CHAP III. RESULTAT ET DISCUSSION

III.1. Rendement obtenu dans l’essai
Les rendements moyens obtenus dans l’essai sont repartis en fonction des traitements et blocs dans le tableau 6.
Tableau 6: Rendements moyens obtenus dans l’essai (en t/ha) en fonction des 5 traitements utilisés. BLOC NK NP NPK PK Témoin Moyenne
BC1
4,2
4,5
3,6
4,3
3,6
4
BC2
4
4,4
4,4
5
2,9
4,1
BC3
4,3
4,8
4
3,9
3,1
4 Moyenne 4,2 4,6 4 4,4 3,2 4
Du tableau 6, on remarque que tous les traitements ont produits plus que le témoin. Pour déceler les différences entre les traitements, une analyse de la variance a été réalisée. Le résumé de l’analyse de la variance de différentes moyennes de rendement est présenté dans le tableau 7.
Tableau 7 : analyse de la variance des moyennes de rendement. Source de variation DDL SCE CM VR F pr. Signification
BLOC
2
0,083
0,041
0,37
TRAITEMENT
4
0,760
1,690
15,04
<.001
***
Erreur résiduelle
23
2,584
0,112
Total 29 9,427
CV : 8.2%
Légende : *** : très hautement significative
Les résultats de l’ANOVA montrent l’existence de différences très hautement significatives entre les rendements obtenus par les cinq différents traitements appliqués.
La comparaison des moyennes du rendement en grains de maïs au niveau de traitements par le test de PPDS est illustrée dans le tableau 8.
37
Tableau 8 : Comparaison des moyennes du rendement en grain de maïs en fonction des traitements appliqués. Traitement Moyenne Groupe homogène
NP
4,567
A
PK
4,400
AB
NK
4,167
AB
NPK
4,000
B
Témoin
3,200
C
Lsd : 0,4003
De ce résultat du tableau 8, il ressort que les traitements appliqués ont entrainé de différences hautement significatives sur le rendement en grain. D’où, l’existence de trois groupes homogènes et un groupe intermédiaire.
Le traitement NP présente un rendement supérieur par rapport aux autres et constitue le groupe A. Le témoin présente un rendement très faible par rapport aux autres et forme le groupe C, le groupe B étant constitué du traitement NPK et les traitements NK et KP forment le groupe intermédiaire AB.
En effet, on remarque les trois éléments sont apportés (N, P et K), on crée un déséquilibre nutritionnel à ce sol, d’où un rendement inférieur par rapport au traitement NP, PK et NK.
L’absence de K n’influence pas nécessairement le rendement, tandis que le phosphore a un effet positif sur le rendement, de même que l’azote malgré que la moyenne de rendement au traitement PK est supérieur de NK. Ce résultat est tout à fait justifiable à partir de résultat du tableau d’analyse du sol (tableau 2) où la teneur en K est au-dessus du seuil, mais l’azote et le phosphore étaient en dessous du seuil critique pour la culture du maïs.
Toutefois, il est bien connu que l’emploi des engrais minéraux augmente le rendement d’une culture, en ce sens que ces derniers disponibilisent directement à la plante les éléments nutritifs nécessaire à sa croissance et son développement (Kotschi, 1990). Ce résultat permet de soutenir l’idée de l’IFDC (2010a) qui affirme qu’il y a toujours un lien entre l’utilisation des engrais et l’augmentation de rendement, d’où, un rendement élevé dans les parcelles fertilisées que dans le témoin.
38
III.2. Prédiction du rendement par le modèle QUEFTS
III.2.1. A partir de la fertilité initiale de sol et apports des engrais
a). Fourniture potentielle de l’azote, du phosphore et du potassium
Les fournitures potentielles en N, P et K estimées par le modèle à partir des propriétés chimiques initiales de sol sur la couche superficielle (0-20 Cm) principalement pour pH, C-organique, P-assimilable et K échangeable et à partir des apports d’engrais sont présentées dans le tableau 9.
Tableau 9: fournitures potentielles de N, P et K estimées par QUEFTS à partir de sol (0-20 Cm) et apport des engrais dans chaque traitement.
