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Caractérisation de la dynamique de la végétation des parcours sahéliens dans la région du Gourma (mali). Relations avec les précipitations.


par Terei Massa MABILO
INSTITUT POLYTECHNIQUE RURAL DE FORMATION ET DE RECHERCHE APPLIQUEE (IPR/IFRA) - Ingénieur Agronome 2006
  

Disponible en mode multipage

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MINISTERE DE L'EDUCATION NATIONALE REPUBLIQUE DU MALI

UN PEUPLE- UN BUT- UNE FOI

*****************

DIRECTION NATIONALE DE L'ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE

******************

INSTITUT POLYTECHNIQUE RURAL DE FORMATION ET DE RECHERCHE APPLIQUEE (IPR/IFRA)

ANNEXE DE BAMAKO

THEME :

Caractérisation de la dynamique de la végétation des

parcours sahéliens dans la région du Gourma (Mali).

Relations avec les précipitations.

Présentée et soutenue par Tereï Massa MABILO

Pour l'obtention du diplôme d'Ingénieur de IPR/IFRA Spécialité : Zootechnie

Responsable de stage :

Eric MOUGIN Directeur de recherche CNRS, CESBIO

Directeur de mémoire :

Professeur Arina DIARRA spécialiste en nutrition animale,

Directeur de L'IPR / IFRA Annexe de Bamako

Date de soutenance : décembre 2006

2

Table des matières.

Liste des abréviations 4

Liste des figures. 5

Dédicace 7

Remerciements 8

INTRODUCTION. 9

1- Présentation de la région d'étude: Le Sahel 12

1-1- Position géographique (fig. 01) 12

1-2 Milieu naturel 12

1-2-1 Le relief 12

1-2-2 Le climat 13

1-2-3 Les sols 13

1-2-4 La végétation. 14

2- Présentation de la zone d'étude : Le Gourma malien 15

2-1- La position géographique. 15

2-2 Le milieu naturel 15

2-2-1 Le relief 15

2-2-2 L'hydrographie: 16

2-2-3 Le climat 16

2-2-4 Les sols 16

2-2-5 La végétation. 17

2-3 La populations et les systèmes de production. 17

2-3-1 La population 17

2-3-2 Les systèmes de production : 18

3- Les sites d'étude: 19

3-1 Agoufou (site 17) 19

3-1-1 Les réseaux de mesure : 19

3-1-2 La végétation 20

3-2- Kelma (site 21) 21

3-3 Egerit (site 40) 23

4- Matériel et méthodes 24

4-1 Echantillonnage stratifié aléatoire du couvert herbacé. 24

4-2 Estimation du LAI et du Fcover (recouvrement) sur le même transect par

photographie hémisphérique et verticale. 25

4-3 Essai de validation des mesures par photographie hémisphérique, site 17 25

4-3-1 Prélèvement des échantillons 25

4-3-2 Mesure de la surface foliaire par Planimétrie : 27

4-4- Dynamique saisonnière des herbacées du site 21 27

4-5- Suivi d'évolution du PAI (Plant Area Index) au site 21 (Kelma) 27

4-6- Dynamique saisonnière des arbres isolés des sites 17, 21, et 40 28

4-6-1 Estimation du PAI des arbres isolés par photographie hémisphérique 28

4-7- Logiciel et traitement des données 29

3

5- Résultats et discussion. 34

5-1- Dynamique saisonnière des herbacés en 2005 et 2006, site 17. 34

5-1-1 Estimation du LAI et du Fcover par photographie 34

5-2- Validation de CAN_EYE 37

5-3- Comparaison entre le LAI et la biomasse des grands et petits carrés 39

5-4 Dynamique saisonnière des herbacés en 2005 et 2006, site 21 41

5-5 Dynamique saisonnière des peuplements ligneux en 2005 et 2006 site 21 43

5-6 Dynamique saisonnière des arbres isolés, site 17, 2006 45

Conclusion et recommandations. 46

Bibliographie utilisée 48

Annexe: 51

4

Liste des abréviations.

AMMA: Analyse Multidisciplinaire de la Mousson Africaine 8

B :Basse 22

CACH : Couplage entre l'Atmosphère Tropicale et le Cycle Hydrologique 8

CIPEA : Centre International Pour l'Elevage en Afrique 18

CESBIO : Centre d'Etudes Spatiales de la Biosphère 8

FIT : Front Inter Tropical 12

H : Haut 22

INRA : Institut National de Recherches Agronomiques. 8

IRD : Institut de Recherche Pour le Développement 8

IRT : Infra Rouge Thermique 18

IPR/IFRA : Institut Polytechnique Rural de Formation et de Recherches Appliquées. ... 8

LAI: Leaf Area Index 10

M: Moyen 22

PAI: Plant Area Index 10

PARGLOB et PARDIFF (Rayonnement Photosynthétique Actif Global et Diffus) 18

R2: coefficient de détermination 35

ZCIT : Zone de Convergence Intertropicale 12

5

Liste des figures.

Figure 01 : Les grands domaines climatiques et bioclimatiques

(Aubreville, 1949) 11

Figure 02 : Position géographique du Gourma malien 14

Figure 03 : Vue d'ensemble de Agoufou en juillet et décembre 2006 19

Figure 04 : Végétation herbacée, Agoufou le 12 août 2006 19

Figure 05 : Vue d'ensemble de Kelma en juillet et août 2006 20

Figures 06 : Vue d'ensemble de Egérit en août 2006 21

Figure 07 : Photo hémisphérique site 17, 2006 23

Figure 08 : Le grand carré et le petit carré représentatif du grand carré 24

Figure 09 : Photographie en dessous du peuplement ligneux 26

Figure 10 : Evolution du LAI en fonction de la pluviométrie, site 17, 2006 33

Figure 11 : Pluviométrie 2005 et 2006, site 17 34

Figure 12 : Comparaison du LAI 2005 et 2006, site 17 34

Figure 13 : Comparaison du Fcover 2005 et 2006, site 17 35

Figure 14 : Relation LAI /Fcover, site 17, 2006 35

Figure 15 : Comparaison LAI can-eye, LAI planimètre site 17, 2006 36

Figure 16 : Comparaison LAI can_eye, LAI planimètre 2005 et 2006 site 17 36

Figure 17 : Relation entre biomasse et surface foliaire des grands carrés 37

Figure 18 : Relation entre biomasse et surface foliaire des petits carrés 37

Figure 19 : Evolution de la biomasse et du LAI, site 17, 2006 38

Figure 20 : Evolution du Fcover, site 17, 2006 38

Figure 21 : Comparaison du LAI 2005 et 2006, site 21 39

6

Figure 22 : pluviométrie 2005 et 2006, site 21 39

Figure 23 : Evolution du Fcover, site 21, 2006 40

Figure 24 : Relation LAI/Fcover, site 21, 2006 40

Figure 25 : Evolution du PAI en fonction de la pluviométrie, site 21, 2006 41

Figure 26 : Comparaison du PAI 2005 et 2006, site 21 41

Figure 27 : Evolution du PAI des arbres isolés, site 21, 2006 43

7

Dédicace.

Je dédie ce Mémoire à :

L'Eternel tout puissant, le Dieu de l'univers pour son amour, sa grâce et son assistance sans fin.

Mon père Mabilo GATTA qui m'a indiqué la bonne voie en me rappelant que la volonté fait toujours les grands hommes.

Ma mère : Nouba HAROU qui a attendu avec patience les fruits de sa bonne éducation. Mon mari : BADOU Abiyou Somakang qui n'a pas un instant hésité à engager ses moyens pour ma formation et supporter mon absence pendant trois (3) ans, sincère reconnaissance.

Ma très chère soeur jumelle : Yaba MABILO aucun mot ne pourra exprimer ma gratitude envers toi pour tout l'amour et le soutien que tu m'as offert.

Mes autres frères et soeurs : Dala, Mabali, Nimané, Tessé, Koutou, Kimala, Kikouli, Bassou et mes cousines Carine, Gueti, Mireille et Kidana qu'elles reçoivent toutes l'expression de mes affections les plus fraternelles.

8

Remerciements.

Au seuil de ce travail, j'ai l'obligation morale d'exprimer mes sentiments de gratitude et de profonds remerciements à tous ceux qui ont apporté leur concours tout au long de ma formation et pendant la réalisation du présent document.

