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REPUBLIQUE ALGERIENNE DEMOCRATIQUE ET POPULAIRE

MINISTERE DE L’ENSEIGNEMENT SUPERIEUR

ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE

FACULTE DES SCIENCES

DEPARTEMENT DE BIOLOGIE

Mémoire

Présenté par

Mr .Dahmani Walid

En vue de l’obtention

du

Diplôme de Magister

Spécialité: Biodiversité végétale méditerranéenne de l’Algérie occidentale

Option : Valorisation, conservation et restauration

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REPUBLIQUE ALGERIENNE DEMOCRATIQUE ET POPULAIRE

MINISTERE DE L’ENSEIGNEMENT SUPERIEUR

ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE

FACULTE DES SCIENCES

DEPARTEMENT DE BIOLOGIE

Mémoire

Présenté par

Mr .Dahmani Walid

En vue de l’obtention

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Diplôme de Magister

Spécialité: Biodiversité végétale méditérranéenne de l’Algérie occidentale

Option : Valorisation, conservation et restauration

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Je remercie mon DIEU tout puissant, qui ma donnée la force, la volonté, et le courage

d’effectuer ce travail.

J’exprime toute ma gratitude, mes profonds respects à mon promoteur Mr. SAHNOUNE MED,

qui malgré ses lourdes tâches n’a cessé de m’encourager et de me guider par ses conseils, son aide, et

surtout pour sa gentillesse.

A Mr. BENKHETTOU AEK, mon co-promoteur, qui ma aidé et facilité la tache et surtout de

sa gentillesse et sa compréhension.

Mes sincère respects et ma gratitude va également à Mr. AIT HAMOU MOHAMED, qui ma

soutenu lors de la réalisation de ce travail et de toute ses conseils d’un père a son fils. Je lui exprime

ma profonde reconnaissance et mes sincères remerciements.

A Mr BELKHODJA MOULAY, d’avoir accepté de présidé mon jurés et analysé mon travail.

Aussi de sa gentillesse et de sa compréhension.

A mes deux examinateur Mr BENHASSAINI HACHEMI et Mr HADJADJ AOUL SEGHIR,

d’avoir accepté d’examiné ce travail, ainsi de leur compréhension et de leurs précieux conseils.

J’adresse mes sincères remerciements à toutes les personnes qui m’ont aidé au niveau de la

faculté et tout mes amis qui mon aidé dans le terrain et qui on pris des risque avec moi,

Que tout ceux qui on contribué de prés ou de loin dans la réalisation de ce travail, soient

rassurées qu’aucune d’elles n’est oubliée.

Je dédie ce travail :

A Mes très chers parents, qui mon supporté et aidé ;

A ma deuxième mère Souad, qui a été toujours la pour moi, et qui ma aidé ;

A Souci Merième, la plus charmante de mes nièces

A mon très cher grand père Hadj Moulay, et ma très chère Grand-mère Hadja H’lima;

A mes tente : Amina, Warda, Khaira, Fatima, Nezha, Fatiha et Mokhtaria;

A mes oncle: Hamid, Adda, M’hamed, Mohamed, Benaissa, H’med et Hamouda;

A Mes sœurs : Noura, Merième et Amina ;

A celle qui m’inspire et qui ma aidé et encouragé depuis le début, A Manel la plus charmante et la plus

belle.

A Mes neveux et nièces ;

A tout mes cousins et mes cousines ;

Surtout Mohamed, Zakaria, Fethi, Omar et Snouci

A Toute ma famille

A tout mes Amis et mes Amies

Mille excuses à ceux que j’oublie.

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Table des matières

Introduction …………………………………………………………………………………….. 1

Partie I : Synthèse bibliographiqe

Chapitre I Généralité sur Pistacia atlantica Desf.

1.1. Origine de Pistacia atlantica Desf. ………………………………………………………… 3

1.1. Le Pistachier d’Atlas en Algérie ………………………………………………………….. 3

1.3. Généralité sur l’espèce Pistacia atlantica Desf. ………………………………………….. 3

1.4. Systématique de Pistacia atlantica Desf. …………………………………………………. 5

1.5. Morphologie de P. atlantica Desf. ………………………………………………………… 6

1.5.1. Feuille …………………………………………………………………………………….. 6

1.5.2. Fleure …………………………………………………………………………………….. 6

1.5.3. Fruits ……………………………………………………………………………………... 6

1.5.4. Composition de la graine ……………………………………………………………….. 7

1.5.5. Germination ……………………………………………………………………………... 7

1.5.6. Racines …………………………………………………………………………………… 7

1.5.7. Ecorce ……………………………………………………………………………………. 7

1.5.8. Bois ………………………………………………………………………………………. 7

1.6. Caractéristiques écologiques ……………………………………………………………… 8

1.6.1. Exigences climatiques …………………………………………………………………… 8

1.6.1.1. Pluviométrie …………………………………………………………………………… 8

1.6.1.2. Température …………………………………………………………………………… 8

1.6.2. Sol ………………………………………………………………………………………… 8

1.6.3. Répartition géographique ………………………………………………………………. 8

1.7. Intérêts …………………………………………………………………………………….. 9

1.7.1. Intérêt économique ……………………………………………………………………… 9

1.7.2. Intérêt médicinal ………………………………………………………………………… 9

1.8. Types stomatiques ………………………………………………………………………… 10

Chapitre II : Notions de variabilité génétique

2.1. Les enseignements de l’histoire évolutive des arbres …………………………………… 12

2.2. Niveau de diversité génétique intra-population ………………………………………….. 12

2.3. Niveau de diversité génétique …………………………………………………………….. 12

2.4. Niveau de variabilité génétique …………………………………………………………... 13

2.5. Comparaison entre niveau de diversité et niveau de variabilité intra-population …….. 15 2.6. Dynamique de recolonisation des espèces et stratégies de maintien de la diversité génétique ………………………………………………………………………………………..

16

2.7. Introduction sur la génétique …………………………………………………………….. 17

2.7.1. Modalité et mécanisme ………………………………………………………………….. 17

2.7.2. Génétique et théorie Darwinienne ……………………………………………………… 17

2.7.3. La théorie synthétique de l’évolution ………………………………………………….. 18

2.7.4. L’adaptation : un concept délicat ………………………………………………………. 20

2.8. Changements écologiques et adaptation des espèces ……………………………………. 22

2.9. Les apports de l’écologie ………………………………………………………………….. 22

2.10. Les apports de la systématique ………………………………………………………….. 23

2.11 Le hasard et la nécessité ………………………………………………………………….. 24

2.12. Les mécanismes de mutation ……………………………………………………………. 25

2.13. Les marqueurs moléculaires ……………………………………………………………. 25

2.13.1. Marqueurs anonymes révélés en masse ………………………………………………. 26

2.13.2. Les marqueurs AFLP (Amplified Fragment Length Polymorphism) ……………… 26

2.13.3. Les marqueurs ISSR (Inter Simple Sequence Repeat) ……………………………… 26

2.13.4. Les marqueurs SSAP (Sequence Specific Amplification Polymorphism) ………….. 27

2.13.5. Marqueurs révélés individuellement : utilisation des banques de données ………… 28

2.13.6. Intérêt de l’utilisation des ESTs ………………………………………………………. 29

2.13.7. Les techniques de détection de polymorphisme individuel ………………………….. 29

2.13.8. Détection par séquençage direct : application aux marqueurs COS ………………. 30

2.13.9. Polymorphisme de longueur des fragments amplifiés : application aux microsatellites ... 30

2.13.10. La technique SSCP (Single Strand Conformation Polymorphism) ……………….. 31

2.13.11. Stratégie visant à réduire le coût lié au grand nombre d’amorces testées ……….. 31

2.13.12. Marqueurs révélés individuellement : les marqueurs SCAR ……………………… 31

2.14. Réaction de polymérisation en chaîne (PCR) …………………………………………... 32

2.14.1. Définition ……………………………………………………………………………….. 32

2.14.2. Principe …………………………………………………………………………………. 32

2.14.3. Les acteurs de la PCR …………………………………………………………………. 33

2.14.3.1. L’ADN ……………………………………………………………………………........ 33

2.14.3.2. Les deux amorces …………………………………………………………………….. 33

2.14.3.3. Les DésoxyriboNucléotides-Tri-Phosphates (dATP, dCTP, dGTP, dTTP) ……… 34

2.14.3.4. L’enzyme Taq polymérase ………………………………………………………….. 34

2.14.3.5. Le milieu réactionnel ………………………………………………………………… 34

2.14.4. La réaction ………………………………………………………………………............ 34

2.14.4.1. La dénaturation ……………………………………………………………………… 35

2.14.4.2. L’hybridation ………………………………………………………………………… 35

2.14.4.3. L’élongation …………………………………………………………………………... 35

Partie II : Partie expérimentale

Chapitre III : Présentation de la zone d’étude

3.1. Zone d’étude ………………………………………………………………………………. 36

3.1.1. Situation géographique …………………………………………………………………. 36

3.1.2. Pédologie …………………………………………………………………………………. 37

3.1.3. Géomorphologie …………………………………………………………………………. 37

3.1.4. Hydrographie ……………………………………………………………………………. 37

3.1.5. Hydrogéologie ……………………………………………………………………………. 39

3.1.6. Caractéristiques du secteur forestier …………………………………………………... 40

3.1.7. Les principales forêts de la wilaya de Tiaret …………………………………………... 42

3.1.8. Les principales essences du patrimoine ……………………………………………….. 43

3.2. Répartition des peuplements du pistachier dans la région de Tiaret ………………….. 43

3.3. Climatologie ……………………………………………………………………………….. 45

3.3.1. Précipitation ……………………………………………………………………………... 45

3.3.2. Températures ……………………………………………………………………………. 47

3.3.3. Vent ………………………………………………………………………………………. 48

3.3.4. Humidité …………………………………………………………………………………. 49

3.3.5. Gelée ……………………………………………………………………………………… 49

3.3.6. Diagramme ombrothermique de Gaussen ……………………………………………. 50

3.3.7. Quotient pluviométrique d’EMBERGER …………………………………………….. 51

3.4. Faune ……………………………………………………………………………………….. 54

3.5. Végétation ………………………………………………………………………………….. 54

Chapitre IV : Méthodologie de travail

4. Méthodologie ………………………………………………………………………………… 55

4.1. Matériels utilisé sur terrain ………………………………………………………………. 55

4.2. Matériel utilisé au laboratoire ……………………………………………………………. 55

4.3. Echantillonnage ……………………………………………………………………………. 55

4.4. Relevés de donnés ………………………………………………………………………….. 56

4.5. Variables analysées …………………………………………………................................... 56

4.5.1. Variables qualitatives ………………………………………………………………….... 56

4.5.2. Variables quantitatives ………………………………………………………………….. 57

Chapitre V : Résultats et discussion

5. Résultats et discussion ………………………………………………………………………. 59

5.1. Les variables stationnels inter-populations ……………………………………………… 59

5.1.1. Valeurs propres des variables stationnels inter-populations …………………………. 59

5.1.2. Cercle de corrélation des variables stationnels inter-populations ……………………. 60

5.1.3. ACP des variables stationnels inter-populations ……………………………………… 61

5.1.4. Choix du nombre de classes des variables stationnels inter-populations ……………. 64

5.1.5. Dendrogramme des variables stationnels inter-populations …………………………. 65

5.2. Les variables stationnels intra-population ………………………………………………. 67

5.2.1. Station de Rechaiga ……………………………………………………………………... 67

5.2.1.1. Valeurs propres des variables stationnels de la station Rechaiga …………………. 67

5.2.1.2. Cercle de corrélation des variables stationnels de la station Rechaiga ……………. 68

5.2.1.3. ACP des variables stationnels de la station Rechaiga ………………………………. 69

5.2.1.4. Choix du nombre de classes des variables stationnels de la station Rechaiga …….. 71

5.2.1.5. Dendrogramme des variables stationnels de la station Rechaiga …………………... 73

5.2.2. Station de Guertoufa ……………………………………………………………………. 74

5.2.2.1. Valeurs propres des variables stationnels de la station Guertoufa ………………… 74

5.2.2.2. Cercle de corrélation des variables stationnels de la station Guertoufa …………… 75

5.2.2.3. ACP des variables stationnels de la station Guertoufa ……………………………... 77

5.2.2.4. Choix du nombre de classes des variables stationnels de la station Guertoufa …… 78

5.2.2.5. Dendrogramme des variables stationnels de la station Guertoufa …………………. 80

5.2.3. Station de Rosfa …………………………………………………………………………. 81

5.2.3.1. Valeurs propres des variables stationnels de la station Rosfa ……………………… 81

5.2.3.2. Cercle de corrélation des variables stationnels de la station Rosfa ………………… 83

5.2.3.3. ACP des variables stationnels de la station Rosfa …………………………………... 84

5.2.3.4. Choix du nombre de classes des variables stationnels de la station Rosfa ………… 85

5.2.3.5. Dendrogramme des variables stationnels de la station Rosfa ………………………. 86

5.2.4. Station de Tagdempt …………………………………………………………………….. 87

5.2.4.1. Valeurs propres des variables stationnels de la station Tagdempt ……………........ 87

5.2.4.2. Cercle de corrélation des variables stationnels de la station Tagdempt …………… 88

5.2.4.3. ACP des variables stationnels de la station Tagdempt ……………………………... 89

5.2.4.4. Choix du nombre de classes des variables stationnels de la station Tagdempt ……. 90

5.2.4.5. Dendrogramme des variables stationnels de la station Tagdempt …………………. 92

5.3. Les variables morphologiques du feuillage et du fruit ………………………………….. 93

5.3.1. Les variables morphologiques des pieds femelles (feuillage et fruit) ………………… 93 5.3.1.1. Valeurs propres des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage et fruit) inter-populations ………………………………………………………………………..

93

5.3.1.2. Cercle de corrélation des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage et fruit) inter-populations …………………………………………………………………………

94

5.3.1.3. ACP des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage et fruit) inter-populations ……………………………………………………………………………………...

95

5.3.1.4. Choix du nombre de classes des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage et fruit) inter-populations …………………………………………………………..

98

5.3.1.5. Dendrogramme des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage et fruit) inter-populations …………………………………………………………………………

99

5.3.2. Les variables morphologiques des pieds femelles (feuillage) …………………………. 100 5.3.2.1. Valeurs propres des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage) inter-populations ……………………………………………………………………………………...

100

5.3.2.2. Cercle de corrélation des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage) inter-populations ………………………………………………………………………………..

101

5.3.2.3. ACP des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage) inter-populations 102 5.3.2.4. Choix du nombre de classes des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage) inter-populations ……………………………………………………………………

105

5.3.2.5. Dendrogramme des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage) inter-populations ……………………………………………………………………………………...

106

5.3.3. Les variables morphologiques des pieds males (feuillage) ……………………………. 107 5.3.3.1. Valeurs propres des variables morphologiques des pieds males (feuillage) inter-populations ……………………………………………………………………………………..

107

5.3.3.2. Cercle de corrélation des variables morphologiques des pieds males (feuillage) inter-populations ………………………………………………………………………………..

108

5.3.3.3. ACP des variables morphologiques des pieds males (feuillage) inter-populations ... 109 5.3.3.4. Choix du nombre de classes des variables morphologiques des pieds males (feuillage) inter-populations ……………………………………………………………………

112

5.3.3.5. Dendrogramme des variables morphologiques des pieds males (feuillage) inter-populations ……………………………………………………………………………………...

113

Discussion ………………………………………………………………………………………. 115

Conclusion ……………………………………………………………………………………… 128

Annexe

Références bibliographiques

Résumé

Liste des tableaux

Tableau 1 : Composition en Alcaloïdes, Flavonoïdes et Tanin de Pistacia atlantica Desf.

Tableau 2 : Paramètres de variabilité génétique chez plusieurs espèces forestière.

Tableau n°3 : Vitesse moyenne mensuelle du vent enregistré dans la région de Tiaret durant la période 1995- 2006 (station ANRH de Tiaret).

Tableau n°4 : Répartition mensuelle moyenne de l’humidité enregistrée dans la région de Tiaret durant la période 1995-2006 (station ANRH de Tiaret)

Tableau n°5 : Répartition journalier moyenne de la gelée enregistrée dans la région de Tiaret (station ANRH de Tiaret).

Tableau n°6 : Quotient pluviométrique d’EMBERGER pour la station de Tiaret.

Tableau n°7 : Variables qualitatives effectuées sur le terrain

Tableau n°8 : Variables quantitatives

Tableau n°12 : Valeurs propres des variables inter-stationnels

Tableau n°13: Répartition des résultats de l’ACP des arbres et des variables stationnels inter-population sur les axes 1 et 2. des quatre stations.

Tableau n°14 : Répartition des résultats du dendrogramme des variables stationnels sur les axes 1, 2, 3 et 4.

Tableau n°15 : Valeurs propres des variables inter-stationnels de la station Rechaiga

Tableau n°16 : la répartition des résultats de l’ACP des arbres et des variables stationnels de la station de Rechaiga sur les axes 1 et 2.

Tableau n°17 : Répartition des résultats du dendrogramme des variables stationnels de Rechaiga sur les axes 1 et 2.

Tableau n°18 : Valeurs propres des variables inter-stationnels de la station Guertoufa

Tableau n°19 : Répartition des résultats de l’ACP des arbres et des variables stationnels de la station de Guertoufa sur les axes 1 et 2.

Tableau n°20 : Répartition des résultats du dendrogramme des variables stationnels de Guertoufa sur les axes 1, 2 et 3.

Tableau n°21 : Valeurs propres des variables inter-stationnels de la station Rosfa

Tableau n°22: Répartition des résultats de l’ACP des arbres et des variables stationnels de la station de Rosfa sur les axes 1 et 2.

Tableau n°23 : Répartition des résultats du dendrogramme des variables stationnels de Rosfa sur les axes 1, 2 et 3.

Tableau n°24 : Valeurs propres des variables inter-stationnels de la station Tagdempt

Tableau n°25 : la répartition des résultats de l’ACP des arbres et des variables stationnels de la station de Tagdempt sur les axes 1 et 2.

Tableau n°26 : Répartition des résultats du dendrogramme des variables stationnels de Tagdempt sur les axes 1, 2 et 3.


Tableau n°28: Répartition des résultats de l’ACP des arbres et des variables morphologiques du feuillage et du fruit des pieds femelles sur les axes 1 et 2.

Tableau n°29 : Répartition des résultats du dendrogramme des variables morphologique du feuillage et du fruit des pieds femelles sur les axes 1, 2 et 3.


Tableau n°31 : Répartition des résultats de l’ACP des arbres et des variables morphologiques du feuillage des pieds males sur les axes 1 et 2.

Tableau n°32 : Répartition des résultats du dendrogramme des variables morphologique du feuillage des pieds femelles sur les axes 1, 2 et 3.

Tableau n°33 : Valeurs propres des variables inter-stationnels des pieds males.

Tableau n°34: Répartition des résultats de l’ACP des arbres et des variables morphologiques du feuillage des pieds males sur les axes 1 et 2.

Tableau n°35 : Répartition des résultats du dendrogramme des variables morphologique du feuillage des pieds males sur les axes 1, 2 et 3.

Tableau n°36 : Comparaison de nos résultats avec la littérature.

Tableau n°37 : Valeur des variables stationnels de la station de Rechaiga.

Tableau n°38 : valeur des variables stationnels de la station de Guertoufa.

Tableau 39 : valeur des variables stationnels de la station de Rosfa.

Tableau 40 : valeur des variables stationnels de la station de Tagdempt.

Tableau 41 : valeurs des variables morphologiques du feuillage et du fruit des pieds femelle.

Tableau 42 : valeurs des variables morphologiques du feuillage des pieds males.

Liste des figures

Figure 1 : Présentation schématique du dilemme centrale de la biologie évolutive. (David, 1988)

Figure n°2 : Situation géographique de la Wilaya de Tiaret.

Figure n°3 : Réseau hydrographique de la wilaya de Tiaret

Figure n°4 : Hydrogéologie de la wilaya de Tiaret

Figure n°5 : Densité des forêts par rapport à la superficie totale de la commune, source DPAT des wilayas Décembre 2006

Figure n°6 : Situation des stations d’étude

Figure n°7: Evolution des précipitations annuelles moyennes de la wilaya de Tiaret de 1984 jusqu’à 2009.

Figure n°8 : Evolution des précipitations mensuelles moyennes de la wilaya de Tiaret (1986-2009)

Figure n°9 : Evolution mensuelle des températures

Figure n°10 : Diagramme Ombrothermique de la région de Tiaret.

Figure n°11 : Situation de la ville de Tiaret dans le climagramme d’Emberger

Figure n° 12 : Evolution des valeurs propres des variables stationnels inter-populations en fonction des axes

Figure n°13 : Cercle de corrélation des variables stationnels inter-population

Figure n°14 : ACP des variables stationnels inter-population de qu'elle station

Figure n°15 : Choix du nombre de classe des variables stationnels inter-population

Figure n°16 : Dendrogramme des variables stationnels inter-populations

Figure n°17 : Graphe des valeurs propres des variables stationnels de la station Rechaiga

Figure n°18 : Cercle de corrélation des variables stationnels de la station Rechaiga

Figure n°19 : ACP des variables stationnels de la station Rechaiga

Figure n°20 : Choix du nombre de classes des variables stationnels de la station Rechaiga

Figure n°21 : Dendrogramme des variables stationnels de la station Rechaiga

Figure n°22 : Valeurs propres des variables stationnels de la station Guertoufa

Figure n°23 : Cercle de corrélation des variables stationnels de la station Guertoufa

Figure n°24 : ACP des variables stationnels de la station Guertoufa

Figure n°25 : Graphe du choix du nombre de classes des variables stationnels de la station Guertoufa

Figure n°26 : Dendrogramme des variables stationnels de la station Guertoufa

Figure n°27 : Valeurs propres des variables stationnels de la station Rosfa

Figure n°28 : Cercle de corrélation des variables stationnels de la station Rosfa

Figure n°29 : ACP des variables stationnels de la station Rosfa

Figure n°30 : Choix du nombre de classes des variables stationnels de la station Rosfa

Figure n°31 : Dendrogramme des variables stationnels de la station Rosfa

Figure n°32 : Evolution des valeurs propres des variables stationnels de la station Tagdempt

Figure n°33 : Cercle de corrélation des variables stationnels de la station Tagdempt

Figure n°34 : ACP des variables stationnels de la station Tagdempt

Figure n°35 : Choix du nombre de classes des variables stationnels de la station Tagdempt

Figure n36 : Dendrogramme des variables stationnels de la station Tagdempt

Figure n°37 : Valeurs propres des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage et fruit)

Figure n°38 : Cercle de corrélation des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage et fruit)

Figure n°39 : ACP des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage et fruit)

Figure n°40 : Choix du nombre de classes des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage et fruit)

Figure n°41 : Dendrogramme des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage et fruit)

Figure n°42 : Valeurs propres des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage)

Figure n°43 : Cercle de corrélation des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage)

Figure n°44 : ACP des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage)

Figure n°45 : Graphe du choix du nombre de classes des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage)

Figure n°46 : Dendrogramme des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage)

Figure n°47 : Graphe des valeurs propres des variables morphologiques des pieds males (feuillage)

Figure n°48 : Cercle de corrélation des variables morphologiques des pieds males (feuillage)

Figure n°49: ACP des variables morphologiques des pieds males (feuillage)

Figure n°50 : Choix du nombre de classes des variables morphologiques des pieds males (feuillage)

Figure n°51 : Dendrogramme des variables morphologiques des pieds males (feuillage)

Introduction

Pistacia atlantica est, de part sa dioïcie, et ses fleurs nues, un genre particulier des

Anacardiacées (Gaussen et al, 1982). Le pistachier de l’Atlas est un arbre à la fois protecteur que

productif (Monjauze, 1967).

C'est l'une des rares espèces arborescentes encore présente dans les régions semi-arides et

arides, voir même sahariennes. Sa limite extrême se trouve en plein cœur du Hoggar où il existe à l'état

de relique (Monjauze, 1980). Autrefois très abondant, cette essence ne cesse de régresser d’année en

année suite à des actions anthropiques.

En Algérie, Pistacia atlantica Desf. ssp. atlantica est un arbre par excellence des milieux

steppiques. Cependant il peut pénétrer profondément jusqu’aux régions sahariennes.

Cette espèce à beaucoup d’intérêts, médical, pharmaceutique, économique et dans la politique

de conservation.

Quelques auteurs ont pu effectuer des travaux englobant des caractéristiques générales de cette

espèce en Algérie. Des études ont porté sur la répartition et les caractéristiques morphologiques de

cette espèce dans plusieurs sites (Monjauze 1980 ; Belhadj et al. 2008, 2007 ; Benhassaini et al. 2007).

