Prévision des rendements agricoles. Guide d'utilisation.

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3

Table des matières

1 Introduction ... 5

2 Approche globale de la méthode de prévision ... 5

3 Données nécessaires ... 6

4 Présentation des outils informatiques ... 7

4.1 AMS ... 7 4.2 Vast ... 7 4.3 Windisp ... 8 4.4 Statistica ... 8 4.5 Excel ... 9 4.6 VGTExtract ... 9

5 Application sur une culture de rente : Le coton ... 10

5.1 Utilisation des données NDVI ... 10

5.1.1 Principe de fonctionnement de Vast ... 10

5.1.2 Préparation des données d'entrée de Vast ... 11

5.1.3 Estimation des paramètres de Vast ... 18

5.1.4 Utilisation de Vast ... 19

5.1.5 Extraction des données traitées via Windisp ... 21

5.2 Utilisation des données météorologiques et agronomiques ... 23

5.2.1 Principe de fonctionnement d'AMS ... 23

5.2.2 Les entrées d'AMS ... 25

5.2.3 Calcul des bilans hydriques ... 37

5.2.4 Les sorties d'AMS ... 40

5.3 Autres facteurs explicatifs ... 41

5.3.1 Cumuls des données météo ... 42

5.3.2 Cumuls des données de NDVI ... 42

5.4 Elaboration des modèles de prévisions ... 43

5.4.1 Principe de la régression linéaire multiple ... 43

5.4.2 Suppression des variables à variance nulle ... 46

4

5.4.4 Sélection des variables pertinentes ... 49

5.4.5 Validations des modèles ... 53

5.4.6 Détermination des termes des modèles ... 59

6 Application sur une culture vivrière : le Maïs ... 60

6.1 Utilisation des données NDVI ... 60

6.2 Utilisation des données météorologiques et agronomiques ... 60

6.3 Autres facteurs explicatifs ... 65

6.4 Elaboration des modèles de prévision ... 67

Pour aller plus loin ... 67

7.1 Les macros sous Windisp ... 67

7.2 Détermination des dates de semis ... 72

5

1. INTRODUCTION

L'accroissement continu de la population mondiale n'a pas fini de nous donner des inquiétudes sur l'avenir de l'humanité, la première de toutes étant sans doute la question de la sécurité alimentaire. Actuellement, 800 millions de personnes à travers le monde sont sous-alimentés. Face à ce genre de constats, différentes organisations internationales, telle la FAO, se sont penchées sur la mise au point d'outils d'alerte précoce pour la sécurité alimentaire. C'est dans ce contexte et sur base de tels outils qu'une méthode de prévision de la production agricole a été mise au point à l'Université de Liège. Celle-ci se base sur l'utilisation de différents programmes informatiques, et a pour but de prévoir le rendement agricole à partir de données météorologiques, agrométéorologiques, et NDVI1_.

Cette méthode a déjà été appliquée au Sénégal pour la prévision des rendements de mil, de sorgho, de maïs, de niébé, et d'arachide (Tychon et Rosillon, 2006 et Kouadio, 2007) mais également au Burkina Faso pour la prévision des rendements de coton (Bronne, 2009). Ces études ayant fourni d'assez bons résultats, il fut décidé, dans le cadre du projet GEeau - 2 (http://ge-eau.org) au Burkina Faso, la rédaction d'un guide de l'utilisateur afin de permettre la prise en main de la méthode au niveau local par les personnes concernées, afin qu'elle puisse être appliquée autant sur les cultures vivrières que sur les cultures de rente.

Ce manuel d'utilisation se présente donc comme suit. La première partie consiste en une approche globale de la méthode, et en une description des différents outils utilisés pour l'appliquer. Sont détaillées dans la suite du document les marches à suivre et les différentes étapes à réaliser avec les différents outils pour l'élaboration d'un modèle de prévision agricole. Chacune des étapes de ce manuel est constituée d'une partie théorique et d'une partie de manipulation sur un exemple concret ; le coton dans la province du Houet. Vous trouverez en outre un autre exercice complet sur une culture vivrière (le maïs) au dernier chapitre de cet ouvrage.

2. Approche globale de la méthode de prévision

Le concept de base sur lequel repose cette méthode est relativement simple. Il s'agit en effet de rechercher un modèle de prévision des rendements d'une culture en mettant en évidence les corrélations entre les rendements historiques de cette culture et différents facteurs explicatifs. Ceux-ci vont être de différents types : météorologiques, agrométéorologiques, ou issus d'images satellites de NDVI. Les facteurs météorologiques sont constitués de cumul de différents paramètres météorologiques (pluviométrie, évapotranspiration, ensoleillement, etc…). Les facteurs agrométéorologiques sont représentés par les sorties du logiciel AgrometShell. Enfin, les données issues des images NDVI sont en fait les sorties du logiciel Vast d'une part, et les cumuls valeurs de NDVI extraites d'autre part. La figure ci-dessous reprend la structure générale de cette méthode de travail.

