Méthodes de traitement des données

161. le traitement biométrique

Les variables étudiées sont de deux types fondamentaux sur le plan biométrique : variables à expliquer (paramètres de l’objet d’étude) et variables explicatives (facteurs pouvant avoir une incidences sur l’objet d’étude).

Les variables explicatives, en biométrie, sont à considérer en deux sous-groupes :
variables non - contrôlées (ici liées au milieu),

variables contrôlées (ici résultant des pratiques de l’éleveur).

La combinaison des mesures effectuées, des exigences statistiques et des réalités agroécologique conduit à l’étude des bases de données croisant les stations / parcelles avec des variables d’état, celles considérées comme non contrôlées (milieu) et celles considérées comme contrôlables – pilotables (pratiques).

Toutes ces variables sont aussi sur le plan statistique de deux ordres :

variables quantitatives dites continues (ex. un suivi de chiffres continus comme pour le pH),
variables qualitatives discontinues (ex. des classes d’exploitations de pâturage par type de profils

de mode d’utilisation des prairies).

Avant le traitement proprement dit des bases de données à chaque campagne, il a été procédé à un examen brut des données par visualisation. A partir d’histogrammes il a été possible de visualiser les données erronées (dues à des erreurs de saisie) qui ont été corrigées. Ensuite les analyses qui ont été effectuées sont toutes de type multivariées. Il a été procédé à des Analyses en Composantes Principales (ACP) pour les variables quantitatives continues.

C’est une méthode essentiellement descriptive qui effectue une ordination des quantités. L’ACP permet de structurer les variables et visualise leurs liaisons (Philippeau, 1992). Par exemple l’ACP sur les variables pédologiques de la première campagne nous a permis dans un premier temps de réaliser des sélections de variables afin d’alléger la matrice de données et d’obtenir un rapport nombre de sites par nombre de variables proche de deux. Les autres ACP ont été effectuées pour rechercher (grâce aux projections) des familles de variables. Ces ACP ont aussi permis d’observer des groupes de sites aux caractéristiques voisines.

L’analyse des variables continues et les variables discrètes (discontinues, exprimées en classes) a conduit pendant longtemps à traiter séparément les variables qualitatives et quantitatives, la synthèse étant le fait de la personne qui doit interpréter les données. (Baran, 1997). Il était toutefois possible de transformer les données des variables quantitatives en variables qualitatives en les transformant et les codant après avoir réalisé un découpage en classes des valeurs des individus (Bouroche et Saporta, 1980).

Le tableau de contingence ainsi réalisé pouvait être traité par une Analyse Factorielle des Correspondances (AFC) ou plutôt une extension de cette analyse qui est l’Analyse Factorielle des Correspondances Multiples (AFCM ou ACM)¹ (Dervin, 1992).

L’inconvénient de cette méthode est la perte d’informations en rendant qualitatif un caractère numérique. Or il existe une méthode statistique multivariée à même de traiter simultanément des variables discrètes et continues : l’analyse de Hill et Smith, intermédiaire entre l’Analyse en Composantes Principales et l’Analyse des Correspondances Multiples (Hill, M.O. & Smith, A.J.E. 1976 : Principal component analysis of taxonomic data with multi-state discrete characters. Taxon : 25, 249-255).

Cette méthode est un cas particulier de l’analyse canonique ; elle maximise, pour l’ensemble des variables envisagées, la moyenne des R² entre chaque variable et un score (R² étant un carré de corrélation dans le cas des variables quantitatives et un rapport de corrélation pour les variables qualitatives). La valeur propre est alors cette moyenne¹.

Figure n° 92 : les différentes étapes de l’analyse statistique multivariée.

Graphiquement, les plans factoriels issus de cette analyse s’interprètent en termes de structure des variables, donc de distributions, comme une AFC ou une ACM. C’est une analyse qui est donc elle aussi essentiellement descriptive. Outre le fait qu’elle permet de traiter simultanément des variables qualitatives et quantitatives, elle met en évidence, comme d’ailleurs les AFC, les distributions les plus originales quelles que soient les quantités de points originaux.

L’analyse de Hill et Smith n’a été programmée et rendue disponible sur logiciel que très récemment (Cf. doc. correspondante de ADE-4 à URL (Déc 2008) http://pbil.univ-lyon1.fr/ADE-4/ ) Nos traitements biométriques ont nécessité de procéder par étapes en réalisant d’abord :
Une ACP (centrée normée) sur les variables continues non redondantes.