D’autres travaux sur le complexe stomatiques ont été réalisé, (Kadi-Bennane et al. 2005 ; Smail-

Saadoun 2005) et des travaux sur la composition des huiles essentielles de cette espèce (Maamri 2008 ;

Gourine et al. 2009).

L’objectif principal de cette étude est d’étudié la possibilité d’une éventuelle variabilité

morphologique intra et inter-populations de Pistacia atlantica Desf. dans la région de Tiaret, en

s'appuyant sur une étude dendrométrique sur terrain et une étude morphologique au laboratoire.

Des prélèvements ont été effectués sur le feuillage et le fruit de cette espèce, au niveau des

quatre sites d’étude. Une étude morphométrique au laboratoire a été réalisée sur ces prélèvements.

Ce travail s’articule sur deux parties, la première, étant la synthèse bibliographique où nous

avons évoqué dans un premier chapitre, les caractères généraux de notre espèce d’étude. Le second

chapitre porte sur des notions générales sur la variabilité génétiques.

La deuxième partie concerne l’expérimentation, avec une présentation de la zone d’étude,

suivie de méthodologie de travail et enfin les résultats et leurs discussions.

Nous estimons qu’à travers ce travail ouvrir les portes vers des recherches plus approfondies,

sur l’espèce Pistacia atlantica Desf. au niveau de la région de Tiaret.

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Partie bibliographique Généralités sur Pistacia atlantica Desf.

3

1.1.Origine de Pistacia atlantica Desf.

Le genre Pistacia est apparut au tertiaire (Deysson, 1997). C’est à Linné (1737) que le concept

Pistacia est noté et Tournefort (1707) mentionna deux espèces, le lentisque et le térébinthe.

Le genre Pistacia, qui dérive du persan (Posta), par les grecs (Pistake) qui se rapproche du nom

syrien (Foustok). (Mitchell, 1992)

1.2. Le Pistachier d’Atlas en Algérie

Décrite par la première fois en Algérie par Desfontaines (1798), cette espèce a fait l’objet d’une

grande ressemblance avec d’autres espèces, notamment le térébinthe et le frêne.

C’est à Fliche, Battandier et Trabut (1988), qui l’on séparé de Pistacia terebhintus.

Le pistachier de l’atlas se localise dans différentes région de l’Algérie, signalé par Reboud

(1867) in Monjauze (1980), au M’Zab prés de Ghardaïa.

Il se localise de la Mitidja jusqu’aux régions sahariennes, où il occupe les Dayas dans un état

isolé. (Monjauze 1968, in Chaba, 1991)

1.3. Généralité sur l’espèce Pistacia atlantica Desf.

C’est un arbre ubiquiste, présentant une silhouette impressionnante à l’âge adulte. Son

feuillage, serré, se développe dans des stations au plu faible indice d’évapotranspiration. Cette

résistance à la sécheresse pourrait être son caractère principal. (Monjauze, 1980)

D’après Chaba et al., (1991), le pistachier de l’Atlas est un arbre de climax naturel.

BELHADJ en 1999, note que le pistachier de l’Atlas est un grand arbre, qui peut atteindre 25 m

(10 m selon (Belhadj et al., 2008) et de 10 à 12 m selon (Maamri, 2008) de haut avec une longévité de

plus de 1000 ans. C’est un arbre a feuilles marcéssantes, possèdent entre 3 et 7 paires de folioles, avec

ou sans foliole terminales. (KASKA, 1994)

Selon Zohary (1952) in Belhadj et al. 2008, Zohary (1987) et Quézel et Médail (2003), cette

espèce est commune aux régions méditerranéennes et irano-touranienne. Alors que Monjauze (1980) et

Ozenda (1983) la qualifie d’endémique de l’Afrique du Nord. L’arbre présente un tronc bien

individualisé et à frondaison hémisphérique (Quézel et Santa 1963 et Benhassaini et al., 2007). Des

problèmes systématique et écologique sont évoqués dés 1952 par Zohary, pour les différentes variétés

de Pistacia atlantica, ont été étudiés. Elle consiste à l’étude des caractères macromorphologiques et les


4

éléments de micromorphologie (Alyafi 1979) et récemment avec l’utilisation des marqueurs

moléculaires (Parfitt et Badenes 1997 ; Kafkas et Perl-Treves 2001 ; Kafkas et al. 2001, 2002 ; Golan-

Goldhirsh et al. 2004; Kafkas 2005). Cette espèce a fait aussi l’objet d’une étude auprès des

taxonomistes comme Zohary (1952), Yaltirik (1967) in Belhadj et al., (2008) et Rechinger (1969) in

Belhadj et al., (2008), qui la considèrent comme le seul représentant de la section Butmela. Zohary

(1952) a utilisé la morphologie de la feuille, la forme, le nombre, la taille et l’orientation des folioles. Il

a également utilisé les caractéristiques du fruit, de la graine et la forme des pétioles. (Belhadj et al.,

2008)

Il possède des folioles pointues et pubescentes. Les chatons mâles sont rassemblés en bouquets,

alors que les fleurs femelles sont éparpillées. Avec des fruits entre 5 à 7 mm de diamètre. (Kaska,

1994)

Le pistachier de l’Atlas est un bel arbre. Il présente un intérêt particulier avec arganier, qui sont

les seuls arbres qui s’accommode de l’étage climatique aride et résistent aux conditions écologiques les

plus sévères. Ces feuilles qui produisent de bons sols forestiers. C’est un bon porte-greffe de Pistacia

vera. Les arbres greffés sont d’une grande vigueur et d’une longévité grande (Monastra et al., 2000).

Les principaux facteurs de dégradation de cette espèce sont l’exploitation forestière, les incendies de

forêt et le pâturage. On le trouve associé au Ziziphus lotus qui protège ces nouveaux plants contre les

animaux et les vents violents. L’utilisation de la culture reste faible malgré son potentiel d'adaptation

aux conditions arides du milieu. Les conditions climatiques de la plupart des régions agricoles

montagneuses et semi-arides de notre pays sont favorables à son extension (Belhadj, 2003).


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1.4. Systématique de Pistacia atlantica Desf.

Embranchement : Phanérogames

Sous-embranchement : Angiospermes

Classe : Dicotylédones

Sous-classe : Dialypétales

Série : Disciflores

Sous-série : Diplostémones

Ordre : Térébinthales

Famille : Térébhintacées ou Anacardiacées

Sous-famille : Anacardiées

Genre : Pistacia

Section: Térébenthus

Espèce : Pistacia atlantica Desf.

Sous-espèce: Atlantica

Nom commun : Pistachier de l’Atlas

Nom vernaculaire : Betoum, Botma, Iggth

Nom du fruit : Elkhodiri (Maamri, 2008)


6

1.5. Morphologie de P. atlantica Desf.

1.5.1. Feuille :

Ses feuilles sont composées, alternes et pennées, constitue entre 7 et 11 folioles par feuilles

(Larouci Rouibat, 1987), alors que Belhadj (1999), cita entre 3 et 15 folioles par feuilles.

D’après (Maamri, 2008), il est composé de 3 à 5 folioles par feuille.

Ses feuilles sont constituées de sept à neuf folioles (Ozenda, 1983).

Plus au moins coriaces, ces feuilles mesurent de 2,5 à 6 cm de long et de 0.5 à 1.5 cm de large

et n’atteint que rarement 12 cm de long pour la feuille.

Ses feuilles sont obscurément rhomboïdales, avec leur grande largeur au tiers inférieur du

limbe.

L’axe du pétiole est étroitement ailé. Cette espèce présente une ligne de poils presque

microscopique sur la marge des folioles. Mais certains pistachiers d’Algérie ne présentent pas cette

pubescence. (Monjauze, 1980)

1.5.2. Fleur :

C’est un arbre monoïque (quelques pieds sont dioïque), les fleures mâles sont rassemblés en

grappe terminales et les fleures femelles en grappe axillaires. De couleur jaune verdâtre. (Martin et al.

in Monjauze 1980)

Les fleurs sont en grappes lâches (Ozenda, 1983).

Sa pollinisation est anémophile et cause un problème puisque les fleurs mâles sont émient en

premier. (CHABA et al., 1991)

1.5.3. Fruits :

L’apparition des fruits débute du mois d’Avril, de couleur rougeâtre et en maturité ils

deviennent vert foncé (Maamri, 2008), noir ou brunâtre vers la fin d’Aout, septembre et au début

d’Octobre. C’est une drupe, monosperme à endocarpe osseux, pourpre à maturité. (CHABA et al.,

1991)

Les fruits, gros comme un pois, sont des drupes (Ozenda 1983).


7

Ils sont légèrement ovales plus au moins allongés, de taille d’un poids. Son épiderme se ride en

séchant sur endocarpe induré abritant deux cotylédons exalbuminé, riche en huile comestible.

(Monjauze, 1980)

1.5.4. Composition de la graine

D’après Larouci-Ruibat (1987), la composition des minéraux des graines en maturité (de

couleur noire) est estimée à 138 µg/g de lipides, 178 µg/g de protéines et 183 µg/g de sucres.

1.5.5. Germination :

Le pourcentage de germination des graines atteint dans quelques essais est de 20% et ce

puisque la plus part des graines sont vides. (Ait Radi, 1978)

Selon SBAA (2000), le taux de germination à atteint 87% dans la réserve naturelle de Mergueb à

M’sila.

1.5.6. Racines :

Présentant un système racinaire dur, pivotant avec plusieurs racines latérales. Il peut se

régénéré par voie végétative. (Ait Radi, 1979)

Il peut puiser l’eau au delà de 6m. (Gadiri et Righi, 1993)

Ce système racinaire est peut pivotant mais plus vigoureux que celui de Pistacia vera. (Chaba

et al., 1991)

Chaba et al. (1991), cita que développement du système racinaire du pistachier de l’Atlas est

faible en janvier avec une moyenne de 2 cm par semaine et son maximum, vers le mois de mai, atteint

50cm par semaine.

1.5.7. Ecorce :

Sont écorce est lisse a un âge jeune, puis devient squameux produisant une résine mastic, que

les riverains s’en servent à un usage médicale.

1.5.8. Bois :

Médiocre, peut résilient, il est utilisé en artisanat et comme bois de chauffage. (Abdalaziz et al.,

2005). Arrondie à ramification étalée, le jeune rameau est rougeâtre. (Maamri, 2008)


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1.6. Caractéristiques écologiques

1.6.1. Exigences climatiques

1.6.1.1. Pluviométrie :

Cette espèce ne présente pas une exigence envers la pluviométrie puisqu’on la trouve dans la

Mitidja avec des précipitations qui dépasse 1000mm par an et au sud à Ghardaïa avec 70 mm par an.

1.6.1.2. Température :

D’après Larouci et Ruibat (1987), le pistachier de l’Atlas est une espèce héliophile, il résiste au

température basses et élevées, il peut aller de -12°c à plus de 49°c. (Kaska, 1994)

1.6.2. Sol :

On rencontre le pista chier de l’Atlas fans les zones steppiques et saharienne dans les dayas, ou

parfois on a l’affleurement de la croute calcaire à la surface. (Monjauze, 1980)

Cependant, il préfère les sols lourds (Kaska, 1994), les pieds jeunes sont sensibles au gelées et

se développent sur les alluvions de plaines. Le calcaire n’affecte pas son développement. (Abdelkrim,

1985 in Chaba et al., 1991)

Elle préfère aussi les sols bien drainés. (Maamri, 2008)

1.6.3. Répartition géographique

Sa répartition s’étend du sud de la méditerranée au moyen orient. Il est réparti en Afrique du

nord pour atteindre le Hoggar. (Monjauze, 1980 et Nadir et al., 2009)

Son aire de répartition englobe l’Algérie, le Maroc, la Tunisie, la Lybie, la Turkie, ma Syrie, la

Jordanie, Israël, l’Iran et l’Afghanistan (Kaska et al., 1996; Khaldi et Khouja, 1996 in Monastra et al.,

2000; Sheibani, 1996).

C’est un arbre commun de l’Algérie. On le trouve dispersé sur les hauts plateaux, le Sahara

Septentrional, dans les Dayas à l’Atlas Saharien Marocain et Algérien. Ozenda (1983), la cite comme

espèce endémique de l’Afrique du Nord.


9

La répartition de cette espèce en Algérie s’étend de la Mitidja jusqu’au Sahara. Très répondu

dans les hauts plateaux steppiques. (Chaba et al., 1991).

C’est une espèce à bioclimat qui va du perhumide au subhumide, chaud et tempéré avec un

étage de végétation thermoméditerranéen. (Benabid, 2002)

1.7. Intérêts

1.7.1. Intérêt économique

Son intérêt résulte comme suite :

� Porte-greffe pour Pistacia vera, à cause de sa résistance à l’aridité et à son système racinaire

trop puissant, de ses faibles exigences climatiques (Chaba et al., 1991 ; Lagha, 1993; Monastra

et al., 2000;)

� Les habitants locaux qui se trouvent à proximité de ses populations de Pistacia atlantica Desf.,

se sert de ces fruits comme aliment et fournissent une huile comestible. (CHABA et al., 1991).

Cette huile est extraite de ces graines qui contient environ 55%. (Daneshard et al., 1980 in

Maamri, 2008)

� Le pistachier de l’Atlas est une espèce de reboisement, environ 100 hectares reboisé chaque

année dans le cadre du barrage vert. (Chaba et al., 1991)

1.7.2. Intérêt médicinal

Les riverains des forêts a base de Pistacia atlantica Desf. Utilisent son feuillage à des fait de

guérisons. La partie utilisé est le feuillage (Lamnaouer, 2002; Nadir et al., 2009)

Très utile comme Antiseptique, antifongique et pour des maladies abdominales (Baba Aissa, 2000).

La composition chimique de cette espèce se résulte dans le tableau suivant :


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Tableau 1 : Composition en Alcaloïdes, Flavonoïdes et Tanin de Pistacia atlantica Desf.

Réactifs Réaction

Alcaloïdes Dragendorf et Mayer Négative

Flavonoïdes Cyanidine Positive

Tanin Tanin gallique En quantité élevée

Tanin catéchitique Absence

Source : (Lamnaouer, 2002)

1.8. Types stomatiques

Les stomates sont les seuls dispositifs que l’évolution a conservés pour affronter le pouvoir

évaporant du milieu aérien (Laffray et Louguet, 1991 in Kadi-Bennane et al., 2005). Ils sont l’un des

meilleurs indicateurs sur le degré d’adaptations des espèces aux milieux

Cinq types stomatiques sont présents, chez Pistacia atlantica Desf. ssp. Atlantica, à savoir les

types anomocytiques périgène et mésopérigène, anisocytique mésopérigène et enfin les types

paracytiques mésopérigène et mésogène. Ces cinq types stomatiques rencontré cette espèce, la qualifie

d’essence polytypique. Elle est donc selon Saint Martin (1982) in (Kadi-Bennane et al , 2005.), une

espèce en pleine évolution du fait de sa diversité. La présence de type paracytique mésogène place

Pistacia atlantica Desf. dans un pallier évolutif élevé. La présence du type paracytique mésopérigène

lui confère préférentiellement une évolution stomatique selon la deuxième voie. Le type paracytique

mésopérigène (caractéristique des espèces xérophytiques) permet le passage du type anomocytique

mésopérigène vers le type paracytique mésogène via le type paracytique mésopérigène. (Kadi-

Bennane et al.) et (Saadoun , 2005)

Si la fréquence du type paracytique mésopérigène qui est relation avec une augmentation du

degré d’aridité de la station, augmente, les stomatique de cette espèce évoluent selon la deuxième voie.

Cette voie permet à cette essence de résisté aux conditions de sécheresse. Ces remarques confirment,

l’étude réalisé par Saadoun (1991) et Décamps et Saadoun (1991), qui indique que le type paracytique

mésopérigène est représentatif chez les espèces de Chénopodiacées qui se localisent dans les pseudo

steppe avec une aridité sévère. Cette corrélation positive (entre la densité stomatique et le degré de

l’aridité des stations) chez Pistacia atlantica Desf. ssp. atlantica réfère à l’explications de plusieurs


11

auteurs, Aussenac (1973), Calamassi (1986), et Scuiller (1990), qui notent qu’un nombre élevé de

stomates est généralement considéré comme une adaptation xéromorphique. (Kadi-Bennane et al.,

2005) et (Saadoun, 2005).

L'observation au microscope photonique de l’épiderme de Pistacia atlantica a révélé une

absence totale de stomates dans la face supérieure et une densité stomatique élévée dans la face

inférieure. (Saadoun, 2005)

Pistacia atlantica Desf. considérée comme amphistomatique (présence des stomates sur la face

inférieur et supérieur de feuille). (Lin, 1984; Lersten and Curtis (1997); Rudall (1992) in ALVAREZ et

al.,(2008),. (Alvares et al., 2008)


12

Partie bibliographique Notion de variabilité génétique

12

2.1. Les enseignement de l’histoire évolutive des arbres

Les formations végétales ont été confrontées, au cours de l’ère Quaternaire, à des modifications

climatiques. Plus de 17 alternances de périodes glaciaires, dont la durée varie entre 50 à 100 000 ans et

interglaciaires dont durée varie entre 10 à 20 000 ans, se sont succédé depuis le début du de cet aire

géologiques, qui a été caractérisés par des variations considérables de température. Il y a 18 000 ans

où la dernière glaciation a atteint son apogée, et à cette époque, le climat des régions tropicales et

méridionales se caractérisait par des conditions très fraîches et sèches (Birks, 1991). En méditerranée

la température atteigne 15°C qui est inférieur à la température actuelle (Peyron et al., 1998). Cette

augmentation a été au chiffre 1,5 à 4,5 °C de notre époque actuelle, c’est ainsi qu’on constate que dans

le future le réchauffement aura une vitesse de 10 à 100 fois plus élevée que le réchauffement naturel

depuis la dernière glaciation (Briggs et Walters, 1997 Kremer, 2000)

2.2. Niveau de diversité génétique intra-population

Au sein d’une population, les généticiens des populations et les généticiens quantitatifs,

utilisent des paramètres différents pour estimer la variabilité génétique. Le polymorphisme des

marqueurs moléculaires sera appelé diversité génétique et celui des caractères phénotypiques sera

appelé variabilité génétique. La diversité génétique fait appel à l’étude des distributions des fréquences

alléliques alors que la variabilité génétique s’appuie sur les composantes de la variance génétique de

caractères quantitatifs. (Kremer, 1994)

2.3. Niveau de diversité génétique

La diversité génétique (allozymique) des arbres forestiers, obtenus auprès de 213 espèces

étudiées appartenant à 54genres, montre que les espèces forestières sont polymorphes (Hamrick et al,

1992).

Les loci sont polymorphes à plus de 50% et le nombre moyen d’allèles par locus varie entre

1,83 et 1,68 alors que la diversité génétique (hétérozygotie théorique) est de l’ordre de 0,15 (Kremer,

1994)

D’après Hartl et Clark (1989), il n’existe pas de différence de niveaux de diversité entre les

gymnospermes et les angiospermes. La diversité génétique (hétérozygotie théorique) est de 0,05 pour

les vertébrés, de 0,11 pour les invertébrés et de 0,07 pour les plantes. Ces chiffres indiquent que les


13

arbres ont un niveau de diversité plus élevé par rapport aux autres organismes.

Pour interpréter ces résultats, on cite les caractères biologiques des espèces forestières. En

premier lieu, il faut noter les tailles de populations qui présentent plusieurs milliers, pour les espèces

sociales (Schoen et Brown, 1991), ainsi que le régime de reproduction, proche de l’allogamie stricte à

part un nombre réduit d’espèces (Mitton, 1992). De ce fait on ce permet de prédire 30 à 40% des

niveaux de diversité intra-population (Hamrick et Godt, 1990; Hamrick et al, 1992; Kremer, 1994)

Les populations méridionales d’une espèce donnée, couvrant une large amplitude latitudinale,

manifestent des niveaux de diversité plus élevés que les populations septentrionales (Ledig, 1988 ;

Kremer, 1994)

2.4. Niveau de variabilité génétique

La variabilité génétique n’a été étudiée de manière exhaustive que pour les espèces d’un intérêt

économique important et pour des caractères liés directement ou indirectement la valeur commerciale

de ces espèces. Il s’agit de la production de bois en quantité (volume du tronc), en qualité extrinsèque

du bois (forme du tronc, architecture), en qualité intrinsèque du bois (densité du bois). Le tableau 2

présente les estimations des valeurs des paramètres génétiques. (Kremer, 1994)


14

Tableau 2 : Paramètres de variabilité génétique chez plusieurs espèces forestière.

Source : (Kremer, 1994)

Elles correspondent aux peuplements actuels, où les populations d’amélioration on tété

recrutées. Sur la base d’une sélection phénotypique en forêt, le recrutement s’est réalisé et qui a pu

entraîner une sous-estimation des paramètres de variabilité génétique.

Nous remarquons que les valeurs d’héritabilité sont plus élevées pour forme, architecture,

densité du bois (critères liés à la structure de l’arbre), par comparaison à la hauteur, diamètre (liés à la

vigueur). Une hauteur et en développement du houppier bien vigoureux est un avantage en terme de

valeur adaptative pour les peuplements forestiers vue leur grande densité qui peut atteindre plusieurs

milliers de sujets. Les valeurs des coefficients de variation génétique (basés sur les valeurs additives)

montrent une plus forte homogénéité entre espèces que les valeurs d’héritabilité pour les mêmes

caractères. (Kremer, 1994)


15

2.5. Comparaison entre niveau de diversité et niveau de variabilité intrapopulation

La relation entre variabilité et diversité, suggère l’existence d’une corrélation entre ces deux

paramètres. Les données relatives à la diversité, ne concernent pas les locus contrôlant les caractères

quantitatifs, mais des marqueurs génétiques neutres vis-à-vis de la sélection naturelle.

La théorie développée par R Lande (1975, 1976) Pour un caractère quantitatif, est soumis à une

sélection stabilisatrice favorisant les phénotypes intermédiaires. La perte de la variance, due à la

dérive, reste négligeable devant celle due à la sélection stabilisatrice pour une population supérieure à

500 individus (Lande et Barrowclough, 1987). Pour un caractère dont l’héritabilité se situe entre 0,3 et

0,7 (tableau 2), une population de 500 individus peut maintenir une variance élevée qu’une population

de taille infinie. (Kremer, 1994)

L’hémisphère Nord a connu plusieurs vagues de colonisation par les arbres forestiers, ayant

largement changé les tailles de population. Récemment ces modifications ont accentuées dans

quelques zones géographiques soumises à des accidents climatiques ou tectoniques comme les

incendies de forêts et les volcans. Les limites drastiques de tailles de populations à une centaine

d’arbres affectent sans discrimination les locis neutres ou soumis à la sélection. Les populations ayant

connu des bottlenecks, n’acquis une diversité importante qu’au terme de très nombreuses générations.

Illustration de effet des réductions de taille des populations sur le niveau de la diversité

moléculaire et la variabilité phénotypiques peut se faire par plusieurs exemple comme Pinus resinosa,

qui est une espèce qui se localise au nord-est des Etats-Unis, elle se caractérise par une absence totale

de diversité allozymique associée à une variabilité pratiquement nulle de la croissance et de la forme

des arbres (Mosseler et al, 1991; Fowlerand Lester, 1970).

Cette espèce occupe aujourd’hui de très grandes étendues, mais elle a sans doute connu des

bottlenecks au cours de leur passé récent. On peut noter à ce sujet que la récupération du

polymorphisme consécutive à des bottlenecks et par expansion démographique de l’espèce est

beaucoup plus rapide pour un caractère quantitatif que pour un marqueur moléculaire (Lande et

Barrowclough, 1987). Elle se fait en quelques centaines de générations pour la variabilité génétique et

quelques dizaines de milliers pour un marqueur moléculaire. (Kremer, 1994)


16

2.6. Dynamique de recolonisation des espèces et stratégies de maintien de la diversité génétique

Par le bilan quantitatif de la richesse spécifique, réalisé à l’aide des restes de fossiles, le

réchauffement au cours de la période interglaciaire actuelle nous donne d’autres enseignements sur la

dynamique de dispersion des espèces et les stratégies d’occupation des milieux. L’analyse

récapitulative des séquences polliniques a permis de calculer les vitesses de recolonisation des espèces.

On s’est aperçu que les espèces forestières ont recolonisé l’espace à des vitesses très élevées, de

quelques centaines de mètres, pour les Chênes, par an jusqu’à un kilomètre pour l’Ormes et l’Aulnes,

bien au-delà des vitesses suggérées par les vecteurs biologiques ou abiotiques de dispersion (Skellam,

1951). Ainsi la création de plusieurs “îlots” de populations fondatrices par le biais de la migration; ces

populations ont leur propre développement démographique et de jonction avec leurs voisines. La

dynamique de la dispersion a été corroborée dans le cas des chênes par des analyses génétiques portant

sur la distribution du polymorphisme de l’ADN chloroplastique. Les chloroplastes ne sont transmis

que par les graines chez les chênes et la distribution géographique actuelle de ce polymorphisme

permet de retracer de manière rétrospective les voies de migration (Dumolin-Lapègue et al., 1997).