6 Figure 3.3 : Représentation schématique de la méthodologie générale.

3. Données nécessaires

Au vu des grands principes de la méthode, certaines données et informations (ce que l'on pourrait qualifier d'"inputs" de la méthode) sont indispensables pour aboutir à la création d'un modèle de prévision. En effet, certains logiciels ne sauraient tourner sans certaines données. Il est donc important de faire l'inventaire des données essentielles à l'application de la méthode de prévision. Les tableaux ci-dessous les reprennent ;

Données historiques : Rendements

Pour un ensemble d'années le plus long possible ! Pluviométrie

Pas de temps décadaire Evapotranspiration

Images Satellitaires de NDVI Dates de semis

7 Autres données concernant la culture :

La durée du cycle

L'évolution du Coefficient cultural (Kc) au cours du cycle Le coefficient cultural (Kc) de pré-saison

La capacité de rétention en eau du sol Le pourcentage de pluie effective L'application ou non d'irrigation

La méthode se basant sur la construction d'un modèle de prévisions à partir des données des saisons antérieures, il est conseillé de disposer des données historiques sur le plus grand nombre d'années possible. En effet, plus le nombre d'années sera important, plus le modèle construit sera robuste.

Toutes ces données doivent être disponibles pour chacune des années sur lesquelles ma méthode va s'appuyer. Si certaines informations manquent pour une année particulière, celle-ci n'est pas exploitable dans le processus de création du modèle de prévision.

4. Présentation des outils informatiques

4.1 AgroMetShell

AgroMetShell est un logiciel qui a été développé pour le compte de la FAO dans une optique de suivi agrométéorologique des cultures, ainsi que de prévision des rendements. Il permet le déclenchement d'alertes précoces en cas de risques liés à la sécurité alimentaire.

AMS est composé d'une base de données, destinée à contenir les données agronomiques et météorologiques, et de différentes fonctionnalités qui vont servir à mesurer l'impact des facteurs climatiques sur les différentes cultures, l'essence du programme étant le calcul du bilan hydrique de la culture sur base des données météorologiques. Le logiciel repose donc sur l'hypothèse que les rendements peuvent être expliqués par le contexte agrométéorologique de la zone considérée.

Disponibilité : Le logiciel AgrometShell est disponible gratuitement au téléchargement à l'adresse suivante : http://www.hoefsloot.com/agrometshell.htm. Des tutoriels sont également disponibles sur cette page.

Vous trouverez également l'exécutable d'installation du logiciel AgrometShell dans le dossier "Installation" du Package formation.

4.2 Vast

Les initiales V.A.S.T. signifient "Vegetation Analysis in Space and Time". Il s'agit d'un petit programme rudimentaire tournant sous MS-DOS conçu dans les années 90 par Félix F. Lee afin

8 de permettre l'analyse d'images satellitaires de NDVI2_{. Le programme analyse en fait une série}

d'images NDVI correspondant à une période bien définie (habituellement une année), et en tire une série de paramètres caractérisant l'évolution du NDVI tout au long de la saison. La particularité de ce programme est qu'il ne possède pas d'interface propre et qu'il est donc nécessaire pour l'utiliser de passer par l'intermédiaire de l'invite de commande Windows.

Il n'existe pas à notre connaissance de manuel d'utilisation officiel, mais sa manipulation est aisée et sera complètement expliquée dans ce manuel.

Installation : Le dossier Vast doit simplement être copié tel quel dans le répertoire "C:\". Une fois chose faite, vous pourrez utiliser Vast en passant en mode console DOS. Vous trouverez le dossier Vast dans le dossier "Installation" du Package formation.

4.3 Windisp

Il s'agit d'un programme mis au point par la FAO pour le "Global Information and Early Warning System" et qui permet l'affichage et l'analyse d'images, de cartes, et de bases de données associées. Il permet entre autres de :

- Dessiner des graphes représentant l'évolution d'un paramètre à partir d'une série d'images,

- Superposer des images et des cartes géopolitiques afin d'en extraire des données chiffrées selon les délimitations de frontières,

- Calculer des statistiques pour chaque pixel d'une série d'images et d'en recréer une à partir de celles-ci.

Il est donc très utile pour la visualisation et le travail sur les images satellites de NDVI, de données météo, ou encore sur n'importe quel fichier image représentant une répartition spatiale d'un paramètre quelconque, comme par exemple les sorties au format image du programme Vast. Disponibilité : Windisp est disponible gratuitement au téléchargement à l'adresse suivante : http://www.fao.org/giews/english/windisp/dl.htm. Un manuel d'utilisation complet est également disponible à cette adresse, sous l'onglet Manuals.