C'est donc dans ce cadre que je saisis l'opportunité pour remercier sincèrement :

Mr Gilles FEDIERE Docteur d'Etat Directeur de Recherche, Représentant de l'IRD au Mali qui a bien accepté de me recevoir dans son service.

Je remercie vivement le programme AMMA - CACH qui a financé entièrement ce travail. Je remercie de tout mon coeur mon Directeur de stage Dr Eric MOUGIN chargé de recherche au Centre d'Etude Spatiales de la Biosphère pour son esprit d'ouverture et les immenses sacrifices consentis pour la réalisation de ce mémoire.

Mes vifs remerciements à tout le personnel de l'IRD à Bamako et en particulier Monsieur DOUMBIA Oumarou pour son soutien en informatique.

Je remercie très sincèrement mon Directeur de stage professeur Arina DIARRA Directeur de l'IPR annexe de Bamako pour son soutien considérable pour la réalisation de ce Mémoire

Je remercie la Direction, le corps enseignant et l'ensemble du personnel de l'IPR / IFRA pour m'avoir donné le meilleur d'eux mêmes et en particulier Professeur Amoro COULIBALY dont le module de formation m'a été d'un appui stratégique pour la rédaction de mon Mémoire, sincère reconnaissance.

Je remercie sincèrement Valérie DEMAREZ (CESBIO) pour le soutien documentaire et les informations orales.

Mes vifs remerciements à tous les camarades de classe : Maliens, Burkinabés, Nigériens et Tchadiens sans oublier mes collègues de stages Marie Noëlle MILHAUPT, Abakar Hamit MOUCTAR et Salifou COULIBALY, pour l'atmosphère de bonne compréhension et d'entraide qu'ils ont su entretenir avec moi tout le long de ce stage.

Mes remerciements à tous les étudiants tchadiens et à toute la communauté tchadienne au Mali.

A tous et à chacun, je reste reconnaissante.

9

INTRODUCTION.

La forte variabilité spatio-temporelle des précipitations dans les régions sahéliennes a été marquée par une longue période de sécheresse depuis la fin des années 60 jusqu' au milieu des années 90. Cette période de sécheresse a entraîné d'importantes fluctuations dans la composition floristique et la production végétale. Les causes de cette variabilité sont à rechercher dans le phénomène de la mousson ouest africaine. En effet lorsque le continent se réchauffe, en été, il attire l'air qui s'est chargé en humidité au dessus du Golfe de Guinée. Ce flux d'air humide appelé mousson remonte vers le nord et, une fois au dessus du continent, se transforme en systèmes orageux. Ces systèmes se déplacent d'est en ouest, arrosant toute la région avant d'arriver sur l'Atlantique, où ils se transforment parfois en cyclones. Pour le Sahel c'est le seul période de pluies de l'année. Toutes les ressources en eau en dépendent, ainsi que les ressources végétales naturelles et cultivées.

L'un des objectifs du programme AMMA (Analyse Multidisciplinaire de la Mousson Africaine) est d'améliorer la compréhension de la mousson d'Afrique de l'Ouest et de son impact sur l'environnement physique, chimique, et biologique à l'échelle régionale et mondiale. Plusieurs disciplines sont donc mises à contribution dans ce programme : hydrologie, océanographie, sciences de l'atmosphère, bioclimatologie, écologie, et plusieurs régions d'études ont été définies notamment au Bénin, au Niger et au Mali.

Au Mali, la zone retenue pour les recherches est le Gourma. Le programme dispose d'un site méso-échelle qui regroupe 27 sites de suivi de la végétation, d'un super site instrumenté à Hombori et d'un site de mesure intensif à Agoufou.

Ces sites font l'objet d'un suivi régulier de la végétation depuis une vingtaine d'années et sont maintenant instrumentés par le programme AMMA afin de caractériser l'environnement climatique (pluviométrie, rayonnement, températures,...) ainsi que le contenu en eau du sol.

Notre stage se situe dans le cadre du suivi de la végétation et avait pour objectif de :

10

- suivre et caractériser l'évolution de la dynamique saisonnière de la végétation herbacée et ligneuse en relation avec les précipitations pendant la saison des pluies 2006,

- comparer les données de mesure 2006 aux données de 2005.

- comparer les données de biomasse aux mesures par photographie hémisphérique. - valider un logiciel d'analyse de photographies hémisphériques, le logiciel can_eye (INRA, Avignon) et comparer les résultats estimés par can_eye et les résultats de surface foliaire estimés par le planimètre à partir des mêmes échantillons.

Les paramètres suivis au cours du stage étaient :

- l'indice foliaire ou LAI (Leaf Area Index) : c'est la surface totale d'une face des feuilles par unité de surface de sol (WATSON, 1947). Il s'exprime en m2 de feuilles par m2 de sol.

- le recouvrement végétal ou Fcover : c'est le pourcentage de la surface au sol masquée par la végétation en visée verticale.

- le PAI (Plant Area Index) : c'est la surface végétale totale (tronc, branches, feuilles) par m2.

Le logiciel can_eye est un logiciel qui permet de déterminer l'indice foliaire ou LAI à partir des photographies hémisphériques, et le recouvrement ou Fcover à partir des photographies verticales.

Une photographie hémisphérique est une photographie réalisée avec un objectif « fisheye » dont le champ de vue est de 180° en zénit et de 360° en azimut. La photographie verticale est une photographie prise sans objectif « fish-eye ».

Parmi les variables d'étude, le LAI est une variable clé du fonctionnement des couverts végétaux. Il intervient dans l'interception du rayonnement, la photosynthèse et l'évapotranspiration, il permet de caractériser l'état de la végétation.

De nombreuses méthodes ont été développé pour déterminer le LAI : les méthodes directes et indirectes.

Les méthodes directes sont destructives et coûteuses en main d'oeuvre et en temps. Néanmoins, elles demeurent indispensables pour l'évaluation et la validation des

11

méthodes indirectes. Les méthodes indirectes par exemple à l'aide de photographies sont non destructives et plus rapides. Cependant ces méthodes reposent sur l'hypothèse que la végétation est homogène avec des éléments distribués uniformément. Dans la pratique, ceci est rarement vérifié, particulièrement pour les couverts discontinus. Dans ce contexte nous avons utilisé le logiciel can_eye pour traiter nos données. L'intérêt du logiciel can_eye est qu'il estime le LAI de deux façons différentes : soit par l'utilisation du modèle de Poisson qui considère que les feuilles sont distribuées uniformément ce qui permet d'avoir une estimation du LAI effectif, soit par l'utilisation du modèle de Poisson modifié qui permet de prendre en compte la disposition non uniforme des éléments du couvert et d'estimer le LAI vrai.

Trois sites font l'objet de notre stage. Ce sont les sites 17 (Agoufou), 21 (Kelma), et 40 (Egérit).

La première partie de ce mémoire porte sur la présentation de la région d'étude, la deuxième sur la présentation de la zone d'étude la troisième sur les sites d'étude. La quatrième sur la méthodologie utilisée. La cinquième porte sur les résultats et discussion. Enfin la sixième et dernière partie constitue une conclusion

12

1- Présentation de la région d'étude: Le Sahel

1-1- Position géographique (fig. 01)

Le sahel est une zone de transition entre le domaine saharien au nord et le domaine des savanes humides soudaniennes au sud. Il s'étend sur environ 6000km entre l'Océan Atlantique et la mer Rouge (LE HOUEROU, 1989). D'ouest en est, la bande sahélienne large de 400 à 600km traverse le Cap-Vert, la Mauritanie, le Sénégal, le Mali, le Niger, le Tchad, le Soudan, et effleure le Nord du Burkina-faso, du Nigeria et du Cameroun, elle couvre environ 3 millions de km2. (Fig.01).

Fig.01: Les grands domaines climatiques et bioclimatiques (d'après AUBREVILLE, 1949)

1-2 Milieu naturel

1-2-1 Le relief

Le sahel se caractérise par un relief relativement faible (200-600m) dû à l'extension des ensembles dunaires et des cuirasses qui occultent les diverses phases d'érosion et de sédimentations successives depuis l'ère primaire. Cependant, quelques exceptions sont à noter comme la frontière soudano- tchadienne (1000m),le plateau de Bandiagara (700m) et la région des Monts Hombori au Mali avec (1155m). Les autres reliefs

13

importants se trouvent en bordure du Sahara et du Sahel : l'Adrar de Mauritanie (700m), l'Adrar des Ifôghas au Mali (900m), l'Aïr au Niger (1900m), le Tibesti (3400m) et l'Enedi (1500m) au Tchad.