Une analyse factorielle des correspondances multiples (ACM) sur les variables en classes
Elles ont été conduites sur les logiciel ADE-4 et R.

Remarques sur nos choix et réflexions biométriques :

L’objectif des analyses sur variables instrumentales (Lebreton et al., 1988a, 1988b, 1991 ; Sabatier et al., 1989) permettent de traiter simultanément deux tableaux de données portant sur les mêmes relevés, en cherchant à expliquer la structure de l’un par l’autre. Ces méthodes sont dites "sous contraintes" car elles contraignent les axes d’ordination à être des combinaisons linéaires des variables du tableau explicatif. Ces analyses s’apparentent aux analyses inter et intraclasses dans le sens où ces dernières sont également des analyses sous contraintes (elles utilisent le temps et l’espace comme des variables instrumentales contrôlant l’analyse).

L’Analyse en Composantes Principales sur Variables Instrumentales (ACPVI –Lebreton et

al., 1991) couple deux tableaux X1 et X2 relevant l’un et l’autre d’ACP. Ce type d’approche

dissymétrique se heurte à un problème lié à la régression sous-jacente. Pour que cette dernière ait un sens le nombre de variables explicatives q du tableau X2 doit être nettement inférieur au nombre de relevés n (n>10q).

Dans le cas contraire, on réalise en fait l’analyse simple du tableau à expliquer. La prédictibilité du tableau X1 par le tableau X2 peut apparaître comme très bonne alors que la régression n’a pas de sens. Dans cette situation, l’utilisation de méthodes alternatives comme l’analyse de Co-Inertie est plutôt conseillée.

L’analyse de co-inertie a été proposée par Chessel et Mercier (1993), Dolédec et Chessel (1994). C’est une analyse symétrique qui a pour but de rechercher la structure commune à deux tableaux portant sur les mêmes individus ou relevés. Son principe est la recherche d’axes de co-inertie maximisant la covariance entre les coordonnées des projections des lignes de chacun des tableaux, respectivement dans l’espace des p colonnes de X1 et des q colonnes de X2. L’analyse de co-inertie est une méthode de couplage de tableaux qui s’appuie sur le schéma de dualité défini par Escoufier (1987) pour autoriser le couplage des différents types d’analyses multivariées de base (ACP, AFC, ACM…).

Concernant nos données, nous avons considéré qu’il était préférable de passer par des analyses de co-inertie pour coupler deux tableaux pour les raisons suivantes :

le nombre de nos relevés peut être insuffisant par rapport aux nombres de variables explicatives,

il est préférable de chercher une structure commune à deux tableaux, au lieu d’essayer de donner un caractère explicatif à un des deux tableaux, compte tenu de la complexité de fonctionnement du milieu,

nos données contiennent de nombreuses variables qualitatives, et l’acpvi ne permet pas d’introduire des variables qualitatives, seule l’analyse de co-inertie le permet, au travers des ACM.

162. le traitement graphique des données

Des graphiques Bertin ont aussi été réalisés afin de pouvoir effectuer des traitements et interprétations avec des acteurs du “groupe professionnel local” pour qui le traitement mathématique statistique peut apparaître comme rébarbatif. L’utilisation de matrices ordonnables présente l’avantage d’être un outil facilement “appropriable même par des personnes qui ne veulent pas s’investir dans l’outil statistique (Leplaideur, 1982). Hormis le caractère visuel et pédagogique de la présentation des résultats, l’intérêt majeur de ce

traitement est qu’il peut être réalisé collectivement avec tous les acteurs, il n’exclue pas ceux pour qui les statistiques constituent une barrière. Par ailleurs, un autre avantage majeur du traitement graphique des informations est qu’il impose aux scientifiques de communiquer leurs données, seule garantie du sérieux du travail réalisé (Leplaideur, 1982). Ce fait est d’importance car la seule façon de faire passer l’étude au niveau de la confrontation et de l’échange avec des acteurs autres que les pairs de sa discipline scientifique est d’accepter que le phénomène observé et décrit puisse être reproduit par toute autre personne, acteur dans le “réseau professionnel local” (notamment par les éleveurs).

Faire participer des éleveurs au travail du traitement et interprétations des données offre aussi la possibilité de bénéficier de leurs savoirs et connaissance²¹⁷, construits à, partir de multiples domaines d’activités. Le travail du traitement collectif des données peut ainsi fournir une certaine dimension multidisciplinaire. «Contrairement à ce que l’on s’imagine parfois, les

chercheurs sont donc loin d’avoir le monopole de la production des connaissances techniques.» (Landais et Balent, 1993).