Vous trouverez également l'exécutable d'installation du logiciel Windisp dans le dossier "Installation" du Package formation.

4.4 Statistica

Statistica est un logiciel proposant une large gamme d'outils d'analyse statistique, de gestion, et de représentation graphique des données. Le principal traitement statistique auquel nous allons avoir recours et qui sera réalisé à l'aide de ce programme est la régression linéaire multiple. Elle sera détaillée plus loin dans le manuel.

2 _{NDVI = Normalized difference Vegetation index. Il s'agit du rapport normalisé de la différence entre les}

réflectances dans le proche infrarouge et dans le rouge d'une surface. Il permet donc une quantification de la couverture végétale.

9 Disponibilité : Statistica est un logiciel payant. Il nécessite l'achat d'une licence qui est à renouveler chaque année. Plus d'informations sur le site http://www.statsoft.fr/index.php.

4.5 Microsoft Excel

Il s'agit du célèbre tableur de la suite bureautique Microsoft office. Notons que, dans cette méthode, ce programme payant n'est utilisé que pour des fonctions simples d'affichage et de traitement de résultats chiffrés. Il peut donc être facilement remplacé par un autre tableur gratuit tel que celui fourni dans la suite bureautique libre Open Office.org.

Disponibilité : Microsoft Excel est un logiciel payant. Plus d'informations sur le site suivant : http://office.microsoft.com/fr-be/; Open Office.org Calc est un logiciel gratuit téléchargeable à l'adresse suivante: http://fr.openoffice.org/.

4.6 VGTExtract

Cet outil simple d'utilisation et totalement libre permet de préparer les images SPOT VEGETATION pour l'analyse. En effet, ces images téléchargeables sur le site du VITO sont sous format HDF, compressées, et très générales (concernent tout le continent africain). VGTExtract va permettre de décompresser les fichiers téléchargés, d'en extraire la sous-région qui nous intéresse, et de reformater les données dans un format qui nous convient. Sa manipulation est aisée, et il peut être utilisé en mode "batch", ce qui permet d'automatiser les opérations.

Disponibilité : VGTExtract est disponible gratuitement au téléchargement à l'adresse suivante : http://www.vgt4africa.org/VGTExtract.do?lang=FR.

Un manuel d'utilisation complet en anglais est également disponible à l'adresse suivante : http://www.vgt4africa.org/PublicDocuments/VGTExtract_UserGuide.pdf.

Vous trouverez aussi l'exécutable d'installation du logiciel VGTExtract dans le dossier "Installation" du Package formation.

Remarque importante

Il est important de noter que ce manuel ne contient pas la description complète de tous les programmes utilisés, et qu'il ne détaille que les fonctions particulières qui nous intéressent dans le cadre de cette méthode de prévision des rendements.

Pour plus d'informations concernant ces différents logiciels, ou pour aller plus loin dans leur utilisation, vous pouvez vous référer aux tutoriels ou aux manuels d'utilisations existants. Leur disponibilité est mentionnée ci-dessus.

10

5. Application sur une culture de rente : coton

5.1 Utilisation des données NDVI

5.1.1 Principe de fonctionnement de Vast

L'exploitation des données de NDVI va être réalisée grâce au programme Vast. Les initiales V.A.S.T. signifient "Vegetation Analysis in Space and Time". Il s'agit d'un petit programme rudimentaire tournant sous MS-DOS permettant l'analyse d'images satellitaires de NDVI. La particularité de ce programme est qu'il ne possède pas d'interface propre et qu'il est donc nécessaire, pour lui fournir ces données et le faire tourner, de passer par l'intermédiaire de l'invite de commande Windows.

Le principe est simple : le programme analyse en fait une série d'images NDVI correspondant à une année, et en tire une série de paramètres caractérisant l'évolution du NDVI tout au long de la saison. Ces paramètres vont être calculés pour chaque pixel de l'image, et ils seront présentés eux aussi sous forme d'image.

VAST crée donc les images suivantes :

- PEAK : la décade à laquelle le NDVI atteint son maximum - SDAT : la décade de début de la saison agricole

- HORZ = PEAK – SDAT

- SVAL : la valeur du NDVI à SDAT - PVAL : la valeur du NDVI à PEAK - VERT = PVAL – SVAL

- EVAL : le NDVI au temps PEAK + 4 (soit environ la fin de saison) - DROP = PVAL – EVAL

- SLOP : la pente de la droite qui rejoint (SDAT, SVAL) à (PEAK, PVAL) - CUMM : la somme des valeurs de NDVI de SDAT à PEAK

- SKEW : le rapport entre la somme des 3 valeurs de NDVI suivant PEAK (de PEAK + 1 à PEAK + 3) et la somme des 7 valeurs de PEAK - 3 à PEAK + 3.

