# Détermination des dates de semis pour une adaptation à la variabilité climatique sur la période 2006-2099 de deux variétés (Barka et SR21) de maïs (Zea mays L.) à l'aide du modèle DSSAT dans l'Ouest du Burkina Faso

Malick S Ouattara

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Malick S Ouattara. Détermination des dates de semis pour une adaptation à la variabilité climatique sur la période 2006-2099 de deux variétés (Barka et SR21) de maïs (Zea mays L.) à l'aide du modèle DSSAT dans l'Ouest du Burkina Faso. Agronomie. 2019. hal-05164015

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BURKINA FASO

Unité-Progrès-Justice

MINISTERE DE L'ENSEIGNEMENT SUPERIEUR, DE LA RECHERCHE
SCIENTIFIQUE ET DE L'INNOVATION (MESRSI)

UNIVERSITE NAZI BONI (UNB)

INSTITUT DU DEVELOPPEMENT RURAL (IDR)

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MEMOIRE DE FIN DE CYCLE

en vue de l'obtention du

DIPLÔME D'INGENIEUR DU DEVELOPPEMENT RURAL

OPTION : AGRONOMIE

Thème :

Détermination des dates de semis pour une adaptation à
la variabilité climatique sur la période 2006-2099 de deux
variétés (Barka et SR21) de maïs (Zea mays L.) à l'aide
du modèle DSSAT dans l'Ouest du Burkina Faso

Présenté par Malick Sidiki OUATTARA

Directeur de mémoire : Pr Hassan Bismarck NACRO

Co-directeurs de mémoire : Dr Kalifa COULIBALY

Année académique : 2017-2018

N°: ......2018/ Agro

Mai 2019
Table des matières

<table><tr><td>Table des matières</td><td>I</td></tr><tr><td>Dédicace</td><td>III</td></tr><tr><td>Remerciements</td><td>IV</td></tr><tr><td>Sigles et abréviations</td><td>V</td></tr><tr><td>Liste des tableaux</td><td>VII</td></tr><tr><td>Liste des figures</td><td>VII</td></tr><tr><td>Résumé</td><td>IX</td></tr><tr><td>Abstract</td><td>X</td></tr><tr><td>Introduction</td><td>1</td></tr><tr><td>CHAPITRE I : SYNTHESE BIBLIOGRAPHIQUE</td><td>3</td></tr><tr><td>1.1 GENERALITES SUR LE MAÏS (Zea Mays L.)</td><td>3</td></tr><tr><td>1.1.1 Botanique, écologie et exigences pédologiques du Maïs (Zea Mays. L.)</td><td>3</td></tr><tr><td>1.1.2 Culture du maïs au Burkina Faso</td><td>4</td></tr><tr><td>1.2 CHANGEMENTS CLIMATIQUES ET VARIABILITE CLIMATIQUE</td><td>5</td></tr><tr><td>1.2.1 Définition</td><td>5</td></tr><tr><td>1.2.2 Changements climatiques dans le monde</td><td>6</td></tr><tr><td>1.2.3 La variabilité climatique au Burkina Faso</td><td>7</td></tr><tr><td>1.3 CHANGEMENT/VARIABILITE CLIMATIQUE ET AGRICULTURE</td><td>7</td></tr><tr><td>1.4 EFFETS DE LA VARIABILITE CLIMATIQUE SUR LA CULTURE DU MAÏS</td><td>8</td></tr><tr><td>1.5 GENERALITES SUR LA MODELISATION ET DSSAT</td><td>9</td></tr><tr><td>1.5.1 Qu'est-ce que la modélisation</td><td>9</td></tr><tr><td>1.5.2 Modèles de simulation des cultures</td><td>9</td></tr><tr><td>1.5.3 Importance de la modélisation en agriculture</td><td>11</td></tr><tr><td>1.5.4 Le modèle DSSAT</td><td>12</td></tr><tr><td>CHAPITRE II : MATERIEL ET METHODES</td><td>14</td></tr><tr><td>2.1 PRESENTATION DE LA ZONE D'ETUDE</td><td>14</td></tr><tr><td>2.2 DONNEES DE L'ETUDE</td><td>18</td></tr><tr><td>2.2.1 Données climatiques</td><td>18</td></tr><tr><td>2.2.2 Données liées aux sols</td><td>19</td></tr><tr><td>2.2.3 Données agronomiques</td><td>20</td></tr><tr><td>2.2.3.1 Données primaires</td><td>21</td></tr><tr><td>2.2.3.1.1 Fertilisants utilisés</td><td>21</td></tr><tr><td>2.2.3.1.2 Dispositif expérimental</td><td>21</td></tr><tr><td>2.2.3.1.3 Conduite de l'expérimentation</td><td>22</td></tr></table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>2.2.3.1.4 Paramètres suivis</td>
      <td>22</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2.2.3.2 Données secondaires</td>
      <td>24</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><strong>2.3 PARAMETRAGE, EVALUATION DU MODELE DSSAT</strong></td>
      <td><strong>25</strong></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2.3.1 Paramétrage du modèle DSSAT</td>
      <td>25</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2.3.2 Évaluation du modèle DSSAT</td>
      <td>26</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2.3.3 Simulation de l'impact du climat</td>
      <td>27</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><strong>2.4 ANALYSES STATISTIQUES</strong></td>
      <td><strong>27</strong></td>
    </tr>
    <tr>
      <td><strong>CHAPITRE III : RESULTATS ET DISCUSSION</strong></td>
      <td><strong>28</strong></td>
    </tr>
    <tr>
      <td><strong>3.1 RESULTATS</strong></td>
      <td><strong>28</strong></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.1.1 Données climatiques simulées</td>
      <td>28</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.1.2 Analyses des rendements et des facteurs influençant le rendement des variétés SR21 et Barka</td>
      <td>31</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.1.2.1 Comparaison des rendements des variétés SR21 et Barka</td>
      <td>31</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.1.2.2 Facteurs influençant les rendements</td>
      <td>32</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.1.3 Paramétrage et évaluation du modèle DSSAT</td>
      <td>34</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.1.4 Evolution du cycle et des rendements grains en fonction du climat futur (2006-2099)</td>
      <td>37</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.1.4.1 Effets des dates de semis sur le cycle</td>
      <td>37</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.1.4.2 Effets des dates de semis sur les rendements grains</td>
      <td>38</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.1.4.3 Evolution des rendements grains en fonction du climat futur (2006-2099)</td>
      <td>40</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><strong>3.2 DISCUSSION</strong></td>
      <td><strong>44</strong></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.2.1 Variabilité de la pluviosité et de la température simulés de la commune de Koumbia de 2006 à 2099</td>
      <td>44</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.2.2 Évaluation du modèle DSSAT</td>
      <td>45</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.2.3 Comparaison des rendements et choix variétal</td>
      <td>46</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.2.4 Effets des dates de semis sur le cycle et les rendements grains</td>
      <td>47</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.2.5 Evolution des rendements grains en fonction du climat futur (2006-2099)</td>
      <td>48</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><strong>Conclusion</strong></td>
      <td><strong>50</strong></td>
    </tr>
    <tr>
      <td><strong>Références citées</strong></td>
      <td><strong>52</strong></td>
    </tr>
    <tr>
      <td><strong>Annexe</strong></td>
      <td><strong>a</strong></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Annexe 1 : Structure du modèle DSSAT</td>
      <td>a</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Annexe 2 : Fiche de collecte des données</td>
      <td>b</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Annexe 3 : Infestation des champs de maïs par Striga hermontica</td>
      <td>c</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Annexe 4 : Épis de maïs attaqué par les termites</td>
      <td>c</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Annexe 5 : Chenille légionnaire (Spodoptera frugiperda) responsable de dégâts sur les épis de maïs</td>
      <td>d</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
A mon père KORODJOUMA OUATTARA pour
les efforts consentis et le pilier qu'il est,

A ma mère ASSETOU OUATTARA pour les
conseils et l'affection dont je bénéficie,

A mes frères et sœurs STELLA, MOHAMED,
WASSILA pour l'encouragement et la complicité
dont ils font preuve.
Remerciements

La réalisation de ce mémoire d'ingénieur n'aurait été possible n'eut été le concours de plusieurs personnes, grâce auxquelles notre stage de 10 mois au Laboratoire d'étude et de recherche sur la fertilité du sol (LERF) fut pour nous une expérience fructueuse. Nous voudrions témoigner ici toute notre reconnaissance. Nos sincères remerciements :

- au Professeur Hassan Bismarck NACRO, Enseignant/Chercheur à l'Université Nazi Boni, notre directeur de mémoire, pour nous avoir accepté dans son laboratoire et qui malgré son emploi de temps très chargé, a accepté la tutelle de cette étude. Nous lui traduisons toute notre gratitude pour les conseils et sa disponibilité.

- au Dr Kalifa COULIBALY, Enseignant/Chercheur à l'Université Nazi Boni, notre co-directeur de mémoire, pour nous avoir inculqué l'amour du travail bien fait. Nous le remercions pour sa rigueur et sa constante disponibilité.

- au Dr Patrice KOUAKOU, Chercheur au Centre de coopération internationale en recherche agronomique pour le développement (CIRAD), notre co-directeur de mémoire, pour nous avoir assisté tout au long de notre travail. Nous le remercions pour avoir fait montre d'une rigueur scientifique et d'une constante disponibilité.

- au corps professoral de l'IDR, pour la qualité de l'encadrement technique et scientifique dont nous avons bénéficié au cours de notre formation.

- à tous les paysans de Koumbia qui nous ont accepté au sein de leur exploitation pour mener à bien nos essais, et pour la riche expérience dont nous avons bénéficié à leurs côtés.

- à l'équipe du laboratoire d'étude et de recherche sur la fertilité du sol (LERF) de l'UNB et plus précisément à Bekuoné Zoumosé SOME, Marc B. SOME, Moussa GNISSIEN, Faycal SANOU, Charif CISSE, Florent SO.

- à l'équipe qui nous a accompagnée dans la collecte des données : BOGNINI Michel, SACKO Yaya.

- à la 42ème promotion de l'IDR pour les moments de peine et de joie passés ensemble.

- à toutes celles et tous ceux qui d'une quelconque manière, ont contribué à la réalisation de ce mémoire et dont les noms n'ont pu être cités.
## Sigles et abréviations

ACP: Analyse en Composantes Principales

APSIM: Agricultural Production Systems Simulator

BFS: Beam Fraction Sensor

BUNASOLS: Bureau National des Sols

CCNUCC: Convention Cadre des Nations Unies sur les changements climatiques

CEC: Capacité d'Echange Cationique

CERES: Crop Estimation through Resource and Environment Synthesis

CIMMYT: International Maize and Wheat Improvement Center

DGPER: Direction Générale de la Promotion de l'Économie Rurale

DSSAT: Decision Support System for Agrotechnology Transfer

FAO: Food and Agricultural Organization

GES: Gaz à Effet de Serre

GFDL_ESM2M: Geophysical Fluid Dynamics Laboratory_Earth System Models Modular Model

GIEC: Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat

IBSNAT: International Benchmark Sites Network for Agrotechnology Transfer

IDR: Institut du Développement Rural

IITA: International Institute of Tropical Agriculture

INERA: Institut de l'Environnement et de Recherches Agricoles

JAS: Jour Après Semis

LAI: Leaf Area Index

LOCEAN: Laboratoire d'Océanographie et du Climat: Expérimentations et Approches Numériques

MAAH: Ministère de l'Agriculture et de l'Aménagement Hydraulique

MAHRH: Ministère de l'Agriculture, de l'Hydraulique et des Ressources Halieutiques

MECV: Ministère de l'Environnement et du Cadre de Vie

MO: Matière Organique

MSV: Maize streak virus

NRMSE: Root Mean Square Error normalised (Erreur moyenne normalisée de prédiction)

UNB: Université Nazi Boni

OCDE: Organisation de coopération et de développement économiques
PANA : Programme d'action national d'adaptation à la variabilité et aux changements climatiques

PDA : Personal Digital Assistant

PNA : Plan National d'Adaptation aux Changements Climatiques

PNUE : Programme des Nations Unies pour l'environnement

RMSE : Root Mean Square Error (Erreur moyenne de prédiction)

UMR : Unité Mixte de Recherche
## Liste des tableaux

<table><tr><td>Tableau I : Paramètres et caractéristique des sols utilisés pour les simulations de la station de Farako-Bâ</td><td>19</td></tr><tr><td>Tableau II : Paramètres et caractéristique des sols utilisés pour les simulations de la commune de Koumbia</td><td>20</td></tr><tr><td>Tableau III : Description du matériel végétal utilisé</td><td>21</td></tr><tr><td>Tableau IV : Comparaison des rendements des variétés SR21, Barka</td><td>32</td></tr><tr><td>Tableau V : Matrice de corrélation (issue de l'analyse en composantes principales) entre les conditions de productions, les caractéristiques des exploitations, les itinéraires techniques et la production de maïs</td><td>33</td></tr><tr><td>Tableau VI : coefficients génétiques des variétés</td><td>34</td></tr><tr><td>Tableau VII : comparaison des rendements grains simulés en fonction des dates de semis</td><td>40</td></tr></table>

## Liste des figures

<table><tr><td>Figure 1 : Schéma d'une plante de maïs (source : www.inspection.gc.ca)</td><td>4</td></tr><tr><td>Figure 2 : Carte de localisation de la commune de Koumbia (Coulibaly, 2012)</td><td>14</td></tr><tr><td>Figure 3: Variation de la pluviométrie mensuelle et du nombre de jours de pluie dans la commune de Koumbia pour l'année 2017 (Observateurs météorologiques du projet EcoFertClim)</td><td>15</td></tr><tr><td>Figure 4: Variation de la pluviométrie moyenne annuelle et du nombre de jours de pluie dans la commune de Koumbia de 2007 à 2017 (Service d'agriculture de Koumbia)</td><td>16</td></tr><tr><td>Figure 5 : Carte de la répartition des différents types de sols de Koumbia (service des cartographies du BUNASOLS, 2017)</td><td>17</td></tr><tr><td>Figure 6 : Schéma du dispositif expérimental par producteur</td><td>22</td></tr><tr><td>Figure 7 : Évolution de la pluviométrie de la commune de Koumbia de 2006 à 2099</td><td>28</td></tr><tr><td>Figure 8 : Evolution de la pluviométrie mensuelle de Mai à Octobre pour la période 2006 – 2099 de la commune de Koumbia</td><td>29</td></tr><tr><td>Figure 9 : Evolution de la pluviométrie mensuelle et du nombre de jours de pluie de Mai à Octobre pour la période 2006 – 2099 de la commune de Koumbia</td><td>30</td></tr></table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>Figure 10 : Evolution de la température de la commune de Koumbia de 2006 à 2099.</td>
      <td>31</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 11 : Durée semis floraison mâle simulée et observée des variétés Barka (a) et SR21 (b) (Farako-Bâ).</td>
      <td>35</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 12 : Rendement grains simulés en fonction de ceux observés de SR21 (a) et Barka (b) (Farako-Bâ).</td>
      <td>36</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 13 : Rendement grains simulés en fonction de ceux observés de SR21 (a) et Barka (b) (Koumbia).</td>
      <td>37</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 14 : Représentation de la durée du cycle simulé en fonction de la date de semis pour les variétés SR21 et Barka.</td>
      <td>38</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 15 : Rendements des variétés SR21 et Barka en fonction des dates de semis.</td>
      <td>39</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 16 : Evolution des rendements grains simulés de la variété SR21 de 2006 à 2099.</td>
      <td>41</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 17 : Evolution des rendements grains simulés de la variété Barka de 2006 à 2099.</td>
      <td>42</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 18 : Evolution des rendements grains simulés des variétés SR21 et Barka de 2006 à 2099 pour les dates de semis optimales.</td>
      <td>43</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
Résumé

