3.2.2. Prévision des rendements du sorgho
Différents modèles de prévision des
rendements du sorgho dans la province du Yatenga, sont classés par
valeur décroissantes de la valeur du R2 dans le tableau 10.
Tableau 9 : Modèles de prévision des
rendements du sorgho au Yatenga
|
Numéro d'ordre
|
Classement décroissant suivant la valeur de
R2
|
|
R2
|
Nb.
|
WEXt
|
NDVI_PV
|
Cum
|
|
1
|
0.190129
|
3
|
0.271860
|
0.201244
|
0.025299
|
|
2
|
0.189982
|
2
|
0.277699
|
0.219802
|
|
|
3
|
0.179277
|
2
|
0.271673
|
|
0.197598
|
|
4
|
0.155178
|
1
|
0.393926
|
|
|
|
5
|
0.144512
|
2
|
|
0.200665
|
0.193993
|
|
6
|
0.134428
|
1
|
|
0.366644
|
|
|
7
|
0.133722
|
1
|
|
|
0.365680
|
Source : Données de
l'étude.
L'application de la régression pas à pas, aux
variables qui ont une corrélation significative avec le rendement montre
que le modèle N°1 présente les meilleurs
caractéristiques. Les résultats de la calibration et validation
sont consignés dans le tableau 11.
Tableau 10 : Paramètres d'appréciation
du modèle de prévision du rendement du sorgho au Yatenga
|
Erreur absolue moyenne
|
Root mean square error (RMSE)
|
RRMSE (%)
|
R2 de la régression dans
statistica
|
R2p
|
R2 ajusté
|
p
|
|
(Kg/ha)
|
(Kg/ha)
|
|
|
|
|
|
|
180.260386
|
221.978532
|
0.35348591
|
0.196323
|
0.1862
|
0.010859
|
0.400155
|
Source : Données de
l'étude.
Ce modèle n'est pas significatif pour la
prévision des rendements du Sorgho au Yatenga. Aucun des
paramètres d'appréciation ne possède une valeur indiquant
un critère d'appréciation positive. Une illustration de la
relation entre les valeurs de rendements historiques et celles obtenues
à partir du modèle se présente ainsi :
Source : Données de
l'étude.
Figure 10 : Relation entre rendements historiques et
rendements simulés du sorgho au Yatenga.
On observe un décalage important entre les valeurs
observées et les valeurs prédites.
3.2.3. Vérification des hypothèses de
pertinence et de précocitéDans ce paragraphe, nous traiterons de
la pertinence, et de la précocité des variables explicatives
des
rendements du mil dans la province du Yatenga. L'équation
de prévision des rendements du mil peut s'écrire ainsi :
Avec : le rendement du mil à une année i
donnée, : l'excès en eau sur tout le stade de
développement de la culture, : la décade pour
laquelle l'indice de satisfaction en eau
(Rangeland index) correspond à 40% de
l'évapotranspiration potentielle et l'écart entre la valeur
observée et la valeur prédite pour une année
i.
Dans une zone semi aride comme la province du Yatenga, les
besoins en eau des cultures sont rarement satisfaits. Ainsi une couverture des
besoins hydriques des cultures est déterminante pour une bonne
production agricole. L'indicateur ne peut être obtenu qu'en fin du cycle
de développement de la culture, d'où son caractère un peu
tardif si l'on veut utiliser les données collectées en station
pour son estimation. Cependant, cette contrainte peut être levée
en faisant une
estimation avec les données pluviométriques
normales dans AMS. est inversement
proportionnelle au rendement. C'est-à-dire que plus
à une valeur élevée et plus le rendement
baisse. Cet indicateur est estimé en début de
cycle de développement de la culture. Selon la description de la
longueur de la saison des pluies faites au paragraphe 1.9, on constate que la
longueur de la saison des pluies coïncide plus ou moins avec la longueur
du cycle de développement des cultures (110 et 120 jours). Par
conséquent, un retard de la date de semis entraine un débordement
du cycle de développement de la culture sur la saison agricole. L'une
des principales conséquences est l'arrêt brusque des
précipitations au moment de la maturité du mil entrainant une
baisse des rendements.
| 
