<table><caption>Tableau 14. Choix des 15 pixels pour télécharger les données sol</caption><thead><tr><td>Zone</td><td>Site</td><td>SOIL_ID</td></tr></thead><tbody><tr><td>Humide</td><td>DABO</td><td>SN03989347</td></tr><tr><td>Humide</td><td>KEDOUGOU</td><td>SN04015284</td></tr><tr><td>Humide</td><td>KOLDA</td><td>SN03997984</td></tr><tr><td>Humide</td><td>KOUNKANE</td><td>SN03997992</td></tr><tr><td>Humide</td><td>LINKERING</td><td>SN03993675</td></tr><tr><td>Humide</td><td>PAKOUR</td><td>SN04006629</td></tr><tr><td>Humide</td><td>SARAYA</td><td>SN03976419</td></tr><tr><td>Médiane</td><td>BOUNKILING</td><td>SN03989331</td></tr><tr><td>Médiane</td><td>DIANKE</td><td>SN03950485</td></tr><tr><td>Médiane</td><td>MISSIRAH</td><td>SN03963435</td></tr><tr><td>Médiane</td><td>MYF</td><td>SN03980699</td></tr><tr><td>Médiane</td><td>VELINGARA</td><td>SN03985029</td></tr><tr><td>Sèche</td><td>KOUNGHEUL</td><td>SN03937506</td></tr><tr><td>Sèche</td><td>KOUSSANAR</td><td>SN03954790</td></tr><tr><td>Sèche</td><td>NIORO</td><td>SN03954769</td></tr></tbody></table>

On a maximisé la fonction de coût qui était le rendement médian pour la meilleure date de semis calculé à partir de 4 320 simulations (15 pixels x 3 répétions de l'année par pixel x 2 années cibles x 2 RCP cibles x 24 dates de semis).

On a comparé l'idéotype à la performance de la Stam 129A pour ces 15 pixels.

<table><caption>Tableau 15. Plage de variabilité des paramètres de cinq cultivars utilisés dans les simulations avec le modèle CSM-CROPGRO-Coton</caption><thead><tr><td>Paramètre</td><td>Définition paramètres</td><td>Min Utilisé</td><td>Max utilisé</td><td>Gamme dans d'autres études</td><td>Référence dans CSM-CROPGRO-Cotton</td></tr></thead><tbody><tr><td>EM-FL</td><td>Phase avant floraison</td><td>27,72</td><td>49,26</td><td>27,72 – 60</td><td>(Amin et al., 2017; Mishra et al., 2021; Pathak et al., 2007)</td></tr><tr><td>SD-PM</td><td>Phase après floraison Taux</td><td>20,95</td><td>66,60</td><td>21,46 – 66,60</td><td>(Pathak et al., 2007; Wajid et al., 2014)</td></tr><tr><td>LFMAX</td><td>d'assimilatio n maximal Surface</td><td>0,70</td><td>4,09</td><td>0,70 – 4,09</td><td>(Pathak et al., 2012; Wajid et al., 2014)</td></tr><tr><td>SLAVR</td><td>foliaire spécifique</td><td>90,0</td><td>250,0</td><td>90 – 250</td><td>(Dzotsi et al., 2013; Pathak et al., 2007)</td></tr><tr><td>SIZLF</td><td>Taille maximale d'une feuille entière</td><td>200,0</td><td>340,9</td><td>200 – 400,8</td><td>(Adhikari et al., 2016; Anapalli et al., 2016; Thorp et al., 2020)</td></tr></tbody></table>
Les valeurs de paramètres consignées dans le tableau 15 n'ont pas été utilisées. Cependant les valeurs utilisées tombent dans les bornes (ou sont très proches) des bornes existantes.

La méthode utilisée pour définir les bornes des paramètres à optimiser pour l'idéotype est de prendre les valeurs paramétrées pour Stam 129A en restant dans +/- 10 %.

## 4.3. Résultats

### 4.3.1. Caractérisation du climat futur selon les modèles choisis

Le tableau 16 permet de comparer les moyennes des principales variables climatiques que le rayonnement, la température maximale, la température minimale et la pluie pour le climat actuel (2022) et le climat futur (avec 4 scénarii : 2050 sous RCP4.5 ; 2050 sous RCP8.5 ; et 2080 sous RCP4.5 et 2080 sous RCP8.5). Ainsi, on constate que de 2022 à 2080, plus qu'on avance vers le futur, plus les températures augmentent. Par contre, le rayonnement et la pluviométrie varient légèrement (Tableau 16).

De plus, la figure 36 montre les résultats de la simulation de la pluviométrie durant les années 2050 et 2080. Elle a été faite à partir de la date du 20 juin jusqu'à la récolte en utilisant les modèles RCP4.5 et RCP8.5. Les résultats indiquent une variation moyenne de la pluviométrie allant de 500 à 1000 mm.

<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>**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)</figcaption></figure>
<table><caption>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</caption><thead><tr><th rowspan="3">Zone</th><th rowspan="3">Secteur</th><th colspan="5">Rayonnement (MJ/m²)</th><th colspan="5">Températures maximales (°C)</th><th colspan="5">Températures minimales (°C)</th><th colspan="5">Pluie (mm)</th></tr><tr><th>2022</th><th>2050</th><th>2050</th><th>2080</th><th>2080</th><th>2022</th><th>2050</th><th>2050</th><th>2080</th><th>2080</th><th>2022</th><th>2050</th><th>2050</th><th>2080</th><th>2080</th><th>2022</th><th>2050</th><th>2050</th><th>2080</th><th>2080</th></tr><tr><th>climat actuel</th><th>RCP 4.5</th><th>RCP 8.5</th><th>RCP 4.5</th><th>RCP 8.5</th><th>climat actuel</th><th>RCP 4.5</th><th>RCP 8.5</th><th>RCP 4.5</th><th>RCP 8.5</th><th>climat actuel</th><th>RCP 4.5</th><th>RCP 8.5</th><th>RCP 4.5</th><th>RCP 8.5</th><th>climat actuel</th><th>RCP 4.5</th><th>RCP 8.5</th><th>RCP 4.5</th><th>RCP 8.5</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="6">Humide</td><td>Dabo</td><td>21,9</td><td>22,2</td><td>22,2</td><td>22,3</td><td>22,5</td><td>34,0</td><td>35,8</td><td>36,2</td><td>36,4</td><td>37,9</td><td>20,0</td><td>21,8</td><td>22,4</td><td>22,3</td><td>24,0</td><td>1 044,8</td><td>1 043,4</td><td>1 046,8</td><td>1 045,1</td><td>1 015,5</td></tr><tr><td>Kédougou</td><td>22,1</td><td>22,3</td><td>22,4</td><td>22,3</td><td>22,6</td><td>35,0</td><td>36,8</td><td>37,2</td><td>37,4</td><td>39,0</td><td>21,9</td><td>23,8</td><td>24,3</td><td>24,3</td><td>26,1</td><td>1 195,0</td><td>1 193,5</td><td>1 201,7</td><td>1 194,4</td><td>1 159,3</td></tr><tr><td>Kolda</td><td>22,1</td><td>22,3</td><td>22,3</td><td>22,4</td><td>22,6</td><td>34,5</td><td>36,2</td><td>36,7</td><td>36,8</td><td>38,3</td><td>19,9</td><td>21,7</td><td>22,3</td><td>22,2</td><td>23,9</td><td>1 051,0</td><td>1 057,4</td><td>1 061,1</td><td>1 060,4</td><td>1 035,2</td></tr><tr><td>Kounkané</td><td>22,0</td><td>22,2</td><td>22,3</td><td>22,3</td><td>22,5</td><td>34,1</td><td>35,9</td><td>36,4</td><td>36,5</td><td>38,0</td><td>20,2</td><td>22,1</td><td>22,7</td><td>22,6</td><td>24,3</td><td>973,1</td><td>965,9</td><td>968,7</td><td>965,8</td><td>937,2</td></tr><tr><td>Linkéring</td><td>22,0</td><td>22,2</td><td>22,3</td><td>22,3</td><td>22,5</td><td>34,1</td><td>35,9</td><td>36,4</td><td>36,5</td><td>38,0</td><td>20,4</td><td>22,2</td><td>22,8</td><td>22,8</td><td>24,5</td><td>1 043,8</td><td>1 035,0</td><td>1 040,0</td><td>1 035,4</td><td>1 007,4</td></tr><tr><td>Pakour</td><td>21,7</td><td>22,0</td><td>22,1</td><td>22,1</td><td>22,3</td><td>33,7</td><td>35,5</td><td>36,0</td><td>36,1</td><td>37,6</td><td>20,1</td><td>22,0</td><td>22,5</td><td>22,5</td><td>24,2</td><td>1 144,1</td><td>1 138,0</td><td>1 140,8</td><td>1 140,6</td><td>1 108,0</td></tr><tr><td>Saraya</td><td>22,0</td><td>22,1</td><td>22,2</td><td>22,2</td><td>22,4</td><td>34,7</td><td>36,5</td><td>37,0</td><td>37,1</td><td>38,8</td><td>21,8</td><td>23,8</td><td>24,3</td><td>24,3</td><td>26,1</td><td>1 082,7</td><td>1 080,0</td><td>1 092,5</td><td>1 080,6</td><td>1 045,3</td></tr><tr><td colspan="2">Moyenne</td><td>22,0</td><td>22,2</td><td>22,3</td><td>22,3</td><td>22,5</td><td>34,3</td><td>36,1</td><td>36,6</td><td>36,7</td><td>38,2</td><td>20,6</td><td>22,5</td><td>23,0</td><td>23,0</td><td>24,7</td><td>1 076,4</td><td>1 073,3</td><td>1 078,8</td><td>1 074,6</td><td>1 044,0</td></tr><tr><td rowspan="4">Médiane</td><td>Dianké</td><td>22,0</td><td>22,1</td><td>22,2</td><td>22,2</td><td>22,2</td><td>35,2</td><td>37,1</td><td>37,5</td><td>37,6</td><td>37,6</td><td>21,6</td><td>23,5</td><td>24,1</td><td>24,1</td><td>24,1</td><td>782,0</td><td>783,6</td><td>793,8</td><td>783,2</td><td>783,2</td></tr><tr><td>Missirah</td><td>22,0</td><td>22,2</td><td>22,2</td><td>22,2</td><td>22,5</td><td>35,0</td><td>36,9</td><td>37,3</td><td>37,4</td><td>39,1</td><td>21,2</td><td>23,1</td><td>23,7</td><td>23,6</td><td>25,4</td><td>799,0</td><td>794,7</td><td>801,1</td><td>794,1</td><td>771,7</td></tr><tr><td>MYF</td><td>22,0</td><td>22,2</td><td>22,2</td><td>22,3</td><td>22,5</td><td>34,8</td><td>36,6</td><td>37,0</td><td>37,1</td><td>38,6</td><td>20,2</td><td>22,0</td><td>22,6</td><td>22,5</td><td>24,2</td><td>826,4</td><td>828,1</td><td>833,1</td><td>830,2</td><td>809,7</td></tr><tr><td>Vélingara</td><td>22,1</td><td>22,3</td><td>22,3</td><td>22,4</td><td>22,6</td><td>34,2</td><td>36,1</td><td>36,6</td><td>36,7</td><td>38,2</td><td>20,2</td><td>22,1</td><td>22,7</td><td>22,6</td><td>24,3</td><td>865,0</td><td>858,3</td><td>862,3</td><td>858,4</td><td>833,7</td></tr><tr><td colspan="2">Moyenne</td><td>22,0</td><td>22,2</td><td>22,2</td><td>22,3</td><td>22,5</td><td>34,8</td><td>36,7</td><td>37,1</td><td>37,2</td><td>38,4</td><td>20,8</td><td>22,7</td><td>23,3</td><td>23,2</td><td>24,5</td><td>818,1</td><td>816,2</td><td>822,6</td><td>816,5</td><td>799,6</td></tr><tr><td rowspan="3">Sèche</td><td>Koungheul</td><td>22,0</td><td>22,2</td><td>22,3</td><td>22,3</td><td>22,5</td><td>35,1</td><td>36,9</td><td>37,4</td><td>37,5</td><td>39,0</td><td>20,0</td><td>21,8</td><td>22,4</td><td>22,3</td><td>24,0</td><td>682,2</td><td>687,3</td><td>692,4</td><td>688,6</td><td>677,8</td></tr><tr><td>Koussanar</td><td>22,0</td><td>22,2</td><td>22,5</td><td>22,2</td><td>22,5</td><td>35,1</td><td>36,9</td><td>39,1</td><td>37,5</td><td>39,1</td><td>20,6</td><td>22,5</td><td>24,8</td><td>23,0</td><td>24,8</td><td>721,5</td><td>722,7</td><td>710,4</td><td>725,1</td><td>710,4</td></tr><tr><td>Nioro</td><td>22,1</td><td>22,3</td><td>22,4</td><td>22,4</td><td>22,6</td><td>34,8</td><td>36,5</td><td>36,9</td><td>37,0</td><td>38,4</td><td>19,9</td><td>21,6</td><td>22,2</td><td>22,1</td><td>23,7</td><td>665,6</td><td>680,3</td><td>685,7</td><td>684,0</td><td>679,8</td></tr><tr><td colspan="2">Moyenne</td><td>22,0</td><td>22,2</td><td>22,4</td><td>22,3</td><td>22,5</td><td>35,0</td><td>36,8</td><td>37,8</td><td>37,3</td><td>38,8</td><td>20,2</td><td>22,0</td><td>23,1</td><td>22,5</td><td>24,2</td><td>689,8</td><td>696,8</td><td>696,2</td><td>699,2</td><td>689,3</td></tr></tbody></table>
### 4.3.2. Les valeurs de paramètres et les résultats de la calibration et de l'évaluation de cette calibration pour les 3 variétés

Le tableau 17 indique les résultats de la calibration et de l'évaluation de cette calibration pour les trois variétés. En effet, pour la calibration, les nRMSE ont varié de 0,06 à 0,29 et pour l'évaluation, ils ont varié de 0,17 à 0,62. Les valeurs calibrées sont très proches des observations mais en revanche l'évaluation n'est pas excellente avec des nRMSE assez élevés mais qui sont globalement sous le seuil de 30 % sauf pour la biomasse aérienne.

Le tableau 18 indique les valeurs des paramètres « génétiques » des trois variétés utilisées dans le modèle DSSAT-CROPGRO-Cotton. Ainsi, en comparant les trois variétés, on remarque que :

- La variété CS 50 se caractérise par une durée entre l'émergence et floraison (EM-FL) légèrement plus longue (48,6 jours photothermiques), une durée entre la floraison et la formation des capsules (FL-SH) légèrement plus courte (11,5 jours photothermiques), une surface foliaire spécifique (SLAVR) plus grande (228,3 cm²/g), un indice de récolte (THRSH) plus petit (78) et une fraction maximale de la croissance quotidienne (XFRT) plus légèrement plus importante (0,66) ;

- La variété IRMA Q302 se caractérise par un taux maximal de photosynthèse (LFMAX) légèrement plus élevé (0,92 mg[CO₂] m⁻² s⁻¹), une durée de remplissage des graines (SFDUR) plus courte (15,10 jours photothermiques) et un temps de remplissage des capsules (PODUR) plus court (8,10 jours photothermiques) ;

La variété Stam 129A se caractérise une taille maximale d'une feuille entière (SIZLF) plus grande (185 cm²) et un indice de récolte (THRSH) le plus élevé (81,2).