La répartition spatiale de ce polymorphisme se caractérise par des taches en avance de plusieurs

dizaines de kilomètres sur le front de propagation (Petit et al., 1997), qui correspondent précisément à

ces populations fondatrices. Les résultats, de l’analyse pollinique et génétique, ont été comparés à des

simulations informatiques de ces processus de migration, qui ont montré qu’une telle dynamique de

dispersion (par sauts de puces) était très efficace pour maintenir la diversité génétique.

La perte de polymorphisme au cours de la colonisation est moindre quand la dispersion se fait

par “sauts de puces”, que sous la forme d’une vague continue de migration. Les analyses de diversité

faites à l’échelle de l’aire de distribution des chênes à l’aide de plusieurs marqueurs ne mettent en

évidence que de faibles différences géographiques du niveau de la diversité (Kremer et al., 1997). On

peut donc dire que le réchauffement climatique, produit au cours du dernier âge interglaciaire, s’est

accompagné d’une recolonisation massive, rapide et très dynamique des arbres forestiers. Cette

recolonisation s’est déroulée grâce à des mécanismes dont la principale caractéristique est d’avoir pu

préserver une grande partie de la diversité des espèces. (Kremer, 2000)


17

2.7. Introduction sur la génétique

2.7.1. Modalité et mécanisme :

« Quelle que soit sa spécialité, qu’il s’occupe d’organismes, de cellules ou de molécules, il

n’est pas un biologiste aujourd’hui qui n’ait, tôt ou tard, à se référer à l’évolution pour interpréter les

résultats de son analyse». Une phrase de Jacob (1970), qui peut être complétée par l’affirmation de

Dobzhansky (1973) : «Nothing in biology makes sense except in the light of evolution».

L’évolution des organismes a un intérêt qui se situ à deux niveaux complémentaires : après en

avoir observé les résultats, vouloir en déterminer les modalités ; ou bien on tente d’en comprendre les

mécanismes génétiques. (David, 1988)

2.7.2. Génétique et théorie Darwinienne

Au cours de l’histoire de la biologie, plusieurs mécanismes ont été proposés, pour dégager

l’origine et la diversité des êtres vivants. Le créationnisme qui est l’intervention d’un déterminisme

supérieur, échappant à l’entendement humain, aussi l’hérédité des caractères acquis, une théorie

développée par Lamarck et la sélection naturelle par Charles Darwin. On pouvait pas étayés ces

théories si on ne disposés pas de connaissances suffisantes sur les mécanismes de l’hérédité. (David,

1988)

Il y a plus d’un siècle, la remarquable théorie darwinienne a été développée, alors que la

génétique n’existait pas entant que science.

Sur la réalité de l’évolution biologique d’une part, cette théorie a été fondée, (conception

largement développée, au tout début du XIX siècle, par Lamarck), mais aussi sur l’existence d’une

variabilité entre les individus permettant l’intervention de la sélection naturelle et aboutissant à une

meilleure adaptation des populations à leur environnement.

La redécouverte des lois de Mendel au début du XX siècle, a permis de poser des bases

génétiques à la théorie darwinienne et de rejeter l’hypothèse d’une hérédité de l’acquis, attribuée à

Lamarck. La génétique mendélienne aux populations a fait naître la génétique des populations. (David,

1988)

Grâce aux travaux des « trois grands», Fisher, Haldane et Wright vers1930, cette discipline a


18

été formalisée, elle au départ qui était absolument théorique et mathématique. Ces développements ont

servi à affiner la théorie évolutive. C’est ainsi que né le «néodarwinisme» (les mutations provoquent

l’apparition de nouvelles variantes génétiques dans les populations). Ces variantes sont soumis au

l’abri de la sélection naturelle ; de nouveaux allèles remplacent les anciens allèles c’est ainsi qu’une

adaptation toujours meilleure des populations, en résulte, à leur environnement et une modification

progressive des espèces. (David, 1988)

2.7.3. La théorie synthétique de l’évolution

La théorie évolutive n’a rien expliqué parce qu’elle est modifiée en conséquence puisqu’elle est

nourrit de nouvelles découvertes, elle se perfectionne par l’apport des différentes disciplines

biologiques.

Les évolutionnistes ont choisi de prendre le terme «théorie synthétique» de l’évolution pour

que cette théorie puisse évoluée sans changer de nom. Sans oublier que les mécanismes, la clef de

voûte de cette théorie demeure la conception néodarwinienne. (David, 1988)


19

Figure 1 : Présentation schématique du dilemme centrale de la biologie évolutive. (David, 1988)


20

La divergence des phylums a beaucoup intéressée les évolutionnistes, qui centrent leur intérêt

au niveau du génome et comparent des groupes de parentés éloignées. Alors que les biologistes des

populations et les généticiens sont intéressés par la sélection naturelle qui agisse sur les phénotypes.

Les règles qui relient les génotypes aux phénotypes, sont difficiles à analyser et restent mal

connues. L’intégration de systèmes génétiques donne la complexité phénotypique qui échappe à

l’analyse mendélienne et généralement connue sous le nom d’hérédité quantitative. Les variations

génétiques directement observées au niveau du génome sont plus faciles à décrire et à incorporer dans

les modèles théoriques mais elles sont généralement à peu près neutres. Les variations qui surviennent

à un niveau phénotypique ont beaucoup de chance d’être la cible de la sélection naturelle mais leurs

bases génomiques restent le plus souvent inconnues. (David, 1988)

2.7.4. L’adaptation : un concept délicat

La sélection naturelle entraîne une augmentation de fréquence des gènes et des phénotypes les

mieux adaptés aux conditions de l’environnement, elle agit sur la variabilité phénotypique et

indirectement sur la variabilité génétique. Le mot «adapté» a été critiqué par de nombreux auteurs, tel

que Krimbas (1984).

Les généticiens, quand a eux, parle de la fitness d’un individu, définit comme la probabilité

que cet individu va transmettre ses gènes aux les générations suivantes.

Selon Gould et Vrba (1982), l’adaptation vient du latin aptus et du préfixe ad qui implique que

l’«aptitude» a été «dirigée vers» une certaine fin, par la sélection naturelle.

Nous observons souvent que chaque organisme est apte à faire quelque chose, par exemple

voler, et nous déduisons qu’il a été sélectionné pour cela. Une attitude objective voudrait que le mot

adaptation soit remplacé par aptitude ou « aptation ». Au cours de l’évolution, Gould et Vrba (1982)

ont aussi remarqué qu’un caractère quelconque, ayant à un moment une certaine fonction, peut par la

suite être utilisé à autre fin. Pour un tel changement de rôle, le terme de «exaptation» est proposé.

Nous constatons que ce terme est voisin du mot «bricolage» (tinkering) évolutif développée par

Jacob (1977). Le terme adaptation peut être utilisé pour quelque non ambigus, tel que l’adaptation des

insectes aux insecticides ou des bactéries aux antibiotiques. (David, 1988)

Toutes ces caractéristiques contribuent à maintenir la diversité génétique, si bien que l’on peut

s’interroger sur l’utilité d’une telle diversité. Quelques exemples forestiers suggérant que la diversité


21

n’est pas nécessaire à l’espèce pour se maintenir. Pinus resinosa, qui se distingue par une absence

totale de diversité moléculaire et de variabilité dans les tests de provenance (Fowler et Morris, 1977).

Il en est de même pour Thuya plicata (Copes, 1981).

Le passage récent par des phases de goulots “d’étranglement” qui sont occasionnés par des

catastrophes ou d’autres événements évolutifs est l’hypothèse la plus évoquée pour ces espèces qui

auraient considérablement réduit leur effectif.

Par la suite, elles ont développées un plan démographique et colonisent aujourd’hui de vastes

étendues géographiques. Mais, on sait aussi que la diversité n’est pas totalement bénéfique à l’espèce.

Une partie non négligeable de cette diversité est constituée du fardeau génétique, accumulation de

gènes nocifs qui se maintiennent par des mécanismes génétiques particuliers tel que la dominance,

peuvent dans certaines conditions, comme à l’état homozygote, être fatals à l’individu.

L’autofécondation contrôlée révèle souvent des gènes létaux avec un taux de germination plus

faible et une présence de semis manifestant des déficiences chlorophylliennes, témoignant du fardeau

génétique très élevé de ces espèces (Savolainen, 1994).

Mais, on peut espérer que la diversité renferme une proportion non négligeable d’éléments

d’intérêt pour la survie et l’adaptation des espèces. Alors que qu’il n’y a pas de preuves directes de la

nature de la relation entre le niveau de diversité et l’adaptation de l’espèce, de très nombreuses

observations confirment qu’il y a de forte variation des caractères liés à la valeur adaptative des

espèces forestières. (Kremer, 2000)

Les tests de provenances et de descendances, installés par les sélectionneurs, manifestent une

très forte variabilité d’origine génétique des éléments de la valeur adaptative des arbres. D’autre part,

les résultats des programmes de sélection acquis au cours des premiers cycles de sélection montrent

que la moyenne d’une population peut être modifiée de manière significative sans que des taux de

sélection très importants soient appliqués. Cette modification entraînée par la sélection artificielle est

surtout générée par la variabilité existant au sein des populations et non pas par l’héritabilité des

caractères. Tous ces résultats suggèrent un effet favorable de la diversité sur l’adaptation. (Kremer,

2000)


22

2.8. Changements écologiques et adaptation des espèces

Le réchauffement interglaciaire avait des conséquences qui portaient sur les potentialités

d’adaptation des populations d’arbres forestiers. Référons-nous toujours aux données génétiques et

palynologiques, nous savons que les espèces forestières ont été installées dans quelques zones refuges,

au cours de la dernière ère glaciaire (Huntley et Birks, 1983). Ces zones étaient variées selon les

espèces mais, elles comprenaient essentiellement la Péninsule ibérique, l’Italie et les Balkans. Il

semblerait, génétiquement, que ces zones étaient partiellement ou totalement isolées et que les

peuplements forestiers étaient enfermés dans de petits massifs (Bennett et al., 1991). La différenciation

génétique était élevés dans ces zones refuges, durant la période glaciaire (qui a duré plus de 100 000

ans), par isolement génétique. Depuis, la recolonisation et l’installation des forêts, la variabilité a été

entièrement refaçonnée par les pressions de sélection locales. Les gradients de variation observés

entre provenances, correspondent à des critères géographiques (latitude ou altitude) et écologiques, qui

traduisent tous des facteurs sélectifs dans les forêts actuelles. Seuls les caractères non soumis à

sélection (marqueurs moléculaires) manifestent encore aujourd’hui des modes de variations

témoignant de l’époque glaciaire. Ces résultats révèlent à l’évidence les potentialités d’adaptation des

arbres forestiers aux nouveaux sites et leur capacité à coloniser de manière formidables et efficace de

nouveaux espaces. (Kremer, 2000)

2.9. Les apports de l’écologie

L’écosystème constitue le théâtre où se déroule le scénario de l’évolution (Hutchinson, 1965).

L’évolution des espèces s’est déroulée dans des écosystèmes complexes, où, elles interagissent entre

elles et avec les facteurs abiotiques du milieu. Des pressions et des contraintes sont exercées sur les

individus et les populations par leur environnement, considéraient comme les forces sélectives

naturelles par Darwin. La difficulté de cette étude nous mène à envisager une étude séparément pour

chaque espèce ou pour chaque population. (David, 1988)

Des faits nouveaux susceptibles de nous éclairer sur certains mécanismes de l’évolution ont été

révélés par l’écologie des populations. Une contribution remarquable à cet égard est la «théorie des

Iles» (Mc Arthur & Wilson, 1967). Des auteurs ont constaté que les peuplements de ces îles n’étaient

pas stables et qui se renouvelaient sans cesse, des espèces disparaissent et d’autres apparaissent par des

migrations et des nouvelles colonisations. Après une modélisation les chercheurs ont pu généraliser ces

observations aux espèces vivantes sur de grandes étendues continentales.

L’existence d’une population panmictique d’une espèce dont la répartition est étendue, nous

mène à remplacer cette idée par le concept de sous populations discontinues, plus ou moins


23

indépendantes, dont chacune est soumise à une probabilité d’extinction. Un petit nombre d’individus

fondateur ou « propagule » recolonisent une place vide, dont la composition génétique devrait

beaucoup au hasard. Dans ce cadre, l’unité de sélection n’est pas seulement l’individu, mais aussi le

groupe correspondant à chacune de ces sous populations. Les généticiens de populations ont combattu

avec acharnement l’idée d’une sélection de groupe, mais cette théorie renaît régulièrement de ses

cendres (Wilson, 1980). L’évolution parasitaire est un cas où la sélection de groupe paraît évidente.

La sélection naturelle favorise chez les parasites, hébergés dans un hôte, une croissance rapide

et qui s’avèrent plus virulents. Mais cet avantage de croissance rapide entraîne la mort prématurée de

l’hôte et donc l’extinction du groupe. Il est donc favorable, pour le groupe de parasites, que sa

croissance ne soit pas trop rapide. C’est ainsi qu’une force sélective nouvelle agissant au niveau du

groupe, s’oppose à la sélection individuelle qui, elle, tend à la prédominance des individus très

virulents.

La co-évolution est une autre notion importante, largement basée sur des observations

écologiques, mais il ne faut pas la confondre avec la notion d’interaction évolutive entre espèces ou de

co-adaptation. La co-évolution comprend toute variation génétique d’une espèce qui entraîne une

modification génétique de l’autre, et réciproquement. L’exemple le plus extraordinaires est celui du blé

et d’autres plantes d’intérêt économique, où l’homme s’attache à introduire des gènes de résistance,

afin de les protéger contre les agents parasites ; alors les espèces pathogènes modifient a leurs tour

leurs caractéristiques génétiques en développant des gènes de virulence qui leur permettent à nouveau

d’attaquer les « plantes résistantes». (David, 1988)

2.10. Les apports de la systématique

La systématique est une discipline ancienne et la base de« l’histoire naturelle», elle est une

activité périmée et limitée à des problèmes d’inventaire. La systématique est directement basée sur la

notion d’espèce biologique et donc sur la pensée évolutive moderne. Elle met à jour systèmes de

classification qui permettent d’établir les phylogénies.

Elle constitue principalement le moyen d’étude des modalités de l’évolution sans rester à

l’écart des mécanismes. C’est une méthode nouvelle qui prend de plus en plus d’importance est la

cladistique (Hennig, 1950).

La cladistique une école de raisonnement et de réflexion et une méthode de classification, basée

sur la distinction entre caractères ancestraux et caractères dérivés.


24

Toutes les espèces sont évolué pendant la même durée, et on peut les considérées comme

« sœurs », et on ne pourra pas considérer que l’une est «plus évoluée» que l’autre, la cladistique est

très proche de la pensée génétique. Certains ensembles de caractères complexes peuvent être analysés

avec la cladistique comme les gènes responsables des phénotypes, qui peuvent être identifiés. (David,

1988)

2.11 Le hasard et la nécessité

Monod (1970) a suscité des débats et des critiques dont l’esprit humain a besoin d’explications

causales et déterministes pour faire intervenir les processus stochastiques parmi les mécanismes

importants de l’évolution qui était indiscutablement gênant pour un esprit cartésien, et pour certaines

idéologies.

Des progrès considérables, depuis1970, ont été accomplis, mais l’évolution procède toujours

d’une interaction permanente entre processus stochastiques et processus déterministes. Le

déterminisme ou la nécessité, correspond au mécanisme darwinien de la sélection naturelle qui agit sur

des variantes individuelles préexistantes. Un échec est constaté pour « hérédité de l’acquis » selon

laquelle les modifications du phénotype s’inscriraient ensuite dans le génotype. C’est ainsi que le

concept téléogéniques est développé (l’évolution se déroule selon un programme et tend vers le

progrès). Ces concepts ont un intérêt philosophique mais elles sont dépourvues de toute signification

biologique.

Les phénomènes stochastiques correspondent à l’apparition des variants génétiques, signalés

par le terme général de mutations. Sans oublier que des propriétés génétiques nouvelles peuvent être

acquises par une pénétration de gènes venus de l’extérieur (transformation bactérienne, acquisition de

plasmides, intégration de virus, etc.) cependant ces phénomènes sont rares et ils sont stochastiques.

Des études récentes ont montré que le hasard intervient dans la genèse des variations et dans leur

destinée ultérieure. Par le biais de l’écologie, l’extinction périodique des populations élémentaires et la

colonisation répétée des places vides permettent le développement et la prolifération de formes

génotypiques nouvelles. Selon la théorie des équilibres ponctués, les espèces apparaissent selon une

dynamique qui leur est propre et qui est sans relation directe avec l’adaptation, et que, l’espèce est une

unité élémentaire qui peut être soumise à la sélection.

Toutes les observations biologiques, du XX siècle, donne au hasard un rôle important en tant

que mécanisme de l’évolution, et montre que les processus stochastiques s’exercent à des niveaux

d’intégration différents : gènes, individus, populations, espèces, écosystèmes. A l’état actuel des

connaissances, une suggestion vraisemblable serait d’attribuer un quart au hasard, trois quarts à la


25

nécessité. (David, 1988)

2.12. Les mécanismes de mutation

Les génomes sont soumis à toutes sortes de mutations, qui sont le moteur de l'évolution, selon

la théorie Darwinienne. Cette thèse concerne l'évolution des microsatellites. De plus, les mutations

pouvant être parfois nocifs, les organismes vivants ont acquis des systèmes moléculaires de réparation

de l'ADN. (Sebastien, 2007)

La mutation est le changement dans une séquence d'ADN qui peut être transmise à sa

descendance. Il y a deux types majeures de mutation : les dommages physiques sur l'ADN et les

erreurs lors de la réplication (Baer et al., 2007). Pour les dommages physiques il y a deux types

éxogènes (provoqués par des rayons UV) et endogènes (provoqués par des résidus de réactions

métaboliques). Alors que les erreurs de réplication sont caractérisées par des appariements erronés lors

de la synthèse d'un nouveau brin d'ADN à partir d'un brin matrice. Les taux de mutations sont très

variables selon les mécanismes.

A noter, que la descendance n'a pas la même signification pour les organismes unicellulaires et

multicellulaires. Pour un organisme multicellulaire, seul les mutations qui se produisent dans les

lignées germinales sont transmises à la descendance. Toutes les mutations qui se produisent dans

d'autres tissus sont appelées mutations somatiques. D'un point de vue évolutif, seul les mutations

germinales ont une importance. (Sebastien, 2007)

2.13. Les marqueurs moléculaires :

On appel un marqueur moléculaire, le locus génétique qui renseigne sur le génotype de l’individu

(utilisation en génétique des populations) ou sur le génotype des locus voisins (utilisation en sélection

assistée par marqueurs). Le principal intérêt des marqueurs moléculaires est leur insensibilité au

milieu, c’est-à-dire que le génotype peut être inféré à partir du phénotype, quelles que soient les

conditions environnementales.

Plusieurs types de marqueurs existent, et on les classe en fonction du polymorphisme qu’ils

détectent. Les techniques de révélation « en masse » de polymorphisme ont l’avantage de révéler de

nombreux fragments simultanés. Bien sure il existe des stratégies qui nous permettent de détecter du

polymorphisme d’une façon individuelle. Elles nécessitent une certaine connaissance de la séquence

d’ADN, comme pour la fabrication des sondes en RFLP. (Emilie, 2005)


26

2.13.1. Marqueurs anonymes révélés en masse :

Les marqueurs les plus utilisés sont les marqueurs révélés en masse, puisqu’ils permettent de

découvrir de nombreux locus sans nécessiter au préalable de connaissance concernant la séquence du

génome. De plus, ils sont faciles et rapides à mettre en œuvre. En plus que les marqueurs AFLP

(Amplified Fragment Length Polymorphism), les plus utilisés sont les marqueurs RAPD (Random

Amplified Polymorphic DNA) (Williams et al., 1990). Les marqueurs RAPD sont basés sur

l’amplification PCR à partir d’une amorce arbitraire, révélant ainsi du polymorphisme de séquence

(Williams et al., 1990). L’inconvénient des marqueurs RAPD est qu’ils sont souvent difficilement

reproductibles et non transférables entre espèces (Jones et al., 1997). Les marqueurs RFLP (Restriction

Fragment Length Polymorphism) détectent du polymorphisme de séquence lié à l’emplacement de

sites de restriction et font appel aux techniques d’hybridation de sondes (Bodstein et al., 1980).

2.13.2. Les marqueurs AFLP (Amplified Fragment Length Polymorphism)

Les marqueurs AFLP sont basés sur le polymorphisme de position des sites de restriction

d’enzymes (Vos et al., 1995). Elle combine à la fois la puissance de la RFLP avec la flexibilité des

techniques basées sur la PCR, dans des conditions de haute stringence. De plus, l’utilisation de deux

amorces correspondant à des adaptateurs permet d’obtenir une bonne reproductibilité (Lin et Kuo,

1996), ce qui fait d’elle une technique de choix dans la recherche de marqueurs polymorphes.

L’utilisation de diverses enzymes de restriction peut augmenter le nombre de fragments

polymorphes amplifiés, et permettre d’obtenir une répartition différente des marqueurs sur une carte

génétique. Après le couple d’enzymes EcoRI/MseI, c’est le couple d’enzyme PstI/MseI qui est le plus

utilisé. PstI est une enzyme sensible à la méthylation de l’ADN. Chez le maïs, les sites de coupures

préférentiels de PstI sont situés dans les régions télomériques hypométhylées des chromosomes. Alors

que les marqueurs obtenus avec l’enzyme EcoRI sont plus souvent regroupés au niveau des

centromères, les marqueurs obtenus avec l’enzyme PstI sont distribués sur tout le génome (Pradhan et

al., 2003).

2.13.3. Les marqueurs ISSR (Inter Simple Sequence Repeat)

Cette technique s’appuie sur le polymorphisme de répartition des microsatellites dans le

génome du tabac. Les microsatellites ou SSR (Simple Sequence Repeat) sont des séquences composées

de courts motifs d’ADN (1 à 6 bases) répétés en tandem. Ils sont très présents dans le génome des


27

plantes et des animaux (Toth et al., 2000). Ils sont fréquemment utilisés en tant que marqueurs

moléculaires pour des études de cartographie génétique et de détection de QTLs, ou en génétique des

populations pour des études portant sur la diversité ou la gestion des ressources naturelles (Goldstein et

Schlotterer, 1999).

Les microsatellites de 2 nucléotides sont répartis tous les 30 à 100 kb dans le génome des

végétaux supérieurs (Morgante et Olivieri, 1993). Les microsatellites de 4 pb sont plutôt localisés au

niveau des centromères et des télomères. On leur attribue un rôle dans la recombinaison méiotique

(points chauds de recombinaison). Les variations que l’on peut observer au sein de ces séquences

concernent des variations du nombre de répétitions des motifs de base. Le développement de ces

marqueurs est difficile techniquement, car il doit passer par l’enrichissement d’une banque génomique

en motifs répétés, puis par le clonage et le séquençage de nombreux fragments, et enfin par le

développement d’amorces PCR et la mise au point des conditions d’amplification.

L’ISSR est une technique consistant à révéler en masse du polymorphisme de type

microsatellite (Zietkiewicz et al., 1994). Cette technique reprend le principe de la RAPD. Les amorces

sont constituées d’une partie d’une séquence de microsatellite (4 à 6 répétitions selon sa taille) et

d’une à trois bases arbitraires sélectives en 3’ ou en 5’. L’amplification par PCR va révéler de

nombreux fragments lancés de part et d’autre du même microsatellite en orientation inversée. Le

polymorphisme dépend ici du nombre d’unité de répétitions.

La quantité de marqueurs polymorphes peut être élevée, alors que la technique est simple et

économique. L’avantage de cette technique est qu’elle ne nécessite pas de connaissance particulière

des séquences d’ADN, et que les cibles des amorces sont très abondantes dans le génome des

végétaux. (Emilie, 2005)

2.13.4. Les marqueurs SSAP (Sequence Specific Amplification Polymorphism)

La SSAP s’appuie sur le polymorphisme d’insertion d’éléments mobiles, les transposons.