Dans le secteur agricole, le changement climatique a engendré des contraintes pour la conduite des opérations culturales, des impacts sur les performances des variétés de cultures, et en particulier ceux du maïs. Les dates propices de semis du maïs, et l'évolution des rendements de deux variétés (Barka et SR21) fortement cultivés dans la région de l'Ouest du Burkina Faso, sont mal connues dans le contexte actuel de variabilité climatique. Notre étude avait pour objectifs d'apporter des informations sur le choix variétal adéquat afin d'identifier les périodes optimales de semis pour les variétés SR21 et Barka, puis de confronter la prédiction de l'évolution de leur rendement grains sur la période 2006-2099. Pour ce faire, des essais en milieu paysan ont été menés chez et par les paysans dans la commune rurale de Koumbia entre juin et novembre 2017. Chaque agriculteur avait deux (02) parcelles de 500 m² sur lesquelles les deux (02) variétés (SR21 et Barka) ont été cultivées. Le modèle DSSAT a par la suite été paramétré et évalué à l'aide de données d'expérimentations conduites à la station de recherche de Farako-Bâ en 2017 et en 2018, et celles collectées à Koumbia. Les données climatiques simulées sur la période 2006-2099 par le modèle GFDL_ESM2M ont été utilisés. Les analyses de l'évolution de la pluviosité et de la température, entre 2006 et 2099, ont montré une baisse de 76,82 mm et 1,41°C respectivement. Les résultats obtenus des essais en milieu paysan ont montré que les rendements grains sont corrélés positivement avec le cumul pluviométrique et la densité des plantes, et négativement corrélés avec la date de semis et l'écart entre semis et levée. La variété Barka a obtenu de meilleurs rendements grains (2294,3±281,8 kg/ha) que la SR21 (1100,1±809,1 kg/ha). Les performances de simulation du modèle ont été bonnes pour la simulation du cycle et du rendement grains des expérimentations menées à Farako-Bâ. Par contre, elle a été mauvaise pour les deux (02) variétés pour les essais menés à Koumbia. Les périodes optimales de semis se situeraient entre le 11 juin et le 11 juillet pour la variété Barka, et du 1er juin au 1er juillet pour la variété SR21. La variété Barka est celle qui a eu des rendements stables de 2006 à 2099. Il ressort de cette étude que la variété Barka combiné à des dates semis optimales (11 juin – 11 juillet), permet de réussir une campagne agricole dans un contexte de variabilité climatique dans l'Ouest de Burkina Faso.

Mots clés : modèle, DSSAT, date de semis, choix variétal, variabilité climatique, Burkina Faso.
**Abstract**

In the agricultural sector, climate change has created constraints for the conduct of agricultural operations, negative impacts on the performance of crop varieties, particularly maize. The optimal planting dates for maize, and the evolution of yields of two varieties (Barka and SR21) grown extensively in the western region of Burkina Faso, are poorly known in the current context of climate variability. The aims of our study were to provide information on the appropriate choice of varieties in order to identify the optimal sowing periods for the SR21 and Barka varieties, and then to compare the prediction of the trend of their grain yield between 2006 and 2099. To do this, on-farm trials were carried out at and by farmers in the rural commune of Koumbia between June and November 2017. Each farmer had two (02) 500 m2 plots on which the two (02) varieties (SR21 and Barka) were grown. The DSSAT model was then parameterized and evaluated using experimental data from the Farako-Bâ research station in 2017 and 2018, and those collected in Koumbia. The climate data simulated between 2006 and 2099 by the GFDL_ESM2M model were used. Analysis of rainfall and temperature trends between 2006 and 2099 showed a decrease of 76.82 mm and 1.41°C respectively. The results obtained from the on-farm trials showed that grain yields are positively correlated with rainfall accumulation and plant density, and negatively correlated with seeding date and the difference between seeding and emergence. The Barka variety obtained better grain yields (2294.3±281.8 kg/ha) than SR21 (1100.1±809.1 kg/ha). The simulation performance of the model was good for the simulation of the grain cycle and yield of the experiments conducted at Farako-Bâ. However, it was poor for both (02) varieties for the trials conducted at Koumbia. The optimal sowing periods would be between June 11 and July 11 for the Barka variety, and June 1st to July 1st for the SR21 variety. The Barka variety had sustainable yields from 2006 to 2099. This study showed that the Barka variety, combined with optimal sowing dates (June 11 - July 11), makes it possible to carry out a successful agricultural season in a context of climate variability in western Burkina Faso.

**Keywords:** model, DSSAT, sowing dates, varietal choice, climate variability, Burkina Faso.
## Introduction

La majeure partie des pays africains n'ont pas encore atteint l'autosuffisance alimentaire. Cela s'explique par les faibles productivités agricoles, la croissance de la population, l'appauvrissement des sols, les mauvaises pratiques culturales (Coulibaly, 2012). Au Burkina Faso, la production agricole baisse continuellement et on assiste aussi à un appauvrissement rapide des sols (Dao, 2014). L'agriculture burkinabè est essentiellement céréalière, et le maïs arrive en troisième position après le sorgho et le mil avec un rendement moyen de 3,7 t/ha en culture irriguée, et 1,5 t/ha en culture pluviale (FAO, 2012). Dans la partie ouest du pays, c'est la principale céréale produite. Malgré cette place, le Burkina Faso, à l'instar de la plupart des pays du sahel est confronté depuis de nombreuses années à une baisse des productions liée aux effets des phases de sécheresse, mais aussi à la dégradation de la qualité des terres cultivables (Sedogo, 1993). De nos jours, l'irrégularité et la baisse de la pluviosité, la pauvreté des sols et la faible fertilisation sont les contraintes majeures qui limitent fortement les rendements au champ. En effet, depuis la fin des années 1960, le Burkina Faso comme l'ensemble de l'Afrique de l'Ouest, est affecté par une récession pluviométrique. Les études régionales et locales menées par différents auteurs (Savane et al., 2001; Pene et al., 2003; Bigot et al., 2005; Ibrahim, 2013), ont mis en évidence une diminution des cumuls pluviométriques interannuels qui se manifeste par une rupture de la stationnarité des séries temporelles à la fin des années 1960.

Face à ces contraintes de la production du maïs, plusieurs technologies sont mises en place pour permettre une meilleure productivité de la culture, parmi lesquelles on a les nouvelles variétés à hauts rendements. Cependant, malgré l'utilisation de ces variétés, l'imprévisibilité des conditions climatiques ne permet pas d'atteindre une bonne productivité du maïs, les rendements stagnent ou tendent toujours à la baisse, et sont en dessous des attentes du monde agricole. Aussi, des études sur les dates propices de mise en place des cultures ont été menées (Useni et al., 2012; Debruin et Pederson, 2008; Sanogo et al., 2010); toutefois les résultats obtenus sont parfois ponctuels et ne permettent pas de prendre des décisions à long terme.

C'est dans ce contexte que cette étude a été conduite sur le thème : « Détermination des dates de semis pour une adaptation à la variabilité climatique sur la période 2006 – 2099 de deux variétés (Barka et SR21) de maïs (Zea mays L.) à l'aide du modèle DSSAT dans l'Ouest du Burkina Faso», et autour des questions scientifiques suivantes :
- dans le contexte de l'Ouest du Burkina Faso, quelles sont les variétés qui s'adaptent le mieux à la variabilité climatique ?

- quelles sont les meilleures dates de mise en place des cultures ?

L'objectif général est d'améliorer la résilience des populations rurales aux effets du changement climatique, en les accompagnant dans le meilleur choix des variétés, des périodes propices de semis, et ce, en s'appuyant sur l'évolution du climat de 2006 – 2099 pour une production du maïs de manière durable. De façon plus spécifique, il s'est agi pour nous dans le cadre de notre étude de :

- évaluer les rendements ainsi que les facteurs explicatifs du rendement, de la variété Barka et de la variété SR21 en milieu paysan ;

- paramétrer et évaluer le modèle DSSAT pour la culture du maïs dans les conditions pédoclimatiques de l'Ouest du Burkina Faso;

- simuler plusieurs scénarii de dates de semis et pour différentes variétés.

Notre approche a été construite autour des hypothèses suivantes :

- la variabilité climatique et les conduites culturales des paysans permettent à la variété Barka d'avoir de meilleurs rendements que la variété SR21 ;

- dans le contexte de variabilité climatique, le semis des variétés actuelles de maïs doit se faire avant le 1er juillet et avant le 15 juillet, respectivement pour les variétés à cycle intermédiaire et les variétés à cycle précoce, afin qu'elles puissent boucler leur cycle;

- l'utilisation du modèle DSSAT permet de déterminer les variétés et les périodes propices de semis pour des périodes futurs.

Après cette introduction, le présent mémoire est organisé en trois chapitres. Le premier intitulé synthèse bibliographique, traite des généralités sur le maïs, sur la variabilité climatique et sur la modélisation. Le deuxième présente le cadre de l'étude et la méthode adoptée. Le troisième traite des résultats obtenus suivi d'une discussion. A la suite, une conclusion et quelques perspectives et recommandations ont été faites.
# CHAPITRE I : SYNTHESE BIBLIOGRAPHIQUE

## 1.1 GENERALITES SUR LE MAÏS (Zea Mays L.)

### 1.1.1 Botanique, écologie et exigences pédologiques du Maïs (Zea Mays. L.)

Le maïs (Zea Mays L.) (Figure 1) est une herbacée annuelle, à tallage faible ou même nul. Elle est une graminée monoïque qui présente de larges diversités morphologiques selon les variétés (Poda, 1979). Le maïs présente des racines de types fasciculées, aussi traçantes que plongeantes, et explorent un volume de plusieurs mètres cube de terre dont elles améliorent la structure. Les feuilles sont engainantes à nervures parallèles, alternées et larges. Le nombre des feuilles est variable en fonction des génotypes. Le limbe a une longueur d'environ 1 m avec une ligule à sa base. La tige est généralement unique et ronde, plus ou moins cannelée et présente des entre-nœuds presque cylindriques à diamètre d'environ 3 à 4 cm. Elle mesure généralement 1,5 à 2,5 m de hauteur, mais peut atteindre 4 m (Poda, 1979). Le maïs est cultivé dans de nombreuses régions (forêt équatoriale, savanes...), mais la zone climatique la plus propice est celle des savanes. La plante a besoin d'une pluviosité annuelle de 800 mm à 1200 mm, d'un ensoleillement important qui réduit le parasitisme, et d'une température de 10°C à 19°C pour sa germination. L'altitude ne doit pas dépasser 1800 m. C'est une plante allogame et monoïque. Un pied peut donner plusieurs épis, mais un seul atteint généralement son développement complet. Les réserves énergétiques représentent 80% à 84% du poids de la graine.

Le maïs peut être cultivé sur une large gamme de types de sol dont le pH est compris entre 5 et 8. Il se développe et produit mieux sur des sols riches en matière organique, bien structurés et pouvant jouer le rôle de réservoir régulateur des pluies (Zoumboudré, 2009). Le maïs peut pousser sur tout type de sols à condition que ces sols soient sains et profonds mais de préférence les sols assez riches en éléments fins, humifères, frais et à capacité de rétention élevée. Cependant, sa croissance est limitée sur la plupart des sols acides tropicaux par la toxicité de l'aluminium (Sanchez et al., 1997). La température optimum pour le développement du maïs tropical dans les basses terres et moyennes altitudes est d'environ 30 à 34°C (Ellis et al., 1992), cette température est d'environ 21°C pour les hautes terres.
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 1 : Schéma d'une plante de maïs (source : www.inspection.gc.ca)</figcaption></figure>

### 1.1.2 Culture du maïs au Burkina Faso

Au Burkina Faso, le maïs est une culture essentiellement pluviale (Iddi, 1987). En vue d'une intensification de la culture du maïs, des efforts sont entrepris ces dernières années avec la vulgarisation de la petite irrigation. Il y a aussi l'utilisation des cultivars qui ont généralement un cycle court qui se rencontrent dans tout le pays (Sanou, 1996). Selon une étude réalisée par le MAHRH (2001) sur la consommation des céréales sèches en zone urbaine, le maïs est la plus appréciée en ville.

Au Burkina Faso, le maïs est la céréale la plus cultivée après le sorgho et le mil (FAO, 2012). Il est cultivé dans les zones soudanienne et soudano-sahélienne, où les conditions pluviométriques sont plus favorables (Sarr et al., 2011). Depuis les années 2000, les superficies emblavées en maïs sont en constante augmentation. Ces superficies, évaluées à 956 386 hectares en 2017, avec une production estimée à 1 533 431 tonnes (FAOSTAT, 2018).

Les maladies causées par des champignons, des bactéries, des virus entrainent d'importantes pertes de rendement au champ. Des rapports épidémiologiques (CIMMYT, 2000) indiquent que les pertes de rendement peuvent atteindre 80% dans le cas du Mildiou. Au Burkina Faso, la maladie de la striure du maïs provoquée par le Maize Streak Virus (MSV) est l'une des
principales causes des pertes de rendements du maïs (Sere, 1990; Traoré, 1993).

Les insectes par leurs attaques causent de multiples dégâts aux cultures au champ entrainant des dégâts sur les tiges (borers), les racines, les feuilles (aphides, et criquets) mais aussi lors du stockage. Sur le maïs 11 espèces d'insectes sont rencontrés lors du stockage avec une prédominance de quatre espèces (Rhyzopertha dominica F., Tribolium confusum Duv., Oryzaephilus surinamensis L., Trogoderma granarium Evert.) (Waongo et al., 2013). Sankara et al. (2017) ont montré que les coléoptères et les lépidoptères étaient les plus rencontrés sur le maïs. Les travaux conduits par Traoré et al. (1996) au Burkina Faso ont permis d'identifier l'espèce Cicadulina mbila Naudé (Homoptera Cicadellidae) comme l'espèce la plus redoutable dans la transmission du MSV. A la postproduction, les dégâts sont causés par les charançons, les grands capucins rendant parfois inutilisables les grains en entrepôt.

Depuis 2017 la chenille légionnaire d'automne (Spodoptera frugiperda) commet des ravages importants sur la culture du maïs au Burkina Faso. Détectée pour la première fois en 2016 en Afrique subsaharienne, elle peut occasionner des pertes de 21 à 53% de la production annuelle de maïs (Feed the Future, 2018). La légionnaire d'automne s'est rapidement propagée dans presque toute l'Afrique subsaharienne, où elle se nourrit de maïs et d'autres plantes cultivées, sur des millions d'hectares et dans des millions de champs principalement exploités par des petits agriculteurs familiaux (FAO, 2017).

La compétition des mauvaises avec les cultures pour l'eau, les nutriments et la lumière, explique pourquoi leur incidence néfaste sur les rendements peut atteindre des niveaux très importants (IITA, 2001 ; Dzotsi, 2002).

# 1.2 CHANGEMENTS CLIMATIQUES ET VARIABILITE CLIMATIQUE

## 1.2.1 Définition

Le changement climatique, selon la définition du groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC, 2007), se réfère à tout changement du climat dans le temps dû à la variabilité naturelle du climat ou résultant de l'activité humaine. Cette définition diffère de celle énoncée par la convention cadre des nations unies sur les changements climatiques (CCNUCC, 2001) qui définit le changement climatique comme les changements de climat qui sont attribués directement ou indirectement à une activité humaine altérant la composition de l'atmosphère, et qui viennent s'ajouter à la variabilité naturelle du climat observé au cours des périodes comparables. De ce qui précède, le changement climatique est l'ensemble des variations statistiquement significatives de l'état moyen du climat, dans un endroit donné dues
à des facteurs humains et naturels.

