6.1.4.2 Rendement en grains
L'analyse de la variance par site ou localité montre un
effet génotypique très hautement significatif, suggérant
de la variabilité génétique à exploiter en
sélection (Tableau 6.7). L'effet significatif indique que, dans chaque
site, des différences génotypiques existent entre les
différentes lignées testées. Ceci montre que la
capacité de production est différente d'un génotype
à l'autre et d'un milieu à l'autre.
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En effet, pour Oued Smar, Gcn/4/D68-1-93A-1A//Ruff / Fg /3/
Mtl-5 (n°12) présente le rendement le plus élevé avec
51.2 q/ha. La moyenne de l'essai sur ce site est de 30.6 q/ha avec une
amplitude de 34.2 q/ha et la Ppds est de 9.0 (Tableau 6.6). Les rendements les
plus faibles sont observés chez MBB/Ofonto// Radiosso/Waha (n°30),
Ofonto/Waha//MBB (n°28), Inter_9/Poho_1 (n°16) et
Aram-5/Cali//Rascon-37/3/ Plata-8 (n°22) avec respectivement 19.9, 19.1,
19.1 et 17.0 q/ha (Appendice C, Tableau 1).
Avec une moyenne générale de l'essai de 54.5
q/ha, le rendement le plus élevé sur le site du khroub est celui
de Bichena / Ariza_2//Solga_8 (n°3), avec 65.6 q/ha. Il faut noter que, le
rendement dépasse les 50.0 q/ha chez 25 génotypes parmi les 30
testés sur le site du khroub. Le plus faible rendement est celui du
témoin Boussellem avec 44.8 q/ha. L'amplitude du site est de 20.8 q/ha,
avec une Ppds de 11.3 (Tableau 6.8).
Ces résultats s'expliquent par les conditions
climatiques qui étaient favorables. La période de Mars à
Mai a enregistré un cumul pluviométrique de 210.1 mm. Le
désherbage chimique ainsi que les potentialités
élevées du milieu et l'absence des gelées
printanières ont favorisé l'expression du potentiel de rendement.
D'après BOUZERZOUR et al., (2000) [100], l'amélioration
de la production est possible en adoptant un itinéraire technique plus
intensif dans les plaines intérieures où les conditions de
production sont nettement plus favorables et par l'adoption de cultivars plus
flexibles vis-à-vis des contraintes climatiques.
L'étude des valeurs moyennes du rendement, sur le site
de Sétif, montre que le génotype Bichena/Ariza_2//Solga_8
(n°3) se distingue par le rendement en grains le plus élevé,
57.9 q/ha. Minimus/Rascon_19 (n°1) et Minimus_7// Auk /Oste /3/ Shag_26
(n°6) produisent le moins (Appendice C, Tableau 3).
La moyenne générale de l'essai est de 49.4 q/ha
(Tableau 6.8) qui reste une valeur importante malgré la mauvaise
répartition de pluviométrie durant les phases critiques, ceci
peut être expliqué par la compensation entre les caractères
relatives aux rendement d'une part et la capacité de certains
génotypes
87
à maintenir l'activité photosynthétique
sous stress hydrique, le plus long temps possible, par l'utilisation des
assimilats stockées dans les tiges d'autre part. Selon BAHLOULI et
al., (2008) [151] le rendement est lui-même la résultante des
sites, du nombre de grains par m2 (épis par m2 et
grains par épi) et de leur remplissage.
L'impact des conditions climatiques (les basses
températures et le déficit hydrique de fin du cycle) du site
expérimental de Tiaret s'est répercuté sur les composantes
du rendement ce qui a affecté énormément le rendement
final. En effet, les rendements obtenus ont été tellement faibles
qu'ils ne permettent pas de se prononcer sur le niveau de productivité
des génotypes (Appendice C, Tableau 4). Les niveaux de rendement varient
de 7.2 q/ha pour Rascon/Sla_3/3/Plata_1/Snm//Plata_9 (n°8) à 13.1
q/ha pour Inter_9/Poho_1 (n°16). La moyenne générale de
l'essai est de 9.9 q/ha (Tableau 6.8).
Selon MECKLOUF et al., (2006) [134] si
l'épiaison coïncide avec l'avènement de températures
minimales trop basses, au cours du mois d'Avril, le potentiel de production est
réduit. Ceci semble être le cas pour ce site. COVENTRY et al.,
(1993) [152] montrent aussi que le rendement diminue avec les semis
tardifs.
Exprimé en pourcent de la valeur maximale. Le rendement
a été le plus élevé sur le site du khroub, suivi de
Sétif, il est moyen sur le site d'Oued Smar et le plus faible a
été noté sur le site de Tiaret (Figure 6.8).
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Figure 6.8 : Variation du rendement en grains (en % de la
valeur maximale) sur les différents sites.
6.2 Etude des liaisons intra et inter sites
entre variables
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