UNIVERSITÉ IBA DER THIAM DE THIES

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ECOLE DOCTORALE DEVELOPPEMENT DURABLE ET SOCIETE

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THESE DE DOCTORAT UNIQUE

Année académique 2022/2023

N° d'ordre : 011/2023/ED2DS

Pour obtenir le grade de

DOCTEUR DE L'UNIVERSITÉ IBA DER THIAM DE THIES

Mention : Sciences agronomiques

Spécialité : Agronomie et Protection des cultures

Conception d'un idéotype de cotonnier (Gossypium hirsutum L) par voie de
modélisation dans les conditions actuelles et futures du Sénégal

Présentée et soutenue

Par M. Abdou TRAORE

Le 20 /06/2023

COMPOSITION DU JURY

<table><tr><td rowspan="2">Président</td><td>M. Abdoulaye DIENG</td><td>Professeur titulaire</td><td>UIDT</td></tr><tr><td>M. Kandioura NOBA</td><td>Professeur titulaire</td><td>UCAD</td></tr><tr><td rowspan="2">Rapporteurs</td><td>M. Moustapha GUEYE</td><td>Maître de Recherche</td><td>ISRA</td></tr><tr><td>M. Ousmane NDIAYE</td><td>Maître de Conférence</td><td>UIDT</td></tr><tr><td>Examinateur</td><td>M. Edward GERARDEAUX</td><td>HDR</td><td>CIRAD</td></tr><tr><td>Directeur de Thèse</td><td>M. Saliou NDIAYE</td><td>Professeur titulaire</td><td>UIDT</td></tr></table>

Invité : M. Romain LOISON (Chercheur CIRAD)
Dédicaces

Je dédie ce travail à : (i) ma chère maman Ndèye Fa Seck, décédée le 03 janvier 2020, pour ses encouragements et son soutien inconditionnel et (ii) à mon cher papa Lassana pour la bonne éducation qu’il m’a toujours inculquée.

Ce travail est également dédié à feu Ibrahima Seydi, ex-Directeur de la Production Agricole de la SODEFITEX pour la confiance qu’il avait en ma modeste personne, son soutien et ses encouragements durant mes travaux de thèse.

Enfin, je dédie particulièrement ce travail à ma femme Khady, nos enfants Lassana, Mamadou et Omar pour leur amour, leur patience et leur soutien indéfectible durant ces années de thèse mais aussi à mon père, mes frères et sœurs pour leur soutien sans faille et les encouragements.
Remerciements

« La thèse, un long chemin tortueux et semé d'embûches qu'on a traversé grâce à un travail d'équipe ».

Je tiens à remercier cordialement toutes les personnes qui ont contribué au dénouement de cette
thèse. Mes premiers remerciements vont à l'endroit de mon Directeur de thèse Dr Saliou
Ndiaye, Professeur titulaire à l'Université de Thiès et mes encadrant Dr Romain Loison et Dr
Edward Gérardeaux, chercheurs au CIRAD à l'Unité Propre de Recherche « agroécologie et
Intensification Durable des cultures Annuelles- UPR Aïda ». Merci pour votre confiance, votre
disponibilité permanente, votre rigueur scientifique, votre gentillesse et les nombreux
encouragements que vous m'avez prodigué.

Je remercie Dr Eric Gozé, chercheur au CIRAD à UPR Aïda, d'avoir bien voulu apporter sa touche ô combien précieuse sur les analyses statistiques. Avec lui, j'ai compris ce que rigueur et précision voulaient dire.

J'adresse tous mes remerciements à Dr Kandioura Noba, Professeur titulaire en Biologie Végétale à la Faculté des Sciences et Techniques de l' Université Cheikh Anta Diop de Dakar, à Dr Moustapha Guèye, Maître de Recherches au Centre pour le Développement de l'Horticulture de l'Institut Sénégalais de Recherches Agricoles de Dakar et à Dr Ousmane Ndiaye, Maître de conférences à l'Ecole Nationale Supérieure de l'Agriculture de l'Université Iba Der Thiam de Thiès pour l'honneur qu'ils m'ont fait en acceptant d'être les rapporteurs de cette thèse.

Je tiens aussi à remercier Dr Louise Leroux, chercheure au CIRAD à l'UPR Aïda et au Centre de Suivi Ecologique à Dakar, qui a bien voulu apporter sa contribution sur l'analyse des données climatiques.

Je remercie également Dr Abdoulaye Ndour pour ses conseils très utiles tout au long de la thèse.

J'exprime ma gratitude à Dr Djibril Badiane, chercheur et Directeur de à l'ISRA-CRA de Tambacounda d'avoir bien voulu m'accueillir au sein de son laboratoire.

Merci aussi à Dr Latyr Diouf, chercheur à l'ISRA-CRA de Tambacounda pour son intégration
dans le comité de thèse. Son pragmatisme, ses conseils ont été d'une importance capitale.

Grand Merci à Dr Kanfany pour la relecture du document et les amendements très pertinents.

Je remercie Dr Malick Ndiaye, chercheur à l'ISRA-CRA de Bambey pour sa contribution.

Cette thèse est le fruit d'une collaboration scientifique et technique entre l'ISRA, la SODEFITEX et le CIRAD, qui m'a permis, grâce à une convention d'accueil, de travailler paisiblement dans l'UPR Aïda. Je tiens à remercier chaleureusement Monsieur Krishna Naudin, Directeur de l'UPR Aïda.
Je tiens à remercier chaleureusement Monsieur Papa Fata Ndiaye, Directeur Général de la SODEFITEX ainsi qu'à son prédécesseur Monsieur Ahmed Bachir Diop pour leur soutien pour que cette thèse se déroule dans de très bonnes conditions.

Merci infiniment à tous mes collègues de la SODEFITEX, mention spéciale aux observateurs de la cellule Recherche-Développement pour leur implication sans faille dans la conduite des expérimentations. Je demeure très reconnaissant à l'endroit de mes collègues de la SODEFITEX que je ne remercierai jamais assez.

Merci à Madame Sarah Loison pour la relecture des parties écrites en anglais dans le document.

La liste des remerciements est loin d'être exhaustive, ainsi je tiens à exprimer ma profonde gratitude envers tous ceux que je n'ai pas nommés mais qui ont fortement contribué à l'aboutissement de cette thèse : grâce à vous j'ai pu réaliser cette thèse.
## Liste des abréviations

<table><tr><td>ACP</td><td>Analyse en Composante Principale</td></tr><tr><td>AMMI</td><td>Effets principaux additifs et interaction multiplicative</td></tr><tr><td>ANOVA</td><td>Analyse de variance</td></tr><tr><td>CCAFS</td><td>Changement climatique, agriculture et sécurité alimentaire</td></tr><tr><td>CIRAD</td><td>Centre de coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement</td></tr><tr><td>CNUCED</td><td>Conférence des Nations Unies sur le Commerce Et le Développement</td></tr><tr><td>CSE</td><td>Centre de Suivi Ecologique</td></tr><tr><td>DSSAT</td><td>Système d'aide à la décision pour le transfert d'agrotechnologie</td></tr><tr><td>FNPC</td><td>Fédération Nationale des Producteurs de Coton</td></tr><tr><td>GES</td><td>Gaz à effet de serre</td></tr><tr><td>GIEC</td><td>Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat</td></tr><tr><td>GPC</td><td>Groupements de Producteurs de Coton</td></tr><tr><td>GPS</td><td>Système de positionnement global</td></tr><tr><td>GxE</td><td>Génotype x Environnement</td></tr><tr><td>HDR</td><td>Habilitation à Diriger des Recherches</td></tr><tr><td>ISRA</td><td>Institut Sénégalais de Recherches Agricoles</td></tr><tr><td>ITC</td><td>Centre de commerce international</td></tr><tr><td>JC</td><td>Jésus Christ</td></tr><tr><td>MARC</td><td>Marge Après Retrait du Crédit</td></tr><tr><td>PR-PICA</td><td>Programme Régional de Production Intégrée du Coton en Afrique</td></tr><tr><td>RCP</td><td>Voie de concentration représentative</td></tr><tr><td>RMSE</td><td>Errore quadratique moyenne</td></tr><tr><td>nRMSE</td><td>Errore quadratique moyenne normalisée</td></tr><tr><td>SAM</td><td>Sélection Assistée par Marqueurs</td></tr><tr><td>SCY</td><td>Rendement en coton graine</td></tr><tr><td>SODEFITEX</td><td>Société de Développement et des Fibres Textiles</td></tr><tr><td>SSP</td><td>Voies socio-économiques partagées</td></tr><tr><td>TAMSAT</td><td>Applications tropicales de la météorologie par satellite</td></tr><tr><td>TPE</td><td>Population cible de l'environnement</td></tr><tr><td>UCAD</td><td>Université Cheikh Anta Diop de Dakar</td></tr><tr><td>UIDT</td><td>Université Iba Der Thiam de Thiès</td></tr><tr><td>UEMOA</td><td>Union Economique et Monétaire Ouest Africaine</td></tr><tr><td>UTM</td><td>Projection Transverse universelle de Mercator</td></tr></table>
## Liste des figures

<table><tr><td>Figure 1. Evolution de la production de coton graine au Sénégal de 1964 à 2021</td><td>2</td></tr><tr><td>Figure 2. Plasticité phénotypique et interaction génotype x environnement (G x E)</td><td>11</td></tr><tr><td>Figure 3. Changements pour la [CO2] atmosphérique et de la température de surface globale du passé profond aux 300 prochaines années</td><td>12</td></tr><tr><td>Figure 4. Scénarios, niveaux de réchauffement climatique et schémas de changement</td><td>13</td></tr><tr><td>Figure 5. Précipitations extrêmes</td><td>13</td></tr><tr><td>Figure 6. Impact du changement climatique sur les précipitations, températures et rayonnement en Afrique de l'Ouest</td><td>15</td></tr><tr><td>Figure 7. Impact du changement climatique sur le rendement de céréales en Afrique de l'Ouest</td><td>16</td></tr><tr><td>Figure 8. Zone cotonnière sénégalaise</td><td>27</td></tr><tr><td>Figure 9. Découpage agro climatique de la zone cotonnière sénégalaise par la SODEFITEX</td><td>28</td></tr><tr><td>Figure 10. Localisation des postes pluviométriques utilisés dans l'étude</td><td>31</td></tr><tr><td>Figure 11. Explication du concept de cumul pluviométrique pénalisé</td><td>34</td></tr><tr><td>Figure 12. Date de début de l'hivernage par poste pluviométrique</td><td>37</td></tr><tr><td>Figure 13. Date de fin de l'hivernage par poste pluviométrique</td><td>37</td></tr><tr><td>Figure 14. Durée de l'hivernage par poste pluviométrique</td><td>38</td></tr><tr><td>Figure 15. Nombre de jours pluvieux par poste pluviométrique</td><td>38</td></tr><tr><td>Figure 16. Cumul pluviométrique annuel par pluviomètre</td><td>39</td></tr><tr><td>Figure 17. Nombre de poches de sécheresse (≥7j ou ≥14j) dans l'hivernage par zone agroclimatique et par station pluviométrique et fréquence d'apparition sur la période 2000-2019</td><td>40</td></tr><tr><td>Figure 18. Tendance des dates de début de l'hivernage dans le bassin cotonnier sénégalais</td><td>42</td></tr><tr><td>Figure 19. Modification de la date de début de la saison des pluies relative en 20 ans (2000-2019)</td><td>42</td></tr><tr><td>Figure 20. Tendance des dates de fin de l'hivernage dans le bassin cotonnier sénégalais</td><td>42</td></tr><tr><td>Figure 21. Tendance du nombre de jours pluvieux dans le bassin cotonnier sénégalais</td><td>43</td></tr><tr><td>Figure 22. Tendance du cumul pluviométrique dans le bassin cotonnier sénégalais</td><td>43</td></tr><tr><td>Figure 23. Carte des dates de début de l'hivernage en zone cotonnière sénégalaise</td><td>45</td></tr><tr><td>Figure 24. Carte des dates de fin d'hivernage en zone cotonnière sénégalaise</td><td>46</td></tr><tr><td>Figure 25. Carte de la durée de l'hivernage en zone cotonnière sénégalaise</td><td>46</td></tr><tr><td>Figure 26. Carte du cumul pluviométrique en zone cotonnière sénégalaise</td><td>47</td></tr><tr><td>Figure 27. Carte du nombre de jours pluvieux en zone cotonnière sénégalaise</td><td>47</td></tr><tr><td>Figure 28. Carte de la pluviométrie annuelle médiane par zone agroclimatique</td><td>48</td></tr><tr><td>Figure 29. Estimation robuste du rendement en coton graine de 8 variétés en fonction de la date de semis</td><td>57</td></tr><tr><td>Figure 30. Proportion de semis tardif du coton au Sénégal entre 2000 et 2019</td><td>58</td></tr><tr><td>Figure 31. Estimation robuste du rendement en coton graine dans le cas de 24,5% de semis tardif</td><td>59</td></tr><tr><td>Figure 32. Estimation robuste des racines carrées du rendement en coton graine de 8 variétés en fonction de la proportion de semis tardif</td><td>59</td></tr><tr><td>Figure 33. Schéma des différentes étapes et données nécessaires de la calibration à la conception d'un idéotype</td><td>67</td></tr><tr><td>Figure 34. Localisation des Antennes Multilocales d'Expérimentation en zone cotonnière sénégalaise</td><td>68</td></tr><tr><td>Figure 35. Localisation de la zone cotonnière sénégalaise</td><td>71</td></tr><tr><td>Figure 36. Pluviométrie du semis à la récolte pour les deux années (2050 et 2080) et pour les deux RCPs (RCP4.5 et RCP8.5)</td><td>75</td></tr><tr><td>Figure 37. Niveaux de rendement en fonction des dates de semis, RCPs, année cible et variétés</td><td>80</td></tr><tr><td>Figure 38. Rendements Q1 (a) et médian (b) en coton graine des 3 variétés en fonction des RCPs et de l'année cible</td><td>81</td></tr><tr><td>Figure 39. Fenêtres de semis Q1 (a) et médian (b) des 3 variétés en fonction des RCPs et de l'année cible</td><td>82</td></tr></table>
# Liste des tableaux

<table><tr><td>Tableau 1. Pratiques de gestion par les modèles de simulation du coton existants et autres applications</td><td>23</td></tr><tr><td>Tableau 2. Assolement des exploitations agricoles familiales en zone cotonnière 2020 au Sénégal</td><td>29</td></tr><tr><td>Tableau 3. Caractéristiques des 14 postes pluviométriques utilisés dans l'étude</td><td>32</td></tr><tr><td>Tableau 4. RMSE et nRMSE (%) entre les données observées et les estimations du produit TAMSAT</td><td>40</td></tr><tr><td>Tableau 5. Coefficient du modèle linéaire sur les poches de sécheresse d'au moins 7 jours</td><td>44</td></tr><tr><td>Tableau 6. Coefficient du modèle linéaire sur les poches de sécheresse d'au moins 14 jours</td><td>45</td></tr><tr><td>Tableau 7. Caractéristiques des variétés de coton utilisées dans l'étude</td><td>53</td></tr><tr><td>Tableau 8. Description de 12 environnements utilisés dans l'étude</td><td>54</td></tr><tr><td>Tableau 9. Effets fixes sur la racine carrée du rendement en coton graine</td><td>56</td></tr><tr><td>Tableau 10. Estimation de la variance des effets aléatoires du modèle mixte de la racine carrée du rendement en coton graine</td><td>57</td></tr><tr><td>Tableau 11. Impact des stratégies de choix variétal sur les revenus et la production de coton au Sénégal</td><td>60</td></tr><tr><td>Tableau 12. Caractéristiques des trois sites expérimentaux</td><td>69</td></tr><tr><td>Tableau 13. Concentrations atmosphériques en dioxyde de carbone (en ppm)</td><td>72</td></tr><tr><td>Tableau 14. Choix des 15 pixels pour télécharger les données sol</td><td>74</td></tr><tr><td>Tableau 15. Plage de variabilité des paramètres de cinq cultivars utilisés dans les simulations avec le modèle CSM-CROPGRO-Coton</td><td>74</td></tr><tr><td>Tableau 16. Moyennes des principales variables climatiques en fonction du climat actuel et de 4 scénarii du climat futur (2050, RCP4.5 ; 2050, RCP8.5 ; 2080, RCP4.5 et 2080, RCP8.5) dans le bassin cotonnier sénégalais</td><td>76</td></tr><tr><td>Tableau 17. Résultats de la calibration et de l'évaluation de cette calibration pour les 3 variétés</td><td>78</td></tr><tr><td>Tableau 18. Valeurs des paramètres "génétiques" des 3 cultivars dans CSM-CROPGRO-Cotton</td><td>79</td></tr><tr><td>Tableau 19. Valeurs des paramètres "génétiques" optimisés pour la conception de l'idéotype</td><td>82</td></tr><tr><td>Tableau 20. Rendements de l'idéotype dans les sites en fonction de la durée des fenêtres de semis</td><td>83</td></tr><tr><td>Tableau 21. Gain de production en coton graine de l'idéotype dans les différents sites</td><td>84</td></tr></table>
Résumé

Au Sénégal, la culture cotonnière est pluviale et est pratiquée dans le tiers sud. Souvent, de nombreuses poches sécheresse se traduisant par des pertes de rendement en coton graine sont observées. Ainsi, ce travail a été conduit et avait pour objectif de : (i) caractériser la pluviométrie en zone cotonnière sénégalaise ; (ii) rechercher des variétés actuelles adaptées dans ces conditions et (iii) proposer un idéotype pour le long terme. Des indicateurs de caractérisation de la pluviométrie ont été calculés à partir des données collectées pour quatorze postes pluviométriques situés dans le bassin cotonnier. Ces données ont été comparées à celles calculées à partir des estimations du produit TAMSAT. Ensuite, les cartes des indicateurs ont été réalisées et comparées à celle du découpage pluviométrique de la SODEFITEX. En outre, des essais variétaux ont été menés dans les sites de Koussanar (zone sèche), Vélingara (zone intermédiaire) et Kédougou (zone humide) avec huit cultivars (ALLEN 51-106, BUJA, CS 50, IRMA L484, IRMA Q302, SIOKRA L23, Stam 129A, et TAMCOT CAMD-S-75-C) et pendant trois campagnes agricoles de 2018 à 2020 afin de collecter des données permettant d'analyser le rendement en coton graine et utiliser les trois meilleures variétés pour la calibration et l'évaluation du modèle de culture DSSAT CSM-CROPGRO-Cotton. A cela s'ajoutent des analyses effectuées et les données climatiques pour les deux RCP (RCP 4.5 et RCP 8.5) et les deux années cibles (2050 et 2080) obtenues avec l'utilisation de dix-sept modèles climatiques. Les résultats montrent une variabilité interannuelle de la pluviométrie avec des informations fiables pour les dates de début (du 1er juin au 1er juillet) et de fin (du 1er au 15 octobre), la durée de l'hivernage (entre 100 et 120 jours), le cumul pluviométrique (entre 600 et 1 200 mm) et le nombre de jours pluvieux (entre 40 et 60 jours). En revanche, les informations sur les poches de sécheresse ne sont pas fiables. Actuellement, aucun cultivar n'a donné les meilleurs rendements en coton graine aussi bien pour le semis précoce (1 588 kg ha⁻¹) que pour le semis tardif (839 kg ha⁻¹). En semis précoce, le cultivar CS 50 a donné le meilleur rendement en coton graine (1 588 kg ha⁻¹) et en semis tardif, c'est le cultivar IRMA Q302 (839 kg ha⁻¹). Dans les conditions futures prédites, le cultivar Stam 129A donnerait les meilleurs rendements en coton graine (1 500 kg ha⁻¹) et le cultivar IRMA Q302 les rendements les plus faibles (1 200 kg ha⁻¹). De plus, partout dans la zone cotonnière, les semis précoces donneront toujours les meilleurs rendements en coton graine (1 500 kg ha⁻¹) au détriment des semis tardifs (1 000 kg ha⁻¹). De ce fait, pour obtenir des rendements meilleurs dans les quinze secteurs agricoles du bassin cotonnier sénégalais, un idéotype a été conçu. Il est caractérisé par une durée entre l'émergence et la floraison de 49 jours et une durée entre la floraison et l'ouverture des capsules de 22 jours. Aussi, avec cet idéotype, la fenêtre de semis permettant d'obtenir des revenus de plus de 150 000 F CFA par hectare s'est élargi de 3 à 20 jours selon les secteurs. La thèse a permis de confirmer la cohérence du découpage du bassin cotonnier sénégalais en 3 zones (sèche, intermédiaire et humide) et concevoir un idéotype. Ces résultats peuvent être pris en compte dans le programme d'amélioration variétal du cotonnier pour une meilleure définition des cahiers des charges des variétés adaptées.

Mots-clés : Coton, pluviométrie, cultivar, idéotype, rendement, Sénégal.
Abstract

In Senegal, cotton cultivation is rainfed and is practiced in the southern third of the country. Many episodes of drought resulting in yield losses in seed cotton are often observed. This study was therefore conducted with the aim of (i) characterize rainfall in the Senegalese cotton zone; (ii) identify current varieties adapted to these conditions and (iii) propose one or more ideotypes for the long term. Rainfall characterization indicators were calculated from data collected for fourteen rainfall stations located in the cotton basin. These data were compared to those calculated from the TAMSAT product estimates. Then, the indicator maps were produced and compared with the SODEFITEX rainfall distribution map. In addition, varietal trials were conducted in Koussanar (dry zone), Vélingara (intermediate zone) and Kédougou (wet zone) with eight cultivars (ALLEN 51-106, BUJA, CS 50, IRMA L484, IRMA Q302, SIOKRA L23, Stam 129A, and TAMCOT CAMD-S-75-C) and during three cropping seasons from 2018 to 2020 to collect data for seed cotton yield analysis and to use the three best varieties for calibration and evaluation of the DSSAT CSM-CROPGRO-Cotton crop model. In addition, analyses were carried out and climate data for the two PCRs (PCR 4.5 and PCR 8.5) and the two target years (2050 and 2080) obtained using seventeen climate models. The results show inter-annual variability in rainfall with reliable information for the start (1 June to 1 July) and end (1 to 15 October) dates, the duration of the rainy season (between 100 and 120 days), the cumulative rainfall (between 600 and 1,200 mm) and the number of rainy days (between 40 and 60 days). However, information on drought episodes is not reliable. Currently, no cultivar gave the best seed cotton yields for both early (1588 kg ha⁻¹) and late (839 kg ha⁻¹) sowing. In early sowing, the cultivar CS 50 gave the best seed cotton yield (1588 kg ha⁻¹) and in late sowing it was the cultivar IRMA Q302 (839 kg ha⁻¹). Under predicted future conditions, Stam 129A would give the highest seed cotton yields (1,500 kg ha⁻¹) and IRMA Q302 the lowest (1,200 kg ha⁻¹). Also, everywhere in the cotton zone, early sowing will always give the best seed cotton yields (1,500 kg ha⁻¹) at the expense of late sowing (1,000 kg ha⁻¹). Therefore, in order to obtain better yields in the fifteen agricultural sectors of the Senegalese cotton basin, an ideotype was designed. It is characterized by a duration between emergence and flowering of 49 days and a duration between flowering and boll opening of 22 days. Using this ideotype, the sowing window for obtaining income of more than 150,000 F CFA per hectare was extended from 3 to 20 days depending on the sector. This work confirmed the coherence of partitioning the Senegalese cotton basin into three zones (dry, intermediate and wet) and of designing an ideotype. These results can be considered in the cotton breeding scheme for a better definition of the specifications of adapted varieties.

