Modele Agro

RESUME

Le prsent rapport traite les deux aspects de la modlisation agromtorologique de prvision des rendements : la caractrisation agro-climatique de la Basse Chaouia et la validation du modle de prvision des rendements des crales sur la base de la consommation hydrique.

Ltude a port en premier lieu sur une anne de suivi et de collecte des donnes de terrain ncessaires la caractrisation agroclimatique et la validation du modle. Par la suite et une fois cette tape franchie, il a t procd au dveloppement dun Systme dInformation Gographique qui permet dune part de spatialiser les rsultats du modle et, dautre part, de gnraliser la procdure, si besoin est, dautres rgions du pays.

Le rapport est organis en six chapitres. Le premier chapitre prsente la zone dtude et la mthodologie adopte pour la ralisation du travail. Le second chapitre traite la caractrisation agroclimatique de la zone dtude. Les chapitres trois, quatre et cinq sont relatifs respectivement aux rsultats de la production agricole de la rgion dtude, la modlisation de cette production sur la base de consommation hydrique et enfin la validation et au calage du modle dvelopp dans le cadre de ltude. Le dernier chapitre prsente le systme dinformation gographique dvelopp. La procdure suivie et tous les programmes dvelopps en vue dtablir ce SIG sont synthtiss dans lannexe II qui peut galement servir de guide dutilisation de ce systme.

Lacquis le plus important au stade actuel rside dans le fait davoir dvelopp la trame de base dun outil de prvision des rcoltes. La gnralisation de ce systme qui constitue une des principales composantes dun systme dalerte rapide est techniquement possible mais requiert au pralable un raffinement du modle de prvision et les donnes de base ncessaires son application dans toutes les rgions. En effet, le calage sur la base dune seule anne ne peut pas tre considr comme dfinitif et gnralisable dautres annes et les donnes relatives aux sols et aux conditions climatiques ne sont pas disponibles aux chelles dsires pour toutes les rgions cralires du pays.

Cette tude, faisant lobjet dune convention dtude, a t conduite par une quipe de Chercheurs de lInstitut Agronomique et Vtrinaire Hassan II (MM. BAZZA, M., TAYAA, M. et BELABBES, M.).

SOMMAIRE

LISTE DES TABLEAUX

LISTE DES FIGURES

INTRODUCTION GENERALE

CHAPITRE I : OBJECTIFS, CADRE ET METHODES UTILISEES

I. Prsentation de la zone d'tude I. 1. Situation gographique I. 2. Cadre pdologique

II. Suivi et mesures II. 1. Parcelles de suivi II. 2. Mesure de l'humidit et estimation de la consommation en eau II. 3. Donnes agro-mtorologiques II. 4. Evapotranspiration maximale II. 5. Dficit hydrique II. 6. Rendements et ses composantes

III. Identification et calage de modles III. 1. Identification de modles d'estimation du rendement bass sur le dficit hydrique III. 2. Calage d'un modle de simulation du dficit hydrique

IV. Elaboration d'un SIG pour l'estimation des rendements

CHAPITRE II : CARACTERISATION AGROCLIMATIQUE

I. Caractrisation agroclimatique I. 1. Priode 1985-95 I. 2. Campagne 95-96

II. Besoins en eau du bl et taux de couverture II.1. Besoins en eau du bl II.2. Consommation en eau par la culture du bl II.3. Indice de dficit hydrique II.4. Conclusion

III. Analyse de la production

CHAPITRE III : MODELISATION RENDEMENT - CONSOMMATION HYDRIQUE

I. Relations rendement - ETR

II. Relations rendement ETR/ETM

III. Relations rendement - indice de dficit hydrique

IV. Relation rendement relatif - evapotranspiration relative

V. Synthse des modles dgags

CHAPITRE IV : VALIDATION ET CALAGE DU MODELE DE SIMULATION DU DEFICIT HYDRIQUE

I. Validation du modle pour l'ETR

II. Validation du modle pour l'indice de dficit hydrique

III. Modlisation du rendement de la campagne d'tude sur l'indice de dficit hydrique simul

IV. Etude de la sensibilit du modle IV. 1. Sensibilit du modle la rserve utile du sol IV. 2. Sensibilit du modle la date de semis

V. Conclusion

CHAPITRE V : ADAPTATION DU MODELE DE SIMULATION DU DEFICIT HYDRIQUE SOUS UN SYSTEME DINFORMATION GEOGRAPHIQUE

I. Etablissement de cartes thmatiques I. 1. Carte pdologique I. 2. Carte de profondeur du sol I. 3. Carte de la rserve utile du sol

II. Organisation des donnes climatiques et agronomiques II. 1. Donnes climatiques II. 2. Donnes agronomiques

III. Spatialisation des donnes sous forme de cartes III. 1. Carte des donnes climatiques III. 2. Carte des tempratures

IV. Relations entre cartes et tables info des donnes

V. Excution du modle de simulation du dficit hydrique sous ARC/INFO V. 1. Description du modle simulation V. 2. Prparation du fichier de donnes climatiques V. 3. Excution du modle V. 4. Spatialisation des sorties du modle

VI. Conclusion et recommandations

REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES

LISTE DES TABLEAUX

Tableau 1 : Nombre dexploitations par type de sol et par CT Tableau 2 : Donnes mtorologiques collectes dans les diffrents stations Tableau 3 : Valeurs du coefficient cultural utilises pour le calcul de lETM Tableau 4 : Evapotranspiration maximale au niveau des quatre stations Tableau 5 : Rcapitulatif des coefficients de rgression entre lETRs et lETRr Tableau 6 : Rcapitulatif des coefficients de rgression entre

lIDHs et lIDHr Tableau 7 : Rcapitulatif des paramtres des quations de rgression du rendement mesur sur lindice de dficit hydrique simul

par zone Tableau 8 : Donnes simules par le modle, sous diffrentes valeurs de la rserve utile, dans la zone de Ben Ahmed Tableau 9 : Donnes simules par le modle, sous diffrentes valeurs de la rserve utile, dans la zone de Sidi El Aydi Tableau 10 : Rcapitulatif des donnes simules par le modle lchelle mensuelle (date de semis : 25/11/1995) Tableau 11 : Rcapitulatif des donnes simules par le modle lchelle mensuelle (date de semis : 20/12/1995) Tableau 12 : Rcapitulatif des donnes simules par le modle lchelle dcadaire (date de semis : 25/11/1995) Tableau 13 : Rcapitulatif des donnes simules par le modle lchelle dcadaire (date de semis : 20/12/1995) Tableau 14 : Units pdologiques et superficies correspondantes dans la Basse chaouia Tableau 15 : Classification des sols selon la profondeur Tableau 16 : Rpartition des classes de profondeur du sol dans la Basse Chaouia

LISTE DES FIGURES Figure 1 : Organigramme du projet AGRIMA Figure 2 : Evolution de lvapotranspiration de rfrence lchelle mensuelle Figure 3 : Evolution du dficit climatique moyen mensuelle Figure 4 : Prcipitations dcadaires Sidi El Aydi au cours de

la campagne 95-96 Figure 5 : Distribution du dficit climatique dcadaire au niveau de Sidi El ydi (campagne 95-96) Figure 6 : Variation des prcipitations dans les quatre stations durant

la campagne 95-96 Figure 7 : Variation de lvapotranspiration de rfrence pour les quatre stations durant la campagne 95-96 Figure 8 : Variation du dficit hydrique dans les quatre stations durant la campagne 95-96 Figure 9 : Evolution de lvapotranspiration maximale pour les quatre stations durant la campagne 95-96 Figure 10 : Relation entre lETR et le rendement grain (zone de Sidi El Aydi) Figure 11 : Relation entre lETR et le rendement grain (zone de Settat) Figure 12 : Relation entre lETR et le rendement grain (zone de Ben Ahmed) Figure 13 : Relation entre lETR et le rendement grain (zone de Berrechid) Figure 14 : Rgression entre lETRr et lETRs (zone de Sidi El Aydi) Figure 15 : Rgression entre lETRr et lETRs (zone de Berrechid) Figure 16 : Rgression entre lETRr et lETRs (zone de Settat) Figure 17 : Rgression entre lETRr et lETRs (zone de Ben Ahmed)

Figure 18 : Rgression entre lindice de dficit hydrique rel (IDHr) et lindice de dficit hydrique simul (IDHs) (zone de Sidi El Aydi)

Figure 19 : Rgression entre lindice de dficit hydrique rel (IDHr) et lindice de dficit hydrique simul (IDHs) (zone de Berrechid) Figure 20 : Rgression entre lindice de dficit hydrique rel (IDHr) et lindice de dficit hydrique simul (IDHs) (zone de Settat) Figure 21 : Rgression entre lindice de dficit hydrique rel (IDHr) et lindice de dficit hydrique simul (IDHs) (zone de Ben Ahmed) Figure 22 : Rgression entre lindice de dficit hydrique simul (IDHs) et le rendement (zone de Sidi El Aydi) Figure 23 : Rgression entre lindice de dficit hydrique simul (IDHs) et le rendement (zone de Berrechid) Figure 24 : Rgression entre lindice de dficit hydrique simul (IDHs) et le rendement (zone de Settat) Figure 25 : Rgression entre lindice de dficit hydrique simul (IDHs) et le rendement (zone de Ben Ahmed) Figure 26 : Carte pdologique de la Basse Chaouia Figure 27 : Carte thmatique de la profondeur du sol Figure 28 : Carte thmatique de la rserve utile Figure 29 : Schma dorganisation des donnes climatique Figure 30 : Schma dorganisation des donnes agronomiques dans la table AGRO.DAT Figure 31 : Prsentation schmatique dune relation linaire de type LIAISON Figure 32 : Carte de lvapotranspiration relle Figure 33 : Carte de lindice de dficit hydrique Figure 34 : Carte thmatique des rendements

INTRODUCTION GENERALE

Les systmes des statistiques agricoles qui reprsentent des outils indispensables la gestion des ressources agricoles, ont pour rle majeur de fournir aux dcideurs et aux gestionnaires des informations fiables et actualises sur les campagnes agricoles afin dassurer la bonne gestion des marchs agricoles. Lamlioration de ces systmes est dautant plus importante pour le Maroc que le secteur agricole constitue lun des principaux ples de lconomie, forte variabilit annuelle et spatiale.

La tldtection, qui permet de couvrir rapidement de vastes tendues, est ainsi devenue une source privilgie dacquisition dinformations qui compltent et enrichissent celles obtenues laide dautres techniques.

Plusieurs programmes ou projets internationaux ont t mis en place pour introduire les donnes de tldtection dans les mthodes conventionnelles, afin de renforcer et damliorer les systmes de statistiques agricoles, tels que les programmes amricains LACIE, sur la prvision des rcoltes dans plusieurs pays grands producteurs de crales et AGRISTARS sur lamlioration des statistiques agricoles aux Etats-Unis, AGRIT en Italie pour la prvision des rendements des grandes cultures et le projet MARS de lUnion Europenne sur lapplication de la tldtection aux statistiques agricoles et la prvision des rcoltes en Europe.