Les transposons sont des entités génétiques capables de se déplacer à travers le génome, en

modifiant éventuellement l’activité du gène dans lequel ils s’insèrent (Bennetzen, 2000). Ils sont

particulièrement abondants dans le génome des végétaux (Kunze et al., 1997). Dans le maïs, ils

représentent entre 50 et 80% du génome (SanMiguel et Bennetzen, 1998). On distingue deux groupes

parmi ces éléments mobiles, en fonction de leur mécanisme de transposition et leur mode de

propagation. Les rétrotransposons (éléments de classe I) se transposent via un ARN intermédiaire. Ils


28

ont une structure voisine de celle des rétrovirus, à la différence qu’ils ne sont pas infectieux. De plus,

leur génome ne contient pas le gène env codant pour l’enveloppe virale. Les transposons (éléments de

classe II) se déplacent par excision et réintégration (‘‘couper-coller’’).

Il existe deux classes parmi les rétrotransposons (Kumar et Bennetzen, 1999; Bennetzen,

2000). Le premier groupe est constitué par les rétrotransposons à LTR (Long Terminal Repeat), parmi

lesquelles on trouve les Ty1-copia et le Ty3-gypsy, en fonction de leur similarité et de l’ordre des

gènes codant (Xiong et Heickbush, 1990). Tnt1 a été le premier rétrotransposon caractérisé chez le

tabac (Grandbastien et al., 1989). Le deuxième groupe d’éléments mobiles est constitué par les

rétrotransposons non LTR, parmi lesquels on trouve les LINEs (Long Interspersed Repetitive

Elements) et les SINEs (Short Interspersed Repetitive Elements) qui sont prédominants (Okada et al.,

1995 ; (Deininger, 1989). Les SINEs sont des éléments courts (<500 pb) et non autonomes transcrits

par le complexe RNA polymérase III trouvé chez les eucaryotes. Les séquences Alu sont des SINEs

d’environ 300 pb, qui ne comportent aucune séquence codante. Les LINEs sont de longues séquences

d’ADN représentant des molécules d’ARN réverse transcrites par des ARN polymérase II en ARNm.

Ils ne contiennent ni intron ni promoteur mais peuvent coder pour une réverse transcriptase pour se

copier eux mêmes ou copier d’autres LINEs. Différentes techniques d’identification de marqueurs

moléculaires s’appuient sur le polymorphisme d’insertions des rétrotransposons. L’une d’elle, la

SSAP, est une technique dérivée de l’AFLP, car elle utilise une amorce spécifique d’un

rétrotransposons comme l’une des deux amorces de l’étape d’amplification (Waugh et al.,1997).

2.13.5. Marqueurs révélés individuellement : utilisation des banques de données

Certaines techniques nécessitent de connaître la séquence des fragments amplifiés, puisqu’elles

permettent de rechercher du polymorphisme de type SNP (Single Nucleotide

Polymorphism), spécifique de la séquence étudiée. Pour cela, les séquences disponibles dans

les banques de données sont utilisées. (Emilie, 2005)


29

2.13.6. Intérêt de l’utilisation des ESTs

La méthode la plus efficace pour avoir accès à des séquences codantes est le séquençage

systématique de fragments de gènes exprimés. Ces fragments, de longueur excédant rarement 1000 pb,

sont généralement appelés des étiquettes de séquences exprimées ou ESTs (Expressed Sequence

Tags).

Il existe plusieurs banques de données, générales comme Genbank (Benson et al., 2003) ou

spécifiques d’un organisme comme TAIR pour Arabidopsis (Rhee et al., 2003), MaizeGDB pour le

maïs (Lawrence et al.,2004), Gramene pour les graminées (Ware et al.,2002) et SGN pour les

Solanacées (http://www.sgn.cornell.edu). Au mois de mai 2005, 10370 séquences ESTs de tabac sont

recensées sur PlantGDB (Dong et al., 2004), ainsi que 1793 protéines et 1400 ADNc. Plus de 30000

entrées sont enregistrées sur la base de données du NCBI.

Ces ESTs constituent une source remarquable de données pour l’identification de gènes et le

développement de marqueurs moléculaires. Lorsque du polymorphisme est trouvé dans des ESTs, leur

cartographie permet d’établir des cartes génétiques fonctionnelles utiles dans l’identification de

régions génomiques contrôlant des caractères d’intérêt. Les ESTs étant constituées de séquences

codantes, elles sont donc relativement bien conservées entre les différentes espèces végétales. Pour

cette raison, il est facile de les utiliser pour comparer des espèces phylogénétiquement proches. Un tel

avantage peut être exploité dans le cas du tabac, où les travaux concernant la cartographie génétique

sont limités. Par contre, la recherche sur la tomate (Lycopersicon esculentum), la pomme de terre

Solanum tuberosum) ou le poivron (Capsicum annuum), qui font partie de la famille des Solanacées

comme le tabac, est beaucoup plus développée. Sans prétendre que l’on peut trouver le même degré

de conservation entre la tomate et le tabac qu’entre la tomate et la pomme de terre (Tanksley et al.,

1992), on peut supposer que des séquences de tomate pourraient être exploitées chez Nicotiana

tabacum. Cette hypothèse pourrait permettre d’obtenir des points de comparaison entre la carte

génétique existante de la tomate et celle du tabac. (Emilie, 2005)

2.13.7. Les techniques de détection de polymorphisme individuel

Différentes méthodes moléculaires permettant de détecter du polymorphisme dans ces

séquences existent. Des variations de type insertion-délétion ou des variations de séquence qui,

lorsqu’elles concernent une seule base, sont appelées SNP (Single Nucleotide Polymorphism) peuvent

être observées. (Emilie, 2005)


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2.13.8. Détection par séquençage direct : application aux marqueurs COS

La méthode la plus directe pour détecter des variations consiste à séquencer directement

les fragments d’ADN. Le même EST peut être séquencé sur plusieurs individus, et les séquences sont

alignées et comparées. Néanmoins, cette méthode est assez lourde à réaliser car le séquençage d’un

fragment passe par une étape de clonage. Cependant, afin de disposer de marqueurs communs entre

les cartes génétiques de la tomate et du tabac, des marqueurs COS (Conserved Ortholog Set), peuvent

être utilisés. Les marqueurs COS sont des séquences conservées entre le génome d’Arabidopsis

thaliana et la tomate, en 1 à 3 exemplaires.

Elles permettent de comparer les génomes entre eux et d’observer la synténie

(conservation de l’ordre des gènes entre génomes). Ils ont été obtenus de la façon suivante:

- recherche de similitude entre les EST de tomate et le génome d’Arabidopsis (banque de BAC sur

TAIR) avec un outil d’alignement bioinformatique (TBlastx)

- identification des séquences identiques (<e-15) entre les séquences uniques de tomate et

d’Arabidopsis

- classification des ESTs remplissant ces conditions comme COS (Conserved Ortholog Set), les

autres sont considérées comme potentiellement paralogues et éliminées. (Emilie, 2005)

2.13.9. Polymorphisme de longueur des fragments amplifiés : application aux microsatellites

La solution la plus efficace en terme de nombre de locus informatifs consiste à

développer une banque enrichie en motifs répétés. Une approche alternative et moins longue au

développement d’une banque enrichie consiste à rechercher des motifs répétés dans les bases de

données de séquences.

Afin d’obtenir des marqueurs microsatellites polymorphes, une amplification directe des

microsatellites peut être réalisée. A l’inverse de la technique ISSR où aucune connaissance de l’ADN

n’est nécessaire, des amorces spécifiques sont définies de part et d’autre du microsatellite étudié

afin d’observer la variation de longueur du fragment amplifié, reflétant le nombre de répétitions

du motif. Pour cela, l’outil bioinformatique “Blast” est utilisé pour rechercher les séquences de

tabac (gènes ou ARNm) dans les banques de données, et qui contiennent des microsatellites. Le

polymorphisme de longueur de fragments amplifiés peut être observé sur gel d’agarose, ce qui

constitue la méthode la plus simple à mettre en oeuvre. (Emilie, 2005)


31

2.13.10. La technique SSCP (Single Strand Conformation Polymorphism)

La détection de polymorphisme SNP est plus lourde à mettre en œuvre. Principalement deux

techniques sont utilisées. La première, la SSCP, est basée sur la conformation de fragments

d’ADN lors de leur migration en gel de polyacrylamide (Orita et al., 1989). La seconde est basée

sur la propriété d’une enzyme tirée du céleri, CelI, capable d’hydrolyser les fragments d’ADN au

niveau de mis match (Oleykoswki et al.,1998). La SSCP (Orita et al., 1989) consiste à faire migrer des

fragments d’ADN dénaturés dans un gel de polyacrylamide non-dénaturant. Avant le dépôt, l’ADN

double brin est dénaturé par chauffage à 94°C pendant 6 minutes, puis rapidement refroidi (sur

la glace pendant 2 minutes), les molécules simple brin n’ont pas le temps de se réassocier entre elles,

et forment une structure secondaire stable par des réassociations au niveau de zones de

séquences complémentaires. Ces molécules peuvent prendre des conformations différentes

décelables par une différence de migration lors de l’électrophorèse en fonction des conditions de

migration (voltage, température, composition du gel). (Emilie, 2005)

2.13.11. Stratégie visant à réduire le coût lié au grand nombre d’amorces testées

Afin de limiter le nombre d’amorces marquées pour chaque cible testée, une stratégie

consistant à prolonger les amorces par un adaptateur peut être utilisée, que ce soit pour la

recherche de polymorphisme dans les microsatellites ou pour l’utilisation de la SSCP. En effet, le

marquage fluorescent à un coût trop élevé pour être systématique. Les amorces spécifiques des

régions étudiées peuvent être prolongées de 18 à 20 nucléotides supplémentaires en 5’, par une

séquence correspondant à des amorces marquées par un fluorochrome. Ainsi, l’amplification PCR

est réalisée avec 4 amorces au total, les deux spécifiques des séquences et allongées en 5’, plus

les deux amorces complémentaires des rallonges, marquées en 5’ et universelles pour toutes les

séquences testées. (Emilie, 2005)

2.13.12. Marqueurs révélés individuellement : les marqueurs SCAR

Les techniques d’obtention de marqueurs AFLP ou SSAP sont composées de plusieurs étapes,

de l’hydrolyse enzymatique jusqu’à l’amplification, et sont par conséquent relativement longues et

coûteuses à utiliser en routine. Les marqueurs RAPD sont quant à eux peu reproductibles. Ces

marqueurs peuvent être convertis en marqueurs SCAR (Sequence Characterized Amplified Region)

afin d’optimiser leur utilisation. Cette méthode consiste à déterminer la séquence nucléotidique des

marqueurs polymorphes d’intérêts et à définir des amorces dans ces séquences afin de les utiliser


32

directement lors d’une réaction d’amplification de l’ADN génomique. Les amorces SCAR doivent

reproduire le même polymorphisme que le fragment du marqueur moléculaire duquel elles sont

dérivées. Cette technique présente un avantage important : l’analyse en routine d’un grand nombre

d’échantillons est réalisée en un temps beaucoup plus court et de façon plus reproductible que

l’analyse des marqueurs AFLP et RAPD, et les résultats peuvent être visualisés sur simple gel

d’agarose. Les marqueurs SCAR sont fréquemment utilisés lorsqu’ils dérivent de marqueurs liés à des

facteurs de résistance, afin d’identifier les plantes résistantes ou sensibles à un pathogène à un stade

précoce du développement (Jain et al., 2004; Linde et al., 2004; Emilie, 2005)

2.14. Réaction de polymérisation en chaîne (PCR)

2.14.1. Définition

Karry Mullis (1983), met au point la PCR (Polymerase Chain Reaction ou Réaction de

Polymérisation en Chaîne), qui est une technique d’amplification de l’ADN. Aujourd’hui c’est une

technique incontournable et couramment utilisée en routine dans les laboratoires.

C’est une réaction enzymatique qui permet de sélectionner puis d’amplifier en grande quantité

un fragment d’ADN particulier. (Elyse et Alain, 2002)

2.14.2. Principe

La PCR est devenue la technique la plus utilisée pour la détection de l’ADN et de l’ARN.

D’une simple copie d’une séquence particulière d’acides nucléiques, cette séquence peut être amplifiée

et détectée. Sa nature exponentielle rend cette technique facile pour des analyses quantitatives.

Théoriquement, il existe une relation quantitative entre la quantité de la séquence d’acide nucléique et

la quantité du produit amplifié. En pratique, il n’est pas rare que les réactions de PCR en replica

donnent des taux différents d’amplicons.

Les réactifs utilisaient dans la PCR étaient en excès mais avec des concentrations assez faible

afin d’éviter que la renaturation des amplicons n’entre en compétition avec l’hybridation des amorces

(primers). L’amplification est alors réalisée de façon constante à un taux exponentiel à l’aide d’une

ADN polymérase thermostable. Après la phase exponentielle, la réaction d’amplification entre dans

une phase linéaire où le taux d’amplification devient extrêmement variable, même au niveau de

replica d’un même échantillon, à cause d’une compétition entre la renaturation des amplicons et

l’hybridation des amorces.


33

Ensuite, une phase plateau où le taux d’amplification décroît à près de zéro générant très peu

d’amplicons. (Elyse et Alain, 2002)

La phase exponentielle d’amplification qui est la phase la plus reproductible de la réaction de

PCR, cela nous conduit à recueillir des données quantitatives avec précision. La PCR fait donc le suivi

de la fluorescence émise pendant la réaction avec un indicateur de la production des amplicons durant

chaque cycle, à l’opposé de la PCR quantitative conventionnelle où les amplicons ne sont détectés qu’à

la fin du processus.

Durant la réaction de PCR, l’augmentation du signal fluorescent est directement relative à la

quantité d’amplicons générés. Avec la quantité de fluorescence émise à chaque cycle, il est possible de

suivre la réaction PCR durant sa phase exponentielle où la première augmentation significative dans la

quantité d’amplicons est en corrélation directe avec la quantité initiale de la matrice originale cible

(template). Les appareils de la PCR utilisent généralement un système en tubes fermés et la

quantification ne requiert aucune manipulation post-amplification, ce qui élimine les problèmes de

contamination par les amplicons suite à la réaction de PCR et réduit le temps d’analyse (Bustin, 2000).

Le processus complet est donc automatisé du début à la fin rendant ainsi cette technologie

intéressante pour des applications d’analyses à grande échelle (high-throughput) (Martell et al, 1999).

(ELYSE et ALAIN, 2002)

2.14.3. Les acteurs de la PCR

2.14.3.1. L’ADN

Avant la réaction de PCR, l’ADN est extrait à partir de l’échantillon que l’on veut analyser

(salive, cheveux, cellules, fossile…). Puis, cet extrait, contenant le fragment d’ADN que l’on souhaite

amplifier, peut être utilisé en PCR. (Elyse et Alain, 2002)

2.14.3.2. Les deux amorces

C’est des fragments courts d'ADN ayant la capacité de s'hybrider de façon spécifique, grâce à la

complémentarité des bases, sur l’un des deux brins d'ADN.

Les amorces sont choisies de façon à encadrer la séquence d'ADN à amplifier. La taille de ces

amorces est généralement d’une vingtaine de désoxyribonucléotides. (Elyse et Alain, 2002)


34

2.14.3.3. Les DésoxyriboNucléotides-Tri-Phosphates (dATP, dCTP, dGTP, dTTP)

Les dNTPs (Désoxyribonucléotides-Tri-Phosphates) sont des molécules de base, qui

constituent l’ADN, utilisés par la Taq polymérase pour la synthèse du nouveau brin d’ADN

complémentaire. (Elyse et Alain, 2002)

2.14.3.4. L’enzyme Taq polymérase

L’enzyme utilisée est une polymérase, c'est-à-dire qu’elle peut synthétiser un nouveau brin

d’ADN à partir du brin d’ADN matrice après avoir été fixée à une amorce. (Elyse et Alain, 2002)

2.14.3.5. Le milieu réactionnel

Le milieu réactionnel de la PCR comporte l’ADN à amplifier, les dNTPs, les deux amorces, la

Taq polymérase, un tampon et des ions magnésium (MgCl2). Le tampon et des ions magnésium

(MgCl2), définissent un milieu avec un pH et une concentration saline, optimale, pour le bon

fonctionnement de l’enzyme. (Elyse et Alain, 2002)

2.14.4. LA REACTION

La réaction de PCR se fait dans un thermocycleur. Cet appareil contient un bloc chauffant où

on insère les tubes contenant notre mélange pour la réaction de PCR. La température peut varier très

rapidement et très précisément de 0°C à 100°C.

Le thermocycleur est programmé pour effectuer les différents cycles de la PCR. Ainsi, chaque

cycle est composé d’une succession de phases de température prédéterminée avec une durée bien

définie. Les deux paramètres de température et temps, dépendent de la taille de la séquence à

amplifier, de la taille et de la composition en désoxyribonucléotides des amorces.

Alors chaque cycle est constitué de trois périodes différentes:

• Dénaturation

• Hybridation

• Elongation


35

2.14.4.1. La dénaturation:

La température dans le tube est réglée à 95°C. Alors l’ADN se dénature et perd sa

structure caractéristique en double hélice puisque les liaisons hydrogène reliant les bases de chaque

brin d’ADN sont instables à cette température. L’ADN double-brin est dénaturé en ADN simple

brin. (Elyse et Alain, 2002)

2.14.4.2. L’hybridation:

Durant cette période, la température est descendue à la température dite d’hybridation

(comprise entre 50°C et 60°C) et elle est en fonction de la composition en désoxyribonucléotides

(dATP, dTTP, dGTP, et dCTP) des amorces. Les amorces se fixent à leurs séquences complémentaires

en reformant des liaisons hydrogène. Les amorces s’hybrident au brin d’ADN. (Elyse et Alain, 2002)

2.14.4.3. L’élongation:

La température est réglée à 72°C, température idéale pour l’activité de la

Taq polymérase. C’est une enzyme très spéciale, puisqu’elle est dite thermorésistante. Sa température

optimale d'action est de 72°C et elle est capable de résister à des températures allant jusqu’à 100°C.

Cette Taq polymérase est extraite d’une bactérie extrêmophile, Thermus aquaticus, qui ne vit

que dans les sources chaudes découverte en1969 par Thomas dans le plus grand geyser du monde, le

Steamboat Geyser, au parc de Yellowstone aux Etats-Unis.

Cette étape permet à la Taq polymérase de synthétiser le brin complémentaire à l’ADN matrice,

grâce aux dNTPs libres présents dans le milieu réactionnel.

En théorie, à la fin de chaque cycle la quantité d’ADN cible est doublée. Le premier cycle est

fini et un nouveau cycle recommence. Cela se reproduira 30 fois (en fonction du protocole de PCR).

Cela nous induit à conclure qu’à partir d’une copie d’ADN cible, on pourra obtenir 1 milliard

de copie d’ADN cible. (Elyse et Alain, 2002)

Partie expérimentale Présentation de la zone d’étude

36

3.1. Zone d’étude

3.1.1. Situation géographique

La wilaya de Tiaret est située au Nord Ouest de l’Algérie, elle fait partie des hauts plateaux.

S’étendant sur une superficie de 20 399,10 Km2, elle est caractérisée par un relief varié et une altitude

comprise entre 800 et 1508m (Djebel Chemeur). Elle se situe entre le massif de l’Ouarsenis Occidental

au Nord et les hautes plaines céréalières et steppiques respectivement à l’Est et au Sud, elle est

délimitée par plusieurs wilayas à savoir (figure 1) :

- Au Nord : Tissemsilt et Relizane;

- Au Sud : Laghouat;

- à l’Ouest : Mascara et Saida;

- à l’Est Djelfa et Médéa;

Figure n°2 : Situation géographique de la Wilaya de Tiaret.


37

3.1.2. Pédologie

D’après un rapport de la conservation des forêts de Tiaret (2006), on relève que les sols sont

silico-calcaires moyennement profonds sur environ 130 ha, argileux sur 80 ha et siliceux sur tout le

reste dans les forets de Tiaret. On les qualifie de frais et de bonne qualité dans les profondeurs, de

qualité moyenne sur les versants secs, superficiels et médiocres sur les crêtes.

3.1.3. Géomorphologie

La géomorphologie de Tiaret est hétérogène. On y trouve au Nord et à l’Ouest une région

montagneuse boisée appartenant à l’Atlas Tellien. Vers l’Est et le Sud s’étendent les hautes plaines

souvent cultivées de céréales où l’on observe un îlot de montagne regroupant les Djebels Nadour, Ben

Nsour, Es Safah et Chemeur. Tout à fait au Sud de la région de Tiaret, les milieux sont steppiques.

3.1.4. Hydrographie

L'hydrographie de la région de Tiaret est constituée de 2 grands bassins, le bassin de Chlef et le

bassin des hauts plateaux oranais.

Elle est constituée aussi par 16 sous bassins qui sont :

- O. TOUIL AMONT

- O. TOUIL MOYEN

- O. SEKNI

- O. TOUIL AMONT

- O.SOUSSELEM

- MECHETI

- OUSSEL AMONT

- TIGUIGUEST MINA AMONT

- TAHT

- MINA MOYEN

- A B D AMONT

- A B D AVAL

- TORADA

- EL ARDEBA

- SIDI NASSER

- CHOTT CHERGUI


38

Figure n°3 : Réseau hydrographique de la wilaya de Tiaret

�


39

3.1.5. Hydrogéologie

Constitué par 7 grandes zones qui sont respectivement :

- Zone OUED TOUIL (Grés granulaire du Barremo-Albo-Aptien et Dolomie

Kimmeridgienne)

- Zone du CHOTT CHERGUI (Calcaire Sénonien et Lusitanien et calcaire dolomitique de

l’Aeleno-Bajo-Bathonien)

- Zone du SERSOU (Calcaire Turonien et Dolomie Kimmeridgienne)

- Zone de MINA (Calcaire Sénonien et Lusitanien et Turonien)

- Zone de OUED TAHT et OUED EL ABD (calcaire dolomitique de l’Aeleno-Bajo-

Bathonien)

- Zone de NAHR OUASSEL (Grés Miocène)

- Zone de OUED TIGUIGUEST et OUED RHIOU (Limon du quaternaire, dolomie et

conglomérat du jurassique)


40

Figure n°4 : Hydrogéologie de la wilaya de Tiaret

3.1.6. Caractéristiques du secteur forestier :

D’après la figure 4 le secteur forestier de la wilaya de Tiaret est estimé à 7% de la superficie

totale. Le reste est constitué de plaine céréalière et des zones steppiques au Sud de la région.

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41

�

Figure n°5 : Densité des forêts par rapport à la superficie totale de la commune, source DPAT des wilayas Décembre 2006


42

3.1.7. Les principales forêts de la wilaya de Tiaret :

Les principales forêts de Tiaret sont :

Forêt domaniale des Zdamas Chergui………………….44 000 ha

Forêt domaniale des Zdemas Gherbi………………….. 37 441 ha

Forêt domaniale de Nador…………………………….. 42 000 ha

Forêt domaniale de Rchaiga…………………………... 7 834 ha

Forêt domaniale Tegdemt…………………………….. 4 989 ha

Forêt domaniale de Beni Affene……………………… 4 018 ha

Forêt domaniale de Tiaret…………………………….. 508 ha

Forêt domaniale de Ouled Boughaddou……………… 643 ha

Forêt domaniale de Torrich…………………………… 526 ha

Forêt communale de Tiaret…………………………… 279 ha

Forêt communale de Guertoufa………………………. 53 ha

Forêt sectionale de Azzouania………………………… 127 ha

(Conservation des forets de Tiaret, 2005)


43

3.1.8. Les principales essences du patrimoine :

La couverture végétale massif de la wilaya, joue un rôle des plus important en matière d’équilibre

physique, et pourrait avoir un impact économique non négligeable.

Essences principales :

Les forêts de la wilaya se composent essentiellement de :

• Pin d’Alep : 62 934 ha ;

• Cyprès : 479 ha ;

• Chêne vert : 7 751 ha ;

• Thuya : 1 430 ha ;

• Eucalyptus : 260 ha

• Chêne liège : 200 ha.

(Conservation des forets de Tiaret, 2005)

3.2. Répartition des peuplements du pistachier dans la région de Tiaret

Le pistachier de l’Atlas (Pistacia atlantica) se localise dans différentes zones de la région de

Tiaret, allant des steppes arides jusqu’au massif montagneux du Nord de la région.

Notre étude a été réalisée dans quatre stations, à savoir, deux dans la région steppique et les

deux autres dans les Monts de Tiaret.

Le choix de ces stations a été élaboré sur la discontinuité et la grande distance qui sépare les

peuplements du pistachier ainsi qu’à l’hétérogénéité climatique, édaphique et topographique des quatre

zones. La situation de ces quatre sites est mentionnée dans la figure 5


44

Rosfa Tagdempte Guertoufa Rechaiga

Figure n°6 : Situation des stations d’étude

�


45

3.3. Climatologie

Le climat par ses différents facteurs (température, pluviométrie, vent ……) joue un rôle

déterminant et intervient d’une façon décisive sur la croissance et la répartition du monde vivant.