163. Information cartographique

A l’origine de nos études et suivis d’élevage nous avons établi des parcellaires dans chaque exploitation de référence. Les relevés ont été effectués au topofil et à la boussole²¹⁸, Ils étaient ensuite dessinés sur calques à l’échelle 1/5.000.

La numérisation des parcelles est une « procédure consistant à convertir les données

existantes (cartes sur papier, photographies aériennes ou images tramées) sous une forme numérisée en traçant des cartes à l’aide d’un numériseur, la position des objets étant enregistrée au moyen des coordonnées (x, y). » (Autodesk, 1997).

La numérisation a été réalisée sur une table à digitaliser Summagraphics (format A0), les données ont été enregistrées sous Autocad Map. Pour calibrer la table à digitaliser nous avons tracé 3 ou 4 points sur chaque calque avec des coordonnées (x,y) connues (déterminées en fonction de l’échelle) et nous avons choisi une projection orthogonale. Nous avons ensuite « nettoyer » les dessins (avec une tolérance de 4 m) pour supprimer les problèmes et erreurs potentielles afin d’obtenir une image propre à savoir sans doublons (lorsqu’une limite parcellaire est numérisée deux fois), avec des polygones (« ensemble des liens formant un

espace clos ») bien fermés,… Cette étape est nécessaire avant d’utiliser ces données pour

créer une topologie.

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Les organismes scientifiques n’ont pas le monopole ni de la connaissance, ni de la recherche. (Darré, 1996). Au sein des “groupes professionnels locaux” il existe des “paysans-chercheurs” (Röling in Dupré, 1991) dont les savoirs doivent être pris en compte et mis à contribution notamment dans le type d’étude que nous avons réalisée.

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Les GPS en zone tropicale à l’époque présenter des niveaux d’incertitude au minimum de 100 m. De plus les relevés par GPS sont plus délicat en zone équatoriale en raison du faible nombre de satellites pouvant être captés simultanément, une bonne précision en nécessite au moins trois.

E6 Type 7 E4 Type 7 E3 Type 8 E2 Type 6 E1 Type 2 E5 Type 7 D6 Type 5 D6 Type 5 D7 Type 2 D5 Type 2 D4 Type 2 D2 Type 3 D0 Type 5 D1 Type 9 D3 Type 2 B2 Type 3 B3 Type 3 B4 B1 Type 3 A8 Type 3 A9 Type 3 A6 Type 3 A4 Type 4 A7 Type 3 A2 Type 3 A2 Type 3 A1 Type 3 S2 Type 1 S2 Type 1 S1 Type 2 S3 Type 2 C2 Type 1 C1 Type 1 Systèmes d’informations cartographiques des territoires d’élevage Figure n° 93 : Exemple d’une cartographie d’un territoire d’un élevage Faible Moyenne Forte Charge globale

Etat des prairies

B.humidicola B.decumbens D.swazilandensis B.brizantha/B.ruziziensis Mélange graminées Non homogène Autre culture Implantation

Modes d'exploitation : en bleu

Non planté Non planté Non dégradées Peu dégradées Dégradées Fortement dégradées Marais ou forêt Corral Infrastructures Habitation Pistes Routes Criques 168

La topologie représente « l’ensemble des relations définies entre les liens, les nœuds et les

centroïdes. Elle décrit les connexions et les rapports entre les lignes et les polygones et constitue la base des fonctions S.I.G. telles que le tracé d’un réseau et l’analyse spatiale ». (Autodesk, 1997).

Lorsque la topologie est de type polygone, on a une représentation de surfaces et de relations entre ces surfaces au moyen de liens et de surfaces closes. Dans une topologie, les centroïdes sont des points ou des blocs contenant des informations sur la surface et le périmètre des polygones. A chaque polygone est affecté un centroïde. Au centroïde peuvent être associées d’autres données au moyen de « tables » (exemple : table parcellaire) dans lesquelles on définit des « champs » comme par exemple le numéro de la parcelle, son propriétaire…

Le langage utilisé est S.Q.L. : langage de requête structuré, conçu dans le but de standardiser la communication avec les bases de données. Les bases de données utilisées sont de type "D Base 3" (enregistrement des fichiers Excel sous ce format). Il faut alors configurer la base de données externe en créant un catalogue, un schéma et un nom de lien (« Link Path Name »). Elles peuvent être de type Access, Oracle. Une fois que le lien avec la base de données est crée, on peut visualiser le contenu de chaque ligne du tableau c’est-à-dire les variables associées à chaque station (valeurs des colonnes) et à chaque centroïde on associe la ligne correspondante grâce à la fonction « Make Link ».Avant de réaliser toute requête, il nous a fallu établir un nouveau dessin et y associer le dessin source.