11

5.1.2 Préparation des données d'entrée pour Vast

Tout d'abord, pour pouvoir être analysées par Vast, le nom des images doit respecter une structure particulière. Celle-ci comprend d'abord 2 lettres, puis 2 chiffres correspondant à l'année, suivis de 2 chiffres pour le mois et d'un chiffre pour la décade. Enfin vient l'extension. Exemple : DV89021.img.

Notons également que le programme contient un bug et n'accepte pas les images correspondant à l'année 2000. Il est donc nécessaire, avant de traiter cette année-là, de modifier le nom des images du type "vt00XXX.img" par "vt50XXX.img". Il faudra dès lors entrer "50" dans la commande pour traiter ces images.

Ensuite, il est conseillé de fournir à Vast un signal NDVI lissé, nettoyé des éventuelles "bad values", des parasitages dus aux nuages et des valeurs en dents de scie. Selon l'origine des images, un traitement peut déjà avoir été appliqué, de manière plus ou moins marquée. Il sera donc nécessaire de visualiser le signal avant de procéder à l'étude afin de déterminer si un traitement de lissage se justifie.

0° L'origine des images satellites de NDVI

Dans le cadre de cet exercice, ce sont les images NDVI provenant du satellite Spot Vegetation qui seront utilisées. Ces images ont l'avantage d'être disponibles gratuitement 3 mois après leurs prises sur le site http://free.vgt.vito.be.

L'accès au site nécessite une inscription (gratuite). Une fois chose faite, les images seront disponibles au téléchargement. Les modalités pratiques à ce sujet sont disponibles sur le site même.

Les images téléchargées (une par décade) sont présentées sous la forme de fichiers zip contenant eux-mêmes différents fichiers. Ceux-ci sont sous des formats particuliers et concernent tout le continent africain. Il va donc être nécessaire de recouper ces images et de les convertir sous un format compatible Windisp et Vast. Le programme VGTextract peut être utilisé pour cela.

Un exemple de fichier téléchargé sur ce site se trouve dans le répertoire "Exemple importation NDVI". Elle concerne la seconde décade du mois de juillet 2001. Nous allons brièvement décrire ici la manipulation pour en extraire l'image sous sa forme exploitable.

 Lancez l'application VGTextract.

 Cliquez sur l'onglet New en haut à droite de la fenêtre. Une boîte de dialogue apparaît à l'écran.

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A partir chemin pour les La struc VAST3 Avec : < < [ [ [ [ Exemple Une lign images d  Plac  Sur inst c'es aux  Tap  Rec r de là, vous d'accès ver outputs, et cture des co <cc> <yr> <cc> = 2 pre <yr> = l'ann [inpath] = C [outpath] = [ext] = L'ex [mon_beg], e : vast3 vt 8 ne de comma décadaires d cez les imag r base des v tructions d'a st-à-dire 19 x alentours d pez sur Ente

commencez l s pouvez int rs les image t les paramèt ommandes à [inpath] [ou emières lett née, Chemin d'acc Chemin d'ac xtension des [mon_end], 89 C:\vast\ ande comme de 1989. Un es à analyse valeurs ptol analyse dans 999. Pour inf de 5 ou 6 et er. la manœuvre roduire dire es à traiter tres à appliq entrer sous utpath] [ext tres du fichi cès vers les ccès vers le s fichiers im [pbase] et input C:\vas e celle-ci co ligne est do er dans le do l et pbase q s l'invite de formation, la ce, pour tou

e pour les au

ectement le , le chemin quer pour l'a MS-DOS e t] [mon_beg ier, données à a dossier où s mages à analy [ptol] ayant st\output im rrepond don onc suffisan ossier "Input que vous av commande a valeur de utes les anné

utres années s instructio d'accès ve analyse. st la suivant g] [mon_end analyser, stocker les yser, t été déjà e mg 4 10 55 5 nc à la dema te pour anal ut" de Vast. vez définies Windows po pbase doit s ées disponib s disponibles ns destinée rs le répert te : d] [pbase] [p outputs, xpliqué plus 5 ande de tra yser une an préalablem ur la premiè se situer au bles. s (de 2000 à es à Vast, à toire de de [ptol] s haut. aitement pou née. ment, introdu ère année di utour des 95 à 2009). 20 savoir le stination ur les 36 uisez les sponible, 5, et ptol

Une foi années a analysée

5.1.5 E

Les fich attribué décade, Windisp adaptée  Vér fich  Ouv Com s les lignes analysées da e. Attention! outputs ne

Extraction

hiers créés s ée à chacun selon le par p au même t e.

rifiez les fic hiers par ann vrez Windis mme table de s de comma ans le réper Il est à no e peuvent êt

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ndisp

mme les fic r peut repré mages "outp a condition /vast/outpu MG" via l'on mmée "date_ les outputs l y a donc 12 répertoires hiers d'entr ésenter un uts" sont do de joindre u ut. Remarque glet rapide _décade". s pour chac 2 fichiers p s des input rée, avec un indice NDV onc affichab une table de ez l'existen e "Afrique 21 cune des par année s et des ne valeur I ou une bles dans e couleur ce de 12 colorée".