Plus à l'est, au Soudan le Gourgeil et le Marra d'origine volcanique culminent respectivement à 2300 et 3100 m.

1-2-2 Le climat

Le climat en zone Sahélienne est tropical avec une courte saison des pluies et une longue saison sèche. La saison des pluies débute avec l'installation de la Zone de Convergence Intertropicale (ZCIT) et les pluies régulières vers la fin du mois de juin, et se termine au mois de septembre. Les premières pluies enregistrées au mois de mai en zone sahélienne ne résultent pas de l'installation de la mousson mais plutôt de l'instabilité atmosphérique due à l'arrivée du FIT (Front de Convergence Intertropical) situé à environ 10° au nord de la ZCIT. Un maximum de précipitation s'observe en Août. La saison est dite précoce si les pluies apparaissent régulièrement dès le mois de mai et tardive si elles subsistent régulièrement au mois d'octobre.

La moyenne annuelle des températures de l'air est d'environ 28°C (PENNING et DJITEYE, 1982).

Durant l'hivernage, les variations de température dépendent fortement des précipitations mais pas seulement, le vent influe aussi sur les changements des températures et la saisonnalité.

Les valeurs minimales et maximales des températures moyennes journalières sont enregistrées respectivement en décembre- janvier (10-15°C) et en fin de saison sèche vers les mois d'avril- mai (35-40°C). Un minimum et un maximum secondaires peuvent aussi être observés au mois d'août en raison du rafraîchissement de l'air entraîné par les pluies et autour du mois d'octobre après l'hivernage.

1-2-3 Les sols

Trois ensembles pédologiques peuvent être reconnus dans le Sahel (PENNING et DJITEYE, 1982) ce sont : Les sols sableux, les sols détritiques sur grès ou latérites, et les sols fluviatiles ou lacustres.

14

- Les premiers possèdent une texture grossière, avec une capacité d'infiltration importante et un ruissellement limité. Ces sols sont peu profonds et homogènes sur de grandes superficies, représentant environ 50% de la surface totale du sahel. Ils sont légèrement acides (pH=6.5) dans la moitié nord du Sahel. Dans la partie sud du Sahel, les sols sont plus acides, avec un pH compris entre 5 et 6. Dans l'ensemble, les sols sableux contiennent peu de matière organique, d'azote et de phosphore.

- Les surfaces latéritiques occupent 30% du Sahel et donnent généralement des sols limoneux.

- Enfin, les 20% restant du Sahel correspondent à l'ensemble lacustre/fluviatile dont les sols sont d'origines sédimentaires et plus riches en argile que les deux précédents.

1-2-4 La végétation.

Trois composantes peuvent être identifiées dans le Sahel (LE HOUEROU, 1989) :

- les herbacées annuelles couvrent de 20 à 80% de la surface avec une hauteur moyenne comprise entre 40 et 80 cm et se composent principalement de graminées comme Cenchrus biflorus, Aristida mutabilis, Brachiaria xantholeuca, Echinochloa colona, Panicum laetum, et de dicotylédones comme Zornia glochidiata, Tribulus terrestris, Corchorus tridens, Alisicarpus ovalifolius, et Trianthema pilosa .

- la strate arbustive ou buissonnante d'une hauteur de 0,5 à 3m peut occuper de 0 à 20% de la surface. Parmi les espèces les plus caractéristiques, on trouve : Leptadania pyrotechnica, Boscia senegalensis et Calotropis procera.

- la strate arborée se compose de petits arbres de 3 à 6m et couvre de 1 à 5% de la surface. Ils sont répartis de façon dispersée et possèdent des caractéristiques leur permettant de lutter contre l'aridité, telles que la petite taille et les feuilles réduites (microphyllie chez les Acacia) ou recouvertes par une épaisse cuticule. Les espèces les plus fréquentes sont des épineux de la famille des Mimosaceae (Acacia senegal ou gommier, Acacia raddiana), accompagnés ici et là d'espèces à feuilles plus grandes, épaisses et cireuses comme Balanites aegyptiaca et Combretum glutinosum.

15

2- Présentation de la zone d'étude : Le Gourma malien

2-1- La position géographique.

Le Gourma est une région naturelle de 130.000 km2 dont la partie malienne couvre près de 90.000km2. Situé dans la partie Nord Est du pays entre les isohyètes 200 et 400mm et les latitudes 15 et 17°N, le Gourma malien se trouve à cheval sur trois régions administratives du Mali, celle de Gao, de Tombouctou et de Mopti (Ag Mahmoud, 1992). Il est délimité par la boucle du Niger à l'0uest, au Nord et à l'Est, la République du Niger et le Burkina Faso au Sud Est, puis le plateau de Bandiagara au Sud Ouest (fig.02).

Fig. 02 : Position géographique du Gourma malien.

2-2 Le milieu naturel

2-2-1 Le relief

Le relief du Gourma est bas. On y observe des groupes de collines rocheuses atteignant 350m. Le point culminant est localisé dans la zone des monts entre Douentza-Hombori c'est le mont Hombori avec une hauteur de 1155m. Les dunes de sable ont généralement une hauteur comprise entre 3 et 10m.

16

2-2-2 L'hydrographie:

On trouve dans le Gourma les eaux de surface et les eaux souterraines superficielles. - Les eaux de surface :

Pendant l'hivernage l'eau s'accumule dans les dépressions situées entre les roches et les inter - dunes sous forme de mares permanentes comme celle de Gossi et Benzena ou temporaire comme celles de Tessit, Ekia, Adiora, Niangaye, Fintrou, Idamane, Inadiatafane et N'daki.

Des puisards de cinq à dix mètres sont creusés dans le lit des mares asséchées.

- Les eaux souterraines:

Les nappes phréatiques sont profondes compte tenu de la nature géologique du sol. On y compte peu de forages et de puits. Les puits et forages sont creusés dans les bas fonds à une profondeur de 15 à 25m.

2-2-3 Le climat.

Le climat est sahélien. Les précipitations annuelles sont faibles avec une grande variabilité spatio-temporelle. La pluie commence en juin et se termine en septembre. Un maximum est observé en août. La saison sèche dure 7 à 8 mois et se divise en 2 périodes. Une période sèche et fraîche (décembre - février) et une période sèche et chaude (mars- mai). Le mois d'octobre est humide et chaud et le mois de Novembre humide et frais.

2-2-4 Les sols.

Comme pour l'ensemble du Sahel, le Gourma est dominé par des sols sableux qui occupent 59,6 % de la surface (KAMMERUD, 1993). Les sols limoneux (16,1%), argileux (3,4%) et les sols gravillonnaires 20,9% sont les autres grands types de sols.

Les sols sableux s'observent au sein de plusieurs formations comme les dunes stabilisées et les plaines dunaires.

Le pH de ces sols est généralement compris entre 4 et 6. La teneur en azote et carbone y est faible. Le phosphore se rencontre également en très faible quantité avec cependant une localisation préférentielle dans les 10 premiers centimètres.

17

A l'exception du calcium, les autres éléments comme le potassium, le magnésium ne sont pas non plus très présents dans le sol quelle que soit la profondeur de la couche étudiée (GJESSING et DIALLO, 1999)

2-2-5 La végétation.

La formation végétale majoritairement rencontrée dans le Gourma est la « steppe à épineux ».

Ainsi on distingue dans le Gourma quatre types de végétations classées en fonction de la morphologie des sols.

1) - végétation des dunes : dominée par des graminées annuelles telles que Cenchrus biflorus et Aristida mutabilis et des ligneux composés essentiellement de Balanites aegyptiaca, Acacia senegalensis et Acacia raddiana.

2) - végétation des ensablements et des surfaces cuirassées : c'est le domaine de la brousse tigrée avec les espèces ligneuses telles que Commiphora africana, et Boscia senegalensis et des graminées comme Cenchrus biflorus, et Aristida mutabilis.