La variabilité du climat selon le GIEC (2007), est définie comme étant les variations de l'état moyen et d'autres variables statistiques (écarts types, phénomènes extrêmes, etc.) du climat à toutes les échelles temporelles et spatiales au-delà de la variabilité propre dues à des phénomènes climatiques particuliers. Selon la convention cadre des nations unies sur les changements climatiques, la variabilité climatique se réfère à la variation naturelle intra et interannuelle du climat (CCNUCC, 2001). Dans le cadre de notre travail, la variabilité climatique est définie comme étant les variations interannuelles des conditions météorologiques notamment la pluviosité et la température.

### 1.2.2 Changements climatiques dans le monde

Les changements climatiques sont dus à l'augmentation des concentrations atmosphériques de gaz à effet de serre (GES) et d'aérosols qui modifient le bilan énergétique du système climatique. Les plus importants GES sont le dioxyde de carbone (CO₂), le méthane (CH₄), l'oxyde nitreux (N₂O) dont les concentrations se sont fortement accrues depuis 1750 sous l'effet des activités humaines. La hausse de la concentration de ces gaz entre 1970 et 2004 a été de 70% et les rejets annuels de CO₂ (plus important GES) ont augmenté de 80% environ pendant la même période (GIEC, 2007).

Quoique ces conclusions ne soient pas acceptées par toute la communauté scientifique, nombreux s'entendent, malgré tout, sur le fait que les activités humaines, telles que la combustion de carburant fossile, la déforestation et les activités industrielles ont favorisé l'augmentation de concentration de gaz à effets de serre et ont contribué au réchauffement de la planète. Les carburants fossiles - charbon, pétrole et gaz naturel, participent à soixante quinze pour cent de la croissance des émissions (Ouranos, 2004). Ces activités entrainent des impacts sur le climat planétaire qui change, et continuera de changer, mais désormais à des taux projetés sans précédent (Huq et al., 2003 ; Pielke, 2005).

A ces facteurs anthropiques, s'ajoutent des raisons naturelles. Dans son histoire, la Terre a connu des périodes glaciaires et des périodes chaudes - aussi appelées interglaciaires - qui comprennent des variations de plus courte durée - conditions climatiques plus douces, plus fraiches, plus humides et plus sèches (Warren et al., 2004). Ces variations s'expliquent par les changements de l'orbite terrestre et de la production solaire, les cycles des taches solaires, les éruptions volcaniques et les fluctuations des concentrations de gaz à effet de serre et d'aérosols (Warren, Barrow et al., 2004).
Il s'ensuit alors un réchauffement qui se traduit à l'échelle du globe par une hausse des températures moyennes de l'atmosphère et de l'océan, une fonte massive de la glace et une élévation du niveau moyen de la mer. La température moyenne de la terre a augmenté de 1°C entre 1960-2018 (GIEC, 2018). Ce réchauffement est plus marqué sur les continents que sur les océans et particulièrement intense dans les régions Arctiques. Il a déjà entraîné de nombreux changements dans le fonctionnement du système climatique, avec notamment une augmentation des évènements extrêmes (vagues de chaleur terrestres et marines, sècheresses, pluies torrentielles...) (GIEC, 2018).

### 1.2.3 La variabilité climatique au Burkina Faso

Le climat burkinabè est marqué par un important déficit pluviométrique et de fortes irrégularités spatio-temporelles des pluies, et une pluviosité annuelle décroissante du Sud vers le Nord. Le programme d'action national d'adaptation à la variabilité et aux changements climatiques (MECV, 2007) montre que sur la période 1971-2000, les isohyètes sont descendus vers le Sud par rapport aux périodes 1931-1960 et, avec la station de Ouagadougou comme exemple, la baisse de la pluviosité sur les mêmes périodes est démontrée. On observe une tendance à l'aridification du climat au Nord, à une diminution de la période de croissance végétale de 20 à 30 jours, et un déplacement des isohyètes vers le Sud par rapport aux années 1960 (Ouédraogo et al. 2010). Selon les prévisions faites par Traoré (2001), la température dans l'Ouest du Burkina Faso augmentera de 1,5°C à l'horizon 2025 et de 2,5°C à l'horizon 2050, et la pluviosité diminuerait de 1,8 à 3,4 % pendant les mêmes périodes.

## 1.3 CHANGEMENT/VARIABILITE CLIMATIQUE ET AGRICULTURE

La péjoration du climat affecte la production agricole mondiale à travers les sécheresses, les inondations qui entraînent non seulement l'érosion du sol mais aussi des pertes de récoltes et la baisse des rendements. Pour Boko (2009), plus de deux millions d'hectares de hautes terres éthiopiennes sont irrémédiablement dégradés. Selon Ouédraogo (2006), les hautes températures en saison froide provoqueraient un mûrissement précoce des récoltes annuelles occasionnant des baisses de rendement des cultures. Le programme des nations unies pour l'environnement (PNUE, 2007), rapporte que l'augmentation des températures et le dessèchement des sols pourraient réduire la production agricole de près d'un tiers dans les régions tropicales. Les risques climatiques bouleversent aussi le calendrier cultural qui se traduit par une installation tardive des cultures, le retard pour la réalisation des principales opérations culturales
(Savadogo, 2009). Les semis tardifs réduisent considérablement les rendements, en particulier ceux du coton (Dakuo et al., 1993). Cette réduction est estimée à 260 kg/ha et par décade de retard. Au-delà du 1er juillet, il est ressorti que chaque semaine de retard entraîne une perte de rendement de 15 % (Dakuo, 1995). Les prévisions du GIEC estiment que dans certains pays d'Afrique, le rendement de l'agriculture pluviale pourrait chuter de 50 % d'ici 2020 (GIEC, 2007). En Afrique de l'Ouest, des études de cas réalisées au Sénégal, au Mali, au Burkina Faso et au Niger, présentent des résultats contrastés. Ces études montrent que les rendements de mil et de sorgho diminueraient entre 15 et 25 % d'ici 2080, tandis que les rendements du riz augmenteraient de 10 à 25 % pour les périmètres irrigués et de 2 à 10 % pour le riz pluvial (Badolo, 2009). Traoré (2001) prévoit une réduction des rendements du sorgho dans l'Ouest du Burkina Faso, de 24 % à l'horizon 2025. Ces pertes de rendements ont des impacts socio-économiques graves pour les populations.

## 1.4 EFFETS DE LA VARIABILITE CLIMATIQUE SUR LA CULTURE DU MAÏS

La culture est sensible aux aléas climatiques liés à la variabilité et aux extrêmes pluviométriques. En effet, la variabilité des pluies est souvent conjuguée à des événements climatiques extrêmes (inondations, sécheresses et températures chaudes) qui ont des conséquences désastreuses sur la production agricole et les revenus des populations. En 2007, une des années de pires inondations en Afrique de l'Ouest depuis plus de 30 ans, 17689 ha de cultures ont été inondées au Burkina Faso. Ceci a occasionné des pertes de production agricole de 13 500 tonnes (Sarr et Lona, 2009).

Il est bien connu qu'un stress causé par les températures élevées, résultera en un taux de développement rapide et par conséquent, une période de croissance linéaire courte. Chez le maïs, le remplissage des grains se ralentit. La sénescence se produit alors rapidement entraînant non seulement une production globale de biomasse faible, mais aussi un rendement en grain faible dû à des grains peu lourds (Dzotsi, 2002). La production de biomasse est très sensible aux variations de rayonnement intercepté, et la vitesse de développement du maïs est étroitement déterminée par les conditions de températures (Wey, 1998).

Le maïs est une culture qui présente une grande sensibilité à la fois au déficit hydrique et à l'excès d'eau (Sarr et al., 2011). Les périodes critiques de déficit hydrique pour le maïs sont la floraison et la formation de grains (Deumier et al., 1990).
# 1.5 GENERALITES SUR LA MODELISATION ET DSSAT

## 1.5.1 Qu'est-ce que la modélisation

La modélisation est l'activité qui consiste à convertir un système défini en un modèle. Un système est un ensemble d'éléments interagissant entre eux en harmonie, de telle sorte qu'une modification en un point donné c'est-à-dire une affectation d'un des éléments entraîne un changement conséquent du comportement de tout le système. Le modèle est donc une représentation statique ou dynamique, subjective, simplifiée et sélective de la réalité (Struif et al., 1999).

La modélisation peut être définie comme un moyen de formalisation conceptuelle d'un système, exprimée sous forme d'une ou de plusieurs hypothèses (Van ittersum et al., 2003). Elle est un outil de recherche qui permet de synthétiser l'information connue et d'en identifier les manques (Daalen et al., 1989).

Le modèle peut donc être considéré comme une représentation simplifiée d'un système réel. Coquillard et al. (1997) et Davi et al. (2003) définissent le modèle comme une abstraction qui simplifie la réalité en ignorant certaines caractéristiques du système réel étudié, pour se concentrer sur les aspects qui intéressent le modélisateur et qui définissent la problématique du chercheur. Les modèles peuvent permettre d'identifier les insuffisances des connaissances scientifiques, les fausses hypothèses, et de fournir de nouveaux aperçus. Ils peuvent permettre aussi d'explorer, de générer et tester des hypothèses et aider à la conception d'expérimentations (Sinclair et al., 1996; Ezui, 2001).

## 1.5.2 Modèles de simulation des cultures

Les modèles de simulation des cultures, aussi appelés modèles écophysiologiques, sont des outils mathématiques et informatiques qui simulent le fonctionnement dynamique d'une culture (système sol-plantes) en interaction avec le climat et les pratiques agricoles. Ils ont été développés depuis une quarantaine d'années. Leur naissance correspond à une valorisation des travaux sur la photosynthèse et la respiration (De wit et al., 1970), avec une mise en relation entre la biomasse accumulée et les processus instantanés.

Ces modèles intègrent la plupart des processus physiologiques qui sont mis en jeu dans la chaîne de production végétale. Ils sont constitués d'un ensemble de relations mathématiques décrivant le fonctionnement du système sol-plantes en interaction avec le climat et les opérations techniques. Pour ces raisons, les modèles de culture sont aussi appelés modèles biophysiques ou encore modèles biotechniques. Les équations mathématiques, appelées formalismes, sont
constituées de variables d'état qui caractérisent l'état du système à différents pas de temps, et de paramètres, qui constituent les constantes des équations mathématiques utilisées (Jones *et al.*, 1988).

Les variables d'entrées décrivent les conditions du système, tels que les états initiaux du sol, la météorologie journalière (rayonnement global, températures minimales et maximales, pluviométrie) et l'itinéraire technique. Les paramètres sont relatifs à des propriétés intrinsèques du système, et ils gèrent les relations entre ses variables d'état. Leur valeur ne change pas durant les simulations. Les variables d'états (ou exploratoires) décrivent l'évolution du système au cours du temps. Les variables de sorties constituent les résultats de la simulation, intermédiaires ou finaux.

Une caractéristique majeure de ces modèles est leur structure élaborée et leur formulation mathématique plus ou moins complexe. Ils ont l'avantage de permettre de faire des simulations souvent difficiles à réaliser expérimentalement. De ce fait, ils sont utilisés comme des outils de recherche. Le principal inconvénient de ces modèles est la difficulté de leur évaluation (Brisson, 2009).

Ces modèles gèrent au pas de temps journalier un développement du couvert reposant sur le fonctionnement carboné des plantes. Le rayonnement intercepté est transformé en biomasse qui, selon les choix de représentation du système, est répartie dans différents types d'organes. Cette répartition des assimilats repose sur des proportions préétablies en fonction des stades de développement ou sur des équilibres « sources-puits ». Dans tous les modèles de culture, c'est le flux de matière carbonée qui pilote le fonctionnement trophique de la plante. Il est accompagné, dans certains cas, d'un flux d'azote pouvant également être soumis à une loi de répartition entre organes. L'essentiel des autres processus est introduit dans les modèles comme des flux d'information servant à orienter, modifier ou limiter le flux de carbone (Brisson, 2009). La construction d'un modèle commence par la question à laquelle le modèle permettra de répondre et le champ d'application. Des hypothèses sont ensuite exprimées et les concepts sur lesquels reposera le modèle sont définis. Il est alors possible de formaliser un jeu d'équations reliant les variables d'état aux paramètres et variables d'entrée, et de délimiter leur domaine de validité (Smith, 2001).

L'étape suivante de paramétrage suppose que les formalismes sont exacts, et s'attache à donner des valeurs aux paramètres par différents moyens et à les caler sur un jeu de données. Si le résultat de cette étape ne donne déjà pas de satisfaction, il faut retourner aux formalismes et éventuellement aux hypothèses de départ (Smith, 2001).
Une fois que le jeu de paramètres est considéré comme correct, il faut procéder à l'évaluation de la qualité prédictive du modèle sur des jeux de données indépendantes en confrontant ses résultats à la réalité. Si l'évaluation met en relief des défauts, il est nécessaire de retoucher aux paramètres et si l'échec persiste, il faut remonter les différentes étapes de construction du modèle. Finalement, le modèle peut être utilisé pour différentes application en réponse à des objectifs divers, à condition d'être dans son domaine de validité (Smith, 2001).

### 1.5.3 Importance de la modélisation en agriculture

Les modèles permettent d'examiner des questions de recherche scientifique avant de procéder à une expérimentation réelle ou avant de prendre une décision.

Plusieurs modèles d'utilité agricole existent, mais il est possible de les regrouper selon plusieurs critères. Le plus simple des critères permet de distinguer deux grandes catégories : les modèles dynamiques et les modèles statiques. Les modèles dynamiques incorporent le concept de temps ; par contre, les modèles statiques ne prennent pas en compte le concept de temps (Dzotsi, 2002).

Les modèles dynamiques simulent la dynamique de croissance, de développement, le rendement des cultures voire les différents stress environnementaux agissant sur les cultures. Ils nécessitent des données d'entrée sur le sol, le climat, le type variétal de la culture, les stades phénologiques, les stress en eau et en azote, sous forme de fichiers de sortie numériques ou graphiques. La plupart des modèles de simulation agricoles sont déterministiques, c'est-à-dire réagissent à une variation des données d'entrées par une modification concomitante dans les données de sortie (Keating et al., 1999). Ils présentent ainsi un grand intérêt dans l'étude de sensibilité de différentes composantes de la production agricole, en relation avec la variabilité bien connue dans le climat et la fertilité des sols dans le temps. A partir des données historiques et des données d'extrapolation sur le climat et le sol notamment, le chercheur pourra simuler les décisions de semis, le comportement d'une variété dans le long terme, l'impact des associations et des rotations culturales sur le rendement (Jones et al., 1994).

Concernant les modèles dynamiques, de nombreux modèles ont été développés pour la simulation de la croissance des cultures céréalières. Parmi ces modèles, il y a deux systèmes de modélisation des cultures qui peuvent être utilisés dans le cas de l'Afrique de l'Ouest : DSSAT (Decision Support System for Agro-technology Transfer) et APSIM (Agricultural Production Systems Simulator).
### 1.5.4 Modèle DSSAT

Le système agro-technologique d'aide à la décision DSSAT (Decision Support System for Agro-technology Transfer) a été développé par International pour Agro-Technologie Transfert (IBSNAT). DSSAT est un système destiné à aider l'utilisateur à concilier les besoins biologiques des cultures avec les caractéristiques des sols et du climat (Tsuji et al. 1994). Selon Jones et al. (2003), le projet DSSAT a été conçu vers les années 1988 par l'International Benchmark Sites Network for Agrotechnological Transfer (IBSNAT) en vue d'améliorer les processus de prise de décision en agriculture. C'est un modèle de la croissance de la plante qui intègre les effets du sol, le climat, la gestion, la génétique et les maladies des cultures, pour observer la variabilité du rendement dans le temps et dans l'espace. Pour Hoogenboom et al. (1999), DSSAT est un logiciel de micro-ordinateur.