Au Maroc, le Ministre de lAgriculture, du Dveloppement Rural et des Pches Maritimes (MADRPM) et le Centre Royal de Tldtection Spatiale (CRTS) avec le soutien du Programme des Nations-Unies pour le dveloppement (PNUD) ont lanc en 1994 le projet AGRIMA sur lapplication de la tldtection spatiale aux statistiques agricoles.

Ce projet a permis de dvelopper des outils oprationnels, utilisant la tldtection spatiale pour renforcer le systme de sondage arolaire mis en place au sein du Ministre de lAgriculture, travers la mise jour des cartes de stratification, le suivi qualitatif des principales cultures, ltablissement de modle agromtorologique pour la prvision des rendements. Toutes ces actions ont t intgres dans un systme dinformation agricole (SIA) (Fig. 1).

Ce systme a t conu pour rpondre aux besoins des utilisateurs finaux leur permettant une facilit daccs linformation, le partage des donnes entre plusieurs utilisateurs et une mise jour rapide de la base de donnes. Il sera utilis comme une plate-forme de base pour complter les dveloppements ncessaires et intgrer toutes les donnes sur les statistiques agricoles.

CHAPITRE I OBJECTIFS, CADRE ET METHODES UTILISEES

Le prsent travail vise llaboration dun systme dinformation gographique permettant de faire des prvisions des rendements du bl sur la base de la consommation hydrique, dans la Basse Chaouia (rgion de Settat, Maroc). Il constitue la premire bauche du dveloppement dun systme de prvision des rendements des crales lchelle nationale. Les objectifs assigns ce travail sont les suivants :

1. Caractrisation agroclimatique de la Basse Chaouia,

2. Dgagement de modles de prvision des rendements des crales sur la base de lalimentation hydrique,

3. Validation du modle de prvision des rendements dvelopp dans le cadre de la deuxime phase de ltude,

4. Elaboration dun SIG permettant la spatialisation des entres et des sorties du modle.

I. Prsentation de la zone dtude

I. 1. Situation Gographique

La province de Settat fait partie de la Chaouia qui relve de la rgion conomique du Centre. Elle stale de lOcan Atlantique sur un front de 20 Km environ jusquau pied du plateau du cercle dEl Brouj. Elle est limite louest par loued Oum Rabi, au nord-est par les provinces de Ben Slimane et la prfecture de Casablanca et au sud-est par la rgion de Tadla et la province de Khouribga.

Elle forme un ensemble assez plat, dont seuls quelques cordons dunaires au nord et des ravins rods au sud. Elle couvre une superficie de 909.900 ha.

I. 2. Cadre pdologique

La nature du sol diffre dune localit lautre. Les principaux types de sols sont les suivants:

- Tirs: reprsentent 35.5% de la province (El Gara, Ouled Said, Berrechid et Settat). La dominance dargile tale les qualits du tirs de trs lourd jusquau lger.

- Harch: reprsentent 28% de la S.A.U; on le rencontre dans les zones avoisinantes du sahel. Ce sont des sols souvent caillouteux parsems de graviers et de dbris de schistes et de quartzites.

- Rmel: reprsentent 10% de la S.A.U; ce sont des sols sablonneux dont la qualit varie selon la proportion de largile et de lhumus.

- Hamri: reprsentent 5% de la S.A.U; ce sont des sols silico-argileux de couleur rouge et de trs bonne fertilit (Ras El Ain, Souk Jemm et Settat).

- Autres: 21.5% de la S.A.U.

II. Suivi et mesures

II. 1. Parcelles de suivi

Pour rpondre aux objectifs de ltude, 84 parcelles de bl (dur et tendre) ont t choisies dans les zones daction de quatre Centres de Travaux (CT), savoir Sidi El Aydi, Ben Ahmed, Settat et Berrechid. En collaboration avec le personnel des CT, les parcelles de suivi ont t choisies laide dun chantillonnage bas sur la taille des exploitations et le type du sol. Le tableau 1 donne la rpartition des exploitations concernes, par type de sol et par CT.

Type de sol CT

Tirs Harch Rmel Hamri Total

Sidi Elaydi 4 6 2 3 15 Settat 10 3 3 10 26 Berrechid 5 5 7 6 23 Ben Ahmed 5 6 2 7 20

Tableau 1: Nombre dexploitations par type de sol et par CT

Ces exploitations ont fait lobjet dun premier passage en dbut de campagne pour effectuer une enqute sur litinraire technique de la culture de bl et les pratiques de chaque exploitant. Au cours du cycle de la culture, elles ont fait lobjet de plusieurs passages en vue de mesurer lhumidit du sol et noter les stades de dveloppement et ltat de la culture.

II. 2. Mesure de lhumidit et estimation de la consommation en eau

Lhumidit du sol tait dtermine lors de chaque passage, par la mthode gravimtrique. Les prlvements dchantillons de sol taient effectus laide dune tarire, au niveau des tranches de profondeur de 0-20, 20-40 et 40-60 cm. Une fois prlevs, ces chantillons taient pess sur place pour la dtermination du poids humide. Aprs tuvage 105 C pendant 24 heures, le poids sec tait dtermin et lhumidit pondrale (Hp) calcule. Cette dernire permettait lobtention de lhumidit volumique (Hv) par le biais de la relation:

H(%) = Da * Hp (%)

O Da est la densit apparente sche.

Lhumidit du sol a t mesure trois fois (25 janvier, 19 mars et 20 mai)1. La limitation du nombre de passages trois seulement tait due aux fortes prcipitations qua connue la campagne dtude. Pour pallier cette limitation du nombre de mesures, lvapotranspiration relle du couvert vgtal tait galement estime lchelle mensuelle par la mthode dcrite dans le bulletin numro 33 de la FAO (Doorenbos et Kassam, 1987). Les valeurs de la densit apparente utilises avaient t dtermines in-situ lors de llaboration de la carte pdologique de la Basse Chaouia. Il en est de mme pour les autres donnes sur les sols de la rgion dtude comme la rserve utile et la profondeur de chaque type de sol.

Le stock deau au niveau de la tranche racinaire du sol tait calcul par la formule:

S = Hv * Z * 10 Avec:

S : Stock deau dans le sol (mm),

Hv: Humidit volumique (%),

Z: Profondeur racinaire (cm).

La dtermination in-situ de lvapotranspiration relle dun couvert vgtal repose sur la loi de conservation de masse. Lorsquon considre une tranche du sol dpaisseur Z, pendant une priode donne, on peut calculer la diffrence entre la quantit deau entrant et celle sortant de cette tranche. Cette diffrence est gale la variation du stock deau pendant la priode considre. Ainsi, cette variation du stock ne peut augmenter sans apport de lextrieur (par infiltration ou remonte capillaire) et ne peut diminuer que soit par un transport deau vers latmosphre par vapotranspiration ou par drainage en profondeur.

Le calcul de lvapotranspiration relle tait effectu partir de lquation du bilan hydrique:

ETR = (S1 - S2) + P + I - R - D

Avec:

ETR: Evapotranspiration relle

S1- S2: Variation du stock deau dans le sol

P: Prcipitation, 1 L'vapotranspiration relle de la culture tait estime pour la priode entre l'installation des cultures et le 25 janvier et mesure pendant le reste du cycle cultural. Durant la premire priode qui tait humide, ETR tait assimile ETM.

I : Irrigation,

R : Ruissellement,

D : Drainage.

Comme ltude porte sur la culture de bl en sec on na pas considrer lirrigation. De mme, les termes de ruissellement et de drainage taient ngligs en raison de la difficult de mesurer le drainage et de la compensation entre les hauteurs deau perdues par ruissellement et celles reues au niveau dune superficie donne du sol. Pour pallier la ngligence de ces termes qui sont tout de mme fort importants, seules les prcipitations efficaces taient prises en considration. Celles-ci, contrairement aux prcipitations relles, prennent en considration lintensit des prcipitations et la capacit de stockage du sol.

Ainsi la formule de dtermination de ETR devient:

ETR (mm) = (S1 - S2) + Pe

O Pe reprsente les prcipitations efficaces.

II. 3. Donnes agro-mtorologiques

Les donnes mtorologiques utilises pour lestimation de lvapotranspiration de rfrence taient collectes auprs de la Direction Provinciale dAgriculture et de la station exprimentale de Sidi El Aydi relevant de lINRA de Settat. Les donnes collectes auprs de la DPA concernent celles des stations classiques installes au niveau des Centres de Travaux de Berrechid, Settat et Ben Ahmed. Celles provenant de la station de lINRA, taient recueillies directement dune station automatique installe pour les besoins de la prsente tude. Le tableau 2 rsume la nature et le lieu des donnes utilises.

II. 4. Evapotranspiration maximale

Lvapotranspiration de rfrence a t calcule par deux mthodes diffrentes selon la disponibilit des donnes climatiques (Penman modifie pour Sidi El Aydi et Blaney-Criddle pour les autres stations). Les coefficients culturaux (Kc) qui ont servi pour la dtermination de lvapotranspiration maximale sont ceux ayant t dtermins au niveau de la rgion mme par lI.N.R.A. (tableau 3).

Station Automatique Stations classiques Pluviomtrie Temprature (Max, Min, Moy) Humidit relative de lair (Max, Min, Moy) Pression atmosphrique Rayonnement solaire Dficit de vapeur saturante (Tous ces paramtres taient mesurs lchelle de la journe)

pluviomtrie mensuelle temprature moyenne mensuelle

Tableau 2 : Donnes mtorologiques collectes dans les diffrentes stations

Dcades Kc Dcades Kc N1 N2 N3 D1 D2 D3 J1 J2 J3 F1 F2

0.45 0.45 0.6 0.6 0.8 0.8 0.95 0.95

1 1 1

F3 M1 M2 M3 A1 A2 A3 M1 M2 M3

1 1 1

0.8 0.8 0.7 0.7 0.5 0.5 0.5

Tableau 3 : Valeurs du coefficient cultural utilises pour le calcul de ETM

II. 5. Dficit hydrique

Le dficit hydrique a t calcul partir des valeurs calcules de ETM et celles de ETR trouves pour chaque parcelle suivie selon la formule suivante:

Dficit hydrique = Besoin (ETM) - Consommation (ETR)

II. 6. Rendement et ses composantes

Lestimation du rendement et ses composantes a t effectue de la manire suivante:

Au niveau de chaque parcelle suivie, des carrs de rendement, de 0.5 m sur 0.5 m, taient poss successivement dans 5 endroits diffrents, choisis au hasard. Au sein de ces sous-parcelles, il a t procd au comptage du nombre de tous les pis et du nombre de grains par pi sur un chantillon de 25 pis choisis au hasard. Ensuite, le poids de 1000 grains tait dtermin en pesant quatre chantillons constitus de 250 grains chacun. Aprs la rcolte, les rendements rels raliss ont t receuillis auprs des agriculteurs. Ces rendements ont permis de corriger les valeurs estimes qui taient notoirement rronnes.