3) - La végétation des forêts claires : c'est un peuplement dense d'Acacias dans les dépressions argilo-limoneux. On y observe principalement Acacia seyal, quelques Balanites aegyptiaca et Acacia nilotica en nombre plus réduit.

4) - végétation des mares et du fleuve : dominée par le bourgou (Echinocloa stagnina, Echinochloa colonna). Autour des mares et dans les dépressions poussent Bracharia lactum, Panicum subaloidium, Salvadora percica et Acacia laeta.

2-3 La populations et les systèmes de production.

2-3-1 La population

La population du Gourma est difficile à estimer à cause de sa grande mobilité. Selon le recensement général effectué au Mali en 1998, la population de Gourma Rharous qui couvre la majeure partie du Gourma malien est de 67.717 habitants. Les densités varient de 8,4 habitants/km2 à 0,49 habitants/km2.

Cette population présente une complexité ethnique. Elle est composée de Kel Tamasheq (Berbères venus du Nord), de Songoy (habitants de la vallée du fleuve Niger), de Peul (transhumants) et de Dogons (agro- pasteurs)

18

2-3-2 Les systèmes de production :

Selon la nature des activités des populations, il existe quatre systèmes de production

(UNESCO / PPOOMLI 507, 2001)

- Le système pastoral pur pratiqué par les Kel Tamacheq.

-Le système agropastoral pratiqué par les Peuls, les Songoy, et les Dogons.

Du fait de la régression de la pluviométrie, les populations ont abandonné les dunes et

ont installé leurs champs près des bas fonds où convergent les eaux de ruissellement.

- Le système agricole pur pratiqué par les Peuls, les Dogons et les Songoys.

- Le système maraîcher pratiqué par la population sédentaire autour des mares

pérennes comme Gossi, Dimamou.

Plusieurs familles pratiquent le maraîchage autour des mares à cause du caractère

aléatoire de l'agriculture pluviale.

Pendant l'hivernage, elles cultivent du mil, du sorgho, du maïs et le reste de l'année des

légumes.

19

3- Les sites d'étude:

Plusieurs sites ont été mis en place dans le Gourma malien par l'équipes du CIPEA (P. HIERNAUX et al, 1984) dans le but d'étudier les systèmes de production pastoraux mais aussi d'effectuer des essais de télédétection spatiale de 1984 à 1993. Le CESBIO a repris ces suivis en 1999 et depuis 2002 le projet AMMA mène ses recherches sur ses sites pour étudier les mécanismes de la mousson africaine et essayer de mieux comprendre les causes de la sécheresse.

Les trois sites qui font l'objet de notre étude regroupent les différentes sortes de substrats rencontrés dans le Gourma : surfaces sableuses (site 17), plaines argileuses (site 21) et surfaces gravillonnaires (site 40)

3-1 Agoufou (site 17)

Le site d'Agoufou est le site principal du programme AMMA. Il est situé sur un cordon dunaire sableux, à environ 30km à l'ouest d'Hombori

3-1-1 Les réseaux de mesure :

Des appareils automatiques sont installés sur ce site. Parmi ceux-ci il y a :

1- La station météo muni de plusieurs appareils qui fournissent chaque 15mm des informations sur les paramètres météorologiques et l'humidité du sol. Parmi ces appareils nous avons :

- les sondes de température et d'humidité relative de l'air,

- le baromètre qui mesure la pression atmosphérique,

- l'anémomètre qui mesure la vitesse du vent,

- la girouette qui mesure la direction du vent,

- le radiomètre CNR1 qui mesure le rayonnement incident et réfléchi par la surface,

- Le Radiomètre PARGLOB et PARDIFF (Rayonnement Photosynthétique Actif Global et Diffus).

- des sondes d'humidité de sol qui sont enfuies sous terre jusqu'à 2,5m de profondeur et mesurent avec précision l'infiltration de l'eau.

- le pluviomètre mesure la quantité de pluie

20

- Les thermo radiomètres IRT (Infra rouge thermique) : ce sont des récepteurs passifs qui collectent le rayonnement émis par la surface (dans le domaine de l'infrarouge lointain

2- les flux de sève : mesurent la consommation en eau des arbres en fonction des conditions climatiques environnementales (rayonnement, température, humidité relative), à l'échelle horaire, journalière ou mensuelle.

3-1-2 La végétation

La végétation de ce site est une steppe à épineux typique du Gourma sur sol sableux profond d'origine éolienne (dune fixée). La strate ligneuse est composée des espèces couramment rencontrées en zone sahélienne comme : Acacia (Acacia raddiana, Acacia senegal), Combretum glutinosum, Balanites aegyptiaca etc. A cela il faut noter la présence très abondante de Leptadenia pyrotechnica apparu après la sécheresse de 1984. La strate herbacée (Fig. 04) est composée essentiellement d'espèces annuelles monocotylédones (des graminées comme Cenchrus biflorus, Tragus Berteronianus, Aristida mutabulis, Bracharia xantholaca, Bracharia deflexa, Bracharia latan, etc) et des dicotylédones (légumineuses comme Zornia Glochidiata, Alysicarpus ovaifolius, Indigofera strobilifira ou non légumineuses comme Gisekia pharnacioïdes).

Site 17(Agoufou), 02 /07/2006

Site 17, 29/08/2006

Fig. 03 Vue d'ensemble de Agoufou en juillet et août 2006

21

Fig.04 : Végétation herbacée, Agoufou le 12 août 2006

3-2- Kelma (site 21)

Le site 21 ou « acacière », situé à 11km du site 17, correspond à une forêt claire d'acacias située dans une dépression argilo- limoneuse. On y trouve principalement Acacia seyal, ainsi que quelques Balanites aegyptiaca et Acacia nilotica. Le couvert ligneux reste cependant assez ouvert et assez bas avec 45% de recouvrement. Les individus les plus âgés ont 7-8m de haut ; la taille moyenne est autour de 4-5m.

La feuillaison se fait en saison pluvieuse. Cette acacière devient souvent inondée (jusqu'à 70cm d'eau par endroit) au cours de la saison pluvieuse (fig. 05)

Site 21 (Kelma), 03/07 /2006

Site 21, 26/08/2006

22

Fig.05 : Vue d'ensemble de Kelma en juillet et août 2006

23

3-3 Egerit (site 40)

Le site 40 situé à 15km du site 17 est une vaste surface gravillonnaire avec une végétation limitée aux ensablements (fig. 06)

La strate ligneuse est composée à majorité d'Acacia erhenbergiana. On y trouve également Acacia laeta, Maerua angolensis, Acacia senegal, Balanites aegyptiaca etc. La strate herbacée est composée de : Penisetum violaceum, Tragus racemosus, Bracharia xantholeuca, Aristida mutabilis, Panicum laetum, Cenchrus biflorus, Schoenfeldia gracilis etc.

Site 40(Egerit), 12/08/2006

Fig. 06 : Vue d'ensemble de Egerit en août 2006

24

4- Matériel et méthodes.

En dehors de l'utilisation de photographies hémisphériques, la méthode classiquement utilisée pour l'estimation des masses du couvert herbacé combine une stratification du couvert herbacé à un échantillonnage de 12 placettes de 1x1m le long d'un transect d'1 km2.

4-1 Echantillonnage stratifié aléatoire du couvert herbacé.

Il se fait en 2 étapes :

1) La stratification de la végétation se fait le long d'un transect de 1000m Est-Ouest, matérialisé par un ruban hectométrique tendu entre deux bornes. La distinction des strates est basée sur la densité apparente de la végétation appréciée à l'échelle du mètre carré.

Quatre catégories de strates sont identifiées pendant les mesures : les plages de sol nu (0), la densité basse (B), moyenne (M), et la haute (H). Les strates se définissent de façon relative à chaque date d'observation exceptées les plages de sol nu.

2) Echantillonnage de 12 placettes de 1x1m le long du même transect :

Les mesures se font sur 12 placettes de 1x1m réparties à raison de 3 dans chacune des strates B et H et 6 dans la strate M. La strate O, sans végétation, n'est pas échantillonnée. Les emplacements des strates sont préalablement tirés de façon aléatoire. Les mesures, prélèvements et observations se font sur les échantillons de 1x1m le long de l'axe de stratification. Les mesures sont les suivantes :

- appréciation visuelle du taux de recouvrement herbacé (%), de la proportion des organes végétaux verts, soit le rapport entre biomasse et phytomasse (%), et du taux de recouvrement de la litière herbacée (%).