### 4.3.3. Performance des variétés actuelles

La figure 37 montre les gammes de rendement en coton graine en fonction de la date de semis, du RCP, de l'année cible et de la variété. On constate que :

- Dans les zones médiane et humide, les rendements des cultivars Stam 129A et CS 50 varieront entre 1 000 et 1 500 kg ha⁻¹. Par contre le cultivar IRMA Q302 donnera les rendements les plus faibles (inférieur à 1 000 kg ha⁻¹) ;

- En zone sèche, les rendements médians seraient globalement en-deçà de 1 000 kg ha⁻¹ pour les 3 cultivars (semis tardifs surtout) ;

- Globalement la variété Stam 129A donnera les meilleurs rendements en coton graine et

- Les semis précoces donneront toujours les meilleurs rendements en coton graine.
<table><caption>Tableau 17. Résultats de la calibration et de l'évaluation de cette calibration pour les 3 variétés</caption><thead><tr><th>Type</th><th>Variété</th><th>Variable</th><th>Obs</th><th>Sim</th><th>RMSE</th><th>nRMSE</th><th>MAE</th><th>Biais</th><th>Index d</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="10">Calibration</td><td rowspan="5">STAM 129A</td><td>ADAP : Date de floraison (jour après semis)</td><td>58,2</td><td>59,2</td><td>4,0</td><td>0,07</td><td>3,4</td><td>1,7</td><td>0,53</td></tr><tr><td>MDAP : Date de maturité physiologique (jour après semis)</td><td>105,8</td><td>105,2</td><td>6,1</td><td>0,06</td><td>5</td><td>-0,6</td><td>0,18</td></tr><tr><td>LAIX : Indice de surface foliaire, maximum</td><td>3,4</td><td>3,3</td><td>0,9</td><td>0,26</td><td>0,82</td><td>-2,8</td><td>0,39</td></tr><tr><td>CWAM : Biomasse aérienne (quantité de matière sèche) (kg/ha)</td><td>4300</td><td>5038</td><td>1226</td><td>0,29</td><td>910</td><td>17</td><td>0,82</td></tr><tr><td>HWAM : Rendement en coton graine à la maturité de la récolte (kg/ha)</td><td>1 362</td><td>1 350</td><td>206</td><td>0,15</td><td>152</td><td>-1</td><td>0,96</td></tr><tr><td rowspan="5">IRMA Q302</td><td>ADAP : Date de floraison (jour après semis)</td><td>59,2</td><td>59,2</td><td>4,8</td><td>0,08</td><td>4</td><td>0</td><td>0,39</td></tr><tr><td>MDAP : Date de maturité physiologique (jour après semis)</td><td>101,8</td><td>100,4</td><td>10,1</td><td>0,10</td><td>9,4</td><td>-1,4</td><td>0,44</td></tr><tr><td>LAIX : Indice de surface foliaire, maximum</td><td>3,4</td><td>3,4</td><td>0,9</td><td>0,27</td><td>0,79</td><td>-0,4</td><td>0,28</td></tr><tr><td>CWAM : Biomasse aérienne (quantité de matière sèche) (kg/ha)</td><td>4 487</td><td>4 970</td><td>1 309</td><td>0,29</td><td>1 222</td><td>11</td><td>0,81</td></tr><tr><td>HWAM : Rendement en coton graine à la maturité de la récolte (kg/ha)</td><td>1 292</td><td>1 280</td><td>221</td><td>0,17</td><td>187</td><td>-1</td><td>0,93</td></tr><tr><td rowspan="5">CS 50</td><td>ADAP : Date de floraison (jour après semis)</td><td>59,8</td><td>59,6</td><td>4,8</td><td>0,08</td><td>4,2</td><td>-0,3</td><td>0,5</td></tr><tr><td>MDAP : Date de maturité physiologique (jour après semis)</td><td>106,6</td><td>107,0</td><td>7,2</td><td>0,07</td><td>5,2</td><td>0,4</td><td>0,27</td></tr><tr><td>LAIX : Indice de surface foliaire, maximum</td><td>3,5</td><td>3,4</td><td>0,9</td><td>0,26</td><td>0,78</td><td>-2,7</td><td>0,42</td></tr><tr><td>CWAM : Biomasse aérienne (quantité de matière sèche) (kg/ha)</td><td>4 412</td><td>4 730</td><td>942</td><td>0,21</td><td>899</td><td>7</td><td>0,88</td></tr><tr><td>HWAM : Rendement en coton graine à la maturité de la récolte (kg/ha)</td><td>1 399</td><td>1 389</td><td>293</td><td>0,21</td><td>252</td><td>-1</td><td>0,93</td></tr><tr><td rowspan="10">Evaluation</td><td rowspan="5">STAM 129A</td><td>ADAP : Date de floraison (jour après semis)</td><td>53,8</td><td>59,2</td><td>13,7</td><td>0,25</td><td>12</td><td>9,9</td><td>0,43</td></tr><tr><td>MDAP : Date de maturité physiologique (jour après semis)</td><td>91,3</td><td>105,2</td><td>19,0</td><td>0,21</td><td>13,83</td><td>15,1</td><td>0,44</td></tr><tr><td>LAIX : Indice de surface foliaire, maximum</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>CWAM : Biomasse aérienne (quantité de matière sèche) (kg/ha)</td><td>4 597</td><td>6 626</td><td>2 726</td><td>0,59</td><td>2 617</td><td>44</td><td>0,18</td></tr><tr><td>HWAM : Rendement en coton graine à la maturité de la récolte (kg/ha)</td><td>2 450</td><td>1 997</td><td>474</td><td>0,19</td><td>454</td><td>-19</td><td>0,58</td></tr><tr><td rowspan="5">IRMA Q302</td><td>ADAP : Date de floraison (jour après semis)</td><td>53,0</td><td>59,2</td><td>13,7</td><td>0,26</td><td>11,5</td><td>11,6</td><td>0,45</td></tr><tr><td>MDAP : Date de maturité physiologique (jour après semis)</td><td>92,3</td><td>100,2</td><td>16,0</td><td>0,17</td><td>11,17</td><td>8,5</td><td>0,39</td></tr><tr><td>LAIX : Indice de surface foliaire, maximum</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>CWAM : Biomasse aérienne (quantité de matière sèche) (kg/ha)</td><td>4 955</td><td>6 578</td><td>2 114</td><td>0,43</td><td>2 064</td><td>33</td><td>0,24</td></tr><tr><td>HWAM : Rendement en coton graine à la maturité de la récolte (kg/ha)</td><td>2 287</td><td>1 852</td><td>626</td><td>0,27</td><td>543</td><td>-19</td><td>0,47</td></tr><tr><td rowspan="5">CS 50</td><td>ADAP : Date de floraison (jour après semis)</td><td>53,8</td><td>59,5</td><td>13,4</td><td>0,25</td><td>11,33</td><td>10,5</td><td>0,44</td></tr><tr><td>MDAP : Date de maturité physiologique (jour après semis)</td><td>93,0</td><td>106,8</td><td>19,3</td><td>0,21</td><td>14,8</td><td>14,9</td><td>0,43</td></tr><tr><td>LAIX : Indice de surface foliaire, maximum</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>CWAM : Biomasse aérienne (quantité de matière sèche) (kg/ha)</td><td>4 294</td><td>6 381</td><td>2 672</td><td>0,62</td><td>2433</td><td>49</td><td>0,29</td></tr><tr><td>HWAM : Rendement en coton graine à la maturité de la récolte (kg/ha)</td><td>2 478</td><td>2 115</td><td>601</td><td>0,24</td><td>527</td><td>-15</td><td>0,43</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 18. Valeurs des paramètres "génétiques" des 3 cultivars dans CSM-CROPGRO-Cotton</caption><thead><tr><th rowspan="2">Niveau</th><th rowspan="2">Paramètre</th><th colspan="3">Variété</th></tr><tr><th>STAM 129A</th><th>IRMA Q302</th><th>CS 50</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="14">CUL</td><td>ECO#: Code de l'écotype auquel appartient le cultivar</td><td>CO0006</td><td>CO0006</td><td>CO0006</td></tr><tr><td>CSDL: longueur critique du jour court (heures)</td><td>12,34</td><td>12,34</td><td>12,34</td></tr><tr><td>PPSEN: Pente de la réponse relative du développement à la photopériode en fonction du temps</td><td>0,01</td><td>0,01</td><td>0,01</td></tr><tr><td>EM-FL: Temps entre l'émergence de la plante et l'apparition de la fleur (jours photothermiques)</td><td>48,34</td><td>48,34</td><td>48,60</td></tr><tr><td>FL-SH: Temps entre la première fleur et la première capsule (jours photothermiques)</td><td>11,70</td><td>13,56</td><td>11,50</td></tr><tr><td>FL-SD: Temps entre la première fleur et la première graine (jours photothermiques)</td><td>16</td><td>16</td><td>16</td></tr><tr><td>SD-PM: Temps entre la première graine et la maturité physiologique (jours photothermiques)</td><td>20,13</td><td>16,28</td><td>21,40</td></tr><tr><td>FL-LF: Temps entre la première fleur et la fin de l'expansion foliaire (jours photothermiques)</td><td>75</td><td>75</td><td>75</td></tr><tr><td>LFMAX: Taux maximal de photosynthèse foliaire à 30 C, 350 vpm de CO2, et lumière élevée (mg[CO2] m<sup>-2</sup> s<sup>-1</sup>)</td><td>0,87</td><td>0,92</td><td>0,86</td></tr><tr><td>SLAVR: Surface foliaire spécifique du cultivar dans les conditions de croissance standard (cm<sup>2</sup>/g)</td><td>190,7</td><td>199,9</td><td>228,3</td></tr><tr><td>SIZLF: Taille maximale de la feuille complète (cm<sup>2</sup>)</td><td>185</td><td>110</td><td>105</td></tr><tr><td>XFRT: Fraction maximale de la croissance quotidienne qui est partagée entre la graine et la coquille</td><td>0,65</td><td>0,64</td><td>0,66</td></tr><tr><td>WTPSD: Poids maximal par graine (g)</td><td>0,18</td><td>0,18</td><td>0,18</td></tr><tr><td>SFDUR: Durée de remplissage de la graine pour une cohorte de capsules dans des conditions de croissance standard (jours photothermiques)</td><td>15,40</td><td>15,10</td><td>18,38</td></tr><tr><td>SDPDV: Moyenne des graines par gousse dans des conditions de croissance standard (#/gousse)</td><td>27</td><td>27</td><td>27</td></tr><tr><td>PODUR: Temps nécessaire au cultivar pour atteindre la charge finale des capsules dans des conditions optimales (jours photothermiques)</td><td>10,4</td><td>8,1</td><td>9,1</td></tr><tr><td>THRSH: Indice de récolte des capsules maximal. Le rapport maximum de (coton graine/(coton graine+carpelle)) à maturité</td><td>81,2</td><td>81,0</td><td>78,0</td></tr><tr><td>SDPRO: Fraction de protéines dans les graines (g(protéine)/g(graine))</td><td>0,153</td><td>0,153</td><td>0,153</td></tr><tr><td>SDLIP: Fraction d'huile dans les graines (g(huile)/g(graine))</td><td>0,12</td><td>0,12</td><td>0,12</td></tr><tr><td rowspan="17">ECO</td><td>MG: Numéro de groupe de maturité pour cet écotype</td><td>2</td><td>2</td><td>2</td></tr><tr><td>TM: Indicateur d'adaptation à la température</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>THVAR: Taux minimum de développement reproductif sous des jours courts et température optimale</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>PL-EM: Temps entre le semis et l'émergence (jours thermiques)</td><td>4</td><td>4</td><td>4</td></tr><tr><td>EM-V1: Temps nécessaire entre l'émergence et la première vraie feuille (jours thermiques)</td><td>4</td><td>4</td><td>4</td></tr><tr><td>V1-JU: Temps requis de la première vraie feuille à la fin de la phase juvénile (jours thermiques)</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>JU-R0: Temps nécessaire à l'induction florale, égal au nombre minimum de jours pour l'induction florale sous température et longueur de jour optimales (jours photothermiques).</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>PM09: Proportion de temps entre la première graine et la maturité physiologique pour que la dernière graine puisse être formée</td><td>0,9</td><td>0,9</td><td>0,9</td></tr><tr><td>LNGSH: Temps nécessaire à la croissance des coquilles individuelles (photothermique jours)</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td></tr><tr><td>R7-R8: Temps entre la maturité physiologique et la maturité de récolte (jours)</td><td>10</td><td>10</td><td>10</td></tr><tr><td>FL-VS: Temps entre la première fleur et la dernière feuille sur la tige principale (photothermique jours)</td><td>75</td><td>75</td><td>75</td></tr><tr><td>TRIFL: Taux d'apparition des feuilles sur la tige principale (feuilles par jour thermique)</td><td>0,35</td><td>0,35</td><td>0,35</td></tr><tr><td>RWDTH: Largeur relative de cet écotype par rapport à la largeur standard par nœud définie dans le fichier des espèces</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>RHGHT: Hauteur relative de cet écotype par rapport à la hauteur standard par nœud définie dans le fichier des espèces</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>R1PPO: Augmentation de la sensibilité à la longueur du jour après (h)</td><td>0,001</td><td>0,001</td><td>0,001</td></tr><tr><td>OPTBI: Température minimale journalière au-dessus de laquelle il n'y a pas d'effet sur le ralentissement du développement normal vers la floraison (°C)</td><td>22</td><td>22</td><td>22</td></tr><tr><td>SLOBI: Pente de la relation réduisant la progression vers la floraison</td><td>0,001</td><td>0,001</td><td>0,001</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>Figure 37. Niveaux de rendement en fonction des dates de semis, RCPs, année cible et variétés</figcaption></figure>

4.3.4. Cartes des meilleures variétés en 2050, 2080 par plage de date de semis

La figure 38 indique les rendements en coton graine des trois variétés en fonction des RCPs et
de l'année cible. Ainsi, on constate que :

- La variété Stam 129A donnera les meilleurs rendements en coton graine (supérieur ou égal à 919 kg ha⁻¹) ;

- Les zones médiane et humide seront les plus productives avec des rendements en coton graine supérieurs ou égaux à 919 kg ha⁻¹ contrairement à la zone sèche où les niveaux de rendements seront très faibles (compris entre 519 et 1 419 kg ha⁻¹) ;

- Pour la production de coton au Sénégal, RCP8.5 sera plus productif que RCP4.5 et

- Trois années sur quatre (Q1), les gammes de rendements se situeront entre 519 et 1 419 kg ha⁻¹ alors qu'une année sur deux, elles seront entre 919 et plus de 1 419 kg ha⁻¹
<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>**Figure 38.** Rendements Q1 (a) et médian (b) en coton graine des 3 variétés en fonction des RCPs et de l'année cible</figcaption></figure>

En fonction des RCPs et de l'année cible, la variété Stam 129A a aussi donné les meilleures fenêtres (22 – 48 jours) de semis du coton graine (Figure 39). Les fenêtres de semis seront larges dans les zones médiane et humide. Par contre, elles seront très courtes dans la zone sèche. De même, on aura des périodes de semis optimales plus longues en RCP8.5 qu'en RCP4.5. Trois années sur quatre (Q1), les fenêtre de semis se situeront entre 15 et 48 jours alors qu'une année sur deux, elles se situeront entre 22 et 48 jours (Figure 39).
<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>**Figure 39.** Fenêtres de semis Q1 (a) et médian (b) des 3 variétés en fonction des RCPs et de l'année cible</figcaption></figure>

La performance est la médiane observée sur les 3 répétitions d'une année x 2 années cibles x 2 RCP x 15 sites. Pour chacune des 180 combinaisons, le rendement en coton graine utilisé dans le calcul est le rendement le plus élevé parmi les 24 dates de semis possibles (Tableau 19).

<table><caption>**Tableau 19.** Valeurs des paramètres "génétiques" optimisés pour la conception de l'idéotype</caption><thead><tr><td>Paramètre</td><td>Idéotype</td><td>Stam 129A</td></tr></thead><tbody><tr><td>EM-FL : Temps entre l'émergence de la plante et l'apparition de la fleur (jours photothermiques)</td><td>49,3</td><td>48,3</td></tr><tr><td>SD-PM : Temps entre la première graine et la maturité physiologique (jours photothermiques)</td><td>22,1</td><td>20,1</td></tr><tr><td>LFMAX : Taux maximal de photosynthèse foliaire à 30 °C, 350 vpm de CO<sub>2</sub>, et lumière élevée (mg[CO<sub>2</sub>] m<sup>-2</sup> s<sup>-1</sup>)</td><td>0,96</td><td>0,87</td></tr><tr><td>SLAVR : Surface foliaire spécifique du cultivar dans les conditions de croissance standard (cm<sup>2</sup>/g)</td><td>208,5</td><td>190,5</td></tr><tr><td>SIZLF : Taille maximale de la feuille complète (cm<sup>2</sup>)</td><td>189,6</td><td>185,0</td></tr></tbody></table>
### 4.3.5. Caractéristiques de l'idéotype

Comparé à la Stam 129A, l'idéotype est caractérisé par :

- Une durée entre l'émergence et la floraison légèrement plus longue (49,3 jours photothermiques)

- Une durée entre la floraison et l'ouverture des capsules plus longue (22,1 jours photothermiques)

- Un fort taux d'assimilation (0,96 mg[CO₂] m⁻² s⁻¹)

- Des feuilles plus larges (208,5 cm²/g) et plus épaisses (189 cm²) (Tableau 19)

L'idéotype pourrait permettre de 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 (Tableau 20).

