3.3. Modèle de prévision des rendements dans
la Province du Soum
L'évolution des rendements du mil et du sorgho dans la
province du Soum se présente comme suit :
Figure 11: Représentation des rendements
observés et simulés du mil et du sorgho dans la province du
Soum.
Dans cette province tout comme dans les
précédentes, on observe des variations très importantes
des rendements à certaines années. On ne constate pas une
influence des progrès réalisés par l'Etat et les
partenaires au développement sur l'évolution des rendements du
mil et sorgho.
3.3.1. Prévision des rendements du mil
Plusieurs modèles de prévision des rendements du
mil sont classés dans le tableau 12 suivant les valeurs
décroissantes du R2.
Tableaux 11: Modèles de prévision des
rendements du mil au Soum
|
Numéro d'ordre
|
Classement décroissant suivant la valeur de
R2
|
|
R2
|
Nb.
|
WDEFf
|
NDVI_I
|
Cum
|
Sdat
|
|
1
|
0.646436
|
4
|
0.470744
|
0.465174
|
-0.141193
|
-0.625828
|
|
2
|
0.638012
|
3
|
0.394945
|
0.409625
|
|
-0.571730
|
|
3
|
0.515173
|
3
|
|
0.332653
|
0.213066
|
-0.469018
|
|
4
|
0.488231
|
3
|
0.309110
|
|
0.175457
|
-0.515140
|
|
5
|
0.482987
|
2
|
|
0.419273
|
|
-0.542062
|
|
6
|
0.470465
|
2
|
0.404998
|
|
|
-0.584522
|
|
7
|
0.425497
|
2
|
|
|
0.367642
|
-0.423959
|
|
8
|
0.357165
|
3
|
0.210808
|
0.314740
|
0.277921
|
|
|
9
|
0.326615
|
2
|
|
0.265456
|
0.407459
|
|
|
10
|
0.313262
|
2
|
0.352013
|
0.427390
|
|
|
Source : Données de
l'étude.
Avec : WDEFf : le déficit en eau pendant la phase de
pleine maturité, NDVI_I: le cumul du NDVI pendant la phase initiale, et
Sdat, la décade du début des semis.
L'application de la régression pas à pas aux
données en se limitant aux variables dont les paramètres ont une
probabilité significative à 95% montre que le modèle
N°2 présente la meilleure approche de la réalité. Les
résultats de la calibration et validation permettent de calculer les
d'indicateurs d'appréciation du modèle.
Tableau 12 : Indicateurs d'appréciation du
modèle de prévision des rendements du mil au Soum
|
Erreur absolue moyenne
|
Root mean square error (RMSE)
|
RRMSE (%)
|
R2 de la régression dans
statistica
|
R2p
|
R2 ajusté
|
p
|
|
(Kg/ha)
|
(Kg/ha)
|
|
|
|
|
|
|
75.3120508
|
88.6960015
|
0.21241985
|
0.638012
|
0.617
|
0.544071
|
0.003937
|
Source : Données de
l'étude.
Pour ce modèle, les coefficients des variables pris
individuellement sont significativement différents de la valeur nulle
(résultat en annexe 1). Le modèle dans son ensemble
présente des indicateurs de bonne qualité. Le R2 et le R2
ajusté sont tous supérieurs à 0.5. L'erreur liée
à une prévision des rendements du mil à partir de ce
modèle est de 21.24%. Autrement dit, si l'on utilise le modèle de
prévision des rendements du mil au Soum proposé dans la
présente étude on commet en moyenne une erreur de 21.24% sur la
valeur à observer. Dans 61,7% des cas, le rendement historique
observé est similaire au rendement simulé par le modèle
qui est proposé pour la prévision des rendements du mil dans la
province du Soum.
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