- prélèvement par fauche (mesures destructives) de la phytomasse en frais (g/m2) et (prélèvement par ratissage) de la masse de litière en matière sèche (g/m2) après séchage de l'échantillon à l'air.

- identification des espèces herbacées présentes sur l'échantillon.

25

4-2 Estimation du LAI et du Fcover (recouvrement) sur le même transect par photographie hémisphérique et verticale.

Dans le but de suivre l'évolution saisonnière des herbacées et de préciser la relation LAI/Fcover, des mesures du LAI et du Fcover sont faites aux mêmes dates et sensiblement aux mêmes endroits (fig.07)

Une seule méthode est utilisée pour ces deux paramètres :

Un ruban gradué tiré le long du transect de 1000m (Est-Ouest), permet de se placer tous les 10m pour faire les photos. La seule différence consiste à utiliser ou ôter le fish eye selon que l'on veut faire des photos hémisphériques pour la mesure du LAI, ou des photos verticales pour la mesure du Fcover.

Fig. 07 : photo hémisphérique des herbacées, site 17, 2006

4-3 Essai de validation des mesures par photographie hémisphérique, site 17.

4-3-1 Prélèvement des échantillons.

L'objectif principal de ce travail est de comparer l'estimation du LAI par photographie de la mesure par planimétrie sur une même surface.

Le principe est le suivant :

Nous choisissons des placeaux d'1m2 de façon à avoir les placeaux de biomasse faible, moyen et fort. Les placeaux sont choisis visuellement et délimités à l'aide d'un grand

26

cadre métallique de 1m2. A l'intérieur de ce placeau, un petit placeau de 400cm2 est aussi choisi de façon à être représentatif du grand placeau.

Fig.08 : Le grand carré et le petit carré représentatif du grand carré

Ensuite nous faisons les photos hémisphériques et verticales du grand et petit placeau avant de procéder à une estimation visuelle du taux de recouvrement et de la hauteur de la végétation herbacée en distinguant les monocotylédones des dicotylédones. Nous établissons également la liste de toutes les espèces présentes dans le placeau, nous comptons toutes les individus du petit placeau et nous les prélevons pour mettre dans les sacs plastiques. Les monocotylédones sont séparées des dicotylédones.

Nous enregistrons sur un coupon toutes les informations sur l'échantillon et le mettons ensemble avec l'échantillon. Pour éviter que les feuilles ne se recroquevillent pendant que nous sommes sur le terrain nous mettons les échantillons au froid dans une glacière. Le reste de l'herbe dans le grand placeau est aussi coupé et mis dans le sac en tissu coton et destiné ultérieurement au séchage et à la pesée pour avoir la masse de l'échantillon. Là aussi les monocotylédones sont séparées des dicotylédones. Une fois les opérations finies sur le terrain nous ramenons les échantillons dans la salle de mesure pour déterminer les surfaces foliaires à l'aide d'un planimètre.

27

4-3-2 Mesure de la surface foliaire par Planimétrie :

Le planimètre utilisé pour nos mesures est un planimètre Li 3100, Licor, NE.USA. C'est un appareil muni d'un tapis roulant qui pendant son mouvement déplace les feuilles au dessus d'une source lumineuse fluorescente et détecte automatiquement leurs surfaces.

La méthode de mesure par planimétrie est la suivante :

Nous posons le planimètre sur une table, vérifions qu'il est horizontal sur tous les côtés à l'aide d'un niveau à bulle.

- Après avoir bien aplatie les feuilles des herbes, nous les faisons passer une à une dans le planimètre. A la fin de chaque manipulation s'affiche dans le cadran de comptage un nombre qui désigne la surface totale de toutes les feuilles planimétrées. Nous relevons ce nombre sur une feuille et remettons le compteur sur zéro. L'échantillon est remis dans une enveloppe sur laquelle on recopie toutes les informations notées sur le coupon et est destiné au séchage et à la pesée. Avant de passer à une autre manipulation on vérifie si le compteur est sur zéro. La même méthode est utilisée pour tous les échantillons.

4-4- Dynamique saisonnière des herbacées du site 21.

La même méthode utilisée pour le suivi du LAI et le Fcover au site 17 est également utilisée au site 21 sauf que la ligne est de 500m.

4-5- Suivi d'évolution du PAI (Plant Area Index) au site 21 (Kelma)

Dans le cas de ce peuplement ligneux relativement dense et régulier, nous faisons des séries de photographies verticales vers le haut, prises systématiquement tous les 10 mètres sur les 500 premiers mètres de l'axe principal. L'appareil photo est orienté perpendiculairement à l'axe principal à environ 50cm du sol. (Le photographe veille à se baisser suffisamment pour occuper une place minimale sur le cliché (fig.09).

28

Fig. 09 : Photographie en dessous du peuplement ligneux site 21, 2006

4-6- Dynamique saisonnière des arbres isolés des sites 17, 21, et 40.

4-6-1 Estimation du PAI des arbres isolés par photographie hémisphérique

Dans le but de suivre la dynamique saisonnière des arbres isolés sur les sites précités, une même méthode a été utilisée durant toute la période de mesure.

La méthode consiste à prendre une série de huit photos hémisphériques vers le haut suivant les huit directions cardinales radiantes à partir du tronc (Nord, Nord Est, Est, Sud Est, Sud, Sud Ouest, Ouest, Nord Ouest). L'appareil photo est placé à une distance égale à la moitié du rayon moyen de la couronne (mesuré dans les huit directions cardinales), et à une hauteur qui ménage au moins 50cm entre l'objectif et la base du houppier.

29

4-7- Logiciel et traitement des données.

Le logiciel CAN_EYE développé à l'INRA Avignon par Frederic Baret et Marie Weiss, version 4.1 est installé sur 1 micro-ordinateur portable de marque DELL. Il est commenté en anglais.

Le logiciel CAN_EYE permet d'analyser un lot de N photographies à la fois (N = 20). N varie en fonction de la résolution de l'image, de la puissance de l'ordinateur et de l'échantillonnage angulaire choisi pour le traitement. Dans notre étude, le nombre maximal de photographies qu'il est possible de traiter en même temps est de 20. Les différentes phases de traitement de photographies sont :

4-7-1- La formation des lots de photographies pouvant être traitée en même temps dans un même répertoire.

Les photographies des herbacées du site 17 sont regroupées par lot de 20 parce que nous avons au total 100 photographies par date de mesure. Ceux des ligneux et herbacées du site 21 par lot de 17, nous avons 51 photographies par date de mesure.

4-7-2- utilisation de CAN EYE

Nous cliquons sur CAN_EYE à partir du répertoire d'installation, cette page s'ouvre.

Dans notre cas le bouton CAN_EYE Hem permet de lancer le traitement des photographies, nous cliquons dessus, la page Rechercher le dossier s'affiche

30

4-7-3 - choix de l'annuaire où les photos sons stockées.

Nous sélectionnons le lot à traiter puis ok.

La fenêtre CAN_EYE parameterization s'affiche.

4-7-4- Choix de paramètres pour le traitement.

Ici il y a deux paramètres : Sub1 pour le traitement des lots dont le nombre de photographies est inférieur ou égal à 8, tous les pixels (ensemble des secteurs angulaires des feuilles) sont alors traités et Sub2 quand le nombre est supérieur ou égal à 20. Dans ce cas le logiciel considère 1 pixels sur 2 (sous échantillonnage)

Nous cliquons sur Sub2 et 0K. Toutes les photographies contenues dans le lot s'affichent.

31

4-7-5- Choix des images à traiter.

- Le bouton < TRASH IMAGE > permet de supprimer les images jugées inexploitables,

en les sélectionnant grâce au bouton gauche de la souris. Le bouton droit sert à sortir du

mode

<TRASH IMAGE>.

- Le bouton <UNDO> annule la dernière action.

- Le bouton < RESET> récupère toutes les images.

- Le bouton < OK> valide pour passer à l'étape suivante.

Nous cliquons sur OK et cette fenêtre s'ouvre.

4-7-6- Suppression des endroits jugés inexploitables.

- le bouton <MASK> permet de réaliser un masque. L'interface repose sur la souris : le

bouton gauche permet de délimiter la zone à exclure et le bouton droit de valider.