<table><caption>Tableau 20. Rendements de l'idéotype dans les sites en fonction de la durée des fenêtres de semis</caption><thead><tr><th colspan="3">Performance de Stam 129A</th><th colspan="2">Gain de l'idéotype<br>par rapport à Stam 129A</th></tr><tr><th>Zone</th><th>Site</th><th>Rendement (kg ha⁻¹)</th><th>Fenêtre de semis (j)</th><th>Rendement (kg ha⁻¹)</th><th>Fenêtre de semis (j)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="7">Humide</td><td>Dabo</td><td>1 385</td><td>44</td><td>268</td><td>4</td></tr><tr><td>Kédougou</td><td>1 369</td><td>41</td><td>338</td><td>7</td></tr><tr><td>Kolda</td><td>1 250</td><td>45</td><td>252</td><td>3</td></tr><tr><td>Kounkané</td><td>1 388</td><td>40</td><td>240</td><td>8</td></tr><tr><td>Linkéring</td><td>1 345</td><td>43</td><td>206</td><td>5</td></tr><tr><td>Pakour</td><td>1 135</td><td>45</td><td>172</td><td>3</td></tr><tr><td>Saraya</td><td>1 341</td><td>22</td><td>403</td><td>13</td></tr><tr><td rowspan="5">Médiane</td><td>Bounkiling</td><td>1 186</td><td>28</td><td>257</td><td>20</td></tr><tr><td>Dianké</td><td>1 184</td><td>19</td><td>349</td><td>8</td></tr><tr><td>Missirah</td><td>1 324</td><td>23</td><td>431</td><td>7</td></tr><tr><td>Médina Yoro Foula</td><td>1 494</td><td>35</td><td>204</td><td>13</td></tr><tr><td>Vélingara</td><td>1 517</td><td>40</td><td>308</td><td>8</td></tr><tr><td rowspan="3">Sèche</td><td>Koungheul</td><td>868</td><td>0</td><td>68</td><td>3</td></tr><tr><td>Koussanar</td><td>1 253</td><td>22</td><td>469</td><td>8</td></tr><tr><td>Nioro</td><td>1 235</td><td>26</td><td>179</td><td>10</td></tr></tbody></table>

Note : La fenêtre de semis correspond au nombre de jours de semis conduisant à des rendements supérieurs à 919,4 kg ha⁻¹.

En prenant la campagne cotonnière 2022-2023, où les superficies emblavées en coton sont de 22 379 ha, l'idéotype permettrait de gagner 6 278 tonnes de coton de graine (Tableau 21).
<table><caption>Tableau 21. Gain de production en coton graine de l'idéotype dans les différents sites</caption><thead><tr><th rowspan="2">Zone</th><th rowspan="2">Site</th><th colspan="3">Gain de l'idéotype par rapport à la variété Stam 129A</th></tr><tr><th>Superficie recensées (ha)</th><th>Rendement (kg ha<sup>-1</sup>)</th><th>Production (t)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="7">Humide</td><td>Dabo</td><td>1 959,5</td><td>268</td><td>525</td></tr><tr><td>Kédougou</td><td>1 585,25</td><td>338</td><td>536</td></tr><tr><td>Kolda</td><td>926</td><td>252</td><td>233</td></tr><tr><td>Kounkane</td><td>952</td><td>240</td><td>228</td></tr><tr><td>Linkéring</td><td>4 797,25</td><td>206</td><td>988</td></tr><tr><td>Pakour</td><td>3 155,75</td><td>172</td><td>543</td></tr><tr><td>Saraya</td><td>1 271,75</td><td>403</td><td>513</td></tr><tr><td rowspan="5">Médiane</td><td>Bounkiling</td><td>0</td><td>257</td><td>-</td></tr><tr><td>Dianké</td><td>1 458,25</td><td>349</td><td>509</td></tr><tr><td>Missirah</td><td>2 285,75</td><td>431</td><td>985</td></tr><tr><td>Médina Yoro Foula</td><td>992</td><td>204</td><td>202</td></tr><tr><td>Vélingara</td><td>1 536</td><td>308</td><td>473</td></tr><tr><td rowspan="3">Sèche</td><td>Koungheul</td><td>3 54,5</td><td>68</td><td>24</td></tr><tr><td>Koussanar</td><td>1 105</td><td>469</td><td>518</td></tr><tr><td>Nioro</td><td>0</td><td>179</td><td>-</td></tr><tr><td colspan="2">Total</td><td>22 379</td><td></td><td>6278</td></tr></tbody></table>

## 4.4. Discussion partielle

La qualité du modèle à représenter les données observées pour la calibration et l'évaluation du modèle CSM DSSAT CROPGRO-Cotton est globalement acceptable. En effet, la calibration et l'évaluation de la phénologie, et du rendement ont été jugés suffisants, comme le confirment les valeurs de nRMSE qui sont inférieures à 30 % (Kadiyala et al., 2015; Malik et al., 2019). La grande difficulté se trouve dans l'évaluation de la biomasse avec des valeurs de nRMSE qui sont largement supérieures à 30 %.

Avec les variétés actuelles, les simulations effectuées dans les conditions futures (années 2050 et 2080 sous les RCP 4.5 et RCP 8.5) montrent que la variété Stam 129A se comporterait globalement mieux que les autres variétés (CS 50 et IRMA Q302). Elle donnerait les meilleurs rendements en coton graine (de 919 à plus de 1419 kg ha⁻¹) et pourrait être semée dans des fenêtres plus larges (22 à 48 jours). C'est pourquoi il serait intéressant de la garder. De plus en 2080 et sous RCP 8.5 la variété CS 50 donnerait des résultats très intéressants. Quant à la variété IRMA Q302, elle serait résiliente car la chute de rendement est moins brutale en cas de semis tardif dans les zones médiane et humide. Les rendements seront meilleurs en 2080 et RCP 8.5 pour les 3 cultivars mais surtout pour le cultivar CS 50 qui pourrait être très intéressant pour les zones médiane et humide (Figure 37).

Un idéotype a été comparé au cultivar de référence Stam 129A dans 15 sites. Dans les quinze sites, l'idéotype apportera partout un gain en rendement coton graine et en jours supplémentaires dans la fenêtre de semis. Dans la zone humide, l'idéotype permettrait de gagner 172 kg ha⁻¹ et 3 jours de plus dans le secteur de Pakour. En zone sèche, un gain de 469 kg ha⁻¹ et 8 jours serait obtenu dans le secteur de Koussanar. Avec les prévisions de pluies inférieures à 800 mm pour une bonne partie de la zone cotonnière sénégalaise, les conditions de production seront de plus en plus difficiles. Ces résultats corroborent ceux de Cunningham et al. (2021)
qui ont démontré une diminution des superficies convenables à la culture du coton à l'horizon
2050 sous RCP4.5 et RCP8.5 en Afrique de l'Ouest. Les producteurs de coton gagneraient à
réaliser plus de semis précoces, car même si de plus grandes fenêtres de semis sont obtenues
avec la Stam 129A, les semis aux dates optimales ont toujours donné les meilleurs rendements
en coton graine (Sekloka et al., 2016; Wajid et al., 2014). Les rendements en coton graine
obtenus dans les conditions futures sont bien réalistes car en Afrique subsaharienne, plus
précisément au Bénin, certaines variétés ont donné des rendements assez similaires (Aboua et
al., 2021).

Des variétés alternatives, plus performantes et permettant aux producteurs d'avoir plus de choix sont nécessaires car, pour faire face à la concurrence de l'arachide (Sarr et al., 2021), le potentiel de production est préféré à la résilience. Le cultivar IRMA Q302 n'est presque jamais supérieur aux autres variétés ce qui constitue un désavantage à sa vulgarisation en zone cotonnière sénégalaise dans le futur. Par contre la variété CS 50 pourrait être intéressante à long terme dans le cas du scénario RCP8.5 pour l'année 2080 surtout en zone humide en fenêtre de semis large. Quant à la variété Stam 129A, la filière cotonnière sénégalaise a intérêt à la garder tout en poursuivant le travail de recherche en sélection variétale. En effet, elle devrait servir de parent donneur pour la création de nouvelles variétés plus productives et adaptées à la zone cotonnière sénégalaise.

Les idéotypes constituent une étape importante dans cette démarche (Gauffreteau, 2018). Cependant, l'algorithme utilisé pour la détermination des idéotypes a ses limites (> 10h de calcul pour un idéotype avec un ordinateur portable i7, 16 Go de RAM) et l'usage de cluster de calcul devrait être généralisé pour obtenir des résultats plus rapidement et plus fiable grâce à des grilles qui permettraient d'éviter de tomber dans des optimums locaux. Le gain de 6 278 tonnes que l'utilisation de l'idéotype permettrait d'obtenir est très intéressant pour les producteurs de coton car le montant à gagner se chiffre à 1 883 467 425 FCFA à l'échelle du Sénégal (Tableau 21).

4.5. **Conclusion partielle**

L'étude a permis de montrer que le modèle DSSAT CROPGRO-Cotton peut être utilisé dans
le programme d'amélioration variétale du cotonnier au Sénégal. En effet après la calibration et
l'évaluation, un idéotype de coton en culture pluvial a été conçu et permet des gains de
rendement et de fenêtre de semis. Il est caractérisé par : (i) une longue durée entre l'émergence
et la floraison ; (ii) une longue durée entre la floraison et l'ouverture des capsules ; (iii) un fort
taux d'assimilation et (iv) de larges et épaisses feuilles. Cet idéotype permettrait d'augmenter
les rendements en coton graine de 172 kg ha⁻¹ à 469 kg ha⁻¹ et d'avoir des fenêtres de semis
plus larges de plus de 3 à 20 jours. Ainsi, le ciblage de cet idéotype et l'utilisation de ces
cultivars permettrait de faire face aux poches de sécheresse constatées en début d'hivernage ou
à l'installation tardive de l'hivernage. Cependant, le gain variétal sera insuffisant c'est pourquoi
il faudra aller vers d'autres pratiques pour améliorer l'itinéraire technique (agroécologie,
durabilité, réduction du coût des intrants, disponibilité de la main d'œuvre...).
# Chapitre V. Discussion générale

Au Sénégal, on note une tendance baissière des rendements, de la production et des superficies en coton graine (Diouf et al., 2017). Ceci est dû à plusieurs contraintes parmi lesquelles on peut citer : (i) les installations difficiles et/ou les arrêts précoces des hivernages, (ii) l'absence de variétés adaptées, (iii) la rareté de la main d'œuvre pour les opérations culturales telles que le désherbage et la récolte, (iv) la gestion du crédit au sein des Groupements de Producteurs de Coton (GPC), (v) et une forte concurrence (coupe abusive de bois, orpaillage traditionnel et la culture arachidière) (Diouf et al., 2017). Parmi ces nombreuses contraintes qui entravent le développement de la filière cotonnière sénégalaise, la thèse s'est intéressée à celles d'ordre hydrique et variétale. Ainsi, la discussion générale de la thèse porte sur :

* Les caractéristiques de la pluviométrie dans le bassin cotonnier sénégalais et les modèles climatiques en général

* L'intérêt et les limites des modèles de culture coton dans le contexte sénégalais

* Les programmes de création variétale coton au Sénégal et dans la sous-région

* Les applications possibles et une proposition d'implémentation au Sénégal

Pour répondre à ces questions, nous avons :

* Fait une caractérisation de la pluviométrie dans le bassin cotonnier sénégalais pour ressortir l'existence ou non d'environnements hydriques (zones agro climatiques) et le cas échéant identifié les principales contraintes hydriques pour chaque zone. Cette étude a été réalisée en comparant 20 ans de données pluviométriques observées à celles issues du produit TAMSAT (modèles climatiques). Avec les indicateurs les plus pertinents des cartes ont été réalisées en utilisant les données spatialisées de TAMSAT. Ces cartes ont été comparées au découpage agro climatique de la SODEFITEX (Chapitre 2).

* Conduit trois années d'expérimentation agronomique en culture pluviale (2018, 2019 et 2020). Ces essais ont été installés dans trois sites d'expérimentation (zones sèche, médiane et humide) avec 8 cultivars contrastés et deux dates de semis. Ceci a permis de les évaluer dans des conditions favorables (semis précoce) et défavorables (déficit hydrique) (Chapitre 3). Les données obtenues ont été utilisées pour la calibration et l'évaluation du modèle de cultures DSSAT CSM-CROPGRO-Cotton. Ensuite, nous avons évalué des cultivars sur plusieurs climats générés dans plusieurs endroits avec des schémas de saison des pluies différents. Enfin, nous avons sélectionné l'idéotype de la médiane du rendement sur l'ensemble des sites et des climat (Chapitre 4).

## 5.1. Les principales caractéristiques de la pluviométrie de la zone cotonnière sénégalaise et les modèles climatiques

La culture du coton au Sénégal est exclusivement pluviale c'est pourquoi elle est soumise aux aléas climatiques tels que le déficit hydrique ou l'excès d'eau. Dans le contexte actuel de changement climatique où les hivernages se succèdent mais ne se ressemblent pas, la productivité du coton pluvial est très affectée. On note souvent :
(i) Des déficits hydriques en début de campagne agricole qui se traduisent par beaucoup de poches de sécheresse d'où le taux important de semis tardifs.

(ii) Des déficits hydriques de fin de campagne. Il s'agit souvent d'un arrêt précoce de la saison des pluies. Dans ce cas les cotonniers ne bouclant pas leur cycle donneront un faible rendement en coton graine.

(iii) Des excès pendant les mois d'août et/ou de septembre qui impactent négativement sur la productivité (asphyxie racinaire, lessivage, lixiviation...)

La thèse a permis de confirmer que la pluviométrie n'est pas homogène dans le bassin cotonnier sénégalais et qu'il existe un gradient pluviométrique nord-sud d'où la cohérence du découpage agro climatique fait par la SODEFITEX. Cependant, il est important de signaler que la pluviométrie n'épouse pas parfaitement la délimitation du bassin en trois zones (sèche, intermédiaire et humide) faite par la SODEFITEX qui a certainement fait des réajustements pour tenir compte l'aspect logistique. Les contraintes hydriques identifiées sont :

(a) L'hivernage débute précocement au Sud-Est du bassin cotonnier et tardivement vers le nord en suivant le gradient (du sud vers le nord). Par contre, l'arrêt de l'hivernage arrive à peu près au même moment partout dans le bassin. La résultante est que la durée de la saison des pluies est par conséquent plus courte au nord qu'au sud du bassin cotonnier.

(b) Les poches de sécheresse sont nombreuses et existent dans tout le bassin. En outre, on peut les rencontrer à n'importe quel moment de l'hivernage.

Ces résultats corroborent ceux de Fall et al. (2006) qui ont trouvé que les poches de début de campagne sont dues au fait que le mois de juin présente la plus grande variabilité, tant pour la quantité de précipitations que pour le nombre de jours de pluie. Cependant, les précipitations ne montrent pas de tendance négative et sont restées largement inchangées. L'étude de l'évolution récente de la pluviométrie dans le Sahel ouest-africain montre une variabilité interannuelle des précipitations due principalement à la fluctuation du nombre de grands événements pluvieux d'une année à l'autre (Lebel and Ali, 2009) et confirme le retour des « mauvais » hivernages au sens agronomique du terme (Descroix et al., 2015).