Pour identifier le climat de la zone d’étude, nous nous sommes référés aux données climatiques

fournies par l’ONM (station météorologique de Tiaret) et l’ANRH (Agence Nationale des Ressources

Hydrauliques).

3.3.1. Précipitation

L’analyse des précipitations et leur répartition dans le temps et dans l’espace sont fort utiles.

Ces précipitations constituent un facteur abiotique d’importance significative sur l’évolution et la

répartition des espèces dans les milieux naturels.

La région de Tiaret se situe entre les isohyètes 350mm au sud et 470mm au nord. Elle se

caractérise principalement par un climat continental à hiver froid humide et a été chaud et sec.

Les valeurs de la pluviométrie pendant ces années ont oscillées entre un minimum de 206.2

mm enregistré en 2000 et un maximum de 542.9 mm en 1997. La figure 7 montre que les années les

plus arrosées sont1986, 1987, 1996, 1997, 2003, 2007 et 2009 où la pluviométrie a dépassé les

410mm. L’année la plus sèche est 2000 où la pluviométrie ne dépasse pas 210mm.

A partir d’une représentation graphique (Figure 8), on remarque que les mois de Novembre,

Décembre, Janvier, Février, Mars et Avril sont les plus pluvieux de l’année avec respectivement 38.2,

42.3, 43.4, 35.8, 34.7 et 38.2mm.


46

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

1984

1985

1986

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

Figure n°7: Evolution des précipitations annuelles moyennes de la wilaya de Tiaret de 1984

jusqu’à 2009.

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

JA

N

FE

V

MA

R

AV

R

MA

I

JU

IN

JU

I

AO

U

SE

P

OC

T

NO

V

DE

C

Figure n°8 : Evolution des précipitations mensuelles moyennes de la wilaya de

Tiaret (1986-2009)


47

3.3.2. Températures

La température joue un facteur limitant dans la répartition et la survie des êtres vivants.

Chaque espèce exige pour son développement normal une certaine quantité de chaleur. De

même, pour chaque espèce existent certaines des températures extrêmes au dessus et au dessous

desquelles elle ne peut pas survivre.

L’amplitude maximale des variations des températures mensuelles moyennes (période allant de

1986 à 2009) a été enregistrée entre les mois de Janvier et Juillet (Figure 9)

Le mois le plus chaud de l’année est Juillet avec un pic de 41.6°C.

Le mois le plus froid de l’année est Février avec -8.3°C.

La température moyenne mensuelle est de l’ordre de 14.92°C.

Les températures annuelles moyennes varient entre 13.60°C et 15.78°C. La température

moyenne de l’année est donc de l’ordre de 14,99°c.


48

-10,0

-5,0

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

JAN FEV MAR AVR MAI JUIN JUI AOU SEP OCT NOV DEC

Plu

vio

métr

ie

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

Tem

péra

ture

MOY

T_mi,

T_max

Figure n°9 : Evolution mensuelle des températures

A coté de deux principaux facteurs climatiques, d’autres facteurs peuvent exercer une certaine

influence sur les êtres vivants, parmi les plus importants nous citons le vent, l’humidité relative et la

gelée.

3.3.3. Vent

Les vents entraînent des variations de température et d’humidité et exercent une action néfaste

sur le comportement du monde vivant.

Tableau n°3 : Vitesse moyenne mensuelle du vent enregistré dans la région de Tiaret durant la

période 1995-2006 (station ANRH de Tiaret).

Mois J F M A Mai J Ju Ao S O N D Moyenn

e

Vitesse

moyenne du

vent ( m/s)

26.5 27.9 24 27.1 26 26.1 27.9 25.

8

27.9 23.9 26.6 25.9 26.2


49

Selon le Tableau 3 les vents de direction Nord Ouest sont dominants, ils sont généralement

frais, leur vitesse moyenne annuelle est de 26.2m/s.

Les vents de la direction du Sud-Est et Est sont les moins fréquents.

La période estivale est caractérisée par le Sirocco qui vient du Sud, Sud-Ouest et Sud-est avec

une moyenne de 24 à 29 jour/an, il apparaît aux mois de Mai, Juin et Juillet. C’est un facteur de

propagation des incendies.

3.3.4. Humidité

L’humidité relative moyenne annuel est de 61.9%, elle atteint son minimum durant le mois du

Juillet et Août (inférieur à 40%). Son maximum est enregistré durant le mois Décembre et Janvier avec

une moyenne supérieur à 70%. La période de Mars à Avril reste la plus influente avec une moyenne de

67% par mois (Tableau 4).

Tableau n°4 : Répartition mensuelle moyenne de l’humidité enregistrée dans la région de

Tiaret durant la période 1995-2006 (station ANRH de Tiaret)

Mois J F M A Mai J Ju Ao S O N D année

Humidit

é

moyenn

e

79.8 74.5 67.8 67.4 61.4 46 37.3 38.4 55 62.4 73.9 79.6 61.9

3.3.5. Gelée

Les gelées blanches caractérisèrent les hauts palataux avec en moyenne 37 jours par année. Un

maximum est enregistré durant le mois de Janvier (supérieur à 10 jours) et un minimum pendant les

mois Mars et Avril avec une moyenne de 4 jours par mois (Tableau 5).


50

Tableau n°5 : Répartition journalier moyenne de la gelée enregistrée dans la région de Tiaret

(station ANRH de Tiaret).

Mois J F M A Mai J Ju Ao S O N D année

Nombre de

jour

(moyenne)

11 9 5 3 0 0 0 0 0 0 2 7 37

3.3.6. Diagramme ombrothermique de Gaussen

Ce diagramme permet de définir la saison sèche et la saison humide au cour de l’année. Pour la

station de Tiaret la période sèche va de la mi-Mai à début Octobre durant laquelle les reptiles sont

actifs à délimiter le territoire, à s’accoupler et à chercher la nourriture (Figure 10).


51

Diagramme omrothérmique

0

5

10

15

20

25

30

Janv

ier

Fevrier

Mars

Avril

Mai

Juin

Juille

t

Aout

Septembre

Octob

re

Novem

bre

Decem

bre

0,00

10,00

20,00

30,00

40,00

50,00

60,00

Moyenne des

temératures

Moyenne des

Précipitations

Figure n°10 : Diagramme Ombrothermique de la région de Tiaret.

3.3.7. Quotient pluviométrique d’EMBERGER

Ce quotient a été mis en place par EMBERGER spécialement pour déterminer les types de

climats méditerranéens, il est calculé par la formule suivante :

Q2 =2000 * P/ M²- m²

Q2 : quotient pluviométrique ;

P : précipitation annuelle en (mm) ;

M : moyenne des températures maximales du mois le plus chaud ;

m : moyenne des températures minimales du mois le plus froid

��

��

��

��

��

��


52

Tableau n°6 : Quotient pluviométrique d’EMBERGER pour la station de Tiaret.

Période Tiaret (1986-2005)

P (mm) 336,525

M (°C) 39,64

m (°C) -4,08

Q2 35,09

D’après le climagramme d’EMBERGER (Figure 11), Tiaret est soumise à l’étage

bioclimatique semi-aride à Hivers frais.


53

Figure n°11 : Situation de la ville de Tiaret dans le climagramme d’Emberger

��

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� �!��


54

3.4. Faune

La faune de la région de Tiaret est peu ou pas étudiée, toutefois on peut citer quelques espèces

observées lors de nos sorties sur le terrain. Parmi les mammifères on cite le Chacal doré (Canis

aureus), la Genette (Genetta genetta), la Mangouste (Herpestes ichneumon), le sanglier (Sus scrofa) et

le Renard famélique (Vulpes rupelli). Parmi les oiseaux, on peut citer le Héron garde-bœuf (Bubulcus

ibis), la Cigogne blanche (Ciconia ciconia), la Perdrix (Perdrix gambra), la caille (Couturnix

couturnix), les faucons, les chouettes et les hiboux. Pour les reptiles, on cite, la couleuvre de

Montpellier (Malpolon monspessulanus), la couleuvre fer à cheval(Hemmorhois hippocrepis), les

acanthodactyle (Acanthodactylus), le lézard hispanique(Podarcis hispanica), la tortue mauresque

(Testudo graeca). Et enfin, pour les amphibiens, nous avons rencontré le crapaud vert (Bufo viridis), la

discoglosse peint (Discoglossus pictus) et la grenouille rieuse (Pelophelax saharicus).

3.5. Végétation

Les essences principales sont représentées par l’olivier (Olea europea) le pin d’Alep (Pinus

halepensis), le chêne vert (Quercus ilex), le thuya de Barbarie (Tetraclinus articulata), les genévriers

(Juniperus oxycedrus et Juniperus phoenicea), les cyprès (Cupressus sempervirens) sont localisées

dans la partie nord et ouest de Tiaret dans l’Atlas Tellien. La partie Est et Sud est constituée de

céréaliculture ou de steppe à alpha.

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

Partie expérimentale Méthodologie de travail

55

4. Méthodologie

4.1. Matériels utilisé sur terrain

Lors de nos sorties sur terrain pour la collecte du feuillage et les différentes mesures effectuées

sur le Pistacia atlantica, nous avons utilisé le matériel suivant :

- Blum-leiss : pour mesurer la hauteur des arbres échantillonnées et la pente.?

- Boussole : pour avoir l’orientation Nord afin de collecter le feuillage des quatre directions

de l’arbre

- G.P.S. (Global Positioning système) : pour prendre les coordonnées latitudinales,

longitudinales et altitudinales.

- Mètre ruban : pour mesurer la circonférence des arbres échantillonnées.

- Sachets en plastique : pour prendre les échantillons a analysé, car le plastique permet

d'éviter le dessèchement de la feuille et de la garder en bonne état.

4.2. Matériel utilisé au laboratoire

Au laboratoire, le matériel utilisé pour effectuer les différentes mesures sur les feuilles, folioles

et fruit du pistachier, est composé de :

- Pied à coulisse numérique : pour mesurer la longueur et de largeur des feuilles.

- Planimètre : pour estimer la surface foliaire.

- Balance analytique : pour mesurer le poids des fruits du pistachier.

- Appareil photo numérique : les folioles sont photographiées après les avoir étalées sur fond

blanc.

4.3. Echantillonnage

L’échantillonnage se définie comme étant l’ensemble des opérations qui ont pour objet de

réaliser dans une population des relevés d’individus qui seront représentatifs pour l’ensemble de la

population étudiée. (Gounot, 1969)

Pour réaliser cette étude nous nous sommes référé au type d’échantillonnage subjectif, qui nous

a parût le plus fiable pour le choix des individus échantillonnés, les individus sont choisi parce qu’ils

paraissent typique et représentatifs à l’observateur d’après son expérience ou son flaire. (Gounot,

1969)


56

Les arbres échantillonnées dans les quatre cite d'étude sont âgées, on a négligé les arbres

jeunes.

4.4. Relevés de donnés

Les relevés ont été pris sur le feuillage (folioles) et les fruits de Pistacia atlantica, les longueurs

et les largeurs sont estimées à l’aide d’un pied à coulisse numérique, le poids à l’aide d’une balance

analytique.

4.5. Variables analysées

L’étude de la variabilité repose sur 42 caractères morphologiques analysés, 31 quantitatives et

11 qualitatives.

4.5.1. Variables qualitatives

Les 11 variables qualitatives, composées de relevées stationnels ou estimer à partir du feuillage

(folioles), sont mentionné dans le tableau 7.

Tableau n°7 : Variables qualitatives effectuées sur le terrain

variables

EXPO Exposition relative à chaque arbre échantillonnée

COUL-CIME La couleur de cime de l’arbre (estimée sur terrain)

F-CIME Forme générale de la cime

F-TRONC La forme du tronc (rectiligne, penchée ou devisée)


57

4.5.2. Variables quantitatives

Les variables quantitatives, aux nombres de 31, sont estimées soit sur terrain (6 variables), soit

au laboratoire pour les mesures effectuées sur le feuillage (13 variables) et le fruit (12 variables).

Ces 31 variables sont mentionnées dans le tableau 8

Tableau n°8 : Variables quantitatives

Variables

Estimer

Sur

terrain

P Pente relative à chaque arbre échantillonné

HT Hauteur totale de l’arbre

HB Hauteur à la base de la branche

C1.30 Circonférence à 1.30m

TX-FRUITS Taux de fruits (estimer sur terrain à l’aide d’une échelle de 1/4)

Variables du

feuillage

L-F Longueur de la feuille

LA-F Largeur de la feuille

L-P Longueur du pétiole

LA-P Largeur du pétiole

L-F-B Longueur de la foliole basale

La-F-B Largeur de la foliole basale

L-P-F-B Longueur du pétiole de la foliole basale

S-F-B Surface de la foliole basale

L-F-T Longueur de la foliole terminale

LA-F-T Largeur de la foliole terminale

L-P-F-T Longueur du pétiole de la foliole terminale

S-F-T Surface de la foliole terminale


58

NBRE-FOLIOLES Nombre de folioles

Variables

des

fruits

L Longueur de la grappe des fruits

NF Nombre de fruits par grappe

LP Longueur du pédoncule de la grappe

LAP Largeur du pédoncule

LFT Longueur du fruit terminale

LAFT Largeur du fruit terminale

LPFT Longueur du pédoncule du fruit terminale

LFB Longueur du fruit basale

LAFB Largeur du fruit basale

LPFB Longueur du pédoncule du fruit basale

PFT Poids du fruit terminal

PFB Poids du fruit basal

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

Partie expérimentale Résultats et discussion

59

5. Résultats et discussion

5.1. Les variables stationnelles inter-populations

5.1.1. Valeurs propres des variables stationnelles inter-populations

Le choix du nombre d’axe pris au cours de cet analyse sera deux, puisque le cumule d’inertie

de l’axe 1 et l’axe 2, est de 42.62%, indiqué dans le Tableau 12.

André-Cornillon et al., (2008), ont mis au point une formule pour calculer le choix du nombre d’axes

pris en charge.

Ax= �valeur propre/n

n : nombre d’axes

Alors Ax= (2.62+1.64+1.19+1.13)/4

Ax= 1.64

On remarque que les valeurs propres des axes 1 et 2 sont supérieures ou égale à la valeur Ax,

alors on prend seulement ces deux axes.

Tableau n°12 : Valeurs propres des variables inter- stationnelles

Axe 1 Axe 2 Axe 3 Axe 4

Valeur propre 2.62 1.64 1.19 1.13

Taux d’inertie 26.21 16.41 11.95 11.32

Cumule d’inertie 26.21 42.62 54.58 65.9

La figure 12, confirme aussi le choix des axes, puisqu’on remarque que les axes 1 et 2, sont

plus dominants que les autres axes.


60

Figure n° 12 : Evolution des valeurs propres des variables stationnelles inter-populations en fonction

des axes

5.1.2. Cercle de corrélation des variables stationnelles inter-populations

D’après la figure13, il y a une forte corrélation entre les variables stationnelles à savoir, la

hauteur à la base branche (Hb), le taux de fruit (Tx_fr), la forme de la cime (Fo_ci), la couleur de la

cime (C_ci) et la hauteur totale (Ht) et entre les variables tels que, la circonférence à 1.30m (Cir),

l’exposition (Exp) et la forme du tronc (Fo_tr), alors que la variables pente (Pte) ne présente pas une

grande corrélation avec les autres variables.


61

Figure n°13 : Cercle de corrélation des variables stationnelles inter-population

5.1.3. ACP des variables stationnelles inter-populations

L’Analyse de correspondance principale (ACP) nous indique que les arbres des quatre stations

ne présentent pas une variabilité importante, à l’exception de quelques pieds isolés tel que l’Ar21, 22,

23, 25, 29, 32 et 40 (Fig. 14).


62

Figure n°14 : ACP des variables stationnelles inter-population de qu'elle station


63

Tableau n°13: Répartition des résultats de l’ACP des arbres et des variables stationnelles inter-

population sur les axes 1 et 2. des quatre stations.

Axe 1

- +

Arbres Ar6-Ar8-Ar9-Ar10-Ar15-Ar16-Ar21-

Ar22-Ar23-Ar24-Ar25-Ar26- Ar27-

Ar28-Ar29-Ar30-Ar31-Ar34-Ar39-

Ar40

Ar2-Ar17-Ar18-Ar19- Ar20- Ar41- Ar42-

Ar43- Ar44- Ar45- Ar46- Ar48- Ar49- Ar50

Ar51- Ar53- Ar55- Ar56- Ar58- Ar60- Ar61-

Ar63- Ar65- Ar75- Ar77- Ar78- Ar80

Variables Pte Ht/Cir/Exp

Axe 2

- +

Arbres Ar4- Ar12- Ar52- Ar54- Ar59- Ar64-

Ar66- Ar67- Ar68- Ar69- Ar70

Ar71- Ar72- Ar73- Ar74- Ar76- Ar79

Ar1-Ar3-Ar5-Ar7-Ar11-Ar13-Ar14-Ar32-

Ar33-Ar35-Ar36-Ar37-Ar38-Ar47-Ar57-Ar

62

Variable Fo-tr Hb/C-ci/Tx-fr/Fo-ci

Selon le tableau 13 :

- 6 arbres de la station de Tagdempt et 14 arbres de la station de Guertoufa, sont liées par la

variable pente.

- 5 arbres de Tagdempt, 15 arbres de Rechaiga et 7 arbres de Rosfa, présentent une similarité par

les variables : Hauteur totale, circonférence à 1.30m et l’exposition.

- 2 arbres de Tagdempt, 3 arbres de Rechaiga et 12 arbres de Rosfa, présentent une similarité

pour la variable : forme du tronc.

- 7 arbres de Tagdempt, 6 arbres de Guertoufa, 2 arbres de Rechaiga et 1 arbre de Rosfa,

présentent une similarité pour les variables, hauteur à la base branche, couleur de la cime, taux

de fruit et la forme de la cime.


64

5.1.4. Choix du nombre de classes des variables stationnelles inter-populations

D’après la figure 15, on a choisi quatre classes pour classer nos arbres dans des groupes où

chaque groupe est représenté par des individus qui ont de forte similarité.

Figure n°15 : Choix du nombre de classe des variables stationnelles inter-population


65

5.1.5. Dendrogramme des variables stationnelles inter-populations

Figure n°16 : Dendrogramme des variables stationnelles inter-populations


66

Tableau n°14 : Répartition des résultats du dendrogramme des variables stationnelles sur les axes 1, 2,

3 et 4.

Arbre

Groupe 1 Ar1- Ar2- Ar3- Ar6- Ar7- Ar11- Ar13- Ar14- Ar17- Ar18- Ar19- Ar20- Ar41- Ar42-

Ar44- Ar47- Ar48- Ar49- Ar50- Ar51-Ar53- Ar57- Ar58- Ar60- Ar61- Ar62- Ar64-

Ar65- Ar66- Ar71- Ar73- Ar75- Ar78- Ar80

Groupe 2 Ar4- Ar8- Ar9- Ar12- Ar43- Ar45- Ar46- Ar52- Ar54- Ar55- Ar56- Ar59- Ar63-

Ar67- Ar68- Ar69- Ar70- Ar72- Ar74

Ar76- Ar77- Ar79

Groupe 3 Ar5- Ar10- Ar15- Ar16-Ar21- Ar22- Ar23- Ar24- Ar25- Ar26- Ar27- Ar28- Ar29-

Ar30- Ar31-Ar33- Ar34- Ar35- Ar36- Ar37- Ar38- Ar39- Ar40

Groupe 4 Ar32

Selon le tableau 14:

- 12 arbres de Tagdempt, 12 arbres de Rechaiga et 10 arbres de Rosfa, forment le premier

groupe.

- 4 arbres de Tagdempt, 8 arbres de Rechaiga et 10 arbres de Rosfa, forment de deuxième

groupe.

- 4 arbres de Tagdempt, 19 arbres de Guertoufa, forment le troisième groupe.

- 1 arbre de Guertoufa forme le quatrième groupe.


67

5.2. Les variables stationnelles intra-population

5.2.1. Station de Rechaiga

5.2.1.1. Valeurs propres des variables stationnelles de la station Rechaiga

Le choix du nombre d’axe pris au cour de cet analyse sera deux, puisque le cumule d’inertie de

l’axe 1 et 2, est de 55.32%, indiqué dans le Tableau 15.

Par le biais de formule, élaborée par André-Cornillon et al., (2008) :


n : nombre d’axes

Alors Ax= 1.61

On remarque que les valeurs propres des axes 1 et 2 sont supérieurs ou égale à la valeur Ax,

pour cette raison on ne prend que ces deux axes.

Tableau n°15 : Valeurs propres des variables inter- stationnelles de la station Rechaiga


Valeur propre 2.78 1.64 1.11 0.91

Taux d’inertie 34.72 20.6 13.85 11.39

Cumule d’inertie 34.72 55.32 69.18 80.57

La figure 17, montre que la dominance des axes est observé seulement pour les deux premiers axes.


68

Figure n°17 : Graphe des valeurs propres des variables stationnelles de la station Rechaiga

5.2.1.2. Cercle de corrélation des variables stationnelles de la station Rechaiga

La figure 18 montre que les variables taux de fruit, couleur de la cime et forme de la cime,

présente une forte corrélation des arbres de cette station, ainsi que les variables, hauteur à la base

branche, hauteur totale, forme du tronc et la circonférence à 1.30m. Nous n'avons pas pris en

considération pour cette station la pente et l’exposition, puisque le relief est strictement plat et par

conséquent ces deux variables sont nulles.


69

Figure n°18 : Cercle de corrélation des variables stationnelles de la station Rechaiga

5.2.1.3. ACP des variables stationnelles de la station Rechaiga

L’Analyse de correspondance principale (ACP) nous indique qu’il y a une certaine variabilité

intra-population de la station de Rechaiga, puisque les sujets sont dispersés sur les deux axes (Fig. 19).


70

Figure n°19 : ACP des variables stationnelles de la station Rechaiga


71

Tableau n°16 : la répartition des résultats de l’ACP des arbres et des variables stationnelles de la

station de Rechaiga sur les axes 1 et 2.

Axe 1

- +

Arbres Ar47- Ar52- Ar55- Ar59 Ar41- Ar44- Ar45- Ar50- Ar53- Ar56- Ar58- Ar60

Variables Ht-Hb/ C_ci/ Tx_fr/ Fo_ci

Axe 2

- +

Arbres Ar43- Ar46- Ar54 Ar42- Ar48- Ar49- Ar51- Ar57

Variable Cir Fo_tr


- 8 arbres sont similaires pour les variables : hauteur totale, couleur de la cime, taux de fruit et la

forme de la cime.

- 3 arbres pour la circonférence à 1.30m.

- 5 arbres pour la forme du tronc.

- 4 arbres (Ar47, Ar52, Ar55 et Ar59) ne présentent pas de similarité, ni entre eux ni entre les

autres arbres.

5.2.1.4. Choix du nombre de classes des variables stationnelles de la station Rechaiga

D’après la figure 20, on a choisi deux classes pour former les groupes des arbres qui ont permis

d'élaborer le dendrogramme de la figure 21.


72

Figure n°20 : Choix du nombre de classes des variables stationnelles de la station Rechaiga


73

5.2.1.5. Dendrogramme des variables stationnelles de la station Rechaiga

Figure n°21 : Dendrogramme des variables stationnelles de la station Rechaiga

Tableau n°17 : Répartition des résultats du dendrogramme des variables stationnelles de Rechaiga sur

les axes 1 et 2.

Arbre

Groupe

1

Ar41- Ar42- Ar44- Ar45- Ar46- Ar48- Ar49- Ar50- Ar51- Ar53- Ar56- Ar57- Ar58-

Ar60

Groupe

2

Ar43- Ar47- Ar52- Ar54- Ar55- Ar59


74

Suite au tableau 17, le premier groupe comprend 14 arbres et le second 6 arbres. Mais sur

l’ensemble (dendrogramme de la figure 21), les arbres de cette station ne présentent pas une variabilité

importante.

5.2.2. Station de Guertoufa

5.2.2.1. Valeurs propres des variables stationnelles de la station Guertoufa

Le cumule d’inertie de l’axe 1 et 2 est de 42.62%, indiqué dans le tableau 18.

Selon André-Cornillon et al., (2008), Ax= 1.94 d’après la formule suivante :


n : nombre d’axes

On remarque que la valeur propre de l’axe 1 est supérieure à la valeur Ax, alors on prend, les

axes 1 et 2.

Tableau n°18 : Valeurs propres des variables inter- stationnelles de la station Guertoufa


Valeur propre 3.612 1.83 1.38 0.97

Taux d’inertie 36.17 18.29 13.75 9.75

Cumule d’inertie 36.16 54.45 68.2 77.95

Selon la figure 22, la dominance est remarquée au niveau de l’axe 1 suivie de l’axe 2.