**Keywords:** Cotton, rainfall, cultivar, ideotype, yield, Senegal.
Table des matières

<table><tr><td>DÉDICACES</td><td>I</td></tr><tr><td>REMERCIEMENTS</td><td>II</td></tr><tr><td>LISTE DES ABRÉVIATIONS</td><td>IV</td></tr><tr><td>LISTE DES FIGURES</td><td>V</td></tr><tr><td>LISTE DES TABLEAUX</td><td>VI</td></tr><tr><td>RÉSUMÉ</td><td>VII</td></tr><tr><td>ABSTRACT</td><td>VIII</td></tr><tr><td>INTRODUCTION GÉNÉRALE</td><td>1</td></tr><tr><td>1. CONTEXTE ET JUSTIFICATION</td><td>1</td></tr><tr><td>2. PROBLÉMATIQUE DE LA THÈSE</td><td>2</td></tr><tr><td>3. OBJECTIFS</td><td>3</td></tr><tr><td>4. QUESTIONS DE RECHERCHE</td><td>3</td></tr><tr><td>5. HYPOTHÈSES</td><td>3</td></tr><tr><td>6. DÉMARCHE</td><td>4</td></tr><tr><td>CHAPITRE I. GÉNÉRALITÉS SUR LE COTONNIER ET ÉTAT DES CONNAISSANCES SUR LES RECHERCHES VIRTUELLES DANS UN CONTEXTE DE CHANGEMENT CLIMATIQUE</td><td>5</td></tr><tr><td>1.1. CONTRAINTES MAJEURES QUI ENTRAVENT LA RELANCE DURABLE DE LA CULTURE COTONNIÈRE AU SÉNÉGAL</td><td>5</td></tr><tr><td>1.1.2. Une pluviométrie irrégulière</td><td>5</td></tr><tr><td>1.1.2. Une baisse de la fertilité et/ou acidification des sols</td><td>5</td></tr><tr><td>1.1.3. Un vieillissement de la population des cotonculteurs</td><td>5</td></tr><tr><td>1.1.4. Une concurrence de l'orpaillage artisanal et du trafic de bois</td><td>6</td></tr><tr><td>1.1.5. Une forte pression parasitaire</td><td>6</td></tr><tr><td>1.1.6. Un sous équipement des cotonculteurs</td><td>6</td></tr><tr><td>1.1.7. Une insuffisance des moyens pour la recherche cotonnière</td><td>6</td></tr><tr><td>1.1.8. Une divagation des animaux</td><td>6</td></tr><tr><td>1.2. L'ITINÉRAIRE TECHNIQUE DE LA CULTURE DU COTON ACTUELLEMENT VULGARISÉ AU SÉNÉGAL</td><td>6</td></tr><tr><td>1.3. L'AMÉLIORATION VARIÉTALE DU COTONNIER</td><td>8</td></tr><tr><td>1.3.1. L'importance d'une sélection variétale</td><td>8</td></tr><tr><td>1.3.2. Idéotype</td><td>10</td></tr><tr><td>1.4. IMPACT DU CHANGEMENT CLIMATIQUE SUR LES CULTURES</td><td>11</td></tr><tr><td>1.5. STRATÉGIES D'ADAPTATION AU CHANGEMENT CLIMATIQUE</td><td>14</td></tr><tr><td>1.6. IMPACT DU STRESS HYDRIQUE SUR LE COTON</td><td>17</td></tr><tr><td>1.7. TECHNIQUES DE GESTION OPTIMALE DES RESSOURCES EN EAU POUR LE COTON DANS LE MONDE</td><td>18</td></tr><tr><td>1.8. COMMENT AMÉLIORER LA PRODUCTION DE COTON DANS LE BASSIN COTONNIER SÉNÉGALAIS DANS DES CONDITIONS DE DÉFICIT HYDRIQUE ?</td><td>19</td></tr><tr><td>1.9. MODÉLISATION</td><td>20</td></tr><tr><td>1.9.1. Généralités</td><td>20</td></tr><tr><td>1.9.2. Modélisation et sélection variétale</td><td>21</td></tr><tr><td>1.9.3. Choix du modèle de cultures du coton</td><td>22</td></tr><tr><td>1.9.4. Présentation du modèle CSM-CROPGRO-Cotton</td><td>23</td></tr></table>

<table><tr><td>CHAPITRE II. CARACTÉRISATION DE LA PLUVIOMÉTRIE DANS LE BASSIN COTONNIER SÉNÉGALAIS</td><td>25</td></tr></table>
2.1. INTRODUCTION.................................................................................................................... 26

2.2. MATÉRIEL ET MÉTHODES.................................................................................................... 27

2.2.1. Zone d'étude .................................................................................................................... 27

2.2.2. Méthodes............................................................................................................................ 30

2.2.3. Données pluviométriques.................................................................................................... 31

2.2.4. Indicateurs de caractérisation de la pluviométrie................................................................ 32

2.2.5. Traitement et analyse des données pluviométriques ................................................................ 32

2.2.6. Détermination des dates de début, de fin, de la durée de la saison des pluies, du nombre de jours pluvieux, du cumul pluviométrique et des poches de sécheresse ................................................................................ 33

2.2.7. Caractérisation de la taille des écarts entre les données observées et les estimations du produit TAMSAT 34

2.2.8. Choix du seuil d'écrémage des données pluviométriques TAMSAT ........................................ 35

2.2.9. Calcul des tendances des indicateurs pluviométriques à partir des données TAMSAT pour l'ensemble de la zone cotonnière pour les indicateurs dont l'évaluation était satisfaisante en étape 3 ........ 35

2.2.10. Calcul des tendances des indicateurs pluviométriques à partir des données réelles pour l'ensemble de la zone cotonnière pour les indicateurs dont l'évaluation n'était pas satisfaisante en étape 335

2.3. RÉSULTATS................................................................................................................................. 36

2.3.1. Etape 1 : Détermination des indicateurs pluviométriques à partir des données observées ........ 36

2.3.2. Etape 2 : Détermination du seuil d'écrémage des données issues du produit TAMSAT............ 39

2.3.3. Etape 3 : Caractérisation des erreurs sur les indicateurs entre les données observées et les estimations issues du produit TAMSAT ................................................................................................................ 40

2.3.4. Etape 4 : Tendances des indicateurs pluviométriques à partir des données TAMSAT pour l'ensemble de la zone cotonnière pour les indicateurs dont l'évaluation était satisfaisante en étape 3 ........ 41

2.3.5. Etape 5 : Tendances des indicateurs pluviométriques à partir des données réelles pour l'ensemble de la zone cotonnière pour les indicateurs dont l'évaluation n'était pas satisfaisante en étape 344

2.3.6. Etape 6 : Représentation des médianes des indicateurs à l'échelle du Sénégal ........................ 45

2.3.7. Etape 7 : Evaluation graphique du découpage de la SODEFITEX ........................................ 47

2.4. DISCUSSION PARTIELLE................................................................................................................ 48

2.5. CONCLUSION PARTIELLE................................................................................................................ 49

## CHAPITRE III. OPTIMISATION DU CHOIX VARIÉTAL DE COTONNIER DANS LES CONDITIONS PLUVIALES SAHÉLO-SOUDANIENNE AVEC PRÉSENCE DE SEMIS TARDIFS : CAS DU SÉNÉGAL ................................................................................................................ 51

3.1. INTRODUCTION.................................................................................................................... 52

3.2. MATÉRIEL ET MÉTHODES.................................................................................................... 52

3.2.1. Sites expérimentaux ................................................................................................................ 52

3.2.2. Facteurs étudiés et dispositif expérimental ........................................................................ 53

3.2.3. Conditions expérimentales........................................................................................................ 53

3.2.4. Observations et mesures ................................................................................................................ 55

3.2.5. Traitement et analyse des données................................................................................................ 55

3.3. RÉSULTATS................................................................................................................................. 56

3.3.1. Données climatiques ................................................................................................................ 56

3.3.2. Performance moyenne des génotypes, des dates de semis, des environnements et des effets de l'interaction ................................................................................................................ 56

3.3.3. Choix approprié des génotypes à des fins de vulgarisation................................................ 58

3.4. DISCUSSION PARTIELLE................................................................................................................ 60

3.5. CONCLUSION PARTIELLE................................................................................................................ 62

## CHAPITRE IV. EVALUATION VARIÉTALE ET CONCEPTION D'IDÉOTYPES RÉSILIENTS DE COTONNIER DANS UN CONTEXTE DE CHANGEMENT CLIMATIQUE AU SÉNÉGAL ................................................................................................................ 64

4.1. INTRODUCTION.................................................................................................................... 65

4.2. MATÉRIEL ET MÉTHODES.................................................................................................... 66

4.2.1. Cadre général pour la simulation de scénarii futurs en zone cotonnière sénégalaise ................ 66

4.2.1.1. Modèle DSSAT CSM-CROPGRO-Cotton................................................................................ 66
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>4.2.1.2.</td>
      <td>Traitement et analyse des données</td>
      <td>66</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.2.1.3.</td>
      <td>Détermination du seuil économique pour le choix des meilleurs cultivars virtuels</td>
      <td>66</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.2.1.4.</td>
      <td>Etapes et données nécessaires pour la modélisation d'un idéotype</td>
      <td>66</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.2.2.</td>
      <td>Calibration et évaluation du modèle CSM-CROPGRO-Cotton au Sénégal</td>
      <td>67</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.2.2.1.</td>
      <td>Sites de l'étude</td>
      <td>67</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.2.2.2.</td>
      <td>Facteurs étudiés</td>
      <td>68</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.2.2.3.</td>
      <td>Dispositif expérimental</td>
      <td>68</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.2.2.4.</td>
      <td>Variables mesurées</td>
      <td>70</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.2.2.5.</td>
      <td>Méthodologie de calibration et d'évaluation</td>
      <td>70</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.2.3.</td>
      <td>Expérience 1 : Simulation avec les variétés calibrées pour définir la carte variétale</td>
      <td>71</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.2.3.1.</td>
      <td>Zone cotonnière sénégalaise</td>
      <td>71</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.2.3.2.</td>
      <td>Climats</td>
      <td>71</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.2.3.3.</td>
      <td>Sols</td>
      <td>72</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.2.3.4.</td>
      <td>Itinéraire technique</td>
      <td>72</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.2.3.5.</td>
      <td>Plan de simulation</td>
      <td>73</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.2.4.</td>
      <td>Expérience 2 : Conception d'idéotypes</td>
      <td>73</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.2.4.1.</td>
      <td>Sélection des meilleurs objets (comment choisir ?)</td>
      <td>73</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.2.4.2.</td>
      <td>Conception de variétés virtuelles (en pratique)</td>
      <td>73</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.2.4.3.</td>
      <td>Valeurs de paramètres de l'idéotype</td>
      <td>73</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.3.</td>
      <td>RÉSULTATS</td>
      <td>75</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.3.1.</td>
      <td>Caractérisation du climat futur selon les modèles choisis</td>
      <td>75</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.3.2.</td>
      <td>Les valeurs de paramètres et les résultats de la calibration et de l'évaluation de cette calibration pour les 3 variétés</td>
      <td>77</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.3.3.</td>
      <td>Performance des variétés actuelles</td>
      <td>77</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.3.4.</td>
      <td>Cartes des meilleures variétés en 2050, 2080 par plage de date de semis</td>
      <td>80</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.3.5.</td>
      <td>Caractéristiques de l'idéotype</td>
      <td>83</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.4.</td>
      <td>DISCUSSION PARTIELLE</td>
      <td>84</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.5.</td>
      <td>CONCLUSION PARTIELLE</td>
      <td>85</td>
    </tr>
    <tr>
      <td colspan="2">CHAPITRE V. DISCUSSIONS GÉNÉRALES</td>
      <td>86</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.1.</td>
      <td>LES PRINCIPALES CARACTÉRISTIQUES DE LA PLUVIOMÉTRIE DE LA ZONE COTONNIÈRE SÉNÉGALAISE ET LES MODÈLES CLIMATIQUES</td>
      <td>86</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.2.</td>
      <td>L'INTÉRÊT ET LES LIMITES DES MODÈLES DE CULTURE COTON DANS LE CONTEXTE SÉNÉGALAIS</td>
      <td>88</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.3.</td>
      <td>LES PROGRAMMES DE CRÉATION VARIÉTALE COTON AU SÉNÉGAL ET DANS LA RÉGION</td>
      <td>89</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.4.</td>
      <td>LES APPLICATIONS POSSIBLES ET UNE PROPOSITION D'IMPLÉMENTATION AU SÉNÉGAL</td>
      <td>90</td>
    </tr>
    <tr>
      <td colspan="2">CONCLUSION GÉNÉRALE ET PERSPECTIVES</td>
      <td>90</td>
    </tr>
    <tr>
      <td colspan="2">BIBLIOGRAPHIE</td>
      <td>92</td>
    </tr>
    <tr>
      <td colspan="2">ANNEXES</td>
      <td>104</td>
    </tr>
    <tr>
      <td colspan="2">ANNEXE I. VÉRIFICATION DE LA VALIDITÉ DU MODÈLE STATISTIQUE SUR LES POCHES DE SÉCHERESSE D'AU MOINS 7 JOURS</td>
      <td>104</td>
    </tr>
    <tr>
      <td colspan="2">ANNEXE II. VÉRIFICATION DE LA VALIDITÉ DU MODÈLE STATISTIQUE SUR LES POCHES DE SÉCHERESSE D'AU MOINS 14 JOURS</td>
      <td>105</td>
    </tr>
    <tr>
      <td colspan="2">ANNEXE III. ARTICLE DE SYNTHÈSE BIBLIOGRAPHIQUE PUBLIÉ</td>
      <td>106</td>
    </tr>
    <tr>
      <td colspan="2">ANNEXE IV. ERREUR D'ESTIMATION DU NOMBRE DE JOURS PLUVIEUX PAR LE PRODUIT TAMSAT EN FONCTION DU SEUIL D'ÉCRÉMAGE DES FAIBLES PLUIES</td>
      <td>118</td>
    </tr>
    <tr>
      <td colspan="2">ANNEXE V. COMPARAISON DES DONNÉES PLUVIOMÉTRIQUES OBSERVÉES ET ISSUES DE MARKSIM™</td>
      <td>119</td>
    </tr>
    <tr>
      <td colspan="2">ANNEXE VI. COÛT DU PAQUET TECHNIQUE À L'HECTARE POUR LA CAMPAGNE 2021-2022</td>
      <td>120</td>
    </tr>
    <tr>
      <td colspan="2">ANNEXE VII. POSTER PRÉSENTÉ À LA CONFÉRENCE INTERNATIONALE ICROPM2020</td>
      <td>121</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
# Introduction Générale

## 1. Contexte et justification

Le coton vient du mot arabe « quotn » (Abdurakhmonov, 2016). Des fibres de coton ont été découvertes vers 6 000 ans avant JC au Pakistan (Moulherat et al., 2002). Son exploitation date de très longtemps, déjà en 445 avant JC, l'historien grec Hérodote parlait de la qualité de la fibre du coton de l'Inde en la comparant à la laine des moutons (Berti et al., 2006). C'est une plante de la famille des Malvaceae et du genre *Gossypium*. Ce dernier compte environ 50 espèces dont quatre ont été domestiquées, deux diploïdes : *Gossypium arboreum* et *Gossypium herbaceum* et deux tétraploïdes : *Gossypium hirsutum* et *Gossypium barbadense* (Wendel and Grover, 2015). Les espèces *G. hirsutum* L. et *G. barbadense* L. sont originaires des Amériques alors que les espèces *G. arboreum* L. et *G. herbaceum* L. viennent de l'Ancien Monde (Tengberg and Moulhérat, 2008). Les deux espèces diploïdes sont peu productives et donnent un coton court, épais et peu tenace. On ne les retrouve plus que dans certaines zones d'agriculture traditionnelle en Asie et en Afrique et elles représentent moins de 5 % de la production mondiale de fibre. Les variétés de l'espèce *barbadense* produisent une fibre longue, fine et tenace et elles ne représentent que 5 % de la production mondiale. *G. hirsutum* est l'espèce la plus cultivée et représente environ 90 % de la production mondiale (Wendel et al., 1992).

Le coton est utilisé dans l'habillement, l'ameublement, la médecine, l'alimentation animale (huile et tourteaux) et humaine (Zhang et al., 2012). La production de coton fournit plus de 350 millions d'emplois à travers la culture, le transport, l'égrenage, le machinisme agricole, l'équipement industriel, l'industrie textile, la transformation des graines (Crétenet and Gourlot, 2016). Depuis les années 90, la position de l'Afrique fluctue entre la 4ème et la 6ème place des régions productrices de fibre de coton dans le monde (Crétenet et Gourlot, 2016). En 2019/20, les surfaces mondiales prévues en coton étaient de 32,8 millions d'hectares pour une production de 26,5 millions de tonnes de coton. Cette production était dominée par l'Inde (5,9 millions de tonnes soit 22 %), la Chine (5,5 millions de tonnes soit 22 %), et les Etats Unis (4,3 millions de tonnes soit 16 %). L'Afrique de l'Ouest et du Centre, avec 9,9 % des superficies emblavées (3,2 millions d'hectares) en avait produit 1,4 millions de tonnes (soit 5 %) (International Cotton Advisory Committee, 2018). Au Sénégal, le coton est produit dans le tiers sud du pays (Sénégal Oriental et Haute Casamance). Dans cette zone, il est la principale source de revenus (5 à 7 milliards de Francs CFA) et d'emplois (Ndour, 2018). En 2021/2022, les superficies emblavées étaient de 18 572 hectares pour une production de 21 776 tonnes de coton graine. Le Sénégal a connu une production record de 52 353 tonnes de coton graine en 2006/07 et sa plus faible production (à part les années d'introduction de la culture du coton : 1964 à 1975) a été obtenue en 1998/99 avec 11 628 tonnes de coton graine. Cependant, il est important de signaler que durant les trois dernières campagnes (de 2019-2020 à 2021-2022), la production remonte légèrement (Figure 1) du fait surtout de l'amélioration du rendement en coton graine.
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>**Figure 1.** Evolution de la production de coton graine au Sénégal de 1964 à 2021
Source : SODEFITEX (2022)</figcaption></figure>

## 2. Problématique de la thèse

En Afrique de l'Ouest et du Centre, le changement climatique a globalement un impact négatif sur la production de coton (ITC, 2011). Au Sénégal, la saison des pluies est courte (3 à 4 mois). C'est pourquoi l'accent a toujours été mis sur le raccourcissement du cycle avec l'utilisation de la variété Stam 129A. Tout est fait un peu plus qu'ailleurs pour la réalisation de semis précoces. Pourtant, des semis tardifs persistent et représentent 28,5% des surfaces durant la campagne agricole 2021-2022 (SODEFITEX). Pour le moment, il n'existe pas de méthode « performante » pour parvenir au raccourcissement du cycle car même les essais variétaux en semis tardifs n'ont pas permis d'identifier des variétés avec un niveau de production supérieur à celles cultivées. A cela s'ajoute une baisse drastique des rendements, en coton graine passant de 1 534 kg ha⁻¹ durant la campagne 1968/1969 à 668 kg ha⁻¹ pour la campagne 2015/2016 (Diouf et al., 2017). Il n'y a pas eu d'évaluation de variétés sur l'ensemble de la zone et/ou de définition de population cible des environnements (TPE : Target Population of Environment) pour faire le choix variétal par voie d'idéotypes. Il n'existe pas de carte variétale précise, la vulgarisation d'une variété dans une zone dépend surtout de la disponibilité de la semence (Diouf et al., 2017; Ndour, 2018). Les variétés vulgarisées ne se distinguent pas sur le plan de la productivité, elles sont génétiquement trop apparentées et les producteurs doutent de leur adaptabilité dans les différents environnements cibles de la zone cotonnière (Ndour, 2018). Une bonne résilience face aux aléas climatiques doit passer par un choix judicieux de la variété (Gérardeaux et al., 2016). Cependant, les moyens actuels de choix variétal n'ont pas permis d'obtenir la résilience souhaitée face à ces aléas climatiques.
### 3. Objectifs

L'objectif global de la thèse est de contribuer à faciliter le choix de variétés adaptées au changement climatique pour la production cotonnière du Sénégal, en proposant par voie de modélisation un idéotype pour les grands groupes d'environnements de la zone cotonnière sénégalaise.

De manière spécifique, les objectifs sont :

i) Caractériser les grands groupes d'environnements hydriques de la zone cotonnière ;

ii) Calibrer et adapter un modèle de culture sur un ensemble de variables intermédiaires et le rendement ;

iii) Produire, par voie de simulation, un idéotype variétal adaptés aux groupes d'environnements hydriques de la zone cotonnière sénégalaise.

### 4. Questions de recherche

o Quelles sont les principales contraintes hydriques à la production cotonnière pour chaque environnement de la zone cotonnière sénégalaise ?

o Dans quelle mesure la variabilité de la pluviométrie affecte-t-elle les rendements ?

o Quels sont les caractéristiques de l'idéotype adapté aux groupes d'environnements de la zone cotonnière sénégalaise ?

### 5. Hypothèses

* Les principaux stress abiotiques liés à la production de coton en culture pluviale sont de nature hydrique (Snowden et al., 2014).

* Au Sénégal, les rendements des cultures pluviales dépendent en partie, de la variabilité et de l'inégale répartition spatio-temporelle des pluies (Faye, 2018).

* Un modèle de culture DSSAT CSM-CROPGRO-Cotton nous permet de définir l'idéotype de coton pluvial pour la zone cotonnière sénégalaise comme l'a démontré pour le nord Cameroun Loison (2015).

Les résultats obtenus pourront servir à bâtir les cahiers des charges sur les caractères variétaux d'optimisation du rendement en se basant sur les caractères d'intérêt optimaux pour les grands groupes d'environnements de la zone cotonnière sénégalaise. Les sélectionneurs devraient prendre en compte dans leur programme de sélection ces caractères d'intérêt optimaux afin de cibler les meilleures variétés pour les conditions pluviales du Sénégal.
## 6. Démarche

La thèse comprend 5 chapitres en plus du chapitre introduction générale. Cette dernière et le chapitre I ont fait l'objet d'une publication dans la revue Journal of Applied Biosciences. Une copie de l'article est en annexe 3.

o **Chapitre I. Généralités sur le cotonnier et état des connaissances sur les recherches virtuelles dans un contexte de changement climatique** : Ce chapitre fait ressortir les principales contraintes de la culture du coton au Sénégal dans un contexte de changement climatique afin de proposer une solution comme contribution. Une revue de la littérature de plusieurs travaux scientifiques publiés a été faite dans cette partie.

o **Chapitre II. Caractérisation de la pluviométrie dans le bassin cotonnier sénégalais**

Ce chapitre vise à déterminer les dates de début et de fin ainsi que la durée de la saison des pluies en zone cotonnière sénégalaise. Nous cherchons aussi à caractériser les types de stress probables. On s'appuiera sur l'analyse de 20 ans de données pluviométriques pour ressortir, le cas échéant, les groupes d'environnements hydriques.

o **Chapitre III. Optimisation du choix variétal de cotonnier dans les conditions pluviales sahélo-soudanienne avec présence de semis tardifs** : cas du Sénégal : Dans ce chapitre, nous allons, après avoir conduit deux années d'expérimentation agronomique en culture pluviale (2018 et 2019), analyser l'interaction Géotype x Environnement et déterminer les relations entre la performance agronomique et la stabilité du rendement en coton graine. Ce chapitre a été accepté avec une révision majeure pour une publication dans la revue Journal of Agricultural Science.

o **Chapitre IV. Evaluation variétale et conception d'un idéotype à fort rendement potentiel en coton graine ou résilient dans un contexte de changement climatique au Sénégal** : les données des deux années d'expérimentation agronomique en culture pluviale (2019 et 2020) ont été utilisées pour calibrer et évaluer le modèle CSM-CROPGRO-Cotton. Des simulations ont été faites pour définir l'idéotype adapté à la culture pluviale dans le bassin cotonnier sénégalais.

o **Chapitre V. Discussions générales** : Ce chapitre a été réservé à la discussion générale des chapitres précédents. Ensuite, nous allons présenter une conclusion sur l'apport de la thèse comme contribution au développement de la filière cotonnière sénégalaise et les perspectives.
# Chapitre I. Généralités sur le cotonnier et état des connaissances sur les recherches virtuelles dans un contexte de changement climatique

Un extrait de ce chapitre a été valorisé sous forme d'article dont copie est en annexe 3. Les références de cette publication sont : Traoré A., Sarr M., Loison R., Diouf L. et Ndiaye S. (2021). Les contraintes et perspectives de la culture du cotonnier dans un contexte de changement climatique : cas du Sénégal ». Journal of Applied Biosciences 166 : 17168-17179.
https://doi.org/10.35759/JABs.166.2

## 1.1. Contraintes majeures qui entravent la relance durable de la culture cotonnière au Sénégal

Il existe plusieurs contraintes qui freine la relance durable de la culture du coton au Sénégal.
Parmi celles-ci on peut citer :

### 1.1.2. Une pluviométrie irrégulière

Au Sénégal, les variétés de coton vulgarisées jusqu'ici ont un cycle d'au moins 120 jours. Ainsi donc, la période idéale pour obtenir un rendement en coton graine est de juin à octobre. Cependant, ces dernières années, les hivernages sont souvent caractérisés par une installation tardive et/ou un arrêt précoce. A cela s'ajoutent les nombreuses poches de sécheresse qui peuvent intervenir à tout moment durant le cycle notamment en début de l'hivernage où elles impactent négativement sur les semis tardifs (Ndour, 2018) alors que des études ont montré qu'ils ont un impact très négatif sur le rendement en coton graine et la qualité de la fibre (Cao et al., 2011; Khan et al., 2017).

### 1.1.2. Une baisse de la fertilité et/ou acidification des sols

Peu de producteurs de coton font de l'amendement organique et respectent une rotation des cultures de manière équilibrée. Généralement, ils utilisent de l'engrais chimique mais n'apportent pas de matière organique au sol. Ceci s'est traduit, à la longue, par un appauvrissement et une acidification des sols (PR PICA, 2019).

### 1.1.3. Un vieillissement de la population des cotonculteurs

Ce vieillissement résulte de la désaffection des jeunes pour l'agriculture d'une manière générale, de l'exode rural, de l'émigration, etc. En 2019, sur les 18 601 producteurs de coton, 3 191 avaient moins de 30 ans (17,16%).
#### 1.1.4. Une concurrence de l'orpaillage artisanal et du trafic de bois

À Kédougou, le coton est fortement concurrencé par l'orpaillage artisanal alors que dans les régions de Kolda et de Tambacounda c'est le du trafic du bois qui occupent les populations. (Diouf et al., 2017; SODEFITEX, 2019).

#### 1.1.5. Une forte pression parasitaire

Le cotonnier est une plante très parasitée. Chaque campagne, une pression parasitaire non maîtrisée peut compromettre la production cotonnière en quantité et/ou en qualité.

#### 1.1.6. Un sous équipement des cotonculteurs

Le sous équipement empêche les cotonculteurs de réaliser leur plan de campagne dans les meilleurs délais et d'assurer une bonne gestion de l'enherbement des parcelles. Le besoin en semoir et houe pour culture croît d'année en année.

#### 1.1.7. Une insuffisance des moyens pour la recherche cotonnière

Pour répondre aux besoins des acteurs de la filière, le financement de travaux de recherche s sur l'amélioration variétale, la fertilité des sols et la protection des cultures est nécessaire.

#### 1.1.8. Une divagation des animaux

La divagation des animaux est une contrainte majeure à l'installation des cultures (périodes optimales pour les semis) et à la fin de l'hivernage (récolte).

## 1.2. L'itinéraire technique de la culture du coton actuellement vulgarisé au Sénégal

Il s'agit de l'ensemble des pratiques agricoles définies par ordre chronologique et permettant d'avoir une bonne productivité en coton graine. Ces pratiques agricoles constituent un ensemble de recommandations techniques élaborées à la suite de plusieurs années de recherche adaptative et formulées par les services de recherche-développement de la filière cotonnière sénégalaise (ISRA/SODEFITEX/FNPC). L'itinéraire technique de la culture du coton au Sénégal est décrit ci-dessous, en douze étapes, par ordre chronologique.

### 1.2.1. Le Choix de la parcelle

D'abord, il est important d'insister sur le respect de la rotation culturale : coton sur coton est déconseillé.
### 1.2.2. La Préparation du sol

La préparation du sol commence toujours par une délimitation de la parcelle afin de connaitre la superficie exacte. Ceci permet de bien calculer les doses d'intrants recommandées.