Il a été utilisé depuis plus d'une quinzaine d'années par des chercheurs partout dans le monde à divers buts incluant la gestion des cultures (Fetcher et al., 1991), les études d'impacts sur les changements climatiques (Alexandrov et al., 2001), l'agriculture de précision (Paz et al., 2001,2003), les recherches durables (Quemada et al., 1995), et est bien validé pour un nombre donné de cultures et de régions.

Le logiciel DSSAT est un outil d'aide à la décision qui permet d'identifier des périodes idéales de semis et d'apport de fumure en fonction de la variété cultivée, tout en tenant compte de la variabilité climatique (Dzotsi, 2002). Le modèle DSSAT peut simuler la réduction de rendement par le stress hydrique et le stress d'azote, en utilisant les données climatiques journalières enregistrées et les caractéristiques physiques, chimiques et morphologiques du sol comme entrées du modèle (Nurudeen, 2011).

Les modèles agricoles incorporés dans le système DSSAT comprennent (Annexe 1) :

- la famille de modèles CERES (Crop Estimation through Resource and Environment Synthesis) pour les céréales : CERES-Maize pour le maïs, CERES-Wheat pour le blé, CERES-Barley pour l'orge, CERES-Sorghum pour le sorgho et CERES-Millet pour le mil;

- la série des modèles CROPGRO pour les légumineuses: CROPGRO-Soybean pour le soja, CROPGRO-peanut pour l'arachide, et CROPGRO-dry bean pour le haricot;

- la série CROPSIM pour les tubercules : CROPSIM-Cassava pour le manioc et SUBSTOR-Potato pour la pomme de terre;
- et divers autres modèles permettant de simuler la croissance et le développement de la canne à sucre, du tournesol, des fourrages.

Les modèles utilisent les informations pourvues par le système des bases de données pour simuler les essais exécutés pour une saison de culture. Wafula (1995) a adapté le modèle CERES-Maize de DSSAT pour les conditions agro climatiques des régions semi-arides du Kenya. Cette version du modèle a été utilisée dans l'élaboration d'un système durable de production du maïs, où dates de semis, cultivars de maïs, densité de semis, niveaux de fertilisation étaient des variables à optimiser.
# CHAPITRE II : MATERIEL ET METHODES

## 2.1 PRESENTATION DE LA ZONE D'ETUDE

L'étude agronomique a été menée à l'Ouest du Burkina Faso dans la province du Tuy, précisément dans la commune de Koumbia (12°42'20'' Nord, 4°24'01'' Ouest, altitude 290 m) (Figure 2). La commune est située sur l'axe Bobo-Dioulasso - Ouagadougou (route nationale N°1), à 33 km au Sud-Ouest de Houndé (commune urbaine de la province) et à 67 km à l'Est de Bobo-Dioulasso.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 2 : Carte de localisation de la commune de Koumbia (www.wikipedia.org).</figcaption></figure>

La commune de Koumbia est située dans la zone agro-climatique de type soudanien (Fontes et Guinko, 1995). Le climat de cette zone se caractérise par une saison des pluies (mai - octobre), une saison sèche froide (octobre - février) et une saison sèche chaude (mars-avril). En 2017 la pluviosité (Figurer 3) était de 805,5 mm de pluie repartie sur 37 jours de pluies. Comparativement à l'année 2016 les hauteurs de pluie sont plus importantes mais moins bien reparties dans le temps. En 2017 on enregistre le nombre de jours de pluies la plus faible durant
les dix dernières années. Le régime des pluies est uni-modal. La pluviosité, souvent mal répartie, est très irrégulière d'une année à une autre (Figure 4). On note aussi des années dites excédentaires ou déficitaires en termes de pluviosité. Les déficits pluviométriques occasionnent des retards de semis, et peuvent fortement compromettre les rendements des cultures ainsi que les ressources fourragères de la province. Les températures moyennes annuelles sont comprises entre 25°C et 30°C, avec une amplitude thermique relativement faible de 5°C.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 3: Variation de la pluviométrie mensuelle et du nombre de jours de pluie dans la commune de Koumbia pour l'année 2017 (Observateurs météorologiques du projet EcoFertClim).</figcaption></figure>
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 4: Variation de la pluviométrie moyenne annuelle et du nombre de jours de pluie dans la commune de Koumbia de 2007 à 2017 (Service d'agriculture de Koumbia).</figcaption></figure>

Les formations végétales de la province sont constituées de savanes arbustives et de savanes boisées (Blanchard, 2006). Les espèces ligneuses les plus fréquentes dans cette zone sont : *Parkia biglobosa* (Jacq.) R. Br. ex G. Don, *Detarium microcarpum* Guill. & Perr., *Anogeissus leiocarpus* (DC.) Guill. & Perr, *Khaya senegalensis* (Desr.) A. Juss., *Faidherbia albida* (Delile) A. Chev., *Adansonia digitata* L., *Afzelia africana* Sm. ex Pers., *Trichilia emetica* Vahl, *Diospyros mespiliformis* Hochst. ex A. DC., *Bombax costatum* Pellegr. & Vuill., *Cassia spp*., *Lannea acida* A. Rich, *Mitragyna inermis* (Willd.) K. Schum. (Blanchard, 2006).

Le tapis herbacé y est très abondant et largement exploité par les éleveurs. Les espèces les plus rencontrées sont : *Pennisetum pedicellatum* Trin., *Eragrostis tremula* (Lam.) Hochst. ex Steud., *Andropogon spp*.

Les sols rencontrés dans la zone sont en majorité de types ferrugineux tropicaux lessivés (88 % du territoire) (Figure 5). On y rencontre également des sols hydromorphes à pseudo Gley de surface (11 % du territoire) ainsi que des lithosols sur cuirasse (1 % du territoire). Les résultats des analyses chimiques montrent que ces sols sont acides, et pour l'essentiel pauvres en matière organique (MO) (< 1 %). Ils ont tous une faible capacité d'échange cationique (CEC) et des teneurs en éléments majeurs (N, P, K) faibles (ProSol, données non publiées).
<figure><img src="image_6.png" /></figure>

**BEF** : Sol brun eutrophe tropical ferruginisé ; **BEHV** : Sol brun eutrophe tropical hydromorphe vertique ; **FLIMP** : Sol ferrugineux tropical lessivé induré moyennement profond ; **FLIPP** : Sol ferrugineux tropical lessivé induré peu profond ; **FLIS** : Sol ferrugineux tropical lessivé induré peu profond ; **FLTC** : Sol ferrugineux tropical lessivé à taches et concrétions ; **FRM** : Sol ferrallitique faiblement desaturé remanié modal ; **FTM** : Sol ferrallitique faiblement desaturé typique modal ; **HPGS** : Sol hydromorphe peu humifère à pseudogley de surface ; **L/C** : Lithosol sur cuirasse ; **L/R** : Lithosol sur roche

Figure 5 : Carte de la répartition des différents types de sols de Koumbia (service des cartographies du BUNASOLS, 2017)
## 2.2 DONNEES DE L'ETUDE

Des données climatiques, agronomiques et celles liées au sol ont été collectées au cours de cette étude. Les données collectées concernent le site de Koumbia et le site de Farako-Bâ. Les données climatiques sont composées de données mesurées sur les différents sites, et de données simulées par un modèle météorologique. Les données agronomiques sont constituées de données primaires et de données secondaires. Les données primaires sont celles que nous avons collectées durant l'expérimentation conduite dans la commune de Koumbia ; les données secondaires sont celles collectées lors d'expérimentations antérieures (Équipe du projet Ecofert-Clim) à la station de recherche de Farako-Bâ. Les données liées au sol ont été obtenues d'une part par des analyses de laboratoire, et d'autre part auprès des services du BUNASOLS.

### 2.2.1 Données climatiques

Les données climatiques journalières indispensables pour l'utilisation du modèle, sont la température minimale journalière, la température maximale journalière, la pluviosité, la vitesse du vent, l'humidité de l'air et le rayonnement global. Pour le paramétrage et l'évaluation du modèle, nous avons utilisé les données sur une période de deux (02) ans obtenues auprès de la station météorologique de Farako-Bâ, complétées avec des données des services de la météorologie de l'aéroport de Bobo-Dioulasso. Pour l'évaluation du modèle, les données climatiques collectées par une station météorologique CIMEL installée dans la cours de la mairie de Koumbia, ont été utilisées.

Des données futures sur la période 2006-2099 ont été utilisées pour caractériser l'évolution de la pluviosité annuelle et de la température moyenne de la commune de Koumbia sur cette période (2006-2099). Les données climatiques futures ont servi également à la simulation des rendements grains des variétés Barka et SR21 jusqu'en 2099.

Ces données futures ont été simulées à l'aide du modèle GFDL_ESM2M (Geophysical Fluid Dynamics Laboratory_Earth System Models Modular Model) (Dunne et al., 2012). Le bilan radiatif a été intégré dans le modèle pour certaines valeurs de forçage. Ce paramètre sert à la simulation de l'évolution probable du climat. Le GIEC (2007) a proposé quatre scénarii possibles d'évolution du bilan radiatif (rcp 2.65, rcp 4.5, rcp 6, rcp 8.5). C'est le scenario 4.5 qui se rapproche le plus de la tendance actuelle du climat, qui a été utilisé pour notre étude. Les données simulées ont été fournies par des chercheurs de L'Unité Mixte de Recherche (UMR) 7159, Laboratoire d'Océanographie et du Climat : Expérimentations et Approches Numériques (LOCEAN) qui est une unité mixte de recherche basée en France.
### 2.2.2 Données liées aux sols

Les sols utilisés pour les simulations du modèle sont un sol ferralitique et un sol faiblement ferralitique, pour la station de Farako-Bâ.

Les caractéristiques des sols qui ont été considérés par le modèle sont données dans les tableaux I et II.

<table><caption>**Tableau I : Paramètres et caractéristiques des sols utilisés pour les simulations de la station de Farako-Bâ**</caption><thead><tr><th>Paramètre</th><th colspan="6">sol ferralitique</th><th>unité</th></tr></thead><tbody><tr><td>Profondeur jusqu'à la base de la couche</td><td>20</td><td>40</td><td>60</td><td>80</td><td>100</td><td>200</td><td>cm</td></tr><tr><td>Limite inférieure de l'eau du sol extractible par la plante</td><td>0,15<br>4</td><td>0,11</td><td>0,11</td><td>0,28</td><td>0,25</td><td>0,25</td><td>cm<sup>3</sup>/cm<sup>3</sup></td></tr><tr><td>Limite supérieure drainée</td><td>0,24</td><td>0,18</td><td>0,18</td><td>0,37</td><td>0,35</td><td>0,35</td><td>cm<sup>3</sup>/cm<sup>3</sup></td></tr><tr><td>Limite supérieure saturée</td><td>0,24</td><td>0,18</td><td>0,23</td><td>0,37</td><td>0,39</td><td>0,38</td><td>cm<sup>3</sup>/cm<sup>3</sup></td></tr><tr><td>Facteur de croissance des racines</td><td>1</td><td>0,55</td><td>0,37</td><td>0,25</td><td>0,17</td><td>0,05</td><td>Échelle 0-1</td></tr><tr><td>Conductivité hydraulique saturée</td><td>0,43</td><td>2,59</td><td>2,59</td><td>0,06</td><td>0,06</td><td>0,06</td><td>Cm/h</td></tr><tr><td>Densité apparente (humide)</td><td>1,99</td><td>2,14</td><td>2</td><td>1,89</td><td>1,83</td><td>1,87</td><td>g/cm<sup>3</sup></td></tr><tr><td>Concentration de carbone organique dans le sol</td><td>0,47</td><td>0,26</td><td>0,26</td><td>0,25</td><td>0,22</td><td>0,22</td><td>%</td></tr><tr><td>Argile (&lt;0,002 mm)</td><td>23,1</td><td>14,6</td><td>14,6</td><td>44,4</td><td>44,4</td><td>44,4</td><td>%</td></tr><tr><td>Limon (0,002-0,05 mm)</td><td>15,3</td><td>13,7</td><td>13,7</td><td>13,2</td><td>14,6</td><td>14,6</td><td>%</td></tr><tr><td>Fraction grossière (&gt;2 mm)</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>%</td></tr><tr><td>Concentration d'azote total</td><td>0,04</td><td>0,02</td><td>0,02</td><td>0,21</td><td>0,22</td><td>0,22</td><td>%</td></tr><tr><td>pH eau</td><td>5,3</td><td>4,8</td><td>4,8</td><td>5</td><td>5,1</td><td>5,1</td><td>-</td></tr><tr><td>pH tampon</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Capacité d'échange cationique du sol</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>Cmol/kg</td></tr><tr><td>Coefficient d'adsorption dans le sol</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>Échelle 0-1</td></tr></tbody></table>

Y: jaune - = Donnée manquante
<table><caption>**Tableau II : Paramètres et caractéristiques des sols utilisés pour les simulations de la commune de Koumbia**</caption><thead><tr><th>Paramètre</th><th colspan="5">Sol faiblement ferralitique</th><th>unité</th></tr></thead><tbody><tr><td>Profondeur jusqu'à la base de la couche</td><td>20</td><td>42</td><td>66</td><td>92</td><td>120</td><td>cm</td></tr><tr><td>Limite inférieure de l'eau du sol extractible par la plante</td><td>0,30</td><td>0,23</td><td>0,24</td><td>0,27</td><td>0,24</td><td>cm<sup>3</sup> cm<sup>-3</sup></td></tr><tr><td>Limite supérieure drainée</td><td>0,57</td><td>0,37</td><td>0,39</td><td>0,41</td><td>0,37</td><td>cm<sup>3</sup> /cm<sup>-3</sup></td></tr><tr><td>Limite supérieure saturée</td><td>0,67</td><td>0,47</td><td>0,49</td><td>0,517</td><td>0,47</td><td>cm<sup>3</sup> /cm<sup>-3</sup></td></tr><tr><td>Facteur de croissance des racines</td><td>1</td><td>0,55</td><td>0,37</td><td>0,25</td><td>0,17</td><td>Échelle 0-1</td></tr><tr><td>Conductivité hydraulique saturée</td><td>2,59</td><td>0,43</td><td>2,59</td><td>0,06</td><td>0,06</td><td>Cm/h</td></tr><tr><td>Densité apparente (humide)</td><td>1,81</td><td>1,85</td><td>1,98</td><td>2,13</td><td>2,18</td><td>g/cm<sup>3</sup></td></tr><tr><td>Concentration de carbone organique dans le sol</td><td>1,16</td><td>0,59</td><td>0,42</td><td>0,39</td><td>0,44</td><td>%</td></tr><tr><td>Argile (&lt;0,002 mm)</td><td>51</td><td>68</td><td>74,5</td><td>76,4</td><td>66,7</td><td>%</td></tr><tr><td>Limon (0,002-0,05 mm)</td><td>33,3</td><td>25,5</td><td>21,6</td><td>17,6</td><td>27,4</td><td>%</td></tr><tr><td>Fraction grossière (&gt;2 mm)</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>%</td></tr><tr><td>Concentration d'azote total</td><td>0,1</td><td>0,05</td><td>0,04</td><td>0,04</td><td>0,04</td><td>%</td></tr><tr><td>pH eau</td><td>5,5</td><td>5,5</td><td>5,8</td><td>5,7</td><td>6</td><td>-</td></tr><tr><td>pH tampon</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Capacité d'échange cationique du sol</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>Cmol/kg</td></tr><tr><td>Coefficient d'adsorption dans le sol</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>Échelle 0-1</td></tr></tbody></table>

G= Vert, - = Données manquantes

### 2.2.3 Données agronomiques

Les données agronomiques sont constituées de 2 types de données :

- Le premier type est constitué de données d'essais agronomiques conduits à la station de Farako-Bâ en 2017 et 2018, essais auxquels nous n'avons pas participé. Ces données ont servi au paramétrage et à l'évaluation du modèle en condition de station. Ces données, que nous qualifions de secondaires, portent sur la phénologie, la mesure de la dynamique de la paille et des rendements finaux (paille et grains). Elles ont été très peu décrites au cours de cette étude.
- Le second type de données a été obtenu lors de tests que nous avons menés dans la commune de Koumbia. Ces données, ont servi principalement pour l'évaluation du modèle en condition paysanne.