III. Identification et calage de modles

III. 1. Identification de modles destimation du rendement bass sur le dficit hydrique

Afin didentifier des modles permettant de relier le rendement ralis au niveau des diffrentes parcelles suivies et des paramtres indicateurs de la consommation hydrique, il a t procd des tests statistiques en vue de dgager les relations les plus pertinentes entre ces deux types de variables. En tant que variables indpendantes, le choix a port sur le rendement rel et relatif, alors que les variables indpendantes taient lvapotranspiration relle, le taux de satisfaction des besoins en eau ou lvapotranspiration relative (ETR/ETM) et lindice de dficit hydrique.

Ainsi, les modles tests sont:

- Modle de prdiction du rendement grain partir de la consommation hydrique (ETR).

- Modle de prdiction du rendement grain partir du taux de satisfaction des besoins en eau (ETR/ETM).

- Modle de prdiction du rendement grain partir de lindice de dficit hydrique ((ETM-ETR)/ETM ) * 100.

- Modle de Stewart reliant le rendement relatif (RG/RGm) et le dficit hydrique relatif (ETR/ETM), o RG est le rendement rel obtenu et TGmax le rendement maximum obtenu dans la rgion dtude au cours de la mme anne.

- La version du modle de Stewart donne dans le bulletin numro 33 de la FAO (Doorenbos et Kassam, 1987) et qui relie (1 - RG/RGmax) et (1 - ETR/ETM).

Lvaluation de ces modles a t faite pour lensemble de la zone dtude cest dire pour les 84 parcelles suivies ainsi que par rgion et par type de sol.

III. 2. Calage dun modle de simulation du dficit hydrique

En plus de lidentification de ces modles simples, il a t procd au calage du modle de simulation du dficit hydrique. Ce modle permet de simuler lvapotranspiration relle de la culture du bl, aussi bien lchelle dcadaire qu lchelle mensuelle, ainsi que plusieurs autres paramtres.

Le calage de ce modle a t effectu en deux tapes: en premier lieu, la consommation en eau de la culture ou ETR et le dficit hydrique taient compars aux mmes variables simules par le modle sous les conditions de lanne dtude. Cette tape de simulation tait ncessaire en vue de sassurer que le modle reproduit fidlement la situation relle du terrain. Dans une seconde phase, le calage a port sur lidentification de la meilleure relation

possible entre les paramtres simuls par le modle et les rendements rels raliss au niveau des diffrentes parcelles suivies.

Dans les deux situations le calage tait effectu par la mthode graphique et la mthode statistique base sur la technique des moindres carrs des carts.

IV. Elaboration dun SIG pour lestimation des rendements

Lobjectif de cette tape est dtablir un systme dinformation gographique (SIG) permettant la spatialisation et la rgionalisation des sorties du modle de simulation du dficit hydrique et destimation du rendement.

Les donnes cartographiques (types de sols et leurs caractristiques) de la Basse Chaouia ont t numrises et compltes par la saisie des informations textuelles. Les informations relatives aux sols taient tires de la carte pdologique de la Basse Chaouia tablie par lI.A.V. Hassan II pour la D.P.A. de Settat en 1984.

CHAPITRE II CARACTERISATION AGROCLIMATIQUE ET ANALYSE DE LA

PRODUCTION

La caractrisation agroclimatique se fait travers lanalyse des paramtres climatiques et la manire dont ils influencent la production agricole. Les plus dterminants sont les prcipitations, la temprature, lhumidit relative et le vent. Ils interviennent directement ou indirectement sur les besoins en eau des cultures et la proportion dans laquelle ces besoins sont satisfaits.

I. Caractrisation agroclimatique

Dune manire globale, la province de Settat englobe trois tages bioclimatiques. La zone nord subit linfluence de lAtlantique. La moyenne de la pluviomtrie annuelle varie de 350 450 mm. La zone sud est soumise aux influences continentales (gele en hiver et Chergui en t). La moyenne pluviomtrique annuelle varie de 250 300 mm. Entre les deux, il y a la zone centre qui est galement influence par les flux continentaux mais sans tre trop sche compte tenu de lhygromtrie qui la caractrise. La pluviomtrie moyenne annuelle varie de 300 400 mm.

La dure annuelle densoleillement dpasse 2800 heures, lhygromtrie moyenne annuelle est denviron 60 75 % et lvaporation annuelle atteint 1500 mm avec des valeurs journalires variant de 2 7 mm selon les saisons. La temprature moyenne annuelle est de 19C; les geles sont exceptionnelles alors que les tempratures maximales absolues peuvent atteindre 50C lorsque souffle le chergui.

I. 1. Priode 1985-95

La caractrisation agroclimatique dtaille de la Basse Chaouia est base sur les donnes mtorologiques des dix dernires annes (1985 1995) collectes au niveau des trois principales stations mtorologiques (Settat, Berrechid et Ben Ahmed). Lestimation de la demande climatique est base sur la mthode de Blaney-Criddle dune part en raison de la nature des donnes disponibles, savoir les valeurs mensuelles, et dautre part parce que cette mthode est relativement bien adapte au contexte climatique de la rgion dtude.

I. 1. 1. Station de Settat

La moyenne annuelle des prcipitations calcule sur la srie de donnes de 1985 1995 est de 317 mm. La variabilit inter-annuelle est trs importante avec un cart type de plus de 100 mm et un coefficient de variation de plus de 40 %. Lcart entre les valeurs extrmes (545.1 mm en 93-94 et 150.2 mm en 94-95) est considrable; mais de tels extrmes nont lieu quune fois tous les dix ans ou plus.

En dpit de la grande variabilit inter-annuelle du rgime pluviomtrique, les valeurs moyennes mensuelles prsentent une stabilit relative, surtout entre janvier et avril. Pendant cette priode, elles varient le plus souvent entre 18.4 et 45.6 mm avec une moyenne de 30.1 mm, un cart type de 19 mm et un coefficient de variation de 18.2 %.

La demande climatique ou vapotranspiration potentielle telle questime par la mthode de Blaney-Criddle slve 1590 mm/an. Contrairement aux prcipitations, lvapotranspiration de rfrence prsente un rgime relativement stable dune anne lautre en raison de la relative stabilit de la temprature. Lcart-type est denviron 100 mm et le coefficient de variation nest que de 6.3 mm %. Lcart entre les valeurs extrmes est denviron 340 mm.

Au cours dune anne moyenne, lvapotranspiration de rfrence (ETo) lchelle mensuelle se caractrise par trois phases distinctes (figure 2):

- septembre - dcembre (4 mois) o elle diminue rgulirement jusquau mois de janvier pour atteindre sa valeur minimale de 2.7 mm/j ;

- janvier - mars (3 mois) o elle reste stationnaire aux alentours de cette valeur minimale ;

- avril - aot (5 mois) o elle augmente partir du mois davril jusqu atteindre une valeur maximale de 7.5 mm en juillet-aot.

Les variations inter-annuelles de ETo moyennes et mensuelles sont dans les mmes ordres de grandeur pour lensemble des mois de lanne et restent faibles (coefficients de variations mensuels ne dpassent pas 10 %).

Le dficit climatique moyen annuel slve 1267.4 mm par an avec un coefficient de variation de 8 %. Sa variabilit interannuelle nest pas trs importante et provient essentiellement de celle des prcipitations puisque celle relative la demande climatique nest que de lordre de 6 %. Cette valeur moyenne est rpartie en trois phases distinctes au cours de lanne (figure 3):

- septembre - novembre o le dficit diminue rgulirement en raison de laugmentation des prcipitations et la diminution progressive de ETo. Il passe de 150 mm au mois de septembre une valeur presque nulle en novembre ;

- dcembre - mai o les prcipitations et lvapotranspiration de rfrence sont stables et le dficit est stationnaire aux alentours de la valeur moyenne de 25 mm par mois ;

- juin - aot o le dficit augmente de manire trs rapide pour atteindre les alentours de 200 mm par mois durant toute cette priode.

I. 1. 2. Station de Berrechid

Dans la zone de Berrechid, il pleut en moyenne 405 mm par an, avec un cart- type de 150 mm et un coefficient de variation denviron 37 %. La variabilit interannuelle est trs importante avec un cart entre les valeurs extrmes de 480 mm. La priode de janvier avril prsente une distribution relativement homogne avec des valeurs qui varient le plus souvent entre 33 et 80 mm par mois (moyenne de 56 mm, cart- type de 32 mm et coefficient de variation de 20 %). En dehors de cette priode, les prcipitations nexcdent que trs rarement les 20 mm par mois.

Lanalyse frquentielle des prcipitations de dcembre fait ressortir que celles-ci varient entre un minimum de 6.5 mm et un maximum de lordre 115 mm, avec une moyenne de 48 mm. Elles sont infrieures 50 mm dans 60 % des annes, comprises entre 50 et 100 mm dans 30 % des cas et entre 100 et 150 mm dans seulement une anne sur dix.

La demande climatique est lgrement suprieure celle de Settat (1672 mm par an contre 1590 mm). Elle prsente la mme stabilit dune anne lautre, le coefficient de variation tant de 6.8 %. Au cours dune anne moyenne, lvapotranspiration de rfrence se prsente comme suit :

- septembre - dcembre o elle diminue rgulirement pour atteindre la valeur minimale de 3 mm/j ;

- dcembre - mars o elle se stabilise entre 3 et 3.1 mm par jour ;

- avril - aot o on assiste une augmentation notable et progressive jusqu la valeur maximale de 6.9 mm/j.

Le dficit climatique moyen est de 1273 mm par an. Lallure de sa variation est identique celle des prcipitations mais en sens inverse. Il peut tre dcompos en trois phases distinctes, savoir:

- septembre - novembre o il passe de 150 mm pendant le mois de

septembre un excs de lordre de 10 mm pendant le mois de novembre ;

- dcembre - mai o il est stationnaire autour de 25 mm par mois en raison de la diminution de la demande climatique et labondance relative des prcipitations ;

- juin - aot o il augmente rapidement jusqu atteindre 200 mm par mois en juillet et aot.

I. 1. 3. Station de Ben Ahmed

Dans la zone de Ben Ahmed, les prcipitations moyennes annuelles sont denviron 355 mm, avec un coefficient de variation de lordre de 28 % et un cart-type de 100 mm. Lcart entre les valeurs extrmes est de 380 mm. Les rsultats

de lanalyse frquentielle des prcipitations sont trs analogues ceux de la station de Berrechid.

La demande climatique estime par la formule de Blaney-Criddle est denviron 1620 mm et est relativement stable avec un coefficient de variation ne dpassant pas 7 %. Sa variation au cours dune anne moyenne fait ressortir trois phases diffrentes:

- diminution graduelle de 3.5 2.9 mm/j entre septembre et dcembre ;

- stabilisation aux alentours de 2.9 3.2 mm/j entre janvier et mars ;

- augmentation de faon rapide et rgulire aprs jusqu atteindre un maximum de 7.2 mm par jour pendant le mois daot.

Le dficit climatique moyen annuel est de 1100 mm avec un coefficient de variation de 9 %. Comme la demande climatique reste relativement stable dune anne lautre, la variabilit interannuelle du dficit climatique est lie en grande partie celle des prcipitations. Au cours dune anne moyenne le dficit climatique passe par les mmes phases discutes plus haut pour les deux autres stations.