La préparation du sol permet d'ameublir et d'aérer le sol. Elle comprend le nettoyage, l'épandage de fumier, le grattage et le labour. On peut faire un grattage, avant le début de la saison pluvieuse, à l'aide d'une houe équipée de socs canadiens. On peut aussi préparer le sol en humide, dès la première pluie utile, par un labour avec une charrue ou un houage croisé avec une houe équipée de socs standards.

### 1.2.3. Le semis et le démariage

La période optimale pour le semis du coton au Sénégal est entre le 1er juin et le 10 juillet. Les semences délintées et traitées à l'insecticide et au fongicide sont fournies par la Société de Développement et des Fibres Textiles (SODEFITEX). Pour le semis mécanique, on utilise le semoir Super Eco, muni d'un disque de 16 ou 18 trous, très adapté pour le semis du coton avec les semences délintées. Un écartement de 80 cm entre les lignes est préconisé. Pour le semis manuel, il est recommandé de faire des écartements de 80 cm entre les lignes et 25 cm entre les poquets avec 2 à 3 graines par poquet.

Le démariage consiste : i) à éliminer les plants en excès, les plus chétifs et ii) à conserver les plus vigoureux. Le démariage évite la concurrence entre les plants pour l'eau, la lumière et les éléments minéraux.

### 1.2.4. Le plan de fumure

La fumure de fond appliquée au moment de la mise en place de la culture (engrais N-P-K-S-B-CaO) ou au plus tard 15 jours après la levée. La dose recommandée est de 150 kg ha⁻¹ (en zone sèche) et 200 kg ha⁻¹ (en zones médiane ou intermédiaire et humide). Un léger houage est nécessaire pour l'enfouissement de l'engrais épandu.

L'urée est uniquement préconisée dans les zones sud (levées jusqu'au 15 juillet) et médiane (levées jusqu'au 30 juin). La dose recommandée est de 50 kg ha⁻¹. Son épandage se fait dès l'apparition des premières fleurs, entre le 30ème et 45ème jour après levée.

### 1.2.5. Le désherbage, les sarclo binages et le butage

L'application de l'herbicide de pré-levée doit se faire en humide sur un sol bien préparé et au plus tard deux (02) jours après le semis.

L'application des herbicides de post-levée doivent se faire dès le stade 3-5 feuilles des adventices et en humide.
Le sarclage est effectué pour éliminer les mauvaises herbes qui concurrencent les plantes cultivées vis à vis de l'eau, de la lumière et des éléments minéraux. Il permet aussi d'ameublir le sol. Le sarclage doit se faire, dès l'apparition des mauvaises herbes, à la houe attelée ou à la daba. Cette opération peut être répétée plusieurs fois car elle dépend du niveau d'enherbement de la parcelle. Le travail de la houe attelée (entre les lignes) est plus rapide et efficace quand les herbes sont encore jeunes. Il doit souvent être complété par un sarclage manuel sur la ligne (entre les poquets).

Le Binage consiste à casser la croûte superficielle du sol dans le but de limiter l'évaporation et faciliter l'infiltration des eaux de pluies dans le sol. Il est vivement conseillé de le répéter régulièrement en cas de déficit hydrique. Sa réalisation n'est pas liée à la présence des mauvaises herbes dans la parcelle.

Le buttage doit se faire pendant la floraison et tout juste après l'épandage de l'urée. 35 à 40 jours après la levée. Le buttage peut se faire à l'aide d'un corps butteur (avec un seul passage dans l'interligne) ou avec la charrue (avec deux passages dans l'interligne).

### 1.2.6. Les traitements insecticides

Un calendrier de traitement est établi. Au moins six (06) traitements insecticides sont recommandés. Le premier traitement est déclenché dès l'apparition des premiers boutons floraux (30 à 35 jours après le semis). Les autres traitements sont effectués à 10 ou 14 jours d'intervalle.

### 1.2.7. La récolte et le stockage

La récolte doit démarrer dès l'éclatement d'environ 30 % des capsules. Le triage du coton s'effectue au champ à la récolte. Il est vivement conseillé de procéder au fractionnement de la récolte (plusieurs passages dans la parcelle) afin de préserver la qualité du coton graine. Le retard de la récolte entraine une dégradation de la qualité de la fibre. Le coton graine récolté doit être bien séché sur une claie (mirador) à la parcelle, avant d'être stocker dans les cases.

Il est important de signaler que l'amélioration de la production en coton graine passe non seulement par une amélioration de l'itinéraire technique mais aussi par l'amélioration du matériel végétal.

## 1.3. L'amélioration variétale du cotonnier

### 1.3.1. L'importance d'une sélection variétale

L'amélioration de la production agricole pluviale passe par l'utilisation de variétés adaptées (Lacape, 1998). C'est ainsi que des variétés à cycle court sont souvent recommandées comme solution dans les environnements à pluviométrie réduite (Sekloka, 2006).
Les programmes de sélection variétale sont en général basés sur "l'élimination des défauts" ou "la sélection pour le rendement" (Debaeke et al., 2014). La sélection variétale du coton basée sur les caractéristiques morphologiques et physiologiques a permis l'évolution du rendement, de la qualité des fibres et de résistance à certains ravageurs et maladies (Iqbal, 1997). Le choix de la variété devra améliorer la résilience de la production agricole face aux aléas climatiques (Gérardeaux et al., 2016; Lacape, 1998). La sélection de variétés adaptées au stress hydrique doit être une activité pluridisciplinaire c'est-à-dire combinant la génétique, la physiologie, la génomique, la modélisation et l'agronomie (Lacape et al., 2015). Au Cameroun, la sélection variétale a permis d'améliorer le rendement en fibre de coton mais il reste encore des efforts à faire pour l'amélioration du rendement en coton graine (Loison et al., 2017a). Les travaux de sélection devraient satisfaire simultanément les producteurs par la fourniture de variétés qui donnent des rendements en coton graine élevés et les industriels avec un rendement fibre à l'égrenage élevé. Pour atteindre ces objectifs, ces travaux doivent être basés sur des caractères morphologiques, agronomiques et technologiques (Sekloka, 2006).

Au Sénégal, Allen 333/57 fut la première variété de coton vulgarisée en 1964. Elle a été remplacée par la BJA-SM67 qui, à la fin des années 1970, a été remplacée par la L299-10-75. Ensuite, d'autres variétés du Cameroun (IRMA) et du Togo (STAM) ont été introduites, testées et vulgarisées. Le programme national de création variétale du coton a été initié par l'ISRA en 1988. C'était un programme de sélection avec 8 lignées issues de programmes de sélection de l'Afrique de l'Ouest et du Centre. Il a permis la sélection de 3 des lignées (G 440/ISCO PG, ISCO ID et ISCO Bulk J) :

- ISCO PG était adaptée à la zone sèche et a été vulgarisée de 1995 à 2014. L'arrêt de sa production est dû à une non disponibilité de la semence de pré bases à cause de l'arrêt du programme de sélection de l'ISRA ;

- ISCO ID et Bulk J, très prometteuses, étaient adaptés aux zones intermédiaire et humide. Ces variétés n'ont jamais pu être vulgarisées à cause de l'arrêt du programme de sélection de l'ISRA (Diouf, 2017).

Habituellement, l'évaluation des variétés passe par l'appréciation de leur rendement à travers des essais multi locaux et pluriannuels et une estimation de la stabilité de ce rendement dans différents environnements (Lacape, 1998). Tester des variétés anciennes et modernes est la meilleure façon pour ressortir un gain génétique. Aux USA, les résultats ont montré que les variétés nouvelles ont une floraison plus précoce et plus intense que les anciennes (Wells, 2016). De nos jours, les objectifs de sélection sont nombreux ainsi il est de plus en plus difficile de les atteindre (Gauffreteau, 2016). De ce fait, pour fournir des variétés adaptées, de nouvelles approches de sélection sont donc nécessaires. La sélection basée sur la notion d'idéotypes pourrait être une solution (Debaeke et al., 2014). Dans la démarche, afin de cartographier
l'idéotype, un réseau de points d'essais est nécessaire avec des cultivars contrastés (Chapitre III).

### 1.3.2. Idéotype

Debaeke et Quilot-Turion (2014) ont défini l'idéotype comme « la combinaison optimale des caractères morphologiques et physiologiques (traits) ou de leurs déterminants génétiques conférant à un matériel végétal une adéquation satisfaisante à un environnement, à un mode de production et d'utilisation donnés ». Les idéotypes pourraient grandement contribuer à la résilience variétale aux effets attendus du changement climatique.

Une méthode de sélection basée sur idéotype consiste à : (i) définir un cahier des charges, c'est à dire identifier l'ensemble des caractères qui permettraient à la plante d'atteindre les objectifs de production fixés ; (ii) concevoir et construire un idéotype répondant au cahier des charges ; puis (iii) sélectionner des variétés selon cet idéotype et évaluer leur capacité à répondre aux différents objectifs du cahier des charges (Gauffreteau, 2018).

L'étude de l'interaction Génotype x Environnement (GxE) est une étape fondamentale pour la conception d'idéotypes.

Une interaction GxE peut être définie comme un changement dans la performance relative d'un caractère de deux ou plusieurs génotypes mesurés dans au moins deux environnements (Bowman, 1972). L'absence ou la présence d'interactions GxE peut être illustrée dans la Figure 2. Dans chaque environnement, le génotype 1 est représenté en rouge et le génotype 2 en bleu. En (A), il n'y a pas d'interaction GxE, les valeurs des traits changent d'un milieu à l'autre, mais les normes de réaction sont parallèles parce que la réaction aux conditions environnementales est semblable pour les deux types d'environnement. En (B, C), il y a une interaction quantitative avec variation de grandeur parce que chaque génotype a une réponse différente à chacun des environnements. En (D), il y a une interaction qualitative (effet génétique) avec une inversion de classement.
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>**Figure 2.** Plasticité phénotypique et interaction géotype x environnement (G x E)</figcaption></figure>

Source : Adapté de El-Soda et al (2014)

L'étude des interactions GxE permet juger de la stabilité du matériel végétal et d'apprécier son adaptation dans différentes conditions de milieux. Elle se fait à travers des essais multi locaux et pluriannuels pour apprécier les performances dans le temps et dans l'espace.

**1.4. Impact du changement climatique sur les cultures**

La planète s'est déjà réchauffée de +1,1 °C par rapport à l'ère préindustrielle et le seuil de +1,5 °C sera atteint d'ici 20 ans. Cette évolution du climat peut être contenue si des actions sont menées rapidement pour limiter les émissions de CO₂ (Intergovernmental Panel on Climate Change, 2022).

Dans le 6ème rapport d'évaluation du Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC, 2021), les scénarii dits SSP (Shared Socio-economic Pathways) remplacent les scénarios dits RCP (Representative Concentration Pathways). Il s'agit de :

- SSP1 : faible défi d'adaptation et faible défi d'atténuation. Décrit un monde marqué par une forte coopération internationale, donnant la priorité au développement durable

- SSP2 : défi d'adaptation moyen, défi d'atténuation moyen. Décrit un monde caractérisé par la poursuite des tendances actuelles

- SSP3 : défi d'adaptation élevé, défi d'atténuation élevé. Dépeint un monde fragmenté, affecté par la compétition entre pays, une croissance économique lente, des politiques orientées vers la sécurité et la production industrielle et peu soucieuses de l'environnement

- SSP4 : défi d'adaptation élevé, faible défi d'atténuation. Un monde marqué par de grandes inégalités entre pays et en leur sein. Une minorité y serait responsable de l'essentiel des émissions de GES, ce qui rend les politiques d'atténuation plus faciles à
mettre en place tandis que la plus grande partie de la population resterait pauvre et vulnérable au changement climatique

- SSP5 : faible défi d'adaptation, défi d'atténuation élevé. Décrit un monde qui se concentre sur un développement traditionnel et rapide des pays en voie de développement, fondé sur une forte consommation d'énergie et des technologies émettrices de carbone ; la hausse du niveau de vie permettrait d'augmenter la capacité d'adaptation, notamment grâce au recul de l'extrême pauvreté.

Les scénarios SSP1-1-9 et SSP1-2.6 présentent de faibles émissions de gaz à effet de serre (GES). Les scénarios SSP2-4.5 des émissions moyennes et les scénarios SSP3-7.0 et SSP5-8.5 considèrent un doublement des émissions de GES d'ici 2100 (Figure 3).

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>**Figure 3.** Changements pour la [CO2] atmosphérique et de la température de surface globale du passé profond aux 300 prochaines années</figcaption></figure>

Source : Rapport du GIEC AR6 (2021)

Avec un réchauffement climatique de 1,5°C ; 2°C ou 4°C, il est très probable que les événements de fortes précipitations s'intensifieront et deviendront plus fréquents dans la plupart des régions (Figure 4). Cette intensification des événements de précipitations est positivement corrélée à l'augmentation des températures (Figure 5).
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**Figure 4.** Scénarios, niveaux de réchauffement climatique et schémas de changement
Source : Rapport du GIEC AR6 (2021)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>**Figure 5.** Précipitations extrêmes
Source : Rapport du GIEC AR6 (2021)</figcaption></figure>

En Afrique subsaharienne, des impacts négatifs sont prévus sur l'agriculture notamment sur le maïs, le sorgho, le mil et l'arachide (Schlenker et Lobell, 2010). En 2050, à l'échelle mondiale, il est prévu une augmentation des températures minimales et maximales (Field et al., 2014). Déjà, entre 1979 et 2010, on note en Afrique une augmentation significative des températures de 0,16°C par décennie (Collins, 2011). Les hausses de température attendues en Afrique de l'Ouest et du Centre seront plus élevées que l'augmentation de la température moyenne mondiale (Diedhiou et al., 2018). En Afrique de l'Ouest, les prévisions climatiques prédissent des changements de températures et de précipitations (Guan et al., 2017). On notera une augmentation des précipitations dans le Sahel oriental (Niger et Nigeria) et une diminution dans le Sahel occidental (Sénégal) (Defrance et al., 2020). Cependant un réchauffement climatique de 1,5 à 2°C en Afrique de l'Ouest devrait entraîner un raccourcissement des saisons de pluies caractérisé par un démarrage tardif et un arrêt précoce (Kumi et Abiodun, 2018). A cela s'ajoute une alternance très hétérogène de saisons sèches et humides causée par la variabilité climatique. Ces impacts seront globalement négatifs sur la production de coton (ITC, 2011). Par exemple, au Niger et au Sénégal, les hivernages sont de plus en plus souvent caractérisés par des pauses pluviométriques, un démarrage tardif et un arrêt précoce (Salack et al., 2012). Au Sénégal, le
changement climatique a entraîné une diminution des pluies, une augmentation de la température et des vents plus forts se traduisant par des effets négatifs sur les rendements agricoles (Metz et al., 2009). Ce déficit hydrique a entraîné une perturbation du choix des variétés à cultiver en fonction de la région ciblée d'où une diminution des récoltes (CSE, 2015). Sur la production de coton au Sénégal, la stratégie de diffusion des variétés mérite d'être améliorée (Ndour et al., 2017). Des évènements inattendus tels que les conditions de déficit hydrique après la floraison se traduisent souvent par une réduction du nombre de sites fructifères et une augmentation des avortements et abscissions d'organes reproducteurs (Lacape, 1998). C'est ainsi que d'importants écarts sont notés entre les prévisions de récolte et les réalisations si ces évènements ont eu lieu après les prévisions (Ndour, 2018). Au Nord Cameroun, l'irrégularité des pluies est l'un des facteurs qui affecte le rendement de la culture du coton (Gérardeaux et al., 2018). Avec le raccourcissement de la saison des pluies dû au changement climatique, les semis tardifs ont un impact très négatif sur le rendement en coton graine et la qualité de la fibre (Cao et al., 2011; Loison et al., 2017a). A l'inverse, le changement climatique pourrait aussi avoir des effets bénéfiques sur la production agricole car grâce à l'augmentation de la concentration atmosphérique de CO2, les rendements en coton graine pourraient être améliorés (Gérardeaux et al., 2012).

Au Sénégal, à l'horizon 2050, il est prévu une augmentation des températures et une diminution des précipitations Figures 6 et 7 qui pourraient être bénéfiques pour les céréales comme le maïs, le mil et le sorgho (Defrance et al., 2020). Cependant, cette baisse prévue des précipitations devrait affecter négativement la culture du coton.

**1.5. Techniques d'adaptation au changement climatique**

Pour l'Afrique subsaharienne, il existe plusieurs possibilités d'adaptation aux changements climatiques basées sur des systèmes de culture du coton durables (Bachelier et al., 2018a). Parmi ces possibilités on peut citer :

* La gestion durable des terres : valorisation des terres, restauration des jachères, cartographie participative ou installation de pare-feu

* La gestion de la matière organique du sol, avec des effets sur la rétention d'eau, l'érosion ou la disponibilité des nutriments sur les sols les plus sableux (Fujisaki et al., 2018; Vanlauwe et al., 2005)

* Le choix variétal : sélection de variétés avec des critères tels que la précocité, l'adaptabilité, la tolérance à la sécheresse (Challinor et al., 2014)
<figure><img src="image_8.png" /></figure>

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>**Figure 6.** Impact du changement climatique sur les précipitations, températures et rayonnement en Afrique de l'Ouest</figcaption></figure>

Source : Defrance et al. (2020). Changement en termes de précipitations (A), de température (B) et de rayonnement (C) pour les cinq pays. La boîte à moustaches représente les résultats de 16 modèles avec l'exécution historique médiane de 1986 à 2005 (rouge), RCP2.6 (vert) et RCP8.5 (bleu) exécutées de 2041 à 2060. La ligne noire sur chaque boîte à moustaches représente la médiane et le noir pointe les valeurs aberrantes.
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>**Figure 7.** Impact du changement climatique sur le rendement de céréales en Afrique de l'Ouest</figcaption></figure>

**Source :** Defrance et al. (2020). Changement en termes de rendement de maïs (A), de rendement de mil (B) et de rendement de sorgho (C) pour les cinq pays.

La boîte à moustaches représente les résultats de 16 modèles avec la médiane de l'exécution historique de 1986 à 2005 (rouge), RCP2.6 (vert), RCP8.5 sans [CO₂]atm (cyan) et RCP8.5 avec [CO₂]atm (violet) de 2041 à 2060. La ligne noire sur chaque boîte à moustaches représente la médiane et les points noirs, les valeurs aberrantes.

La sélection variétale et la diffusion auprès des producteurs de variétés améliorées plus adaptées est une solution appropriée, simple à mettre en œuvre, pour réduire l'impact de la sécheresse
(Lacape et al., 2015). Au Cameroun, les idéotypes de cotonniers ont un intérêt potentiel pour l'élargissement de la fenêtre optimale des semis (Loison et al., 2017b). De ce fait, l'utilisation des proxy (logiciels informatiques qui jouent le rôle d'intermédiaire en se plaçant entre deux hôtes pour faciliter ou surveiller leurs échanges) pour sélectionner les caractères des idéotypes dans le processus de sélection variétale pourrait permettre aux sélectionneurs de trouver des variétés plus résilientes afin de faire face au changement climatique (Gérardeaux et al., 2018; Loison et al., 2017b). Au Sénégal, l'une des solutions face au changement climatique est l'utilisation de variétés de coton rustiques, adaptées à l'irrégularité de la pluie (Ndour, 2018).

Dans la section ci-dessus, nous avons vu que le changement climatique devrait avoir de
nombreux effets sur la production agricole d'une manière générale. Il devrait se traduire le plus
souvent par l'apparition de stress hydrique. Dans la section suivante, nous allons étudier
l'impact de ce type de stress sur la culture du coton.

**1.6. Impact du stress hydrique sur le coton**

Les plantes sont confrontées à de nombreuses contraintes environnementales encore appelées stress. Il existe deux types de stress :

* Biotique : provoqués par des agents pathogènes tels que les champignons, les bactéries, les nématodes et les animaux herbivores ;

* Abiotique : provoqués par exemple par une faible disponibilité en eau (sécheresse ou stress hydrique), un excès d'eau (inondation), des températures extrêmes (froid, gel, chaleur), la salinité, la carence et/ou la toxicité en minéraux (Calatayud et al., 2013; Gull et al., 2019; Khan et al., 2014).

En Afrique sub-saharienne, les effets du déficit hydrique sur les rendements s'expliquent par un retard phénologique de la culture et un développement insuffisant de la surface foliaire (Sekloka, 2006). Au Togo, un déficit hydrique sur le cotonnier entre les 45ème et 75ème jour après la levée a entraîné une chute du rendement en coton graine de 56 % (Gnofam et al., 2014). Au Sénégal, on note une variabilité de la production selon la pluviométrie. En effet, les zones les plus pluvieuses affichent les meilleurs rendements (1 à 1,2 t ha⁻¹) et les zones les moins pluvieuses, les rendements les plus faibles (<1 t ha⁻¹) (Ndour, 2018). Chez le cotonnier, les poches de sécheresse peuvent être défavorables à la croissance végétative, au rendement en coton graine et à la qualité de la fibre, selon la phase de croissance où elles se manifestent (Snowden et al., 2014). En effet, elles entraînent une diminution de la teneur totale en chlorophylle, caroténoïdes, protéines et amidon et une augmentation des acides aminés libres totaux, proline, sucre et polyphénol (Parida et al., 2007). En Espagne, il a été démontré que les génotypes de cotonnier les plus productifs dans des conditions de stress hydrique extrême sont ceux qui ont un fort taux de photosynthèse par unité de surface foliaire et une capacité de floraison et de fructification très élevée en fin de cycle (Lopez et al., 1995).
Néanmoins, il n'est pas du tout aisé de produire suffisamment du coton dans des conditions de stress. C'est pourquoi il est nécessaire de voir quelles sont les solutions d'optimisation de la production de coton dans des conditions de stress hydrique. Dans la section suivante, des solutions sont répertoriées.

**1.7. Stratégies de gestion optimale des ressources en eau pour le coton dans le monde**

Dans le monde, 49 % des superficies irriguées se trouvent en Inde, en Chine et aux Etats-Unis (Howell, 2001). En Afrique subsaharienne, la culture du coton est pluviale (Bagayoko, 2013; Berti et al., 2006; Lacape et al., 2015). La culture du coton irrigué dans l'espace UEMOA, démarrée au Niger et au Sénégal n'a pas prospérée car les résultats économiques n'étaient pas satisfaisants. En effet, l'investissement pour les aménagements hydroagricoles était conséquent et à cela s'ajoute le coût onéreux du transport du coton graine car les parcelles aménagées se trouvaient au nord alors que les usines se trouvent dans le tiers sud du pays. Il est plus facile d'augmenter les superficies en culture pluviale (Fok, 2006).

Au Sénégal, en général, la saison des pluies s'installe au mois de juin et se termine en mi-octobre. Ce qui fait une durée de la saison des pluies d'environ 130 à 140 jours. Les variétés de cotonnier vulgarisées ont un cycle de 120 jours et les périodes de semis recommandées s'étalent dès les premières pluies utiles du mois de juin jusqu'au 25 juillet. Ainsi, les levées sont classées en quatre catégories : (i) 1<sup>er</sup> groupe, levées obtenues jusqu'au 30 juin ; (ii) 2<sup>ème</sup> groupe, levées obtenues entre le 1<sup>er</sup> et le 15 juillet ; (iii) 3<sup>ème</sup> groupe, levées obtenues entre le 16 et le 25 juillet. Après cette date, toutes les levées obtenues sont considérées comme hors délai. Le 3<sup>ème</sup> groupe et le hors délai représentent en 2020, 5 290 ha soit 28,5 % des superficies totales emblavées pour la culture du coton au Sénégal. Ce sont des cultures qui vont inévitablement souffrir d'un déficit hydrique en fin de cycle car il ne leur reste que 80 à 90 jours pour boucler leur cycle. De ce fait, il faut un itinéraire technique adapté pour une bonne gestion du déficit hydrique. Les semis à plus forte densité pourrait être une alternative dans la production de coton (Dong et al., 2006). Ce système permet d'augmenter le nombre de plants par mètre carré pour contrebalancer la diminution du nombre de capsules par plant. La mécanisation des semis permet d'optimiser le temps en cas de semis à forte densité. Cette dernière est souvent combinée à l'application de régulateurs de croissance dans les pays développés (Gwathmey et Clement, 2010) car lorsque les conditions climatiques sont favorables les cultures à forte densité ont tendance à s'étioler. Des biostimulants sont également utilisés pour augmenter le rendement en coton graine et améliorer la qualité de la fibre (Silva et al., 2016) mais leur efficacité est très dépendante du contexte et en condition de culture suboptimale elle n'est pas démontrée.

Au Sénégal, le buttage cloisonné est vivement conseillé pour une bonne gestion de l'humidité du sol en fin d'hivernage (Ndour, 2018). En culture pluviale, l'efficacité des techniques culturales dépend fortement de la régularité des pluies (Sekloka, 2006). Aussi toujours dans l'optique d'une gestion optimale de l'eau, les semis directs, sous couvert végétal est conseillé.
En effet, ils limitent l'évaporation de l'eau du sol et le ruissellement, permettant ainsi une meilleure conservation de l'humidité du sol pendant les périodes de sécheresse (Daniel, 1997).

## 1.8. Comment améliorer la production de coton dans le bassin cotonnier sénégalais dans des conditions de déficit hydrique ?

L'amélioration de la production de coton dans les zones à faible pluviométrie doit évidemment passer par une maîtrise de l'eau mais comme c'est presque impossible dans les conditions actuelles de développement, elle est basée sur l'amélioration variétale ou l'amélioration de l'itinéraire technique (Lacape, 1998; Sekloka, 2006). Il est donc nécessaire de trouver des variétés tolérantes à la sécheresse tout en maintenant la productivité et la qualité de la fibre (Ullah et al., 2017).