### 2.2.3.1 Données primaires

Une expérimentation a été mise en place afin de pouvoir recueillir des données complémentaires pour l'évaluation du modèle. Le matériel végétal utilisé au cours de l'étude était composé de deux (02) variétés de maïs (Zea mays L.) dont une variété précoce (Barka) et une variété intermédiaire (SR21). L'équipe de l'étude a fourni les semences nécessaires à la mise en place des essais. Les caractéristiques de ces variétés sont résumées dans le tableau III.

<table><caption>**Tableau III : Description du matériel végétal utilisé**</caption><thead><tr><td>Variétés de maïs</td><td>Durée semis-maturité (jours)</td><td>Cycle</td><td>Nature génétique</td><td>Besoin en eau (mm)</td><td>Rendements (t/ha)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Barka</td><td>70-84</td><td>Précoce</td><td>Composite</td><td>≥800</td><td>5,5</td></tr><tr><td>SR21</td><td>95-110</td><td>Intermédiaire</td><td>Composite</td><td>900-1200</td><td>5,1</td></tr></tbody></table>

Source : Comité National des Semences (2014)

#### 2.2.3.1.1 Fertilisants utilisés

Les fertilisants minéraux à savoir l'engrais complexe NPKSB de formule 14-23-14-6-1 et l'Urée (46% d'azote), ont été utilisés suivant les doses vulgarisées : 150 kg/ha pour le NPK, et 50 kg/ha pour l'Urée. Ces doses ont été apportées selon les producteurs entre 13 et 26 jours après semis (JAS) pour le NPK, et entre 39 et 56 JAS pour l'urée.

#### 2.2.3.1.2 Dispositif expérimental

Le dispositif expérimental de l'essai est en blocs dispersés, chaque paysan constituant une répétition. Chaque couple de variétés expérimentées était répété entre 4 et 6 fois. La parcelle élémentaire avait une superficie de 500 m² (20 x 25 m) (Figure 3), soit 1000 m² par agriculteur.
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 6 : Schéma du dispositif expérimental par producteur</figcaption></figure>

### 2.2.3.1.3 Conduite de l'expérimentation

La préparation du lit de semis a consisté en un labour majoritairement par traction animale, et minoritairement de façon motorisé (tracteur). Le semis, effectué manuellement entre le 21 juin et le 28 juillet, s'est fait à des écartements de 80 cm entre les lignes et 40 cm entre les poquets comme le préconise les fiches techniques. Les doses d'engrais appliquées sur toutes les parcelles, étaient identiques et conformes aux doses vulgarisées à savoir, 150 kg/ha à 15 JAS de NPK et 50 kg/ha d'urée (46%) à 40 JAS. Le contrôle des mauvaises herbes a été fait par des herbicides totaux de prélevés et des herbicides sélectifs en post levée. La majorité des agriculteurs ont effectué un buttage lors de l'apport de l'urée ; cependant d'autres n'ont pas du tout effectué de buttage sur leur parcelle.

### 2.2.3.1.4 Paramètres suivis

Des fiches ont été élaborées pour les mesures et observations. Chaque parcelle élémentaire comportait une placette de 25 m² (5 m x 5 m). C'est cette surface qui était considérée pour les mesures et observations. Des piquets ont été soigneusement positionnés aux quatre coins et solidement enfoncés dans le sol.

Les mesures et observations réalisées ont porté sur :
- L'historique de la parcelle, les dates des opérations culturales, la date de floraison femelle et de maturité du maïs

Ces différentes observations ont été effectuées grâce au concours des paysans et des observateurs sur le terrain. A cet effet, une fiche de suivi des essais (Annexe 2) a été renseignée pour chaque parcelle, et les informations sur les dates des opérations et l'historique des parcelles étaient obtenues par enquête. Les informations sur les dates de floraisons et de maturité du maïs ont été obtenues par observation directe sur le terrain. La floraison femelle était marquée par l'apparition de la soie et des fleurs femelles, et la maturité par la senescence des épis.

- Les rendements grains et paille

Pour le rendement en grains, les épis ont été récoltés sur toute la placette, égrenés à la main puis séchés à l'étuve à 105°C pendant 72h. Les grains séchés ont été ensuite pesés au laboratoire à l'aide d'une balance électronique, pour déterminer le poids des grains de chaque placette pour chaque traitement. Les valeurs obtenues ont été extrapolées à l'hectare (kg/ha).

La formule qui nous a permis de calculer les rendements grains en kg/ha est la suivante :

Rendement (Kg/ha) = (P x 10 000) / Surface placette ;

Avec P : le poids des grains secs en gramme.

Pour le rendement en paille, les tiges de maïs ont été coupées au niveau du collet sur toute la placette, et un échantillon de 3 kg a été prélevé, mis dans des sacs puis placé à l'étude à 105°C pendant 72 heures pour déterminer la matière sèche. La production en paille a été déterminée à l'aide de la formule suivante :

Rendement (kg/ha) = PF\*Pse/Pfe\*10000/surface placette

Avec PF = poids de toute la placette, s = sec, f = frais, e = échantillon.

- La texture du sol.

La texture du sol a été déterminée par la méthode du boudin (Ardouin, 2014) lors des passages dans les parcelles. La méthode consiste à :

- prendre un peu de terre humide dans sa main et malaxer la terre pour en faire une boule.
Si elle colle fortement sans trop salir les mains, elle est probablement riche en argile et
en limon fin. Si elle est un peu collante mais salit les mains elle est probablement riche en limons, et moins en argile.

- écraser la terre entre le pouce et l'index. Si on ressent un aspect soyeux, c'est le signe de la présence de limons fins et d'argiles. En revanche, si on sent des petits grains rugueux plus ou moins gros qui grattent et crissent, il s'agit de sables plus ou moins grossiers.

- Rouler la boule pour en faire un boudin entre ses deux paumes. Si on ne parvient pas à l'affiner sans le casser (boudin grossier), c'est que la terre manque d'argile et de limon, le sol est donc à tendance sableuse (sable à sablo-limoneux). Si on arrive à réaliser un boudin plus fin (2 à 7 mm) sans le casser, il s'agit d'un sol limoneux (limono-sableux à limoneux). Si on arrive aisément à faire un boudin de 2 mm et qu'on peut le courber sans le casser, la terre est à dominance argileuse. S'il se casse, le sol est plutôt limono-argileux.

### 2.2.3.2 Données secondaires

Nous avons utilisé des données collectées au cours des essais conduis à la station de Farako-Bâ. Deux essais sur les données phénologiques (2017 et 2018), et deux (02) essais sur la croissance et le développement (2017 et 2018) ont été mis en place dans l'objectif d'obtenir des données pour le paramétrage et l'évaluation du modèle DSSAT.

- deux (02) essais (campagne 2017 et 2018) ont été mis en place dans l'objectif d'obtenir des données sur l'itinéraire technique, la dynamique de la biomasse et les rendements (grains et paille). Les essais ont été conduits à la station de recherche de Farako-Bâ (11° 5'39.91"N, 4°19'55.39"O) et la variété de maïs était la SR21. La préparation du sol a consisté à un débroussaillage, suivi d'un labour et d'un nivellement. Les semis ont été effectués dans la première semaine de juillet, après avoir traité les semences au Thirame (250 g/l) + Chlorpyriphos-éthyl (250 g/l) (calthio C) ; un démarriage est intervenu 10 JAS. L'apport du NPK a été fait 15 JAS, et celui de l'urée 30 JAS. Les sarclages ont été effectués au besoin. Le NPK 15-15-15 et l'urée (46% de N) ont été les formules utilisées. Une fiche de suivi a permis de suivre l'évolution des opérations afin d'établir l'itinéraire technique. Le SUNSCAN (système constitué de 3 composantes interactives: la sonde, le Personal Digital Assistant (PDA) avec logiciel intégré (Sundata) pour la collecte des données et un capteur externe type BFS (Beam Fraction Sensor) avec tripode et système de liaison radio (antennes)) a été utilisé pour la mesure du Leaf Area Index (LAI). Les mesures et observations ont également portés sur l'évolution de la
biomasse à différentes dates, et les rendements finaux (grains et pailles) pendant la
récolte.

- deux (02) essais (campagne 2017 et campagne 2018) ont été mis en place. Les observations sur ces essais ont porté sur les différents stades phénologiques (floraison mâle, floraison femelle, maturité) ainsi que le nombre de feuilles. Les essais furent conduits à la station de recherche de Farako-Bâ (11° 5'39.91"N, 4°19'55.39"O) sur deux variétés de maïs (Barka et SR21). Le dispositif des études était des blocs de Fisher avec comme facteurs les variétés de maïs. La préparation du sol a consisté à un débroussaillage, suivi d'un labour et d'un nivellement. Les semis ont été effectués en trois (03) dates différentes après avoir traité les semences au Thirame (2 50 g/l) + Chlorpyriphos-éthyl (250 g/l) (calthio C). Un démariage est intervenu en deux étapes pour laisser en premier lieu deux plantes par poquets, et en deuxième lieu une plante par poquet. L'épandage du compost et l'apport du NPK (150 kg/ha) ont été faits au semis, et celui de l'urée (50 kg/ha) en deux fractions durant la montaison. Les sarclages ont été effectués au besoin, et un buttage fut réalisé. Le NPK 15-15-15 et l'urée (46% de N) ont été les formules utilisées. Les mesures et observations ont consisté à relever les dates des différentes phases de la croissance et du développement de la plante, le comptage du nombre de feuille à plusieurs dates jusqu'à l'apparition de la feuille drapeau.

## 2.3 PARAMETRAGE, EVALUATION DU MODELE DSSAT

### 2.3.1 Paramétrage du modèle DSSAT

Le paramétrage d'un modèle consiste à ajuster les valeurs des paramètres pour que les sorties du modèle correspondent aux valeurs expérimentales obtenues au champ ou au laboratoire. Cette étape a permis de caractériser la spécificité de chaque variété de maïs, afin de permettre au modèle de pouvoir simuler correctement et de donner des informations en fonction des variétés et des autres paramètres à sa disposition. Les paramètres concernés pour le modèle DSSAT sont :

- Pl: chaleur cumulée depuis l'émergence jusqu'à la fin de la phase juvénile (exprimée en degré jours au-dessus d'une température de base de 8°C) où la plante n'est pas sensible aux variations de photopériode ;
- P2: décalage du développement (exprimé en jours) pour chaque augmentation d'une heure de la photopériode au-dessus de la plus longue photopériode où le développement s'effectue au rythme maximum (qui est supposée être 12,5 heures) ;

- P5: chaleur cumulée depuis la floraison femelle jusqu'à la maturité physiologique (exprimée en degré jours au-dessus d'une température de base de 8°C) ;

- G2: nombre maximum de grains par plante ;

- G3: taux de remplissage des grains au cours de la phase linéaire de remplissage des grains et sous des conditions optimales (mg/jour) ;

- Phint (Phylochron Interval) ; chaleur cumulée (exprimée en degré jours) entre l'apparition de la pointe de deux feuilles successives.

Les essais phénologiques conduits à la station de Farako-bâ ont servi à déterminer les coefficients génétiques P1, P5 et Phint. P2, G2 et G3 ont été obtenus par ajustement.

Ces différentes valeurs ont été utilisées pour simuler la durée semis-floraison des essais phénologiques sur les 2 années (2017 et 2018), la dynamique de la paille et le rendement grain de SR21 et Barka de l'essai croissance et développement de 2018.

### 2.3.2 Évaluation du modèle DSSAT

L'évaluation a été effectuée avec les données recueillies en station et en milieu paysan sur le rendement en grains, et la durée semis - floraison. Pour l'évaluation du modèle, les données pluviométriques, de température, de sol et les données d'itinéraires techniques ont été utilisées. Un certain nombre d'outils statistiques nous ont permis d'évaluer l'aptitude du modèle à simuler. Il s'agit de l'erreur quadratique moyenne normalisée (NRMSE), et du coefficient de détermination R² qui est le carré du coefficient de corrélation linéaire r entre les valeurs prédites et les mesures.

La NRMSE est exprimée en pourcentage (%) et R² est exprimé en valeur relative. Un modèle ayant une bonne performance a des valeurs de NRMSE et de R² qui tendent respectivement vers 0 et 1 (Bally et Carrère, 2015). La performance du modèle est excellente quand la valeur de NRSME est comprise entre 0 – 10 % ; elle est bonne quand elle se trouve entre 11 – 20 %, acceptable lorsqu'elle est comprise entre 21 – 30 %, et est mauvaise quand elle est supérieure à 30 (Jamieson *et al.*, 1991).

$$NRMSE = \frac{\sqrt{\frac{\sum_{n=1}^{i} * (P_i - O_i)^2}{n}}}{\bar{O}}$$
$$R^2 = 1 - \frac{\sum_{i=1}^{n} (O_i - P_i)^2}{\sum_{i=1}^{n} (O_i - \bar{O})^2}$$

Où Pi = valeur prédite, Oi = valeur observée, n = nombre de cas considérés, Ū= moyenne des valeurs observées.

### 2.3.3 Simulation de l'impact du climat

La simulation qui s'est opérée sur la période 2006 – 2099 a été conduite dans l'objectif de comprendre le comportement des variétés suivant le scénario climatique 4.5, à des dates de semis différentes pour identifier les dates optimums de semis. Cela a été fait pour les variétés Barka et SR21. Cette simulation a concerné uniquement la commune de Koumbia, et a utilisé comme caractéristique de sol, un sol faiblement ferralitique rencontré dans la zone. Pour cela, l'itinéraire technique intégré dans le modèle ainsi que les opérations culturales ont consisté à un labour 5 jours avant semis, un apport d'engrais minéraux, le NPKSB de formule 14-23-14-6-1 et l'Urée (46% d'azote). Le NPKSB a été apporté 15 JAS à la dose de 150kg/ha, et l'Urée 45 JAS à la dose de 50kg/ha. Cet itinéraire a été couplé avec 11 dates de semis à savoir 11 mai, 21 mai, 1er juin, 11 juin, 21juin, 1er juillet, 11 juillet, 21 juillet, 1er août, 11 août et 21 août. La variété, le climat et la date de semis ont donc été les facteurs qui composaient chaque simulation.