75

Figure n°22 : Valeurs propres des variables stationnelles de la station Guertoufa

5.2.2.2. Cercle de corrélation des variables stationnelles de la station Guertoufa

Selon la figure 23, les variables, taux de maladie, hauteur à la base branche, exposition, forme

de la cime, circonférence à 1.30m, la hauteur totale et la couleur de la cime, présentent une grande

corrélation, ainsi que les variables pente et le taux de fruit. Alors que la variable forme du tronc est non

corrélée par rapport aux autres variables.


76

Figure n°23 : Cercle de corrélation des variables stationnelles de la station Guertoufa


77

5.2.2.3. ACP des variables stationnelles de la station Guertoufa

Figure n°24 : ACP des variables stationnelles de la station Guertoufa


78

Tableau n°19 : Répartition des résultats de l’ACP des arbres et des variables stationnelles de la station

de Guertoufa sur les axes 1 et 2.

Axe 1

- +

Arbres Ar21- Ar22- Ar23- Ar25- Ar40 Ar26- Ar32- Ar33- Ar35- Ar36

Variables Fo_tr Ht/ Cir/ Exp/ C_ci/ Fo_ci

Axe 2

- +

Arbres Ar24- Ar34- Ar37- Ar38- Ar39 Ar27- Ar28- Ar29- Ar30- Ar31

Variable Pte/ Tx_fr Hb


- 5 arbres sont liés par la variable forme du tronc.

- 5 arbres sont liés par les variables, hauteur totale, circonférence à 1.30m, exposition, couleur de

la cime et forme de la cime.

- 5 arbres sont liés par les variables, pente et taux de fruit

- 5 arbres sont liés par lavariable hauteur à la base branche.

-

5.2.2.4. Choix du nombre de classes des variables stationnelles de la station Guertoufa

D’après la figure 25, les 3 premières classes sont les dominantes, alors on a choisi 3 groupes

pour classer les individus de cette station suite au dendrogramme de la figure 26.


79

Figure n°25 : Graphe du choix du nombre de classes des variables stationnelles de la station

Guertoufa


80

5.2.2.5. Dendrogramme des variables stationnelles de la station Guertoufa

Figure n°26 : Dendrogramme des variables stationnelles de la station Guertoufa

Tableau n°20 : Répartition des résultats du dendrogramme des variables stationnelles de Guertoufa

sur les axes 1, 2 et 3.

Arbre

Groupe 1 Ar21- Ar22

Groupe 2 Ar23- Ar24- Ar25- Ar27- Ar28- Ar29- Ar30- Ar31- Ar40

Groupe 3 Ar26- Ar32- Ar33- Ar34- Ar35- Ar36- Ar37- Ar38- Ar39


81

Selon le tableau 20, le premier groupe comprend 2 arbres, le second et le troisième 9 arbres

chacun. Mais dan l’ensemble les arbres de cette station ne présente pas une grande variabilité intra-

population.

5.2.3. Station de Rosfa

5.2.3.1. Valeurs propres des variables stationnelles de la station Rosfa

Selon le Tableau 21, le cumule d’inertie de l’axe 1 et 2 est de 41.55%, cela nous induit a

prendre en charge que les axes 1 et 2.

Et si on se réfère à la formule de André-Cornillon et al., (2008) :

Ax= 1.74

On remarque que les valeurs propres des axes 1 et 2 sont supérieures ou égales à la valeur Ax,

ces deux axes sont pris en charge.

Tableau n°21 : Valeurs propres des variables inter- stationnelles de la station Rosfa


Valeur propre 2.25 1.90 1.58 1.24

Taux d’inertie 22.52 19.03 15.83 12.36

Cumule d’inertie 22.52 41.55 57.38 69.75

On remarque une dominance des axes et par les deux premiers axes (1 et 2) (Figure 27).


82

Figure n°27 : Valeurs propres des variables stationnelles de la station Rosfa


83

5.2.3.2. Cercle de corrélation des variables stationnelles de la station Rosfa

Figure n°28 : Cercle de corrélation des variables stationnelles de la station Rosfa


84

5.2.3.3. ACP des variables stationnelles de la station Rosfa

Figure n°29 : ACP des variables stationnelles de la station Rosfa

Tableau n°22: Répartition des résultats de l’ACP des arbres et des variables stationnelles de la station

de Rosfa sur les axes 1 et 2.

Axe 1

- +

Arbres Ar66- Ar67- Ar69- Ar72- Ar79 Ar62- Ar77- Ar78

Variables Tx_fr/ Fo_tr Ht/ Hb/ Cir/ Fo_ci

Axe 2

- +

Arbres Ar64- Ar65- Ar68- Ar70- Ar73- Ar74- Ar76 Ar61- Ar63- Ar71- Ar75- Ar80

Variable Exp Pte/ C_ci


85


- 5 arbres sont similaires pour les variables, taux de fruit et forme du tronc.

- 3 arbres sont similaires pour les variables, hauteur totale, hauteur à la base branche,

circonférence à 1.30m et la forme de la cime.

- 7 arbres sont similaires pour la variable exposition.

- 5 arbres sont similaires pour les variables pente et couleur de la cime.

5.2.3.4. Choix du nombre de classes des variables stationnelles de la station Rosfa

Suite à la figure 30, on choisi trois groupes pour classer les individus de la station de Rosfa

élaboré par le dendrogramme de la figure 31.

Figure n°30 : Choix du nombre de classes des variables stationnelles de la station Rosfa


86

5.2.3.5. Dendrogramme des variables stationnelles de la station Rosfa

Figure n°31 : Dendrogramme des variables stationnelles de la station Rosfa

Tableau n°23 : Répartition des résultats du dendrogramme des variables stationnelles de Rosfa sur les

axes 1, 2 et 3.

Arbre

Groupe 1 Ar61- Ar63- Ar64- Ar66- Ar69- Ar71- Ar73- Ar75- Ar76- Ar78- Ar79- Ar80

Groupe 2 Ar62

Groupe 3 Ar65- Ar67- Ar68- Ar70- Ar72- Ar74- Ar77

12 arbres de cette station représentent le premier groupe, un seul arbre (Ar62) constitue le

deuxième groupe et 7 arbres représentent le troisième groupe. Suite à la figure 21, les arbres de cette

station présentent une certaine variabilité intra-population, puisque le coefficient d’agglomération est

faible avec 0.57 (tableau 23).


87

5.2.4. Station de Tagdempt

5.2.4.1. Valeurs propres des variables stationnelles de la station Tagdempt

Le nombre d’axe pris en charge sera de deux axes (1 et 2), puisque le cumule d’inertie de l’axe

1 et 2, est de 43.47%, montré dans le Tableau 24.

Par la formule de André-Cornillon et al., (2008), Ax = 1.78

On remarque que la valeur propre de l’axe 1 est supérieure à la valeur Ax, alors on prend

seulement les axes 1 et 2.

Tableau n°24 : Valeurs propres des variables inter- stationnelles de la station Tagdempt


Valeur propre 2.60 1.74 1.55 1.24

Taux d’inertie 26.04 17.43 15.53 12.39

Cumule d’inertie 26.04 43.47 59 71.38

La figure 32 indique que les axes 1 et 2, présentent une dominance importante sur le reste des axes.


88

Figure n°32 : Evolution des valeurs propres des variables stationnelles de la station Tagdempt

5.2.4.2. Cercle de corrélation des variables stationnelles de la station Tagdempt

Selon la figure 33, la corrélation entres les individus de cette station est faible, à l’exception de

la hauteur totale, la couleur de la cime et la hauteur à la base branche. Les autres variables présentent

une faible corrélation.


89

Figure n°33 : Cercle de corrélation des variables stationnelles de la station Tagdempt

5.2.4.3. ACP des variables stationnelles de la station Tagdempt

Figure n°34 : ACP des variables stationnelles de la station Tagdempt


90

Tableau n°25 : la répartition des résultats de l’ACP des arbres et des variables stationnelles de la

station de Tagdempt sur les axes 1 et 2.

Axe 1

- +

Arbres Ar1- Ar3- Ar4- Ar5- Ar6- Ar7- Ar13 Ar9- Ar18- Ar19

Variables Tx_fr/ Fo_tr Pte/ Hb/ Ht/ Cir

Axe 2

- +

Arbres Ar8- Ar10- Ar12- Ar15 Ar2- Ar11- Ar14- Ar17- Ar20

Variable C_ci/ Fo_ci/ Ht

Selon le tableau 25 la station de Tagdempt présente :

- 7 arbres sont similaires pour les variables, taux de fruit et forme du tronc.

- 3 arbres sont similaires pour les variables, pente, hauteur à la base branche, hauteur totale et la

circonférence à 1.30m.

- 4 arbres sont isolés par rapport autres arbres.

-

5.2.4.4. Choix du nombre de classes des variables stationnelles de la station Tagdempt

La figure 35 montre que les trois premières classe sont les dominantes ce qui nous induit à

prendre 3 groupes pour classer les individus de cette station suite au dendrogramme de la figure 36.


91

Figure n°35 : Choix du nombre de classes des variables stationnelles de la station Tagdempt


92

5.2.4.5. Dendrogramme des variables stationnelles de la station Tagdempt

Figure n36 : Dendrogramme des variables stationnelles de la station Tagdempt

Tableau n°26 : Répartition des résultats du dendrogramme des variables stationnelles de Tagdempt

sur les axes 1, 2 et 3.

Arbre

Groupe 1 Ar1- Ar5- Ar6- Ar7- Ar8- Ar9- Ar11- Ar12- Ar13- Ar17

Groupe 2 Ar2- Ar3- Ar4- Ar14- Ar15- Ar16- Ar19- Ar20

Groupe 3 Ar10- Ar18


93

Le premier groupe est composé de 10 arbres, le second de 8 arbres et le troisième de 2 arbres.

Mais dans l’ensemble les individus de cette station présentent une certaine variabilité intra-population

avec un coefficient d’agglomération de 0.61 (Tableau 26).

5.3. Les variables morphologiques du feuillage et du fruit

5.3.1. Les variables morphologiques des pieds femelles (feuillage et fruit)

5.3.1.1. Valeurs propres des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage et fruit) inter-

populations

Le choix du nombre d’axe pris au cour de cet analyse sera deux, puisque le cumule d’inertie de

l’axe 1 et 2, est de 52.15%, indiqué dans le tableau 27.

Suite au résultat de la formule de André-Cornillon et al., (2008), Ax= 4.18. On remarque que

la valeur propre de l’axe 1 est supérieure à la valeur Ax, alors on prend les axes 1 et 2.



Valeur propre 9.58 2.94 2.37 1.86

Taux d’inertie 39.90 12.24 9.89 7.75

Cumule d’inertie 39.90 52.15 62.04 69.79

D’après la figure 37, les axes 1 et 2 présentent une grande dominance par rapport aux autres

axes.


94

Figure n°37 : Valeurs propres des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage et fruit)

5.3.1.2. Cercle de corrélation des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage et fruit)

inter-populations

La figure 38 montre qu’il existe une très forte corrélation entre les individus de cette station à

l’exception du nombre de foliole qui est non significatif par rapport aux autres variables.


95

Figure n°38 : Cercle de corrélation des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage et

fruit)

5.3.1.3. ACP des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage et fruit) inter-

populations

Selon la figure 39, les pieds femelles ne présentent pas une grande variabilité, à l’exception de

quelques pieds isolés à savoir, Ar15, Ar37 et Ar39.


96

Figure n°39 : ACP des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage et fruit)


97

Tableau n°28: Répartition des résultats de l’ACP des arbres et des variables morphologiques du

feuillage et du fruit des pieds femelles sur les axes 1 et 2.

Axe 1

- +


Ar46- Ar51- Ar53- Ar56- Ar57

Ar58- Ar64- Ar65- Ar66- Ar69- Ar72-

Ar73- Ar74- Ar75- Ar80

Ar1- Ar3- Ar7- Ar8- Ar11- Ar17- Ar22-

Ar27- Ar28- Ar37- Ar38- Ar39

Variables LF/ LaF/ LP/ LaP/ LFB/ SFB/ LFT/ LaFT/

LPFT

SFT/ L/ LAP/ LFT.1/ LAFT/ LPFT.1/

LFB.1/ LaFB.1/ LPFB.1/ PFT/ PFB

Axe 2

- +

Arbres Ar15- Ar35- Ar63 Ar6- Ar12- Ar13- Ar49

Variable LaFB/ NF Nbr_F/ LP.1/ LPFB

Selon les résultats obtenus (tableau 28), on a relevé :

- 6 arbres de Tagdempt et 6 arbres de Guertoufa, sont similaires pour les variables, longueur de

la feuille, largeur de la feuille, longueur du pétiole, largeur du pétiole, longueur du fruit basale,

surface du fruit basale, longueur du fruit terminale, largeur du fruit terminale, longueur du

pétiole du fruit terminale, surface du fruit terminale, longueur de la grappe de fruit, largeur du

pédoncule, longueur du fruit terminale, largeur du fruit terminale, longueur du pédoncule du

fruit terminale, longueur du fruit basale, largeur du fruit basale, longueur du pédoncule du fruit

basale, poids du fruit terminale et le poids du fruit basale.

- 1 arbre de Tagdempt, 1 arbre de Guertoufa et 1 arbre de Rosfa, similaires pour les variables,

largeur de la foliole basale et nombre de fruit.

-


98

- 3 arbres de Tagdempt et 1 arbre de Rechaiga, sont similaires pour les variables, nombre de

folioles, longueur du pédoncule et la longueur du pédoncule du fuit basale.

5.3.1.4. Choix du nombre de classes des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage et

fruit) inter-populations

Selon la figure 40, on a choisi trois groupes pour classer les individus femelles des quatre

stations.

Figure n°40 : Choix du nombre de classes des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage

et fruit)


99

5.3.1.5. Dendrogramme des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage et fruit) inter-

populations

Figure n°41 : Dendrogramme des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage et fruit)

Tableau n°29 : Répartition des résultats du dendrogramme des variables morphologique du feuillage

et du fruit des pieds femelles sur les axes 1, 2 et 3.

Arbre


Ar53- Ar56- Ar57- Ar58- Ar63-Ar64- Ar65- Ar66- Ar69- Ar72- Ar73- Ar74- Ar75-

Ar80

Groupe 2 Ar3- Ar6- Ar7- Ar8- Ar11- Ar13- Ar17- Ar22- Ar27- Ar38

Groupe 3 Ar15- Ar37- Ar39


100

Suite au Tableau 29, le premier groupe regroupe 27 arbres. Le deuxième regroupe 10 arbres et

le troisième regroupe 3 arbres. Mais dans l’ensemble et suite au dendrogramme de la figure 41, il n’y a

pas une grande variabilité inter-populations entre les pieds femelles des quatre stations.

5.3.2. Les variables morphologiques des pieds femelles (feuillage)

5.3.2.1. Valeurs propres des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage) inter-

populations

Le cumule d’inertie de l’axe 1 et 2, est de 73.21%, indiqué dans le tableau 30.

Selon André-Cornillon et al., (2008), Ax= 2.67. On remarque que la valeur propre de l’axe 1

est supérieure à la valeur Ax. Les axes 1 et 2 sont pris en considération.



Valeur propre 7.08 1.71 1.15 0.74

Taux d’inertie 58.96 14.25 9.59 6.18

Cumule d’inertie 58.96 73.21 82.80 88.98


101

Selon la figure 42, l’axe 1 présente une dominance importante, suivi de l’axe 2.

Figure n°42 : Valeurs propres des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage)

5.3.2.2. Cercle de corrélation des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage) inter-

populations

Selon la figure 43 les individus femelles des quatre stations présentent une forte corrélation à

l’exception du nombre de folioles qui ne représente aucune corrélation notable par rapport aux autres

variables.


102

Figure n°43 : Cercle de corrélation des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage)

5.3.2.3. ACP des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage) inter-populations

Suite à la figure 44 les pieds femelles des quatre stations ne présentent pas une grande

variabilité intra-population, à l’exception de quelques individus (Ar 15, Ar 37, Ar 39).


103

Figure n°44 : ACP des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage)


104

Tableau n°31 : Répartition des résultats de l’ACP des arbres et des variables morphologiques du

feuillage des pieds males sur les axes 1 et 2.

Axe 1

- +


Ar49- Ar51- Ar53- Ar56- Ar57

Ar58- Ar64- Ar65- Ar66- Ar69- Ar72-

Ar73- Ar74- Ar75- Ar80

Ar6- Ar7- Ar8- Ar11- Ar17- Ar22- Ar27-

Ar28- Ar35- Ar37- Ar38- Ar39

Variables LF/ LaF/ LP/ LaP/ LFB/ LaFB/ SFB

LFT/ LaFT/ LPFT/ SFT

Axe 2

- +

Arbres Ar12- Ar15- Ar63 Ar1- Ar3- Ar13- Ar24

Variable Nbr_F

Selon le tableau 31 nous remarquons que :

- 5 arbres de Tagdempt et 7 arbres de Guertoufa sont similaires pour les variables, longueur de la

feuille, largeur de la feuille, longueur du pétiole, largeur du pétiole, longueur de la foliole

basale, largeur de la foliole basale, surface de la foliole basale, longueur du la terminale,

largeur de la foliole terminales, longueur du pétiole de la foliole terminale et surface de la

foliole terminale.

- 3 arbres de Tagdempt et 1 arbre de Guertoufa, sont similaires pour la variable, nombre de

foliole.


105

5.3.2.4. Choix du nombre de classes des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage)

inter-populations

D’après la figure 45, on choisi le ou les groupe pour classer les individus femelles des quatre

stations suite au dendrogramme de la figure 46.

Figure n°45 : Graphe du choix du nombre de classes des variables morphologiques des pieds femelles

(feuillage)


106

5.3.2.5. Dendrogramme des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage) inter-

populations

Figure n°46 : Dendrogramme des variables morphologiques des pieds femelles (feuillage)


des pieds femelles sur les axes 1, 2 et 3.

Arbres

Groupe 1 Ar1- Ar3- Ar6- Ar7- Ar8- Ar12- Ar13- Ar24- Ar26- Ar33- Ar35- Ar42- Ar44- Ar45-

Ar46- Ar49- Ar51- Ar53- Ar56- Ar57-Ar58- Ar63- Ar64- Ar65- Ar66- Ar69- Ar72-

Ar73- Ar74- Ar75- Ar80

Groupe 2 Ar11- Ar17- Ar22- Ar27- Ar28- Ar37- Ar38- Ar39

Groupe 3 Ar15


107

Selon le tableau 32, 7 arbres de la station de Tagdempt, 4 arbres de Guertoufa, 10 arbres de

Rechaiga et 10 arbres de Rosfa, représentent le premier groupe. 2 arbres de Tagdempt et 6 arbres de

Guertoufa représentent le deuxième groupe. 1 seul arbre de la station de Tagdempt représente le

troisième groupe. Suite à la figure 46, il n’y a pas une grande variabilité intra-populations entre les

pieds femelles des quatre stations, puisque le coefficient d’agglomération est trop élevé avec 0.88.

5.3.3. Les variables morphologiques des pieds males (feuillage)

5.3.3.1. Valeurs propres des variables morphologiques des pieds males (feuillage) inter-

populations

Le cumule d’inertie de l’axe 1 et 2, est de 74.48%, selon le tableau 33.

Selon André-Cornillon et al., (2008), Ax= 2.65. On remarque que la valeur propre de l’axe 1

est supérieure à la valeur Ax. Les axes 1 et 2 sont pris en charge.

Tableau n°33 : Valeurs propres des variables inter-stationnels des pieds males.


Valeur propre 7.48 1.46 1.00 0.69

Taux d’inertie 62.31 12.18 8.35 5.74

Cumule d’inertie 62.3 74.48 82.83 88.6

Selon la figure 47, l’axe 1 présente une dominance importante suivi de l’axe 2.


108

Figure n°47 : Graphe des valeurs propres des variables morphologiques des pieds males (feuillage)

5.3.3.2. Cercle de corrélation des variables morphologiques des pieds males (feuillage) inter-

populations

Les individus males des quatre stations présentent une forte corrélation à l’exception du

nombre de folioles comparé aux autres variables (figure 48).


109

Figure n°48 : Cercle de corrélation des variables morphologiques des pieds males (feuillage)

5.3.3.3. ACP des variables morphologiques des pieds males (feuillage) inter-populations

Suite à la figure 49, les pieds males des quatre stations ne présentent pas une grande variabilité

inter-population, à l’exception de quelques individus (Ar5, Ar21, Ar23, Ar25, Ar34, Ar36, Ar41,

Ar43, Ar67,).


110

Figure n°49: ACP des variables morphologiques des pieds males (feuillage)


111

Tableau n°34: Répartition des résultats de l’ACP des arbres et des variables morphologiques du

feuillage des pieds males sur les axes 1 et 2.

Axe 1

- +

Arbres Ar4- Ar29- Ar40- Ar47- Ar50- Ar52- Ar54-

Ar55- Ar59- Ar67- Ar70- Ar71- Ar76- Ar77-

Ar78- Ar79

Ar2- Ar14- Ar18- Ar20- Ar21-

Ar23- Ar31- Ar32- Ar34- Ar36-

Ar60- Ar61

Variables Lf/ Laf/ LP/ LaP/ LFB/ LaFB/ SFB/

LFT/ LaFT/ SFT

Axe 2

- +

Arbres Ar9- Ar30- Ar41- Ar43- Ar48- Ar68 Ar5- Ar10- Ar16- Ar19- Ar25-

Ar62

Variable LPFT Nbr_F

Selon le tableau 34, on peut dire que :

- 4 arbre de Tagdempt, 6 arbres de Guertoufa, 1 arbre de Rechaiga et 1 arbre de Rosfa, sont

similaires pour les variables, longueur de la feuille, largeur de la feuille, longueur du pétiole,

largeur du pétiole, longueur de la foliole basale, largeur de la foliole basale, surface de la

foliole basale, longueur de la foliole terminale, largeur de la foliole terminales et surface de la

foliole terminale.

- 1 arbre de Tagdempt, 1 arbre de Guertoufa, 3 arbres de Rechaiga et 1 arbre de Rosfa, sont

similaires pur la variable longueur du pétiole de la foliole terminale.

- 4 arbres de Tagdempt, 1 arbre de Guertoufa et 1 arbre de Rosfa, sont similaires pour la variable

nombre de folioles.


112

5.3.3.4. Choix du nombre de classes des variables morphologiques des pieds males (feuillage)

inter-populations

D’après la figure 50, on choisi 3 groupes pour classer les individus males des quatre stations

suite au dendrogramme de la figure 51.

Figure n°50 : Choix du nombre de classes des variables morphologiques des pieds males (feuillage)


113

5.3.3.5. Dendrogramme des variables morphologiques des pieds males (feuillage) inter-

populations

Figure n°51 : Dendrogramme des variables morphologiques des pieds males (feuillage)

Selon le tableau 35, 9 arbres de la station de Tagdempt, 7 arbres de Guertoufa, 3 arbres de

Rechaiga et 3 arbres de Rosfa, représentent le premier groupe. 1 arbre de Tagdempt, 1 arbre de

Guertoufa, 7 arbres de Rechaiga et 7 arbres de Rosfa, représentent le deuxième groupe. 2 arbres de la

station de Guertoufa représentent le troisième groupe. Suite à la figure 46, nous remarquons qu il n

existe pas une grande variabilité intra-populations entre les pieds males des quatre stations et ce à

cause d'un coefficient d’agglomération trop élevé avec une valeur de 0.87.


114


des pieds males sur les axes 1, 2 et 3.

Arbres


Ar31- Ar36- Ar40- Ar41- Ar50- Ar60- Ar61- Ar62- Ar68


Ar77- Ar78- Ar79

Groupe 3 Ar32- Ar34


115

Discussion

Lors de la collecte des échantillons sur le terrain, nous avons remarqué que cet arbre (Pistacia

atlantica Desf.), se trouver dans un état isolé et dispersé. Actuellement, il n’existe pas un inventaire

spécifique et exhaustif pour les cet espèce (Benhassaini et al., 2007).

Quelques relevés prise sur le feuillage et le fruit ont été comparés avec les résultats de d’autres

auteurs (Tableau 36). Nous remarquons qu’il existe une certaine divergence entre les résultats de la

littérature et nos résultats pour les caractères, longueur de la feuille, largeur de la feuille, nombre de

paire de foliole où on a trouvé jusqu'à 8 paires dont 17 folioles recensées pour une seule feuille. Pour la

longueur de la foliole terminale, nos résultats se rapprochent de ceux de Zohary (1952) et Kaskas et al.