Le param seront t compren Les sort pouvoir sera à n d'extrai territoir Dans le la média Burkina.  Dan La fenêt  Via ima con 200  Dan stat  Dan alle ".xl  Cliq Le fich présenta ligne et  Fait obt vale étu mètre SDAT toujours com nant 36 nuan ties de Vast les utiliser, nouveau uti ire les donn re considéré cas d'exem ane de chac . ns le menu Pr tre ci-dessu la première ages dont vo ntenant tout 09. Appelez ns la secon tistiques. Da ns la troisièm ez créer. A ls" afin que quez enfin su ier Excel n ant les méd une année p tes la mêm tiendrez ains eurs par pro diée pour l'é T étant la dé mprises entr nces de coul t ne sont p il faut d'ab lisé. Ce logi ées en réali é, qu'il s'agi mple, en supe

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us va apparaî e case, crée ous voulez ex tes les image

par exemple nde case, sé ans ce cas, i me, précisez ppelez-le pa le fichier cr ur ok. nouvellemen dianes par p par colonne. me manipula si 12 fichier ovince. Ces étape statis écade de dé re 1 et 36. I eur pour les as exploitab bord les ext

iciel permet sant des sta sse d'un pay erposant la amètres cal ectionnez St ître. z un fichier xtraire les d es de SDAT e le fichier l électionnez l s'agit des z le chemin d ar exemple réé soit bien t créé s'ou rovince du p ation pour l rs Excel (un valeurs pou stique de la m ébut de saiso Il faut donc s 36 décades bles telles q traire au for t, grâce à l atistiques (m ys, d'une pro carte des p culés par V tats  Medi r liste (comm données. Da T pour toute liste "list_S le fichier provinces d d'accès et l "Med_SDA n un fichier uvre alors paramètre S les 11 autr n par paramè urront ainsi méthode. on agricole, y associer u s. quelles dans rmat ASCII la superposi moyenne, mé ovince, d'un rovinces du Vast, et ce, ian. me expliqué ans ce cas, c s les années SDAT_99-09 frontière du Burkina. le nom du fic AT_99-09.x Excel. automatiqu SDAT pour res paramèt ètre de sort être facilem les valeurs une table de s la méthode (texte). Po ition d'une édiane, min e e région,…. Burkina, no pour chacun ci-dessus) c commencez s disponibles 09.lst". qui doit êt chier de val xls". N'oubl ement. Il r chaque anné tres de sor tie) reprena ment repris associées au e couleur par e de prévis ur ce faire, carte de f et max, etc… ous pouvons ne des prov comprenant par créer u s, à savoir d tre utilisé eurs SDAT liez pas l'e

reprend un ée, une prov

rtie de Va nt les moye ses selon la 22 ux pixels rticulière ion. Pour Windisp rontière, …) sur un extraire vinces du la ou les n fichier de 1999 à pour les que vous extension tableau vince par st. Vous nnes des province

23

5.2. Utilisation des données météorologiques et agronomiques

5.2.1 Principe de fonctionnement d'AMS

Les opérations que réalise AMS s'appuient sur le calcul du bilan hydrique des cultures selon le modèle CSSWB (Crop Specific Soil water balance) de la FAO. Ce modèle simple constitue l'unité centrale du logiciel, et va permettre l'évaluation d'une série de paramètres. Ce modèle part simplement du principe qu'à la fin d'un intervalle de temps j, la quantité d'eau disponible dans un sol est égale à la quantité que ce sol contenait à la fin de l'intervalle j-1, additionnée de la quantité d'eau apportée par les précipitations durant l'intervalle j, moins l'évapotranspiration durant cette même période et moins les pertes par ruissellement et infiltration profonde. Cette supposition assez simple peut s'écrire :

W(j) = W(j-1) + P + ETm – pertes

Avec W(j) et W(j -1) = quantité d'eau disponible dans la zone racinaire à la fin des périodes j et

j-1,

P = précipitation durant la période j,

Etm = Evapotranspiration maximale durant la période j,

Pertes = pertes d'eau par ruissellement et infiltration profonde.