## 2.4 ANALYSES STATISTIQUES

Les données ont été saisies dans le tableur Microsoft office Excel 2016. L'analyse de variance (ANOVA) a été faite conformément au dispositif avec le logiciel R pour les données de rendements grains et pailles obtenus lors des essais effectués à Koumbia. Les moyennes sont séparées au seuil de 5% suivant le test de Fisher. Le calcul du coefficient de détermination, de la NRMSE et leur représentation pour l'évaluation du modèle en station (Farako-Bâ) et à Koumbia ont été réalisés à l'aide du logiciel R. La représentation de l'évolution des rendements grains et du climat (température et pluviométrie) de 2006 à 2099 a été réalisée à l'aide du même logiciel sous forme de box-plot et de séries temporelles. Le logiciel Xlstat 2018 nous a permis de faire une analyse en composantes principales (ACP), et d'appréhender la corrélation qui existe entre les différentes facteurs (les conditions de productions, les caractéristiques des exploitations, les itinéraires techniques) et la production de maïs sur l'essai mené à Koumbia. La relation de corrélation entre les variables est établie avec une probabilité inférieure à 5%. Ces résultats ont permis d'expliquer les écarts de prédictions du modèle en milieu paysan.
# CHAPITRE III : RESULTATS ET DISCUSSION

## 3.1 RESULTATS

### 3.1.1 Données climatiques simulées

L'évolution de la pluviosité annuelle entre 2006 et 2099 (Figure 7) suivant le scénario 4.5, est très variable au fil des années. La courbe de tendance décroit de 2006 à 2099, caractéristique d'une baisse de la pluviosité annuelle durant cette période. Une diminution de la pluviosité annuelle de 7,05% (76,82 mm) en moins de 100 ans est observée suivant la courbe de tendance. La plus faible pluviosité annuelle est observée en 2069 (678,48 mm), et la plus élevée en 2021 (1519,21 mm) soit un écart de 840,73 mm au cours du demi-siècle. Entre 2058 et 2065, on a les plus fortes augmentations du centenaire.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 7 : Évolution de la pluviométrie de la commune de Koumbia de 2006 à 2099.</figcaption></figure>

L'évolution de la pluviosité annuelle dépend du nombre de jours de pluie et de la hauteur mensuelle d'eau tombée. Les figures 8 et 9 nous montrent une variabilité interannuelle et intersaisonnière de la pluviosité mensuelle et du nombre de jours de pluie sur la période 2006 – 2099 pour les mois allant de mai à octobre. Les mois de juillet, août, septembre et octobre sont marqués par une baisse de la pluviosité. Les mois de mai et juin seront à l'opposé de plus en plus pluvieux durant cette période (2006 – 2099) (Figure 8).
Les nombres de jours de pluie baisseront pour les mois de juillet, août, septembre et octobre.
Les mois de mai et juin seront plus pluvieux durant la période 2006 – 2099 (Figure 9). Les deux
(02) figures (8 et 9) montrent une similarité pour l'évolution de la pluviosité et du nombre de
jours de pluie. En effet les mois de mai et de juin auront un nombre de jours de pluie croissant
ainsi qu'une pluviosité croissante. Les mois de juillet à octobre auront une décroissance du
nombre de jours pluvieux ainsi qu'une décroissance de la pluviosité.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 8 : Evolution de la pluviométrie mensuelle de mai à octobre pour la période 2006 – 2099 de la commune de Koumbia.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 9 : Evolution du nombre de jours de pluie de mai à octobre pour la période 2006 – 2099 de la commune de Koumbia.</figcaption></figure>

La Température moyenne représentée par la figure 10 montre une évolution instable de 2006 à 2099. Cela se traduit par une grande dissimilarité entre les années. La température moyenne s'accroit au cours des années. L'année 2027 est la moins chaude avec la température moyenne la plus faible (27,40 °C) entre 2006 à 2099. L'année 2073 est la plus chaude avec une température moyenne de 30,73°C, soit une amplitude de 3,31°C entre la température minimale et celle maximale de la période considérée (2006-2099). La courbe de tendance est caractérisée par une pente positive d'où une augmentation de la température moyenne de 2006 à 2099. La température moyenne est passée suivant la courbe de tendance de 28,64°C à 30,06°C, soit une augmentation de 1,41°C en moins de 100 ans. En 2056 (29,00°C) les températures moyennes passent la barre de 29°C, et ne descendrons plus en deçà jusqu'à en 2099.
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 10 : Evolution de la température de la commune de Koumbia de 2006 à 2099.</figcaption></figure>

## 3.1.2 Analyses des rendements et des facteurs influençant le rendement des variétés SR21 et Barka

### 3.1.2.1 Comparaison des rendements des variétés SR21 et Barka

Les résultats de la comparaison des deux variétés Barka et SR21 de l'essai conduit à Koumbia (tableau IV) montrent que Barka a présenté le meilleur rendement grains avec 2294,3±281,9 kg/ha. Ce rendement présente une différence significative avec celui de la SR21 qui a été de 1100,1±809,1 kg/ha. Cependant pour les rendements paille, les résultats n'ont pas présenté de différences significatives entre les deux variétés.
<table><caption>Tableau IV : Comparaison des rendements des variétés SR21, Barka</caption><thead><tr><th>Variétés</th><th>Rendements grains (Kg/ha)</th><th>Rendements paille (Kg/ha)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Barka</td><td>2294,3 ± 281,9 a</td><td>2230,4 ± 860,3</td></tr><tr><td>SR21</td><td>1100,1 ± 809,1 b</td><td>2078,3 ± 446,6</td></tr><tr><td>ddl</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>Pr > F</td><td>0,007</td><td>0,73</td></tr><tr><td>Significatif S</td><td></td><td>NS</td></tr></tbody></table>

NB : Les valeurs suivies d'une même lettre sur la même colonne ne sont pas significativement différentes au seuil de 5 %. NS= Non Significatif ; S= Significatif ; ddl=degré de liberté

### 3.1.2.2 Facteurs influençant les rendements

Les résultats de l'analyse en composantes principales (ACP) sont donnés dans le tableau V. On note que les rendements grains sont corrélés positivement avec le cumul pluviométrique et la densité des plants. Toutefois, ils sont corrélés négativement avec la date de semis, l'écart entre les semis et la levée et l'écart entre les semis et le sarclage. Le rendement paille est corrélé positivement avec la densité de plants. Les corrélations observées sont significatives. Le tableau V nous montre donc qu'un semis tardif ou une levée tardive ont un impact négatif sur le rendement, et peuvent donc occasionner une baisse de rendements. Le sarclage tardif ressort aussi comme un des facteurs qui peuvent entrainer une baisse de rendements. Les rendements grains et paille sont plus importants lorsque la densité de semis augmente. Les rendements grains augmentent lorsque le cumul pluviométrique augmente.
<table><caption>Tableau V : Matrice de corrélation (issue de l'analyse en composantes principales) entre les conditions de productions, les caractéristiques des exploitations, les itinéraires techniques et la production de maïs</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>Age de mise en valeur</th><th>Date de semis</th><th>Cumul pluviométrique</th><th>Pluviosité 10 JAvF</th><th>Pluviosité 10 JApF</th><th>Ecart semis-levée</th><th>Ecart semis-apport NPK</th><th>Ecart semis-apport Urée</th><th>Ecart semis-buttage</th><th>Ecart semis-sarclage</th><th>Ecart semis-floraison femmelle</th><th>Ecart semis-ligulation feuille drapeau</th><th>Ecart semis-maturité</th><th>Ecart semis-récolte</th><th>Densité pieds/ha</th><th>Rendement grains</th><th>Rendement paille</th></tr></thead><tbody><tr><td>Age de mise en valeur</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Date de semis</td><td><strong>0.410</strong></td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Cumul pluviométrique</td><td><strong>-0.470</strong></td><td><strong>-0.814</strong></td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Pluviosité 10 JAvF</td><td>-0.279</td><td>-0.032</td><td><strong>0.372</strong></td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Pluviosité 10 JApF</td><td>-0.242</td><td>-0.152</td><td><strong>0.364</strong></td><td><strong>0.666</strong></td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ecart semis-levée</td><td>0.041</td><td><strong>0.446</strong></td><td>-0.353</td><td>0.300</td><td>0.190</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ecart semis-apport NPK</td><td>-0.103</td><td>0.082</td><td>-0.306</td><td>-0.108</td><td>0.056</td><td>0.026</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ecart semis-apport Urée</td><td>-0.223</td><td><strong>-0.575</strong></td><td>0.289</td><td>0.025</td><td><strong>0.444</strong></td><td><strong>-0.414</strong></td><td>0.201</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ecart semis-buttage</td><td>-0.037</td><td>-0.169</td><td>0.071</td><td>-0.115</td><td>-0.022</td><td>-0.254</td><td><strong>0.584</strong></td><td>0.288</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ecart semis-sarclage</td><td>-0.291</td><td>-0.064</td><td>0.316</td><td>0.024</td><td>-0.010</td><td>-0.353</td><td>-0.010</td><td>0.021</td><td>0.064</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ecart semis-floraison femmelle</td><td><strong>-0.402</strong></td><td>-0.090</td><td>-0.024</td><td><strong>-0.408</strong></td><td>-0.144</td><td>-0.289</td><td>0.065</td><td>0.317</td><td>0.214</td><td>0.182</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ecart semis-feuille drapeau</td><td><strong>-0.403</strong></td><td>-0.133</td><td>0.002</td><td><strong>-0.407</strong></td><td>-0.156</td><td>-0.303</td><td>0.032</td><td>0.339</td><td>0.210</td><td>0.138</td><td><strong>0.994</strong></td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ecart semis-maturité</td><td>-0.235</td><td>0.106</td><td>-0.083</td><td>-0.031</td><td>-0.065</td><td>-0.021</td><td>0.089</td><td>0.002</td><td>-0.041</td><td><strong>0.348</strong></td><td>0.218</td><td>0.206</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ecart semis-récolte</td><td><strong>-0.512</strong></td><td><strong>-0.349</strong></td><td>0.158</td><td><strong>-0.448</strong></td><td>-0.220</td><td>-0.452</td><td>0.181</td><td>0.191</td><td>0.114</td><td><strong>0.292</strong></td><td><strong>0.496</strong></td><td><strong>0.482</strong></td><td>0.207</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Densité pieds/ha</td><td><strong>0.539</strong></td><td>0.278</td><td><strong>-0.364</strong></td><td>-0.302</td><td><strong>-0.474</strong></td><td>-0.030</td><td>-0.293</td><td>-0.325</td><td>-0.217</td><td>-0.129</td><td>-0.065</td><td>-0.068</td><td>-0.188</td><td>0.034</td><td>1</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Rendement grains</td><td>0.118</td><td><strong>-0.552</strong></td><td><strong>0.650</strong></td><td>0.037</td><td>0.061</td><td><strong>-0.359</strong></td><td>-0.236</td><td>0.179</td><td>-0.062</td><td><strong>-0.358</strong></td><td>-0.162</td><td>-0.109</td><td>-0.283</td><td>0.026</td><td><strong>0.725</strong></td><td>1</td><td></td></tr><tr><td>Rendement paille</td><td>0.165</td><td>-0.123</td><td>0.131</td><td>-0.098</td><td>-0.307</td><td>-0.191</td><td>-0.312</td><td>-0.089</td><td>-0.013</td><td>0.049</td><td>-0.005</td><td>0.040</td><td>-0.219</td><td>-0.187</td><td><strong>0.350</strong></td><td>0.300</td><td>1</td></tr></tbody></table>

Les relations de corrélation significative (p < 0,05) entre 2 variables se traduisent par des valeurs en gras et différentes de 0. JAvF = jours avant floraison, JApF = jours après floraison.
### 3.1.3 Paramétrage et évaluation du modèle DSSAT

Le tableau VI résume les valeurs obtenues lors du paramétrage des variétés SR21 et Barka, et qui ont servi pour effectuer les simulations de rendements grains et de la durée du cycle de chaque variété (SR21 et Barka) à Koumbia et à Farako-Bâ.

<table><caption>**Tableau VI : coefficients génétiques des variétés**</caption><thead><tr><th colspan="7">Coefficients génétiques</th></tr><tr><th>Variétés</th><th>P1</th><th>P2</th><th>P5</th><th>G2</th><th>G3</th><th>Phint</th></tr></thead><tbody><tr><td>Barka</td><td>225,0</td><td>0,000</td><td>650</td><td>750</td><td>8,2</td><td>48</td></tr><tr><td>SR21</td><td>175,0</td><td>7,500</td><td>650</td><td>750</td><td>7,0</td><td>48</td></tr></tbody></table>

Pl: chaleur cumulée depuis l'émergence jusqu'à la fin de la phase juvénile (exprimée en degrés-jours °C); P2: décalage du développement (exprimé en jours) ; P5: chaleur cumulée depuis la floraison femelle jusqu'à la maturité physiologique (exprimée en degrés-jours) ; G2: nombre maximum de grains par plante ; G3: taux de remplissage des grains (mg/jour) ; Phint (Phylochron Interval) : chaleur cumulée (exprimée en degré jours) entre l'apparition de la pointe de deux feuilles successives.

La représentation en nuage de points du cycle des cultures à partir des données observées lors de l'expérimentation menée à Farako-Bâ et simulées (Figure 11), est bien distribué suivant la droite de régression linéaire pour la variété SR21 et la variété Barka. Le cycle de la variété SR21 est bien paramétré (Figure 11(a)), son coefficient de détermination R² (0,93) est proche de 1. La NRMSE (1,1%) est comprise dans l'intervalle 0-10 % indicatif d'une excellente performance du modèle. Le coefficient de détermination de R² (0,80) de la représentation des données de la durée du cycle simulée en fonction de celle observée de la variété Barka est bon (Figure 11(b)). La NRMSE (2,21%) est aussi excellente. Le modèle a bien simulé la durée du cycle pour les deux variétés (SR21 et Barka), avec une meilleure précision pour la SR21.
<figure><img src="image_12.png" /></figure>

$R^2$= coefficient de détermination, RMSE= Root mean square error (erreur moyenne de prédiction) NRMSE(%)= Root mean square error normalised (erreur moyenne normalisée de prédiction)

<caption>Figure 11 : Durée semis floraison mâle simulée et observée des variétés Barka (a) et SR21 (b) (Farako-Bâ)</caption>

Les rendements grains des variétés SR21 (Figure 12(a)) et Barka (Figure 12(b)) simulés, sont représentés en fonction de ceux observés lors des expérimentations à la station de Farako-Bâ. Le coefficient de détermination des rendements simulés en fonction de ceux observés des deux (02) variétés, SR21(0,99) et Barka (0,88) sont proches de 1. Le bon $R^2$ traduit une bonne simulation des rendements grains par le modèle. La NRMSE (1,97%) obtenu par la simulation des rendements grains de la variété SR21 est excellente car comprise dans l'intervalle 0-10%. La NRMSE (18,37%) obtenu après simulation du modèle est située dans l'intervalle 10-20%, donc bonne. La simulation des rendements grains par le modèle a été bonne pour la variété Barka, et excellente pour la variété SR21.
<figure><img src="image_13.png" /></figure>

$R^2$= coefficient de détermination, RMSE= Root mean square error (erreur moyenne de prédiction) NRMSE (%)= Root mean square error normalised (erreur moyenne normalisée de prédiction)

<caption>Figure 12 : Rendement grains simulés en fonction de ceux observés de SR21 (a) et Barka (b)
(Farako-Bâ)</caption>

Le modèle après avoir simulé correctement le cycle et le rendement grains des variétés SR21 et Barka, a été utilisé pour simuler les rendements grains de l'expérimentation menée dans la commune de Koumbia. Le coefficient de détermination $R^2$ est de 0,04 et 0,01 (Figure 13 (a)) respectivement pour SR21 et Barka. Ce $R^2$ est faible et très proche de 0 : le modèle n'a donc pas simulé correctement les rendements grains des essais menés chez les paysans. Cette mauvaise performance est réitérée pour la variété Barka, la NRMSE (91,72%) de la comparaison des rendements grains observées à ceux simulés est mauvaise. Toute NRMSE supérieure à 30% est caractéristique d'une mauvaise simulation du modèle. La NRMSE de 26,67% (Figure 13 (b)) est située dans l'intervalle 20-30%. Cette valeur de la NRMSE traduit une mauvaise simulation des rendements grains de SR21 par le modèle.
<figure><img src="image_14.png" /></figure>

$R^2$= coefficient de détermination, RMSE= Root mean square error (erreur moyenne de prédiction) NRMSE(%)= Root mean square error normalised (erreur moyenne normalisée de prédiction)

Figure 13 : Rendement grains simulés en fonction de ceux observés de SR21 (a) et Barka (b)
(Koumbia)

3.1.4 Evolution du cycle et des rendements grains en fonction du climat futur
(2006-2099)

3.1.4.1 Effets des dates de semis sur le cycle

Les variétés SR21 et Barka respectivement de cycle intermédiaire (95-110 jours) et précoce (70-84 jours), subissent des modifications en fonction de leur date de semis (Figure 14). En effet, les semis effectués avant le 21 mai ainsi que ceux réalisés après le 1er juillet pour la variété SR21, ne terminent pas le cycle. La variété Barka a toujours terminé son cycle quelle que soit la date de semis considérée entre le 11 mai et le 21 août. Pour les deux variétés, l'évolution de la durée du cycle en fonction des semis est sous forme de cloche. Les périodes de dates de semis qui permettent aux variétés (SR21 et Barka) de compléter leur cycle, sont entre le 21 mai et le 1er juillet pour la variété SR21, et du 11 mai au 21 août pour la variété Barka. Du 11 mai au 1er juillet, les cycles de la SR21 et de la Barka sont distincts ; cependant à partir du 11 juillet, les
deux (02) cycles commencent à se confondre avec une forte réduction de la durée du cycle de
la variété SR21.