Dans les zones intermédiaire et sèche, il est souvent trop risqué de procéder à des semis tardifs car les cotonniers peuvent ne pas boucler leur cycle de développement végétatif et dans ce cas un faible rendement en coton pourrait être réalisé. En effet pour beaucoup de producteurs, en cas d'installation difficile de l'hivernage (ce qui est fréquent avec le changement climatique) caractérisée par de nombreuses poches de sécheresse de début, il est difficile de réaliser des semis précoces. C'est pourquoi nous pensons que la vulgarisation d'une variété adaptée pour chaque zone pourrait être une des solutions car cela permettrait d'accroître les rendements en coton graine. En attendant, une seule variété est vulgarisée dans tout le bassin cotonnier. La thèse cherche à apporter une contribution dans le programme d'amélioration variétale du cotonnier au Sénégal c'est pourquoi il est intéressant de se projeter au climat futur. L'étude des modèles climatiques montre que, même s'ils présentent des limites, la majorité des modèles climatiques régionaux du CORDEX (COordinated Regional climate Downscaling EXperiment) simulent de façon réaliste la pluviométrie et donc peuvent convenablement être utilisés pour
l'étude des variétés adaptées au climat futur en Afrique de l'Ouest (Camara, 2013). Dans le futur proche (2031-2050), une baisse de la pluie moyenne et une augmentation de la température de surface au Sénégal (Diba et al., 2021). A l'horizon 2100, ces modèles climatiques régionaux prévoient une augmentation des poches de sécheresse et une diminution du nombre de jours pluvieux (Sarr et Camara, 2017).

## 5.2. L'intérêt et les limites des modèles de culture coton dans le contexte sénégalais

Dans un contexte de changement climatique, les modèles de cultures peuvent contribuer à une meilleure compréhension des interactions sol-plante-conditions météorologiques (Casadebaig et al., 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), ni même lier la production à la qualité et le couplage devrait être réalisé (Loison et al., 2017b).

C'est ainsi les modèles de cultures ont suscité beaucoup d'intérêt pour la filière cotonnière sénégalaise car ils peuvent être utilisés comme des outils d'aide à la décision notamment pour : (i) aider les sélectionneurs en permettant de réduire le nombre d'essais à réaliser sur le terrain et de compléter leurs travaux par des expérimentations virtuelles (Kholova, 2020) afin d'évaluer les caractères particuliers donnant les meilleurs rendement dans des scénarios futurs (Leveau et al., 2020) ; (ii) contribuer à l'identification des marqueurs moléculaires qui devraient augmenter la productivité d'une culture dans un environnement donné (Chenu et al., 2020) et (iii) améliorer la précision de l'estimation de la production de coton ce qui essentiel pour le pilotage de la filière (Ndour, 2018).

Au Sénégal les conditions climatiques sont sévères (installation tardive de l'hivernage, faible pluviométrie...) pour la culture du coton. Nous pensons qu'obtenir nos propres variétés contribuerait à améliorer considérablement la productivité. Aujourd'hui, les acteurs de la filière cotonnière en sont conscients et comptent renforcer durablement le programme d'amélioration variétale après plusieurs années d'inactivités. Cependant, ces programmes nécessitent beaucoup de temps et de moyens financiers et humains avant d'arriver à l'obtention de nouvelles variétés ; les modèles de culture peuvent donc aider à raccourcir la durée d'obtention en permettant de réaliser des expérimentations et évaluations virtuelles. Pour la durabilité de la filière, l'obtention d'une ou des variétés adaptées permettrait d'augmenter la productivité et les emblavures.

Cependant, pour une bonne utilisation des modèles de culture, il faut obligatoirement collecter des données (pédologiques, climatiques et expérimentales) de très bonne qualité et en quantité suffisante pour la calibration et l'évaluation. C'est là où résident les principales limites pour l'utilisation de ces modèles au Sénégal. Il faut avoir suffisamment de moyens pour : (i) faire les analyses de sols dans des laboratoires agréés ; (ii) installer des stations météo robustes et (iii) installer des essais permettant de faire toutes les observations et/ou mesures nécessaires. Aussi, le modèle de culture a des limites car il n'intègre pas la partie qualité de la fibre qui est très importante pour la culture cotonnière.
### 5.3. Les programmes de création variétale coton au Sénégal et dans la région

Dans la région, les sélectionneurs ouest africains, ont pendant longtemps, travaillé sur les mêmes fonds génétiques (Oumarou et al., 2019). C'est pourquoi les variétés vulgarisées sont très souvent apparentées (Ndour, 2018).

Situé le plus au nord des pays producteurs de coton de l'Afrique de l'Ouest, le Sénégal a la particularité d'avoir une zone de production plus sèche que les autres. Ainsi, les variétés destinées à la zone sèche des autres pays de la région sont souvent plus adaptées aux zones médiane et humide du bassin cotonnier sénégalais. C'est pourquoi pour relancer durablement la production de coton au Sénégal, il est indispensable d'avoir un programme de sélection variétale avec une approche pluridisciplinaire. Ce programme de création variétale doit idéalement être conduit dans la zone cotonnière sénégalaise. A défaut, les croisements peuvent être menés ailleurs tout en intégrant les critères de l'idéotype destiné au Sénégal. Ensuite, le processus de sélection peut se poursuivre au Sénégal. De plus, il est important de signaler que le pays a connu vingt (20) années où aucune activité de création variétale n'a été menée entre 1997 et 2017. À cette période, des variétés prometteuses étaient régulièrement introduites afin de tester leur adaptabilité aux conditions agro climatiques du Sénégal. C'est en 2017 que l'Institut Sénégalais de Recherches Agricoles a rouvert son centre de recherche à Tambacounda et à intégrer dans sa démarche la prise en compte des questions de recherches sur le coton. Depuis, des activités sont menées sur l'amélioration variétale mais les moyens nécessaires ne sont pas encore disponibles.

Au Cameroun, entre 1956 et 2019, l'amélioration génétique a fortement contribué aux progrès de la culture cotonnière. En effet, le rendement de la fibre à l'égrenage s'est nettement amélioré en passant de moins de 34 % à plus de 42 %. De même que la qualité de la fibre qui est passée de 27 mm à 29 mm (Loison et al., 2017a; Oumarou et al., 2019).

Au Burkina Faso, la comparaison de nouvelles lignées de cotonnier aux témoins FK37 et Stam 59A, a permis d'apprécier leurs performances agronomiques et technologiques dans les zones cotonnières humide et sèche. Ainsi, dans la zone sèche, FK64 a apporté un surplus en pourcentage fibre (+0,41%) et en seed index (+0,35 g) en longueur (+1,44 mm) et en ténacité (+1,90 g/tex) (Bourgou et al., 2020). Ces résultats obtenus au Cameroun et au Burkina Faso montrent que l'accent a été mis surtout sur l'amélioration du rendement en fibre (Loison et al., 2017a).

D'une manière générale, les informations sur l'amélioration variétale du cotonnier dans la région montre la nécessité de mettre l'accent sur des programmes de sélection plus spécifiques et diversifiés impliquant tous les acteurs de la filière. Ces programmes peuvent permettre de :

- Faciliter l'accès à un matériel génétique plus diversifié

- Favoriser les échanges de ressources génétiques dans la région et

- Mettre en place des essais variétaux régionaux (Bachelier et al., 2018b)
De nos jours, en Afrique subsaharienne, les programmes de création variétale du cotonnier sont généralement basés sur la sélection généalogique et méritent d'être améliorés. Les biotechnologies à travers la sélection génomique, la sélection assistée par les marqueurs et la mutagenèse dirigée sont des domaines prometteurs (Hau, 2000) et la modélisation par les simulations (beaucoup d'expérimentations virtuelles) (Gauffreteau, 2018) peuvent beaucoup apporter à ces programmes.

## 5.4. Les applications possibles et une proposition d'implémentation au Sénégal

Après avoir confirmé la cohérence du découpage du bassin cotonnier en trois zones agro climatiques, les modèles climatiques peuvent donc être utilisés en vue de rechercher des solutions aux semis tardifs. Ce travail pourrait aboutir à proposer pour chaque zone de production des fenêtres spécifiques où les semis à sec peuvent être recommandés ou déconseillés. Quant aux modèles de cultures, grâce aux simulations et aux expérimentations virtuelles, ils peuvent être utilisés comme des outils d'aide à la décision pour un meilleur pilotage de la campagne agricole c'est-à-dire qu'on tend vers une vulgarisation à la parcelle (Jallas and Cretenet, 2003). De plus, leur utilisation pourrait permettre de réduire considérablement l'erreur lors de l'estimation classique de la production de coton graine. Les caractères de l'idéotype peuvent être intégrés dans le cahier des charges des variétés adaptées aux conditions agro climatiques du bassin cotonnier sénégalais. Dans le programme de sélection des expérimentations virtuelles peuvent être menées grâce aux modèles de cultures.

## Conclusion générale et perspectives

L'objectif de ces recherches était de faciliter le choix de variétés adaptées au changement climatique en proposant, par voie de modélisation, un idéotype pour les grands groupes d'environnements du bassin cotonnier sénégalais. Pour cela, il faut : (i) d'abord caractériser les grands groupes d'environnements hydriques de la zone cotonnière ; (ii) ensuite calibrer et adapter un modèle de culture sur un ensemble de variables intermédiaires et le rendement en coton graine et (iii) enfin produire, par voie de simulation, un idéotype variétal adapté à ces groupes d'environnements hydriques de la zone cotonnière sénégalaise.

Pour le découpage de la zone cotonnière sénégalaise (hypothèse 1), on peut retenir que le bassin cotonnier se situe dans le tiers sud du pays. Les acteurs de la filière cotonnière l'ont subdivisé en trois zones (zone sèche, zone médiane et zone humide). Le découpage est actuellement basé sur la pluviométrie. De faibles variations sont attendues sur la date de début, la date de fin, la durée de l'hivernage, le cumul pluviométrique et le nombre de jours pluvieux. En effet, la saison des pluies débute généralement entre 1er juin et le 1er juillet et prend fin entre le 1er et le 15 octobre et est marquée par l'existence des poches de sécheresse de 7 à 14 jours dans tout le bassin cotonnier. Malgré l'inexistence de références scientifiques permettant de valider ce découpage, l'itinéraire technique vulgarisé pour la culture du coton en dépend toujours. Les facteurs de production sont mis en place en fonction de ce zonage. En effet, dans la zone sèche, les recommandations sont : 150 kg ha⁻¹ d'engrais N-P-K+S+B+CaO, pas d'urée ni d'herbicides alors que dans les zones médiane et humide, les producteurs utilisent : 200 kg ha⁻¹ d'engrais
N-P-K+S+B+CaO, 50 kg ha⁻¹ d'urée et des herbicides. Cette thèse a contribué à démontrer la cohérence de ce découpage du bassin cotonnier sénégalais en trois zones.

Sur la productivité du matériel végétal dans le contexte actuel de changement climatique où la filière enregistre toujours des semis précoces et tardifs à des proportions variables d'une année à l'autre (hypothèse 2), les résultats des expérimentations menées dans le cadre de la thèse de 2018 à 2020, ont montré qu'aucune des variétés testées ne s'est révélée être la meilleure à la fois dans des conditions de semis précoce et de semis tardif. Ainsi, en cas d'installation précoce de l'hivernage où toutes les conditions sont réunies pour réaliser les semis précoces, l'utilisation des variétés CS 50 et Stam 129A permettrait d'obtenir les meilleurs rendements en coton graine (supérieurs à 1 500 kg ha⁻¹). Dans le cas contraire (c'est-à-dire en cas d'installation tardive de l'hivernage), la variété IRMA Q302 donnerait les meilleurs rendements en coton graine (839 kg ha⁻¹).

Concernant les solutions avec les variétés pour le futur (hypothèse 3), il est tout à fait possible d'utiliser le modèle de culture DSSAT CSM-CROPGRO-Cotton dans le programme d'amélioration variétale du cotonnier au Sénégal. Ce modèle a permis de concevoir un idéotype permettant d'augmenter les rendements en coton graine (entre 172 et 469 kg ha⁻¹) et d'avoir des fenêtres de semis plus longues (entre 3 et 20 jours) sur la fenêtre de semis sur l'ensemble des secteurs agricoles. Comparé à la Stam 129A, cet idéotype est caractérisé par : (i) une durée entre l'émergence et la floraison légèrement plus longue ; (ii) une durée entre la floraison et l'ouverture des capsules plus longue ; (iii) un fort taux d'assimilation et (iv) des feuilles plus larges et plus épaisses. Ainsi, après la calibration et l'évaluation, le modèle culture DSSAT CROPGRO-Cotton peut être utilisé comme un outil d'aide à la décision dans le programme de vulgarisation agricole de la filière cotonnière sénégalaise. De plus, l'idéotype créé peut être utilisé comme objectif dans le programme de sélection variétale du cotonnier de l'ISRA.

En perspectives, les suites de notre travail de recherche pourraient se pencher sur : (i) l'intégration de l'idéotype conçu dans le schéma de sélection variétale du coton du Sénégal ; (ii) l'utilisation des prévisions météorologiques dans la définition des fenêtres de semis ; (iii) l'analyse de la qualité des prévisions de rendement en coton graine du modèle culture DSSAT CROPGRO-Cotton et (iv) la prise en compte du rendement à l'égrenage et des caractéristiques technologiques de l'idéotype conçu.
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# Annexes

## Annexe I. Vérification de la validité du modèle statistique sur les poches de sécheresse d'au moins 7 jours

### Posterior Predictive Check

Model-predicted lines should resemble observed data line

<figure><img src="image_44.png" /></figure>

### Linearity

Reference line should be flat and horizontal

<figure><img src="image_45.png" /></figure>

### Homogeneity of Variance

Reference line should be flat and horizontal

<figure><img src="image_46.png" /></figure>

### Influential Observations

Points should be inside the contour lines

<figure><img src="image_47.png" /></figure>

### Collinearity

Higher bars (>5) indicate potential collinearity issues

<figure><img src="image_48.png" /></figure>

### Normality of Residuals

Dots should fall along the line

<figure><img src="image_49.png" /></figure>
# Annexe II. Vérification de la validité du modèle statistique sur les poches de sécheresse d'au moins 14 jours

## Posterior Predictive Check

Model-predicted lines should resemble observed data line

<figure><img src="image_50.png" /></figure>

## Linearity

Reference line should be flat and horizontal

<figure><img src="image_51.png" /></figure>

## Homogeneity of Variance

Reference line should be flat and horizontal

<figure><img src="image_52.png" /></figure>

## Influential Observations

Points should be inside the contour lines

<figure><img src="image_53.png" /></figure>

## Normality of Residuals

Dots should fall along the line

<figure><img src="image_54.png" /></figure>
<figure><img src="image_55.png" /></figure>

Journal of Applied Biosciences 166: 17168-17179

ISSN 1997-5902

# Contraintes et perspectives de la culture du coton en Afrique de l'Ouest dans un contexte de changement climatique : cas du Sénégal
Synthèse bibliographique

Abdou Traoré ¹,²*, Mokho Sarr¹, Romain Loison², Latyr Diouf³ et Saliou Ndiaye⁴

¹ Société de Développement et des Fibres Textiles (SODEFITEX)/Cellule Recherche Développement (CRD) de Tambacounda

² Centre de coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (CIRAD) Montpellier/AIDA

³ Institut Sénégalais de Recherches Agricoles/Centre de Recherches Agricoles de Tambacounda (ISRA/CRA-Tambacounda)

⁴ Université de Thiès, École Nationale Supérieure d'Agriculture (ENSA-UT), Sénégalais

*Auteur correspondant : (*) trahoore@gmail.com

Submitted on 6th July 2021. Published online at www.m.elewa.org/journals/ on 31st October 2021

https://doi.org/10.35759/JABs.166.2

## RESUME

**Objectif:** Le présent article de revue 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.

**Méthodologie et Résultats:** une revue de littérature de plusieurs travaux scientifiques publiés et leur synthèse ont été faites dans cette étude. L'examen des résultats de recherche a montré que le déficit hydrique, la baisse de la fertilité des sols, la pression des bio agresseurs, la rareté de la main d'œuvre font partir des principales contraintes qui freinent le développement de la culture cotonnière en Afrique de l'Ouest. Au Sénégal, le déficit hydrique est l'un des facteurs impactant le plus sur la productivité du coton.

**Conclusion et application des résultats :** l'une des solutions pour faire face à ces contraintes pourrait être l'utilisation de variétés adaptées aux conditions agro climatiques de la zone cotonnière sénégalaise. Pour ce faire, les programmes de sélection variétale gagneraient à s'appuyer sur la modélisation des cultures afin de mieux renseigner les cahiers des charges des variétés adaptées. Des modèles de culture déjà utilisés en Afrique et sur le coton méritent d'être tester au Sénégal.

