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Activité cambiale et croissance de Pericopsis elata (Harms) Van Meuwen: inventaire forestier et analyse diachronique d'échantillons de la zone cambiale dans les Réserves de Yoko et Yangambi (Province Orientales en RDC)

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par Patrick ONOTAMBA KONDJO
Université de Kisangani - Diplôme d'études supérieures en aménagement durable des forêts tropicales 2011
  

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4.2. Etude de la croissance de Pericopsis elata

4.2.1. Activité cambiale

Tous les paramètres étudiés dans le domaine de l'activité cambiale fait référence aux qutre arbres de la plantation (Bloc Ole) de la RBY.

La figure 17 montre la disposition des cellules non différenciées de la zone cambiales

par file.

Cellules du phloème

#177;4 Cellules non différenciées par file dans
zone cambiale

Cellules en différentiation

Cellules du xylème secondaire

Figure 17: Vue microscopique de la zone cambiale de Pericopsis elata

Les figures 18, 19, 20, 21 illustrent le nombre des cellules dans la zone cambiale par mois

M ai1

Jui n1

Jui n_2 Jui I I et1 Jui I I et 2 Ao0t1 AoOt_2 SQpt_1 SQpt_2

Mai 1 Jui n1 Jui n_2 Jui I I et1 Jui I I et2 AoCit1 AoCit_2 SQpt_1 SQpt_2

A1

A2

6

5

4

3

2

1

0

nmc par file radiale

6

5

4

3

2

1

0

nmc par file radiale

Figure 18: nmc dans la zone cambiale par Figure 19: nmc dans la zone cambiale

récolte pour le premier arbre par récolte pour le deuxième arbre

Activité cambiale et croissance de Pericopsis elata (Harms) Van Meeuwen: inventaire forestier, analyse diachronique d'échantillons de la
zone cambiale dans les Réserves de Yoko et de Yangambi (Province Orientale/RDC)

nmc par file radiale

4

2

6

0

Mai _l Juinl Juin_2 Juilletl Juillet2 Aofit_l Aofit2 Sept_1 Sept_2

A3

nmc par file radiale

4

2

6

0

Mai _l Juinl Juin_2 Juilletl Juillet2 Aofit_l Aofit2 Sept_1 Sept_2

A4

Figure 21: nmc dans la zone cambiale par récolte pour le troisième arbre figurs

Figure 20: nmc dans la zone cambiale par
récolte pour le quatrième arbre

Il se dégage pour les figures 18, 19, 20 et 21 que le nombre de cellules non différenciées produitent par file radiale atteint son maximum au mois de septembre avec un ralentissement au mois de juillet et une petite reprise au mois de mai.

La moyenne des cellules non différenciées dans la zone cambiale de ces quatre arbres par récolte est consignée dans la figure 22.

nmc de 4 arbres

Juin 1

Mai 1

Juin2

Juillet2

Sept_1

Sept_2

Aofit_l

Juilletl

Aofit2

6

5

4

3

2

1

nmc de tous les arbres

0

Figure 22: nmc dans la zone cambiale de quatre arbres

La tendance de la courbe pour cette figure est identique à celle des figures 18, 19, 20

et 21.

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zone cambiale dans les Réserves de Yoko et de Yangambi (Province Orientale/RDC)

Pour mettre en évidence la corrélation entre les données climatiques et le nombre de cellules prélevé bimensuellement, une moyenne mensuelle de nombre de cellules a été calculée et consignée dans la figure 23.

Mai Juin Juillet Août Sept

nmc

6

5

4

3

2

1

0

Figure 23: Moyenne mensuelle des cellules produites dans la zone cambiale

Les figures 24 et 25 montrent la corrélation entre les paramètres climatiques et le nombre des cellules produites dans la zone cambiale pour chaque mois.

nmc

4

6

3

2

0

5

1

Mai Juin Juillet Août Sept

nmc Précip (mm)

250

200

50

0

150

100

Precip (mm)

Figure 24: Corrélation entre le nombre de cellules dans la zone cambiale et la
précipitation

Il apparait dans cette figure que la tendance de cellules produites dans la zone cambiale suit la même tendance que la courbe de précipitation. Ces deux paramètres sont moyennement corrélés avec R2= 0,515.

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zone cambiale dans les Réserves de Yoko et de Yangambi (Province Orientale/RDC)

4

0

6

5

3

2

1

Mai Juin Juillet Août Sept

nmc T°C

26,5

26,0

25,5

25,0

24,5

24,0

Figure 25: Corrélation entre le nombre de cellules dans la zone cambiale et la
température

La figure 25 montre que ces deux paramètres ne sont pas corrélés car R2= -0,029.

Tableau 6: Corrélation entre les paramètres climatiques et le nombre moyen de cellules dans la
zone cambiale

 

nmc

Précip

T°C

nmc Corrélation de Pearson

1

0,513

-0,029

Sig. (bilatérale)

 

0,377

0,963

N

5

5

5

Précip Corrélation de Pearson

0,513

1

0,824

Sig. (bilatérale)

0,377

 

0,086

N

5

5

5

T°C Corrélation de Pearson

-0,029

0,824

1

Sig. (bilatérale)

0,963

0,086

 

N

5

5

5

Il ressort dans ce tableau que la précipitation a plus de l'influence sur la production des cellules que la température et le seuil de probabilité se rapproche plus de 0,05 pour la précipitation (0,377) que celui de la température (0,963).

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"L'ignorant affirme, le savant doute, le sage réfléchit"   Aristote