Traitement non fertilisé et fertilisé
Fournitures potentielles des éléments (en Kg/ha) N P K
Témoin
64,64
14,87
195,73
NP
109,64
20,87
195,73
NK
109,64
14,87
215,73
PK
64,64
20,87
215,73 NPK 109,64 20,87 215,73
Du tableau 9, on remarque que les quantités de N disponibles pour la culture de maïs estimées par QUEFTS dans les traitements témoin et PK sont inférieures à celle recommandée en fertilisation du maïs par Rouanet (1984) et Steiner (1996). Il s’agit de 105 Kg/ha de N pour envisager un rendement en grain de 5 tonnes à l’hectare.
Pour le P, les traitements témoin et NK présentent de fournitures inférieures aux traitements où on a appliqué le P. Malgré ces différentes fournitures entre les traitements pour P, les quantités estimées par QUEFTS sont inférieures à celle recommandée en fertilisation phosphaté pour le maïs par Rouanet et Steirner de 50 à 75 Kg/ha de P.
Pour l’élément K, la quantité estimée par QUEFTS dans tous les traitements, sont loin supérieures au besoin du maïs, parce que les deux auteurs susmentionnés ci-haut ont trouvé que pour un rendement de cinq tonnes à l’hectare, le maïs doit absorber 125 Kg de K.
Ce résultat de fournitures potentielles de sol et apport des engrais fournit par QUEFTS indique qu’il est impossible d’atteindre 5 tonnes de grain de maïs à l’hectare à Karhale à partir
39
de la quantité de phosphore disponible dans tous les traitements, étant donné que ce nutriment intervient fort dans la formation de grains (FAO, 2003), et donc il constitue l’élément très limitant à Karhale.
b). Lien entre les fournitures potentielles et les rendements obtenus dans l’essai
Les corrélations entre les différentes fournitures des éléments N, P et K avec les rendements obtenus dans l’essai sont illustrées respectivement dans les figures 5, 6 et 7.
Figure 5: corrélation entre fournitures potentielles de N et les rendements de l’essai.
De la figure 5, il ressort que les fournitures potentielles de N influencent positivement les rendements obtenus dans l’essai ce qui veut dire N fournit par QUEFTS agissent moyennement sur le rendement de l’essai. Cette corrélation positive peut se justifier tout d’abord par les paramètres de sol qui influencent fortement les fournitures de N, dont le carbone organique et pH du sol qui se trouve dans la marge de valeur acceptable dans QUEFTS tel que Janssen (2000) l’a démontré.
Figure 6: corrélation entre fournitures potentielles de P et les rendements de l’essai.
y = 9,9073x + 3148,1 R² = 0,2984
0
1000
2000
3000
4000
5000
0
50
100
150
Rendemen de l'essai en Kg/ha
Fourniture potentielle de N en Kg/ha
y = 108,9x + 2044,6 R² = 0,4522
0
1000
2000
3000
4000
5000
0
10
20
30
Rendement de l'essai en Kg/ha
Fourniture potentielle de P en Kg/ha
40
De la figure 6, il ressort que le lien entre les fournitures potentielles de P et les rendements obtenus dans l’essai est positif, et donc P fournit par le sol et engrais agissent fortement sur le rendement de l’essai. Ce résultat montre que plus P est apporté au sol de Karhale, plus le rendement est augmenté, car il constitue l’élément limitant.
Dans QUEFTS, cette forte corrélation (0,68) entre les prédictions et les réalités du terrain montre les précisions avec lesquelles les prédictions reflètent réellement la réalité du terrain (Janssen et al,. 1993)
Le lien entre les fournitures potentielles de K sur le rendement est présenté dans la figure 7.
Figure 7: corrélation entre fournitures potentielles de K et les rendements de l’essai.
De la figure 7, il ressort que le lien entre les fournitures potentielles de K et les rendements obtenus dans l’essai est positif, mais K fournit par QUEFTS à partir de sol et apport des engrais agissent positivement sur le rendement de l’essai mais à faible influence. Ce résultat montre que, plus on apporte le K au sol de Karhale, plus le rendement en grain n’augmente pas en fonction de ce nutriment, car la quantité de K disponible dans ce sol (voir tableau 8), peut satisfaire au besoin de la culture.
c). Prédiction de rendement
Les rendements en grain prédits par QUEFTS à partir de la fertilité initiale du sol et apport des engrais sont présentés dans le tableau 10.
y = 15,175x + 903,7 R² = 0,0976
0
1000
2000
3000
4000
5000
190
200
210
220
Rendement de l'essai en Kg/ha
Fourniture potentielle de K en Kg/ha
41
Tableau 10: rendements prédits par QUEFTS en fonction de sol et apport des engrais dans chaque traitement. Traitement de sol sans engrais et des engrais Rdt prédit en Kg/ha
Témoin
3,9
NP
6,3
NK
5,9
PK
4,1
NPK
6,3
Du tableau 10, on remarque que les rendements prédits par QUEFTS sont tous supérieurs à ceux obtenus dans l’essai dans tous les traitements. Ces résultats sont justifiés par le fait que QUEFTS ne tient pas compte des autres facteurs de l’environnement pouvant avoir un impact positif ou négatif sur le rendement (Janssen et al., 1990).