- < APPLY ALL> : applique le masque présent sur une image à toutes les images.

32

Le bouton < DONE> valide le masquage et permet de passer à l'étape suivante.

La fenêtre «classification Method» s'affiche. Nous cliquons sur «select pixels corresponding to vegetation » et OK pour passer à l'étape suivante.

4-7-7- Classification.

C'est la phase la plus complexe parce que les couleurs associées à chaque classe dépendent des conditions d'illumination et de la nature de la végétation.

- Le bouton < TRUE COLOR> permet de visualiser la photographie en couleur. - Le bouton < CLASSIF> sert à visualiser l'état actuel de la classification.

33

Il est possible de lancer une classification automatique avec deux classes : feuille et ciel/sol. Il faut au préalable les avoir sélectionnées en cliquant sur O. Une fois la classe sélectionnée nous cliquons avec le bouton gauche sur tous les pixels de l'image que nous voulons affecter à cette classe puis on valide avec le bouton droit. La possibilité d'alterner l'affichage de la classification et de l'image en couleur permet de vérifier visuellement la pertinence de la classification.

Dans certains cas, nous forçons la classification de certaines zones de la photo. Par exemple, sur des photos dont le sol est classé en végétation. Il est donc possible, en cliquant sur le bouton placé devant sol de délimiter la zone mal classée dont tous les pixels seront affectés à la classe sol. Une fois toutes les opérations finies, nous cliquons sur < DONE> et la fenêtre des résultats s'affiche.

4-7-8 résultats du traitement.

Le logiciel estime automatiquement de deux façons différentes le LAI. Soit par l'utilisation du modèle de Poisson qui considère que les feuilles sont distribuées uniformément, ce qui permet d'avoir une estimation du LAI effectif, soit par l'utilisation du modèle de Poisson modifié qui permet de prendre en compte la disposition non uniforme des éléments du couvert et d'estimer le LAI vrai (Weiss et al, 2004).

Nous relevons le LAI vrai et le LAI effectif et cliquons sur YES pour passer au lot suivant.

Les résultats sont stockés dans un sous répertoire nommé « ce_nom du répertoire de travail ». Il est créé dans le répertoire où se situent les photographies.

La même méthode est utilisée pour déterminer le Fcover cependant pour le Fcover nous nous arrêtons à l'étape de la classification et relevons le pourcentage de pixels classés en végétation. Ainsi pour le PAI la différence réside également au niveau de la classification. Les deux classes choisies sont la classe correspondant à la végétation et au ciel et non à la végétation et au sol comme les cas précédents.

34

5- Résultats et discussion.

5-1- Dynamique saisonnière des herbacés en 2005 et 2006, site 17.

5-1-1 Estimation du LAI et du Fcover par photographie.

Le LAI est la surface totale d'une face des feuilles par unité de surface de sol (WASTON, 1947).

Le LAI est exprimé en m2 de feuilles par m2 de surface et ses valeurs sont très variables d'un couvert à l'autre, de 0 pour un sol nu, jusqu'à plus de 15 pour des forêts tropicales très fermées ; jusqu'à 8 pour les forêts tempérées et de 2 à 4 pour des cultures annuelles et herbacées annuelles (BEADLE, 1993).

La pluie est un facteur primordial pour la germination et la croissance des herbacées dans le Sahel. La courbe de la figure 10 montre une évolution du LAI sur le site 17 pendant la saison des pluies 2006 (juillet- septembre). Les premières pluies sont tombées sur ce site le 10 juillet (fig. 11). 4 jours après les premières germinations sont mises en place et nous avons fait les mesures à cette date. Une croissance rapide du LAI a été observée de fin juillet à mi-août conformément à la grande quantité des pluies enregistrées dans cette période. Le pic de LAI est atteint le 20 août. Après cette date nous observons une phase de décroissance du LAI. Cette décroissance marque la sénescence des herbacées due à la rareté des pluies et aussi à leur sensibilité au photopériodisme. A la fin de la saison de pluies la nuit devient longue que le jour, la durée d'exposition des végétaux à la lumière du jour diminue, ce phénomène influence sur les végétaux et les pousse à entrer rapidement en maturité (photopériodisme). Le sol étant aussi sableux sa capacité de rétention d'eau est faible et l'évaporation est rapide.

35

Fig.10 : Evolution du LAI en fonction de la pluviométrie, site 17, 2006.

pluviométrie

180

160

140

120

100

40

80

60

20

0

pluviométrie 2006 LAI 2006

2

0,8

0,6

0,4

0,2

0

1,8

1,6

1,4

1,2

1

LAI

Fig.12 : Comparaison du LAI 2005 et 2006, site 17.

LAI

0,8

0,6

0,4

0,2

1,8

1,6

1,4

1,2

2

0

1

28-mai 17-juin 7-juil. 27-juil. 16-août 5-sept. 25-sept. 15-oct.

LAI 2005

LAI 2006

Fig.11 : Pluviométrie 2005 et 2006, site 17.

pluviométrie

180

160

140

120

100

40

20

80

60

0

pluviométrie 2005 pluviométrie 2006

Source : François LAVENU et Marc ARJOUNIN, 2006

36

La figure 12 est une comparaison du LAI des deux années successives 2005 et 2006. En 2005, les pluies sont tombées sur le site 17 dès début juin une phase d'installation a été observée de mi-juin à fin juin. Une croissance normale est observée de fin juin à mi-juillet due aux pluies régulières, suivie d'une légère décroissance fin juillet à cause de l'absence de pluie. En août une bonne quantité de pluie a été enregistrée (fig.11), la croissance a été rapide et le pic est atteint le 20. Pour l'année 2006, les pluies ont été tardives (mi-juillet) mais régulières. L`évolution du LAI a été rapide et le pic est atteint à la même date que l'année 2005. La décroissance du LAI des deux années, présente la même allure sur les courbes, ceci est dû au phénomène de photopériodisme et à la rareté des pluies.

Fig.13 : Comparaison du Fcover, 2005 et 2006 site 17.

0,6

Fcover 2005
Fcover 2006

0,5

0,4

0,3

0,2

0,1

0

8-mai 28-mai 17-juin 7-juil. 27-juil. 16-août 5-sept. 25-sept. 15-oct.

Fcover

Le Fcover, étant le pourcentage de la surface au sol masquée par la végétation, croît en fonction de la dynamique de la végétation. Au fur et à mesure que les herbacées croissent, leurs feuilles se multiplient, s'élargissent et masquent de plus en plus le sol. Malgré les différences observées sur la dynamique de croissance des végétaux pendant les deux années (fig.12 et fig. 13) sous l'influence de la précipitation, les productions végétales obtenues sont pratiquement identiques.

37

Fig.14 : Relation LAI/Fcover, 2006, site 17.

60,00%

50,00%

40,00%

LAI/Fcover

Logarithmique (LAI/Fcover)

y = 0,1581Ln(x) + 0,3873 R2 = 0,9083

0,00%

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2

Fcover

30,00%

20,00%

10,00%

LAI vrai

La figure 14 est une droite de régression du LAI et du Fcover. En effet plus la valeur du coefficient de détermination est proche de 1, plus les points sont en principe proches de la courbe de régression et le coefficient de détermination R2 étant égal à 0.90 on déduit qu'il y a une forte corrélation entre le LAI et le Fcover. A partir de l'équation de droite y = 1581 Ln(x) + 0,3873 d'où y = Fcover et x= LAI on peut déterminer un des paramètres en fonction de l'autre.

5-2- Validation de CAN EYE.

La fig. 15 et fig. 16 sont des droites de régression de la comparaison du LAI mesuré avec le logiciel can_eye et le LAI mesuré avec le planimètre des deux années successives 2005 et 2006. Ces droites montrent que les deux méthodes sont équivalentes.

Y = 1.0136X + 0.0056. Y = LAI planimètre et X = LAI can_eye.

A partir des données obtenues avec une des méthodes on peut déduire les données de l'autre.

Et le coefficient de détermination R2= 0.95 (fig.08) montre qu'il y a une corrélation entre les LAI obtenus avec les deux méthodes.

38

Fig. 15 : comparaison LAI can eye, LAI planimètre site 17, 2006.

y = 0,9571x - 0,1071
R2 = 0,9479
n=20

3

2,5

2

1,5

1

0,5

0

LAI planimètre

4,5

4

3,5

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4

LAI can_eye

-0,5

Fig.16 Comparaison du LAI CAN EYE et LAI planimètre 2005 et 2006, site 17.