**Mots-clés :** coton, variété, changement climatique, contraintes, modélisation

## ABSTRACT

**Objectives:** This review article highlights the main constraints of cotton cultivation in Senegal in a context of climate change in order to propose a solution as a contribution.

**Methodology and Results:** A literature review of several published scientific works and their synthesis were made. The review of research results showed that water deficit, declining soil fertility, pressure from bio-aggressors, and ploughing scarcity are among the main constraints to cotton development in
West Africa. In Senegal, water deficit is one of the factors that have the greatest impact on cotton productivity.

*Conclusions and application of findings:* One of the solutions to these constraints could be use of varieties adapted to the agro-climatic conditions of the Senegalese cotton zone. To do this, varietal selection programs would benefit from relying on crop modelling in order to better inform the specifications of suitable varieties. Crop models already used in Africa and on cotton deserve to be tested in Senegal.

**Keywords:** Cotton, variety, climate change, constraints, modelling

## INTRODUCTION

En Afrique de l'Ouest, le changement climatique a globalement un impact négatif sur la production de coton (CCI, 2011). Au Sénégal, l'effet du changement climatique se fait ressentir par une baisse drastique des rendements en coton graine (Diouf et al., 2017). La création d'une carte variétale précise en fonction des zones agro-climatiques n'est toujours pas d'actualité (Diouf et al., 2017; Ndour, 2018). Les variétés vulgarisées ne se distinguent donc pas sur le plan de la productivité, elles sont génétiquement trop apparentées et les producteurs doutent de leur adaptabilité dans les différents environnements 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). Les moyens actuels de choix variétal n'ont pas permis d'obtenir la résilience face aux aléas climatiques. Ainsi certaines questions méritent d'être posées à savoir :

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

- Est-ce que des modèles de système de cultures permettent de bien classer les rendements des variétés dans différents environnements ?

- Quels sont les caractéristiques des idéotypes adaptés aux groupes d'environnements de la zone cotonnière sénégalaise ?

Cette présente revue de littérature scientifique permettra de ressortir les principales contraintes de la culture du coton au Sénégal dans un contexte de changement climatique afin de proposer une solution comme contribution. Ainsi, nous allons parler de l'origine et de l'importance économique de la culture du coton dans le monde, ensuite nous développons les contraintes majeures de la culture du coton et enfin une solution sera proposée pour contribuer à lever certaines contraintes.

## IMPORTANCE ÉCONOMIQUE DU COTON EN AFRIQUE

Moteur du développement économique en Afrique sub-saharienne (Levrat, 2009), la culture cotonnière a induit d'importants changements dans le monde rural par la création d'économies nationales et des moyens de subsistance à travers l'organisation des producteurs, le commerce, l'emploi, le transport, l'éducation, la santé... (Amouzou et al., 2018; Crétenet and Gourlot, 2016). Au Sénégal, dans le tiers sud du pays, (Sénégal Oriental et Haute Casamance) le coton

est la principale source de revenus (5 à 7 milliards de Francs CFA) et d'emplois (Ndour, 2018). En 2019-2020, les superficies emblavées étaient de 15 843 hectares pour une production de 15 737 tonnes de coton graine. Le Sénégal a connu une production record de 52 422 tonnes de coton graine en 2006-2007 et sa pire production (à part les années d'introduction de la culture du coton : 1964 à 1975) a été obtenue en 1998-1999 avec 11 628 tonnes de coton graine (Figure 1).
<figure><img src="image_56.png" /><figcaption>Figure 1 : Evolution de la production de coton graine au Sénégal de 1965 à 2021 : Source SODEFITEX, 2021</figcaption></figure>

## CONTRaintES DE LA PRODUCTION DE COTON

Les contraintes liées à la production de coton sont nombreuses et varient d'une zone de production à une autre. En Afrique sub-saharienne, les facteurs limitants à la production de coton sont d'ordre climatique (déficit hydrique, inondation, mauvaise répartition des pluies), agronomique (baisse de la fertilité et/ou acidification des sols, pression des bio agresseurs) et socio-économique (non disponibilité de la main d'œuvre, coût élevé des intrants, le détournement des intrants, la divagation du bétail et la concurrence de l'orpaillage et du trafic du bois) (PR PICA, 2019). Techniques de gestion optimale des ressources en eau pour la culture du coton : En Afrique subsaharienne, la culture du coton est pluviale (Lacape et al., 2015; UEMOA, 2013). La culture du coton irrigué dans l'espace UEMOA, démarrée au Niger et au Sénégal n'a pas prospérée car les résultats n'étaient pas satisfaisants. En effet la culture du coton irrigué nécessite un investissement conséquent et il est plus facile d'augmenter les superficies en culture pluviale (Fok, 2006).

Pour une bonne gestion du déficit hydrique des semis tardifs en culture pluvial, la haute densité pourrait être une alternative dans la production de coton (Dong et al., 2006). Cette haute densité est souvent combinée à l'application de régulateurs de croissance (Gwathmey and Clement, 2010). Des biostimulants sont également utilisés pour augmenter le rendement en coton graine et améliorer la qualité de la fibre (Silva et al., 2016). Alors qu'en Afrique subsaharienne, l'accès aux financements pour l'investissement est très

difficile, il est plus facile pour les agriculteurs de changer de variétés que d'intervenir sur les aspects de l'itinéraire ce qui peuvent être coûteux (Gérardeaux et al., 2018). Au Sénégal, les semis précoces (levées du 1er au 30 juin) et apports d'engrais précoces permettent d'améliorer l'alimentation hydrique des cotonniers (Deguine et al., 1998; Lacape, 1998). 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, permettent une meilleure conservation de l'humidité du sol pendant les périodes de sécheresse (Daniel, 1997).

Impact du changement climatique sur la production de coton : 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). Ces hausses de température en Afrique de l'Ouest et du Centre seront plus élevées que l'augmentation de la température moyenne mondiale (à 1,5°C et à 2°C) (Diedhiou et al., 2018). Cependant un réchauffement climatique de 1,5 à 2°C en Afrique de l'Ouest entraînerait un raccourcissement des saisons de pluies caractérisé par un démarrage tardif et un arrêt précoce (Kumi and Abiodun, 2018). A cela s'ajoute une alternance très hétérogène de saisons sèches et humides causée par la variabilité climatique (Paturel et al., 1998). De plus, les cultures
annuelles tropicales, généralement pluviales, sont très sensibles au climat (Gérardeaux et al., 2016). Ainsi, l'Afrique a des contraintes spécifiques liées aux changements climatiques avec des conséquences sur le rendement en coton (Bachelier et al., 2018). Ces impacts seront globalement négatifs sur la production de coton (CCI, 2011). Par exemple, au Niger et au Sénégal, les hivernages sont de plus en plus caractérisés par des pauses pluviométriques c'est-à-dire 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 de la diffusion de variétés en fonction des zones agro-climatiques 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).

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

*   **Abiotique** : les facteurs sont 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).

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 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, 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 (< à 1 t ha⁻¹) (Ndour, 2018).

Il est n'est pas du tout aisé de produire 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.

**L'Itinéraire technique de la culture du coton actuellement vulgarisé au Sénégal :** Il s'agit de l'ensemble des bonnes pratiques agricoles (BPA) définies par ordre chronologique et permettant d'avoir une bonne productivité en coton graine. Ces BPA constituent un ensemble de recommandations techniques formulées par la recherche-développement de la filière cotonnière sénégalaise. Elles regroupent les opérations culturales relatives à la préparation du sol (nettoyage et travail du sol), technique de semis (type de semis, écartement de semis nombre graines par poquet...), la fertilisation du sol, la gestion des nuisibles et les techniques de récolte et de stockage du coton graine. Toutefois le respect de ces BPA cause souvent problème en milieu paysan alors que l'amélioration de la
production en coton graine passe certes par une
amélioration des itinéraires techniques mais aussi
de respecter leurs applications.

Le coton et les variétés : L'amélioration de la
production agricole pluviale passe aussi par
l'utilisation de variétés adaptées (Lacape, 1998).
C'est ainsi que des variétés à cycle court sont
souvent recommandées comme solution à des
conditions limitantes de pluies (Sekloka, 2006).
Les programmes de sélection variétale sont en
général basés sur "l'élimination des défauts" ou "la
sélection pour le rendement" (Donald, 1968). 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 et al.,
1997). Le choix de la variété devra contribuer à
améliorer l'adaptation de la production agricole
face aux aléas climatiques (Gérardeaux et al.,
2016; Lacape, 1998). Les travaux de sélection
devraient aussi 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, les
travaux doivent être basés sur des caractères
agronomiques (Sekloka, 2006). De nos jours, les
objectifs de sélection sont nombreux et il est de
plus en plus difficile de les atteindre (Gauffreteau,
2016). Ainsi, pour fournir des variétés adaptées,
de nouvelles approches de sélection sont donc
nécessaires. La sélection basée sur la notion
d'idéotypes définie 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 pourrait donc
être une solution (Donald, 1968).

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

• La conduite pérenne des terres ;

* La gestion de la matière organique du sol ;

* La conduite agro-écologique des ravageurs et des maladies ;

* Le choix variétal : sélection de variétés avec des critères tels que la précocité, l'adaptabilité, la résistance à la sécheresse.

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 auraient un intérêt potentiel pour l'élargissement de la fenêtre optimale des semis (Loison et al., 2017). De ce fait leur utilisation 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., 2017). 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).

Améliorer la production de coton dans des conditions de déficit hydrique : En général, l'amélioration de la production de coton dans les zones à faible pluviométrie est basée sur l'amélioration variétale ou l'amélioration des itinéraires techniques (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). Parmi les nombreuses recherches qui sont menées sur le coton, nous nous intéressons à l'aspect variétal. 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 (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).

Face à la complexité de trouver des variétés adaptées aux conditions de stress hydrique, de nouveaux outils peuvent être utilisés dans les processus de sélection variétale.

## EXEMPLE DE PERSPECTIVE D'AMÉLIORATION DE LA PRODUCTION COTONNIÈRE : LA MODÉLISATION

La modélisation en culture cotonnière : Un modèle est défini comme une représentation mathématique d'un système, et la modélisation est le processus d'élaboration de cette représentation (Peart and 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 (Sambakhé, 2018):

* Les modèles mécanistes basés sur les processus de la croissance et du développement de la plante.

* Les modèles empiriques basés sur l'utilisation de données expérimentales ajustées. L'utilisation des modèles économiques en agriculture a démarré vers les années 1955 (Boussard et al., 1979). Les 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). 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; Sambakhé, 2018). Sur la production de coton, aux Etats-Unis, un modèle de culture fut testé en 1972 (Stapleton et al., 1972). La modélisation des cultures pourrait soutenir les programmes de sélection variétale dans la recherche de variétés adaptées aux futurs scénarios dans un contexte du changement climatique. Les modèles de simulation des cultures peuvent être utilisés 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 (Loison, 2015). 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 (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 du processus c'est-à-dire en réduisant le nombre de sites et de saisons d'expérimentation (Oteng-Darko et al., 2013). Elle peut être intégrée aux programme 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 aider les sélectionneurs en contribuant à l'évaluation de caractères particuliers sur le rendement dans divers climats, types de sol et 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 et al., 2020). La modélisation peut simuler la réponse des cultures à l'azote et à l'eau mais ne peut pas encore simuler 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.

**Choix du modèle de cultures** : Le coton est l'une des premières cultures à être modélisée (Loison, 2015). 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) ont comparé GOSSYM, Cotton2K, COTCO2, OZCOT, et CSM-CROPGRO-Cotton qui sont les principaux modèles de culture utilisés pour le coton. 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 (Thorp et al., 2014). 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 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 photosynthèse 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. Toutes les simulations qu'on peut faire avec les cinq modèles sur le coton sont répertoriées (Thorp et al., 2014). Il 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. COTCO2 et CSM-CROPGRO-Cotton ne simulent pas l'impact des pratiques de saut de lignes. 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 CSM-CROPGRO-Cotton tient compte de l'effet des résidus de culture. L'impact des régulateurs de croissance ne peut être simulé qu'avec GOSSYM et Cotton2K. Sauf COTCO2 ne représente pas la défoliation. L'impact des maladies n'est représenté que dans Cotton2K et CSM-CROPGRO-Cotton. L'étude du changement climatique ne peut faire qu'avec GOSSYM, COTCO2, et CSM-CROPGRO-Cotton. Les séquences de culture ne peuvent être étudiées qu'avec OZCOT et CSM-CROPGRO-Cotton. Le modèle CSM-CROPGRO-Cotton est le seul modèle qui représente l'impact des résidus de sol sur le système. De plus CSM-CROPGRO-Cotton a déjà été utilisé en Afrique (Gérardeaux et al., 2018; Loison et al., 2017; Ndour et al., 2017). C'est un modèle de simulation des cultures qu'on trouve dans le logiciel DSSAT (Alderman, 2020).
CONCLUSION

La question de l'adaptabilité des variétés vulgarisées au Sénégal est toujours d'actualité dans le contexte actuel de changement climatique. Cependant, les programmes de sélection classique ont toujours une longue durée. C'est pourquoi l'intégration de la modélisation des cultures permettrait non seulement de mieux renseigner les cahiers des charges des variétés adaptées à des environnements donnés mais aussi de réduire la

durée des programmes de sélection grâce à la
réalisation d'essais virtuels par des simulations
avec des outils informatiques. Le choix du modèle
est très déterminant car tous les modèles ne
permettent pas de faire toutes les simulations.
D'où la pertinence de la question suivante : Est-ce
que des modèles de système de cultures
permettent de bien classer les rendements des
variétés dans différents environnements ?

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Annexe IV. Erreur d'estimation du nombre de jours pluvieux par le produit TAMSAT en fonction du seuil d'écrémage des faibles pluies

<figure><img src="image_57.png" /></figure>

Note : La nRMSE est notée RRMSE et le seuil d'erreur moyenne minimale (point rouge) est
de 6.9 mm.
Annexe V. Comparaison des données pluviométriques observées et issues de MarkSim™