De plus, le rendement obtenu au traitement NP est égale à celui du traitement NPK. Cela justifie le déséquilibre nutritionnel créé en apportant les trois éléments à ce sol. La combinaison NK présente plutôt un rendement supérieur au PK ce qui montre aussi que l’azote est aussi déficient dans ce sol.
III.2.2. Prédiction à partir de l’absorption des nutriments dans les feuilles
a) Absorptions de N, P et K obtenues par analyse de feuilles
Les moyennes des absorptions des nutriments N, P et K obtenues dans chaque traitement par analyse des feuilles à 50% de la floraison mâle sont présentées dans le tableau 11. Ces valeurs constituent les données d’entrer dans QUEFTS pour prédire le rendement.
Tableau 11: moyennes des nutriments N, P et K absorbés dans les feuilles dans chaque traitement appliqué. Traitements Nutriments absorbés dans la biomasse (en Kg/ha)
N
P
K
Témoin
14,6
4,9
65,1
NP
27,0
9,6
91,3
NK
28,4
6,3
102,5
PK
19,1
11,3
133,2
NPK
24,1
4,7
101,8
42
De ce résultat du tableau 11, on remarque que les absorptions de ces trois nutriments pour le témoin sont inférieures à celles obtenues pour les parcelles fertilisées. Cela se justifie par le fait que l’absorption d’un nutriment va toujours en rapport avec son apport (fourniture potentielle).
b) Corrélation entre absorptions de N, P et K et rendement de l’essai
Les figures 8, 9 et 10 présentent les corrélations établies entre absorptions des nutriments obtenues par analyse des feuilles et les rendements obtenues dans l’essai.
Figure 8: corrélation entre N absorbé dans les feuilles et le rendement en grain obtenu
De la figure 8, on remarque un lien positif entre l’azote absorbé dans les feuilles et le rendement en grain (R= 0,34%), donc N fournit par les feuilles agit positivement sur le rendement de l’essai mais à faible influence. Ceci veut dire que la concentration d’azote obtenue est faible dans la plante. La figure 8 présente la corrélation entre l’absorption de P dans les feuilles et le rendement obtenu.
y = 19,995x + 3663 R² = 0,1108
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
0
10
20
30
40
50
Rendement de l'essai en Kg/ha
N absorbé dans les feuilles en K/ha
y = 159,4x + 2942,4 R² = 0,5911
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
0
5
10
15
Rendement en garin de l'essai en Kg/ha
P absorbé dans les feuilles en K/ha
43
Figure 9: corrélation entre P absorbé dans les feuilles et le rendement en grain obtenu
De la figure 9, on remarque un lien positif entre le phosphore absorbé dans les feuilles et le rendement en grain (R= 0,78%), donc P fournit par les feuilles agit positivement sur le rendement de l’essai à forte influence. Ceci veut dire que le phosphore fourni au sol et engrais qui était absorbé dans les feuilles influence beaucoup le rendement en grain à Karhale.
La figure 9 présente la corrélation entre l’absorption de K dans les feuilles et le rendement obtenu.
Figure 10: corrélation entre K absorbé dans les feuilles et le rendement en grain obtenu
De la figure 10, on remarque un lien positif entre le potassium absorbé dans les feuilles et le rendement en grain (R= 0,69%), donc K fournit par les feuilles agit positivement sur le rendement de l’essai à forte influence.
a) Prediction de Rendement
Les rendements en grain prédits par QUEFTS à partir des absorptions des nutriments N, P et K dans les feuilles dans chaque traitement sont présentés dans le tableau 12.