(2002) alors qu’il diverge avec les résultats de Belhadj et al., (2008). La longueur du pétiole de la

feuille présente une certaine divergence, notamment avec les résultats de Kafkas (2002) où nos

résultats présentent une valeur inférieure aux résultats de cet auteur. Les résultats de la largeur du fruit

présentent une divergence seulement avec les résultats de Belhadj et al., (2008), alors que c’est

presque les même avec les résultats de Yaltirik (1967). Certaine caractères tels que la largeur de la

feuille, largeur de la foliole terminale, longueur de la foliole basale, largeur de la foliole basale et la

longueur du fruit ne présentent aucune différence par rapport aux travaux des autres auteurs.


116

Tableau n°36 : Comparaison de nos résultats avec la littérature.

Caractères Nos résultats Auteurs Résultats

Longueur de la feuille (cm) 6.87-17.71 Kafkas et al. 2002

10.8-17.6

Belhadj et al. 2008

9.25

Largeur de la feuille (cm) 5.82-13.08 Kafkas et al. 2002

12.6

Belhadj et al. 2008

6.61

Nombre de paires de Folioles 1-8 Zohary, 1952 3-5

Yaltirique 1967 2-5

Monjause 1980

Belhadj et al. 2008

1-7

Longueur de la foliole terminale (cm)

2.65-6.60 Zohary, 1952 3.6-6.5

Kafkas et al. 2002

Belhadj et al. 2008

2.79

Largeur de la foliole terminale (cm)

0.6-2.53 Zohary, 1952 1.2-2.4

Kafkas et al. 2002

Belhadj et al. 2008

0.82

Longueur de la foliole basale (cm)

1.79-6.05 Kafkas et al. 2002

De même taille que les folioles terminales

Zohary, 1952

Belhadj et al. 2008

variée


117

Selon Alyafi (1979) et Behboudi (2004) in Belhadj et al,. (2008), les caractéristiques du fruit

sont utilisées pour différencier les quatre espèces de Pistacia. Selon ces mêmes auteurs, le nombre de

paires de folioles, la taille de la foliole et du fruit, sont différent selon les variétés de Pistacia.

L’ACP nous a permis de chercher une éventuelle différence, entres les individus de Pistacia

atlantica Desf., inter et intra-populations. Cette analyse nous a montré qu’il n’existe pas une grande

variabilité entre les individus des quatre stations étudiées.

L’ACP des variables stationnels montre qu’il y a une forte corrélation entre les individus à

l’exception de la pente qui ne montre aucune relation pour les pieds de cette espèce dans les quatre

stations. Alors nous déduisant que la pente ne présente aucun lien sur la diversité intra et inter-

population de Pistacia atlantica Desf. Un dendrogramme nous a fait ressortir quatre groupes dont il y

a des pieds qui présentent une similarité dans les quatre stations d’étude.

L’ACP de chaque station d’étude pour les variables stationnels, nous montre qu’il existe une

certaine variabilité intra-population.

Largeur de la foliole basale (cm)

0.51-2.35 Kafkas et al. 2002

De même taille que les folioles terminales

Zohary, 1952

Belhadj et al. 2008

variée

Longueur du pétiole de la feuille (cm)

1.55-3.51 Kafkas et al. 2002

1.6-5.4

Belhadj et al. 2008

2.02

Longueur du fruit (mm) 0.58-0.87 Zohary, 1952 0.6-0.7

Yaltirik, 1967 0.7-0.8

Belhadj et al. 2008

0.62

Largeur du fruit (mm) 0.39-0.7 Yaltirik, 1967 0.5-0.6

Belhadj et al. 2008

0.52


118

• A savoir, pour la station de Rechaiga, il existe une forte corrélation entre les individus,

et un dendrogramme présentant deux groupes différents dont le premier groupe

représenté par 14 arbres et le second par 6 arbres (tableau 37).

Tableau n°37 : Valeur des variables stationnels de la station de Rechaiga.

N° TYPE Pte Ht Hb Cir Exp Co_ci Tx_fr Tx_ma Fo_ci Fo_tr

Ar41 M 0 13 1,8 3,68 / 2 1 1 2 5

Ar 42 F 0 11 1,6 2,4 / 2 4 1 2 5

Ar 43 M 0 14 1,3 4,1 / 2 1 1 1 4

Ar 44 F 0 15 2,2 3,7 / 2 3 2 2 5

Ar 45 F 0 9,5 2,4 4,1 / 2 4 1 1 5

Ar 46 F 0 12,5 1,9 3,95 / 2 2 0 1 5

Ar 47 M 0 11,5 1,4 1,4 / 2 1 3 1 2

Ar 48 M 0 9,5 1,8 1,9 / 2 1 1 2 5

Ar 49 F 0 12,5 1,75 2,1 / 2 4 0 2 3

Ar 50 M 0 14 1,6 4,35 / 2 1 1 2 5

Ar 51 F 0 12 1,83 2,17 / 2 4 1 2 5

Ar 52 M 0 9 1,78 1,95 / 2 1 0 1 2


119

Ar 53 F 0 13,5 2,6 3,45 / 2 4 2 2 5

Ar 54 M 0 10,5 2,05 3,61 / 2 1 1 1 5

Ar 55 M 0 10 1,3 2,43 / 2 1 3 1 5

Ar 56 F 0 12,5 2,15 2,85 / 2 4 2 1 5

Ar 57 F 0 9 1,48 1,82 / 2 4 2 2 3

Ar 58 F 0 13,5 1,9 2,22 / 2 3 2 2 5

Ar 59 M 0 11,5 1,42 1,12 / 2 1 1 1 3

Ar 60 M 0 11,5 2,24 3,24 / 2 1 0 2 5

M : male. F : femelle. Pte : pente. Ht : hauteur totale. Hb : hauteur à la base branche. Cir : circonférence à 1.30m. Exp : exposition.

Co_ci : couleur de la cime. Tx_fr : taux de fruit. Tx_ma : taux de maladies. Fo_ci : forme de la cime. Fo_tr : forme du tronc.

• Pour la station de Guertoufa, il existe une certaine variabilité intra-populations des

individus recensés pour les variables stationnels. Suite au dendrogramme nous avons pu

ressortir trois groupes dont le premier est composé de 2 arbres et les deux autres

composés de 9 arbres chacun (tableau 38).

Tableau n°38 : valeur des variables stationnels de la station de Guertoufa.

N° TYPE Pte Ht Hb Cir Exp Co_ci Tx_fr Fo_ci Fo_tr

Ar 21 M 30 4 1,3 0,42 N 2 1 1 5

Ar 22 F 30 5 1,2 0,49 N 2 3 1 4

Ar 23 M 30 6,5 1,4 0,38 N-O 2 1 1 5

Ar 24 F 35 9 1,2 1,09 N-O 2 3 2 4

Ar 25 M 35 6 1,3 0,72 N-O 2 1 1 5

Ar 26 F 40 11 0,4 0,68 N-O 2 2 2 3

Ar 27 F 35 13 1,1 0,97 N-O 2 2 2 5

Ar 28 F 30 7 1,7 0,47 N-O 2 2 2 5

Ar 29 M 20 7 1,67 0,49 N-O 2 1 1 5

Ar 30 M 20 8 1,3 0,71 N-O 2 1 2 5

Ar 31 M 20 9 1,4 0,69 N-O 2 1 2 4


120

Ar 32 M 15 13 59 2,4 N-O 2 1 2 3

Ar 33 F 15 15 0,99 1,3 N-O 2 4 2 3

Ar 34 M 20 7 1,1 1,09 N-O 2 1 2 1

Ar 35 F 25 11 1,4 1,2 N-O 2 3 2 3

Ar 36 M 35 13 2,2 1,98 N-O 2 1 2 5

Ar 37 F 40 11 1,2 1,12 N-O 2 4 2 2

Ar 38 F 45 13,5 1,57 1,79 N-O 2 4 2 4

Ar 39 F 40 14,5 0,78 1,59 N-O 2 2 1 3

Ar 40 M 40 4,6 0,78 0,46 N-O 2 1 1 4


Co_ci : couleur de la cime. Tx_fr : taux de fruit. Fo_ci : forme de la cime. Fo_tr : forme du tronc.

• L’analyse au niveau de la station de Rosfa, montre qu’il existe une grande variabilité

intra-populations des variables stationnels pour les sujets analysés. 3 groupes ont été

répertoriés dont le premier groupe est composé de 11 arbres, le second de 1 arbre et le

troisième de 7 arbres (tableau 39).

Tableau 39 : valeur des variables stationnels de la station de Rosfa.


Ar 61 M 2 10 2 2,19 S-O 2 1 2 5

Ar 62 M 2 11 2,2 3,15 S-O 2 1 2 2

Ar 63 F 2 9,3 1,6 1,95 S-O 2 4 1 5

Ar 64 F 0 8,5 2,25 1,78 / 2 3 2 5

Ar 65 F 0 11 1,4 3,62 / 2 4 2 5

Ar 66 F 2 10 1,7 1,45 S-O 2 4 2 5

Ar 67 M 2 9,5 2,1 3,78 S-E 2 1 1 5

Ar 68 M 0 12 1,95 3,28 / 2 1 1 5

Ar 69 F 3 10 1,65 2,22 N-O 2 4 1 5

Ar 70 M 2 12 2,8 3,15 S-O 2 1 1 5


121

Ar 71 M 2 9 1,72 2,91 S-O 2 1 2 5

Ar 72 F 2 11 2,54 2,17 S-O 2 4 1 5

Ar 73 F 0 9,5 2,6 1,92 / 2 3 2 5

Ar 74 F 0 11 1,6 2,45 / 2 4 1 5

Ar 75 F 2 10,5 1,92 2,61 S-O 2 2 2 5

Ar 76 M 0 7,5 1,67 2,12 / 2 1 1 4

Ar 77 M 0 12,5 2,1 2,72 / 2 1 1 5

Ar 78 M 0 10,5 2,45 1,95 / 2 1 2 5

Ar 79 M 5 8 1,85 1,51 S-E 2 1 1 5

Ar 80 F 3 11,5 2,58 3,05 S-E 2 4 2 5


Co_ci : couleur de la cime. Tx_fr : taux de fruit. Fo_ci : forme de la cime. Fo_tr : forme du tronc.

• La même chose pour la station de Tagdempt, où la corrélation est faible entre les

individus pour les variables stationnels. Le dendrogramme révèle 3 groupes recensés

dont le premier est constitué de 10 arbres, le second de 8 arbres et le troisième des 2

arbres (tableau 40).

Tableau 40 : valeur des variables stationnels de la station de Tagdempt.


Ar 1 F 3 13 1,8 2,3 N-O 2 3 2 5

Ar 2 M 5 17 1,5 2,5 S-E 2 1 2 5

Ar 3 F 4 10 1,5 2 S-O 2 4 2 4

Ar 4 M 4 10 1,5 1,7 S-O 2 1 1 5

Ar 5 M 5 9 1,8 2,5 N-O 2 1 2 5

Ar 6 F 10 9 1,6 2 N-O 2 5 2 5

Ar 7 F 4 9 1,6 1,6 N-E 2 4 2 5

Ar 8 F 4 9 1,6 2,35 N-O 2 3 1 5

Ar 9 M 15 11 2,25 2,6 N-O 2 1 1 5


122

Ar 10 M 25 9 1,45 3 E 2 1 1 4

Ar 11 F 5 14 2,5 3 N-O 2 4 2 5

Ar 12 F 6 10 2,8 2,1 N-O 2 4 1 5

Ar 13 F 9 12 2,1 2,15 N-O 2 3 2 5

Ar 14 M 10 14,5 2,5 2,45 S-E 2 1 2 5

Ar 15 F 12 10 1,3 2,24 S-E 2 4 1 2

Ar 16 M 12 11 1,8 1,3 S-E 2 1 2 4

Ar 17 F 5 13 2,5 3,1 S-E 2 3 2 4

Ar 18 M 15 18 2,5 5,13 N-E 2 1 1 2

Ar 19 M 15 13 1,9 2,78 S-E 2 1 2 4

Ar 20 M 3 11,5 1,8 2,5 S-O 2 1 2 5


Co_ci : couleur de la cime. Tx_fr : taux de fruit. Fo_ci : forme de la cime. Fo_tr : forme du tronc


123

Pour les variables morphologiques des pieds femelles du feuillage et du fruit ensemble, il existe

une très forte corrélation entre les individus des quatre stations étudiées, à l’exception de quelques

pieds isolés (Ar37, Ar39, Ar15). Le dendrogramme réalisé pour ces variables, trois groupes ont été

déterminé dont le premier groupe est composé de 27 arbres issus des quatre stations, le second groupe

composé de 10 arbres issus de deux stations seulement (Tagdempt et Guertoufa) et un troisième

groupe composé des arbres Ar15, Ar37 et Ar39 issus de Tagdempt et Guertoufa (tableau 41).


124

Tableau 41 : valeurs des variables morphologiques du feuillage et du fruit des pieds femelle.

N° Lf LaF LP LaP LFB LaFB SFB LFT LaFT LPFT SFT Nbr_F L NF LP LAP LFT1. LAFT LPFT LFB.1 LAFB LPFB PFT PFB

Ar 1 113,13 84,43 29,88 2,86 38,43 12,82 252,68 39,02 12,17 2,22 244,31 8,17 84,76 29,75 12,80 3,70 6,88 5,33 3,04 6,88 5,44 2,51 0,06 0,05

Ar 3 109,66 85,48 24,62 2,88 38,23 12,87 254,91 34,71 12,08 5,80 221,17 9,17 117,33 37,50 10,08 4,23 7,32 5,82 2,98 7,71 5,88 3,15 0,08 0,07

Ar 6 103,32 81,15 27,76 2,54 35,23 13,87 254,16 35,86 14,73 5,57 275,26 7,63 80,76 19,50 260,03 5,51 6,57 6,72 4,41 7,63 8,85 3,69 0,09 0,10

Ar 7 107,95 90,16 21,70 2,22 36,17 12,45 237,65 40,80 13,12 5,31 274,26 8,29 124,35 28,75 13,45 4,00 8,00 6,22 3,37 7,48 5,71 3,43 0,07 0,09

Ar 8 106,55 86,97 24,26 2,60 38,75 14,17 282,01 37,81 13,87 5,45 269,73 8,46 94,61 28,25 20,38 4,06 8,40 6,53 3,23 7,54 6,47 3,52 0,09 0,09

Ar 11 118,88 88,97 25,02 2,63 39,91 15,07 313,66 39,92 14,53 6,70 300,84 9,29 124,38 23,75 11,29 4,59 8,71 5,96 3,01 7,62 6,02 2,92 0,07 0,07

Ar 12 90,89 79,50 18,46 2,16 35,27 12,80 237,72 39,12 14,47 6,18 292,69 7,46 84,94 23,50 7,11 3,80 6,60 6,26 3,93 6,89 6,27 4,82 0,06 0,07

Ar 13 123,05 85,27 25,81 2,39 37,16 12,56 244,56 35,81 11,23 5,50 210,05 10,33 97,69 21,00 16,65 3,67 6,87 5,76 5,22 7,59 6,37 10,07 0,07 0,06

Ar 15 118,93 91,36 26,53 2,60 42,97 69,67 1542,03 47,37 13,79 9,42 336,78 7,33 100,85 69,25 9,79 5,82 7,50 5,55 1,90 6,98 5,42 3,13 0,08 0,07

Ar 17 136,89 90,15 30,44 2,44 47,47 13,25 325,05 45,90 11,58 10,48 324,19 8,54 96,27 35,75 10,30 5,07 7,59 5,47 3,40 7,54 5,45 5,46 0,08 0,28

Ar 22 122,36 89,28 34,40 3,18 33,58 17,70 312,88 34,45 16,32 13,99 313,61 7,33 77,73 23,50 11,68 5,18 6,87 5,54 2,91 6,83 6,23 3,22 0,09 0,10

Ar 24 100,73 83,62 19,01 5,12 34,01 9,09 166,60 39,53 10,42 6,03 167,33 8,25 82,08 24,25 8,43 4,07 6,68 5,57 1,72 6,47 5,34 3,67 0,07 0,07

Ar 26 107,61 76,25 22,26 2,44 34,53 11,03 199,22 32,77 9,28 4,17 199,95 10,42 95,41 30,75 10,28 4,86 7,36 4,61 2,26 7,83 5,03 3,82 0,06 0,07

Ar 27 135,21 87,11 34,34 2,97 35,95 14,96 281,80 41,08 17,45 7,39 282,91 9,96 121,17 27,25 14,74 4,64 7,80 6,50 1,99 7,22 6,43 2,90 0,10 0,09

Ar 28 123,29 94,47 28,09 2,18 40,51 11,94 257,51 44,09 12,41 6,51 259,24 9,17 84,01 21,00 7,80 3,92 6,92 5,54 2,50 6,97 5,39 2,54 0,07 0,07

Ar 33 103,91 79,12 26,83 2,17 32,90 9,68 167,19 36,62 9,85 4,22 168,92 9,08 66,96 20,25 6,85 4,47 7,13 5,19 2,39 7,22 5,15 2,35 0,07 0,07

Ar 35 110,20 84,97 26,07 2,44 36,99 13,26 256,84 40,14 13,36 5,83 258,57 8,83 89,28 25,25 8,38 3,78 6,69 5,77 1,57 6,83 5,53 2,00 0,06 0,07

Ar 37 177,17 96,57 50,85 3,73 42,77 18,40 406,78 39,53 17,23 6,19 408,51 12,96 135,84 29,75 6,39 6,77 7,45 7,03 6,04 6,74 6,72 3,37 0,37 0,38

Ar 38 119,54 96,64 31,69 2,89 46,72 18,30 438,82 47,70 16,85 7,76 440,55 6,63 115,84 31,00 7,95 4,88 7,43 5,80 1,78 7,31 5,91 4,60 0,10 0,11

Ar 39 158,69 130,19 44,79 4,27 60,55 18,59 584,25 66,01 19,83 10,52 584,92 6,67 138,37 26,75 9,50 7,13 6,58 6,14 4,52 6,53 6,06 2,62 0,09 0,09

Ar 42 96,48 63,01 20,71 2,19 27,22 9,18 131,78 28,23 9,37 5,52 131,18 9,33 66,28 19,50 6,13 3,60 6,52 5,04 1,88 6,48 4,92 3,07 0,07 0,06


125

Ar 44 86,09 66,69 17,47 2,16 26,34 8,25 116,00 30,15 7,62 3,45 115,40 9,63 78,71 26,75 7,95 3,95 5,85 5,11 1,82 5,95 5,25 2,88 0,06 0,07

Ar 45 91,33 59,15 19,47 2,37 24,76 7,93 104,28 29,34 9,11 5,76 103,68 9,00 86,29 21,00 5,22 4,14 7,03 5,24 2,15 6,71 5,52 3,96 0,09 0,09

Ar 46 97,09 74,45 19,00 2,27 31,07 10,36 169,62 35,73 11,09 5,42 169,02 9,00 76,51 18,00 4,47 4,38 6,02 5,03 2,21 5,76 4,81 2,82 0,06 0,06

Ar 49 106,75 76,33 23,66 2,64 34,82 10,17 183,10 31,40 8,62 4,63 182,50 9,54 87,09 18,00 9,39 4,05 7,41 5,84 2,59 7,71 6,21 3,16 0,06 0,07

Ar 51 94,37 63,99 18,67 1,99 29,75 7,53 116,49 26,58 7,61 3,84 115,89 10,00 93,63 46,75 5,96 4,03 6,59 5,14 1,67 6,41 5,33 1,32 0,05 0,06

Ar 53 94,72 70,61 23,76 2,09 31,51 10,95 185,54 29,25 10,74 8,19 184,94 7,79 112,36 50,00 7,13 4,21 6,73 5,07 2,72 6,42 5,54 2,48 0,07 0,07

Ar 56 71,30 61,99 18,39 2,20 26,88 10,44 146,66 36,13 12,99 5,17 146,06 6,38 75,06 24,75 5,24 3,73 5,94 5,62 2,69 5,95 5,71 4,07 0,07 0,07

Ar 57 103,88 64,01 23,19 2,02 27,32 10,50 152,67 32,10 11,45 4,67 152,07 9,54 101,36 36,00 8,09 3,68 7,54 5,35 1,73 7,15 5,41 2,55 0,07 0,07

Ar 58 96,97 72,42 16,76 2,72 29,63 11,21 172,31 33,12 12,19 6,26 171,71 9,46 89,27 50,50 7,76 5,26 6,09 5,62 2,21 6,06 5,40 2,88 0,08 0,09

Ar 63 119,81 73,33 26,72 1,74 33,15 11,18 199,32 40,86 12,59 10,64 198,72 8,08 97,49 19,75 7,62 4,71 6,90 4,70 0,97 6,74 4,72 1,00 0,07 0,07

Ar 64 106,09 72,75 23,89 1,45 33,05 9,73 171,30 39,27 9,86 6,20 170,70 7,42 98,63 14,00 11,19 4,57 5,85 3,93 1,04 5,76 4,25 0,91 0,07 0,07

Ar 65 110,85 84,36 25,47 1,82 35,82 11,89 228,46 36,31 10,30 5,09 227,86 8,67 105,45 27,50 10,57 4,12 7,69 4,26 0,86 7,21 5,26 1,14 0,07 0,08

Ar 66 99,61 71,67 20,01 1,94 30,17 9,78 156,76 33,64 9,96 5,30 156,16 8,92 82,21 17,50 17,36 4,80 7,72 4,27 1,08 7,60 4,75 1,20 0,07 0,07

Ar 69 111,58 79,47 22,30 1,84 30,89 9,90 167,77 38,60 10,56 8,43 167,17 8,25 119,66 21,75 15,13 3,40 7,18 5,33 0,81 7,26 4,96 1,03 0,08 0,08

Ar 72 100,10 67,30 24,29 2,24 26,20 10,11 146,91 33,69 10,22 4,55 148,29 8,29 118,26 16,50 14,39 4,90 6,49 4,82 1,84 6,01 4,71 1,33 0,06 0,06

Ar 73 93,05 58,24 21,95 1,98 22,97 8,92 115,77 31,39 10,19 5,97 117,56 8,17 96,12 25,25 17,51 4,85 6,37 4,21 1,35 6,50 4,37 0,85 0,07 0,06

Ar 74 88,86 62,09 20,51 2,14 28,21 9,51 138,42 27,96 8,31 4,94 138,58 9,29 62,75 27,00 5,61 5,65 6,53 4,08 2,51 6,60 4,46 1,23 0,07 0,07

Ar 75 98,19 68,36 20,13 2,11 28,29 9,93 157,58 31,46 9,72 4,29 157,74 9,75 118,77 26,50 19,12 4,90 6,12 4,26 0,91 5,97 5,18 1,22 0,06 0,07

Ar 80 106,86 65,30 23,74 2,09 26,37 10,40 153,53 32,04 11,23 6,59 153,69 9,08 95,89 20,25 15,85 7,53 6,62 5,75 1,52 5,72 4,88 0,86 0,06 0,06

Lf : longueur de la feuille, LaF : largeur de la feuille, LP : longueur d pétiole de la feuille, LaP : largeur du pétiole de la feuille, LFB : longueur de la foliole basale, LaFB : largeur de la foliole basale, LPFB, longueur du pétiole de la

foliole basale, SFB : surface de la foliole basale, LFT : longueur de la foliole terminale, LaFT : largeur de la foliole terminale, LPFT : longueur du pétiole de la foliole terminale, SFT : surface de la foliole terminale, Nbr_F : nombre

de foliole par feuille, L : longueur de la grappe de fruit, NF : nombre de fruit par grappe, LP : longueur du pédoncule de la grappe de fruit, LAP : largeur du pédoncule de la grappe de fruit, LFT1 : longueur du fruit terminale,

LAFT : largeur du fruit terminale, LPFT : longueur du pédoncule du fruit terminale, LFB1 : longueur d fruit basale, LAFB : largeur du fruit basale, LPFB : longueur du pédoncule du fruit basale, PFT : poids du fruit terminale, PFB :

poids du fruit basal


126

Pour les variables morphologiques du feuillage des pieds femelles, l’ACP montre une forte

corrélation inter-populations entre les individus au niveau des quatre stations et un dendrogramme

séparant trois groupes dont le premier est composé de 31 arbres issus des quatre stations, le second est

composé de 8 arbres issus de la station de Tagdempt et Guertoufa, le troisième groupe est composé

d’un seul arbre issus de Tagdempt (tableau 41).

Pour les variables morphologiques du feuillage des pieds males, l’ACP montre qu’il y a une

forte corrélation entre les individus des quatre stations. Suite au dendrogramme, 3 groupes ont été

élaborés, le premier composé de 22 arbres issus des quatre stations, le second composé de 16 arbres

issus aussi des quatre stations et le troisième composé seulement de 2 arbres issus de la station de

Guertoufa (tableau 42).