 Requêtes simples

A chaque centroïde, est affecté le nom de la parcelle (l’identifiant) contenu dans la table de la topologie adéquate (table « parcellaire »). Pour les zones non exploitées, un motif est associé à l’identifiant de ces polygones : pour les marais, les zones de forêt et les bâtiments d’exploitation (corral, habitation).

 Requêtes thématiques de topologie

Selon la nature des variables, les propriétés à définir sont différentes.

 Les variables discrètes ont été les graminées implantées et les types de mode d’exploitation

Le type de requête choisi est celui qui utilise le lien SQL avec la base de données "D base 3". Il faut définir les propriétés d’affichage. A chaque valeur on associe une couleur ou un motif

Tableau n° 10 : Modalités de réalisation des cartes d’informations géographiques => espèces fourragères.

Remplissage Echelle Valeurs Description (pour la légende)

Implantation Motif 1 100 1 B. humidicola

Motif 2 100 2 B. decumbens

Motif 3 100 3 D. swazilandensis

Motif 4 200 4 B. brizantha / B. ruziziensis

Motif 5 150 5 Mélange graminées

Motif 6 80 6 Non homogène

Aucun 1 7 Non planté

Pour les modes d’exploitation, chaque type a été affecté au centroïde des parcelles avec un type de police défini (couleur bleue) en utilisant le lien SQL avec la base de données.

 _{Variables continues :}

Il a fallu créer des classes et à chaque classe on affecte un nom, une valeur supérieure, un motif, un symbole ou une couleur. Pour le niveau de dégradation, nous avons créé 4 classes, pour le niveau de charge totale.

Tableau n° 11 : Modalités de réalisation des cartes d’informations géographiques => degré de dégradation.

Remplissage Echelle ^Valeurs

(supérieures)

Description (pour la légende)

Niveau de Couleur 1 1 0.12 0 <D <0.12 non dégradées

dégradation (D) Couleur 2 1 0.25 0.12 <D <0.25 peu dégradées

= Etat Couleur 3 1 0.50 0.25 <D <0.50 dégradées

des prairies Couleur 4 1 0.75 0.50 <D <0.75 fortement dégradées

Charge Totale Symbole ChG 1 1 700 Faible (< 700 kgPV.ha-1)

(ChG) Symbole ChG 2 1 1400 Moyenne (700 - 1400 kgPV.ha^-1)

Au début de cette thèse, nous avons tout d’abord conduit des travaux exploratoires afin de hiérarchiser les facteurs & paramètres liés à la dégradation et au salissement des prairies. Nous avons procédé, dans un premier temps, à un examen large destiné plus particulièrement à estimer l’importance respective des paramètres du milieu et de ceux des choix et des pratiques des éleveurs. [Pages 177 à 236].

Figure n° 94 : Déroulement des travaux et cohérence des recherches pour l’étude générale

2. Spécificités, imbrications et complémentarités des

quatre études de la thèse

A partir des résultats acquis lors de la 1ère campagne, nous avons étudié, à l’occasion d’une 2^ème campagne, plus spécifiquement les facteurs les plus liés à l’état des couverts herbacés. Certaines caractéristiques ont fait l’objet d’un exercice plus approfondi (avec un affinement de certains "points - éléments" et une multiplication de leurs variables). Néanmoins, un panel large de critères a été associé, dans cette seconde campagne, pour valider les tendances perçues (l’année précédente) notamment dans le rapport des influences de paramètres du milieu avec ceux des pratiques. Par ce "travail affiné" a pu être d’identifié des conjugaisons de facteurs pouvant engendrer une synergie d’effets sur l’état de couvert prairial. Les résultats de ces deux étapes basées sur le croisement multifactoriel des paramètres milieu x pratiques sont présentés, développés dans la section de résultats intitulés : "Identification et hiérarchisation des facteurs pouvant être liés à la de dégradation des prairies" [Pages 177 à 236]