<table><thead><tr><th rowspan="2">Station pluviométrique</th><th rowspan="2"></th><th colspan="7">Mois</th></tr><tr><th>mai</th><th>Juin</th><th>juil</th><th>août</th><th>Sept</th><th>oct</th><th>nov</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Dabo</td><td>2000-2019</td><td>Moy: 18.9 ± 26<br>Min: 0<br>Max: 101.8</td><td>Moy: 114.8 ± 52.6<br>Min: 27.9<br>Max: 194.7</td><td>Moy: 195.2 ± 62.1<br>Min: 93.9<br>Max: 302.8</td><td>Moy: 311.5 ± 92.4<br>Min: 140<br>Max: 525.5</td><td>Moy: 233.4 ± 81.9<br>Min: 76.3<br>Max: 368.8</td><td>Moy: 67.2 ± 48.6<br>Min: 0<br>Max: 141.2</td><td>Moy: 0 ± 0<br>Min: 0<br>Max: 0</td></tr><tr><td>MarkSim</td><td>22.7</td><td>117.1</td><td>229</td><td>306.7</td><td>266.7</td><td>97.1</td><td>4.4</td></tr><tr><td>2000-2019</td><td>Moy: 16 ± 19.3<br>Min: 0<br>Max: 71</td><td>Moy: 96.6 ± 52.6<br>Min: 28.5<br>Max: 238.3</td><td>Moy: 162.2 ± 55.8<br>Min: 52.7<br>Max: 257.3</td><td>Moy: 223 ± 85.2<br>Min: 77.6<br>Max: 406.2</td><td>Moy: 205 ± 85.5<br>Min: 75<br>Max: 396</td><td>Moy: 38.4 ± 31.6<br>Min: 0<br>Max: 103.5</td><td>Moy: 0 ± 0<br>Min: 0<br>Max: 0</td></tr><tr><td>Dianké</td><td>MarkSim</td><td>17.6</td><td>102.8</td><td>192.1</td><td>226.2</td><td>179.3</td><td>61.2</td><td>1.8</td></tr><tr><td rowspan="3">Kédougou</td><td>2000-2019</td><td>Moy: 47.2 ± 54.2<br>Min: 0<br>Max: 254.1</td><td>Moy: 150.9 ± 59.1<br>Min: 67.4<br>Max: 278.7</td><td>Moy: 249 ± 79.6<br>Min: 131.9<br>Max: 367.6</td><td>Moy: 357.3 ± 128.4<br>Min: 177<br>Max: 605.7</td><td>Moy: 315.5 ± 82.7<br>Min: 172<br>Max: 426.6</td><td>Moy: 81 ± 41.9<br>Min: 28.5<br>Max: 216</td><td>Moy: 1.3 ± 4.4<br>Min: 0<br>Max: 17.8</td></tr><tr><td>MarkSim</td><td>50.2</td><td>168.9</td><td>265.7</td><td>315.6</td><td>274.3</td><td>109.9</td><td>7</td></tr><tr><td>2000-2019</td><td>Moy: 18.8 ± 24.2<br>Min: 0<br>Max: 85.7</td><td>Moy: 114.1 ± 58.7<br>Min: 38.3<br>Max: 214.5</td><td>Moy: 228.2 ± 92.6<br>Min: 86.5<br>Max: 391.7</td><td>Moy: 337.5 ± 112.5<br>Min: 147.4<br>Max: 552</td><td>Moy: 285.6 ± 85.4<br>Min: 95.3<br>Max: 426.7</td><td>Moy: 68.3 ± 54.5<br>Min: 1.4<br>Max: 184.9</td><td>Moy: 0.3 ± 1.3<br>Min: 0<br>Max: 5.7</td></tr><tr><td>Kolda</td><td>MarkSim</td><td>14.6</td><td>116.9</td><td>252.7</td><td>309.6</td><td>254.6</td><td>97.8</td><td>4.3</td></tr><tr><td rowspan="3">Koungheul</td><td>2000-2019</td><td>Moy: 6.6 ± 16.3<br>Min: 0<br>Max: 66</td><td>Moy: 71.3 ± 50.2<br>Min: 4.4<br>Max: 175.7</td><td>Moy: 154.6 ± 78.2<br>Min: 26.3<br>Max: 363.9</td><td>Moy: 239.3 ± 77.7<br>Min: 82.3<br>Max: 388.7</td><td>Moy: 206 ± 96.4<br>Min: 66.1<br>Max: 392.2</td><td>Moy: 29.7 ± 19<br>Min: 0<br>Max: 81.7</td><td>Moy: 0 ± 0<br>Min: 0<br>Max: 0</td></tr><tr><td>MarkSim</td><td>2.6</td><td>80</td><td>159.7</td><td>211.2</td><td>167.8</td><td>58.3</td><td>0.9</td></tr><tr><td>2000-2019</td><td>Moy: 20.2 ± 20.2<br>Min: 0<br>Max: 55.2</td><td>Moy: 115 ± 54.5<br>Min: 25.8<br>Max: 248.1</td><td>Moy: 199.9 ± 97.9<br>Min: 1.5<br>Max: 353.5</td><td>Moy: 303.9 ± 85.2<br>Min: 176.5<br>Max: 440.5</td><td>Moy: 251.3 ± 92.6<br>Min: 44.3<br>Max: 428.9</td><td>Moy: 59.4 ± 33.2<br>Min: 1<br>Max: 112.3</td><td>Moy: 0 ± 0<br>Min: 0<br>Max: 0</td></tr><tr><td>Kounkané</td><td>MarkSim</td><td>23.1</td><td>114.3</td><td>214.7</td><td>275.4</td><td>254.5</td><td>83.3</td><td>4.6</td></tr><tr><td rowspan="3">Koussanar</td><td>2000-2019</td><td>Moy: 6.7 ± 11.6<br>Min: 0<br>Max: 38.1</td><td>Moy: 76.6 ± 31.4<br>Min: 27.8<br>Max: 153.1</td><td>Moy: 144.5 ± 84.8<br>Min: 42.2<br>Max: 399.1</td><td>Moy: 213 ± 96.6<br>Min: 58.4<br>Max: 445</td><td>Moy: 192.1 ± 64.5<br>Min: 65.6<br>Max: 313.5</td><td>Moy: 41.2 ± 36.8<br>Min: 0<br>Max: 143.3</td><td>Moy: 0.6 ± 2.8<br>Min: 0<br>Max: 12.3</td></tr><tr><td>MarkSim</td><td>8</td><td>90.7</td><td>163.7</td><td>210.1</td><td>185.2</td><td>57.6</td><td>1.7</td></tr><tr><td>2000-2019</td><td>Moy: 15.9 ± 19.5<br>Min: 0<br>Max: 56.6</td><td>Moy: 116.5 ± 41.6<br>Min: 45<br>Max: 249.8</td><td>Moy: 191.6 ± 95.4<br>Min: 58.3<br>Max: 373.1</td><td>Moy: 288 ± 100.6<br>Min: 136.7<br>Max: 506</td><td>Moy: 267.5 ± 108.1<br>Min: 88<br>Max: 441.8</td><td>Moy: 53.8 ± 56.6<br>Min: 0<br>Max: 212.2</td><td>Moy: 0 ± 0<br>Min: 0<br>Max: 0</td></tr><tr><td>Linkéring</td><td>MarkSim</td><td>24.8</td><td>134.9</td><td>214.3</td><td>314.8</td><td>268.3</td><td>98.2</td><td>9.1</td></tr><tr><td rowspan="3">Médina Yoro Foula</td><td>2000-2019</td><td>Moy: 8.7 ± 12.5<br>Min: 0<br>Max: 42.4</td><td>Moy: 96.6 ± 47.4<br>Min: 0<br>Max: 199.6</td><td>Moy: 188.4 ± 71.4<br>Min: 64.2<br>Max: 353.2</td><td>Moy: 306.9 ± 94.3<br>Min: 154<br>Max: 544.9</td><td>Moy: 235.6 ± 77.8<br>Min: 73.4<br>Max: 404.1</td><td>Moy: 44.4 ± 30<br>Min: 0<br>Max: 87.4</td><td>Moy: 2.3 ± 10.2<br>Min: 0<br>Max: 44.5</td></tr><tr><td>MarkSim</td><td>21.1</td><td>108.8</td><td>183.6</td><td>222.1</td><td>197</td><td>63.2</td><td>1.4</td></tr><tr><td>2000-2019</td><td>Moy: 12.2 ± 21.8<br>Min: 0<br>Max: 88.9</td><td>Moy: 85.9 ± 50.8<br>Min: 28.3<br>Max: 220</td><td>Moy: 175 ± 79.9<br>Min: 64.1<br>Max: 410.6</td><td>Moy: 246.3 ± 67.8<br>Min: 151.2<br>Max: 393.7</td><td>Moy: 215.9 ± 77.9<br>Min: 80.2<br>Max: 390.6</td><td>Moy: 57.2 ± 46.8<br>Min: 0<br>Max: 168.9</td><td>Moy: 0 ± 0<br>Min: 0<br>Max: 0</td></tr><tr><td>Missirah</td><td>MarkSim</td><td>13.7</td><td>96</td><td>190.6</td><td>250.6</td><td>206.1</td><td>68.1</td><td>1</td></tr><tr><td rowspan="3">Nioro</td><td>2000-2019</td><td>Moy: 1.4 ± 4.1<br>Min: 0<br>Max: 13.4</td><td>Moy: 56.6 ± 38.6<br>Min: 0<br>Max: 122.1</td><td>Moy: 159.3 ± 74.8<br>Min: 41.3<br>Max: 268.2</td><td>Moy: 269.7 ± 74.9<br>Min: 131.1<br>Max: 389.5</td><td>Moy: 237.6 ± 102.4<br>Min: 97.6<br>Max: 562.3</td><td>Moy: 39.5 ± 42.6<br>Min: 0<br>Max: 164.6</td><td>Moy: 0 ± 0<br>Min: 0<br>Max: 0</td></tr><tr><td>MarkSim</td><td>3.1</td><td>57.7</td><td>155.6</td><td>224.4</td><td>173.6</td><td>47.3</td><td>1.4</td></tr><tr><td>2000-2019</td><td>Moy: 20 ± 23<br>Min: 0<br>Max: 70</td><td>Moy: 125.3 ± 49.1<br>Min: 57.4<br>Max: 231.8</td><td>Moy: 204.3 ± 83.8<br>Min: 51.4<br>Max: 385.9</td><td>Moy: 353.3 ± 119.5<br>Min: 204.4<br>Max: 649.8</td><td>Moy: 297.8 ± 117.9<br>Min: 103<br>Max: 585.8</td><td>Moy: 63.4 ± 45.2<br>Min: 0<br>Max: 162.8</td><td>Moy: 0 ± 0<br>Min: 0<br>Max: 0</td></tr><tr><td>Pakour</td><td>MarkSim</td><td>29.5</td><td>135</td><td>229.6</td><td>329.6</td><td>294.2</td><td>113</td><td>10.1</td></tr><tr><td rowspan="3">Saraya</td><td>2000-2019</td><td>Moy: 49.4 ± 34.3<br>Min: 0<br>Max: 99.5</td><td>Moy: 130 ± 52<br>Min: 5.1<br>Max: 200.7</td><td>Moy: 221.5 ± 48.8<br>Min: 109.3<br>Max: 315.6</td><td>Moy: 301.1 ± 89.2<br>Min: 153<br>Max: 468.3</td><td>Moy: 234.4 ± 87.7<br>Min: 31<br>Max: 354.7</td><td>Moy: 77.3 ± 46<br>Min: 0<br>Max: 173.6</td><td>Moy: 1.3 ± 4.3<br>Min: 0<br>Max: 18.4</td></tr><tr><td>MarkSim</td><td>51.7</td><td>147.1</td><td>236.1</td><td>310.8</td><td>242.2</td><td>82.2</td><td>5.5</td></tr><tr><td>2000-2019</td><td>Moy: 16 ± 18.4<br>Min: 0<br>Max: 47.8</td><td>Moy: 90.1 ± 36.2<br>Min: 38.7<br>Max: 178.9</td><td>Moy: 177.5 ± 94.5<br>Min: 63.6<br>Max: 408.4</td><td>Moy: 282.5 ± 104.8<br>Min: 140.9<br>Max: 492</td><td>Moy: 235.2 ± 81.4<br>Min: 43.9<br>Max: 371.7</td><td>Moy: 53.9 ± 34.1<br>Min: 10.2<br>Max: 129.3</td><td>Moy: 0 ± 0<br>Min: 0<br>Max: 0</td></tr><tr><td>Vélingara</td><td>MarkSim</td><td>14.1</td><td>95.3</td><td>197.3</td><td>269.1</td><td>226.6</td><td>58.6</td><td>3</td></tr></tbody></table>
DG/PFND/fjs - n° 001102

Dakar le, 06 AUCCI 2020

NOTE DE SERVICE N° 055.20

Pour la campagne agricole 2020/2021, les prix des intrants coton au seul profit des cotonculteurs en contrat avec la SODEFITEX sont fixés comme suit :

<table><thead><tr><th>Produits</th><th>Unité</th><th>Prix unitaire de cession 2020</th><th>Dose d'utilisation intrant / ha</th><th>Coût paquet technique 2020 / ha</th><th>% / Coût total paquet technique 2020</th><th>Equivalent en Kg Coton Graine</th><th>Rappel Prix unitaire de cession 2019</th><th>Rappel Coût paquet technique 2019 / ha</th></tr></thead><tbody><tr><td>Semence délinée</td><td>Kg</td><td>250 FCFA</td><td>20 kg/ha</td><td>5 000 FCFA</td><td>4%</td><td>17</td><td>250 FCFA</td><td>5 000 FCFA</td></tr><tr><td>Engrais</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>NPKSBCaO 14-23-14-5-1-2,5</td><td>Sac de 50 kg</td><td>15 012 FCFA</td><td>4 sacs/ha</td><td rowspan="2">73 161 FCFA</td><td rowspan="2">58%</td><td rowspan="2">244</td><td>14 675 FCFA</td><td rowspan="2">71 812 FCFA</td></tr><tr><td>Urée (N) 46%</td><td>Sac de 50 kg</td><td>13 112 FCFA</td><td>1 sac/ha</td><td>13 112 FCFA</td></tr><tr><td>Sulfate de zinc (facultatif)</td><td>Sachet de 1 kg</td><td>2 221 FCFA</td><td>4 kg/ha</td><td></td><td></td><td></td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Herbicides</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Califor G</td><td>Litre</td><td>5 940 FCFA</td><td>3 l/ha</td><td rowspan="3">10 657 FCFA</td><td rowspan="3">8%</td><td rowspan="3">36</td><td>5 940 FCFA</td><td rowspan="3">17 820 FCFA</td></tr><tr><td>Kalach/Finish</td><td>Litre</td><td>2 625 FCFA</td><td>1 l/ha</td><td>8 910 FCFA</td></tr><tr><td>Power</td><td>Kg</td><td>8 031 FCFA</td><td>1 kg/ha</td><td>8 910 FCFA</td></tr><tr><td>Malik/Select (facultatif)</td><td>Litre</td><td>7 370 FCFA</td><td>0,9 L/ha</td><td>6 633 FCFA</td><td></td><td>22</td><td>8 910 FCFA</td><td>8 019 FCFA</td></tr><tr><td>Miraculous (facultatif)</td><td>Litre</td><td>11 869 FCFA</td><td>0,8 L/ha</td><td>9 495 FCFA</td><td></td><td>32</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Régulateur de croissance</td><td></td><td></td><td></td><td>5 290 FCFA</td><td>4%</td><td>18</td><td>5 290 FCFA</td><td>5 290 FCFA</td></tr><tr><td>Pix</td><td>Litre</td><td>5 290 FCFA</td><td>1 L/ha</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Insecticides</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Coragen</td><td>Mill.Litre</td><td>4 942 FCFA</td><td>0,1/lha</td><td rowspan="3">29 655 FCFA</td><td rowspan="3">24%</td><td rowspan="3">99</td><td>4 500 FCFA</td><td rowspan="3">24 591 FCFA</td></tr><tr><td>Emir Fort</td><td>Litre</td><td>9 885 FCFA</td><td>0,5 L/ha</td><td>7 700 FCFA</td></tr><tr><td>Emapyr</td><td>Litre</td><td>9 885 FCFA</td><td>0,5 L/ha</td><td>8 541 FCFA</td></tr><tr><td>Piles</td><td>unité</td><td>205 FCFA</td><td>10 piles/ha</td><td>2 050 FCFA</td><td>2%</td><td>7</td><td>150 FCFA</td><td>1 500 FCFA</td></tr><tr><td>Coût total paquet technique (sans Sulfate de zinc, Malik/Select et Miraculous)</td><td></td><td></td><td></td><td>125 813 FCFA</td><td>100%</td><td>419</td><td>-</td><td>126 013 FCFA</td></tr><tr><td>Différence avec 2019</td><td></td><td></td><td></td><td>-200 FCFA</td><td></td><td></td><td></td><td>-</td></tr></tbody></table>

Le personnel de conseil agricole, en rapport avec les leaders de la FNPC, est chargé de diffuser largement la présente note.

Ampliations :

- Toutes Directions

- Tous Services

- Tout personnel de conseil agricole

- FNPC

Le Directeur Général

<figure><img src="image_58.png" /></figure>

Papa Fata NDIAYE

gèuciton

Immeuble Falliou Mbacké GUEYE, km 4,5 Bd du Centenaire de la Commune - BP : 3216 Dakar (Sénégal)
Société Anonyme au capital de 3.000.000.000 FCFA - R.C. Dakar 7771/B - Carte Importateur n° 887 - NINEA 0017758/2G3
Tel : (221) 33 880 70 60 - Fax (221) 33 832 06 76 - Email :dg@sodefitex.sn - Site web : www.sodefitex.sn
Certifié ISO 9001 (pour toute l'entreprise) et ISO 14001 et OHSAS 18001 (pour le Complexe Agroindustrial de Vélingara)
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. Deuxième symposium international sur la modélisation des cultures, Centre de conférences Le Corum - Montpellier, France 3-5 février 2020.