Tableau 12: rendements prédits par QUEFTS à partir des nutriments absorbés dans les feuilles dans chaque traitement. Traitement Rdt prédit en t/ha
Témoin
0,7
NP
1,6
NK
1,6
PK
1
NPK
1,3
y = 16,333x + 2502,5 R² = 0,4702
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
0
50
100
150
200
Rendement de l'essai en Kg/ha
K absorbé dans les feuilles en Kg/ha
44
Du tableau 12, on remarque que les rendements prédits par QUEFTS à partir des absorptions des nutriments dans les feuilles sont tous inférieurs à ceux obtenus dans l’essai dans tous les traitements. Ces résultats sont justifiés par le fait que QUEFTS ne tient pas compte des autres facteurs de l’environnement pouvant avoir un impact positif ou négatif sur le rendement (Janssen et al., 1990). De plus, le traitement NP présente le même rendement que le traitement NK ce qui justifie le déséquilibre nutritionnel créé en apportant les trois éléments à la fois au sol de Karhale.
III.3. Comparaison entre rendements prédits à partir des données du sol, des absorptions des feuilles et ceux obtenus dans l’essai.
Les différentes moyennes de rendements prédits par QUEFTS à partir du sol et absorptions de nutriments et ceux obtenus dans l’essai pour les mêmes traitements sont présentés dans la figure 11.
Figure 11: moyennes des rendements par traitement obtenues dans trois voies de prédictions
De la figure 11, on remarque que les rendements prédits par QUEFTS à partir de sol et apport des engrais sont supérieurs à ceux obtenus dans l’essai pour tous les traitements. Néanmoins, ceux prédits à partir des absorptions des nutriments sont inférieurs aux rendements de l’essai.
Pour déceler s’il y a de différences statistiques entre les trois modes de prédiction de rendement utilisés, une analyse de la variance a été réalisée. Le résumé de l’analyse de la variance de trois modes de prédiction de rendements utilisés dans nos traitements est présenté dans le tableau 13.
0
1
2
3
4
5
6
7
Témoin
NP
NK
PK
NPK
Rdt en grain en t/ha
Traitements appliqués
Rdt prédit à partir des
absorptions des nutrimens
Rdt prédit à partir de sol et
apport des engrais
Rdt essai
45
Tableau 13: ANOVA de trois modes de prédictions de rendement utilisés pour cinq traitements. Source de variation DDL SCE CM V.R F pr. Signification
Traitement stratum
4
9.9120
2.4780
11.03
Mode de prédiction
2
86.7920
43.3960
193.13
<.001
***
Erreur résiduelle
23
5.1680
0.2247
Total
29
101.8720
CV : CV 13,4%
Légende : *** : très hautement significatif
Les résultats de l’ANOVA montrent l’existence de différences très hautement significatives entre les trois modes de prédiction utilisés.
La comparaison des moyennes du rendement en grains de maïs au niveau de mode de prédiction par le test de LSD est illustrée dans le tableau 14.
Tableau 14 : La comparaison de moyenne pour les trois modes de prédiction de rendement. Modèle de prédiction Moyenne Groupe homogène
A partir de sol et engrais
5,3
A
A partir de l'essai
4,08
B
A partir des absorptions
1,24
C
L.s.d. 0.4385
De ce résultat du tableau 14, il ressort que les trois voies de prédiction appliquées ont entrainé de différences hautement significatives sur le rendement en grain. D’où, l’existence de trois groupes homogènes du rendement en grain.
La prédiction à partir de sol et engrais présente un rendement supérieur par rapport aux autres et constitue le groupe A. La prédiction à partir des absorptions dans les feuilles présente un rendement très faible par rapport aux autres et forme le groupe C, le groupe B étant constitué par le résultat obtenu dans l’essai.
En effet, les moyennes de rendements prédits par le modèle via sol et engrais ne s'écartent pas trop des rendements observés. (Janssen et al., 1992) explique une forte surestimation de rendements par QUEFTS par une richesse initiale du sol en l’un ou deux de ces trois élément
46
N, P ou K. Cependant le modèle QUEFTS ne donne de bonnes performances que quand les sols sont peu fertiles.
Ce faible écart entre les rendements réels et les rendements prédits via sol et engrais nous laisse suggérer que la forte fertilité initiale de ce sol en K et la fertilité moyenne en N est le facteur principal de cette différence dans les prédictions. Le résultat de la figure 10 dans les traitements témoins et PK montre comment les prédictions via sol et engrais s’approchent du résultat de l’essai.
La prédiction via absorption des nutriments dans les feuilles s’écartent loin de la réalité de l’essai dans le sens que les valeurs des absorptions utilisées ne représentaient pas la totalité des absorptions dans l’ensemble de la plante, cette voie est performent dans l’identification des éléments limitant car l’absorption dépend de la fertilité initiale du sol et les apports (Lamboni, 2003).