Les plantes ont développé cinq mécanismes d'adaptation à la sécheresse (Tardieu, 2013). Il s'agit de la stratégie de l'évasion, de la stratégie d'évitement, du maintien de la croissance, de l'augmentation de l'efficacité de l'utilisation de l'eau et de l'augmentation de l'indice de récolte (Fang and Xiong, 2015; Khan et al., 2018). L'évasion ou la fuite de la sécheresse est la capacité des plantes à ajuster leur période de croissance comme la floraison (Cook and El-Zik, 1993). L'évitement du stress hydrique est le maintien des processus physiologiques importants tels que la régulation stomatique et le développement du système racinaire (Dumka et al., 2004; Ullah et al., 2017). Le maintien de la croissance est la capacité des plantes à résister à une déshydratation sévère grâce à des activités physiologiques spécifiques comme l'ajustement osmotique (Singh et al., 2015). L'augmentation de l'efficacité de l'utilisation de l'eau à la suite de la sécheresse est la capacité des plantes à reprendre leur croissance après une exposition à un stress hydrique sévère (Zahoor et al., 2017). L'augmentation de l'indice de récolte correspond à un changement dans la répartition de la biomasse entre la tige, les racines et les fruits (Tardieu, 2013).

Il est important de noter que dans le contexte de changement climatique, c'est probable d'avoir des années avec des stress hydriques mais aussi des années caractérisées par une bonne pluviométrie, avec peu ou pas de poches sécheresse. C'est pourquoi les variétés adaptées à la sécheresse ne sont pas toujours les meilleures. Ainsi, il est nécessaire de tester les variétés sur plusieurs années. La modélisation peut y apporter sa contribution car on ne va pas faire des essais variétaux avec les mêmes variétés pendant dix ans. Les expérimentations virtuelles sont rendues possibles grâce à la modélisation.

Beaucoup d'activités de recherche visant à accroître la production de coton sont menées sur l'amélioration variétale (classique ou basée sur les biotechnologies) et sur l'utilisation substances chimiques particulières telles que les régulateurs de croissance, les osmoprotecteurs et les minéraux nécessaires (Ullah et al., 2017). Chez le cotonnier, les locus de traits quantitatifs (QTL), qui confèrent à la plante sa tolérance à la sécheresse, pourraient être exploités pour la sélection assistée par marqueurs (SAM) (Saeed et al., 2011; Saleem et al., 2018). Ainsi, pour
trouver les futures variétés de cotonnier tolérantes au stress hydrique, la pyramide des gènes pourrait jouer un rôle essentiel. Cette technique consiste à empiler des gènes importants liés à un caractère particulier, provenant de différentes sources, en un seul génotype. L'expression simultanée de gènes empilés peut fournir une résilience suffisante contre des conditions défavorables (Saleem et al., 2020). La SAM est coûteuse et son application nécessite au préalable une évaluation économique (Manfredi, 2000). Les limites de la SAM sont des contraintes à intégrer dans l'organisation de la sélection génomique (Michel Elsen, 2020).

Face à la complexité de trouver des variétés adaptées aux conditions de stress hydrique, d'autres outils peuvent être utilisés dans les processus de sélection variétale. Parmi ces outils, on peut citer les modèles de culture.

Un modèle permet de gagner du temps c'est-à-dire que, après sa calibration, l'on peut évaluer des variétés dans des situations que l'on n'a pas pu tester au champ et ainsi classer les variétés dans une plus large gamme d'environnements.

# 1.9. Modélisation

## 1.9.1. Généralités

Un modèle est défini comme une représentation mathématique d'un système, et la modélisation est le processus d'élaboration de cette représentation (Peart et Curry, 1998). Les modèles de culture représentent le fonctionnement dynamique du système sol-plante qui interagit avec le climat et les pratiques agricoles (Brisson et al., 2006). On distingue deux catégories de modèles utilisés pour l'agriculture (Sambakhé, 2018):

* Les modèles de culture qui décrivent et quantifient la performance de la plante en se basant sur la connaissance plus ou moins précise des processus physique, chimique et biologique du système intervenant dans la croissance et le développement de la plante.

* Les modèles empiriques, parfois appelés modèles statistiques, dont la structure est obtenue par des ajustements à des données expérimentales. Ces relations n'expliquent pas nécessairement le fonctionnement du système sol plante.

L'utilisation des modèles de culture pour l'agriculture a démarré en 1955 (Boussard et al., 1979). Ces modèles ont été utilisés pour la première fois dans les systèmes de production agricole en 1960 par des chercheurs de l'université de Wageningen (Jones et al., 2016). C.T. de Wit est le pionnier du développement et de l'application des modèles de culture dans des programmes de recherche agro-écologiques (Van Ittersum et al., 2003). Certains des premiers travaux sur la modélisation de systèmes agricoles ont été réalisées entre 1955 et 1970 par Earl Heady et ses étudiants pour optimiser les décisions à l'échelle de l'exploitation et évaluer les effets des politiques sur les avantages économiques du développement rural (Jones et al., 2016). Les modèles de culture sont surtout utilisés dans les domaines de la recherche, de
l'enseignement, des prévisions de récolte et comme outil d'aide à la décision (Jeuffroy et al., 2014; Oteng-Darko et al., 2013; Sambakhé, 2018).

## 1.9.2. Modélisation et sélection variétale

La modélisation des cultures pourrait soutenir les programmes de sélection variétale dans la recherche de variétés adaptées aux futurs scénarii dans un contexte du changement climatique (Leveau et al., 2020). Les modèles de simulation des cultures peuvent être utilisés comme des outils d'aide à la décision pour aider les sélectionneurs à concevoir et tester de nouveaux idéotypes pour les environnements cibles et dans des conditions climatiques futures (Padovan et al., 2020). Une telle approche nécessite la combinaison d'essais multilocaux avec des modèles de cultures permettant de faire des simulations à travers des échelles spatio-temporelles. Ceci permet d'éviter: (i) de "tout tester partout" et (ii) la sélection de cultures lors d'années anormales qui ne représentent pas suffisamment les scénarios environnementaux les plus fréquents ou probabilistes (Kholova, 2020). Cette démarche augmente donc les chances de trouver le matériel et les pratiques culturales les mieux adaptés pour un environnement donné. Autrement dit, la modélisation peut être utilisée en sélection variétale pour raccourcir ainsi la durée et l'étendue du processus c'est-à-dire en réduisant le nombre de sites et de saisons d'expérimentation (Oteng-Darko et al., 2013). En outre, elle peut être intégrée aux programmes de sélection afin de contribuer à l'identification des marqueurs moléculaires qui devraient augmenter la productivité d'une culture dans un environnement donné (Chenu et al., 2020). Les modèles de cultures qui permettent de comprendre les interactions sol-plante-conditions météorologiques peuvent également aider les sélectionneurs en contribuant à l'évaluation de caractères particuliers sur le rendement dans divers climats, types de sol et de saisons (Asseng et al., 2002; Casadebaig et al., 2020; Gérardeaux et al., 2018). De nos jours, en plus du niveau individu, le niveau gène peut être pris en compte dans le paramétrage des modèles de croissance des cultures pour prédire les interactions Génotype-Environnement-Itinéraire technique (Cooper, 2020).

Cependant, pour faire progresser l'adaptation et l'amélioration des cultures, les modèles de cultures et les modélisateurs doivent être crédibles : les modélisateurs doivent connaître ce que les modèles de cultures peuvent et ne peuvent pas faire de manière raisonnable car toute utilisation naïve des modèles peut remettre en cause leur rôle (Hammer, 2020). Les modèles à différentes échelles, ainsi que les modèles statistiques doivent conserver leur rôle dans le futur car il n'existe pas un modèle unique qui permet de faire toutes les échelles (Tardieu, 2020). La modélisation peut simuler la réponse des cultures à l'azote et à l'eau mais ne peut pas encore simuler de façon satisfaisante le phosphore, le potassium, les parasites et les maladies (Giller, 2020).
Les modèles de culture sont utilisés à différentes fins. C'est pourquoi un choix judicieux s'impose avant une quelconque utilisation. Dans la section suivante, nous allons comparer les différents modèles de culture qui, jusqu'ici, sont utilisés sur le cotonnier.

### 1.9.3. Choix du modèle de cultures du coton

L'utilisation des modèles de cultures pour la prévision et le pilotage de la culture du coton a commencé dans les années 1960, au sud-est des États-Unis et s'est ensuite répendue aux principales régions productrices de coton à l'échelle mondiale (Thorp et al., 2014). Le coton est l'une des premières cultures à être modélisée (Jones et al., 2016). On dénombre environ une quinzaine de modèles développés pour le coton (Gérardeaux, 2009). Toutefois, avant de procéder au choix d'un modèle, l'utilisateur doit d'abord s'assurer de la prise en compte de tous les objectifs de simulation par le modèle ciblé (Loison, 2015). Thorp et al. (2014) a comparé GOSSYM, Cotton2K, COTCO2, OZCOT, et CSM-CROPGRO-Cotton qui sont les principaux modèles de culture utilisés pour le coton. Les modèles Cotton2K et COTCO2 nécessitent des données horaires et ne sont pas rattachés à des outils d'aide à la décision alors que GOSSYM, OZCOT (devenu APSIM-Cotton), et CSM-CROPGRO-Cotton utilisent des données journalières et sont rattachés à des outils d'aide à la décision. Les processus de croissance et de développement qui sont simulés par les cinq modèles sont comparés. A partir de mesures effectuées sur des plantes individuelles (jugées représentatives des autres plantes sur le terrain), certains modèles permettent de faire des cartes (images) qu'on peut utiliser pour vérifier que la simulation correspond le plus possible aux conditions réelles sur le terrain (Jallas et al., 1999). Ces cartes des plantes ne sont faisables qu'avec GOSSYM, Cotton2K et COTCO2. Seul le modèle OZCOT ne peut pas simuler la hauteur de la plante. Sur la comparaison des processus atmosphériques et pédologiques simulés, on constate que : (i) les effets du CO₂ sur la photosythèse et sur la transpiration sont pris en compte par quelques uns de ces modèles comme CSM-CROPGRO-Cotton, (ii) la salinité du sol, le phosphore du sol, les inondations et la saturation en eau du sol ne sont pas intégrés. Toutefois, la communauté de modélisation DSSAT dont CSM-CROPGRO-cotton fait partie est très dynamique. En effet, elle a récemment ajouté le phosphore au fonctionnement des modèles de céréales. On peut donc espérer un développement pour la famille de modèles CROPGRO dans quelques années. Toutes les simulations qu'on peut faire avec les cinq modèles sur le coton sont répertoriées dans les travaux de Thorp et al., (2014) dans le Tableau 1.

Le tableau 1 montre que tous les cinq modèles peuvent représenter l'impact de la date de semis, du choix du cultivar, de l'écartement entre les lignes de semis, de la densité de plantation, de l'irrigation et des dommages causés par les insectes. Les modèles COTCO2 et CSM-CROPGRO-Cotton ne simulent pas l'impact des pratiques de saut de lignes. De plus, le modèle COTCO2 ne simule pas l'impact des engrais sur la culture. Seuls Cotton2K et CSM-CROPGRO-Cotton peuvent simuler l'impact du travail du sol. Seul le modèle CSM-CROPGRO-Cotton tient compte de l'effet des résidus de culture. L'impact des régulateurs de
croissance ne peut être simulé qu'avec les modèles GOSSYM et Cotton2K. Sauf le modèle COTCO2 ne représente pas la défoliation. L'impact des maladies n'est représenté que dans les modèles Cotton2K et CSM-CROPGRO-Cotton. L'étude du changement climatique ne peut faire qu'avec les modèles GOSSYM, COTCO2, et CSM-CROPGRO-Cotton. Les séquences de culture ne peuvent être étudiées qu'avec les modèles OZCOT et CSM-CROPGRO-Cotton.

<table><caption>Tableau 1. Pratiques de gestion par les modèles de simulation du coton existants et autres applications</caption><thead><tr><th></th><th>GOSSYM</th><th>Cotton2K</th><th>COTCO2</th><th>OZCOT</th><th>CROPGRO-Cotton</th></tr></thead><tbody><tr><td>Date de semis</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Sélection du cultivar</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Espacement des lignes</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Saut de ligne</td><td>X</td><td>X</td><td></td><td>X</td><td></td></tr><tr><td>Densité de plantation</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Irrigation</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Engrais</td><td>X</td><td>X</td><td></td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Résidus de culture</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>X</td></tr><tr><td>Travail du sol</td><td></td><td>X</td><td></td><td></td><td>X</td></tr><tr><td>Régulateurs de croissance</td><td>X</td><td>X</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Défoliation</td><td>X</td><td>X</td><td></td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Dommages causés par les insectes</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Impact des maladies</td><td></td><td>X</td><td></td><td></td><td>X</td></tr><tr><td>Changement climatique</td><td>X</td><td></td><td>X</td><td></td><td>X</td></tr><tr><td>Séquences culturales</td><td></td><td></td><td></td><td>X</td><td>X</td></tr><tr><td>Analyse géospatiale</td><td></td><td>X</td><td></td><td>X</td><td>X</td></tr></tbody></table>

Source : Adapté de Thorp et al., (2014)

Dans le cadre de ces travaux, nous nous intéressons à simuler l'effet des dates de semis, de la gestion du sol, de la fertilisation azotée et du régime des pluies sur la croissance, le développement et le rendement de plusieurs cultivars de coton au Sénégal. Ainsi, parmi les cinq modèles de cultures présentés, seuls les modèles CSM-CROPGRO-Cotton et Cotton2K peuvent nous donner satisfaction. A cela s'ajoute le fait que le Sénégal s'intéresse davantage à l'utilisation des résidus de récolte en agriculture. D'ailleurs, des résultats de recherche sur l'adaptation d'un semoir de semis direct sous couvert végétal à traction animale aux conditions de culture du Sénégal ont été présentés au deuxième congrès africain sur l'agriculture de conservation (Diakhaté et al., 2018). Globalement, seul le modèle CSM-CROPGRO-Cotton représente l'impact des résidus de culture sur le système. C'est pourquoi il est considéré comme le meilleur choix pour notre étude. De plus le modèle CSM-CROPGRO-Cotton a déjà été utilisé en Afrique sub-saharienne plus précisément au Cameroun pour la conception d'idéotypes permettant de s'adapter au changement climatique (Gérardeaux et al., 2018; Loison et al., 2017b; Ndour et al., 2017). C'est un modèle de simulation des cultures qu'on trouve dans le logiciel DSSAT qui regroupe plusieurs familles de modèles compatibles entre eux ce qui permet de simuler un grand nombre de processus.

### 1.9.4. Présentation du modèle CSM-CROPGRO-Cotton

La plateforme DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer) est un logiciel largement utilisé à travers le monde (Alderman, 2020; Hoogenboom et al., 2019; Jones et al.,
2003). Son utilisation nécessite au moins un jeu de données expérimentales minimal comportant des données météorologiques relatives au site, à la période de croissance des cultures, et des données concernant le sol et les pratiques de gestion des cultures (Grassini et al., 2015; Kersebaum et al., 2015; Loison, 2015; Mulla et al., 2019). C'est un outil qui peut aider à la prise de décision en permettant de définir les bonnes pratiques agricoles (Resenes, 2019).
# Chapitre II. Caractérisation de la pluviométrie dans le bassin cotonnier sénégalais

## Résumé

Au Sénégal, la culture cotonnière, pratiquée dans le tiers sud du pays où elle occupe une place essentielle, est exclusivement pluviale. Cependant, la méconnaissance des caractéristiques de la pluviométrie peut être considérée comme l'une des principales contraintes à la production de coton. Dans cette étude, nous cherchons, à : (i) définir les dates de début, de fin, la durée de la saison des pluies, le nombre de jours pluvieux, les poches de sécheresse et l'évolution de ces indicateurs sur un pas de temps de 20 ans et (ii) vérifier la cohérence du découpage pluviométrique fait par SODEFITEX. De ce fait, pour quatorze (14) postes pluviométriques répartis sur l'ensemble de la zone cotonnière, les données pluviométriques journalières observées ainsi que les estimations du produit TAMSAT ont été utilisées. Les résultats montrent une variabilité interannuelle de la pluviométrie avec des informations fiables pour les dates de début (du 1er juin au 1er juillet) et de fin (du 1er au 15 octobre), la durée de l'hivernage (entre 100 et 120 jours), le cumul pluviométrique (entre 600 et 1 200 mm) et le nombre de jours pluvieux (entre 40 et 60 jours). En revanche, les informations sur les poches de sécheresse ne sont pas fiables. Par ailleurs, l'analyse des tendances des indicateurs montre que peu de variations sont attendues. Enfin, la réalisation de cartes des indicateurs fiables a permis de mettre en évidence la cohérence du découpage pluviométrique de la SODEFITEX. Ces résultats peuvent être utilisés : (i) pour la définition des fenêtres de semis du coton au Sénégal et (ii) la recherche variétale afin de trouver des variétés adaptées à chaque zone de production.

**Mots clés** : pluviométrie, coton, cartographie, saison des pluies, Sénégal.
## 2.1. Introduction

L'agriculture ouest africaine, essentiellement pluviale, est très vulnérable vis-à-vis du changement climatique. Cette situation est susceptible d'engendrer des pertes de rendement pour de nombreuses cultures (Sultan et Gaetani, 2016). Au Sénégal, les efforts visant à améliorer la productivité agricole se heurtent à des risques climatiques (Wade et al., 2015) car 80 % des surfaces cultivées dépendent des eaux pluviales (Cabral, 2012). Les rendements des cultures pluviales comme l'arachide, le mil, le sorgho, le maïs et le coton y souffrent beaucoup des variations annuelles de la pluviométrie (Cabral, 2012; Cortier et al., 1988). Pour la culture du coton au Sénégal, les rendements sont spatialement corrélés à la pluviométrie. En effet, on obtient généralement moins d'1 t ha⁻¹ dans la zone la plus sèche (600 – 800 mm) et entre 1 et 1,2 t ha⁻¹ dans la zone la plus humide (1000 – 1200 mm) selon Ndour (2018).

Souvent, les études sur le déficit pluviométrique portent sur les cumuls mensuels et/ou annuels alors que certaines variables telles que le nombre de jours pluvieux et la durée de la saison des pluies sont d'une importance non négligeable (Bodian et al., 2016). Pour une bonne stabilité de la production en agriculture pluviale, il est important de connaitre le début, la fin et par conséquent la durée de l'hivernage afin d'ajuster le calendrier des cultures comme le choix variétal, les dates et densité de semis, la nécessité d'irrigation d'appoint ou la gestion des engrais et des nuisibles (Sultan et Gaetani, 2016). Les méthodes d'identification des dates de début et de fin de la saison des pluies sont généralement basées sur la répartition des précipitations ou la dynamique atmosphérique (Camberlin et al., 2003). A notre connaissance, l'étude détaillée des caractéristiques de la pluviométrie en zone cotonnière sénégalaise n'a jamais été réalisée. Cette étude a pour objectif : (i) de déterminer les caractéristiques de la pluviométrie en zone cotonnière sénégalaise en utilisant des données pluviométriques mesurées par lecture directe et d'autres estimées par TAMSAT (Tropical Applications of Meteorology using SATellite) (Maidment et al., 2017) sur 20 ans dans 14 lieux répartis sur l'ensemble de la zone cotonnière ; (ii) de cartographier la zone en fonction de la pluviométrie et (iii) de vérifier la cohérence du découpage pluviométrique fait par la Société de Développement et des Fibres Textiles du Sénégal (SODEFITEX).
## 2.2. Matériel et méthodes

### 2.2.1. Zone d'étude

L'étude a été menée dans la zone cotonnière sénégalaise qui s'étend au sud du Sénégal entre 12,05° et 14,05° de latitude Nord et 11,2 et 16,1° de longitude Ouest (Ndour et al., 2006). Le bassin de production cotonnière recouvre les régions naturelles du Sénégal oriental, de la Casamance continentale et le Sud du Sine-Saloum (Figure 8). Cette zone couvre 46 % du territoire national avec 27 % de la population totale du Sénégal (Ndour et al., 2017).

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>**Figure 8.** Zone cotonnière sénégalaise</figcaption></figure>
La SODEFITEX distingue trois zones agro-climatiques (Figure 9) :

- une zone sèche au Nord-Ouest du bassin cotonnier, avec une pluviosité moyenne variant entre 600 et 800 mm,

- une zone humide à l'Est et à l'Ouest du Parc national du Niokolo-Koba avec une pluviosité supérieure à 900 mm et pouvant dépasser 1 200 mm,

- une zone intermédiaire occupant le reste du bassin cotonnier, avec une pluviométrie cumulée moyenne annuelle comprise entre 800 et 900 mm (Ndour et al., 2017).

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>**Figure 9.** Découpage agro climatique de la zone cotonnière sénégalaise par la SODEFITEX</figcaption></figure>

En 2020 l'assolement des exploitations agricoles (Tableau 2) est constitué du coton (30,4%) de l'arachide (24,1%), du maïs (22,1%), du mil (19,9%), du riz (3,2%) et des autres cultures (4,1%) (SODEFITEX, 2020).

Les assolements diffèrent d'une zone agroclimatique à l'autre. Cependant, on constate qu'en zone sèche, les céréales (49,1%) dominent les cultures de rente (45,3%) alors que dans les zones intermédiaire et humide c'est l'inverse avec respectivement 40 et 46,5% de céréales et 55 et 56,6% de cultures de rente. Aussi, les cultures de rente sont constituées de l'arachide et du coton. En zone sèche l'arachide (28,5%) domine nettement le coton (16,8%) tandis que les proportions sont assez équilibrées en zone intermédiaire (arachide 27,2% et coton 27,8%). C'est uniquement en zone humide où le coton (34,8%) domine l'arachide (21,8%) (SODEFITEX, 2020).
<table><caption>Tableau 2. Assolement des exploitations agricoles familiales en zone cotonnière 2020 au Sénégal</caption><thead><tr><th rowspan="2">Zone</th><th rowspan="2">Secteur agricole</th><th colspan="2">Surface coton</th><th colspan="2">Surface maïs</th><th colspan="2">Surface mil</th><th colspan="2">Surface riz</th><th colspan="2">Surface arachide</th><th colspan="2">Surface autres</th><th rowspan="2">Surface Totale (ha)</th></tr><tr><th>Ha</th><th>%</th><th>Ha</th><th>%</th><th>Ha</th><th>%</th><th>Ha</th><th>%</th><th>ha</th><th>%</th><th>ha</th><th>%</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Sèche</td><td>Koungueul</td><td>411,3</td><td>14,3</td><td>254,3</td><td>8,8</td><td>1048</td><td>36,4</td><td>8</td><td>0,3</td><td>908,5</td><td>31,5</td><td>249,8</td><td>8,7</td><td>2879,9</td></tr><tr><td>Koussanar</td><td>942,5</td><td>18,1</td><td>977,8</td><td>18,8</td><td>1585,5</td><td>30,5</td><td>86,3</td><td>1,7</td><td>1391,5</td><td>26,8</td><td>209,3</td><td>4,0</td><td>5192,9</td></tr><tr><td></td><td>1353,8</td><td>16,8</td><td>1232,1</td><td>15,3</td><td>2633,5</td><td>32,6</td><td>94,3</td><td>1,2</td><td>2300</td><td>28,5</td><td>459,1</td><td>5,7</td><td>8072,8</td></tr><tr><td rowspan="5">Intermédiare</td><td>Dianké</td><td>804,5</td><td>35,3</td><td>561</td><td>24,6</td><td>390,8</td><td>17,1</td><td>3,3</td><td>0,1</td><td>417,3</td><td>18,3</td><td>105,3</td><td>4,6</td><td>2282,2</td></tr><tr><td>Missirah</td><td>1923,8</td><td>24,2</td><td>1718,3</td><td>21,6</td><td>1610</td><td>20,3</td><td>7,3</td><td>0,1</td><td>2255,5</td><td>28,4</td><td>434,5</td><td>5,5</td><td>7949,4</td></tr><tr><td>Vélingara</td><td>978,3</td><td>37,2</td><td>529,8</td><td>20,1</td><td>346,8</td><td>13,2</td><td>45,3</td><td>1,7</td><td>627,5</td><td>23,9</td><td>102,3</td><td>3,9</td><td>2630</td></tr><tr><td>MYF</td><td>482,8</td><td>21,9</td><td>390</td><td>17,7</td><td>343,3</td><td>15,5</td><td>75,5</td><td>3,4</td><td>806,5</td><td>36,5</td><td>111,5</td><td>5,0</td><td>2209,6</td></tr><tr><td>4189,4</td><td>27,8</td><td>3199,1</td><td>21,2</td><td>2690,9</td><td>17,9</td><td>131,4</td><td>0,9</td><td>4106,8</td><td>27,2</td><td>753,6</td><td>5,0</td><td>15071,2</td></tr><tr><td rowspan="8">Humide</td><td>Linkéring</td><td>4168,5</td><td>36,8</td><td>2960,5</td><td>26,2</td><td>2057,5</td><td>18,2</td><td>214,5</td><td>1,9</td><td>1617,3</td><td>14,3</td><td>301</td><td>2,7</td><td>11319,3</td></tr><tr><td>Pakour</td><td>3024,5</td><td>31,0</td><td>1717,3</td><td>17,6</td><td>2175,3</td><td>22,3</td><td>227,8</td><td>2,3</td><td>2345</td><td>24,1</td><td>259,8</td><td>2,7</td><td>9749,7</td></tr><tr><td>Kounkané</td><td>738,8</td><td>29,5</td><td>712,8</td><td>28,5</td><td>355,8</td><td>14,2</td><td>60,3</td><td>2,4</td><td>620</td><td>24,8</td><td>13,3</td><td>0,5</td><td>2501</td></tr><tr><td>Kolda</td><td>366</td><td>22,3</td><td>305,8</td><td>18,7</td><td>290</td><td>17,7</td><td>90,5</td><td>5,5</td><td>538,8</td><td>32,9</td><td>47,5</td><td>2,9</td><td>1638,6</td></tr><tr><td>Dabo</td><td>1333</td><td>25,9</td><td>940</td><td>18,3</td><td>777</td><td>15,1</td><td>424,3</td><td>8,2</td><td>1290</td><td>25,1</td><td>379,5</td><td>7,4</td><td>5143,8</td></tr><tr><td>Kédougou</td><td>1294</td><td>33,0</td><td>1138,8</td><td>29,1</td><td>359,5</td><td>9,2</td><td>433</td><td>11,0</td><td>575,3</td><td>14,7</td><td>119,5</td><td>3,0</td><td>3920,1</td></tr><tr><td>Saraya</td><td>1085,8</td><td>42,8</td><td>517,8</td><td>20,4</td><td>140,5</td><td>5,5</td><td>140,8</td><td>5,5</td><td>527,5</td><td>20,8</td><td>125,8</td><td>5,0</td><td>2538,2</td></tr><tr><td>12010,6</td><td>34,8</td><td>8293</td><td>24,0</td><td>6155,6</td><td>17,8</td><td>1591,2</td><td>4,6</td><td>7513,9</td><td>21,8</td><td>1246,4</td><td>3,6</td><td>34525,6</td></tr><tr><td colspan="2">SODEFITEX</td><td>17553,8</td><td>30,4</td><td>12724,2</td><td>22,1</td><td>11480</td><td>19,9</td><td>1816,9</td><td>3,2</td><td>13920,7</td><td>24,1</td><td>2459,1</td><td>4,3</td><td>57669,6</td></tr></tbody></table>

Source : SODEFITEX (2020)
En matière de fertilisation minérale, les pratiques sont différentes selon la zone agro-climatique (Ndour et al., 2017) :

- Dans les zones agro-climatiques humide et intermédiaire, la dose recommandée est de 200 kg ha⁻¹ d'engrais complet N-P-K+S+B (14%-23%-14%+5 %+1%) à la levée, complétée par 50 kg ha⁻¹ d'urée (46% N) à la floraison.

