de campagne à Abègba et à Kèlèkpè

Type de parcelle

 
 

C.E (1:2.5)

pH-H2O

pH-KCl

NH4+_ N

NO3-_N

P-Bray1

C.Org

 
 
 
 

uS/cm

(1:2.5)

(1:2.5)

mg-N/Kg

mg-N/Kg

mg-P/kg

% C.Org

Parcelle avec niébé

0-20 cm

Abégba

33.7

6.0

5.8

3.20

5.15

3.7

0.37

Parcelle avec niébé

20-40 cm

Abégba

14.1

5.7

5.2

2.80

1.36

1.7

0.21

Parcelle avec niébé

40-50 cm et+

Abégba

13.0

5.7

5.3

2.93

1.37

1.6

0.20

Parcelle sans niébé

0-20 cm

Abégba

24.7

5.6

5.5

2.98

1.58

2.9

0.61

Parcelle sans niébé

0-20 cm

Abégba

24.3

5.7

5.5

3.09

1.54

2.6

0.63

Parcelle sans niébé

20-40 cm

Abégba

14.7

5.9

5.4

2.84

0.23

1.6

0.31

Parcelle sans niébé

40-50 cm et+

Abégba

24.9

5.8

5.5

2.95

0.19

1.7

0.40

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Parcelle avec niébé

0-20 cm

Kélékpè

26.4

5.9

5.3

2.95

3.36

4.1

0.51

Parcelle avec niébé

20-40 cm

Kélékpè

15.5

6.0

5.4

4.03

1.11

2.6

0.36

Parcelle avec niébé

20-40 cm

Kélékpè

14.5

5.9

5.5

3.17

1.00

2.7

0.35

Parcelle avec niébé

40-50 cm et+

Kélékpè

13.5

5.9

5.4

3.53

0.75

2.3

0.30

Parcelle sans niébé

0-20 cm

Kélékpè

24.7

6.1

5.7

4.13

1.37

3.1

0.62

Parcelle sans niébé

20-40 cm

Kélékpè

16.0

6.0

5.7

2.47

0.26

2.1

0.41

Parcelle sans niébé

40-50 cm et+

Kélékpè

15.0

6.0

5.7

2.29

0.10

2.1

0.25

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Total N

Na

K

Ca

Mg

CEC-Ag

 
 
 
 
 

mg-N/Kg

cmol+/kg

cmol+/kg

cmol+/kg

cmol+/kg

cmol+/kg

 

Parcelle avec niébé

0-20 cm

Abégba

279

0.07

0.14

2.16

0.16

1.51

 

Parcelle avec niébé

20-40 cm

Abégba

186

0.05

0.08

1.32

0.16

1.44

 

Parcelle avec niébé

40-50 cm et+

Abégba

157

0.03

0.07

1.45

0.15

0.42

 

Parcelle sans niébé

0-20 cm

Abégba

387

0.03

0.12

2.88

0.32

2.51

 

Parcelle sans niébé

0-20 cm

Abégba

396

0.04

0.13

2.98

0.32

2.51

 

Parcelle sans niébé

20-40 cm

Abégba

198

0.05

0.08

2.12

0.25

1.56

 

Parcelle sans niébé

40-50 cm et+

Abégba

265

0.05

0.09

2.65

0.27

1.82

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Parcelle avec niébé

0-20 cm

Kélékpè

356

0.04

0.21

2.56

0.27

3.47

 

Parcelle avec niébé

20-40 cm

Kélékpè

252

0.05

0.12

1.88

0.24

2.51

 

Parcelle avec niébé

20-40 cm

Kélékpè

256

0.05

0.12

2.02

0.23

2.98

 

Parcelle avec niébé

40-50 cm et+

Kélékpè

237

0.06

0.11

2.13

0.24

2.57

 

Parcelle sans niébé

0-20 cm

Kélékpè

413

0.05

0.18

2.39

0.26

3.11

 

Parcelle sans niébé

20-40 cm

Kélékpè

242

0.04

0.12

1.41

0.18

2.60

 

Parcelle sans niébé

40-50 cm et+

Kélékpè

209

0.04

0.08

1.40

0.14

1.88

 

Annexe 3 : Dispositif expérimental

 
 
 
 

Dispositif experimental à Abègba

 
 
 

 

Sans PNT

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

Avec PNT

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0N

 

0P

 

Tém

 

 

 

 

 
 
 

 

 

 

 
 
 

 

 

 

 
 
 
 
 
 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

 
 
 
 
 

 

NPK

 

0K

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Champ ayant précédemment Niébé porté le niébé

0N

 

0P

 

Tém

 

 

 

 

 
 
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
 
 
 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

 
 
 
 
 

 

NPK

 

0K

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

0N

 

0P

 

Tém

 

 

 

 

 
 
 
 
 

 

 
 
 

 

 

 

 

 

 
 
 
 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

 
 
 
 
 

 

NPK

 

OK

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Tem

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Champ n'ayant précédemment pas porté le niébé

0N

 

0P

 

Tém

 

 

 

 

 

Tem

 
 
 
 
 

 

 

 

 

 

 

 

 
 
 
 

 

 
 
 
 
 

 

 
 
 
 
 

 

 
 
 
 
 

 

NPK

 

0K

 

 

 

 

 

 

 

 

 
 
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

BLOC I

BLOC II

 

BLOC III

 

BLOC IV

 
 
 

Dispositif experimental à Kélékpé

 

Sans PNT

 
 
 
 
 
 

 

Avec PNT

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Tem

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

0N

 

0P

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

NPK

 

0K

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Champ n'ayant précédemment pas porté le niébé

0N

 

0P

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

NPK

 

0K

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Tem

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0N

 

0P

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

NPK

 

0K

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Tem

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Champ ayant précédemment porté le niébé

Tem

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

0N

 

0P

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

NPK

 

0K

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

BLOC I

 

BLOC II

 

BLOC III

 

BLOC IV

Soutenons La Quadrature du Netá!





Soutenons La Quadrature du Netá!