I. 1. 4. Comparaison entre les trois stations

Sur la base des donnes recueillies durant la priode 1985 1995, les trois stations sont caractrises par des prcipitations trs alatoires et prsentant de grandes variations inter-annuelles (coefficient de variation suprieur 28 %). Les prcipitations sont en gnral plus leves Berrechid qu Ben Hmad (404 mm contre 355 mm) alors que celles recueillies Settat sont les plus faibles (317 mm). A part cette lgre diffrence, les tendances de variation sont les mmes au niveau des trois stations.

La demande climatique telle questime par la formule de Blaney-Criddle est relativement plus stable au niveau des trois stations (coefficient de variation infrieur 10 %), alors que le dficit climatique est lgrement plus variable. Ce dernier est tel quil constitue une grande contrainte la production agricole dans la Chaouia. Devant cette situation, les possibilits damliorer la production rside dans lemplacement du cycle cultural, et particulirement dans les semis prcoces, et ladoption de techniques qui permettent de mieux conserver et valoriser les eaux pluviales.

I. 2. Campagne 95-96

La caractrisation de campagne dtude a t base sur les donnes mtorologiques recueillies au niveau des trois stations prcdentes et de celle de Sidi El Aydi o une station agromtorologique automatique a t installe pour les besoins de ltude. La station permet la mesure de manire continue de tous les facteurs climatiques ncessaires pour une telle caractrisation.

I. 2. 1. Station de Sidi El aydi

La campagne agricole 1995-96 a totalis 466 mm dont la majeure partie est concentre entre novembre et janvier (figure 4).

Le rgime thermique tait caractris par une faible amplitude. La temprature dcadaire maximale na pas dpass les 30 C tout au long du cycle et celle minimale nest descendue au dessous de 5 C que pendant la troisime dcade de fvrier. De mme, durant tout le cycle, la temprature moyenne tait comprise entre 7.5 C et 23C, valeurs enregistres respectivement au mois de fvrier et doctobre. La baisse des tempratures en dea de loptimum pendant lhiver sest traduite par un ralentissement de la vitesse de croissance de la culture.

Le diagramme ombrothermique correspondant la campagne fait ressortir une priode biologiquement humide qui sest tale de la troisime dcade de dcembre jusqu la premire dcade de fvrier. Les prcipitations durant cette priode reprsentent plus de 54% du total annuel. La priode biologiquement sche sest tale de la premire dcade doctobre jusqu la deuxime dcade de dcembre et de la premire dcade de mars jusqu la fin de la campagne agricole.

Lhumidit relative dcadaire maximale est reste relativement stable aux environs de 100%, lexception de la dernire dcade doctobre et la premire dcade de novembre. La valeur moyenne tait galement stable aux alentours de 80% durant tout le cycle cultural, lexception dune chute partir de la fin avril pour atteindre 50% en mai. Quant la valeur minimale, elle a suivi la mme tendance que la moyenne avec un dcalage de 20 30 points.

La vitesse moyenne journalire du vent a vari entre 0.8 et 9.9 m/s; le maximum a t atteint au mois de novembre. Ce paramtre entre comme partie intgrante dans le calcul de lvapotranspiration de rfrence (ETo).

Le dficit climatique tait important en octobre avant de sannuler vers la fin de novembre puis de dgager un excdent de prcipitations en dcembre et janvier (117 mm en janvier). Il tait de nouveau nul en fvrier et le dbut de mars avant denregistrer des valeurs ngatives importantes en avril et mai (figure 5).

I. 2. 2. Station de Settat Les prcipitations au niveau de Settat taient suprieures celles enregistres Sidi El aydi denviron 90 mm. Le total annuel (554 mm) dpassait de 65% la moyenne des dix dernires annes. En dpit de limportance relative de la hauteur des prcipitations, la variabilit tait assez importante par rapport la rpartition des besoins des crales au cours du cycle cultural. Le maximum tait enregistr en janvier avec 234 mm, alors que les mois de mars et surtout davril o les besoins en eau sont les plus importants taient dficitaires. De mme le dbut de campagne o les travaux de prparation du sol doivent avoir lieu tait compltement sec (septembre, octobre et le dbut novembre).

Le rgime des tempratures nest pas diffrent de celui de Sidi El aydi. Le diagramme ombrothermique a montr que la priode humide sest tale du mois de novembre jusqu la mi-mars, alors que la priode sche sest situe en dbut du cycle et la fin du cycle cultural, notamment entre la mi-mars et la mi-novembre et entre le mois de septembre et la mi-novembre. Lvapotranspiration de rfrence estime par la mthode de Blaney-Criddle en raison de la nature des donnes collectes a montr que cette variable a connu une diminution depuis le mois de novembre jusquau mois de dcembre; alors qu partir du mois de dcembre et jusqu la fin du cycle elle a augment progressivement jusqu atteindre une valeur maximale suprieure 5 mm par jour en mai. La confrontation de ces besoins de rfrence avec les prcipitations ont montr que durant tout le cycle cultural il y avait un dficit, lexception du mois de janvier o les prcipitations taient excdentaires de 123 mm.

I. 2. 3. Stations de Berrechid et de Ben Ahmed Mis part la hauteur des prcipitations qui tait de 676 mm Berrechid et 547 mm Ben Ahmed, le comportement des diffrents paramtres dintrt au niveau de ces deux stations tait trs similaire celui des paramtres relevs au niveau de la Station de Settat. Les figures 6, 7 et 8 montrent respectivement les prcipitations, lvapotranspiration de rfrence et le dficit climatique au niveau des quatre stations. La faiblesse relative des prcipitations Sidi El Aydi, compare celles des autres stations semble ne pas avoir de justification si on considre la position des quatre stations. En considrant un gradient des prcipitations du nord au sud, il semble que le fonctionnement de la station automatique installe Sidi El Aydi tend sous-estimer la valeur relle de ce paramtre. La faiblesse de lvapotranspiration de rfrence au niveau de cette mme station (Sidi El Aydi) est tout fait normale puisquelle a t dtermine sur la base de la formule de Penman-Monteith. Cette dernire donne gnralement des valeurs infrieures de 25 30% celles obtenues avec les autres mthodes. Elle est utilise lchelle de la journe ou de la semaine et tient compte de tous les principaux paramtres influenant la demande climatique, alors que la formule originale de Blaney-Criddle ne tient compte que de la temprature et nest valable qu lchelle du mois. Le dficit climatique a suivi la mme volution au niveau des quatre stations. Les mois de dcembre et janvier qui ont totalis une grande quantit de prcipitations ont t marqu par des excdents variant entre 285 mm en janvier Berrechid et 11.1 mm en dcembre Ben Ahmed. Les autres mois taient dficitaires. Le plus grand dficit a eu lieu en avril et mai (150 mm en mai Berrechid).

II. Besoins en eau du bl et taux de couverture

II. 1. Besoins en eau du bl

Les besoins en eau de la culture de bl ou vapotranspiration maximale (ETM) taient estims partir de lvapotranspiration de rfrence (ETo) et dun coefficient cultural (Kc). Les valeurs de Kc utilises sont celles ayant t dtermines dans la mme rgion par lI.N.R.A. (voir matriels et mthodes.) Les besoins en eau du bl pour toute la campagne ont vari entre 485.5 mm dans la zone de Sidi Elaydi et 542 mm dans la station de Settat (tableau 4). La diffrence entre ces stations est due essentiellement la mthode de calcul dETo. Pour la rgion de Sidi Elaydi on dispose de tous les paramtres climatiques journaliers qui permettent dutiliser la formule de Penman-Monteith. La formule originale de Blaney-Criddle a t utilise pour les autres zones, savoir Settat, Berrechid et Ben Ahmed, tant donn quon ne dispose pas de tous les paramtres climatiques.

Zone Evapotranspiration maximale cumule (mm)

Sidi Elaydi 485.5 Settat 542.0 Ben Ahmed 522.0 Berrechid 530.0

Tableau 4: Evapotranspiration maximale au niveau des quatre zones

Cette variable qui tait faible en dbut du cycle (1.6 2 mm/j) a augment lgrement en dcembre puis diminu en janvier. Par la suite, elle a augment rapidement partir de fvrier jusqu atteindre son maximum (3.7 mm/j Settat), avant de commencer chuter lgrement (figure 9).

II. 2. Consommation en eau par la culture du bl

La mesure de lhumidit du sol par la mthode gravimtrique a permis de suivre lvolution du stock deau dans le sol et de sa consommation par la culture. Durant la priode de suivi (entre le 25 janvier et la rcolte en mai), le stock deau a vari entre 141.3 et 85 mm sur une profondeur de 60 cm pour la zone de Sidi El Aydi, entre 159 et 175 mm pour la zone de Settat, entre 145 et 90 mm pour la zone de Ben Ahmed et entre 71 et 12 mm pour la zone de Berrechid.

Au niveau de toutes les parcelles suivies, la consommation en eau du bl a vari entre 153.1 et 324.1 mm pour la zone de Berrechid, entre 197.9 et 344.5 mm pour la zone de Settat, entre 196.9 et 404.2 mm pour la zone de Ben Ahmed et entre 213.8 et 306.4 mm pour la zone de Sidi El Aydi.

II. 3. Indice de dficit hydrique

En se basant sur ces valeurs de ETR et celles des besoins maximums, lindice de dficit hydrique a t calcul. Celui-ci a vari entre un maximum de 38.9% et

un minimum 12.5% pour la zone de Sidi El Aydi, entre 51.7 comme valeur maximale et 9.1% comme valeur minimale pour la zone de Settat, entre 53.3 et 3% pour la zone de Ben Ahmed et entre 63.1 et 20.4% pour la zone de Berrechid.

On constate que les valeurs de cet indice varient dune zone lautre ainsi que dans une mme zone. Ces variations peuvent tre expliques par lvapotranspiration maximale qui diffre lgrement dune zone lautre, mais aussi et surtout par les diffrences entre les types de sols, les pratiques culturales et les varits utilises.

Une autre manire de prsenter ces rsultats est sous forme de taux de satisfaction des besoins en eau de la culture. Plus celui-ci est proche de 100% et plus la culture est en bonnes conditions dalimentation hydrique. Le taux moyen pour tout le cycle de la culture tait plus ou moins identique pour les quatre zone et a vari de 40% 90%. Le seuil critique en dea duquel le rendement commence tre affect srieusement est fix 60% (Yao, 1974).

II. 4. conclusion

Daprs lanalyse des donnes climatiques obtenues au niveau des quatre zones, on peut dire que la campagne agricole 1995-1996 tait caractrise par une importante pluviomtrie qui a vari entre 465 et 676 mm, selon les zones. Cette pluviomtrie est reste cependant insuffisante pour compenser la demande climatique impose la culture du bl durant tout son cycle vgtatif. Les besoins en eau du bl taient de 485.5, 542, 522 et 530 mm respectivement pour les zones de Sidi El Aydi, Settat, Ben Ahmed et Berrechid dune part; et leur rpartition dans le temps ntait pas identique celles des prcipitations dautre part . Les besoins au niveau de Sidi El Aidi taient lgrement infrieurs ceux des autres zones en raison de la mthode destimation de ETM qui tait diffrente au niveau de cette station.