- Dans la zone sèche, la fertilisation recommandée est de 150 kg ha⁻¹ d'engrais complet N-P-K+S+B à la levée, sans complément d'urée (Ndour, 2018).

Cependant, il est important de signaler que depuis la campagne 2020-2021, de nouvelles pratiques sont recommandées dans les agro-climatiques humide et intermédiaire pour certains producteurs. Il s'agit de 250 kg ha⁻¹ d'engrais complet N-P-K+S+B (14%-23%-14%+5%+1%) à la levée complétée par 50 kg ha⁻¹ d'urée (46 % N) à la floraison (SODEFITEX).

### 2.2.2. Méthodes

On cherche à vérifier la cohérence du découpage pluviométrique de la zone cotonnière sénégalaise en 3 zones par la SODEFITEX. Ainsi, nous avons d'abord comparé les indicateurs pluviométriques (des dates de début, de fin, de la durée de la saison des pluies, du nombre de jours pluvieux, du cumul pluviométrique et des poches de sécheresse) calculés à partir des données observées et des estimations du produit TAMSAT ensuite réaliser des cartes des indicateurs les plus pertinents. Ces cartes ont été comparées au découpage pluviométrique de la SODEFITEX.

L'étude s'est déroulée en sept (07) étapes à savoir :

✓ La caractérisation des indicateurs pluviométriques sur 20 ans dans 14 sites répartis sur l'ensemble de la zone cotonnière avec les données issues de pluviomètres à lecture directe

✓ L'identification d'un seuil de pluviométrie minimum pour définir un jour pluvieux sur les données issues du produit TAMSAT pour obtenir le meilleur ajustement entre le nombre de jours pluvieux observé (pluviométrie observée $jour \ge 1mm$) et celui du produit TAMSAT (pluviométrie TAMSAT $jour \ge \text{Seuil}$)

✓ L'évaluation des données TAMSAT pour nos indicateurs pluviométriques sur les 14 sites

✓ Si l'étape 3 était satisfaisante, le calcul de la tendance linéaire des indicateurs pluviométriques à partir des données TAMSAT pour l'ensemble de la zone

✓ Si l'étape 3 n'était pas satisfaisante, le calcul de la tendance des indicateurs pluviométriques à partir des données réelles pour l'ensemble de la zone cotonnière
✓ La représentation des médianes des indicateurs à l'échelle du Sénégal et de leur tendance linéaire

✓ L'évaluation graphique du découpage SODEFITEX.

### 2.2.3. Données pluviométriques

Les données sur les précipitations journalières utilisées proviennent : (i) des 14 pluviomètres à lecture directe installés dans la zone cotonnière sénégalaise par les Services du ministère de l'agriculture (Figure 10) ; elles sont disponibles sur la période 2000-2019 et (ii) de TAMSAT.

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 10. Localisation des postes pluviométriques utilisés dans l'étude</figcaption></figure>

Le produit TAMSAT fournit une estimation spatialisée des précipitations sur plus de 30 années à l'échelle du continent africain. Les estimations des précipitations sont dérivées de la combinaison de données dans l'infra-rouge thermique du satellite géostationnaire Météosat et recalibrées à partir de données observées au sol. Les données sont fournies à une résolution spatiale de 4 km et une résolution temporelle journalière (Tarnavsky et al., 2014).

Les postes où les données ont été comparées au produit TAMSAT sont situés à Nioro, Koungheul, Koussanar, Missirah, Dianké, Médina Yoro Foula, Vélingara, Linkéring, Kounkané, Dabo, Kolda, Pakour, Kédougou et Saraya (Figure 10). La moyenne du cumul pluviométrique mesurée par lecture directe sur la période 2000-2019 varie entre 666,0 mm à Koussanar et 1212,8 mm à Kédougou (Tableau 3).
<table><caption>Tableau 3. Caractéristiques des 14 postes pluviométriques utilisés dans l'étude</caption><thead><tr><th>Nom poste</th><th>Moyenne pluviométrie annuelle et écart type (mm)</th><th>Zone agro climatique selon le découpage SODEFITEX</th><th>Coordonnées GPS (UTM)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Koussanar</td><td>666 ± 204</td><td>Sèche</td><td>X: 600756 Y: 1532847</td></tr><tr><td>Koungheul</td><td>717 ± 207</td><td>Sèche</td><td>X: 521078 Y: 1544571</td></tr><tr><td>Dianké</td><td>728 ± 188</td><td>intermédiaire</td><td>X: 753685 Y: 1512924</td></tr><tr><td>Nioro</td><td>773 ± 173</td><td>Sèche</td><td>X: 415609 Y: 1519962</td></tr><tr><td>Missirah</td><td>780 ± 177</td><td>intermédiaire</td><td>X: 661694 Y: 1495347</td></tr><tr><td>Vélingara</td><td>852 ± 167</td><td>intermédiaire</td><td>X: 596654 Y: 1452572</td></tr><tr><td>Médina Yoro Foula</td><td>865 ± 161</td><td>intermédiaire</td><td>X: 525755 Y: 1471322</td></tr><tr><td>Kounkané</td><td>936 ± 199</td><td>humide</td><td>X: 599583 Y: 1429721</td></tr><tr><td>Linkéring</td><td>939 ± 203</td><td>humide</td><td>X: 635911 Y: 1433237</td></tr><tr><td>Dabo</td><td>941 ± 158</td><td>humide</td><td>X: 556224 Y: 1423276</td></tr><tr><td>Saraya</td><td>1 009 ± 127</td><td>humide</td><td>X: 852708 Y: 1421518</td></tr><tr><td>Kolda</td><td>1 047 ± 208</td><td>humide</td><td>X: 505833 Y: 1425033</td></tr><tr><td>Pakour</td><td>1 069 ± 242</td><td>humide</td><td>X: 613060 Y: 1410971</td></tr><tr><td>Kédougou</td><td>1 213 ± 211</td><td>humide</td><td>X: 806419 Y: 1389877</td></tr></tbody></table>

Note : Les postes sont classés par moyenne pluviométrique annuelle croissante

### 2.2.4. Indicateurs de caractérisation de la pluviométrie

Pour caractériser la pluviométrie du bassin cotonnier sénégalais, sept (07) indicateurs ont été étudiés aussi bien pour les données observées que pour les estimations du produit TAMSAT ajustées :

- La date de début de l'hivernage

- La date de fin de l'hivernage

- La durée de l'hivernage

- Le nombre de jours pluvieux

- Le cumul pluviométrique

- Le nombre de poches de sécheresse de 7 jours

- Le nombre de poches de sécheresse de 14 jours

### 2.2.5. Traitement et analyse des données pluviométriques

Pour le traitement et l'analyse des données pluviométriques, les étapes suivantes ont été suivies :

* Les jeux de données observées et issues du produit TAMSAT appelées ici TAMSAT ont été d'abord limités à la période allant du 1er mai au 30 novembre c'est-à-dire pendant
l'hivernage afin de ne considérer que les pluies tombées pendant la campagne de production cotonnière au Sénégal.

* Ensuite, en comparant les jeux de données observées et TAMSAT sur la base du critère de l'erreur quadratique moyenne (Root Mean Square error RMSE), les indicateurs ont été déterminés comme suit :

1. L'indicateur du cumul pluviométrique est calculé après avoir limité les données observées et TAMSAT du 1er mai au 30 novembre

2. Pour l'indicateur du nombre de jours pluvieux, un meilleur seuil d'ajustement du nombre de jours pluvieux est déterminé pour les données TAMSAT

3. Avant de calculer les autres indicateurs (date de début, date de fin, durée de l'hivernage, nombre de poches de sécheresse de 7 jours et de 14 jours) toutes les pluies inférieures au meilleur seuil d'ajustement du nombre de jours pluvieux ont été retirées du jeu de données TAMSAT.

### 2.2.6. Détermination des dates de début, de fin, de la durée de la saison des pluies, du nombre de jours pluvieux, du cumul pluviométrique et des poches de sécheresse

* Détermination des dates de début, de fin et de la durée de la saison des pluies

Pour déterminer les dates de début, de fin et la durée de l'hivernage, nous avons utilisé la formule du cumul pénalisé (Kosmowski et al., 2015). Cette formule a pour avantage de pouvoir être utilisée dans des zones pluviométriques avec des cumuls très différents les uns des autres car elle s'affranchit de ce dernier. Elle a été appliquée en Afrique de l'Ouest et consiste à : (i) calculer la précipitation moyenne journalière en divisant le cumul pluviométrique annuel au nombre de jour de l'année et (ii) à faire la somme des précipitations journalières moins la précipitation moyenne journalière. La formule s'écrit :

$$A_j = \sum_{j=1}^{n} [R_j - \bar{R}]$$

* $A_j$ : cumul pénalisé du jour j

* $R_j$ : précipitation du jour j

* $\bar{R}$: précipitation moyenne journalière annuelle du 1er mai au 30 novembre

La date de début de l'hivernage correspond au jour d'après celui où l'on a la plus petite valeur de $A_j$ (abscisse du point vert, Figure 12) et la date de fin correspond au jour où $A_j$ atteint sa valeur maximale (abscisse du point rouge). La durée de l'hivernage est la différence entre la date de la fin et celle du début (Kosmowski et al., 2015; Marengo et al., 2001).
<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>**Figure 11.** Explication du concept de cumul pluviométrique pénalisé</figcaption></figure>

* Détermination du nombre de jours pluvieux et du cumul pluviométrique

Pour déterminer le nombre de jours pluvieux avec les données observées, le cumul des jours où on a une pluie supérieure ou égale à 1 mm entre le 1er mai et 30 novembre a été utilisé.

Enfin, la somme des volumes d'eau enregistrés du 1er mai au 30 novembre donne le cumul pluviométrique.

* Détermination des poches de sécheresse

Une poche de sécheresse se définit généralement en nombre de jours consécutifs sans pluie appréciable (Ngetich et al., 2014). Notre étude portera sur les poches de sécheresse courtes et longues. Avec les données observées, une courte poche de sécheresse correspondrait à une période d'au moins sept jours consécutifs recevant moins de 1 mm/jour et une longue période de sécheresse correspondrait à une période d'au moins quatorze jours consécutifs recevant moins de 1 mm/jour.

### 2.2.7. Caractérisation de la taille des écarts entre les données observées et les estimations du produit TAMSAT

Pour calculer l'amplitude de ces écarts, le critère RMSE a été utilisé. La formule est :
$$
RMSE = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \epsilon_i^2}
$$

*RMSE* : racine de l'erreur quadratique moyenne,

*n* : le nombre d'observations,

*εᵢ* : l'écart entre chaque observation i et mesure i

Ensuite, nous avons utilisé la RMSE normalisée (Normalized Root Mean Square Error : nRMSE) pour que cet indicateur soit exprimé comme un pourcentage de la valeur moyenne des observations. La formule suivante a été utilisée :

$$
\mathrm{NRMSE}=\frac{\mathrm{RMSE}}{\bar{\mathrm{y}}}
$$

2.2.8. Choix du seuil d'écrémage des données pluviométriques TAMSAT

Pour garantir le meilleur ajustement du nombre de jours pluvieux entre les données observées et issues du produit TAMSAT, nous avons écrémé les petites pluies du produit TAMSAT. Afin de définir le meilleur seuil d'écrémage, une analyse de sensibilité du nombre de jour pluvieux en fonction du seuil d'écrémage des pluies TAMSAT avec un pas de 0,1 mm entre 0 et 10 mm a été conduite. Le choix du seuil d'écrémage est défini comme celui ayant la plus petite nRMSE du nombre de jour pluvieux entre observations et TAMSAT.

2.2.9. Calcul des tendances des indicateurs pluviométriques à partir des données TAMSAT pour l'ensemble de la zone cotonnière pour les indicateurs dont l'évaluation était satisfaisante en étape 3

Pour faire les cartes des classes pluviométriques, les données TAMSAT spatialisées ont été
utilisées comme des données d'entrée. Les indicateurs ont été calculés et les tendances
analysées. Les analyses et graphiques ont été effectués avec le logiciel R (version 4.1.1).

Pour l'analyse des tendances, les séries temporelles de chacun des indicateurs pluviométriques dérivés de TAMSAT sont régressées en fonction de l'année, et la significativité du coefficient de pente est testée avec un test de Student. Une tendance est considérée comme significative pour une valeur de p-value < 0,05.

Lorsque les indicateurs sont obtenus pour chaque pixel et chaque année (2000-2019), la médiane de chaque indicateur est utilisée en entrée ainsi que la valeur de la tendance pour cet indicateur (c'est à dire le coefficient de pente).

2.2.10. Calcul des tendances des indicateurs pluviométriques à partir des données réelles pour l'ensemble de la zone cotonnière pour les indicateurs dont l'évaluation n'était pas satisfaisante en étape 3

Sur la base d'un modèle statistique plus complet avec les facteurs : année de mesure (centré sur 2010, quantitatif), zones agroclimatiques (3 zones), sites (14 pluviomètres/sites) et les
interactions entre ces facteurs, nous avons appliqué une méthode qui définit le modèle le plus parcimonieux sur la base du critère d'information d'Akaïké (fonction step () dans R, on cherche le critère d'information d'Akaïké le plus petit possible). Les modèles statistiques finaux sont les suivants :

- Nombre de poches de sécheresse d'au moins 7j = pente_annuelle + effet_pluviomètre [14 pluvio]

- Nombre de poches de sécheresse d'au moins 14j = effet_zone_agro_eco [3 zones]

Pour les poches de sécheresse d'au moins 7j, les valeurs de coefficient par site sont centrées sur l'année 2010 (valeur pour 2010). La pente (variable année) correspond à la réduction annuelle du nombre de poches de sécheresse d'au moins 7j.

## 2.3. Résultats

### 2.3.1. Etape 1 : Détermination des indicateurs pluviométriques à partir des données observées

* Détermination des dates de début, de fin et de la durée de la saison des pluies, du nombre de jours pluvieux, du cumul pluviométrique à partir des données observées

D'une manière générale, on constate une installation précoce des pluies dans le bassin cotonnier. Pour la zone humide, l'installation de l'hivernage débute durant la première quinzaine du mois de juin. Par contre pour les zones médiane et sèche, les premières pluies surviennent durant la deuxième quinzaine du mois de juin (Figure 12). L'écart de date de démarrage de la saison des pluies médiane entre la région la plus précoce et la plus tardive est de 27 jours.

Pour la fin de la saison des pluies dans le bassin cotonnier, il n'y a pas de distinction nette entre les zones. Elle est souvent observée durant la première quinzaine du mois d'octobre (Figure 13). L'écart de la date de la fin de la saison des pluies entre la zone humide et la zone sèche est en moyenne de 9 jours.

La durée de la saison des pluies est de moins de 100 jours dans les secteurs de Kougheul et Nioro. Cette durée est comprise entre 100 et 120 jours dans les autres secteurs (Figure 14).

Le nombre de jours pluvieux varie entre 40 et 60 jours à l'exception du secteur de Dianké où on note un nombre de jours pluvieux inférieur à 40 jours et du secteur de Kédougou où ce nombre est supérieur à 60 jours (Figure 15).
A l'exception du secteur de Dianké qui mérite d'être rangé dans la zone sèche, on note globalement que tous les autres secteurs sont bien rangés dans les différentes zones (sèche, intermédiaire et humide). La pluviosité est très variable d'une station à une autre. Le cumul pluviométrique médian est inférieur à 800 mm dans les secteurs de Koussanar, Koungheul, Dianké, Nioro et Missirah et est compris entre 800 et 1200 mm dans les secteurs de Vélingara, Médina Yoro Foulah, Kounkané, Dabo, Linkéring, Saraya, Kolda, Pakour et Kédougou (Figure 16).

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>**Figure 12.** Date de début de l'hivernage par poste pluviométrique</figcaption></figure>

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>**Figure 13.** Date de fin de l'hivernage par poste pluviométrique</figcaption></figure>
<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>**Figure 14.** Durée de l'hivernage par poste pluviométrique</figcaption></figure>

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>**Figure 15.** Nombre de jours pluvieux par poste pluviométrique</figcaption></figure>
<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>**Figure 16.** Cumul pluviométrique annuel par pluviomètre</figcaption></figure>

* Détermination des poches de sécheresse

Les poches de sécheresse de 7 jours sont fréquentes partout dans la zone cotonnière sénégalaise, même en zone humide où on peut voir dans tous les secteurs des années avec trois (03) poches. Cependant, elles sont plus nombreuses dans les zones sèche et intermédiaire notamment (Figure 17).

Les poches de sécheresse d'au moins 14 jours, même si elles existent, sont très rarement notées dans la zone cotonnière sénégalaise. Ces longues pauses pluviométriques concernent surtout les secteurs de Dianké et Koungheul, avec une année sur cinq où on peut voir ce genre de longue poche de sécheresse (Figure 17). Pour Médina Yoro Foulah et Missirah, on observe ces poches de sécheresse seulement une année sur dix.

Les étapes suivantes (2 et 3) permettent de comparer les données TAMSAT avec celles observées.

### 2.3.2. Etape 2 : Détermination du seuil d'écrémage des données issues du produit TAMSAT

Le seuil d'écrémage des pluies qui a la plus faible moyenne de nRMSE entre données observées et TAMSAT pour le nombre de jours pluvieux est 6,9 mm (voir annexe 4). En supprimant les pluies des données TAMSAT inférieures à ce seuil, la nRMSE varie de 9,2 à 24,9 % en fonction des sites x années.
<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>**Figure 17.** Nombre de poches de sécheresse (≥7j ou ≥14j) dans l'hivernage par zone agroclimatique et par station pluviométrique et fréquence d'apparition sur la période 2000-2019</figcaption></figure>

### 2.3.3. Etape 3 : Caractérisation des erreurs sur les indicateurs entre les données observées et les estimations issues du produit TAMSAT

<table><caption>**Tableau 4.** RMSE et nRMSE (%) entre les données observées et les estimations du produit TAMSAT</caption><thead><tr><td>Variable</td><td>RMSE<sub>max</sub></td><td>RMSE<sub>moy</sub></td><td>nRMSE<sub>max</sub></td><td>nRMSE<sub>moy</sub></td><td>Type de données</td><td>TAMSAT utilisable</td></tr></thead><tbody><tr><td>Début de l'hivernage</td><td>22,9 j</td><td>19,7 j</td><td>14,1%</td><td>11,8%</td><td>Écrémées</td><td>oui</td></tr><tr><td>Poches de sécheresse de 14 jours</td><td>0,4</td><td>0,2</td><td>447,2%</td><td>368,4%</td><td>Écrémées</td><td>non</td></tr><tr><td>Poches de sécheresse de 7 jours</td><td>2,6</td><td>1,7</td><td>174,8%</td><td>118,8%</td><td>Écrémées</td><td>non</td></tr><tr><td>Durée de l'hivernage</td><td>30,8 j</td><td>26,0 j</td><td>27,2%</td><td>23,7%</td><td>Écrémées</td><td>oui</td></tr><tr><td>Fin de l'hivernage</td><td>14,2 j</td><td>11,8 j</td><td>5,1%</td><td>4,3%</td><td>Écrémées</td><td>oui</td></tr><tr><td>Nombre de jours pluvieux</td><td>11,4 j</td><td>8,1 j</td><td>24,9%</td><td>16,5%</td><td>Écrémées</td><td>oui</td></tr><tr><td>Pluviosité</td><td>218,8 mm</td><td>170,5 mm</td><td>30,5%</td><td>19,5%</td><td>Non écrémées</td><td>oui</td></tr></tbody></table>
En fonction des variables étudiées, les RMSE et nRMSE sont très variables. Les RMSEmax varient de 0,4 à 218,8 tandis que les RMSEmoy ont varié entre 0,2 et 170,5. De plus, les nRMSE max varient de 5,1 à 447,2 % et les nRMSE moy de 4,3 à 368,4 %. Ainsi, on note plus de fiabilité pour les variables : (i) date de début et date de fin de l'hivernage avec respectivement des RMSEmax de 22,9 et 14,2 et des RMSEmoy 19,7 et 11,8 ; (ii) durée de l'hivernage, nombre de jours pluvieux et cumul pluviométrique avec des nRMSE max qui varient entre 5,1 et 30,5 % et des nRMSE moy variant de 4,3 à 19,5 % (Tableau 4).

Les étapes suivantes (4 à 7) permettent de caractériser la pluviométrie en zone cotonnière.

2.3.4. Etape 4 : Tendances des indicateurs pluviométriques à partir des données TAMSAT pour l'ensemble de la zone cotonnière pour les indicateurs dont l'évaluation était satisfaisante en étape 3

Dans la grande majorité des cas, l'hivernage n'a pas été décalé sur la période 2000-2019, sauf dans quelques localités ou zones (Figure 18). Dans ces localités, ce décalage correspond, en moyenne 1 à 2 jours de retard par an soit 20 à 40 jours sur la période (Figure 19).

Sur la période 2000-2019, dans la partie Ouest du bassin cotonnier sénégalais, il existe une zone où la fin de la saison des pluies est légèrement plus précoce (pente négative et significative) alors que dans la partie Est (de Tambacounda en allant vers le Mali), elle est retardée (pente positive et significative) (Figure 20). Cependant la précocité ou le retard de la date de fin de l'hivernage est très faible (±0,4 jour par an).

Le nombre de jours pluvieux sur la période 2000-2019 n'a globalement pas varié (Figure 21).

Pour le cumul pluviométrique, les tendances observées ne sont pas significatives. En effet, le cumul pluviométrique n'a pas évolué sur la période 2000-2019 (Figure 22).
<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>**Figure 18.** Tendance des dates de début de l'hivernage dans le bassin cotonnier sénégalais</figcaption></figure>

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>**Figure 19.** Modification de la date de début de la saison des pluies relative en 20 ans (2000-2019)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>**Figure 20.** Tendance des dates de fin de l'hivernage dans le bassin cotonnier sénégalais</figcaption></figure>
<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>**Figure 21.** Tendance du nombre de jours pluvieux dans le bassin cotonnier sénégalais</figcaption></figure>

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>**Figure 22.** Tendance du cumul pluviométrique dans le bassin cotonnier sénégalais</figcaption></figure>
### 2.3.5. Etape 5 : Tendances des indicateurs pluviométriques à partir des données réelles pour l'ensemble de la zone cotonnière pour les indicateurs dont l'évaluation n'était pas satisfaisante en étape 3

On note une réduction de 0,027 poches par an. En 20 ans (entre 2000 et 2019), cela correspond à 0,54 poches de moins.

Dans le Tableau 5, le coefficient de la variation annuelle est négatif et il correspond au changement annuel du nombre de poches de sècheresse. C'est la pente du modèle linéaire (fonction affine... $Y_i = a \times x + b_i$, $Y_i$ étant le nombre de poches de sècheresse d'au moins 7 jours dans le site i, $a$ étant la variation annuelle, $b_i$ le nombre de poches de sècheresse pour le site i en 2010). Ce nombre de poches de sècheresse a tendance à diminuer. Les coefficients positifs (les valeurs des $b_i$ dans le Tableau 5) correspondent au nombre de poches de sècheresse d'au moins 7 jours dans un site donné en 2010.

Par exemple à Kédougou, en 2010, on a d'après notre modèle linéaire 0,586 poche de sècheresse. En 2020, on en a 0,586 + 10*(-0,02701) = 0,316. Les sites sont classés du moins propice à avoir des poches de sècheresse (en haut : Kédougou) au plus favorable aux poches de sècheresse (en bas : Dianké). On note une grande différence entre les sites de presque rien à Kédougou à plus de deux à Dianké.

