WOW !! MUCH LOVE ! SO WORLD PEACE !
Fond bitcoin pour l'amélioration du site: 1memzGeKS7CB3ECNkzSn2qHwxU6NZoJ8o
  Dogecoin (tips/pourboires): DCLoo9Dd4qECqpMLurdgGnaoqbftj16Nvp


Home | Publier un mémoire | Une page au hasard

 > 

Contribution à  l'étude du potentiel en produits forestiers non ligneux (pfnl) et fruitiers conventionnels des agroforêts à  base de cacaoyers de la zone forestière humide du Cameroun. Cas des régions d'Okola, Mfou et Ebolowa

( Télécharger le fichier original )
par Yves Nathan Mekembom
Université de Dschang - Ingénieur des eaux, forêts et chasses 2005
  

précédent sommaire suivant

Bitcoin is a swarm of cyber hornets serving the goddess of wisdom, feeding on the fire of truth, exponentially growing ever smarter, faster, and stronger behind a wall of encrypted energy

4.2.1.2 Densité des arbres non fruitiers

Une analyse des arbres non fruitiers (Tableau XIV) montre que Albizia adianthifolia, Rauvolfia vomitoria, Pycnanthus angolensis, Ficus exasperata Funtumia elastica et Markhamia lutea sont les espèces les plus densément représentées dans les AFC. Il ressort également de ce tableau que Markhamia lutea et Bridelia Micranta bien que fortement présents dans les AFC n'ont pas été relevées dans l'ensemble des AFC de la région d'Okola. La comparaison de ces densités montre qu'il n'existe pas de différence significative entre les densités de L'Emien (Alstonia boonei) dans l'ensemble de la zone d'étude. On pourrait penser que cette espèce est très bien adaptée à ce milieu. Une autre explication pourrait aussi être le fait que cette espèce avec ses propriétés thérapeutiques soit très bien conservée pour cet usage.

Tableau XIV : Densités en tiges/ha des principaux arbres non fruitiers dans les AFC

Espèce

 

Densité moyenne

 

Densité maximum

Okola

Mfou Ebolowa

Zone
d'étude

P (á = Okola 0.05)

Mfou Ebolowa

Albizia adianthifolia

0,28a

6,71b

3,4c

3,39

0,00

1,34

20,59

14,79

Rauvolfia vomitoria

1,09a

8,09b

0,94a

3,33

0,00

5,52

28,81

4,73

Pycnanthus angolensis

1,37a

4,55b

3,88b

3,22

0,03

7,43

11,35

13,46

Ficus exsperata

1,54a

5,75b

2,2a

3,13

0,00

5,43

18,97

5,35

Funtumia elastica

0,45a

2,23a

6b

2,97

0,00

1,87

11,35

24,06

Markhamia lutea

0a

6,28b

2,29a

2,79

0,00

0

24,72

9,29

Termnalia superba

0,67a

2,41ab

4,58b

2,51

0,01

2,18

14,18

13,46

Macaranga hurifolia

0,06a

2,61ab

4,29b

2,27

0,01

0,95

17,98

13,46

Ficus mucuso

1,09a

4,35b

1,44a

2,26

0,01

7,43

11,92

7,65

Phyllanthus discoideus

0,1a

3b

3,68b

2,21

0,00

1,21

9,27

12,11

Alstonia boonei

1,94

2,34

2,18

2,15

0,83

7,43

7,95

3,67

Petersianthus macrocarpus

1,01

2,01

3,44

2,13

0,08

5,43

12,99

10,7

Milicia excelsa

0,85a

4,38b

1,21a

2,12

0,01

5,38

15,46

2,92

Bridelia micrantha

0a

4,91b

1,32ab

2,03

0,053

0

38,2

5,35

P = probabilité ; les moyennes indexées par une lettre identique (a, b, c) sur la même ligne ne présentent pas une différence significative au seuil de 5% ; á = seuil de signification (0,05)

Nous ne notons pas également de différence significative entre les densités moyennes de Petersianthus macrocarpus et Bridelia micrantha. En dehors de la densité moyenne de Rauvolfia vomitoria, où la région d'Okola occupe la deuxième position, cette région présente les densités moyennes les plus faibles quelle que soit l'espèce considérée. Cette situation confirme encore le fait que la dégradation de la végétation naturelle dans cette région soit très accentuée. Pour les autres espèces, il existe une différence significative au seuil de 5% entre leurs densités dans les différentes

régions. Ces différences seraient principalement dues à l'activité humaine. Carpolobia alba et Glyphea brevis sont les arbustes les plus représentées avec des densités de 1,57 et 0,59 tiges/ha dans l'ensemble de la zone d'étude. L'annexe 8 présente les densités en arbres et arbustes inventoriés dans les différents sites.

précédent sommaire suivant






Bitcoin is a swarm of cyber hornets serving the goddess of wisdom, feeding on the fire of truth, exponentially growing ever smarter, faster, and stronger behind a wall of encrypted energy








"Là où il n'y a pas d'espoir, nous devons l'inventer"   Albert Camus