La consommation en eau de la culture du bl a vari entre 153.5 mm et 404.2 mm dans les quatre zones, alors que lindice de dficit hydrique a vari entre un minimum de 3% et un maximum de 63.1%, valeurs enregistrs respectivement Ben Ahmed et Berrechid.

III. Analyse de la production

Le rendement est la rsultante dun ensemble de composantes dont chacune est labore un stade bien dfini. Cependant, toutes les composantes dpendent de la russite de la leve qui donne le nombre de pieds initial. Ce dernier dtermine le peuplement pi qui son tour dtermine le nombre de grains par pi. Le nombre de grains par m et leur poids dterminent le rendement final. Lanalyse du rendement passe par sa rpartition en ses diffrentes composantes.

Le nombre dpis par m2 est la principale composante russir dans les milieux o il y a un dficit hydrique. Il a vari entre 188 et 360 pour la zone de Sidi El

Aydi, entre 180 et 411 pour la zone de Settat, entre 156 et 351 pour la zone de Ben Ahmed et entre 160 et 368 pour la zone de Berrechid. La variation de cette composante au sein dune mme zone peut tre explique par leffet de la varit seme et par les itinraires techniques relatifs chaque parcelle.

Le nombre de grains par pi traduit la fertilit de lpi; il slabore en deux priodes du cycle de la culture savoir : la priode pendant laquelle se dtermine le nombre potentiel dpillets par pi (phase A-B) et la phase floraison durant laquelle le nombre de grains par pi est instaur dfinitivement.

A lchelle des parcelles suivies, cette composante a oscill entre 18 et 39 grains par pi avec un coefficient de variation de 20% dans la zone de Sidi El Aydi. Au niveau de la zone de Settat, elle a vari entre 20 et 32 grains par pi avec un coefficient de variation de 15%, alors que pour la zone de Ben Ahmed, elle a oscill entre 22 et 39 avec une variabilit de 13%. Enfin elle tait entre 15 et 36 au niveau de la zone de Berrechid avec 24% de variation. Lexplication qui peut tre avance pour cette variation est leffet varital puisque les deux priodes qui dterminent cette composante ont t ralises dans les mmes conditions, pour la plupart des parcelles dans les quatre zones.

Le poids des grains est lune des composantes les plus dterminantes du rendement final. Daprs les rsultats obtenus, on remarque que le poids de 1000 grains a vari entre 26 et 49 grammes. Deux processus physiologiques contribuent la croissance du grain aprs la floraison: la photosynthse et la remobilisation des assimilats accumuls avant la floraison. La priode de formation des grains varie selon les varits mais en gnral ils se forment entre le mois de mars et le mois davril. Ce sont les conditions climatiques de cette priode qui dterminent le grossissement du grain tant donn que la rgion dtude est une rgion bour. Au cours de la campagne dtude, les prcipitations enregistres durant ces deux mois taient de 53.3, 84.1, 136.8 et 57.2 mm respectivement pour les stations de Settat, Sidi El Aydi, Ben Ahmed et Berrechid.

Plusieurs auteurs saccordent sur le fait que la photosynthse aprs la floraison contribue le plus au rendement du bl (80%) dans les conditions dalimentation hydrique et minrale non limitante (Evans et al., 1975; Thorne et al., 1978). Dans les conditions o la photosynthse est rduite pendant le stade remplissage du grain (dficit hydrique), la contribution relative de la remobilisation des assimilats au rendement augmente. Le rendement minimum enregistr tait de 17 quintaux lhectare dans la zone de Sidi El Aydi, 14 Qx /ha dans la zone de Settat, 15 Qx/ha dans la zone de Ben Ahmed et 12.5 Qx/ha dans la zone de Berrechid. La variation du rendement dune zone lautre et au sein dune mme zone peut tre explique, entre autres, par les conditions dans lesquelles les diffrentes composantes du rendement ont t ralises. En effet le rendement peut tre influenc par la varit, lenvahissement par les adventices, la consommation hydrique et en particulier la phase durant laquelle a eu lieu un dficit hydrique, etc..

CHAPITRE III MODELISATION RENDEMENT CONSOMMATION HYDRIQUE

I. Relations rendements - ETR

Pour mettre en vidence les relations possibles entre le rendement et les variables relatives la consommation en eau par la culture et en dgager des modles de prdiction de rendement sur la base de ces variables, les rsultats des parcelles suivies dont les rendements estims concordaient avec ceux raliss ont t utiliss. La meilleure relation dgage entre le rendement et la consommation en eau (ETR) est du type linaire, avec un coefficient de corrlation de 0.87, 0.9, 0.88 et 0.84, respectivement pour les zones de Sidi El Aydi, Settat, Ben Ahmed et Berrechid (figures 10, 11, 12 et 13).

Ces rsultats montrent la dpendance du rendement grain des conditions hydriques durant le cycle ainsi que leffet que toute insuffisance hydrique peut avoir sur le rendement. La priode au cours de laquelle les mesures de ETR ont t effectues englobe tout le cycle cultural et en particulier la priode de sensibilit maximale pour le rendement en grain.

Les relations dgages entre le rendement grain (qx/ha) et ETR totale (mm) sont:

- Sidi El Aydi : Rendement = 0.15 * ETR - 14.13, R = 0.87

- Settat : Rendement = 0.16 * ETR - 20.02, R = 0.90

- Ben Ahmed : Rendement = 0.18 * ETR - 24.70, R = 0.88

- Berrechid : Rendement = 0.11 * ETR - 0.13, R = 0.84

Ces rsultats montrent que la variabilit de la consommation en eau par la culture du bl explique entre 70 et plus de 80% la variabilit du rendement ralis au niveau de toutes les parcelles suivies. Simultanment la variabilit de tous les autres facteurs de production nexplique que 20 30% de celle des rendements raliss. Ainsi, les modles de prvision des rendements qui sont bass sur la consommation hydrique sont de nature pouvoir prdire cette variable mieux que ceux incorporant tous les autres facteurs de production.

II. Relations rendements - ETR/ETM

Une autre manire de prsenter les relations dgages consiste lier le rendement grain au rapport entre ETR et ETM qui traduit la proportion des besoins en eau ayant t satisfaite par la consommation effective. Plusieurs travaux ont montr que, dans les conditions agronomiques de plein champ, ce type de relations est gnralement linaire et plus stable que celui entre le rendement et ETR. Les relations dgages sont:

- Sidi El Aydi : Rendement = 55.86 * ETR/ETM - 17.05, R = 0.86

- Settat : Rendement = 47.10 * ETR/ETM - 07.10, R = 0.84

- Ben Ahmed : Rendement = 68.32 * ETR/ETM - 20.74, R = 0.86

- Berrechid : Rendement = 44.41 * ETR/ETM - 06.35, R = 0.84

Les coefficients de corrlation dgags diffrent lgrement des prcdents en raison du fait que lvapotranspiration maximale et sa couverture par les apports taient sensiblement diffrents dune rgion lautre. Cependant, le degr de prcision des modles reste le mme que prcdemment.

III. Relations rendement indice de dficit hydrique

Mieux encore et pour traduire leffet du dficit hydrique sur le rendement, le rendement obtenu pourrait tre reli lindice de dficit hydrique (IDH) qui exprime le pourcentage des besoins en eau totaux nayant pas t couvert par la consommation. Les relations dgages sont comme suit:

- Sidi El Aydi : Rendement = - 0.56 * IDH + 38.81, R = 0.86

- Settat : Rendement = - 0.47 * IDH + 39.95, R = 0.84

- Ben Ahmed : Rendement = - 0.68 * IDH + 47.57, R = 0.86

- Berrechid : Rendement = - 0.44 * IDH + 38.05, R = 0.84

O IDH est dfini comme tant (1 - ETR/ETM) * 100.

Ces modles ne diffrant des prcdents que par une translation, il est vident que le degr de prcision de la prdiction reste le mme.

IV. Relation rendement relatif vapotranspiration relative

Finalement, la relation dite de Stewart, reliant lindice de dficit hydrique la rduction du rendement par rapport au rendement maximum de la zone dtude a t teste. Lavantage de cette relation est quelle permet de situer la sensibilit de la culture au dficit hydrique. Pour ce faire, le rendement relatif a t dtermin en faisant le rapport entre le rendement rel ralis par chaque parcelle et le rendement maximum obtenu dans la zone de cette parcelle. Les relations obtenues pour les quatre zones sont :

- Sidi Elaydi : (1 - RG/RGm) = 0.93 * (1.37 - ETR/ETM), R = 0.86

- Settat : (1 - RG/RGm) = 0.78 * (1.43 - ETR/ETM), R = 0.84

- Berrechid : (1 - RG/RGm) = 0.74 * (1.21 - ETR/ETM), R = 0.84

- Ben Ahmed : (1 - RG/RGm) = 1.13 * (1.18 - ETR/ETM), R = 0.86

Ces relations sont lgrement diffrentes de celles donnes dans le bulletin numro 33 de la FAO (Doorenbos et Kassam, 1987) aussi bien par les coefficients de rponse de rendement leau que par leur forme. Le coefficient de rponse du bl leau a vari entre 0.74 dans la zone de Berrechid et 1.13 dans celle de Ben Ahmed. Dans le cas o le dficit hydrique avait t uniformment rparti au cours du cycle, ce coefficient se serait situ entre 1.0 et 1.15 selon le bulletin de la FAO. Pour ce qui est de la forme, la relation du bulletin de la FAO relie la variable (1 - RG/RGm) (1 - ETR/ETM), ce qui nest pas le cas ici. La diffrence serait due au fait que le rendement maximum obtenu lors de la campagne dtude et considr pour la dtermination du rapport RG/RGm ne correspond pas ncessairement au rendement potentiel de la rgion.

V. Synthse des modles dgags

Parmi les relations testes, celles entre ETR et le rendement donnent le meilleur ajustement pour les quatre zones, avec des coefficients de corrlation de 0.87, 0.9, 0.88 et 0.84 respectivement pour les zones de Sidi El Aydi, Settat, Ben Ahmed et Berrechid. Le rendement relatif est galement bien corrl au rapport de consommation (ETR/ETM). Sur la base de ces rsultats, on peut retenir ces deux modles comme tant les plus performants priori. Des travaux supplmentaires doivent avoir lieu par la suite pour mieux affiner ces modles, en les validant sous diffrentes conditions dalimentation hydrique, tester dautres modles potentiels et incorporer les autres facteurs de production les plus dterminants.

CHAPITRE IV VALIDATION ET CALAGE DU MODELE DE SIMULATION DU

DEFICIT HYDRIQUE

Le modle de simulation de dficit hydrique dvelopp, permet de calculer lvapotranspiration de rfrence (ETo), lvapotranspiration maximale (ETM), lvapotranspiration relle (ETR) et le dficit hydrique. Le calage de ce modle consiste relier les valeurs simules celles mesures dune part, et le rendement ralis au cours de la campagne lindice de dficit hydrique simul dautre part; de sorte que le modle puisse plus tard tre utilis pour la prvision des rendements. La validation du modle est faite en deux tapes:

- validation de ETR et de lindice de dficit hydrique et

- ajustement du rendement ces deux variables.

