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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
  

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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.

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"Tu supportes des injustices; Consoles-toi, le vrai malheur est d'en faire"   Démocrite