Le plus souvent pour ce modèle, le pas de temps décadaire est choisi. Il permet une précision suffisante pour ce genre d'application sans nécessiter de trop grandes quantités de données parfois difficiles à obtenir.

L'évapotranspiration dont fait mention le modèle, c'est-à-dire ETm, représente la consommation en eau de la culture lorsque l'eau n'est pas un facteur limitant. Il s'agit donc de l'évapotranspiration maximale qui peut se produire dans des conditions météo données, pour une culture particulière à un stade de développement donné. L'évapotranspiration réelle de la culture s'approchera plus ou moins de cette valeur, en fonction par exemple de la disponibilité en eau dans le sol et du mode de culture.

Cette valeur d'ETm est obtenue en multipliant un facteur environnemental de référence (l'évapotranspiration de référence ET0) par un coefficient appelé coefficient cultural (Kc ou Kcr) selon la formule :

ETm = ET0 X Kc

Le coefficient cultural Kc varie donc lui aussi selon la plante considérée, et selon son stade phénologique. En fait, il va caractériser la demande en eau de la plante tout au long de sa croissance. L'évolution de la valeur de Kc tout au long du cycle va de ce fait se présenter sous la forme d'une cloche (Figure 2.2). La valeur du coefficient sera minimale au départ du cycle, pour la phase d'initialisation, durant laquelle le sol est encore prédominant, et elle sera maximale pour la phase reproductive de la plante (floraison-fructification), durant laquelle la plante recouvrira quasiment toute la surface culturale. Elle diminuera ensuite pour atteindre une valeur relativement faible en fin de cycle (Kc de maturation).

Figure 2. Enfin, le d'eau de (effecti Notons implique les valeu Démarre Cette p présenta  Cliq Une fois haut de pictogra reprend données La prem concern (par ex.  Dan déf not dos Bur  Cliq 2 : Exemple de Source : es pertes pe e pluie réel ive rainfall). tout de mê e que l'eau s urs de rende er AgrometS première ma ation de l'ou quez dans le s le program cette fenêt ammes) just le nom du p s reliée à AM mière chose à e l'éditeur les frontièr ns le menu faut. Dans la e Windows) ssier AMS. rkina. quez ensuite e l'évolution de Représentation euvent quant lement disp

ême que l'ut soit un facte ements ne sa Shell anipulation util. menu Déma mme lancé, tre une bar te au desso programme s MS. à faire est de fichiers res nationale Edit, sélect a première c ), dans la se Enfin dans e sur ok. Kc la valeur de Kc n par AMS de v t à elles être onible pour tilisation de eur limitant auraient êtr va permett arrer  Séle la fenêtre re de menu ous. Vous re suivi d'un ch de configur ASCII, le es ou provin tionnez Gen case, sélecti econde, séle la troisièm initial c au cours d'un valeurs issues d e évaluées à la culture. AMS dans dans la cro re corrélées

tre une pre

ectionnez Pr du logiciel a déroulant, a emarquerez hemin d'accè er le logicie fichier fou ciales), et u neral Config onnez un éd ectionnez le me, sélectio Kc mi-s n cycle de crois de FAO, Crop e à l'aide d'un Il s'agit du un context oissance de aux paramè emière pris rogrammes apparaît à l ainsi qu'une également ès. Il s'agit el afin qu'il s rnissant les ne image pa guration af diteur de tex fichier 'BK onnez n'imp saison Kc matura sance (180 jour evapotranspirat paramètre u pourcentag te de prévis la culture c ètres de sor se en main  AgrometS 'écran. Vous barre d'ac l'appellation du chemin d soit adapté s frontières r défaut de in de modif xte ASCII ( KFAD1.bna' orte quelle ation rs), dans ce cas tion, 1998. indiquant la ge de pluie

sion des ren considérée, s rties du logic du logiciel tShell 1.57. s pouvez vo cès rapide ( n de la fen d'accès de la à votre tra s de la zone cette même fier les val (par exemple se trouvant e image sat 24 s le coton. quantité efficace ndements sans quoi ciel. l et une oir sur le (série de nêtre qui a base de vail. Cela e étudiée e zone. eurs par e, le bloc t dans le ellite du

Pour val Vous vo lanceme Avant d données déjà des  Dan  Sél

5.2.2

Pour pou d'une sé - - - Les don référen vent, l'h données ajoutés. cycle et peuvent format c Notons sont ma 3_Parfois parler de

ider les cha oyez mainte ent d'AMS. I de commence s autre que s données m ns le menu D ectionnez la

Les entr

uvoir "tourne érie d'inform Des données Des données nnées mété ce3_{. Les aut} humidité rel s, mais ils ne Ces donnée t pour un no être impor compatible W que lorsqu'u anquantes, A également ap e l'évapotrans ngements, q enant s'affi Il est mainte er à importe celle liée pa météo). Database  a base de do

rées

er", et donc mations et d s météorolog s agronomiq éo concerne tres paramè lative, et la e sont pas es doivent ê ombre de st rtées soit so Windisp. une simulati AMS les rem

ppelée évapot spiration max quitter AMS cher la car enant prêt à er des donn ar défaut au pointez Con onnées "GMF procéder a de données q giques et cli ues. ent essentie ètres climati températur indispensabl être dispon tations en a ous la forme

ion est lancé mplace par

transpiration ximale.