I. Validation du modle pour lETR

La validation de ETR a t ralise par zone, sur la base des donnes de la compagne dtude (95-96) par la mthode graphique et la mthode statistique. Les donnes climatiques utilises pour la simulation sont relatives aux stations mtorologiques qui se trouvent dans chaque zone. Pour la zone de Sidi El Aydi la simulation de ETR et du dficit hydrique tait faite lchelle dcadaire, alors que pour les trois autres zones, elle a t faite lchelle mensuelle. Les rsultats des trois stations (Ben Ahmed, Settat et Berrechid) montrent que les valeurs de ETR simules par le modle sont assez proches de celles mesures in-situ. Cependant, au niveau de la station de Sidi El Aydi, cet cart est souvent ngatif et assez lev en valeur absolue o ETM tait estime lchelle dcadaire. Dans le cas de Sidi El Aydi, les mesures de terrain nont pas t effectues au mme rythme, ce qui fait apparatre les erreurs associes aux mesures trop espaces dans le temps.

Les figures 14, 15, 16 et 17 montrent les rsultats de lanalyse de rgression de ETR simule sur ETR mesure. Celle-ci confirme la bonne prcision du modle pour prdire ETR aussi bien lchelle dcadaire qu lchelle mensuelle, avec une lgre surestimation au niveau mensuel. Les coefficients de rgression dgags au niveau des quatre zones sont rsums dans le tableau 5. Ces relations ne sont valables que dans les gammes de valeurs pour lesquelles elles ont t tablies. Dans le cas de Sidi El Aydi o la simulation est faite lchelle dcadaire, le coefficient de dtermination est relativement moins lev, mais les valeurs estimes sont trs proches de celles mesures. Dans les autres stations,

la corrlation est beaucoup plus leve mais le modle tend surestimer ETR par rapport au valeurs relles. Les valeurs simules pourraient tre corriges en utilisant les quations dgages entre ETRs et ETRr (tableau 5).

Zone A B R Sidi Elaydi 0.74 30.68 0.77 Ben Ahmed 1.14 -30.88 0.92 Settat 1.14 -27.69 0.95 Berrechid 0.67 106.07 0.89

Tableau 5: Rcapitulatif des coefficients de rgression entre lETRs et lETRr

En conclusion, on peut dire que la validit du modle de simulation est acquise dans le cas de ETR simule lchelle dcadaire et mensuelle. A lchelle mensuelle, la surestimation de ETR par le modle serait due aux valeurs relativement leves de ETM. Cette surestimation est cependant faible (20 mm en moyenne). Par contre, lchelle dcadaire le modle sous-estime ETR denviron 60 mm en moyenne. Les diffrences par rapport aux valeurs relles restent relativement faibles pour les besoins de prvision.

II. Validation du modle pour lindice de dficit hydrique

La validation de lindice de dficit hydrique a t ralise sur la base du dficit hydrique dtermin durant la campagne dtude (1995-96), lchelle dcadaire au niveau de Sidi El Aydi et mensuelle pour les autres zones.

Les figures 18 21 montrent que la prdiction de lindice de dficit hydrique, dans le cas o il est simul lchelle dcadaire, est trs bonne (valeurs simules trs proches de celles mesures). Par contre quand la simulation est faite lchelle mensuelle, lajustement la droite de pente 1 se fait avec un degr moindre, sauf dans le cas de la station de Berrechid.

Les rsultats de lanalyse de rgression entre lindice de dficit hydrique simul et celui mesur durant la campagne 1995-1996 sont rsums dans le tableau 6. Il en ressort que les coefficients de corrlation pour lensemble des zones dtude sont acceptables des fins pratiques.

Zones A B R Sidi Elaydi 0.63 9.26 0.86 Ben Ahmed 0.42 13.75 0.62 Settat 0.25 16.1 0.60 Berrechid 0.37 15.6 0.63

Tableau 6 : Rcapitulatif des coefficients de rgression entre lIDHs et lIDHr

III. Modlisation du rendement de la campagne dtude sur lindice de dficit hydrique

Les relations entre lindice de dficit hydrique simul par le modle et les rendements rels raliss durant la campagne sont reprsentes sur les figures 22 25 et leurs coefficients rsums dans le tableau 7. Lanalyse des rsultats a montr que la rgression simple traduit la meilleure relation possible.

Zone A B R Sidi Elaydi -0.74 43.938 0.71 Ben Ahmed -1.32 62.099 0.61 Settat -1.55 65.327 0.67 Berrechid -1.68 66.819 0.73

Tableau 7 : Rcapitulatif des paramtres des quations de rgression du

rendement mesur sur lindice de dficit hydrique simul par zone

Il en ressort que le rendement rel est bien corrl avec lindice de dficit hydrique simul par le modle. Le coefficient de dtermination a vari entre 0.61 pour la zone de Ben Ahmed et 0.73 pour la zone de Berrechid, ce qui traduit la grande part de la variabilit du rendement qui est explique par celle de la consommation hydrique.

IV. Etude de la sensibilit du modle

La sensibilit du modle de simulation du dficit hydrique a t effectue sur la base de deux facteurs, savoir la rserve utile du sol et la date de semis. Le facteurs capacit de rtention est jug important tant donn le rle jou par le sol pour garder lhumidit suite aux prcipitations dune part, et la grande gamme de capacit des sols de la rgion, dautre part. Quant au facteur date de semis, il est tudi en vue de dgager limportance de bien placer le cycle cultural dans lanne.

IV.1. Sensibilit du modle la rserve utile du sol

Ltude de sensibilit du modle ce paramtre a t ralis en faisant tourner le modle sous diffrentes valeurs de la rserve utile tout en fixant les autres paramtres leurs valeurs relles de la saison dtude. La gamme de valeurs testes de la rserve utile correspond celles de tous les sols de la rgion dtude. Les rsultats de la simulation correspondant cette gamme sont donns dans les tableaux 8 et 9, respectivement pour les zones de Ben Ahmed et de Sidi El Aydi.

Zone Rserve utile (mm/m)

ETR simul (mm/ cycle)

Indice de dficit hydrique simul (%)

Ben Ahmed 60 342

22.7

80 357 15.7 100 369 14.6 120 375 14.1 140 398 8.9 160 405 8.7

Tableau 8 : Donnes simules par le modle, sous diffrentes valeurs de la

rserve utile, dans la zone de Ben Ahmed


ETR simul (mm/cycle)


Sidi El Aydi 60 286 27.4 80 298 24.4 100 308 21.8 120 310 21.3 140 338 14.2 160 349 11.4

Tableau 9 : Donnes simules par le modle, sous diffrentes valeurs de la

rserve utile, dans la zone de Sidi El Aydi

Il en ressort que laugmentation de la rserve utile engendre une diminution de lindice de dficit hydrique et une augmentation de lvapotranspiration relle. Laugmentation de la rserve utile de 20 mm rsulte en une augmentation moyenne de ETR de presque 16 mm et une diminution de lindice de dficit hydrique de 3.5% et ce quand la simulation est faite lchelle mensuelle. Pour la simulation dcadaire laugmentation de ETR est de 12.6 mm et la diminution de lindice de dficit hydrique est de 3.2%. Ce rsultat est vident tant donn limportance dune grande capacit du sol jouer un rle tampon contre le dficit hydrique.

IV. 2. Sensibilit du modle la date de semis

Deux dates de semis ont t choisies cet effet. La premire correspond la date moyenne de semis observe dans la rgion (le 25 novembre) alors que la seconde a t choisie de manire ce quelle soit dcale de 25 jours de la premire (correspondant aux semis tardifs). Les rsultats obtenus aprs simulation sont donns dans les tableaux 10 et 13.

Zone Rserve utile ETR Indice de dficit

(mm/m) (mm/ cycle) hydrique simul(%)Ben Ahmed 60 342 22.7

80 357 15.7 100 369 14.6 120 375 14.1 140 398 15.7 160 405 22.7

Tableau 10 : Rcapitulatif des donnes simules par le modle lchelle

mensuelle ( Date de semis 25/11/1995)


ETR (mm/cycle)

Indice de dficit hydrique simul(%)

Ben Ahmed 60 302 27.6 80 316 24.3 100 340 19.9 120 344 18.3 140 373 12.7 160 388 10.0


mensuelle ( Date de semis 20/12/1995)


ETR (mm/cycle)


Sidi El Aydi 60 286 27.4 80 298 24.4 100 308 21.8 120 310 21.3 140 338 14.2 160 349 11.4


dcadaire (Date de semis 25/11/1995)

Zone rserve utile (mm/m)

ETR (mm/cycle)


Sidi El Aydi 60 248 34.2 80 253 33.7 100 262 33.7 120 264 33.2 140 296 25.1 160 323 18.2


dcadaire (Date de semis 20/12/1995)

On note que la date de semis influence les paramtres simuls par le modle de faon remarquable, du moins sous les conditions de la campagne tudie. Ainsi,

au niveau de Ben Ahmed o la simulation est faite lchelle mensuelle, lorsque la date de semis passe du 25/11/1995 au 20/12/1995, lindice de dficit hydrique augmente de 4.7% et lETR diminue de 30.5 mm. Pour la zone de Sidi El Aydi le mme dcalage de la date de semis induit une diminution de lETR denviron 15 mm et une augmentation de lindice de dficit hydrique de 3.2%. Le dcalage des semis rsulte en une rduction du cycle cultural, mais en mme temps une augmentation du risque dassujettir la culture au stress hydrique, particulirement durant les stades sensibles. Laugmentation de lindice de dficit hydrique durant ces stades, quoique faible, rsulterait en une grande chute des rendements; aussi linstallation de la culture en conditions prcoces est-elle conseille.

V. Conclusion

En conclusion, on peut dire que la validit du modle est confirm aussi bien pour ETR que pour lindice de dficit hydrique. Cette validit serait galement valable pour lvapotranspiration maximale (ETM) ainsi que les autres paramtres. Le modle pourrait tre utilis aussi bien lchelle mensuelle, sur la base de la mthode de Blaney-Criddle, qu lchelle dcadaire avec la mthode de Penman modifie. Cependant, lusage de cette dernire mthode est plutt conseill si les donnes ncessaires sont disponibles.

Ltude de sensibilit montre que laugmentation de la rserve utile engendre une augmentation de la consommation en eau (ETR) et une diminution de lindice de dficit hydrique, au cours du cycle de la culture. Elle montre galement une augmentation de lindice de dficit hydrique, et donc une rduction du rendement, quand la date de semis est dcale dans le temps. Le modle gagnerait en terme de prcision si sa validation est faite sur dautres campagnes, particulirement sous des conditions dalimentation hydriques diffrentes de celles utilises pour cette tude.

CHAPITRE V ADAPTATION DU MODELE DE SIMULATION DU DEFICIT HYDRIQUE

SOUS UN SYSTEME DINFORMATION GEOGRAPHIQUE

Ce chapitre prsente les diffrentes tapes suivies pour llaboration dun systme dinformation gographique pour la prvision des rendements. Ce systme offre la possibilit de spatialiser les sorties du modle, notamment lvapotranspiration relle, lindice de dficit hydrique et le rendement. Des programmes intermdiaires ont t labors pour permettre la prparation des fichiers climatiques et agronomiques ncessaires pour lexcution du modle.