<table><caption>Tableau 5. Coefficient du modèle linéaire sur les poches de sècheresse d'au moins 7 jours</caption><thead><tr><th>Terme</th><th></th><th>Coefficient</th><th>Érreur</th><th>t value</th><th>Pr(&gt;|t|)</th><th>Significativité</th></tr></thead><tbody><tr><td>Variation annuelle</td><td>An 2010</td><td>-0,02701</td><td>0,01265</td><td>-2,136</td><td>0,033628</td><td>*</td></tr><tr><td rowspan="10">Site</td><td>Kédougou</td><td>0,58649</td><td>0,27299</td><td>2,148</td><td>0,032587</td><td>*</td></tr><tr><td>Kolda</td><td>0,88649</td><td>0,27299</td><td>3,247</td><td>0,001315</td><td>**</td></tr><tr><td>Saraya</td><td>0,93649</td><td>0,27299</td><td>3,431</td><td>0,000699</td><td>***</td></tr><tr><td>Pakour</td><td>1,13649</td><td>0,27299</td><td>4,163</td><td>4,25E-05</td><td>***</td></tr><tr><td>Medina Y Foula</td><td>1,28649</td><td>0,27299</td><td>4,713</td><td>3,95E-06</td><td>***</td></tr><tr><td>Vélingara</td><td>1,33649</td><td>0,27299</td><td>4,896</td><td>1,70E-06</td><td>***</td></tr><tr><td>Dabo</td><td>1,38649</td><td>0,27299</td><td>5,079</td><td>7,17E-07</td><td>***</td></tr><tr><td>Kounkané</td><td>1,58649</td><td>0,27299</td><td>5,812</td><td>1,77E-08</td><td>***</td></tr><tr><td>Linkéring</td><td>1,68649</td><td>0,27299</td><td>6,178</td><td>2,44E-09</td><td>***</td></tr><tr><td>Koungheul</td><td>1,88649</td><td>0,27299</td><td>6,911</td><td>3,59E-11</td><td>***</td></tr><tr><td>Nioro</td><td>1,88649</td><td>0,27299</td><td>6,911</td><td>3,59E-11</td><td>***</td></tr><tr><td>Missirah</td><td>2,13649</td><td>0,27299</td><td>7,826</td><td>1,20E-13</td><td>***</td></tr><tr><td>Koussanar</td><td>2,28649</td><td>0,27299</td><td>8,376</td><td>3,23E-15</td><td>***</td></tr><tr><td>Dianké</td><td>2,33649</td><td>0,27299</td><td>8,559</td><td>9,36E-16</td><td>***</td></tr></tbody></table>

Signification des codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ‘ 1

Érreur type résiduelle : 1,221 sur 265 degrés de liberté

Multiple R au carré : 0,654

Statistique F : 33,4 sur 15 et 265 degrés de liberté, valeur p : < 2,2e-16

R au carré ajusté : 0,6344
Pour les poches de sécheresse d'au moins 14 jours, il n'y a pas de tendance, seule la zone agroclimatique (humide, médiane ou sèche) a un effet sur la présence ou non d'une poche. On peut considérer qu'il n'y a pas de poche de sécheresse d'au moins 14 jours en zone humide mais qu'elle arrive environ une année sur 10 en zone intermédiaire et sèche (Tableau 6).

<table><caption>Tableau 6. Coefficient du modèle linéaire sur les poches de sécheresse d'au moins 14 jours</caption><thead><tr><th>Terme</th><th></th><th>Coefficient</th><th>Érreur</th><th>t value</th><th>Pr(&gt;|t|)</th><th>significativité</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Zone agro écologique</td><td>Humide</td><td>0,02143</td><td>0,02002</td><td>1,071</td><td>0,285277</td><td></td></tr><tr><td>Médiane</td><td>0,1</td><td>0,02648</td><td>3,777</td><td>0,000194</td><td>***</td></tr><tr><td>Sèche</td><td>0,1</td><td>0,03057</td><td>3,271</td><td>1,21E-03</td><td>**</td></tr></tbody></table>

Signification des codes: 0 ‘***’ 0,001 ‘**’ 0,01 ‘*’ 0,05 ‘.’ 0,1 ‘ ‘ 1

Érreur type résiduelle : 0,2368 sur 277 degrés de liberté

R-carré multiple : 0,08613, statistique F : 8,703 sur 3 et 277 degrés de liberté, valeur p : 1,548e-05

R-carré ajusté : 0,07624

### 2.3.6. Etape 6 : Représentation des médianes des indicateurs à l'échelle du Sénégal

- Carte des dates de début de l'hivernage

Dans le bassin cotonnier sénégalais, le début de l'hivernage (Figure 23) apparaît précocement (160ème jour de l'année c'est-à-dire le 9 juin) vers le Sud Est (secteur de Saraya) et très tardivement (210ème jour de l'année c'est-à-dire le 29 juillet) vers le Nord-Ouest (secteur de Nioro).

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>Figure 23. Carte des dates de début de l'hivernage en zone cotonnière sénégalaise</figcaption></figure>

- Carte des dates de fin de l'hivernage

Les dates de fin d'hivernage (Figure 24) sont relativement les mêmes (entre 266ème et 275ème jours de l'année c'est-à-dire entre le 23 septembre et le 2 octobre) dans toute la zone cotonnière sénégalaise.
<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>**Figure 24.** Carte des dates de fin d'hivernage en zone cotonnière sénégalaise</figcaption></figure>

- Carte de la durée de l'hivernage

La durée de l'hivernage (Figure 25) est plus longue (113 jours) vers le Sud-Est (secteur de Saraya) et plus courte (55 jours) vers le Nord-Ouest (secteur de Nioro). Ainsi on constate qu'à Saraya, on a le démarrage le plus précoce (160<sup>ème</sup> jour de l'année c'est-à-dire le 9 juin) avec une durée plus longue (113 jours) alors qu'à Nioro, le démarrage est tardif (210<sup>ème</sup> jour c'est-à-dire le 29 juillet) et avec une courte durée (55 jours).

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>**Figure 25.** Carte de la durée de l'hivernage en zone cotonnière sénégalaise</figcaption></figure>

- Carte du cumul pluviométrique

Le cumul pluviométrique dans bassin cotonnier est caractérisé par un gradient Nord-Sud soit 399 mm au nord et 1 454,5 mm au sud (Figure 26).
<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>**Figure 26.** Carte du cumul pluviométrique en zone cotonnière sénégalaise</figcaption></figure>

- Carte des jours pluvieux

Le nombre de jours pluvieux est très faible dans la partie nord du bassin cotonnier et plus élevé dans la partie sud (de 20 à 76 jours) (Figure 27).

<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>**Figure 27.** Carte du nombre de jours pluvieux en zone cotonnière sénégalaise</figcaption></figure>

### 2.3.7. Etape 7 : Evaluation graphique du découpage de la SODEFITEX

L'évaluation graphique montre la cohérence du découpage de la SODEFITEX. En effet nous avons :

- En zone sèche, la classe de pluviométrie annuelle médiane $\leq 644$ mm est dominante avec un peu de la classe [646 mm – 822 mm] ;

- En zone médiane, la classe [646 mm – 822 mm] est dominante et un peu de la classe [822 mm – 998 mm] et

- En zone humide, les classes [822 mm – 998 mm] et [998 mm – 1173 mm] sont dominantes avec un peu de la classe $\geq 1173$ mm (Figure 28).
<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>**Figure 28.** Carte de la pluviométrie annuelle médiane par zone agroclimatique</figcaption></figure>

**2.4. Discussion partielle**

En zone soudano-sahélienne d'Afrique de l'Ouest, une bonne saison des pluies se caractérise par une installation précoce de l'hivernage c'est-à-dire entre fin-avril et début-mai (Vall et al., 2008). Au Sénégal, plus précisément dans le bassin cotonnier, une installation précoce de l'hivernage débute à la fin du mois de mai (Ndour, 2018). La période optimale pour les semis précoces du coton est celle permettant d'obtenir des levées notées entre le 1er et 30 juin (1er groupe de levée) ou entre 1er au 15 juillet (2ème groupe). En outre, les semis tardifs donnant lieu à des levées notées entre le 16 et le 25 juillet (3ème groupe) sont tolérés (Ndour, 2018). Ainsi, la culture du coton peut être implantée dans toute la zone cotonnière car l'hivernage s'installe généralement durant la deuxième quinzaine du mois de juin et s'arrête durant la première quinzaine du mois d'octobre. Les résultats obtenus sur les dates de début et de fin de l'hivernage dans le bassin cotonnier sénégalais corroborent ceux de Sagna et al. (2008) qui ont démontré qu'en Haute Casamance, la saison des pluies débute au plus tôt dans la seconde quinzaine du mois de juin et prend fin au plus tard durant la première quinzaine du mois octobre. En outre, le nombre de jours pluvieux est surtout faible dans les zones sèche et intermédiaire. Ceci est dû au retard de démarrage de la saison des pluies dans ces zones. Certes les besoins en eau du cotonnier se situent entre 700 et 800 mm (Ruellan et Bigot, 1967) mais d'après Hauchart (2008), la culture du coton pluvial peut être pratiquée dès 400 mm de précipitations annuelles. La préférence aux zones où la pluviométrie moyenne annuelle excède 700 mm permet de pallier la variabilité interannuelle des pluies. Ainsi, la culture du coton pluvial peut être pratiquée dans tout le bassin cotonnier sénégalais. Au Sénégal, les conditions pluviométriques s'améliorent progressivement du nord au sud d'où le gradient pluviométrique noté (Faye et al., 2018; Ndong, 2003). En effet, même s'il n'y a naturellement pas de délimitation distincte caractérisée par zones pluviométriques (sèche, intermédiaire et humide), le découpage de la SODEFITEX est bien adapté à ce gradient pluviométrique. L'impact de la nature erratique de l'hivernage dans la zone cotonnière pourrait se traduire par une baisse considérable de la productivité (Faye et al., 2018). En effet, comme Ndong (2003) l'a démontré, le démarrage précoce ou tardif de
l'hivernage s'explique dans la plupart des cas par l'irrégularité des saisons des pluies. Cette étude montre que plus on tend vers la partie nord du bassin cotonnier sénégalais plus les cumuls pluviométriques deviennent trop justes pour la culture du coton. C'est ainsi que (Qian et al., 2020) ont démontré que la sécheresse est l'un des facteurs qui limitent considérablement les rendements des cultures de plein champ. Sur les tendances d'évolution des indicateurs pluviométriques, la diminution du cumul pluviométrique n'est pas significative et le nombre de jours pluvieux n'a pas varié. Ces résultats sont contraires à ceux de Sarr et Camara (2017) qui ont démontré que des Modèles Climatiques Régionaux s'accordent sur une diminution des précipitations et du nombre de jours pluvieux au Sénégal à l'horizon 2100. Par ailleurs, selon Jalloh et al. (2013) on note l'incertitude des prévisions sur les précipitations au Sénégal.

## 2.5. Conclusion partielle

Les résultats obtenus montrent que dans la zone cotonnière sénégalaise, on note une variabilité interannuelle des dates de début, de fin et de la durée de la saison des pluies ce qui entraine une perturbation du calendrier agricole notamment de la période des semis. L'étude des indicateurs (date de début, date de fin, durée de l'hivernage, cumul pluviométrique et nombre de jours pluvieux) ainsi que de leur tendance montre que peu de variations sont attendues. Cette étape montre que la saison des pluies débute généralement entre 1er juin et le 1er juillet et prend fin entre le 1er et le 15 octobre. Par ailleurs, on note plus l'existence des poches de sécheresse de 7 jours que l'occurrence de celle de 14 jours dans tout le bassin cotonnier.

On note pour les indicateurs de la saison des pluies calculés à partir des estimations du produit TAMSAT : (i) de la fiabilité pour les dates de début et de fin, la durée de l'hivernage, le cumul pluviométrique et le nombre de jours pluvieux et (ii) pas de fiabilité pour les poches de sécheresse. Les indicateurs fiables ont permis de mettre en évidence que le découpage pluviométrique de la SODEFITEX reste cohérent, sauf pour le secteur de Dianké qui mérite d'être classé dans la zone sèche. Ainsi, les estimations du produit TAMSAT sont pertinentes pour certaines variables pluviométriques à savoir les dates de début et de fin, la durée de l'hivernage, le cumul pluviométrique et le nombre de jours pluvieux. De plus, l'hivernage démarre, en général, précocement dans le Sud-Est de la zone cotonnière et s'arrête à peu près au même moment dans toute la zone cotonnière.

Cependant, l'étude a rencontré certaines limites à savoir : (i) l'impossibilité d'intégrer les poches de sécheresse qui est un facteur très important en agriculture pluviale ; (ii) la non prise en compte des autres variables climatiques telles que la température et le rayonnement qui jouent un rôle majeur sur la production de coton. En effet, les poches de sécheresse peuvent impacter négativement sur la productivité en cas de semis précoces lorsqu'elles interviennent au moment des levées ou de la floraison (Ndong, 2003) et (iii) la non prise en compte de l'aspect agronomique (différents types de sol, besoins en eau du cotonnier, aspect variétal et dates de semis). Néanmoins, les résultats obtenus peuvent être utilisés par la recherche (modélisation,
sélection variétale, ...) c'est-à-dire tenir du découpage en trois zones (sèche, médiane et humide) dans les choix des sites expérimentation.

Il ressort de ce deuxième chapitre que nous n'avons pas les mêmes caractéristiques de saison des pluies pour toute la zone cotonnière sénégalaise d'où la pertinence de se poser des questions sur l'inadéquation variétale avec les caractéristiques des saisons des pluies. Ainsi, le test d'adaptabilité à ces conditions pluviométriques de plusieurs variétés contrastées semées à différentes dates (chapitre 3) pourrait apporter des éléments de réponse et étayer davantage notre préoccupation dans le choix variétal.
# Chapitre III. Optimisation du choix variétal de cotonnier dans les conditions pluviales sahélo-soudanienne avec présence de semis tardifs : cas du Sénégal

Ce travail a été valorisé sous forme de publication dans la revue Journal of Agricultural Sciences. Traoré, A., Gozé, E., Gérardeaux, E., Diouf, L., Ndour, A., Ndiaye, S., ... Loison, R. (2023). Optimal choice of cotton cultivar for rainfed conditions in Sahelo-Sudanian climate with late planting: A case study in Senegal. *The Journal of Agricultural Science*, 1-28. doi:10.1017/S0021859623000370. La version sous presse est en AnnexeVIII.

## Résumé

Les semis tardifs dus aux poches de sécheresse au début de la saison des pluies sont de plus en plus fréquents dans le climat sahélo-soudanais où le coton est cultivé, ce qui entraîne une perte de rendement en coton graine. L'objectif de cette étude est d'analyser : (i) l'interaction entre les génotypes et la date de semis sur le rendement en coton graine au Sénégal dans les conditions pluviales : (ii) les proportions de semis précoces de coton au Sénégal de 2000 à 2019 ainsi que leurs tendances et (iii) la pertinence de vulgariser une ou deux variétés. Des expérimentations ont été menées durant deux saisons pluvieuses consécutives en 2018 et 2019 dans trois stations expérimentales (Koussanar, Vélingara et Kédougou). Le dispositif expérimental utilisé était en parcelles divisées avec deux facteurs que sont la date de semis comme facteur principal avec deux modalités et la variété comme facteur secondaire avec huit modalités (ALLEN 51-106, BUJA, CS 50, IRMA L484, IRMA Q302, SIOKRA L23, Stam 129A, et TAMCOT CAMD-S-75-C). Des données statistiques sur les taux de semis précoces de 2000 à 2019, collectées auprès de la SODEFITEX, ont permis de faire une représentation graphique de leurs tendances. Enfin l'année 2019 a été pris en exemple afin de calculer l'impact sur le revenu des producteurs et la production globale de coton graine avec l'utilisation d'une seule variété pour toutes les superficies ou de deux variétés à savoir une pour les semis précoces et une autre pour les semis tardifs. Pour les analyses statistiques du rendement en coton graine, logiciel R a été utilisé avec les packages lmerTest et robustlmm pour la modélisation mixte avec les méthodes d'estimation robuste. Les résultats montrent des effets significatifs (P < 0,01) pour les dates de semis (P = 0,00340), les variétés (P = 0,00997), et leur interaction (P = 0,00074). De plus, Il n'y a aucun effet pour l'environnement (P = 0,12731) et aucune interaction entre la variété et l'environnement (P = 0,38987). Cependant, il y a une forte interaction entre l'environnement et la date de semis (P = 0,00790). Les rendements moyens en coton graine étaient de 1 404 kg ha⁻¹ en semis précoce et de 714 kg ha⁻¹ en semis tardif. Actuellement, aucun cultivar n'a donné les meilleurs rendements en coton graine aussi bien pour le semis précoce (1 588 kg ha⁻¹) que pour le semis tardif (839 kg ha⁻¹). En semis précoce, la variété CS 50 a donné le meilleur rendement en coton graine (1 588 kg ha⁻¹) tandis que le cultivar ALLEN 51-106 a été la moins performante (1 137 kg ha⁻¹). En semis tardif, c'est la variété IRMA Q302 a donné le meilleur rendement en coton graine (839 kg ha⁻¹) tandis que le cultivar BUJA a été le moins performant (592 kg ha⁻¹). Si une seule variété devrait être vulgarisée, le choix optimal est le cultivar CS 50 et le gain de revenu attendu est de 9 585 FCFA ha⁻¹ sur les semis précoces et 14 412 FCFA ha⁻¹ pour les semis tardifs. Avec deux variétés, le choix de CS 50 pour le semis précoce et IRMA Q302 pour le semis tardif aurait pu générer un gain attendu respectivement de 9 585 FCFA ha⁻¹ et 45 132 FCFA ha⁻¹. Les résultats de cette étude permettent de recommander pour la vulgarisation de deux variétés : CS 50 pour les semis précoces et IRMA Q302 pour le semis tardif.

**Mots clés** : Rendement coton graine, interaction génotype x date de semis, sensibilité, résilience, Sénégal, analyse statistique robuste.
**3.1. Introduction**

Au Sénégal, le coton reste la deuxième culture de rente après l'arachide, malgré une baisse
récente des surfaces et des rendements (Diouf et al., 2017, 2019). En 2021-2022, la superficie
cultivée était de 18 572,25 ha pour une production nationale de 21 776 tonnes de coton graine
(SODEFITEX, 2022). La culture du coton en Afrique de l'Ouest est principalement réalisée par
des petits exploitants agricoles en conditions pluviales sur de petites parcelles (Bagayoko,
2013). Ce système de culture à base de coton est généralement manuel et non intensif en intrants
(Fok, 2006) mais exigeant en main d'œuvre (CNUCED, 2016). En raison de l'irrégularité des
pluies et des contraintes de main-d'œuvre, les agriculteurs ont de grandes difficultés à semer
pendant la meilleure fenêtre de semis (émergence de juin à mi-juillet) (Ndour, 2018). Par
conséquent, les semis tardifs sont très fréquents et ils ont un impact négatif sur le rendement en
coton graine (Loison et al., 2017a; Sekloka et al., 2015). L'Afrique de l'Ouest devrait faire face
à une augmentation des températures et à une réduction des précipitations (Gaetani et al., 2020;
Guan et al., 2017). Un tel climat est, en projection, susceptible d'avoir un impact négatif sur la
production de coton pluvial (ITC, 2011). Même sous le climat actuel, il n'existe pas de variété
largement cultivée qui soit adaptée à tous les environnements du bassin cotonnier sénégalais,
notamment celle à forte occurrence de poches de sécheresse (Ndour et al., 2017). Ainsi, les
variétés adaptées aux conditions agro-climatiques actuelles du Sénégal, avec un début tardif de
la saison des pluies et une forte irrégularité des pluies, devraient être mieux adaptées au climat
futur. Une adaptation est également nécessaire aux contraintes de main-d'œuvre qui impliquent
des semis tardifs fréquents. Le choix approprié des variétés à la suite de l'importance des semis
tardifs pourrait augmenter les rendements attendus en Afrique sub-saharienne.

A notre connaissance, l'interaction entre les génotypes et les dates de semis n'a jamais été étudiée pour le coton au Sénégal. Comme elle peut varier en fonction des conditions environnementales, cette interaction serait mieux étudiée à travers des essais multilocaux et pluriannuels (Lacape, 1998). Pour les modèles linéaires à effets mixtes adaptés à ces essais, une méthode d'estimation robuste est souhaitable (Koller, 2016), en raison de la forte hétérogénéité des sols souvent rencontrée en Afrique subsaharienne (Lark et al., 2020). Par conséquent, les objectifs de cette étude sont (i) d'identifier les variétés à fort potentiel de rendement en coton graine dans un contexte de dates de semis précoces et retardées et (ii) d'aider les décideurs en cotonniers à choisir les meilleures variétés de coton dans un contexte de dates de semis mixtes précoces et tardifs.

**3.2. Matériel et méthodes**

**3.2.1. Sites expérimentaux**

Les essais ont été implantés dans trois stations de recherche situées dans la zone cotonnière du Sénégal (Tiers sud du pays), pendant deux saisons de culture (2018 et 2019). Ces trois stations étaient Koussanar, Vélingara et Kédougou (Tableau 8). Dans chaque station, les données météorologiques ont été enregistrées par des stations météorologiques automatiques
(iMETOS® IMT280 ou ATMOS 41) situées à moins de 50 m des parcelles. Les synthèses des données climatiques ont été rapportées depuis la date de semis jusqu'à la fin de la saison de production (Tableau 8).

Par ailleurs, des échantillons de sol ont été prélevés et analysés dans le laboratoire IMAGO de l'Institut de Recherche pour le Développement (IRD) à Dakar.

### 3.2.2. Facteurs étudiés et dispositif expérimental

Sur chaque site, le dispositif expérimental a été mis en place en parcelles divisées avec deux facteurs (date de plantation et variété) et en 03 répétitions. Les deux dates de semis ont été attribuées au hasard aux grandes parcelles (1 : semis précoce et 2 : semis tardif). Les huit variétés ont ensuite été affectées de manière aléatoire à des sous parcelles. Les huit variétés ont été sélectionnées pour leur large gamme de réponses à la sécheresse (Tableau 7).

<table><caption>Tableau 7. Caractéristiques des variétés de coton utilisées dans l'étude</caption><thead><tr><td>Nom de la variété</td><td>Origine</td><td>Caractéristiques</td></tr></thead><tbody><tr><td>Stam 129A (Référence)</td><td>Togo</td><td>Port pyramidal à branches végétatives réduites. Capsules de taille moyenne avec une belle ouverture stormproof (résistant aux vents). Plus productive que STAMF (1 261 kg ha<sup>-1</sup> contre 1 218 kg ha<sup>-1</sup>. Meilleur rendement fibre à l'égrenage que la STAMF (44,4% contre 43%).</td></tr><tr><td>CS 50</td><td>Australie</td><td>Sensible à la sécheresse, maturité tardive</td></tr><tr><td>TAMCOT CAMD-S-75-C</td><td>USA</td><td>Phase végétative longue et phase reproductive courte</td></tr><tr><td>BUJA</td><td>Côte d'Ivoire</td><td>Forte réduction du feuillage en conditions de sécheresse</td></tr><tr><td>ALLEN 51-106</td><td>Tchad</td><td>Phase végétative courte et phase reproductive longue</td></tr><tr><td>IRMA L484</td><td>Cameroun</td><td>Tolérance à la sécheresse</td></tr><tr><td>IRMA Q302</td><td>Cameroun</td><td>Tolérance à la sécheresse</td></tr><tr><td>SIOKRA L23</td><td>Australie</td><td>Tolérance à la sécheresse et feuille okra</td></tr></tbody></table>

### 3.2.3. Conditions expérimentales

Chaque sous parcelle était composée de six lignes de 10 m. La géométrie de semis était de 0,80 m entre les lignes et 0,25 m entre les poquets. La fertilisation consistait en 250 kg ha<sup>-1</sup> d'engrais minéral N-P-K+S+B+CaO (14-23-14+5+1) avant semis et 100 kg ha<sup>-1</sup> d'urée entre 40 et 45 jours après le semis. Les pesticides ont été utilisés selon un calendrier unique (basé sur la date de semis) pour avoir les mêmes dates d'application (en jours après le semis) et les mêmes doses d'application.
<table><caption>Tableau 8. Description de 12 environnements utilisés dans l'étude</caption><thead><tr><th>Stations de recherche</th><th>Localisation</th><th>Sable (%)</th><th>Argile (%)</th><th>Limon (%)</th><th>*Texture du sol</th><th>Année</th><th>Date de semis</th><th>Code de Semis</th><th>◇ Code de l'Environnement</th><th>T<sub>min</sub> (°C)</th><th>T<sub>max</sub> (°C)</th><th>‡ Précipitation (mm)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">Kédougou</td><td>12°39′N</td><td rowspan="4">19,2</td><td rowspan="4">33,7</td><td rowspan="4">47</td><td rowspan="4">Argilo-limoneux</td><td rowspan="2">2018</td><td>28 juin</td><td>P1</td><td>KG18P1</td><td>21,6 ± 2,9 #</td><td>31,8 ± 2,4 #</td><td rowspan="2">1095,9</td></tr><tr><td>19 juil</td><td>P2</td><td>KG18P2</td><td>20,3 ± 4,2</td><td>32,2 ± 2,4</td></tr><tr><td rowspan="2">2019</td><td>5 juin</td><td>P1</td><td>KG19P1</td><td>20,7 ± 3,9</td><td>32,7 ± 2,6</td><td rowspan="2">1268,2</td></tr><tr><td>20 juil</td><td>P2</td><td>KG19P2</td><td>20,4 ± 4,0</td><td>32,8 ± 2,6</td></tr><tr><td rowspan="4">Vélingara</td><td>13°9′N</td><td rowspan="4">27,9</td><td rowspan="4">48</td><td rowspan="4">24,6</td><td rowspan="4">Argile</td><td rowspan="2">2018</td><td>9 juil</td><td>P1</td><td>VL18P1</td><td>22,8 ± 1,3</td><td>31,0 ± 1,7</td><td rowspan="2">801,2</td></tr><tr><td>30 juil</td><td>P2</td><td>VL18P2</td><td>22,0 ± 2,2</td><td>30,9 ± 1,7</td></tr><tr><td rowspan="2">2019</td><td>30 juin</td><td>P1</td><td>VL19P1</td><td>22,6 ± 2,0</td><td>32,7 ± 2,1</td><td rowspan="2">970,4</td></tr><tr><td>15 juil</td><td>P2</td><td>VL19P2</td><td>22,5 ± 1,5</td><td>32,7 ± 2,7</td></tr><tr><td rowspan="4">Koussanar</td><td>13°55′N</td><td rowspan="4">59,3</td><td rowspan="4">12,7</td><td rowspan="4">28,4</td><td rowspan="4">Limoneux-sableux</td><td rowspan="2">2018</td><td>30 juin</td><td>P1</td><td>KO18P1</td><td>23,2 ± 2,3</td><td>33,2 ± 2,7</td><td rowspan="2">411,7</td></tr><tr><td>17 juil</td><td>P2</td><td>KO18P2</td><td>21,9 ± 3,6</td><td>33,6 ± 2,9</td></tr><tr><td rowspan="2">2019</td><td>7 juil</td><td>P1</td><td>KO19P1</td><td>23,0 ± 2,9</td><td>33,4 ± 2,6</td><td rowspan="2">468,8</td></tr><tr><td>19 août</td><td>P2</td><td>KO19P2</td><td>20,4 ± 3,9</td><td>34,3 ± 3,1</td></tr></tbody></table>

<footnote>* Classification selon la méthode USDA basée sur des données sur la couche 0-30 cm.</footnote>

<footnote>◇ KD = Kédougou, KO = Koussanar, VL = Vélingara.</footnote>

<footnote>‡ Pluviométrie = pluviométrie totale pendant l'essai (du semis à la récolte).</footnote>

<footnote># L'écart-type de la moyenne est indiqué entre parenthèses.</footnote>
### 3.2.4. Observations et mesures

Les rendements en coton graine ont été mesurés sur chaque parcelle sur les trois lignes centrales et convertis en kg ha⁻¹ pour l'analyse statistique.