6

0 1 2 3 4 5

6

5

y = 1,0136x + 0,0056
R2 = 0,9536
n=106

4

3

2

LAI planimètre

1

0

LAI can-eye

39

5-3- Comparaison entre le LAI et la biomasse des grands et petits carrés Fig.17 : Relation entre biomasse et surface foliaire des grands carrés.

350

300

250

Biomasse (g/m2)

200

150

100

50

0

Relation Biomasse / LAI can-eye

-50

LAI can-eye (m2/m2)

y = 89,584x - 7,9743 R2 = 0,9266

Fig.18 : Relation entre la biomasse et surface foliaire des petits carrés.

Biomasse (g/m2)

14

12

10

4

2

8

6

0

Dicotylédones Monocotylédones

y = 0,008x R2 = 0,9735

y = 0,0093x R2 = 0,96

0 200 400 600 800 1000 1200

Surface planimétrée (cm2)

Les droites de régression du LAI can_eye et de la biomasse foliaire (fig. 17 et fig.18) montrent que les deux méthodes sont aussi complémentaires. Connaissant le LAI des couverts herbacés on peut déterminer la biomasse foliaire. Dans le premier cas (fig. 20) : Y=85.31X, le deuxième (fig.21) : Y = 0.009X et Y = 0.008X

Y= biomasse foliaire et X= LAI can_eye. Et le coefficient de détermination R2 = 0.87 montre qu'il y a une forte corrélation entre ces deux paramètres.

40

Fig.19 Evolution de la biomasse et du LAI en 2006, site 17.

biomasse (kg/ha)_LAI

2000

1800

1600

1400

1200

1000

800

600

400

200

0

mbios LAI

2

0,8

0,6

0,4

0,2

0

1,8

1,6

1,4

1,2

1

12/06/2006 02/07/2006 22/07/2006 11/08/2006 31/08/2006 20/09/2006 10/10/2006

La figure 19 montre l'évolution de l'indice foliaire déterminé par photographie hémisphérique et de la biomasse par stratification. Les deux courbes présentent la même allure pendant la phase de croissance quand les feuilles étaient vertes. A la décroissance le LAI a chuté immédiatement parce que le logiciel can_eye ne considère que les feuilles vertes. Tandis que la le poids de la biomasse a décru lentement, les feuilles vertes et jaune étant fauchées ensemble.

Fig. 20 : Evolution du Fcover site 17, 2006.

%

mrecs Fcover

La figure 20 montre l'évolution du Fcover estimé à l'oeil nu et du Fcover estimé avec le logiciel can_eye. L'allure des deux courbes montre que la méthode de détermination du Fcover avec le logiciel can_eye est coplémentaire à la méthode classique basée sur l'estimation visuelle.

41

5-4 Dynamique saisonnière des herbacés en 2005 et 2006, site 21. Fig. 21 : Comparaison du LAI 2005 et 2006, site 21.

4,5

4

3,5

LAI 2005
LAI 2006

3

2,5

2

1,5

1

0,5

0

17-juin 07-juil 27-juil 16-août 05-sept 25-sept 15-oct 04-nov

LAI

Fig. 22 : pluviométrie 2005 et 2006, site 21.

pluviométrie

120

100

40

80

60

20

0

pluviométrie 2005 pluviométrie 2006

Source : François LAVENU et Marc ARJOURNIN 2005 et 2006

Le site 21 étant situé non loin du site 17, les précipitations sont assez semblables pour les deux sites. La croissance du LAI en 2006 est faible et le pic de croissance est atteint le 26 août avec une valeur de 1.96 (Annexe : tableau V). Cette phase est suivie d'une décroissance jusqu'à 0.91 de fin août à début septembre. En mi-septembre le LAI est encore monté à 1,17. Ce phénomène est dû à la diminution de la quantité d'eau. En fait le site étant inondé jusqu'à 50cm (20 août), les herbes sont complètement immergés dans l'eau , et l'image photographique ne considère que les feuilles au dessus de l'eau alors le LAI est sous estimé. Fin août quant les pluies deviennent rare l'eau disparaît et c'est en ce moment que toutes les feuilles sont photographier permettant une bonne

42

estimation de LAI. La décroissance du LAI a été lente, elle s'étend de fin août à mi-octobre (fig.21). Ceci est dû à la structure du sol. Le sol étant argileux une grande quantité d'eau à été retenue dans le sous sol et permet aux végétaux de subsister longtemps sans pluie. Cependant en 2005 le LAI est bien développé par rapport à 2006. Le pic de croissance atteint le 18 août et est de 4.1 (tableau V). Du 18 août au 30 août le LAI a suivi une faible décroissance de 4.1 à 3.97 suivie d'une forte décroissance du 30 au 16 septembre où le LAI est de 1,1.

Fig. 23 : Evolution du Fcover, site 21, 2006.

70,00%

60,00%

50,00%

Fcover 2006

Fcover

40,00%

30,00%

20,00%

10,00%

0,00%

7-juil. 27-juil. 16-août 5-sept. 25-sept. 15-oct. 4-nov.

Les mesures du Fcover étant faites le même jour, l'allure de la courbe du LAI est la même que le Fcover à l'exception d'une date manquante pour le Fcover le 01/10/2006. Aussi les mesures du Fcover ne sont pas faites sur ce site en 2005 et donc nous ne pouvons pas faire la comparaison.

y = 0,3159x + 0,0325
R2 = 0,9336

LAI/Fcover

Linéaire (LAI/Fcover)

0 0,5 1 LAI 1,5 2 2,5

Fcover

70,00% 60,00% 50,00% 40,00% 30,00% 20,00% 10,00% 0,00%

Fig. 24 : Relation LAI / Fcover, site 21, 2006.

PAI

0,8

0,6

0,4

0,2

1,8

1,6

1,4

1,2

0

1

PAI 2005 PAI 2006

43

La courbe de régression de LAI et du Fcover (fig.24) donne un coefficient de

détermination R2 = 0.9336. On peut déduire qu'il y a une forte corrélation entre ces deux

paramètres. A partir de l'équation de droite

y = 0.3159x + 0.0325 on peut déterminer un paramètre par rapport à l'autre

y = Fcover et x = LAI.

5-5 Dynamique saisonnière des peuplements ligneux en 2005 et 2006 site 21.

Fig. 25 : Evolution du PAI en 2006, site 21 :

pluviométrie_PAI 2006

120

100

40

80

60

20

0

pluviométrie 2006 PAI 2006

0,8

0,6

0,4

0,2

0

1,8

1,6

1,4

1,2

1

Fig.26 : Comparaison du PAI 2005 et 2006, site 21.

44

Le PAI étant la masse totale de la végétation ligneuse sur pied, sa masse augmente pendant la saison de pluies au moment de la feuillaison.

En 2005 les mesures du PAI ont commencé en avril. De avril à début juin les valeurs du PAI sont restées presque les mêmes (fig. 26). Vers fin juin après quelques pluies, la feuillaison a commencé à se mettre en place. On observe donc une évolution du PAI de fin juin à septembre. Un pic de croissance de 1,08 est enregistré le 29 septembre (annexe : tableau VIII) et les mesures se sont arrêtées à cette date. En 2006 les mesures ont commencé le 06 juin, après trois mesures successives la masse du PAI est restée constante (fig.25). C'est en juillet qu'on observe la croissance du PAI, due à la mise en place des feuilles sous l'effet des pluies. Cette phase de croissance s'étale du 07 juillet au 12 septembre et le PAI est parti de 0,54 au pic de 1,66 (annexe 01, tableau VII). Un pic de croissance supérieur de 20% par rapport à l'année 2005. Ensuite on observe une décroissance au bout de 10 jours de 1,66 à 1,36 suivie d'une petite croissance à 1,42 début octobre. Les mesures du 17 octobre ont donné un PAI de 1,28 ce qui semble indiquer que nous sommes dans la phase de décroissance du PAI.

45

5-6 Dynamique saisonnière des arbres isolés, site 17, 2006 Fig. 27 Evolution du PAI des arbres isolés, site 17, 2006.