I. Etablissement de cartes thmatiques

I. 1. Carte pdologique

La carte pdologique des sols de la Basse Chaouia avait t labore par lI.A.V. HASSAN II en 1984, lchelle du 1/100.000. Les sols avaient t classs selon les principaux facteurs pdogntiques puis regroups en associations afin de permettre le dessin des limites cartographiques lchelle de la reprsentation choisie de 1/100.000. Des indications sur les principales contraintes agronomiques avaient t adjointes cette carte dans un document annex (charge caillouteuse, rserve utile, profondeur, etc.).

Dans le cadre du prsent travail, les cartes topographiques de la Basse Chaouia et la carte pdologique en question taient les premiers documents utiliss pour spatialiser les donnes de base. Ainsi, une carte pdologique au 1/50.000 t produite lissue de la saisie des informations disponibles (figure 26). Les couleurs choisies pour reprsenter les classes de sol rpondent aux normes de la cartographie pdologique ayant t adoptes. Le calcul automatique des surfaces a permis de dterminer la superficie et le pourcentage des classes pdologiques rencontres dans la zone dtude (tableau 14). Selon le besoin, on peut utiliser la mme carte pour produire des cartes thmatiques drives. Il sagit par exemple de la rpartition spatiale des diffrentes caractristiques des sols de la rgion. Dans le cas du prsent travail, deux cartes ont t drives, savoir celle de la rserve utile et celle de la profondeur du sol.

Classes de sol Superficie (ha) (%)

minraux bruts 138.882 5.92 peu volus 98.651 4.20 vertisols 151.91 6.47 calcimgnsiques 1172.165 49.96 isohumiques 365.464 15.57 sesquioxydes de fer 89.469 3.81 complexes 329.412 14.04

total 2345.953 100.00 Tableau 14 : Units pdologiques et superficies correspondantes dans la

Basse Chaouia

I. 2. Carte de profondeur du sol

Ldition de la carte des profondeurs sest base sur la carte pdologique et les donnes prsentes dans le rapport annex (figure 27). Le tableau 14 donne les diffrentes classes de sol et les profondeurs moyennes correspondantes. Le calcul automatique offert par le logiciel ARC/INFO a permis de dterminer la superficie et le pourcentage relatif chaque classe de profondeur (tableaux 15 et 16).

Classes de sol Profondeur sols squelettiques 00 - 20 cm sols peu profonds 20 - 40 cm sols moyennement profond 40 - 60 cm sols profonds > 60

Tableau 15 : Classification des sols selon la profondeur

Classe de profondeur (cm)

Superficie

(ha) (%) 0 - 20 256.673 10.94 20 - 40 791.825 33.75 40 - 60 786.287 33.51 > 60 511.165 21.79 Total 2345.953 100

Tableau 16 : Rpartition des classes de profondeur du sol dans la Basse Chaouia

I. 3. Carte de la rserve utile

Cette carte a t tablie sur la base de la carte pdologique en associant chaque polygone qui reprsente une classe pdologique dtermine la valeur de la rserve hydrique correspondante. Les valeurs de la rserve utile du sol ont t tires du document annex la carte pdologique de la Basse Chaouia. La figure 28 reprsente la rpartition spatiale de la rserve hydrique du sol de la zone dtude.

II. Organisation des donnes climatiques et agronomiques

II. 1. Donnes climatiques

Les donnes climatiques spatialises (tempratures et pluviomtrie) ont t recueillies auprs de la DPA de Settat, des CT et de lINRA. Ces donnes taient structures dans une table appele STATION.DAT . Cette table ne contient que les donnes climatiques de la dernire dcennie pour les stations de Settat, Berrechid et Ben Ahmed en raison du fait quil na pas t possible de disposer des donnes historiques pour la station de Sidi Elaydi. Cependant, la table est conue de manire ce que dautres stations peuvent y tre ajoutes dans le cas o on dispose des donnes. La figure 29 illustre la faon dont les donnes sont organises dans cette table.

II. 2. Donnes agronomiques

En plus des donnes climatiques, le modle a besoins dautres donnes pour la simulation du dficit hydrique. Ces donnes concernent en particulier les informations lies la culture, savoir la date de semis, le nombre de phases de dveloppement et la dure de chaque stade, des donnes lies au sol, comme la profondeur maximum atteinte par les racines et la rserve utile, et des informations relatives la station mtorologique utilise, notamment laltitude et la latitude. Ces donnes sont groupes dans une table informatique nomme AGRO.DAT . Elles sont structures de la faon illustre par la figure 30.

III. Spatialisation des donnes sous forme de cartes

III. 1. Carte des donnes climatiques

La spatialisation des donnes climatiques sous forme de cartes a t faite sur la base des donnes des quatre stations (Sidi El Aydi, Settat, Ben Ahmed et Berrechid). La zone dtude a t divise en quatre quartiers par la mthode de Thiessen. Celle-ci consiste dcouper la zone dtude en polygones ou quartiers dont chacun est reprsent par une station.

Figure 29 : Schma dorganisation des donnes climatiques

STATION STATION-ID

TYPE DE SOL

ALTITUDE

JOUR-SEMIS

MOIS-SEMIS

LATITUDE

PROFONDEUR

RU

STADE-DEV

STD1

STD2

STD3

STD4

JOUR-CORES.

Figure 30 : Schma dorganisation des donnes agronomiques dans la table

AGRO.DAT

ANNEE

SEP OCT NOV DEC JAN FEV MAR AVR MAI

TEMPERATURE

PLUIE

STATION STATION-ID

III. 2 . Carte des tempratures

La variation de la temprature est dtermine par laltitude, la distance par rapport la mer et la prsence de barrires climatiques telles que les montagnes. Le premier facteur agit par une diminution de la temprature de 0.6 degr tous les 100 mtres daltitude. La mer a un effet dans les 80 premiers km de distance. Dans le cas de Basse Chaouia, la topographie est presque plane et donc leffet de laltitude est nul.

IV. Relations entre cartes et tables info des donnes

Le logiciel ARC/INFO offre diverses possibilits de liaison entre les couvertures et les tables info. Ces relations reprsentent des liens logiques tablis entre deux fichiers par lintermdiaire dun attribut relationnel. La principale application est la mise en relation dune table des attributs avec un fichier dune base de donnes (info). Dans le cas prsent, la couverture contenant les stations mtorologiques et la table info contenant les donnes climatiques ont t lies. Le type de liaison adopt est le LINEAIRE bien que la recherche des enregistrements soit la plus lente dans ce cas. Ce choix a t dict par le fait que les informations descriptives stockes dans la table STATION.DAT sont prsentes en fonction du temps (par mois et par anne) (Fig. 31).

V. Excution du modle de simulation du dficit hydrique sous ARC/INFO

V. 1. Description du programme simulation

Le programme de simulation du dficit hydrique est excut au sein dun programme de macrocommandes appel SIMULATION qui assure linterface entre la programme FORTRAN et le SIG. IL ncessite le lancement dun autre programme (CLIMAT) qui permet la prparation du fichier des donnes climatiques. Le programme tabli permet aussi le calcul des sommes des diffrentes sorties du modle pour tout le cycle et leur stockage dans une table info (DEFICIT.DAT) qui est utilise plus tard pour ltablissement des cartes.

V. 2. Prparation du fichier de donnes climatiques

Le modle de simulation du dficit hydrique crit en FORTRAN exige un format pr-dfini du fichier des donnes climatiques. Un programme crit en langage AML permet lextraction des donnes climatiques dans la table info (STATION.DAT) pour une station et une campagne agricole donnes, puis leur structuration dans le format pr-dfini. Lexcution de ce programme se fait directement sur ARCPLOT.

Figure 31 : Prsentation schmatique dune relation linaire du type LIAISON

2 1

3 4

6

5

RECORD

AREA

PEREMETER

STATION-ID

STATION

1 2 3 4

STATION-ID

STATION

ANNEE

MOIS

PLUVIOMETRIE

TEMPERATURE

1 2 3 4

Caractristiques de la relation: Related name : Relation Table Identifier : Station.dat Data Base : Info Info Item : Station-Id Relate Column: Station-Id Relate Type : Linear

STATION.DAT

STATION

STATION.PAT

COUVERTURE DES STATIONS

V. 3. Excution du modle

Le programme SIMULATION.AML est excutable sur ARCPLOT ou indirectement sur les autres modules de ARC/INFO, en utilisant la commande &sys &r SIMULATION; il fait appel aux fichiers dj prpars des donnes climatiques indispensables pour le modle. Le mme programme permet de sauvegarder les rsultats de simulation dans une table info (DEFICIT.DAT) pralablement cre et comprenant ETo, ETM, ETR et lindice de dficit hydrique.

V. 4. Spaitialisation des sorties du modle

Les sorties du modle, savoir lETR, lindice de dficit hydrique et le rendement, sont gnres partir de la table Info cre suite lexcution du programme de prvision (figures 32, 33 et 34).

VI. Conclusion et recommandations

Les rsultats de lanalyse des donnes climatiques de la dernire dcennie ont montr que le climat de la Basse Chaouia se caractrise par un climat aride ce qui pose des contraintes la pratique de lagriculture en sec. Nanmoins le potentiel de production reste important et pourrait tre amlior considrablement en adoptant une technologie adapte ces conditions et en prenant les mesures ncessaires.

La campagne 95-96 tait exceptionnelle du point de vue prcipitations qui ont dpass la moyenne annuelle de 65, 36 et 50% respectivement Settat, Ben Ahmed et Berrechid. Malgr limportance de cette pluviomtrie, elle est reste insuffisante pour compenser la demande climatique impose aux cultures. Les besoins en eau du bl pendant cette campagne taient de 490 530 mm. En dpit de limportance des prcipitations, ces besoins nont t satisfaits quen partie en raison particulirement de la distribution non homogne des deux variables. La consommation en eau par la culture de bl a vari entre 153.5 mm et 404.2 mm selon les parcelles suivies, ce qui a assujetti celle-ci un dficit hydrique qui a galement vari entre un minimum de 4% et un maximum de 63.1%, dans lensemble de la zone dtude.

Lanalyse du rendement a montr que celui-ci tait tributaire en grande partie des conditions dalimentation hydrique au cours de son cycle vgtatif. En effet, la variabilit de la production a suivi de trs prs celle de la consommation hydrique. Les meilleures relations entre ces deux variables taient du type linaire, avec des coefficients de corrlation hautement significatifs. Le rendement grain tait fortement corrl avec la consommation en eau (ETR), le degr de satisfaction des besoins en eau (ETR/ETM) et lindice de dficit hydrique. Les meilleures relations entre le rendement grain relatif et le ratio

ETR/ETM, dgages au niveau de chacune des quatre zones taient comme suit:

- Zone de Sidi El Aydi : RG/RGm = 0.93 * ETR/ETM - 0.28; R = 0.86

- Zone de Settat : RG/RGm = 0.78 * ETR/ETM - 0.12; R = 0.84

- Zone de BERRECHID : RG/RGm = 0.74 * ETR/ETM + 0.10; R = 0.84

- Zone de Ben Ahmed : RG/RGm = 1.13 * ETR/ETM - 0.34; R = 0.86

avec les limites 0.38 < ETR/ETM < 0.96.