S et relancez rte des pro à être utilisé nées, il est u logiciel (pa nfigure  s FSDamien" d aux simulatio qui sont de d imatiques, ellement la iques tels qu re peuvent les pour les ibles – au f adéquation a e de fichier ée et que d des donnée potentielle, t z-le à nouvea ovinces du é dans le con également p ar exemple sélectionnez dans le dossi

ons des bilan deux types, pluviométr ue la pressi également ê s simulations format déca avec l'étend rs tableurs, es données es normales terme ambigu au. Burkina Fas ntexte du Bu possible de une base de Select Dat

ier AMS. Cli

ns hydriques à savoir : rie et l'éva on atmosphé être introdu s, mais peuv adaire – pou due de la zo soit sous la climatiques . Ceci expliq

u qui est égale

so en fond urkina Faso. définir une e données po tabase File. iquez ensuit s, AMS doit apotranspira érique, la vi uits dans la vent être ég ur toute la d one étudiée, a forme d'im s réelles ess que le fait ement utilisé 25 lors du . base de ossédant e sur ok. disposer ation de tesse du base de galement durée du , et elles mages au sentielles que l'on pour

26 puisse réaliser des simulations avant la fin de la saison, et donc de se servir des paramètres estimés par le logiciel dans la prévision des rendements. Néanmoins, AMS n'effectue une simulation que si 40% au moins des données pluviométriques sont réelles.

Concernant les informations agrométéorologiques, il faut fournir au logiciel : - les dates de semis,

- la durée du cycle de la plante étudiée,

- la capacité de rétention en eau du sol (Water Holding capacity, WHC), - le pourcentage de pluie effective,

- le coefficient cultural de pré-saison et des différentes phases phénologiques de la plante (Kc).

La capacité de rétention en eau, ou WHC, représente en fait la différence entre la capacité au champ et le contenu en eau du sol au point de flétrissement sur l'épaisseur de sol parcourue par les racines. Il s'agit donc de la quantité d'eau facilement disponible pour le système racinaire des plantes.

A noter que les dates de semis, outre la possibilité d'être introduite manuellement, peuvent être calculées par le programme à partir des données climatiques et des besoins en eau durant la phase d'initialisation de la culture considérée.

Un troisième type d'information peut être intégré dans AMS. Il s'agit d'images ou de cartes géo-référencées représentant par exemple des limites administratives, et qui vont permettre la localisation spatiale des stations et donc la portée des paramètres de sortie d'AMS.

1° Introduction des Données agronomiques

Parmi tous les paramètres culturaux nécessaires au calcul des bilans hydriques, la plupart sont susceptibles de varier selon les années ou les lieux considérés, et seront donc introduits en même temps que les données météo. Seuls les valeurs du coefficient cultural pour les différentes phases phénologiques de la plante considérée peuvent être introduites une fois pour toutes dans le logiciel. Ces valeurs sont même pré-encodées pour les cultures les plus communes, telles que maïs, blé, riz, arachide, etc. Il est néanmoins possible de rajouter des jeux de valeurs pour d'autres cultures, et même de définir différents sets de valeurs pour une même culture.

La première chose à faire est de vérifier s'il existe déjà des données de Kc concernant la culture que l'on veut étudier, à savoir le coton dans ce cas d'étude. Pour cela :

 Aller sous le menu Database  Configure  Crop coefficient.

Une fenêtre telle que celle ci-dessous s'ouvre alors. Les cultures pour lesquelles des valeurs de Kc aux différents stades phénologiques sont déjà préenregistrées dans le programme (maïs, haricot, blé, mil, sorgho, riz, …) sont reprises dans le menu déroulant en haut à gauche (Crop).