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 14 : Représentation de la durée du cycle simulé en fonction de la date de semis pour les variétés SR21 et Barka</figcaption></figure>

3.1.4.2 Effets des dates de semis sur les rendements grains

Les rendements grains simulés ne sont pas significativement différentes entre les variétés pour la même date de semis (Figure 15). La variété SR21 a obtenu de meilleurs rendements pour les dates de semis comprises entre le 11 mai et le 1er juillet, comparativement à la variété Barka. Les semis de SR21 réalisés après le 1er juillet donnent de moins bons rendements que Barka, qui elle, a de meilleurs rendements que SR21 pour les semis faits entre le 11 juillet et le 21 août. Toutefois, l'évolution des rendements pour les deux variétés (SR21 et Barka) sont les mêmes dans les mêmes conditions climatiques. L'évolution des rendements grains se traduit par une courbe en cloche avec des rendements grains moyens inférieurs à 1750 kg/ha pour les semis effectués avant le 1er juin pour la SR21. Barka a obtenu des rendements moyens inférieurs à 1600 Kg/ha pour les semis réalisés avant le 1er juin. Les rendements moyens maximum sont atteints pour SR21 (1949,9 Kg/ha) et Baraka (1935,8 Kg/ha) respectivement pour des semis effectués le 11 juin et le 11 juillet. Nos rendements décroissent par la suite au fur et à mesure que les semis sont réalisés tardivement (après le 11 juin pour SR21 et le 11 juillet pour Barka).
<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure 15 : Rendements des variétés SR21 et Barka en fonction des dates de semis</figcaption></figure>

Les rendements grains de la SR21 (tableau VII) sont différentes significativement en fonction de la date de semis. Le rendement le plus faible (884,1±361,4 Kg/ha) est obtenu pour les semis réalisés le 21 août. Le plus élevé (1950±625,4 Kg/ha) est obtenu pour les semis réalisés le 11 juin. Du tableau VII on note que les rendements augmentent au fur et à mesure que les dates de semis reculent, jusqu'à des dates optimums, puis les rendements commencent à diminuer de nouveau. On peut regrouper les rendements grains en trois groupes. Des rendements croissants pour les dates de semis comprises entre le 11 mai et le 21 mai, des rendements élevés pour les dates de semis comprises entre le 1er juin et le 1er juillet, et des rendements décroissants pour les dates de semis comprises entre le 11 juillet et le 21 août. La comparaison des rendements grains de la variété Barka (tableau VII) montre des différences significatives en fonction des dates de semis. Le rendement le plus élevé (1935,8±659,6 Kg/ha) est obtenu pour les semis réalisés le 11 juillet, et le plus faible pour les semis réalisés le 1er août (974±390,6 Kg/ha). Les rendements de Barka évoluent en fonction des dates en trois phases. Une phase de croissance des rendements pour les semis réalisés entre le 11 mai et 1er juin, une phase ou les rendements sont les plus élevés (semis entre le 11 juin au 11 juillet), et une phase de décroissance des rendements pour des dates de semis comprises entre 21 juillet et le 21 août. Les dates optimales de semis sont situées entre le 1er juin et le 1er juillet pour la variété SR21, et du 11 juin au 11 juillet pour la variété Barka.
<table><caption>Tableau VII : comparaison des rendements grains simulés en fonction des dates de semis</caption><thead><tr><th>Dates de semis</th><th>Rendements grains SR21 (Kg/ha)</th><th>Rendements grains Barka (Kg/ha)</th></tr></thead><tbody><tr><td>11 mai</td><td>1580,7± 700,3 de</td><td>1394,5± 676 de</td></tr><tr><td>21 mai</td><td>1722,6± 720,5 cd</td><td>1484,2± 699 d</td></tr><tr><td>1 juin</td><td>1944,5± 647,1 a</td><td>1562,8± 693 cd</td></tr><tr><td>11 juin</td><td>1950± 625,4 a</td><td>1781,3± 763,1 ab</td></tr><tr><td>21 juin</td><td>1935,2± 554,9 a</td><td>1892,3± 722,2 a</td></tr><tr><td>1 juillet</td><td>1948,6± 563,4 a</td><td>1844,0± 723,9 ab</td></tr><tr><td>11 juillet</td><td>1782± 419,1 bc</td><td>1935,8± 659,6 a</td></tr><tr><td>21 juillet</td><td>1539,3± 402 e</td><td>1681,8± 490,3 bc</td></tr><tr><td>1 août</td><td>1314,9±380,3 f</td><td>1421,3±421,3 d</td></tr><tr><td>11 août</td><td>1135,1± 385,6 g</td><td>1232,1± 393,8 e</td></tr><tr><td>21 août</td><td>884,1± 361,4 h</td><td>974,0± 390,6 f</td></tr><tr><td>ddl</td><td>10</td><td>10</td></tr><tr><td>Pr > F(Modèle)</td><td>&lt;2e-16</td><td>&lt;2e-16</td></tr><tr><td>Significatif</td><td>S</td><td>S</td></tr></tbody></table>

NB : Les valeurs suivies d'une même lettre sur la même colonne ne sont pas significativement différentes au seuil de 5 %. NS= Non Significatif; S= Significatif; ddl=degré de liberté

### 3.1.4.3 Evolution des rendements grains en fonction du climat futur (2006-2099)

Les rendements grains de la SR21 (Figure 16) évoluent différemment selon la date de semis de 2006 à 2099. Les rendements moyens varient fortement d'une année à l'autre. Les rendements moyens grains obtenus pour les semis effectués entre le 11 mai et le 21 mai, avoisinent ceux des semis effectués entre le 1er juin et le 1er juillet; ils sont plus élevés que ceux des semis réalisés entre le 11 juillet et le 21 août. On note que pour les semis effectués entre le 11 mai et le 21 mai, les rendements vont décroitre entre 2006 et 2099. La courbe de tendance des rendements pour les semis réalisés entre le 11 mai et le 21 mai, décroit et passe en dessous de la courbe de tendance des rendements des semis réalisés entre le 11 juillet et le 21 août. La courbe de tendance des rendements grains obtenus pour les semis réalisés entre le 11 juillet et le 21 août, est en dessous de la courbe de tendance des rendements grains obtenus pour les
semis effectués entre le 11 mai et le 21 mai et ceux réalisés entre 1er juin et le 1er juillet en 2006.
Cette courbe de tendance (11 juillet - 21 août) sera par la suite au-dessus de celle du 11 mai au
21 mai. La courbe de tendance est restée stable de 2006 à 2099, même si les rendements étaient
faibles. La courbe de tendance des rendements des semis réalisés entre le 1er juin et le 1er juillet
est restée la plus élevée et a gardé cette position de 2006 à 2099. Une légère baisse des
rendements est observée mais elle est restée largement au-dessus de ceux des semis réalisés du
11 mai au 21 mai et 11 juillet au 21 août. Les dates de semis pour lesquelles on obtient des
rendements stables dans le temps en condition de variabilité climatiques, sont du 11 mai au 21
mai et du 1er juin au 1er juillet. Les dates de semis comprises entre le 1er juin et le 1er juillet sont
celles qui donnent de meilleurs rendements grains pour la variété SR21.

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure 16 : Evolution des rendements grains simulés de la variété SR21 de 2006 à 2099</figcaption></figure>

L'évolution des rendements grains de la variété Barka (Figure 17) varie beaucoup selon les
dates de semis, et ce, de 2006 à 2099. Les rendements grains pour les semis réalisés entre le 11
mai et le 1er juin, sont les plus élevés en 2006 que les rendements obtenus pour les dates de
semis du 11 juin au 11 juillet et du 21 juillet au 21 août. La courbe de tendance nous montre
une diminution continuelle des rendements jusqu'en 2099. A partir de 2073, la courbe de
tendance des rendements pour les dates de semis réalisés entre le 11 mai et le 1er juin est en
dessous des deux autres (11 juin – 11 juillet et 21 juillet – 21 août). Les rendements sont donc passés des plus élevés en 2006, aux plus faibles en 2099. La courbe de tendance des rendements grains pour les dates de semis du 21 juillet au 21 août, est stable de 2006 à 2099 bien qu’ayant les plus faibles rendements jusqu’en 2073. En 2073, la courbe de tendance des rendements pour les semis réalisés entre le 11 mai et le 1er juin est passée en dessous de celle pour laquelle les semis ont été réalisés entre le 21 juillet et le 21 août. Les dates de semis entre le 11 juin et le 11 juillet ont obtenu les rendements les plus élevés entre 2010 et 2099. La courbe de tendance des rendements grains (11 juin – 11 juillet) est stable de 2006 à 2099 bien que le climat varie beaucoup durant cette période (2006-2099). Les rendements grains obtenus pour les semis réalisés entre le 11 mai et le 1er juin sont instables et en baisses de 2006 à 2099 tandis que les rendements grains pour les semis réalisés du 11 juin au 11 juillet et du 21 juillet au 21 août sont les plus stables. Les dates de semis du 11 juin au 11 juillet permettent d’obtenir les meilleurs rendements pour la variété Barka dans un contexte de variabilité climatique sur la période de 2006 à 2099.

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Figure 17 : Evolution des rendements grains simulés de la variété Barka de 2006 à 2099</figcaption></figure>

La comparaison de l'évolution des rendements grains de la variété SR21 pour les semis réalisés
entre le 1er juin et le 1er juillet, et les rendements de la variété Barka pour des semis réalisés entre le 11 juin et le 11 juillet (Figure 18), montre une même dynamique pour les deux (02) variétés de 2006 à 2099. Des rendements élevés seront obtenus entre 2022 et 2034 pour la SR21 et Barka avec des rendements grains maximums respectifs de 2671,5 Kg/ha et 2858,75 pour les dates de semis considérée (1er juin – 1er juillet pour SR21 et 11 juin – 11 juillet pour Barka). Les rendements les plus faibles seront tous obtenus en 2091 avec 416,25 Kg/ha pour SR21 et 375,75 Kg/ha (2091) pour Barka. Sur les 95 années de simulation, la variété SR21 ainsi que la variété Barka ont obtenu par intermittence les rendements grains les plus élevés. La courbe de tendance des rendements de SR21 est au-dessus de celle de Barka jusqu'en 2078, où elle passe en-dessous de celle de la Barka. Une baisse des rendements est notée de 2006 à 2099. La courbe de tendance de la variété Barka est plus stable comparativement à celle de SR21; une légère baisse de rendement est toutefois observée. Des deux variétés (SR21 et Barka), Barka est la plus stable du point de vu des rendements grains pour la période 2006 – 2099 et pour des dates de semis comprises entre le 11 juin et le 11 juillet.

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Figure 18 : Evolution des rendements grains simulés des variétés SR21 et Barka de 2006 à 2099 pour les dates de semis optimales</figcaption></figure>
## 3.2 DISCUSSION

### 3.2.1 Variabilité de la pluviosité et de la température simulés de la commune de Koumbia de 2006 à 2099

La simulation future du climat suivant le scénario 4.5 pour le site de Koumbia, par le modèle GFDL_ESM2M montre que la température moyenne annuelle va augmenter sur la période 2006-2099. Cette augmentation de la température moyenne sera de l'ordre de 1,41°C. Ces résultats sont en adéquation avec ceux de Bourque (2000) qui montre que d'ici la fin du 21ème siècle, on s'attend à une augmentation d'environ 1 à 3,5°C. Selon Henry et Henry (2003), entre 1990 et 2100, la température moyenne du globe augmenterait de 1,4°C à 5,8°C. Nos résultats ne corroborent pas ceux du GIEC (2018) qui prévoient une augmentation supérieure à 2°C de 2018 à 2100 de la température moyenne de la surface du globe. Le MECV (2007) prévoit une augmentation de plus de 1,7°C pour la température moyenne au Burkina Faso; cette conclusion est différente de nos résultats. Nos résultats s'expliqueraient par l'utilisation du scénario 4.5 (scénario qui se rapproche le plus de la tendance actuelle) du GIEC (2007) pour la simulation de l'évolution de la température moyenne. Les scénarii proposés par Patrick et al., (2017) aboutissent tous aussi à une augmentation de la température moyenne de la surface de la terre. Le scénario 4.5 qui explique cette augmentation de 1,41°C de nos résultats, est basé sur l'évolution actuelle de la température moyenne en tenant compte des activités responsables de cette tendance. Il s'agit des pratiques anthropiques telles que l'utilisation des énergies fossiles, la pollution, les émissions de gaz à effets de serre (GIEC, 2007; Solomon et al., 2007; Matthews et Caldeira, 2008). Selon Ibrahim (2013), cinq (05) modèles prédictifs (CCLM, REMO, HadRM, RACMO et RCA) utilisés pour évaluer l'évolution de la température moyenne du Burkina Faso prévoient tous une augmentation de la température sur la période 1961-2050.

Le changement climatique n'impacte pas que la température moyenne; d'autres paramètres climatiques tels que la pluviosité annuelle le sont aussi. Nos résultats de la simulation de l'évolution de la pluviosité annuelle sur la période de 2006 à 2099 montrent une diminution progressive de la quantité d'eau tombée par an. De ces résultats, on note une diminution de la pluviosité annuelle de 7,05% (76,82 mm) de 2006 à 2099 et une forte variabilité d'une année à l'autre et une variabilité inter-saisonnière. Les mois de Mai et Juin seront plus pluvieux et les mois de Juillet à Octobre seront mon pluvieux. Ces résultats corroborent ceux de MECV (2007) pour qui, la pluviosité du Burkina Faso connaîtra une diminution correspondant à 7,3% en 2050 et sera doublée d'une très forte variabilité interannuelle et saisonnière. Selon le MECV(2007) les mois de Juillet à Septembre connaitront une diminution de leur pluviosité jusqu'en 2050.
Contrairement à cette tendance à la baisse de la pluviosité décrite par nos résultats, Ibrahim (2013) a trouvé des tendances contraires qui prévoient une augmentation de la pluviosité annuelle d'ici à 2050 pour deux (02) modèles considérés (HadRM3P et RACMO). Nos résultats s'expliqueraient par une variabilité et des changements climatiques liés à des actions humaines qui bouleversent les équilibres environnementaux. De ces activités humaines, la pollution et la destruction ou la modification des mécanismes d'autorégulation du climat (émission de gaz à effets de serre) sont les principales indiquées. Selon le CCNUCC (2004), les principales raisons de cette montée de température sont un siècle et demi d'industrialisation avec la combustion de quantités de plus en plus élevées de pétrole, d'essence et de charbon, la coupe des forêts ainsi que certaines méthodes agricoles. La variation de la température moyenne et de la pluviosité implique plusieurs changements dans les activités humaines notamment agricoles. Au Burkina Faso, les variations climatiques se posent en termes de sécheresse, de mauvaise répartition spatio-temporelle des pluies, d'inondations et d'élévation des températures (Ouédraogo et al. 2010 ; MECV, 2007).