Ces relations montrent que presque 75% de la variabilit du rendement peuvent tre explique par celle de la consommation en eau. Elles ne sont valables que pour les gammes de valeurs des diffrentes variables ayant t couvertes et pour les conditions similaires celles ayant prvalu durant la campagne dtude. Nanmoins, elles dmontrent le potentiel de baser les prvisons des rendements sur la consommation hydrique avec une grande prcision.

Les rsultats issus du calage du modle de simulation du dficit hydrique montrent que la prdiction de ETR et de lindice de dficit hydrique est satisfaisante et est relativement meilleure lchelle dcadaire qu lchelle mensuelle. Lanalyse de la sensibilit du modle a montr que celui-ci rpond la variation de la rserve utile du sol et de la date de semis. Quant la date de semis, son changement du 25/11 au 20/12 a rsult en une diminution de ETR de 15 mm et une augmentation de lindice de dficit hydrique de 3.2%, quand la simulation est faite lchelle dcadaire. Ces rsultats montrent lintrt de disposer des valeurs relles des caractristiques du sol et plus particulirement la rserve utile pour pouvoir utiliser le modle de manire plus efficace. Elles dmontrent galement lintrt de pratiquer des semis prcoces en vue de rduire leffet du dficit hydrique sur les rendements.

Le calage du modle a consist galement relier les rendements raliss au niveau des parcelles suivies lindice de dficit hydrique simul. Les relations dgages taient comme suit:

- Zone de Sidi El Aydi : RG = - 0.744 * IDH + 43.94, R2 = 0.71

- Zone de Settat : RG = - 1.554 * IDH + 65.33, R2 = 0.67

- Zone de Ben Ahmed : RG = - 1.316 * IDH + 62.10, R2 = 0.61

- Zone de Berrechid : RG = - 1.680 * IDH + 66.82, R2 = 0.73

Ces relations montrent que la variabilit du rendement peut tre explique par celle de la consommation hydrique dans des proportions de 67 73%. Elles peuvent tre affines par le calage du modle sous des conditions climatiques

autres que celles ayant svi lors de la prsente campagne. De mme lincorporation dautres facteurs de production pourrait amliorer la prcision des prvisions. Sous la prsente forme, ces modles ne sont valables, avec le mme niveau de prcision, que dans des situations similaires celles de lanne de validation et plus particulirement en ce qui concerne la rpartition du dficit hydrique au cours du cycle et son importance. Nanmoins et en attendant, elles peuvent tre utilises dans dautres conditions avec des niveaux de prcisions qui pourraient tre lgrement infrieurs.

Llaboration dun systme dinformation gographique pour la prvision des rendements prsente les avantages suivants:

- Possibilit dexcuter le modle au niveau dune zone restreinte couverte par une station mtorologique ou dune rgion plus importante o il y a plusieurs stations. Cette flexibilit dtendre la zone daction permettrait long terme la gnralisation des prvisions toutes les rgions du pays disposant des donnes ncessaires.

- Sortie des rsultats de simulation (ETR, ETM, indice de dficit hydrique et rendement) sous forme numrique ou sous forme de cartes.

- Possibilit de pouvoir faire des prvisions tout moment de la campagne. A cet effet, les donnes utiliser seraient celles de lanne concerne depuis le dbut de la campagne jusquau moment o les prvisions sont faites et les donnes moyennes de la rgion pour le reste de la campagne. Il est vident que dans ce cas, la prcision serait dautant plus vague que la prvision est faite tt dans la camapgne et vice-versa.

Au stade actuel et partant du fait que la validation du modle na t faite que sur la base des donnes dune seule campagne, il est vident que le modle est loin dtre parfait. Il ncessite encore plusieurs annes de validation sous des conditions autres que celles ayant svi lors de la prsente campagne avant de devenir un important outil de prvision. De mme, lincorporation de facteurs autres que la consommation hydrique permettrait daffiner davantage les prvisions.

Lacquis le plus imoprtant prsent est le fait davoir enclench le processus et rod la technique qui consiste modliser les rendements et rgionaliser les rsultats de cette modlisation. A partir de cette premire bauche, il reste encore beaucoup faire pour finaliser et gnraliser le produit.

A lissue de ce travail, les recommandations les plus immdiates portent sur les points suivants:

- Continuer le calage du modle sous diffrentes conditions climatiques et dalimentation en eau de la culture, particulirement limportance et la place du dficit hydrique dans le cycle cultural.

- Incorporation de facteurs de production autres que leau.

- Etudes prliminaires permettant de gnraliser les donnes de base ncessaires la modlisation et en particulier les caractristiques des sols.

- Equipement des diffrentes zones du pays et particulirement celles vocation cralires en stations agroclimatiques en vue de disposer des donnes relles ncessaires.

REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES

Abdani, R. 1978. Modle dEtude du Dficit Hydrique sur Crales dans les Zones Semi-arides. Cas des Doukkala. Mmoire de Fin dEtude E.N.A Mekns.

Amri, A. 1980. LEtude de la Rsistance la Scheresse chez Quatre Espces Cralires. Mmoire de Troisime Cycle. Option Agronomie. I.A.V. Hassan II, Rabat.

Bamouh, A. 1981. Effet dune Scheresse en Dbut du Cycle sur lElaboration du Rendement du Bl Tendre Nesma 149. Mmoire de Troisime Cycle. Option Agronomie. I.A.V. Hassan II, Rabat.

Barlow, E. W. R., Lec, J. W., Munns, R. and Smont, M. G. 1980. Water Relation of the Developing Wheat Grain. Aust. J. Plant Physiol. 7: 519-525.

Bazza, M et Stochton, C.W. 1990. Variabilit Spatiale et Chronologique du Climat Marocain et Importance de lIrrigation dans lAmlioration de ses Potentialits pour les Cultures Pluviales. Actes du XIVme Congrs International de la Commission Internationale de lIrrigation et de Drainage. Volume I.C. Q43 (R1-R31): 233-249.

Bazza, M. 1995. Contribution to the Improvement of Irrigation Management Practices through Water-deficit Irrigation. Report Submitted to IAEA Within the Framework of the Coordination Research Progarmme on The Use of Nuclear and Related Techniques in the Assessment of Irrigation Schedules of Field Crops to Increase the Efficient Use of Water in Irrigation Projects.

Bell, J. 1981. The Testing And Validation Of Models. In Mathematics of Plant Physiology . Ed. Rose and Edwards. Associated Press.

Bouaziz, A. et Ouattar, S. 1985. LAmlioration de lEfficience de lUtilisation de lEau par les Techniques dAridoculture au Maroc. Confrence Internationale: Scheresse, Gestion des Eaux et Production Alimentaire, 21-24 Nov. 1985. Agadir, Maroc.

Bouaziz, A. 1987. Implantation dun Peuplement de Bl Tendre en Conditions Sches: Analyse Physique et Modlisation. Thse de Doctorat s-Sciences Agronomiques. I. A. V. Hassan II, Rabat.

Bouchet, R. J. 1963. Evapotranspiration Relle, Evapotranspiration Potentielle et Production Agricole. Dans LEau et la Production Vgtale . INRA, Paris, 151-232.

Bouchrifa, M. 1982. Effet dune Scheresse en Dbut du Cycle sur lElaboration du Rendement de Trois Varits de Bl Tendre. . Mmoire de Troisime Cycle. Option Agronomie. I.A.V. Hassan II, Rabat.

Dao, N. 1995. Modlisation du Rendement du Bl dans le Primtre des Doukkala sur la Base des Conditions Climatiques et Hydriques. Mmoire de Troisime Cycle. Option Irrigation .I.A.V Hassan II, Rabat.

Diouf, M. et Ouattar, S. 1984. Etude de la Scheresse et Potentialit des Crales en Zones Semi-arides. Projet Abda-Ahmar. Vol. 3, Tome 1, DPV/MAMVA et I. A. V. Hassan II.

Doorenbos, J. et Kassam, A. H. 1987. Rponse des Rendements lEau. Bulletin dIrrigation et de Drainage N 33. F.A.O. Rome.

Doorenbos, J. et Pruitt, W. O. 1977. Les Besoins en Eau des Cultures. F.A.O, Bulletin dIrrigation et de Drainage N 24. Rome.

DPAE. 1994. Donnes Statistiques sur la Craliculture au Maroc. MAMVA., Rabat.

EL Baghati, H. 1983. Etude Frquentielle du Climat des Zones Arides et Semi-arides. DPV/ MAMVA, Dc. 1983.

EL Baghati, H. 1989. La Craliculture au Maroc. Doc. Rno. MAMVA. Rabat.

EL Mourid, M. 1988. Performance of Wheat and Barley Cultivars under Different Soil Moisture Regimes in a Semi-arid Region. Ph. D. Dissertation. Iowa State University. Ames, Iowa, U.S.A.

EL Quortobi, A. 1987. Simulation du Dficit Hydrique et Prdiction des Rendements des Crales dAutomne. Mmoire de Troisime Cycle. Option Agronomie . I.A.V. Hassan II, Rabat.

Evans, L. T., Wardlaw, I. F. and Fisher, R. A. 1975. Wheat. In Crop Physiology (ed. Evans, L. T.) Cambridge University Press, 5: 101-149.

Ferreira, M. I. et Perreira, L. 1982. LEstimation de lEvapotranspiration de Rfrence (ETo). Etude Comparative de Plusieurs Formules Climatiques. Hommes, Terres et Eaux. Vol. 12 (47), 1982.

Fezzaz, M. 1986. Modlisation Agroclimatique: Etude des Risques et des Contraintes Imposes par la Scheresse aux Crales dAutomne: Cas de Trois Rgions du Maroc. Mmoire de Troisime Cycle. Option Agronomie . I.A.V. Hassan II, Rabat.

Forest, M. 1982. Le Bilan Hydrique, Facteur de Production des Cultures Pluviales. Une Modlisation du Bilan Hydrique Adapte aux Conditions du Sol et du Climat des Rgions Semi-arides. Doc . Interne, IRAT - DRD. Monteplier, 1982.

Franquin, P. et Forest, F. 1977. Des Programmes pour lElaboration et lAnalyse Frquentielle des Termes du Bilan Hydrique. Agron. Trop. Vol. 22(1).

French, R. J. 1978. The Effect of Following on the Yield of Wheat. II: The Effect on Grain Yield. J. Agric. Res. N 29: 669-684.

Frere, M. and Popov, G. F. 1979. Agrometeorological Crop Monitoring and Forecasting. F.A.O. Plants Production And Protection Paper 17, Rome. pp 38-43.

Hanks, R.F. 1974. Model for Predicting Plant Growth as Influenced by Evapotranspiration and Soil Water. Agronomy J. 66(5). pp 660-665.

Hanks, R. J. 1982. Predicting Crop Production as Related to Plant Water Stress. Advances in Agronomy . Vol 35. pp 193-215.

Jensen, M. E. 1969. Water Consumption by Agricultural Plants. In Water Deficit and Plant Growth , ed. Koskowski, 1968, Acad. Press.

Jouve, Ph. 1976. Enqute sur la Conduite de lIrrig

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