# Can DSSAT CSM -CROPGRO -Cotton support cotton breeding under low input rainfed conditions? A case study in Senegal

Traoré Abdou<fnref n="1" /> (abdou.traore@cirad.fr), Loison Romair<fnref n="1" />, Gérardeaux Edward³, Diouf Fatimata Bintou H.⁴, Ndiaye Saliou²

## ① Introduction

Cotton is a major crop in the Oriental Senegal and High Casamance (SOHC). Smallholders who have limited options to adapt to climate change exclusively grow cotton under rainfed conditions (Ndour et al., 2018). The use of resilient cultivars to the changing pattern of the rainy season should be a path to an increased stability of livelihoods for those smallholders (Loison et al., 2017). Crop model could assist breeders in this prospect.

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We evaluate the ability of DSSAT CSM-CROPGRO-Cotton to rank cotton cultivars based on their earliness and seedcotton yield in low input, rainfed conditions of Senegal.

## ② Material and methods

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8 cultivars
2 planting dates
3 sites

R genoud
algorithm
for automatic
calibration

## ③ Results

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v3.6.1

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DSSAT

v4.7

## Rankings

<table><thead><tr><th rowspan="2">Cultivar</th><th colspan="2">Mean seedcotton yield [kg ha<sup>-1</sup>]</th></tr><tr><th>Observed</th><th>Simulated</th></tr></thead><tbody><tr><td>ALLEN</td><td>577</td><td>696</td></tr><tr><td>BUJA</td><td>743</td><td>1127</td></tr><tr><td>IRMA_L484</td><td>756</td><td>1210</td></tr><tr><td>CS50</td><td>825</td><td>1282</td></tr><tr><td>TAMCOT</td><td>851</td><td>1184</td></tr><tr><td>SIOKRA_L23</td><td>882</td><td>1148</td></tr><tr><td>IRMA_Q302</td><td>902</td><td>1184</td></tr><tr><td>Stam_129A</td><td>1031</td><td>1133</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th rowspan="2">Cultivar</th><th colspan="2">Boll opening date [days after planting]</th></tr><tr><th>Observed</th><th>Simulated</th></tr></thead><tbody><tr><td>TAMCOT</td><td>87</td><td>106</td></tr><tr><td>SIOKRA_L23</td><td>87</td><td>106</td></tr><tr><td>CS50</td><td>88</td><td>106</td></tr><tr><td>Stam_129A</td><td>88</td><td>108</td></tr><tr><td>ALLEN</td><td>88</td><td>109</td></tr><tr><td>IRMA_L484</td><td>88</td><td>108</td></tr><tr><td>IRMA_Q302</td><td>88</td><td>108</td></tr><tr><td>BUJA</td><td>89</td><td>107</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_69.png" /></figure>

The automated calibration was unable to reproduce the existing variability and could not be used in ranking cotton cultivars in low input rainfed conditions of Senegal on a small number of situations. The impact of factors leading to high variability of yield in low input rainfed conditions such as the impact of drought spells and extreme rainfall should be modelled for better prediction. However, CSM-CROPGRO-Cotton could be used for the prediction of cultivar earliness, a trait of importance in cotton breeding in Sub-saharan Africa.

References: Loison, R. et al. Eur. J. Agron. 90, 162-173 (2017); Ndour, A. et al. BASE. 22, 252-266 (2018).

SODEFITEX

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ED 2DS

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cirad

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CRAT

<footnote n="1">¹ CRA-Tambacounda, Cirad / SODEFITEX / ISRA, Tambacounda, Senegal; ² UPR AïDA / CRA-Tambacounda, Cirad / ISRA, Tambacounda, Senegal; ³ UPR AïDA, Cirad, Montpellier, France; ⁴ CRA-Tambacounda, ISRA, Tambacounda, Senegal; ⁵ ENSA, University of Thiès, Thiès, Senegal</footnote>
Optimal choice of cotton cultivar for rainfed
conditions in Sahelo-Sudanian climate with
late planting: a case study in Senegal

Abdou Traoré<fnref n="1" />, Eric Gozé², Edward Gérardeaux², Latyr Diouf³, Abdoulaye Ndour⁴,
Saliou Ndiaye<fnref n="5" />, Palaï Oumarou⁶,⁷ and Romain Loison⁸,⁹

Abstract

Late planting due to erratic onset of the rainy season is becoming more frequent in the Sahelo-
Sudanian climate where cotton is grown, causing seed cotton yield (SCY) loss and higher risk
of drought at the end of the crop cycle. Therefore, cultivars should be adapted to late (from
July 10) planting date (PD) in Senegal. The aim of this study was to analyse the interaction
between genotypes and PD on SCY in Senegal under rainfed conditions. Field experiments
were conducted in 2018 and 2019 using a split-plot design (two PDs, eight cultivars) at
three experimental stations. Robust analysis of SCY was used to moderate the effect of poten-
tial outliers. The average SCY was 1404 kg/ha under early planting, and 714 kg/ha under late
planting. The best SCY was obtained under early planting conditions, in environments with
good rainfall. The loss due to late planting was significantly affected by cultivar choice. None
of the cultivars performed best under both early and late PD. Under early PD, cultivar CS 50
gave the best SCY, while under late PD it was cultivar IRMA Q302. The best performing cul-
tivar on average depended on the proportion of early plantings. A model was developed to
identify the best overall cultivar based on the expected proportion of early planting, as a deci-
sion support tool for the cotton development company, if only one cultivar is released. The
benefit of releasing a second cultivar for late-planted fields is considered.

Introduction

In Senegal, cotton (*Gossypium hirsutum* L) is the second most important cash crop after groundnut (Diouf *et al.*, 2019), despite a recent decline in planted areas and yields (Diouf *et al.*, 2017). According to SODEFITEX (the national cotton development company in Senegal), in 2018–2019 cotton was cultivated on 21 735 ha for a national production of 15 122 metric tons, and an average seed cotton yield of 696 kg/ha (SODEFITEX 2019). As in other parts of West Africa, cotton cultivation in Senegal is carried out under rainfed conditions, mainly by smallholders on small plots (Bagayoko, 2013). This production system is generally manual, labour-intensive (UNCTAD and CNUCED 2016) and not input-intensive (Fok, 2006). The cotton production area is located in the South-eastern part of the country. Senegal's climate is Sudan-Sahelian and is characterized by a long dry season from November to May and a monomodal rainy season from June to October. The dry spells are long and frequent at the beginning of the rainy season and useful rains (>15 mm) are only regular around the end of July to beginning of August (Ndour, 2018). Early planting is essential for good yields but unpredictable early rains and labour constraints make it difficult for farmers to plant at the right time, before July 10 (Ndour, 2018). Consequently, late planting is frequent and has a negative impact on yield (Sekloka *et al.*, 2015; Loison *et al.*, 2017), especially in Sub-Saharan Africa (SSA) under rainfed conditions (Cao *et al.*, 2011).

West Africa is expected to experience an increase in temperature and a reduction in rainfall (Guan *et al.*, 2017; Gaetani *et al.*, 2020). This climate is likely to have a negative impact on rainfed cotton production in West Africa (ITC 2011). Even under the current climate, there is no widely cultivated cultivar adapted to all environments of the Senegalese cotton basin, especially in the case of drought (Ndour *et al.*, 2017). Therefore, cultivars adapted to the current Senegalese agro-climatic conditions, with a late onset of the rainy season and high rain irregularity should be better adapted to the future climate. Adaptation is also necessary for labour constraints that imply frequent late planting. The appropriate choice of planting dates (PDs), and of cultivars adapted to late planting could increase expected yields in SSA (Cao *et al.*, 2011; Traore *et al.*, 2014). Interactions between PDs and cotton cultivars have been studied mainly under European conditions (Tuttolomondo *et al.*, 2020). To our

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<footnote n="1">¹CIRAD, UPR AIDA/SODEFITEX/ISRA, CRA-Tambacounda, Tambacounda, Senegal; ²CIRAD, UPR AIDA, F-34398 Montpellier, France; ³CRA-Tambacounda, ISRA, Tambacounda, Senegal; ⁴SODEFITEX, Tambacounda, Senegal;</footnote>

<footnote n="5">⁵ENSA, Université Iba Der Thiam, Thies, Senegal; ⁶SODECOTON, Garoua, Cameroon; ⁷Cameroun/IRAD, Garoua, Cameroon; ⁸CIRAD, UPR AIDA, F-34398 Montpellier, France and ⁹SODEFITEX, Dakar, Senegal</footnote>
knowledge, the interaction between genotype and PD has never been studied for cotton in Senegal. As it may vary according to environmental conditions, this interaction is best studied through multilocal and multiannual trials (Lacape, 1998). Thus, experimental trials were set up in Senegal during two consecutive rainy seasons in 2018 and 2019 in three study sites. A linear mixed-effects model is most suitable for studying this experimental design. In the trials, problems of soil heterogeneity which impacted on the measured yield were encountered. Therefore, our data analysis uses a robust estimation method (Koller, 2016). High soil heterogeneity is a common feature in SSA (Lark et al., 2020). The objectives of this study were (i) to identify cultivars with high seed cotton yield (SCY) potential under early and late PDs, and (ii) to support decision makers in SSA in their choice of the best cotton cultivars in the context of mixed early and late PDs.

## Materials and methods

### Experimental sites

The experimental trials were set up at three research stations during two growing seasons (2018 and 2019). The three research stations were Koussanar, Vélingara and Kédougou (Table 1). Meteorological data were recorded at each location within 50 m of the plot by automatic weather stations (iMETOS* IMT280 or ATMOS 41). Summaries of climatic data were reported from the PD to the end of growing season.

The top 30 cm of the soil were sampled and analysed in the IMAGO laboratory of the Institut de Recherche pour le Développement in Dakar. In Kédougou, all soil had very low organic matter content with a maximum value of 1.45%. The soil classification according to the USDA system was silty clay loam in Kédougou, clay in Vélingara and a sandy loam in Koussanar (Table 1).

### Experimental design

At each site, the field experiment was set up in a split plot with two factors (PD and cultivar) and three replicates. The two PDs were randomly assigned to the main plots using a complete block design (P1: early planting as soon as possible and P2: as soon as possible in the late planting window). The eight cultivars were then randomly assigned to sub plots within the main plots. These cultivars were chosen a priori for their wide range of response to drought (Table 2).

For all growing environments, each sub plot consisted of six rows (10 m each). The planting configuration was 0.80 m between the lines and 0.25 m between hills. In all growing environments except Koussanar in 2018, fertilization consisted of 250 kg/ha of complex granular fertilizer (NPKSB 14-23-14-5-1 in 2018 and NPKSBCaO 14-18-18-5-1-2.5 in 2019) and 100 kg/ha of urea at 46% N. In Koussanar in 2018, the complex fertilizer was supplied at 200 kg/ha and the urea at 50 kg/ha. In every site, complex fertilizer was applied at thinning and urea between 40 and 45 days after planting. The pesticides were used according to a single calendar (based on PD) to have the same application dates (in days after planting) and application rates. Air-dried SCY from each plot was measured on the three central lines and converted into kg/ha for statistical analysis.

## Data analysis

A mixed model (Eqn 1) was adjusted using residual maximum likelihood (REML) to the square root of the SCY to ensure homoscedasticity of the residuals, because this was not obtained with the untransformed yield. The effects of genotype, PDs, and their interaction were considered as fixed, and the environment, block and main plot effects with their interactions were considered as random. The mixed model is:

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

where $Y_{ijkl}$ is the measured square root of SCY of the ith genotype for the jth PD in the kth environment [location × year] and the lth block;

$\mu$ is the overall mean;

$g_i$ is the effect of the ith genotype;

$p_j$ is the effect of the jth PD;

$(gp)_{ij}$ is the effect of the interaction of the ith genotype with the jth PD;

$E_k$ is the random effect of the kth environment;

$B(E)_{lk}$ is the random effect of lth block in the kth environment;

$(gE)_{ik}$ is the random effect of the interaction of the ith genotype with the kth environment;

$(pE)_{jk}$ is the random effect of the interaction of the jth PD with the kth environment;

$M(pE)_{jkl}$ is the random effect of the main plot with the jth PD within the lth block in the kth environment (main plot effect); and $\varepsilon_{ijkl}$ is experimental error.

The estimation of the effects in a mixed model using REML may be badly affected by outliers, and the detection of outliers is prone to error. Robust statistical methods are designed to address this problem in the mixed model (Eqn 1) to reduce the effect of outliers. A robust method was used to estimate the parameters of the mixed model. Subsequently, cultivar SCYs for any proportion of early planting were estimated using linear estimation methods. Finally, the estimated means and the minimum significant differences using Tukey tests with 5% experiment-wise risk were computed and plotted. Only the tests for fixed and random effects were performed using a non-robust method.

The rate of late planting at the country level was based on actual data collected by SODEFITEX between 2000 and 2022. The slope of the linear model of late planting proportion as a function of the campaign year was evaluated for trend analysis.

A situation where a choice has to be made between disseminating one or two varieties in a given area, based on the early and late planting rates measured in the area was considered. Then, simulations were conducted to determine the potential production and monetary gains when changing from the current cultivar Stam 129A to one or two new cultivars. Monetary gains were computed based on the costs of 2020 from the SODEFITEX: A cost of inputs for seeds, fertilizer, herbicides, insecticides and battery for application devices of 125 820 FCFA/ha and a price of seed cotton of 300 FCFA/kg.

All statistical analyses were performed using R software version 4.3.1 (2023-06-16) with the packages lmerTest (Kuznetsova et al., 2017) and robustlm (Koller, 2016) for mixed modelling with REML and robust estimation methods, respectively. The packages

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<table><caption>Table 1. Description of the 12 growing environments used in the study</caption><thead><tr><th>Research station</th><th>Coordinates</th><th>Sand (%)</th><th>Clay (%)</th><th>Silt (%)</th><th>Soil texture<sup>a</sup></th><th>Year</th><th>Planting date</th><th>Planting code</th><th>Environment code</th><th>T<sub>min</sub> (°C)</th><th>T<sub>max</sub> (°C)</th><th>Rainfall (mm)<sup>b</sup></th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Kédougou</td><td>12°39′N,</td><td rowspan="3">19.2</td><td rowspan="3">33.7</td><td rowspan="3">47</td><td rowspan="3">Silty clay loam</td><td>2018</td><td>June 28</td><td>P1</td><td>KG18P1</td><td>21.6 (2.9)<sup>c</sup></td><td>31.8 (2.4)<sup>c</sup></td><td>1096</td></tr><tr><td rowspan="2">12°7′W</td><td></td><td>July 19</td><td>P2</td><td>KG18P2</td><td>20.3 (4.2)</td><td>32.2 (2.4)</td><td>984</td></tr><tr><td></td><td>2019</td><td>P1</td><td>KG19P1</td><td>20.7 (3.9)</td><td>32.7 (2.6)</td><td>1268</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>July 20</td><td>P2</td><td>KG19P2</td><td>20.4 (4.0)</td><td>32.8 (2.6)</td><td>1115</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">Clay</td><td>2018</td><td>July 9</td><td>P1</td><td>VL18P1</td><td>22.8 (1.3)</td><td>31.0 (1.7)</td><td>801</td></tr><tr><td rowspan="3">14°2′W</td><td></td><td>July 30</td><td>P2</td><td>VL18P2</td><td>22.0 (2.2)</td><td>30.9 (1.7)</td><td>656</td></tr><tr><td></td><td>2019</td><td>P1</td><td>VL19P1</td><td>22.6 (2.0)</td><td>32.7 (2.1)</td><td>970</td></tr><tr><td></td><td>July 15</td><td>P2</td><td>VL19P2</td><td>22.5 (1.5)</td><td>32.7 (2.7)</td><td>835</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">Sandy loam</td><td>2018</td><td>June 30</td><td>P1</td><td>KO18P1</td><td>23.2 (2.3)</td><td>33.2 (2.7)</td><td>412</td></tr><tr><td rowspan="3">14°3′W</td><td></td><td>July 17</td><td>P2</td><td>KO18P2</td><td>21.9 (3.6)</td><td>33.6 (2.9)</td><td>382</td></tr><tr><td></td><td>2019</td><td>P1</td><td>KO19P1</td><td>23.0 (2.9)</td><td>33.4 (2.6)</td><td>469</td></tr><tr><td></td><td>August 19</td><td>P2</td><td>KO19P2</td><td>20.4 (3.9)</td><td>34.3 (3.1)</td><td>349</td></tr></tbody></table>

KO, Kédougou; KO, Koussanar; VL, Vélingara.

aClassification according to the USDA method based on data over the 0–30 cm horizon.

bRainfall = total rainfall during the trial (from planting to harvest).

cThe standard deviation of the mean is indicated in parenthesis.