### 3.2.2 Évaluation du modèle DSSAT

Les résultats de paramétrage et d'évaluation du modèle sur les données expérimentales de Farako-Bâ, ont été bons, voire excellents pour la simulation du cycle semis-maturité et les rendements grains de la variété SR21 et Barka. Le modèle a montré de faibles pourcentages (allant de 1,1 % à 18,37 %) d'erreurs de simulations. Il est de même pour la simulation du cycle de culture (2,21 % et 1,1 % d'erreurs respectivement pour Barka et SR21). Nos résultats s'expliqueraient aussi par la qualité des données recueillies en station, car ces expérimentations sont rarement perturbées. Nos résultats corroborent ceux de Abga (2013) et Bambara (2012) qui ont montré que le modèle DSSAT avait une bonne performance de simulation des rendements grains du maïs dans des conditions expérimentales en station.

Le modèle a mal prédit nos rendements grains pour les deux variétés (SR21 et Barka) dans la commune de Koumbia. Les erreurs de prédicitions étaient plus élevées pour Barka (91,72 %) et moins pour SR21 (26,67 %). Cette mauvaise prédiction du modèle se justifie principalement par la diversité des pratiques au sein agriculteurs, et l'attaque des bioagresseurs. L'apport d'engrais minéraux à des périodes autant diverses que les méthodes utilisées pour leur application, les re-semis suite à des mauvaises levées pour certaines parcelles, ont émaillé cette diversité de pratiques. Aussi, des champs infestés d'adventices principalement de Striga hermontica (Annexe 3) ont été observés. La mauvaise pluviosité a favorisé l'attaque
par les termites (Annexe 4); on a aussi constaté des attaques de chenilles légionnaires (Spodoptera frugiperda) (Annexe 5). Ces différents facteurs justifient une sous-estimation ou une surestimation des rendements grains par le modèle. Nos résultats corroborent ceux de Kouakou (2013) qui a trouvé que l'une des possibilités de la mauvaise prédiction du modèle DSSAT était les facteurs biotiques (insectes, maladies, adventices).

### 3.2.3 Comparaison des rendements et choix variétal

Les rendements grains des différentes variétés (SR21 et Barka) obtenus lors des essais à Koumbia ont montré des différences significatives. La variété Barka qui a la potentialité de rendement la plus élevée, n'a pas obtenu les meilleurs rendements sur toutes les parcelles. Cela s'expliquerait par plusieurs facteurs. En effet, la mauvaise pluviosité traduite par les poches de sècheresses qui ont marqué la saison, a fortement impacté le cycle physiologique des cultures agissant ainsi sur leur productivité. Les résultats de l'analyse en composantes principales montrent une corrélation positive entre les rendements grains des deux (02) variétés avec le cumul pluviométrique. Selon Lecaillon et Morrisson (1984), l'eau conditionne et explique environ 50 % des fluctuations de la productivité et des potentialités agricoles des pays sahéliens. Ces résultats corroborent les résultats de Diarra (2013) qui montrent que le maïs est la culture la plus aléatoire face aux variabilités pluviométriques. Le Clech (2000) en accord avec nos résultats, a montré qu'au-delà d'un certain seuil de stress hydrique, les rendements sont affectés.

L'eau permet l'absorption et la disponibilité des éléments minéraux pour la plante, les besoins en éléments minéraux du maïs étant importants, une indisponibilité entraînerait des stress et le bon développement de la culture. Selon Yira (2008) la meilleure réponse à la fertilisation azotée, n'est obtenue que si la couverture des besoins en eau permet une pleine croissance de la culture du maïs. Traoré (2016) a constaté que plus le nombre d'adventices (pieds/m²) est important, plus le nombre d'épis de maïs récoltés est faible.

En outre, les retards dans la mise en place des cultures ont empêché les variétés de boucler leur cycle avant l'arrêt des pluies. Il est connu que les semis tardifs courent les risques de baisse des rendements ou de perte de la récolte entière, du fait de la sécheresse avec la fin des pluies (Wolf et al., 2015). De plus, les différents stades du développement de la plante sont dépendants de la somme des températures accumulées par celle-ci. Chaque variété a besoin d'une somme de températures pour boucler son cycle. Le temps nécessaire pour atteindre ces sommes de
températures dépend du climat. La date de semis doit permettre à la culture de disposer d'assez de jours pour accumuler cette quantité de chaleur (Traoré, 2016).

Aussi l'écart entre le semis et le sarclage est corrélé négativement avec le rendement. Lorsque les sarclages n'interviennent pas durant une période opportun (en général entre 14 et 30 JAS pour le maïs), les adventices constituent une source de compétition pour l'eau les éléments minéraux. Cela a pour conséquence d'entraver la croissance de la culture et l'élaboration du rendement.

Enfin, la durée du cycle semis-maturité (précoce, intermédiaire) expose certaines variétés par rapport à d'autres : les variétés ayant les cycles les plus longs sont les plus assujettis aux variations pluviométriques. Ces résultats rejoignent ceux de Ouédraogo (2010) qui montrent que les variétés à cycle précoce s'adaptent au raccourcissement de la saison des pluies.

### 3.2.4 Effets des dates de semis sur le cycle et les rendements grains

Le choix des dates de semis a toujours été une technique agronomique utilisée pour permettre de meilleures conduites de cultures. Cette technique est utilisée pour notamment la lutte contre les adventices et l'évitement des poches de sécheresse intervenant à des périodes critiques du développement des cultures. En effet, le bon choix de la date de semis permettrait de positionner les phases critiques, la floraison pour le maïs, avec les périodes à pluviosité régulière. Nos résultats ont montré que les semis réalisés entre le 11 mai et le 21 août pour la variété Barka et entre le 21 mai et le 1er juillet pour la variété SR21, permettent de terminer le cycle des deux variétés. Les rendements grains seraient intimement liés à la date de semis pour les deux variétés. Nos résultats ont montré que les meilleurs rendements pour les variétés SR21 et Barka étaient obtenus lorsque les semis étaient réalisés entre le 1er juin et le 1er juillet, et le 11 juin et le 11 juillet respectivement. Ces plages de dates sont celles qui permettent à nos deux (02) variété de terminer leur cycle et d'obtenir de bons rendements. Nos résultats corroborent ceux de MAAH (données non publiées), qui situe la période optimale de semis des variétés à cycle précoce au 4 juillet, et ceux à cycle intermédiaire au 14 juin. Nos résultats sont différents de ceux de Kaboré (2014) qui situe la date de semis de Barka entre le 1er juin et le 15 juillet. Nos résultats diffèrent également de ceux de Sarr et al. (2011) qui ont conclu que la période favorable du semis du maïs au Burkina Faso commence à la troisième décade de mai pour la zone soudanienne. Nos résultats s'expliqueraient par le fait que les périodes de semis qui ont permis à nos deux variétés (SR21 et Barka) de terminer leur cycle et d'avoir de bons
rendements, sont celles qui permettent de faire coïncider les phases de floraison avec les
périodes durant lesquelles les pluies sont régulières. Les semis précoces et tardifs n'ont pas
permis de boucler les cycles car, lorsque les semis sont précoces, il y a de fortes chance que des
poches de sècheresses suivent ou que la phase critique de la plante coïncide avec des périodes
où la campagne ne s'est pas bien installée. Useni et al. (2014) ont montré que compte tenu de
l'importance de la pluie comme un facteur essentiel pour la production végétale, un semis très
précoce et/ou tardif ne fait pas bénéficier à la culture la totalité des précipitations enregistrées
pendant la campagne. La période la plus critique du cycle végétatif, tant pour l'eau que pour la
nutrition azotée, s'étend sur environ 2 semaines avant et 3 semaines après la floraison mâle,
c'est-à-dire dans les premiers stades de la croissance des grains (Sanogo et al., 2010;
Moradapour et al., 2013). Les semis précoces exposent le maïs, et un cycle non bouclé impacte
négativement sur le rendement. En effet, les travaux de Pindard (2000) ont montré que même
si le maïs peut tolérer un stress hydrique en période de montaison et jusqu'à la sortie des
premières soies, des épisodes secs constituent néanmoins une contrainte pour l'installation et le
bon développement du maïs. Si les périodes sèches sont moins dommageables à la culture du
maïs au stade de développement végétatif, il a des impacts négatifs sur le rendement grain du
maïs au stade de floraison/formation du grain (Sarr et al., 2011).

3.2.5 Evolution des rendements grains en fonction du climat futur (2006-2099)

La variabilité climatique occasionne une instabilité des rendements au cours des années. Les résultats de nos simulations des rendements grains ont montré une variabilité inter-annuelle et cela pour les deux variétés. La simulation pour les dates de semis optimum pour la SR21 (1er juin au 1er juillet) et pour la Barka (11 juin au 11 juillet), a montré une tendance à la réduction des rendements grains pour les deux variétés. Toutefois, cette variabilité est plus accentuée pour SR21 que pour Barka; de ce fait, la variété Barka bien que n'ayant pas obtenu les meilleurs rendements en 2006, obtiendra à partir de 2073 les rendements les plus élevés par rapport à Barka. Ces résultats s'expliquent par des conditions climatiques (pluviosité et température) qui d'une année à l'autre, peuvent être favorables ou défavorables en fonction des variétés. La hausse des températures moyennes pressentis par le scénario climatique conditionne un accroissement de l'évapotranspiration, une réduction de humidité du sol, une inadaptation des variétés actuelle. En Afrique Subsaharienne, en particulier au Burkina Faso, il existe plusieurs risques climatiques associés à la variabilité temporelle des pluies, des paramètres de la saison, à la recrudescence de phénomènes tels que les fortes pluies. Tous ces facteurs, selon le profil
de l'hivernage, peuvent constituer une contrainte climatique majeure pour la productivité du maïs (Sarr et al., 2011). Cette baisse des rendements grains sur les 100 prochaines années que montrent nos résultats, corroborent les conclusions du GIEC (2007) qui prévoit que le rendement de l'agriculture pluviale pourrait chuter de 50 % d'ici 2020 en Afrique de l'ouest. Les risques climatiques bouleversent le calendrier cultural qui se traduit par une installation tardive des cultures et le retard pour la réalisation des principales opérations culturales (Savadogo, 2009). Cette variabilité climatique occasionne des phénomènes extrêmes (sècheresse, inondation) et conduit à une réduction de la fertilité des sols et donc du rendement (Oueresse, 2009). Selon Somé (2010) une hausse de température engendrera une perte de rendement sévère partout dans les régions tropicales.
Conclusion, recommandations et perspectives

La variabilité climatique qui impacte notre agriculture, la met en condition d'instabilité des rendements, de modification des calendriers culturaux et de choix variétal non évident. Notre étude avait pour objectif d'apporter des résultats sur le choix variétal entre deux variétés de maïs (SR21 et Barka) en nous basant sur le cycle de la variété et les dates de semis optimales, et d'apporter des informations sur le comportement variétal sur une période de 100 ans. Les résultats obtenus nous ont permis de situer les périodes optimales de semis entre le 1er juin et le 1er juillet pour la variété SR21 et du 11 juin au 11 juillet pour la variété Barka, avec une plus possibilités pour la variété Barka d'être semée tardivement car ayant un cycle précoce. Le modèle DSSAT qui nous a permis de faire les simulations futures pour ces deux variétés, a montré que les rendements seront très variables d'une année à l'autre et que durant le centenaire à venir, la tendance des rendements sera à la baisse. Ces résultats impliquent que d'énormes efforts soient consentis pour adapter le mode de production de nos agriculteurs à ce contexte changeant, notamment en leur apportant les informations nécessaires et l'encadrement adéquat. Le domaine de la recherche devra développer des variétés et des systèmes de cultures permettant de résister aux phénomènes extrêmes, notamment par la sélection de variétés à cycle précoce et très productifs. Notre première hypothèse est acceptée, car la variété Barka a eu de meilleurs rendements grains pour l'expérimentation conduite à Koumbia et pour les simulations futures. Notre deuxième hypothèse est rejetée, car la période optimum de semis de Barka ne prend pas en compte le 15 juillet. La troisième hypothèse est acceptée car le modèle DSSAT nous a permis de déterminer que la variété Barka avait des rendements grains plus stable, pour des semis réalisés entre le 11 juin et le 11 juillet sur la période 2006-2099. Toutefois, notre étude, notamment pour sa partie simulation future, n'est valable que si les données climatiques simulées suivant le scénario 4.5 se réalisent. Les simulations ont par ailleurs utilisé un itinéraire technique standard qui ne traduit pas forcement les pratiques des agriculteurs, car les pratiques des agriculteurs sont diverses. Pour approfondir le sujet et apporter plus de solutions, il serait judicieux d'explorer certains domaines de recherche à savoir :

- étendre les simulations à plus de variétés de maïs et à plus d'espèces, et à d'autre zones agroclimatiques, afin d'apporter des informations à différents niveaux et à l'échelle nationale ;
- continuer l'étude en considérant d'autre scenarii d'évolution du climat, et pour des modèles climatiques différents.
A l'endroit des producteurs, nous préconisons l'utilisation de variétés de maïs pouvant être semées tardivement sans compromettre le cycle de culture, et capables de produire des rendements peu variables face aux variabilités climatiques.

Aux structures d'encadrements, nous suggérons de guider les producteurs vers des systèmes de culture avec des combinaisons de variétés à cycle précoces et dates semis optimales minimisant les risques de mauvaises productions. Ces structures devront tenir compte également des aptitudes des variétés à résister aux phénomènes extrêmes (sécheresse, inondations).
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<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>## Annexe 1 : Structure du modèle DSSAT</figcaption></figure>
Annexe 2 : Fiche de collecte des données

FICHE « CONDUITE ESSAI VARIETE DE MAÏS» à KOUMBIA

Observateur : ____________ Contact : ____________

Expérimentateur: ____________ Parcelle N° : ________ Placette N° : ________

Traitement (*) : Maïs Variété: ____________

CARACTERISATION PLACETTE

Type de sol : Pente (*) : Nulle / Faible / Moyenne / Forte

Couleur sol : Type de champ (*) : Case / Brousse

Position : ☐ pas de pente ☐ haut de pente ☐ milieu pente ☐ bas de pente ☐ bas-fonds

PRÉPARATION

Date de labour : / / Type labour (*) : attelé / mécanisé :

Culture 2016 : Culture 2015 :

Culture 2014 : Age de mise en valeur :

RÉALISATION

Date du semis : / / Date du re-semis : / /

Date de la levée globale : / / Qualité (*) : bonne / moyenne / mauvaise

Date d'apport de l'engrais complet : / / Formule : Dose : kg/ha

Date d'apport de l'urée : / / Formule : Dose : kg/ha

Date d'apport fumure organique : / / Type : Quantité :

Date de démariage : / / Ecartement entre poquets : cm

DENSITES

AVANT démariage : Nombre de poquets : Nombre de pieds :

APRES démariage : Nombre de poquets : Nombre de pieds :

ENTRETIEN

Date 1er buttage : / / Date 2ème buttage : / /

Date 1er sarclage : / / Type : (*) : Manuel/Herbicide Type/Nom herbicide :

Date 2ème sarclage : / / Type : (*) : Manuel/Herbicide Type/Nom herbicide :

Date 3ème sarclage : / / Type : (*) : Manuel/Herbicide Type/Nom herbicide:

PHENOLOGIE /RÉCOLTES

Date floraison femelle (soie) : / / Date dernière feuille : / /

Date maturité (spathes secs) : / / Date récolte : / /

OBSERVATIONS (PROBLEMES : MALADIES, BRÛLEURES, STRIGA, ETC)
<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Annexe 3 : Infestation des champs de maïs par *Striga hermontica*</figcaption></figure>

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Annexe 4 : Épis de maïs attaqué par les termites</figcaption></figure>
<figure><img src="image_23.png" /></figure>

Annexe 5 : Chenille légionnaire (*Spodoptera frugiperda*) responsable de dégâts sur les épis de maïs