Pour le choix variétal, les données de la campagne 2021-2022 a été utilisé (superficie, répartition en semis précoces et tardifs, production et prix d'achat du coton graine).

### 3.2.5. Traitement et analyse des données

Un modèle mixte (équation 1) a été ajusté en utilisant REML à la racine carrée du rendement en coton graine pour assurer l'homoscédasticité des résidus, car cela n'a pas été obtenu avec le rendement non transformé. L'effet du génotype, des dates de semis et leur interaction ont été considérés comme fixes et les autres effets comme aléatoires. Le modèle mixte était le suivant :

$$Y_{ijkl} = \mu + g_i + p_j + (gp)_{ij} + E_k + B(E)_{lk} + (gE)_{ik} + (pE)_{jk} + B(pE)_{jkl} + \varepsilon_{ijkl} \quad (\text{Eq.1})$$

où μ st la moyenne générale, $Y_{ijkl}$ st la racine carrée mesurée du rendement en coton graine du ième génotype pour la jième date de semis dans le kième environnement [lieu x année] et le lième bloc ; μ est la moyenne générale ; $g_i$ st l'effet du iième génotpe ; $p_j$ est l'effet de la jième date de semis ; $(gp)_{ij}$ est l'effet aléatoire de l'interaction du iième génotype avec la jième date de semis ; $E_k$ st l'effet aléatoire du kième environnement ; $B(E)_{lk}$ st l'effet aléatoire du lième bloc in the kième environnement ; $(gE)_{ik}$ est l'effet aléatoire de l'interaction du iième génotype with the kième environnement ; $(pE)_{jk}$ est l'effet aléatoire de l'interaction de la jième date de semis avec le kième environnement ; $B(pE)_{jkl}$ est l'effet aléatoire du sous-bloc avec la jième date de semis dans le lième bloc dans le kième environnement (effet de parcelle principale) ; et $\varepsilon_{ijkl}$ est l'erreur expérimentale.

Le même modèle mixte a été ajusté avec une méthode robuste pour obtenir de meilleures estimations avec un effet moindre des valeurs non significatives. Ensuite, les rendements en coton graine des variétés pour toute proportion de semis précoce ont été estimés avec des méthodes d'estimations linéaires. Enfin, les valeurs ajustées et les différences significatives minimales en utilisant les tests de Tukey à 5 % de risque expérimental ont été calculées et représentées sous forme de racines carrées ou de rendement non transformé.

Toutes les analyses statistiques ont été effectuées à l'aide du logiciel R, version 4.0.2 (2020-06-22), avec les packages lmerTest (Kuznetsova et al., 2017) et robustlmm (Koller, 2016) pour la modélisation mixte avec les méthodes REML ou d'estimation robuste, respectivement. Les packages stringr et plyr (Wickham, 2011) ont été utilisés pour la manipulation des données. Enfin, le package ggplot2 (Wickham, 2016) a été utilisé pour la représentation graphique des résultats. Le script R utilisé pour cette étude est fourni comme matériel supplémentaire (Sup. 1).
De 2000 à 2019, le taux de semis tardif sera calculé pour une représentation graphique (semis tardif selon l'année) qui sera complétée par une courbe pour voir les tendances.

De plus, en fonction des taux de semis précoces et tardifs, des simulations ont été effectuées pour déterminer le gain potentiel en production (et en argent) avec l'utilisation d'une ou deux variétés. En effet, les rendements en coton graine en semis précoces et tardifs des nouvelles variétés ont été comparé à celui de la variété de référence qui actuellement vulgarisée au Sénégal. Ceci a permis de déterminer le supplément de rendement en coton graine qui multiplié aux superficies correspondantes et au prix d'achat du coton graine a permis de trouver le revenu supplémentaire des cotonculteurs.

## 3.3. Résultats

### 3.3.1. Données climatiques

Dans les douze environnements, les températures minimales ont varié de 20,3°C à 23,2°C et les températures maximales de 30,9°C à 34,3°C (Tableau 8). Les précipitations cumulées du semis à la récolte ont varié de 349,2 à 1 268,2 mm. Dans tous les environnements de Koussanar (KO18P1, KO18P2, KO19P1, KO19P2) et pour la date de semis tardive à Vélingara en 2018 (VL18P2), de très faibles cumuls pluviométriques ont été observés pendant la période de production (411,7, 382, 468,8, 349,2 et 656,2 mm, respectivement). Par contre, à Kédougou, les cumuls pluviométriques observés pendant la période de production ont été suffisants, avec un minimum de 984,4 mm pour les dates de semis tardives.

### 3.3.2. Performance moyenne des génotypes, des dates de semis, des environnements et des effets de l'interaction

Les tests F réalisés à l'aide d'un modèle linéaire à effets mixtes (sans la méthode robuste, Eq. 1) sur la racine carrée du rendement en coton graine des huit variétés à des dates de semis précoces et tardives ont montré des effets significatifs des variétés (P = 0,00997340 < 0,01), des dates de semis (P = 0,00340 < 0,01) et de leur interaction (P = 0,00074 < 0,01) (Tableau 9).

<table><caption>Tableau 9. Effets fixes sur la racine carrée du rendement en coton graine</caption><thead><tr><th>Source de variation</th><th>DL</th><th>SC</th><th>CM</th><th>DL Dénominateur</th><th>Fisher</th><th>Probabilité</th></tr></thead><tbody><tr><td>Date de semis</td><td>1</td><td>414,6</td><td>414,6</td><td>5</td><td>27,2</td><td>0,00340</td></tr><tr><td>Variété</td><td>7</td><td>341,0</td><td>48,7</td><td>35</td><td>3,2</td><td>0,00997</td></tr><tr><td>Date de semis x Variété</td><td>7</td><td>400,8</td><td>57,3</td><td>203</td><td>3,8</td><td>0,00074</td></tr></tbody></table>

Note : DL : degré de liberté, SC : somme des carrés, CM : carré moyen, DL Den : degré de liberté du dénominateur approché par la méthode de Satterthwaite.

Les facteurs aléatoires ont été testés avec un critère de rapport de vraisemblance des réductions de modèle (Tableau 10). Il n'y avait aucun effet de l'environnement (P = 0,12731 > 0,01) et
aucune interaction entre la variété et l'environnement (P = 0,38987 > 0,01). Cependant, il y avait une forte interaction entre l'environnement et la date de semis (valeur P = 0,00790 < 0,01).

Le rendement moyen du coton graine était de 1 404 kg ha⁻¹ en cas de semis précoce et de 714 kg ha⁻¹ en cas de semis tardif (figure 29). Actuellement, aucun cultivar n'a donné les meilleurs rendements en coton graine aussi bien pour le semis précoce (1 588 kg ha⁻¹) que pour le semis tardif (839 kg ha⁻¹). Dans les conditions de semis précoce, CS 50 a été la variété la plus performante (1 588 kg ha⁻¹), tandis que ALLEN 51-106 a été la moins performante (1 137 kg ha⁻¹). Dans des conditions de semis tardif, IRMA Q302 a été la variété la plus performante (839 kg ha⁻¹), tandis que BUJA a été la moins performante (592 kg ha⁻¹). La différence entre les variétés les plus performantes et celles moins performantes était plus importante dans des conditions de semis précoce que dans des conditions de semis tardif.

<table><caption>Tableau 10. Estimation de la variance des effets aléatoires du modèle mixte de la racine carrée du rendement en coton graine</caption><thead><tr><td>Source de variation</td><td>Variance</td><td>Ecart type</td><td>Probabilité*</td></tr></thead><tbody><tr><td>Environnement</td><td>19,64</td><td>4,43</td><td>0,12731</td></tr><tr><td>Environnement x Variété</td><td>0,61</td><td>0,78</td><td>0,38987</td></tr><tr><td>Environnement x Date de semis</td><td>10</td><td>3,16</td><td>0,00790</td></tr><tr><td>Blocs dans environnements</td><td>0</td><td>0</td><td>-</td></tr><tr><td>Sous-blocs dans environnements</td><td>5,7</td><td>2,39</td><td>-</td></tr><tr><td>Résidu</td><td>15,21</td><td>3,9</td><td>-</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>Figure 29. Estimation robuste du rendement en coton graine de 8 variétés en fonction de la date de semis</figcaption></figure>

Estimation robuste du rendement en coton graine des huit variétés étudiées dans des conditions de dates de semis précoces et tardives. Les variétés sont classées en fonction de leur performance en semis précoce. Les lignes verticales en pointillés représentent le rendement moyen en coton graine des variétés dans des conditions de semis précoce (1 404 kg ha⁻¹) et tardive (714 kg ha⁻¹). Pour chaque date de semis, les variétés dont les barres ne se chevauchent pas sont significativement différentes après le test HSD (Honest Significant Difference) de Tukey à 95 %.

<footnote>* Les valeurs de Probabilité ont été calculées sur la base de tests de rapport de vraisemblance des réductions de modèles.</footnote>
### 3.3.3. Choix approprié des génotypes à des fins de vulgarisation

La proportion de semis tardifs de coton au Sénégal de 2000 à 2019 n'a pas montré de tendance au fil des années car aucune pente significative n'a été observée. Sur cette période, en moyenne, 24,5 % des surfaces cultivées en coton ont été semées tardivement (Figure 30). En utilisant des estimations linéaires avec cette proportion moyenne, la meilleure variété sous 24,5 % de semis tardif était CS 50 avec 1 350 kg ha⁻¹, tandis que la pire était ALLEN 51-106 avec 1 006 kg ha⁻¹ (Figure 31). Cependant, il y avait une très grande variabilité interannuelle des surfaces semées tardivement, allant de 4 % à 53 % (Figure 30). Le choix des variétés clés dépend de la possibilité de disposer de plusieurs variétés en même temps et de la proportion de semis tardifs. Cependant, il faut également tenir compte de l'incertitude des estimations : pour des niveaux élevés de semis tardifs (supérieur à 80%), seule la variété BUJA a des résultats significativement moins bons que les meilleures variétés (IRMA Q302 et TAMCOT CAMD-S-75-C) (P < 0,05). Alors que, dans le cas de niveaux élevés de semis précoces (exemple : 75,5%), seule la variété ALLEN 51-106 est significativement moins performante que les meilleures variétés (CS 50 et Stam 129A) (Figure 32). La variété ayant le meilleur rendement dépend de la date de semis, donc l'optimisation du rendement recommanderait d'utiliser la variété CS 50 pour les semis précoces de coton et la variété IRMA Q302 pour les semis tardifs. Le rendement attendu de chaque variété varie linéairement avec la proportion de semis tardifs (figure 32). Sur la période 2000-2019, en moyenne, 24,5 % des surfaces cultivées en coton ont été semées tardivement (Figure 30). En utilisant des estimations linéaires avec cette proportion moyenne, la meilleure variété sous 24,5 % de semis tardifs était CS 50 avec 1 350 kg ha⁻¹, tandis que la pire était ALLEN 51-106 avec 1 006 kg ha⁻¹ (Figure 31). Comme la proportion réelle varie beaucoup d'une année à l'autre, la figure 32 nous aide à vérifier que la supériorité du CS 50 est stable sur la plage de variation de la proportion de semis tardif (4 % à 53 %, Figure 30).

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>**Figure 30.** Proportion de semis tardif du coton au Sénégal entre 2000 et 2019
La ligne horizontale à 24,5 % est la proportion moyenne de semis tardif.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>**Figure 31.** Estimation robuste du rendement en coton graine dans le cas de 24,5% de semis tardif</figcaption></figure>

Les variétés (cultivars) dont les barres ne se chevauchent pas sont significativement différents après le test HSD (Honest Significant Difference) de Tukey à 95 %.

<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>**Figure 32.** Estimation robuste des racines carrées du rendement en coton graine de 8 variétés en fonction de la proportion de semis tardif</figcaption></figure>

Racine carrée de l'estimation robuste du rendement en coton graine des huit variétés en fonction de la proportion de semis tardif. Les barres en haut de la figure représentent la plus petite différence significative de Tukey à 95 % (PPDS). Elle a été calculée au pas de 1 % pour chaque proportion de semis tardif. Pour chaque proportion de semis tardif, deux variétés ont des rendements différents si la différence est supérieure à la PPDS correspondante. Par exemple, à 24,5 % de semis tardif, 4 variétés ont un meilleur rendement que ALLEN 51-106.

L'amélioration du revenu généré par le choix de nouvelles variétés dépend de la possibilité de vulgariser deux variétés, ou une seule variété comme c'est le cas actuellement. En effet, avec la vulgarisation de nouvelles variétés à la place de la variété Stam 129A, le choix de CS 50 pour le semis précoce et IRMA Q302 pour le semis tardif aurait pu générer un gain attendu de 9 585
FCFA ha⁻¹ pour les agriculteurs qui sèmeront précocement, et 45 132 FCFA ha⁻¹ pour ceux qui sèmeront tardivement (Tableau 11). S'il faut vulgariser une seule variété, le choix optimal est la CS 50 et le gain de revenu attendu est inchangé pour les agriculteurs qui sèment tôt, alors qu'il diminue de 45 132 FCFA ha⁻¹ à 14 412 FCFA ha⁻¹ pour les agriculteurs qui sèmeront tard. Sur la production, nationale, si on prend en exemple les emblavures de la campagne 2021-2022, la vulgarisation de la variété CS 50 pour toutes les superficies permettrait de gagner 31,95 kg ha⁻¹ de coton graine en semis précoces et 48,05 kg ha⁻¹ en semis tardifs soient respectivement 424 (2%) et 254 (1%) tonnes de coton graine pour un total de 679 tonnes. Par contre, la vulgarisation de deux variétés (CS 50 en semis précoces et IRMA Q302 en semis tardifs) permettrait de gagner 31,95 kg ha⁻¹ de coton graine en semis précoces et 150,44 kg ha⁻¹ en semis tardifs soient respectivement 424 (2%) et 796 (4%) tonnes de coton graine pour un total de 1 220 tonnes (Tableau 11).

<table><caption>Tableau 11. Impact des stratégies de choix variétal sur les revenus et la production de coton au Sénégal</caption><thead><tr><th>Stratégie</th><th>Conditions</th><th>*Surface en coton en 2021 (ha)</th><th>Poids de la superficie (%)</th><th>Variété</th><th>**Supplément rendement vs. Stam 129A (kg ha<sup>-1</sup>)</th><th>*** Prix d'achat du coton graine (FCFA kg<sup>-1</sup>)</th><th>Revenu supplémentaire des agriculteurs (FCFA ha<sup>-1</sup>)</th><th>Extra Tonne de coton graine (% production nationale)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">1 variété</td><td>Semis précoce</td><td>13 281,50</td><td>72 %</td><td>CS 50</td><td>31,95</td><td>300</td><td>9 585</td><td>424 (2 %)</td></tr><tr><td>Semis tardif</td><td>5 290,75</td><td>28 %</td><td>CS 50</td><td>48,04</td><td>300</td><td>14 412</td><td>254 (1 %)</td></tr><tr><td>Total</td><td>18 572,25</td><td>100 %</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>679 (3 %)</td></tr><tr><td rowspan="3">2 variétés</td><td>Semis précoce</td><td>13 281,50</td><td>72 %</td><td>CS 50</td><td>31,95</td><td>300</td><td>9 585</td><td>424 (2 %)</td></tr><tr><td>Semis tardif</td><td>5 290,75</td><td>28 %</td><td>IRMA Q302</td><td>150,44</td><td>300</td><td>45 132</td><td>796 (4 %)</td></tr><tr><td>Total</td><td>18 572,25</td><td>100 %</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>1220 (6 %)</td></tr></tbody></table>

## 3.4. Discussion partielle

Dans l'ensemble, les meilleurs rendements ont été obtenus avec des semis précoces, ce qui confirme que les semis tardifs entraînent des pertes importantes de rendement en coton graine d'où la cohérence notée avec d'autres résultats de recherche (Khan et al., 2017; Loison et al., 2017a; Taner et al., 2006). Il est important qu'en Afrique subsaharienne, des variétés de coton qui tolèrent les semis tardifs devraient fournir un meilleur rendement car la production cotonnière est pluviale avec beaucoup de poches de sécheresse qui peuvent avoir lieu en début d'hivernage.

La variété CS 50 présentait une grande différence de rendement en coton graine entre les semis précoces et tardifs (Figures 29 et 32). Ceci est cohérent avec la description précédente de CS 50 comme une variété à maturité tardive, avec des performances irrégulières dans les zones

<footnote>* Basé sur la superficie de la zone cotonnière sénégalaise en 2021-2022.</footnote>

<footnote>** Rendement supplémentaire en coton graine avec la variété alternative par rapport à la variété actuelle Stam 129A.</footnote>

<footnote>*** Ce prix est celui utilisé depuis 2017 jusqu'en 2022.</footnote>
sèches de l'Australie (Stiller et al., 2005). La variété Stam 129A, qui est cultivée dans tout le bassin cotonnier sénégalais, confirme sa sensibilité au déficit hydrique comme précédemment observé au Togo par Gnofam et al., (2014). C'est la raison pour laquelle les différences de rendement en coton graine entre un semis précoce et un semis tardif pour la variété Stam 129A sont énormes (2ème meilleure performance en semis précoce, alors qu'elle est inférieure à la moyenne en semis tardif ; Figures 29 et 32).

Une variété très ancienne, ALLEN 51-106, a montré une performance médiocre. Ces résultats confirment qu'une faible performance agronomique peut être associée à une stabilité phénotypique (Ndiaye et al., 2019). Sur la base de la différence entre les performances en conditions de semis précoce et tardif, et de l'absence d'autres interactions GxE, cette étude indique que la variété IRMA Q302 était l'une des variétés les plus résilientes (avec ALLEN 51-106) parmi les huit testées. En outre, son rendement potentiel en cas de semis précoce était légèrement inférieur à la moyenne de toutes les variétés (Figure 29). Ce résultat est similaire aux conclusions précédentes selon lesquelles les génotypes présentant une bonne stabilité phénotypique pourraient également avoir un bon potentiel de production (Farias et al., 2016). La variété IRMA Q302 a été la plus productive dans des conditions de semis tardif. Ces résultats corroborent ceux des sélectionneurs du Cameroun qui ont vulgarisé IRMA Q302 pour remplacer IRMA L484 dans la région la plus sèche du bassin de production du coton camerounais (Oumarou et al., 2014). La variété CS 50 a été décrite comme sensible à la sécheresse et ne figurait pas parmi les meilleures variétés dans des conditions de semis tardif. La forte interaction entre l'environnement et la date de semis était due à un environnement, où un retard de semis n'avait pratiquement aucun impact sur le rendement.

Les agriculteurs sénégalais sont souvent incapables de terminer le semis dans la meilleure période (précocement) en raison de plusieurs contraintes, notamment l'irrégularité des pluies et la rareté de la main-d'œuvre. Par exemple, au cours de la saison 2021-2022, le coton a été cultivé sur 18 572,25 ha au Sénégal, répartis comme suit : 13 281,50 ha de semis précoces (levées avant le 15 juillet) et 5 290,75 ha de semis tardifs (levées après le 15 juillet). A l'échelle du bassin cotonnier, l'utilisation de la variété CS 50 pour le semis précoce et de la variété IRMA Q302 pour le semis tardif aurait pu générer une augmentation de 1 220 tonnes de coton graine, alors que l'utilisation de CS 50 pour toutes les superficies (semis précoces et tarifs) n'a permis de produire que 676 tonnes de coton graine (Tableau 11). Dans d'autres parties de l'Afrique subsaharienne, il est courant de vulgariser plusieurs variétés en même temps, comme au Cameroun (Oumarou et al., 2019), ainsi qu'au Bénin et au Mali (PR PICA, 2019). Le choix des variétés à vulgariser dépend de leurs performances agronomiques (rendement en coton graine) et technologiques (rendement à l'égrenage et qualité de la fibre) mais ne dépend pas de leur adaptabilité au semis précoces et/ou tardifs. Ailleurs, le coton semé en intercalaire à côté d'une culture céréalière a prouvé son potentiel pour augmenter l'efficacité de l'utilisation des ressources (Wang et al., 2020) et pourrait même bénéficier à la culture céréalière ultérieure (Rusinamhodzi et al., 2006). Au Sénégal, de 2000 à 2019, la forte variabilité des taux de semis
précoces et tardifs d'une année à l'autre s'est traduite par l'absence de tendance de sorte que le
meilleur pari pour toute année à venir est de considérer la moyenne. Il faut aussi faire face à
l'incertitude des comparaisons multiples des moyennes, matérialisée par la différence
significative honnête de Tukey pour les faibles proportions de semis précoce (Figure 32).
Cependant, des considérations logistiques (choix variétal, production et mise en place des
semences avant le début de l'hivernage, villages difficiles d'accès après les premières pluies
pour changer de variétés au cas où des semis tardifs devraient être réalisés) pourraient empêcher
l'extension de plusieurs variétés. Lorsqu'une seule variété doit être étendue à la fois pour les
semis précoces et tardifs, son choix doit être fait en fonction de son rendement attendu.

En termes de conception des expériences, nous avons utilisé trois répétitions, trois sites et deux années d'expériences avec seulement deux facteurs. En Afrique subsaharienne, où l'hétérogénéité des paysages et des sols est élevée et où les ressources financières sont limitées, il est préférable de réduire le nombre de traitements et d'augmenter le nombre de répétitions afin d'avoir une bonne puissance statistique dans l'analyse des essais (Lark et al., 2020).

**3.5. Conclusion partielle**

Cette étude indique que les rendements en coton graine dépendent fortement des caractéristiques de la variété, de la date de semis et de l'interaction variété x date de semis. La réponse des variétés étudiées diffère selon les environnements contrastés. Aucune variété n'a été plus performante que les autres, que ce soit dans des conditions de semis précoce ou tardif. Dans un contexte de 24,5 % de la surface semée tardivement, les variétés CS 50 et Stam 129A ont eu les meilleurs rendements en coton graine. Dans l'ensemble, les semis précoces ont donné les meilleurs rendements en coton graine. Sur la base de nos résultats, nous recommandons que : (i) les variétés soient sélectionnées en fonction des fenêtres de semis ciblées ; (ii) deux variétés soient vulgarisées (CS 50 pour les semis précoces, et IRMA Q302 pour les semis tardifs) et (iii) les études futures optimisent le nombre de traitements et de répétitions afin de mieux gérer l'hétérogénéité des sols. De plus la voie de semis coton intercalaire devrait être étudiée en détail au Sénégal et dans d'autres pays producteurs de coton en Afrique subsaharienne. Pour des raisons de coût et de logistique, si une seule variété peut être utilisée au Sénégal, nous suggérons un outil pour aider à choisir la meilleure variété pour toute proportion choisie de semis précoce. Cet outil devrait être utilisé dans d'autres pays producteurs de coton pluvial en Afrique subsaharienne où les sols ont une teneur en matière organique aussi faible et où la gamme des précipitations se situe dans la fourchette observée dans cette étude. Dans cette étude, nous nous sommes uniquement concentrés sur le rendement du coton graine et non sur la qualité de la fibre. Des études plus poussées devraient garantir que le gain de rendement du coton graine ne se fait pas au détriment de la qualité de la fibre. En outre, nous nous sommes concentrés sur la partie génétique de l'amélioration des systèmes de culture du coton.
Ce chapitre a permis de montrer qu'aucun des cultivars testés ne s'est révélé plus performant que les autres à la fois dans des conditions de semis précoce et de semis tardif. Les résultats obtenus militent pour deux scénarii :

(i) La vulgarisation des cultivars CS 50 et Stam 129A au cas où les semis précoces occupent une part très importante du plan de campagne cotonnière (≥75 %) ;

(ii) Au cas où on les semis tardifs dominent largement, le cultivar IRMA Q302 est mieux indiqué.

L'incertitude réside dans la combinaison des plusieurs facteurs dont : (i) le contexte de changement climatique avec des hivernages qui se succèdent et qui ne se ressemblent pas ; (ii) le choix de la variété à vulgariser qui précède l'installation de l'hivernage alors que la précocité ou le retard des semis dépendent surtout de ce dernier ; (iii) les conditions climatiques du futur et (iv) la durée d'un programme de sélection. C'est pourquoi, l'évaluation de ces cultivars dans les conditions climatiques du futur s'avère nécessaire mais aussi la détermination des caractères d'adaptation de la variété « appelée idéotype » : c'est l'objet du chapitre 3.
# Chapitre IV. Evaluation variétale et conception d'un idéotype résilient de cotonnier dans un contexte de changement climatique au Sénégal

Une partie de ce travail a fait l'objet d'une communication orale lors du deuxième symposium international sur la modélisation des cultures, Centre de conférences Le Corum - Montpellier, France 3-5 février 2020. Cette communication est référence ci-après : Traoré A., Loison R., Gérardeaux E., Diouf Fatimata B., Ndiaye S. (2020). DSSAT CSM-CROPGRO-Cotton peut-il contribuer à la sélection du coton dans des conditions de culture pluviale à faibles intrants ? Cas du Sénégal.