Une deuxième section de résultats s’intitule : "La structure du couvert fourrager : un moyen pour modéliser l’effet des pratiques agricoles sur l’abondance de plantes invasives indésirables" à tenu compte des résultats issus des analyses entre les facteurs caractérisant l’état des prairies croisés avec ceux pouvant influer l’état des prairies. [Pages 237 à 268]. Nous avons recherché des repères identifiables pouvant indiquer des évolutions potentielles du couvert herbacé des prairies. Ce travail a été conduit en tenant plus compte du phénomène écologique classisque de "concurrence" au niveau du couvert herbacé. Ainsi nous avons été amené à un questionnement entre la structure du couvert fourrager et la présence des adventices. Nous avons considéré que des structures fourragères denses et épaisses seraient en mesure de limiter le recrutement de jeunes plantules d’adventices. Ce fut un des axes de recherche de cette partie. En parallèle nous avons mené un travail sur les relations - incidences des facteurs du milieu et des pratiques sur les caractéristiques (densité – épaisseur) d’un couvert herbacé fourrager. L’ensemble de cette étude a cherché à montrer l’incidence des structures du couvert fourrager avec les niveaux de dégradation et de salissement en montrant l’état des relations : Facteurs pouvant agir sur la structure ; Facteurs liés à l’état des prairies ; L’état des prairies suivant les structures.

Pour caractériser les structures de couverts fourragers, nous avons établit un protocole de mesures et d’observation spécifique à notre étude, basé sur l’enregistrement de biomasse volumique, hauteur du toit herbeux, densité spécifique des organes des plantes fourragères par une méthode adapté des points quadras à plusieurs hauteurs de la végétation.

La troisième section de résultats s’intitule : "Sensibilité à l’ombrage et à la défoliation d’une

adventice majeure (Mimosa pudica), pris comme modèle au stade plantule juvénile". Dans

le prolongement de l’étude sur la structure des couverts herbacés fourragers, nous avons souhaité relever précisément les variables pouvant nuire au développement de plantules d’adventices sous certains couverts. [Pages 270 à 300]. Au préalable, nous avons retenu comme modèle une adventice spécifique. Ce choix s’est effectué à partir de nos relevés floristiques, suivant l’abondance et l’occurrence des adventices des prairies étudiées.

Le stade plantule nous est apparu comme le plus pertinent. Lors de nos suivis de parcelles, nous avons noté que même par des traitements herbicides qui peuvent éliminer les pieds adultes des adventices envahissantes, il reste un stock semencier de ces adventices dans le sol (seed bank) qui fournissent des plantules aptes rapidement à remplacer les pieds adultes détruits. Après étude du cycle écologique des adventices majeures, nous avons émis comme remarque que le seul stade sensible de ces plantes est leur période pré – émergente.

Les traits marquants des principales espèces envahissantes se caractérisent par leur forte aptitude à ce reproduire : reproduction végétale (drageonnage, bouturage après le passage d’un rotobroyeur – gyrobroyeur), floraison et grenaison toute l’année.

Les résultats présentés, sur la sensibilité des adventices, sont issus de deux principaux dispositifs d’études expérimentaux :

- des sursemis de l’adventice modèle ont été réalisés dans des zones de prairies d’élevage mis en défend de pâture (le temps de l’étude). Les sursemis se sont réalisés dans différents types de couvert (tenant compte des espèces fourragères et de la structure du couvert),

- des élevages de plants d’adventices en pots sous serre ont été réalisés en milieu contrôlé avec différents niveaux d’ombrage et de défoliation (pour simuler différents effets de structure de couvert herbacé fourrager et d’éventuel prélèvement par des animaux).

La quatrième section de résultats s’intitule : "Conception et diagnostic des conduites agropastorales des prairies et contrôle des plantes invasives". [Pages 301 à 350].

Nous avons considéré que l’entrée "aménagement et structure" du parcellaire permettait un premier niveau de compréhension de l’organisation des élevages. Elle se traduit par les modalités d’allotement. Choix raisonné par les stratégies de conduite du bétail et de sa reproduction et des caractéristiques de ressources des parcelles au cours de l’année.

A ce stade de l’étude nous étions en mesure de situer les niveaux de risques d’altération des prairies. Nous avons souhaité apprécier les possibilités d’ajustements des éleveurs dans leur organisation générale. Notre questionnement portait sur la possibilité d’identifier les parcelles ne pouvant être conduites que par des pratiques à risque et d’autres pouvant exploitées par des itinéraires favorisant la résilience du couvert herbacé fourrager.

Nous avons aussi apprécié suivant l’organisation du cheptel, du territoire et des choix – objectifs de l’éleveur, comment des ajustements pouvaient s’établir, même pour les prairies ne pouvant être que très perturbées (parcelles à proximité des corrals, des habitations…). Cette étude à fait l’objet d’une enquête quasi exhaustive des prairies des élevages suivis afin de