127

Tableau 42 : valeurs des variables morphologiques du feuillage des pieds males.

Lf LaF LP LaP LFB LaFB SFB LFT LaFT LPFT SFT Nbr-F

Ar2 96,01 81,74 20,66 3,12 34,65 12,51 223,72 36,15 12,93 4,01 241,15 9,08

Ar4 76,92 65,61 16,54 2,77 24,22 9,36 118,21 34,23 11,04 3,92 195,86 8,17

Ar5 121,37 91,99 21,31 2,82 36,31 11,45 223,98 36,80 10,61 3,96 202,04 11,67

Ar9 102,01 76,92 25,60 3,52 27,52 10,25 153,45 33,94 12,70 5,85 228,14 8,17

Ar10 108,49 75,81 25,99 2,44 33,94 12,41 217,51 37,51 11,39 2,66 218,40 9,00

Ar14 104,49 94,63 24,39 3,26 43,31 15,81 346,90 35,48 12,68 6,76 229,76 8,33

Ar16 100,11 86,57 18,27 2,56 33,10 9,23 162,55 34,52 8,90 4,55 159,47 10,25

Ar18 122,44 88,06 26,36 2,23 41,55 11,36 245,85 42,86 9,98 7,14 246,58 8,58

Ar19 114,60 71,10 26,81 2,18 38,55 12,22 243,19 34,71 10,23 6,66 243,92 9,50

Ar20 101,15 85,08 21,40 2,55 38,16 11,70 232,29 38,54 11,21 6,30 233,02 7,92

Ar21 110,89 100,76 30,06 3,01 36,13 20,42 378,09 38,64 19,70 10,81 378,82 6,17

Ar23 135,71 108,48 35,13 3,89 43,65 23,52 546,79 45,00 23,79 18,09 547,52 6,58

Ar25 112,32 99,31 15,65 2,54 43,55 10,39 235,42 40,68 10,45 3,54 236,15 10,42

Ar29 89,28 64,65 20,61 2,05 27,04 10,16 143,55 31,87 11,63 6,15 145,28 7,92

Ar30 103,73 65,48 26,76 2,19 30,03 14,11 222,35 33,57 14,95 8,21 224,08 8,00

Ar31 106,91 86,75 26,92 2,53 35,02 11,39 207,18 38,36 10,84 5,67 208,91 7,92

Ar32 128,25 93,99 29,78 2,60 38,91 12,99 277,25 42,18 13,91 6,33 278,98 9,58

Ar34 109,31 108,30 34,05 3,55 45,77 19,57 460,51 41,52 18,82 11,82 462,24 6,42

Ar36 112,89 95,64 28,03 2,52 41,10 16,29 367,80 43,51 16,34 7,18 369,53 7,08

Ar40 101,98 72,17 22,55 2,53 28,03 10,80 164,30 32,85 12,02 5,94 163,70 9,83

Ar41 90,67 65,38 24,85 2,55 34,15 12,26 216,71 34,14 25,32 5,52 216,11 7,83

Ar43 84,06 64,64 25,42 2,45 27,50 10,23 151,92 29,44 9,48 4,65 151,32 6,92

Ar47 82,66 71,75 21,73 3,11 33,84 9,40 164,04 29,39 9,53 5,17 163,44 8,67

Ar48 89,81 69,04 21,30 2,23 30,88 11,58 185,37 32,41 12,05 5,94 184,77 7,50

Ar50 104,22 71,34 24,83 2,69 30,73 9,64 153,53 34,20 11,49 7,17 152,93 8,25

Ar52 85,22 62,47 18,85 2,36 27,18 8,76 125,03 29,45 9,26 4,06 124,43 9,42

Ar54 92,38 69,23 16,57 2,21 28,64 9,89 148,65 33,83 11,23 8,23 148,05 8,00


128

Ar55 85,63 54,46 19,56 2,30 23,77 7,78 95,84 26,89 8,04 2,99 95,24 10,00

Ar59 94,11 63,13 16,62 2,44 27,81 11,02 159,70 33,35 10,90 6,02 159,10 10,17

Ar60 102,89 92,85 21,34 3,18 42,01 15,10 328,77 37,61 10,56 3,98 328,17 8,83

Ar61 134,25 94,43 26,67 2,44 39,47 13,58 289,31 41,74 14,24 5,27 288,71 9,83

Ar62 103,95 79,42 20,84 1,68 33,24 10,93 194,93 39,84 11,56 8,71 194,33 8,58

Ar67 68,78 52,12 15,69 1,46 17,98 5,19 54,10 27,80 6,00 3,17 53,50 9,50

Ar68 96,89 80,49 21,49 2,36 31,02 11,32 186,04 35,81 11,59 123,58 185,44 8,25

Ar70 96,97 65,01 17,61 2,23 26,43 7,24 100,60 35,27 7,55 3,74 100,00 8,67

Ar71 91,57 63,08 20,85 1,99 26,12 9,20 126,35 33,40 10,67 6,10 125,75 7,58

Ar76 97,02 70,06 15,52 2,57 25,16 10,87 145,76 37,07 13,23 5,82 145,92 9,33

Ar77 89,14 76,39 17,49 1,91 31,68 9,28 155,79 34,67 8,79 4,85 155,95 8,08

Ar78 91,45 68,05 17,32 2,22 27,67 10,34 155,58 31,10 9,26 6,37 155,74 9,08

Ar79 82,34 69,23 18,84 1,92 31,14 9,66 164,74 36,67 10,53 6,28 164,90 7,17

Lf : longueur de la feuille, LaF : largeur de la feuille, LP : longueur d pétiole de la feuille, LaP : largeur du pétiole de la

feuille, LFB : longueur de la foliole basale, LaFB : largeur de la foliole basale, SFB : surface de la foliole basale, LFT :

longueur de la foliole terminale, LaFT : largeur de la foliole terminale, LPFT : longueur du pétiole de la foliole terminale,

SFT : surface de la foliole terminale, Nbr_F : nombre de foliole par feuille

Conclusion

La présente étude a pour objectif l’étude de Pistacia atlantica provenant de quatre régions de

la wilaya de Tiaret, deux sites se localisent dans les monts de Tiaret (Tagdempt et Guertoufa) et les

deux autres dans la steppe (Rechaiga et Rosfa). Des mesures morphométriques on été réalisées dans le

but de trouvé une variabilité intra et inter-populations de cette espèce dans les quatre sites d’étude.

Ce travail a débuté par une estimation des variables stationnelles (2 variables) et des mesures

dendrométriques (8 variables) sur le terrain. Ainsi des mesures morphométriques ont été effectuées

sur le feuillage et le fruit au laboratoire portant sur 25 variables.

Les résultats obtenus dans l’analyse morphométrique sur le feuillage et le fruit de cette espèce

nous laissent à constater que cette espèce présente une faible variabilité génétique dans les quatre

sites d’étude de la région de Tiaret.

Une ACP et un dendrogramme ont été réalisé pour en faire ressortir les variations qui existe

entre les populations de cette espèce (inter-population) et entres les individus dans le même site (intra-

population).

Les feuilles chez P. atlantica Desf. de la région de Tiaret n’ont montré aucune variabilité

importante dans nos résultats, alors que le fruit, plus au moins, présente une certaine variation, peut

être, due au conditions climatiques et le relief ainsi que les conditions stationnelles qui sont différentes

pour les quatre sites prospecté.

L’analyse du feuillage s’est reposée sur 12 caractères morphométriques pour les mâles et les

femelles. Aucune différence significative n’a été constatée à l’exception de quelque pied isolé qui sont

différent des autres arbres dans les quatre sites d’étude.

L’analyse du fruit s’est faite à l’aide de 12 caractères morphométriques. Cependant le fruit

présente une certaine variabilité qui n’est pas si importante mais plus significative que celle de

l’analyse du feuillage.

Les variables stationnelles et dendrométriques, au nombre de 10 variables, 4 qualitatives et 6

quantitatives, ne présente pas aussi une grande variabilité proprement dite. On remarque aussi que la

station de Rechaiga ne présente pas d’exposition puisque c’est un terrain plat sur l’ensemble, ainsi la

pente est nulle pour cette station.

Nous avons comparé nos résultats avec ceux de la littérature et nous avons remarqué qu’il

existe une certaine divergence entre les résultats des différents auteurs concernant la longueur de la

feuille, largeur de la feuille, nombre de paire de foliole (entre 3 et 17 folioles par feuille). Alors que

certaines variables morphologiques se rapprochent de quelques travaux comme longueur de la foliole

terminale et la longueur du pétiole de la feuille. Pour l’analyse morphométrique du fruit, nos avons

trouvé qu’il y a pas de divergence pour tout les caractères à l’exception de la largeur du fruit.

L’ACP des variables stationnelles a montré qu’il y a une forte corrélation entre les individus à

l’exception de la pente qui ne présente aucune relation pour les quatre stations.

Une ACP a été réalisé pour chaque station, pour les variables stationnelles, elle nous a montré

qu’il existe une certaine variabilité intra-population.

• Pour la station de Rechaiga, nous avons remarqué qu’il existe une forte corrélation entre

les individus. Deux groupes différents ont été définis suite à la réalisation d’un

dendrogramme dont le premier groupe représenté par 14 arbres et le second par 6

arbres.

• Pour la station de Guertoufa, nos avons trouvé qu’il existe une certaine variabilité intra-

populations des individus recensés. Nous avons en ressortir trois groupes, suite a un

dendrogramme, dont le premier est composé de 2 arbres et les deux autres composés de

9 arbres chacun.

• Ainsi pour la station de Rosfa, une forte variabilité intra-populations des variables

stationnelles pour les sujets analysés a été constatée. Trois groupes ont été définis dont

le premier groupe est composé de 11 arbres, le second de 1 arbre et le troisième de 7

arbres.

• Nous avons remarqué la même chose pour la station de Tagdempt, où la corrélation est

faible entre les individus pour les variables stationnelles. Trois groupes ont été recensés

dont le premier est constitué de 10 arbres, le second de 8 arbres et le troisième des 2

arbres.

L’analyse des variables morphologiques des pieds femelles du feuillage et du fruit ensemble,

montre qu’il existe une très forte corrélation entre les individus des quatre stations d’étude. Quelques

pieds isolés ont été recensés (Ar37, Ar39, Ar15). Trois groupes ont été déterminé dont le premier

groupe est composé de 27 arbres (issus quatre stations), le second groupe composé de 10 arbres

(Tagdempt et Guertoufa) et le troisième groupe composé des trois sujets isolés (Ar15, Ar37 et Ar39)

appartenant la station de Tagdempt et Guertoufa.

L’analyse des variables morphologiques du feuillage des pieds femelles, montre une forte

corrélation inter-populations entre les individus au niveau des quatre stations. Nous avons pus séparer

trois groupes dont le premier est composé de 31 arbres (issus des quatre stations), le second est

composé de 8 arbres provenant de la station de Tagdempt et de Guertoufa, le troisième groupe,

composé d’un seul arbre appartenant à la station de Tagdempt.

L’analyse des variables morphologiques du feuillage des pieds males, montre qu’il y a une

forte corrélation entre les individus des quatre stations. Trois groupes ont été élaborés, le premier

composé de 22 arbres (appartenant aux quatre stations), le second composé de 16 arbres (appartenant

aussi aux quatre stations) et le troisième composé seulement de 2 arbres provenant de la station de

Guertoufa.

Ce travail quoi que important doit être complété et enrichi par des études futures plus

approfondies englobant tout les autres caractères qu’on n’a pas pus réalisé, une étude stomatique et une

analyse génétique par le principe de la PCR (Polymérase Chaine Réaction).

Annexe

Température (Min et Max) de la wilaya de Tiaret de 1986 à 2005 (Station de Bouchekif)


T min absolu -3 -2,8 -3 -1 1,4 7,4 10,2 11,2 8 2 -1,5 -3,9

1986 Tmax absolu 13,2 22,2 20,2 23,3 35 37,5 38 39 34,6 26,6 20,6 15,2

T min absolu -7,6 -2,6 -0,5 -2,2 -2 7,8 9,6 12,6 11,7 5,3 -1,6 -1,6

1987 Tmax absolu 18,2 17 20,6 34,6 31 36,5 37,6 39,5 34,4 28,9 25,3 19,9

T min absolu 0 -8 -3,5 -1,7 3,5 8 11,7 12,6 2,1 4,6 -2,3 -4,8

1988 Tmax absolu 19,6 21,6 25,7 29 34 38,5 40 39,4 38,3 29,7 24,9 17,4

T min absolu -7,2 -5,5 -1,5 0,3 0,4 5,9 11,4 14 10,9 2,8 2 -2,3

1989 Tmax absolu 17,3 22,4 24,1 25,5 33 36,7 40 38,3 33,3 27,9 25,5 24

T min absolu -1,2 -1,2 -5,6 0 4,5 8 12,7 12,3 13,4 4,5 0,3 -3,9

1990 Tmax absolu 18,3 22,9 24,6 23 33 39 37,2 36,5 35 31,2 21,9 15,8

T min absolu -5,2 -4,1 0,4 -2,3 -2,7 5,4 11,8 10 9,4 1,6 -1,2 -5,4

1991 Tmax absolu 18,8 17,5 23,3 24,8 29 36,3 38,2 37,5 34 28,6 21,6 18,3

T min absolu -6,4 -4 -2,5 -1 1,4 4,6 10,8 5,1 7,2 1,3 0,5 -3,6

1992 Tmax absolu 15,1 19,2 19,2 26,8 32 32,5 35,5 37,2 33,7 30,4 23,4 18

T min absolu -5 -4,7 -3,4 0,1 2,7 8,4 12,6 9,6 6,5 0,5 -0,4 -1,4

1993 Tmax absolu 18,3 16,9 25,5 25,7 32 39,2 40,6 38 34,1 29 22,9 19,7

T min absolu -3,8 -3,6 -0,6 -2,6 0,4 6 14 12,5 5,9 6 -1,5 -4,7

1994 Tmax absolu 18,5 23,5 25,3 25,3 40 41,6 39,4 40,4 36,4 25,5 21 18,2

T min absolu -4,4 -3 -1,4 -3,5 3,1 5,2 10,4 11,2 5,3 5,6 -1,3 -0,3

1995 Tmax absolu 18,2 22,8 20,6 25 33 36,7 39,6 40,5 34,8 30,9 24,3 18

T min absolu -0,6 -5 -2,8 -1,6 0,5 4,7 12,5 9,2 5,6 1,6 -1 -3,2

1996 Tmax absolu 19,9 16 25,7 26,8 29 35,7 40 38,2 31,5 27,5 23,6 19,5

T min absolu -2,5 -2,1 -3,1 -0,2 0,1 7,2 8,4 12,6 10,3 0,2 0,7 -0,4

1997 Tmax absolu 19,5 23,5 22,8 29,7 33 37,9 40,8 38,5 33,1 28,5 23,4 17,8

T min absolu -4 -4,5 -3,6 -1,7 2,8 5,8 12,5 11,1 11 1 -3,8 -5,5

1998 Tmax absolu 16,9 25,6 22,6 28 28 40,3 40,5 39 40,1 28,4 24,4 20,4

T min absolu -0,7 -5,5 -1,1 -0,9 4,6 10,8 11,6 15,7 7,7 7 -3,8 -3,4

1999 Tmax absolu 21,2 21,3 22,6 29 37 37,8 40 41,1 35,6 30,6 23,3 16,2

T min absolu -5,6 -5 -4,3 -2,5 6,2 7 8,5 10,5 6,8 4,5 0,6 -3,1

2000 Tmax absolu 21 20,5 26 31,1 33 38,5 41,6 39,5 36 26 23,8 19,8

T min absolu -1,4 -1,6 1,9 -2,5 0,1 11,3 9,1 14,9 10,7 8,2 -1,8 -3,9

2001 Tmax absolu 19,7 18,5 30 27,2 34 38,9 41,1 41,4 35,2 33 23,6 19

T min absolu -4,5 -4,6 -0,3 -0,5 -3,1 5,9 7,7 9,5 6,2 4,2 2 -2,1

2002 Tmax absolu 22,1 23,5 23,6 27,9 33 38,5 40,6 38,6 34,8 31,1 23,5 20

T min absolu -3,1 -7,1 0,4 -2,3 2 9,5 14,9 13,5 8 7,2 1,9 -3,2

2003 Tmax absolu 20,5 18,4 22 31,3 32 40,5 41,5 39,9 39,2 34,2 22 18,8

T min absolu -4 -4,7 -4,6 -2,4 0,1 7,5 11,5 13,9 6 3,8 -1,8 -7,6

2004 Tmax absolu 20,1 22,6 23,4 26 28 40,6 39,2 39,8 37,5 32,1 21,7 18,5

T min absolu -11 -8,3 -6,2 -2,5 2,3 7 13,1 8 5 3,6 -0,9 -3,6

2005 Tmax absolu 18 16 26,4 30,4 36 39,5 41,4 40,7 36,8 29,5 27,1 17,6

Température moyenne mensuel de la wilaya de Tiaret de 1986 à 2009 (Station de Bouchekif)


1986 5,1 6,7 7,9 9,4 19,4 21,2 24,8 26,6 21,4 15,4 9 5,5

1987 5,4 6,6 9,7 14,4 15,7 22,1 24,3 26,4 23,4 17,6 9,7 9,4

1988 7,4 6,6 8,2 11,9 15,4 19,8 26,1 26,5 20,1 17 11,1 5,1

1989 4,9 7,2 9,9 10,6 16,1 20,5 26 25,9 20,6 17 12,5 10,1

1990 5,6 10,1 10,9 10,7 16,5 23,4 25,3 25 24,4 16 10,1 5,4

1991 5,3 5,4 9,3 9,6 12,8 21,2 25,7 25,5 22,2 13,5 8,8 5,9

1992 4,3 6,6 7,4 10,9 15,5 16,9 23,3 24,5 21,9 14,4 10,5 7

1993 5,2 5,2 9,2 10,9 15,8 22,3 26 25,7 19,2 15,2 9,8 7,3

1994 5,9 7,1 10,7 9,7 18,3 22,9 27,6 28,4 20,1 15,6 11,3 6,9

1995 5,6 8,6 8,8 10,2 17,9 21,1 25,4 25 18,5 16,5 11,9 9,2

1996 8,5 5,8 9,4 11,6 14,2 19,9 24,8 24,6 18,8 13,8 11,1 8,8

1997 7,9 9,1 9,5 12,5 16,4 21,9 24,7 24,3 21,1 16,3 10,6 8

1998 7 8,5 9,2 11,6 14,5 22,9 26,3 25,8 22,7 14,1 10,4 5,8

1999 6,6 5,2 9,9 12,5 20,1 23,3 26,1 28,1 22,1 18,8 8,6 6,5

2000 4,6 7,9 10,6 13 19,2 22,9 27,2 26,4 21,3 14,3 10,9 9

2001 7 7,1 13,1 11,8 15,3 24 26,4 26,8 22,1 20,1 9,5 6,2

2002 6,5 8,1 10,4 11,8 16,8 24 25 24 20,4 17,3 11 8,9

2003 5,7 6 10,6 11,9 16,4 25,2 28,5 26,8 21,2 17,1 10,8 6,6

2004 6,9 8,6 9,7 11,1 13 22 25,9 26,7 21,9 18,6 9,1 6,2

2005 3,8 3,3 10,4 12,7 20,3 23 27,5 25,1 19,9 17,5 9,8 6,1

2006 4.0 5.3 9.9 15.0 19.4 24.0 27.4 25.0 20.4 18.7 12.3 6.9

2007 6.7 8.8 7.9 11.2 16.1 22 27.4 26.2 22.1 15 8.9 5.8

2008 6.5 8.5 9.2 13.4 16.1 22.2 27.6 27.1 21.5 15.3 7.8 5

2009 5.5 6 9.9 9.4 17.9 23.9 28.7 26.2 19.2 16.3 11.7 8.9

Précipitation mensuelle de la wilaya de Tiaret de 1986 à 2009 (Station de Bouchekif)


1986 92,6 76,6 90,5 18,8 6,9 4,6 0 12,2 12,8 31,8 30,4 20,2

1987 117,4 76,7 20 7,4 15,1 7,2 17 2,2 4,4 59,2 72,3 32,6

1988 34,9 22,1 22,5 35,7 32,8 32,2 0 1,4 5,1 30 46,3 24,9

1989 15,4 28,4 32 47,1 33,7 17,2 6,1 54,9 13,1 2,2 24,4 20,6

1990 50,9 0,1 23,1 34,6 42 35 8,1 0,2 22,9 11,1 39,5 60,1

1991 27,7 40,9 119 12,8 24,3 7,1 8 15,9 19,5 70,8 12,4 13,9

1992 22,1 18,9 48,6 50,9 58,5 11,2 18 4,4 13 11,4 19,5 30,8

1993 1,5 30,3 22,6 35,7 59 0 0 13,7 30,7 12 27,8 33,6

1994 29,5 32,5 2,9 23 8,2 0 2,2 6,2 21,5 28 39,6 40

1995 49,9 12,9 63,5 20,5 3,4 22,5 0 5,3 26,5 20,6 22,8 42,2

1996 62,4 125 41,5 63,5 26,1 23,3 30 9,7 10,9 15,2 5,7 43,2

1997 55,5 7 0 130 30 0,9 1,9 52,8 87,7 33,7 106 37,6

1998 25,3 29,2 17,2 50,4 65,9 1,5 0 3,9 12,4 7,7 8,8 29,8

1999 56,5 22,1 67 0 11,5 0,5 0,3 13,8 31,9 55,7 25,3 79,2

2000 0,5 0 3,9 22,4 22 0 0,6 2,1 17,5 22,4 61,6 53,2

2001 96,3 33,2 5,1 34 12,4 0,1 0,1 5,6 46,5 19,6 24,9 34,8

2002 5,6 14,8 17,9 39,3 49,5 8,1 0,7 29,5 0,5 16,2 60,4 28,3

2003 56,7 59,7 6,3 50 12,6 22,3 2,1 26,4 24 85,2 68 69,9

2004 11,7 38,9 17,3 39,1 66,6 19 5,8 10,5 34 35,8 17,5 64,6

2005 16,4 29,4 41,2 7,1 1,6 18,7 5,4 0 25,6 49,4 54,5 23,3

2006 63 61 14 40 75 2 4 24 10 12 6 46

2007 19.06 43.18 28.19 101.6 16 0.51 5.33 8.12 23.63 122.17 37.33 5.84

2008 18.55 20.82 24.4 16.75 60.47 15.49 1.02 1.78 31.74 66.81 56.38 68.08

2009 99.05 29.73 78.73 80.26 22.1 6.86 1.02 5.08 81.28 22.6 26.16 89.67

Références bibliographiques

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Cette étude, basée sur quatre populations de Pistacia atlantica de la région de Tiaret, a pour objectif de rechercher une variabilité génétique intra et inter-population. Une analyse biométrique du feuillage et du fruit a été réalisée, complété par quelques mesures dendrométriques et une estimation des variables stationnels sur le terrain.

L’analyse des composantes principales (ACP) a révélé qu’il n’existe pas une grande variabilité entre les individus des quatre provenances. Même, si les sites étudiés, ne présentent pas les mêmes conditions climatiques, édaphiques, topographiques et géologiques, puisque deux de ces sites se localisent dans les monts de Tiaret (Guertoufa et Tagdempt) et les deux autres dans la région steppiques (Rosfa et Rechaiga). Cette étude a été complétée par la réalisation d’un dendrogramme pour définir les individus qui présentent certaine similarité.

Nous avons pu constater que certains pieds échantillonnés présentent une différenciation importante par rapport aux autres pieds. Ces pieds sont issus de la station de Guertoufa et Tagdempt.

Mots clés :�Pistacia atlantica, variabilité génétique, biométrique, dendrométrique, monts de Tiaret, région steppique.

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This study, based on four populations of Pistacia atlantica in the region of Tiaret, aims to investigate genetic variability within and between populations. A biometric analysis of leafs and fruit was conducted, supplemented by some trees analysis measurements and estimation of variables on the ground.

The principal component analysis (PCA) revealed that there is not much variability between individuals of the four sources. Even if the sites studied did not exhibit the same climatic conditions, soil, topography and geology, as two of these sites are located in the mountains of Tiaret (Guertoufa and Tagdempt) and two in the steppe region (Rosfa and Rechaiga ). This study was complemented by the creation of a dendrogramme to define individuals who have some similarity.

We have seen that some feet have sampled an important differentiation from other feet. These feet are from the station and Guertoufa Tagdempt.

Keywords: Pistacia atlantica, genetic variability, biometrics, Tiaret mountains, steppe region.

Résumé

Abstract

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