## Résumé

Au Sénégal, dans un contexte d'irrégularité de la pluviométrie, l'utilisation de variétés adaptées de cotonnier pourrait être l'une des solutions pour booster la production nationale. Des modèles de culture pourraient être utilisés comme outil d'aide à la décision car ils permettent de faire plusieurs expérimentations virtuelles. L'objectif de cette expérimentation est de : (i) évaluer les variétés actuelles de coton dans les conditions futures, et (ii) concevoir un idéotype à fort rendement en coton graine dans les conditions futures. Des essais variétaux ont été menés durant deux saisons pluvieuses consécutives entre 2019 et 2020 dans les sites de Koussanar (zone sèche), Vélingara (zone intermédiaire) et Kédougou (zone humide). Le dispositif expérimental utilisé était en parcelles divisées avec deux facteurs que sont la date de semis comme facteur principal avec deux modalités et la variété comme facteur secondaire avec huit modalités (ALLEN 51-106, BUJA, CS 50, IRMA L484, IRMA Q302, SIOKRA L23, Stam 129A, et TAMCOT CAMD-S-75-C). Ainsi, avec le modèle DSSAT CSM-CROPGRO-Cotton, les trois (03) meilleures variétés (Stam 129A, CS 50 et IRMA Q302) ont été évaluées dans l'ensemble de la zone cotonnière. Ainsi, si on devait utiliser les variétés actuelles dans le futur, la variété Stam 129A donnerait les meilleurs rendements en coton graine (1 500 kg ha⁻¹) tandis que la variété IRMA Q302 serait la moins performante avec 1 200 kg ha⁻¹ de coton graine. A cela s'ajoute le fait que partout dans la zone cotonnière, les semis précoces donneront toujours les meilleurs rendements en coton graine (1 500 kg ha⁻¹) au détriment des semis tardifs (1 000 kg ha⁻¹). De plus pour obtenir des rendements meilleurs à l'avenir dans les quinze secteurs agricoles du bassin cotonnier sénégalais, un idéotype a été conçu. Il est caractérisé par une durée entre l'émergence et la floraison de 49 jours et une durée entre la floraison et l'ouverture des capsules de 22 jours. Aussi, avec cet idéotype, on pourrait gagner : (i) entre 172 kg ha⁻¹ (secteur de Pakour) et 469 kg ha⁻¹ (secteur de Koussanar) et (ii) entre 3 jours (Kolda) et 20 jours (Bounkiling) sur la fenêtre de semis. C'est pourquoi, nous recommandons d'intégrer les caractéristiques de cet idéotype dans le programme d'amélioration variétal du cotonnier pour une meilleure définition des cahiers des charges des variétés adaptées.

**Mots-clés** : idéotype, variété, rendement, futur, fenêtre de semis, Sénégal.
## 4.1. Introduction

Le GIEC a défini quatre profils représentatifs d'évolution des concentrations de gaz à effet de serre (appelé scénarios RCP) pour le xxième siècle et au-delà. Il s'agit de : (i) RCP 8.5, un scénario avec des émissions de GES qui continuent d'augmenter au rythme actuel ; (ii) RCP 6.0, un scénario avec une stabilisation des émissions avant la fin du xxième siècle à un niveau moyen ; (iii) RCP 4.5 un scénario avec une stabilisation des émissions avant la fin du XXIe siècle à un niveau faible et (iv) RCP 2.6 un scénario avec de très faibles émissions (GIEC, 2014). En Afrique, le changement climatique a eu des impacts négatifs sur la culture du coton (Bachelier et al., 2018a). Ainsi, certains mécanismes d'adaptation ont été développés par les producteurs de coton. Par exemple, la diversification des cultures, la modification du calendrier des semis et une remise en question des stratégies de diffusion variétale (Ndour et al., 2017; Sinan, 2016). Pour Challinor et al. (2014), l'utilisation des cultivars optimaux est la meilleure façon de s'adapter au changement climatique. Ces cultivars optimaux sélectionnés pour un environnement cible sont généralement appelés idéotypes (Loison et al., 2017b). Ils peuvent être obtenus par voie de modélisation qui est un processus qui permet de reproduire de façon virtuelle le fonctionnement de la plante en considérant plusieurs facteurs et mécanismes (Sambakhé et al., 2018). Les idéotypes peuvent être utilisés dans les programmes de sélection variétale car leur intégration permet de : (i) de construire en amont la plante virtuelle qui regroupe tous les caractères idéaux et (ii) de sélectionner les variétés sur la base de ces caractères (Gauffreteau, 2018). Cependant, l'utilisation des idéotypes dans un programme de sélection variétale ne permet pas d'obtenir immédiatement les variétés à vulgariser mais elle s'inscrit plutôt dans le moyen et/ou le long terme. C'est pourquoi l'évaluation de cultivars dans des conditions futures est complémentaire pour apporter des solutions dans un premier temps aux programmes de sélection variétale.

Au Sénégal, la culture du coton se fait dans le tiers sud du pays avec un gradient pluviométrique du nord au sud. Ainsi, la Société de Développement et des Fibres Textiles (SODEFITEX) a fait un découpage pertinent de la zone cotonnière (Chapitre II) où l'on distingue trois zones agroclimatiques (Ndour et al., 2017).

Idéalement, les acteurs de la filière cotonnière souhaiteraient avoir une variété pour chacune de ces trois zones. Actuellement, à défaut de trouver une variété adaptée par zone, des résultats d'expérimentation de huit variétés (Chapitre III) menées dans le bassin cotonnier sénégalais ont montré que : (i) les semis précoces ont donné les meilleurs rendements en coton graine par rapport aux semis tardifs et (ii) la variété IRMA Q302 a donné le meilleur rendement en coton graine (839 kg ha⁻¹) dans des conditions de semis tardif, tandis que dans des conditions de semis précoce, la variété CS 50 a donné le meilleur rendement en coton graine (1 588 kg ha⁻¹).

A ma connaissance, il n'y a pas d'études qui cherche à évaluer la performance de variétés dans des conditions futures ni même d'idéotypes dans la zone cotonnière sénégalaise. Ainsi, dans ce
présent chapitre, nous cherchons à contribuer dans la recherche de nouveaux cultivars adaptés au contexte du changement climatique.

Ainsi, nous allons :

* Évaluer, sur l'ensemble de la zone cotonnière, 3 cultivars de coton pluvial dans une série de données climatiques générée pour les horizons 2050 et 2080 sous deux scénarii climatiques RCP 4.5 et RCP 8.5.

* Identifier le meilleur idéotype de coton pluvial pour le bassin cotonnier sénégalais.

## 4.2. Matériel et méthodes

### 4.2.1. Cadre général pour la simulation de scénarii futurs en zone cotonnière sénégalaise

#### 4.2.1.1. Modèle DSSAT CSM-CROPGRO-Cotton

Nous avons utilisé le modèle CSM-CROPGRO-Cotton (Chapitre I). Son choix se justifie par le fait qu'il apporte des réponses appropriées sur la croissance, le développement et le rendement en coton graine en simulant les effets de la date de semis, du type de sol, de la fertilisation azotée, de l'enrichissement en CO₂ à l'air libre dû au changement climatique et du régime des pluies (Kothari et al., 2021; Thorp et al., 2014). Aussi, CSM-CROPGRO-Cotton a déjà été utilisé en Afrique sur le coton (Gérardeaux et al., 2018; Loison et al., 2017b; Ndour et al., 2017).

#### 4.2.1.2. Traitement et analyse des données

Le logiciels R version 4.0.5 (R Core Team 2020) a été utilisé pour l'analyse statistique et le logiciel QGIS version 3.4.14 a été utilisé pour la réalisation des graphiques et des cartes. Dans le logiciel R, les packages ggplot2 (Wickham, 2016), data.table (Dowle and Srinivasan, 2021), rgenoud (Mebane, Jr. and Sekhon, 2011), plyr et dplyr (Wickham et al., 2022) ont été utilisés.

#### 4.2.1.3. Détermination du seuil économique pour le choix des meilleurs cultivars virtuels

Le seuil économique considéré de la Marge Après Retrait du Crédit (MARC) pour les intrants agricoles est de 150 000 FCFA ha⁻¹ (SODEFITEX, 2022). La formule suivante a été utilisée pour calculer la MARC :

$$ \text{MARC} = \text{Prix du coton graine (FCFA/kg)} \times \text{Quantité de coton graine (kg/ha)} - \text{coût du paquet technique (FCFA/ha)} $$

#### 4.2.1.4. Etapes et données nécessaires pour la modélisation d'un idéotype

Les différentes étapes pour collecter les données nécessaires ont été schématisées dans la Figure 33. En effet, les essais ont été installés dans trois sites (Koussanar, Vélingara et Kédougou) pendant deux campagnes agricoles (de 2019 à 2020) afin de collecter des données
expérimentales. Ensuite, avec le modèle de culture DSSAT CSM-CROPGRO-Cotton, les trois
meilleures variétés de cotonnier ont été utilisées en vingt-quatre dates de semis. A cela s'ajoute
les résultats des analyses de sol. Enfin, pour les projections climatiques, dix-sept modèles
climatiques (MC) ont été utilisés pour deux RCP (RCP 4.5 et RCP 8.5) et deux années cibles
(2050 et 2080). Les résultats sur les rendement actuel et futur ont permis de faire une carte
variétale et d'identifier un idéotype de cotonnier.

<figure><img src="image_37.png" /></figure>

MC: Modèle Climatique
RCP: profils d'évolution des Gaz à effet de serre
DSSATDecision Support System for Agrotechnology Transfer

<caption>**Figure 33.** Schéma des différentes étapes et données nécessaires de la calibration à la conception d'un idéotype</caption>

4.2.2. Calibration et évaluation du modèle CSM-CROPGRO-Cotton au Sénégal

4.2.2.1. Sites de l'étude

Les essais ont été installés dans le tiers sud du Sénégal dans les Antennes Multilocales d'Expérimentation (AMEX) de la SODEFITEX situées à Kédougou (12°39'N, 12°7'W), Koussanar (13°55'N, 14°3'W) et Vélingara (13°9'N, 14°2'W) en 2018 et 2019 (Figure 34). Des échantillons de sol ont été prélevés dans les parcelles expérimentales de ces sites analysés dans le laboratoire IMAGO de l'Institut de Recherche pour le Développement (IRD) à Dakar. Les résultats ont révélé que les parcelles expérimentales ont des sols sableux à Koussanar, argileux à Vélingara et limono-argileux à Kédougou (Tableau 12).
<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>**Figure 34.** Localisation des Antennes Multilocales d'Expérimentation en zone cotonnière sénégalaise</figcaption></figure>

### 4.2.2.2. Facteurs étudiés

#### Facteur Variétés

Trois cultivars ont été choisis : Stam 129A, CS 50 et IRMA Q302. La Stam 129A est la variété de référence. En effet elle est largement cultivée dans la zone cotonnière. La CS 50 est une variété à fort potentiel de rendement en coton graine (1588 kg ha⁻¹ : Chapitre III). Enfin, la variété IRMA Q302 est résiliente aux semis tardifs dans les conditions réelles de ces dernières années (839 kg ha⁻¹ : Chapitre III).

#### Facteur Date de semis

La date a été étudiée car le taux de semis tardif est important dans la zone cotonnière du Sénégal. Ainsi, dans les essais, les semis ont été effectués en deux dates : semis précoce et semis tardif (Chapitre III).

### 4.2.2.3. Dispositif expérimental

Le dispositif expérimental utilisé était en parcelles divisées avec deux facteurs que sont la date de semis comme facteur principal avec deux modalités et la variété comme facteur secondaire avec huit modalités (ALLEN 51-106, BUJA, CS 50, IRMA L484, IRMA Q302, SIOKRA L23, Stam 129A, et TAMCOT CAMD-S-75-C).
<table><caption>Tableau 12. Caractéristiques des trois sites expérimentaux</caption><thead><tr><th>Site</th><th>Coordonnées</th><th>Sable (%)</th><th>Argile (%)</th><th>Limon (%)</th><th>*Texture du sol</th><th>Année</th><th>Date de semis</th><th>Code</th><th>T<sub>min</sub> (°C)</th><th>T<sub>max</sub> (°C)</th><th>Précipitations (mm)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="6">Kédougou</td><td rowspan="6">12°39′N,<br>12°7′W</td><td rowspan="6">19,2</td><td rowspan="6">33,7</td><td rowspan="6">47,0</td><td rowspan="6">limono-argileux</td><td rowspan="2">2018</td><td>P : 28 juin</td><td>KG18S1</td><td>21,6</td><td>31,8</td><td>1 095,9</td></tr><tr><td>T : 19 juillet</td><td>KG18S2</td><td>20,3</td><td>32,2</td><td>984,4</td></tr><tr><td rowspan="2">2019</td><td>P : 5 juillet</td><td>KG19S1</td><td>25,2</td><td>26,2</td><td>1 268,2</td></tr><tr><td>T : 20 juillet</td><td>KG19S2</td><td>25,1</td><td>26,0</td><td>1 114,6</td></tr><tr><td rowspan="2">2020</td><td>P : 6 juillet</td><td>KG20S1</td><td>14,9</td><td>36,3</td><td>600,8</td></tr><tr><td>T : 20 juillet</td><td>KG20S2</td><td>14,9</td><td>36,3</td><td>592,9</td></tr><tr><td rowspan="6">Vélingara</td><td rowspan="6">13°9′N,<br>14°2′W</td><td rowspan="6">27,9</td><td rowspan="6">48,0</td><td rowspan="6">24,6</td><td rowspan="6">argileux</td><td rowspan="2">2018</td><td>P : 9 juillet</td><td>VL18S1</td><td>23,1</td><td>30,9</td><td>801,2</td></tr><tr><td>T : 30 juillet</td><td>VL18S2</td><td>22,8</td><td>30,6</td><td>656,2</td></tr><tr><td rowspan="2">2019</td><td>P : 30 juin</td><td>VL19S1</td><td>26,4</td><td>27,4</td><td>970,4</td></tr><tr><td>T : 15 juillet</td><td>VL19S2</td><td>26,2</td><td>27,2</td><td>835,2</td></tr><tr><td rowspan="2">2020</td><td>P : 28 juin</td><td>VL20S1</td><td>11,8</td><td>38,5</td><td>1 035,8</td></tr><tr><td>T : 5 juillet</td><td>VL20S2</td><td>11,8</td><td>38,5</td><td>1 005,4</td></tr><tr><td rowspan="6">Koussanar</td><td rowspan="6">13°55′N,<br>14°3′W</td><td rowspan="6">59,3</td><td rowspan="6">12,7</td><td rowspan="6">28,4</td><td rowspan="6">sableux</td><td rowspan="2">2018</td><td>P : 30 juin</td><td>KO18S1</td><td>23,2</td><td>33,2</td><td>411,7</td></tr><tr><td>T : 17 juillet</td><td>KO18S2</td><td>21,9</td><td>33,6</td><td>382,0</td></tr><tr><td rowspan="2">2019</td><td>P : 7 juillet</td><td>KO19S1</td><td>23,0</td><td>33,4</td><td>468,8</td></tr><tr><td>T : 19 août</td><td>KO19S2</td><td>20,4</td><td>34,3</td><td>349,2</td></tr><tr><td rowspan="2">2020</td><td>P : 12 juillet</td><td>KO20S1</td><td>16,2</td><td>39,1</td><td>601,6</td></tr><tr><td>T : 25 juillet</td><td>KO20S2</td><td>10,0</td><td>39,4</td><td>551,5</td></tr></tbody></table>

<footnote>* Classification selon la méthode USDA basée sur des données sur l'horizon 0-30 cm,
Précipitations = précipitations totales pendant l'essai (du semis à la récolte),
KG = Kédougou, KO = Koussanar, VL = Vélingara
P = Précoce et T = Tardif</footnote>
#### 4.2.2.4. Variables mesurées

Dans chaque site, une station météorologique automatique (iMETOS® IMT280 ou ATMOS 41) a été installée à moins de 50 m des parcelles expérimentales afin d'enregistrer les données climatiques (pluie, température, rayonnement solaire, humidité relative et la vitesse du vent). De plus, des mesures ont été faites sur : la date de floraison et la date d'ouverture des capsules), l'indice de surface foliaire (LAI), la biomasse aérienne (feuilles, tiges, organes fructifères) et le rendement en coton graine.

#### 4.2.2.5. Méthodologie de calibration et d'évaluation

La méthodologie est basée sur la comparaison entre les observations et les simulations. La calibration a été effectuée avec le jeu de données composé des essais : KG19S1, KG19S2, KO19S1, KO19S2 et VL19S1. Pour l'évaluation, un jeu de données indépendant composé des essais KG20S1, KG20S2, KO20S1, KO20S2, VL20S1 et VL20S2 a été utilisé (voir section 2.2.2).

Avant de procéder aux simulations, nous avons d'abord calibré et évalué le modèle CSM-CROPGRO-Cotton. La calibration est l'ajustement des paramètres génétiques afin de réduire les écarts entre les données observées et les données simulées sur la phénologie, la biomasse et le rendement (Loison et al., 2017b). Les indicateurs des écarts que nous avons utilisés étaient :

(1) L'erreur quadratique moyenne (RMSE, Equation 1) et

(2) La valeur normalisée de l'erreur quadratique moyenne (nRMSE, Equation 2)

$$RMSE = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (Xobs, i - Xsim, i)} \qquad \text{Equation 1}$$

$$nRMSE = \frac{RMSE}{\bar{X}_{obs}} \qquad \text{Equation 2}$$

Où $X_{obs,i}$ et $X_{sim,i}$ sont les valeurs observées et simulées de la ième paire de données, n le nombre de valeurs observées, et $\bar{X}_{obs}$ est la valeur moyenne observée.

La calibration a été faite à la main selon une procédure de couple de variables à ajuster et de paramètres à calibrer correspondants. La calibration a donc été effectuée sur la phénologie, puis l'indice de surface foliaire (LAI), ensuite la biomasse aérienne et enfin sur le rendement en coton graine. Le seuil de 30 % de nRMSE a été utilisé comme indicateur de réussite (Kadiyala et al., 2015; Malik et al., 2019).
### 4.2.3. Expérience 1 : Simulation avec les variétés calibrées pour définir la carte variétale

#### 4.2.3.1. Zone cotonnière sénégalaise

La zone cotonnière sénégalaise couvre le « Tiers sud du Sénégal » soit 46 % du territoire national (Figure 35). Elle regroupe les régions naturelles du Sénégal Oriental, de la Casamance continentale et du Sine Saloum qui correspondent aux régions administratives de Tambacounda, Kolda, Kaffrine, Kédougou et Sédhiou et le Sud des régions de Kaolack et de Fatick.

<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>Figure 35. Localisation de la zone cotonnière sénégalaise</figcaption></figure>

#### 4.2.3.2. Climats

Nous avons utilisé l'outil MarkSim qui a été développé par l'Association Waen dans le cadre d'un programme de recherche du Groupe consultatif pour la recherche agricole internationale (CGIAR) sur le changement climatique, l'agriculture et la sécurité alimentaire (CCAFS) (Paikaray et al., 2019). C'est un générateur stochastique de données météorologiques quotidiennes du climat futur qui peuvent être directement utilisées avec DSSAT (Jones et Thornton, 2000; Jones et al., 2013). Son utilisation a été faite selon deux scénarii contrastés d'émissions de gaz à effet de serre : RCP4.5 (Thomson et al., 2011) et RCP8.5 (Riahi et al., 2011). Le RCP4.5 envisage une stabilisation des émissions de gaz à effet de serre alors que le RCP8.5 envisage une augmentation des émissions de gaz à effet de serre. Pour chaque scénario, 50 échantillons aléatoires ont été générés pour l'année 2050 et 50 autres pour l'année 2080.
Afin de s'assurer de la pertinence de l'utilisation des données MarkSim dans le cadre de notre étude, nous avons comparé vingt (20) ans (2000-2019) de données pluviométriques collectées à partir de quatorze (14) stations météo installées dans la zone cotonnière sénégalaise (Chapitre IV) aux données pluviométriques actuelles téléchargées avec l'outil MarkSim (Annexe 5).

Pour les concentrations atmosphériques en dioxyde de carbone, les valeurs (en ppm) utilisées sont tirées de l'Annexe 1 du rapport AR5 du (GIEC, 2014). Elles ont été arrondies à l'unité soit 487 ppm pour RCP4.5 2050, 531 ppm pour RCP4.5 2080, 541 ppm pour RCP8.5 2050 et enfin, 758 ppm pour RCP8.5 2080 (Tableau 13).

<table><caption>Tableau 13. Concentrations atmosphériques en dioxyde de carbone (en ppm)</caption><thead><tr><th>Année</th><th>Observé</th><th>RCP4.5</th><th>Min</th><th>RCP8.5&</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>PI</td><td>278 ± 2</td><td>278</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2011<sup>obs</sup></td><td>390,5 ± 0,3</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2000</td><td></td><td>368,9</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2005</td><td></td><td>378,8</td><td></td><td>378,8</td><td></td></tr><tr><td>2010</td><td></td><td>389,1</td><td>336</td><td>394</td><td>413</td></tr><tr><td>2020</td><td></td><td>411,1</td><td>386</td><td>425</td><td>449</td></tr><tr><td>2030</td><td></td><td>435,0</td><td>412</td><td>461</td><td>496</td></tr><tr><td>2040</td><td></td><td>460,8</td><td>443</td><td>504</td><td>555</td></tr><tr><td>2050</td><td></td><td>486,5</td><td>482</td><td>559</td><td>627</td></tr><tr><td>2060</td><td></td><td>508,9</td><td>530</td><td>625</td><td>713</td></tr><tr><td>2070</td><td></td><td>524,3</td><td>588</td><td>703</td><td>810</td></tr><tr><td>2080</td><td></td><td>531,1</td><td>651</td><td>790</td><td>914</td></tr><tr><td>2090</td><td></td><td>533,7</td><td>722</td><td>885</td><td>1 026</td></tr><tr><td>2100</td><td></td><td>538,4</td><td>794</td><td>985 ± 97</td><td>1 142</td></tr></tbody></table>

Source : AR5 GIEC (2014)

#### 4.2.3.3. Sols

Pour générer les données sol sur l'ensemble de la zone cotonnière, nous avons utilisé AfSoilGrids250m qui a été recalibré pour les sols africains, utilisé en Afrique Sub-saharienne (Hengl et al., 2015) et même au Sénégal (de Carvalho Junior et al., 2017). Cela représente 728 sites dans la zone cotonnière. Les données de sol générées sont : les propriétés physiques du sol (densité apparente et granulométrie) et chimiques (capacité d'échange cationique, teneur en azote, carbone organique du sol et pH<sub>eau</sub>) de tous les horizons.

#### 4.2.3.4. Itinéraire technique

Les dates de semis simulées s'étalaient chaque 2 jours allant du 20 juin au 05 août pour couvrir la majeure partie des semis possibles et productifs. Les variétés utilisées sont : Stam 129A, IRMA Q302 et CS 50. Une fertilisation de 51 unités d'azote a été choisie pour l'expérience. Cela représente une fertilisation intermédiaire dans la gamme de fertilisation en zone cotonnière au Sénégal et s'est faite en deux apports : (i) avec l'engrais complet (28 unités d'azote) à dix jours après semis et (ii) l'urée perlée (23 unités d'azote) à quarante-cinq jours après semis.
L'utilisation des insecticides a permis de contrôler les ravageurs du cotonnier (chenilles et piqueurs suceurs). L'enherbement des parcelles a été maîtrisé grâce aux sarclages manuels et/ou à l'utilisation des herbicides de pré-levée et/ou de post levée.

#### 4.2.3.5. Plan de simulation

Le plan de simulation comporte 10 483 200 simulations comme suit :

- 3 variétés : Stam 129A, IRMA Q302 et CS 50

- 24 dates de semis : chaque 2 jours du 20 juin au 5 août

- 2 années : 2050 et 2080

- 2 RCPs cibles : RCP4.5 et RCP8.5

- 50 répétitions d'une année climatique tirées au hasard

- 728 sites : pour couvrir l'ensemble de la zone cotonnière

### 4.2.4. Expérience 2 : Conception d'un idéotype

#### 4.2.4.1. Sélection des meilleurs objets (comment choisir ?)

Un algorithme génétique a été utilisé pour identifier le meilleur candidat pour les deux RCPs et les deux années cibles. On n'a pas voulu faire 1 idéotype par RCP car on ne savait pas vers lequel on pouvait y aller. Le seuil économique considéré de la Marge Après Retrait du Crédit (MARC) pour les intrants agricoles était de 150 000 FCFA ha⁻¹. Le rendement en coton graine permettant d'obtenir ce seuil économique était donc de 919,4 kg ha⁻¹. Les cultivars virtuels ont été évalués sur la base du rendement en coton graine le plus élevé simulé à la date de semis optimale. L'idéotype a été trouvé en optimisant la médiane du rendement en coton graine.

#### 4.2.4.2. Conception de la variété virtuelle (en pratique)

L'idéotype a été comparé à la variété de référence la Stam 129A. Les paramètres utilisés étaient : (i) la phénologie : durée de la phase avant et après la floraison (respectivement EM-FL et SD-PM, jours thermiques), (ii) photosynthèse : taux d'assimilation maximal (LFMAX, mg[CO₂] m⁻² s⁻¹) et la surface foliaire spécifique (SLAVR, cm² g⁻¹), et (iii) interception de la lumière : taille maximale d'une feuille entièrement déployée (SIZLF, cm²). Ainsi, 1 pixel était tiré au hasard dans chaque site (15 pixels au total) et les 3 tirages du climat annuel aléatoires.

#### 4.2.4.3. Valeurs de paramètres de l'idéotype

Après un tirage aléatoire, les 15 pixels choisis sont consignés dans le Tableau 14.

Les 3 années choisies sont les 3 premières répétitions des années tirées pour chaque année cible et RCP.

L'idéotype a maximisé le rendement dans les 15 sites pour les 2 années cibles et les 2 RCP envisagés.