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<table><caption>**Table 2.** Name, geographic origin and traits of cultivars used in the study</caption><thead><tr><th>Cultivar name</th><th>Origin</th><th>Traits</th></tr></thead><tbody><tr><td>Stam 129A</td><td>Togo</td><td>Reference, widely cultivated in Senegal, potential seed cotton yield of 3000 kg/ha, cycle of 120 days, cultivar released in 1998.</td></tr><tr><td>CS 50</td><td>Australia</td><td>Drought sensitive</td></tr><tr><td>TAMCOT CAMD-S-75-C</td><td>USA</td><td>Long vegetative phase and short reproductive phase</td></tr><tr><td>BUJA</td><td>Ivory Coast</td><td>Strong leaf reduction in drought conditions</td></tr><tr><td>ALLEN 51-106</td><td>Chad</td><td>Short vegetative phase and long reproductive phase</td></tr><tr><td>IRMA L484</td><td>Cameroon</td><td>Drought tolerant, cultivar released in 2006.</td></tr><tr><td>IRMA Q302</td><td>Cameroon</td><td>Drought tolerant, cultivar released in 2012.</td></tr><tr><td>SIOKRA L23</td><td>Australia</td><td>Drought tolerant and okra-leaf</td></tr></tbody></table>

stringr and plyr (Wickham, 2011) were used for data manipulation, and the package ggplot2 (Wickham, 2016) was used for graphical representation of the results. The R script used for this study is provided as Supplementary material (Sup. 1).

## Results

### Weather data

In the 12 environments, the minimum temperature ranged from 20.3 to 23.2°C (Table 1). These temperatures are higher than 13°C, which is the base temperature for cotton (Crétinet and Gourlot, 2016). The range of cumulative rainfall observed in this study in early planting conditions (412 to 1268 mm) covers the existing range observed in most cotton producing area in SSA (~500 to 1200 mm observed in Mali and Cameroon) (Sultan et al., 2009; Ba et al., 2019; Sarr et al., 2021). In SSA, even though the water requirements of the cotton plant vary greatly according to the intensity of sunshine, air relative humidity, runoff and irregularity of rainfall, less than 700 mm of rainfall is considered insufficient (Sément, 1986). The cumulative rainfall from planting to harvest ranged from 349 to 1268 mm in this study. In all the environments of Koussanar (KO18P1, KO18P2, KO19P1, KO19P2) and for the late PD in Vélingara in 2018 (VL18P2), very low cumulative rainfall was observed during the growing period (412, 382, 469, 349 and 656 mm, respectively). Whereas, in Kedougou, cumulative rainfalls observed during the growing period were relatively sufficient, with a minimum of 984 mm in late PDs.

<table><caption>**Table 3.** Tests of fixed factors of the linear mixed model of square root of seed cotton yield</caption><thead><tr><th>Source</th><th>DF</th><th>SS</th><th>MS</th><th>Den DF</th><th>F value</th><th>P value</th></tr></thead><tbody><tr><td>Planting date</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>Cultivar</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>Planting date × Cultivar</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*: DF: degree of freedom, SS: sum of square, MS: mean of square, Den DF: denominator degree of freedom approximated with Satterthwaite's method.

<table><caption>**Table 4.** Estimated variances and tests of the random factors of the linear mixed model of square root of seed cotton yield</caption><thead><tr><th rowspan="2">Source</th><th colspan="3">Standard</th></tr><tr><th>Variance</th><th>deviation</th><th>P value*</th></tr></thead><tbody><tr><td>Environment</td><td>19.64</td><td>4.43</td><td>0.12731</td></tr><tr><td>Environment × Cultivar</td><td>0.61</td><td>0.78</td><td>0.38987</td></tr><tr><td>Environment × Planting date</td><td>10</td><td>3.16</td><td>0.00790</td></tr><tr><td>Blocks within environments</td><td>0</td><td>0</td><td>-</td></tr><tr><td>Sub-blocks within environments</td><td>5.7</td><td>2.39</td><td>-</td></tr><tr><td>Residual</td><td>15.21</td><td>3.9</td><td>-</td></tr></tbody></table>

*P values were calculated based on likelihood ratio tests of model reductions.

### Average performance of genotypes, planting dates, environments and interaction effects

F tests were performed after REML estimation (without a robust method). The square root of the SCY of the eight cultivars at early and late PDs showed significant effects of cultivar, PD and of their interactions (P < 0.01, Table 3).

Random factors were tested using a likelihood ratio test for model reductions (Table 4). There was no significant effect of the environment nor significant interaction between cultivar and environment. However, there was a strong interaction between the environment and the PD (P = 0.00790). This interaction was due to one environment, where late planting had virtually no impact on yield due to frequent end-of-season rainfall.

The average SCY was 1404 kg/ha under early planting and 714 kg/ha under late planting (Fig. 1). None of the cultivars outperformed the others both under early and late planting conditions. Under early planting conditions, CS 50 was the best performing (1588 kg/ha), while ALLEN 51-106 was the worst (1137 kg/ha). Under late planting conditions, IRMA Q302 was the best performing genotype (839 kg/ha), whereas BUJA was the worst (592 kg/ha). The difference between the best and worst cultivars was larger under early planting conditions than under late planting.

### Appropriate choice of genotypes for extension purposes

At the field scale, a farmer should use CS 50 for early plantings and IRMA Q302 for late plantings. At the ginning plant level, a ginner may not want to handle deliveries of different cultivars with different technological characteristics and risk to mix fibres of different qualities. The development company may then decide to release only one cultivar, to be used regardless of the PD. The problem is then to choose this cultivar in order to maximize the

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<figure><img src="image_75.png" /><figcaption>Fig. 1. Colour online, B/W in print</figcaption></figure>

<caption>**Figure 1.** Robust estimation of seed cotton yield of the eight cultivars studied under early and late planting dates conditions. Cultivars are ranked according to early planting performance. The vertical dashed lines are the average seed cotton yield across cultivars under early (1404 kg/ha) and late planting dates (714 kg/ha). Within each planting date, cultivars with non-overlapping bars are significantly different after Tukey's Honest Significant Difference (HSD) test at 95%.</caption>

production on average, given an expected proportion of late plantings.

The proportion of late plantings in Senegal has been highly variable from 2000 to 2019, with no discernible trend (Fig. 1). Thus, the best bet for the coming year is an average late planting rate of 23.9%. Using linear estimates with this average proportion, the best cultivar under the 23.9% average proportion of late planting was CS 50 with 1355 kg/ha, while the worst was ALLEN 51–106 with 1009 kg/ha and a ranking can be calculated (Fig. 3). As the actual proportion varies much from year to year, Fig. 4 helps us check that the CS 50 superiority is stable over the range of variation of late planting proportion (4 to 53%, Fig. 2). Tukey's honest significant difference (95% MSD) is plotted with bars on top of the figure to represent the uncertainty of multiple comparisons. For any proportion of early planting, two cultivars had different yields when the difference was greater than the corresponding MSD (Fig. 4). For example, at 23.9% late planting, four cultivars performed better than ALLEN 51–106.

The monetary income improvement to farmers that could be generated by the choice of new cultivars depends on the possibility of promoting either two cultivars, or only one cultivar (as is currently the case). In the case of two cultivars, when compared with the current cultivar Stam 129A, the cultivar CS 50 would be a suitable choice for early planting and IRMA Q302 for late planting. These could generate an expected gain of 9585 FCFA/ha (14.6 €/ha) for early planting farmers, and 45132 FCFA/ha (68.8 €/ha) for late planting farmers (Table 5). In the case of only one cultivar, the optimal choice is cultivar CS 50 and the expected income gain remains unchanged for early planting farmers, but drops to 14411 FCFA/ha (21.5 €/ha) for late planting farmers.

## Discussion

Overall, the best yields were obtained with early planting (P1), which confirms that late plantings (P2) cause significant losses in SCY, consistent with other findings (Taner *et al.*, 2006; Khan

<figure><img src="image_76.png" /><figcaption>**Figure 2.** Percentage of late planting dates of cotton in Senegal from 2000 to 2022. The horizontal line at 23.9% is the average proportion of late planting area at the country level.</figcaption></figure>

*et al.*, 2017; Loison *et al.*, 2017). Moreover, cotton cultivars that withstand late PDs should provide better expected yield elsewhere in SSA.

The cultivar CS 50 showed a large difference in SCY between early and late planting (Figs 1 and 4). This is consistent with a previous description of CS50 as a late-maturing cultivar with irregular performance in dry areas in Australia (Stiller *et al.*, 2005). Cultivar Stam 129A, which is cultivated throughout the Senegalese cotton basin, confirms its sensitivity to water deficit as previously observed (Gnofam *et al.*, 2014). This is the reason why the differences in SCY between early and late planting for cultivar Stam 129A are large (2nd best in early planting and below average in late planting; Figs 1 and 4).

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A very ancient cultivar, ALLEN 51–106 showed poor performance and high phenotypic stability. These results confirmed that low agronomic performance is associated with phenotypic stability (Ndiaye *et al.*, 2019). Based on the difference between performances in early and late planting conditions, and the absence of other GxE interaction, the results indicate that the cultivar IRMA Q302 is one of the most resilient cultivars (along with ALLEN 51–106) of the eight cultivars tested. In addition, it had a potential yield under early planting which was slightly lower than the average yield of all cultivars (Fig. 1). This result is similar to previous findings that genotypes with good phenotypic stability could also have good production potential (Farias *et al.*, 2016). The cultivar IRMA Q302 was the most productive under conditions of late planting. These results corroborate those of breeders from Cameroon who have extended IRMA Q302 to replace IRMA L484 in the driest region of the Cameroonian cotton production basin (Oumarou *et al.*, 2014). Cultivar CS 50 was described as

drought sensitive and was not among the best cultivars under late
planting conditions. In addition, CS 50 has a determinate growth
pattern, while IRMA Q302 has an indeterminate growth pattern.
The relative performance of these two cultivars under early or late
planting conditions confirms that indeterminate growth pattern
enables cotton plants to respond appropriately to adverse conditions
(Cao *et al.*, 2011).

Senegalese farmers are often unable to complete planting
within the best (early) planting period because of several con-
straints, including irregular rains and unavailability of labour.
For example, during the 2019–2020 season, cotton was cultivated
on 15 814 ha in Senegal, distributed as follows: 12 446 ha of early
planting (emergence until July 15) and 3368 ha of late planting
(emergence after July 15). At the scale of the cotton basin, the
use of cultivar CS 50 for early planting and IRMA Q302 for
late planting could have generated an increase of 906 metric
tons, whereas the use of CS 50 only generated 560 metric tons

Fig. 3 - Colour online, B/W in print

<figure><img src="image_77.png" /><figcaption>**Figure 3.** Robust estimation of seed cotton yield for a proportion of late planting of 23.9%. Cultivars with non-overlapping bars are significantly different after Tukey's honest significant difference (HSD) test at 95%.</figcaption></figure>

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Fig. 4 - Colour online, B/W in print

<figure><img src="image_78.png" /><figcaption>**Figure 4.** Seed cotton yield robust estimation of the eight cultivars as a function of the proportion of late planting.</figcaption></figure>
<table><caption>**Table 5.** Impact on the farmer income and global seed cotton production in Senegal of the replacement of current cotton cultivar STAM 129A by one cultivar (CS 50) or two (CS 50 for early plantings and IRMA Q302 for late plantings)</caption><thead><tr><th>Strategy</th><th>Condition</th><th>Cotton area in 2019<sup>a</sup><br>(ha)</th><th>Area weight<br>(%)</th><th>Cultivar</th><th>Extra SCY vs. STAM 129A<sup>b</sup><br>(kg/ha)</th><th>Seed cotton purchase price<sup>c</sup><br>(FCFA/kg)</th><th>Extra farmer income<br>(FCFA/ha)</th><th>Extra country production<br>(metric tons)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">1 Cultivar</td><td>Early planting</td><td>12 466</td><td>78.7</td><td>CS 50</td><td>31.9</td><td>300</td><td>9585</td><td>398</td></tr><tr><td>Late planting</td><td>3368</td><td>21.3</td><td>CS 50</td><td>48.0</td><td>300</td><td>14 411</td><td>162</td></tr><tr><td>Total</td><td>15 814</td><td>100</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>560</td></tr><tr><td rowspan="3">2 Cultivars</td><td>Early planting</td><td>12 466</td><td>78.7</td><td>CS 50</td><td>31.9</td><td>300</td><td>9585</td><td>398</td></tr><tr><td>Late planting</td><td>3368</td><td>21.3</td><td>IRMA Q302</td><td>150.4</td><td>300</td><td>45 132</td><td>507</td></tr><tr><td>Total</td><td>15 814</td><td>100</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>906</td></tr></tbody></table>

of seed cotton (Table 5). In other parts of SSA, it is common practice to plant several cultivars at the same time, such as in Cameroon (Oumarou *et al.*, 2019), Benin and Mali (PR-PICA 2019).

Based on the findings of the current study, it was recommended that cultivars are selected according to the targeted planting windows. In terms of the design of experiments, three replicate, three sites and 2 years of experiments with only two factors were used. In SSA, where landscape and soil heterogeneity are high and financial resources are limited, it is better to reduce the number of treatments and increase the number of replications to have good statistical power in the analysis of the trials (Lark *et al.*, 2020). Hence, further studies should optimize the number of treatments and replicate.

The focus of this study was on SCY and not on fibre quality. Further studies should ensure that the gain in SCY is not achieved at the expense of the fibre quality. With climate change, high temperature tolerance shall be of increasing importance and cultivars should be screened for that tolerance, which is correlated with SCY (Farooq *et al.*, 2021). Furthermore, the current study focused on the genetic aspects of improving cotton cropping systems. Intercropped cotton has proven its potential to increase resource use efficiency (Wang *et al.*, 2020), SCY (Chi *et al.*, 2019) and could even benefit subsequent cereal crops (Rusinamhodzi *et al.*, 2006). This pathway should be further investigated in Senegal and in other cotton-producing countries in SSA.

## Conclusion

The findings of this study show that none of the cultivars outperformed the others under both early and late planting conditions. Therefore, the extension of at least two cultivars, CS 50 for early planting and IRMA Q302 for late planting is recommended. For cost and logistics reasons, if only one cultivar can be used in Senegal, a tool to support the choice of the best cultivar for any chosen proportion of early planting was provided. This decision support tool if employed in Senegal could improve farmers' income and country wide production.

**Supplementary material.** The supplementary material for this article can be found at https://doi.org/10.1017/S0021859623000370

**Acknowledgments.** The authors are thankful to Régis Diouf, Malang Camara, Abdoulaye Senghor, Sory Baldé, Sékou Sadio, Maguette Diop and Moussane Cissé for their major contribution in data collection, and Sarah Alobo Loison for editing the English of the paper.

**Author's contributions.** Conceptualization: A.T. and R.L.; Methodology: Er.G. and R.L.; Software: Er.G. and R.L.; Validation: Er.G. and R.L.; Formal analysis: Er.G., R.L. and A.T.; Investigation: A.T.; Resources: A.T.; Data cur- ation: A.T.; Writing original draft preparation: A.T. and R.L.; Writing - review and editing: A.T., R.L., Er.G. Ed.G., A.N., S.N. and P.O.; Visualization: R.L.; Supervision: R.L., Ed.G., S.N. and L.D.; Project administration: A.T., Ed.G., A.N. and R.L.; Funding acquisition: A.T. and A.N. All authors have read and agreed to the published version of the manuscript.

**Financial support.** This research received no specific grant from any funding agency, commercial or not-for-profit sectors.

**Competing interest.** None.

**Ethical standards.** Not applicable.

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<footnote><sup>a</sup>Based on the Senegalese cotton belt area in 2019–2020.</footnote>

<footnote><sup>b</sup>Extra seed cotton yield (SCY) with alternative cultivar compared to the current cultivar Stam 129A.</footnote>

<footnote><sup>c</sup>This price is the one used since 2017 up to 2022.</footnote>
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Spécialité : Agronomie et Protection des cultures

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

Doctorant: M. Abdou TRAORE

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 FCFA 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.