PAI

40,00%

20,00%

80,00%

70,00%

60,00%

50,00%

30,00%

AR_1 AS_199 BA_192 CG_302

Les photos des arbres isolés doivent être traitées avec un logiciel spécifique qui malheureusement n'était pas encore prêt pour ce stage. En attendant nous avons fait un premier traitement en utilisant la classification proposée par can_eye. 4 arbres ont été traités : 2 caducifoliés (Acacia raddiana N°1 et Acacia senegal N° 199) et 2 sempervirents (Balanites aegyptiaca N° 192 et Combretum glutinosum N° 302).

Les courbes de la figure 27 montre la dynamique du PAI de ces 4 arbres pendant la saison de pluies 2006. On constate sur cette figure que la dynamique des sempervirents est faible. Elle est de 8,75 % chez B. aegyptiaca N° 192 et de 16,83 % chez chez C.Glutinosum N° 302. Une bonne croissance a été observé avec les caducifoliés et est de 55,1 % chez A.senegal N° 199 et 75,74 % chez A. raddiana N°1.

46

Conclusion et recommandations.

L'objectif principal de ce travail était d'éva luer la dynamique saisonnière de la végétation en relation avec les précipitations pendant l'hivernage 2006 sur trois sites d'études du Gourma malien.

La première partie du trava il visait à évaluer l'évolution de la végétation avec les paramètres suivants : LAI, Fcover, PAI et la biomasse. Les résultats réalisés à l'aide des mesures relatent une variabilité spatiale et temporelle de couvert végétal en fonction de la pluviométrie et de la nature du sol.

La deuxième partie visait à valider le logiciel can_eye, pour cela les résultats des mesures avec can_eye (mesure directe) sont comparés aux résultats des mesures par planimétrie (mesure indirecte).

L'analyse des données des deux méthodes donne presque les mêmes résultats, cependant des sources d'erreur peuvent avoir de l'influence sur la mesure du LAI avec can_eye et avec le planimètre :

Avec can_eye : la difficulté de distinguer les s urfaces de feuilles des surfaces du ciel ou du sol si l'image est prise par-dessous du couvert ou par-dessus du couvert.

Cette difficulté est liée aux conditions d'éclairement lors de la prise de vues (sol plus ou moins sombre, effet d'ombre à l'intérieur du couvert) et à l'exposition du couvert (position du soleil).

CHEN et a

l. (1991) ont montré que le choix de l'exposition avait un fort impact sur les

estimations du LAI et était une des causes majeures des erreurs observées. ZHANG et al. (2005) ont observé qu'un mauvais choix d'exposition, en particulier lorsque l'éclairement est direct, pouvait entraîner une sous estimation du LAI.

Avec le planimètre : les valeurs de LAI sont sous estimées quand il est difficile d'aplatir complètement les feuilles lorsqu'on les fait passer au planimètre. D'autre part la poussière se colle toujours au tapis roulant et peut influencer les valeurs du LAI pendant les mesures. Ces sources d'erreur suscitent des perspectives :

47

Des études doivent se poursuivre pour augmenter la performance du logiciel can_eye. Pour cela les problèmes liés aux conditions d'éclairement doivent être surmontés et la classification des pixels doit être automatique et non faire appel à une intervention manuelle.

Les mesures par photographie doivent se poursuivre pour permettre de valider can_eye étant donn é qu'il existe des relations très importantes entre la méthode par photographie et les méthodes directes très lentes et chères en main d'oeuvre.

Pour conclure, la photographie hémisphérique est la méthode qui a un fort potentiel pour mesurer le LAI en milieu sahélien.

48

Bibliographie utilisée.

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. Determining digital hemispherical

50

photo graph exposure for leaf area index estimation. Agricultural and Forest Meteorology 133: 166-181.

51

Annexe:

Tableau I : Moyenne du LAI et Fcover, site 17, 2006.

Date

LAI

Fcover

14/07/2006

0,084

7,68%

19/07/2006

0,09

30,98%

29/07/2006

0,602

53,54%

10/08/2006

1,6

50,54%

20/08/2006

1,846

40,50%

29/08/2006

1,616

15,42%

10/09/2006

0,296

8,72%

Tableau II : Moyenne du LAI et Fcover, site 17, 2005.

date

LAI

Fcover

01/06/05

0

0

06/06/05

0,01

2,40%

17/06/05

0,02

2,60%

24/06/05

0,09

6,66%

04/07/05

0,16

12,30%

17/07/05

0,78

38,20%

24/07/05

1,16

39,50%

03/08/05

1,08

40,10%

13/08/05

1,57

50,24%

20/08/05

1,8

51%

24-août

1,7

49%

28-août

1,7

41%

01-sept

1,06

37,40%

16-sept

0,13

 

28-sept

0,04

 

52

Tableau III : Pluviométrie 2005-2006, site 17.

Jours

Pluviométrie 2005

Pluviométrie 2006

01-10mai

12

0

11-20mai

1

0

21-31mai

0

0

01-10juin

21

1,5

11-20juin

35

5,5

21-30juin

10

2,5

01-10juillet

60,5

49

11-20juillet

16

28,2

21-31juillet

34

165,5

01-10août

110,5

80

11-20août

37

35,7

21-31août

38,5

57,5

01-10septembre

3

3,6

11-20septembre

0

27

21-30septembre

49

2,5

01-10octobre

0

4,5

11-20octobre

0

0

20-31octobre

0

0

53

Tableau IV : LAI planimètre, LAI can eye, et biomasse grands et petits carrés site 17, 2006.

LAI planimètre

LAI can_eye

Biomasse petits carrés
(g/m2)

Biomasse grands carrés (g/m2)

0,09

0,14

0,19

13,37

0,15

0,26

0,44

14,88

0,51

0,67

0,78

39,04

0,04

0,28

0,1

4,58

0,14

0,07

0,4

17,14

0,29

0,3

0,73

21,69

0,24

0,41

0,63

20,77

0,81

1,28

1,97

51,61

0,43

0,74

1,38

34,54

0,12

0,11

0,44

6,35

 

2,17

13,16

257,16

1,90

2,19

4,37

88,37

0,30

0,42

0,76

23,96

4,19

3,79

14,08

322,08

1,95

2,12

7,05

147,05

1,02

1,5

3,92

135,92

2,85

3,74

11

341

0,60

0,87

2,29

62,29

0,58

0,56

2,53

58,53

1,37

1,46

5,54

195,54

2,27

2,17

8,52

216,52

54

Tableau V : moyenne du LAI et Fcover, site 21, 2006

Date

LAI

Fcover

14/07/2006

0,16

8,5%

12/08/2006

1,09

48,36%

26/08/2006

1,96

65,06%

12/09/2006

0,91

26,43%

20/09/2006

01/10/2006

17/10/2006

1,17

0,71

0,13

8,5%

7,93%

Tableau VI : moyenne LAI, site 21, 2005.

Date

LAI

03/06/05

0

26/06/05

0,01

03/07/05

0,15

22/07/05

1,62

03/08/05

1,79

18/08/05

4,1

30/08/05

3,97

16/09/05

1,1

55

Tableau VII : moyenne du PAI, site 21, 2006.

Date

PAI vrai

23/06/2006

0,30

03/07/2006

0,33

15/07/2006

0,34

24/07/2006

0,54

12/08/2006

1,24

26/08/2006

1,31

12/09/2006

1,66

20/09/2006

1,36

01/10/2006

1,42

17/10/2006

1,28

Tableau VIII : moyenne du PAI, site 21, 2005.

21-avr

0,24

17-mai

0,22

03-juin

0,25

26-juin

0,29

03-juil

0,22

22-juil

0,59

02-août

0,7

18-août

0,87

30-août

0,96

18-sept

0,86

29-sept

1,08

Tableau IX : Pourcentage de croissance de arbres isolés, site 17.

Espèce

PAI départ

PAI moyen

PAI

maximal

% de
croissance

AR_1

23,5

32,58

41,3

75,74

AS_199

44,1

60,78

68,4

55,1

BA_192

69,7

72,73

75,8

8,75

CG_302

40,4

42,97

47,2

16,83






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"I don't believe we shall ever have a good money again before we take the thing out of the hand of governments. We can't take it violently, out of the hands of governments, all we can do is by some sly roundabout way introduce something that they can't stop ..."   Friedrich Hayek (1899-1992) en 1984