L'alerte précoce et la prévision des rendements agricoles au Burkina Faso: cas de trois provinces Passoré, Yatenga et Soum

3.3.2. Prévision des rendements du sorgho

Une proposition de différents modèles de prévision de rendements du sorgho, classés par valeur décroissante du R2 sont consignés dans le tableau 14.

Tableau 13 : Modèles de prévision des rendements du sorgho au Soum

Numéro d'ordre	Classement décroissant suivant la valeur de R^2
	R^2	Nb.	ETAi	NDVI_I	NDVI_M	Sdat	Pluvio_V
1	0.729249	5	-0.525295	0.293554	-0.309723	-0.164891	0.507362
2	0.725376	4	-0.639413	0.297153	-0.243566		0.479093
3	0.700852	4	-0.608721	0.319136		0.093338	0.356502
4	0.698987	3	-0.526810	0.320723			0.353138
5	0.673149	4		0.276666	-0.406901	-0.683750	0.573482
6	0.664562	4	-0.490450		-0.371210	-0.198654	0.681731
7	0.658926	3	-0.627765		-0.292217		0.650170
8	0.623053	3	-0.588495			0.112699	0.516272
9	0.621567	3		0.308330		-0.440645	0.379415
10	0.620331	2	-0.489369				0.513166

Source : Données de l'étude.

Avec ETAi : l'évapotranspiration réelle au stade initial de la culture, Sdat : la décade du début des semis et Pluvio_V : le cumul de la pluviométrie pendant le début de la phase végétative.

Le modèle de prévision de rendement N°10 est celui qui présente de meilleures caractéristiques. Les résultats de la calibration et validation du modèle identifié permettent de déterminer les critères d'appréciation suivants :

Tableau 14 : Indicateurs d'appréciation du modèle de prévision du sorgho au Soum

Erreur absolue moyenne	Root mean square error (RMSE)	RRMSE (%)	R^2 de la régression dans statistica	R^2p	R^2 ajusté	p
(Kg/ha)	(Kg/ha)
74.1376324	93.8274401	0.17989009	0.620331	0.6084	0.532529	0.001916

Source : Données de l'étude.

Pour ce modèle de prévision des rendements du sorgho dans la province du Soum, on constate que les coefficients des variables pris individuellement sont significativement différent de 0 (p<0.05 pour chaque variable). Le modèle possède un R2 significatif, un RMSE de 93.83 Kg/ha et une erreur relative de prévision de 17.99 %. R2p montre que dans 60.84% des cas, la valeur du rendement historique observée est semblable à celle du rendement simulé par le modèle proposé.

Le graphique suivant montre la relation entre les rendements historiques et ceux obtenus à partir de la simulation.

normalisé (NDVI) et la date de semis qui sont des variables importantes dans la prévision des rendements agricoles. Selon Balaghi et al.(2009), l'indice de végétation normalisé (NDVI) reflète mieux l'état de la végétation que les données climatiques brutes, surtout en zones pluviales semiarides où le climat agit fortement sur les plantes et où les variations interannuelles du climat sont importantes. Selon Bartholomé (1990), la comparaison des valeurs des rendements agricoles officiels du mil et du sorgho pour 83 unités administratives du Sénégal, Mali et Burkina Faso avec des valeurs hebdomadaires d'indices de végétation permet d'expliquer 2/3 de la variabilité du rendement dès le début du mois de septembre soit un à deux mois avant la récolte.

Pour la première équation, on constate une évolution proportionnelle du rendement du mil au Soum et le déficit en eau pendant la phase de pleine végétation. Du point de vue agronomique ce phénomène ne s'explique pas, car c'est à cette phase que la biomasse atteint la croissance maximale. L'évolution du NDVI dans le même sens que celui du rendement est correcte car il est très souvent un bon indice pour apprécier l'état de la biomasse. Quant à la date de semis, elle évolue dans le sens contraire du rendement. Cela peut s'expliquer par le fait que, plus la date de semis est éloignée et plus la dernière phase du cycle de développement de la culture peut être exposée à des risques de sècheresse vue la courte durée de la saison des pluies. La seconde équation montre que la pluviométrie au cours du début de la phase de végétation est proportionnelle au rendement du sorgho au Soum. Le mouvement d'eau entre les différents tissus est nécessaire pour la circulation des sels minéraux, du carbone et des hormones. Le bon accomplissement de ces fonctions contribue au développement des cultures. Cependant, l'évolution en sens inverse de l'évapotranspiration à la phase initiale ne s'explique pas.

Les variables explicatives des rendements du mil et du sorgho dans la province du Soum présentent un caractère précoce car, elles peuvent être disponibles avant la récolte et de ce fait constituent un critère important pour l'alerte précoce au niveau décentralisé.