 Nav les Le coto manuelle  Fer Cro  Cliq ave viguez dans graphiques n ne figura ement. Pour rmez la fenê ops. quez sur le " c les inform le menu dér et les valeur ant pas dans

cela : être Crop co "+" situé da mations de la roulant et co rs s'y rappo s les cultur oefficient, e ans le bas de a nouvelle cu omparez l'é ortant. res préenre et sélectionn e la fenêtre ulture comme évolution du gistrées, il nez dans le e. Une nouve e suit : Kc des diff est nécess menu Datab elle ligne ap férentes cult saire de l'in base  Conf paraît. Com 27 tures via ntroduire figure  plétez-la

CropN 13  Cliq Fer  Sél Complét vous du Dur K  Vou  Cliq 2° Prépa Le but d données L'encoda au clavie image. C facilité. No CropI C quez ensuite rmez la fenê ectionnez "c tez les valeu

tableau ci-d

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Kc

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nnées climat importatio rnières mét pName Def oton t "V" pour va urnez sous D le menu dér fonction de Phase végétativ 50 jours 0.35  1.1 aphe ressem changes, puis onnées à l'im apprendre à tiques peut s n de fichier thodes sont fThreshold 0 alider votre Database  roulant Crop e la fraction ve reprodPh s 55 j 15 1. mblant à cec s fermez la mportation à maîtriser l se faire de rs ascii, soi préférentie Reduce 3 nouvelle ent  Configure p. n du cycle co hase ductive m jours .15 ci : fenêtre. les différen 3 manières t par impor ellement em e Value trée.  Crop coe orrespondan Phase de maturation 45 jours 1.15  0.5 ntes méthod différentes tation de d ployées pour ExcessAm 100 efficient.

nte. Pour cec

Tota 160 jo des d'import es ; soit dire données sous r raison évid 28 mount ci, aidez-al ours tation de ectement s format dente de

Avant d liste da dans ce  Pou séle Une fen base de  Dan Une fen  Sél ens Une nou stations la statio Notons importée e commence ns laquelle cas importe r vérifier s ectionnez Da nêtre Invent donnée. Si ns le menu D être nommé ectionnez < uite sur ok. velle fenêtr s pour lesque on (ID), le n que cette es par fich er à introdui nous pourro er des donné si une liste ata Invento tory va dès la base "Bur Database  ée "Stations <Create a n re apparaît a elles nous av nom, la latit étape n'e hiers ascii e

ire les donné ons classer ées météo du "Burkina F ory. lors apparaî rkina Faso" n Sélectionne …" apparaît. new list> e alors. C'est vons des do ude, la long est pas né et que les in ées dans la les données u Burkina Fa Faso" existe ître, et men n'y figure pa ez Manage s . et spécifiez par celle-ci nnées. Il fa gitude, l'altit écessaire da nfos sur les

base, il faut s que nous aso. e déjà, allez ntionner tou as, il faut la station lists -en le nom que nous al aut introduir tude, et le ans le cas s stations s t s'assurer q voulons imp z dans le m

utes les liste créer. s. dans la der lons entrer re le numéro pays dans le où les do sont égalem qu'il existe porter. Nous menu Databa es présente rnière case les coordon o d'identific equel elle se onnées mét ment présent 29 bien une s voulons ase, puis s dans la e. Cliquez nnées des cation de e trouve. téo sont tes dans

ce fichi proprem  Int Far N BO DIOU FARA VALL K  Apr stat 3° Impo  Sél Une con  Alle nor La fenêt ier. Elles s ment dites. roduisez les rako-Ba et V Nom OBO-ULASSO AKO-BA LEE-DU-KOU rès avoir co tions sont in rtation de d ectionnez da e boîte de ntenant vos d er chercher rmales". Cliqu Notez que tre ci-desso seront en e s 3 stations Vallée du Ko Identific BF14BB BF14FR BF14VL mplété une ntroduites, c données au f ans le menu dialogue vo données mét r le fichier uez sur ok.

le fichier d ous apparaît effet impor s principale ou. En voici l cation BDL RKB LLD ligne, clique cliquez sur o format ascii Database  us invite al téorologique r "rainburki de donnée à i à l'écran. rtées dans es de la pro les coordonn Latitude 11.17 11.10 11.37 ez sur le "+ ok.  Import  ors à entre es. ina" dans l importer do ce cas en ovince du H nées : Lo " pour en aj  From ASC er le chemi e dossier " oit être au fo même temp Houet, à sav ngitude -4.32 -4.33 -4.38 jouter une a CII File. n d'accès v "Données m ormat .dat, ps que les voir Bobo-D Altitu 460 365 396 autre. Lorsq vers le fich météo"  " .csv, .asc ou 30 données Dioulasso, ude 0 5 6 que les 3 hier ascii "Données u .txt.

La case lecture il est né entre le identifia  Sél  Rem fait ser  Cliq L'étape supérieure que le progr écessaire de es données, ant le texte ectionnez le Separat Text qu marquez com t du fichier ont expliqué quez sur Nex

suivante ap de la fenêtr ramme en fa e lui donner la ligne à , et la valeu es bons para tor: <Comma ualifier : " mme les deu . Les autres ées dans le c xt pour cont paraît à l'éc

re présente ait. Pour per r les inform partir de r attribuée amètres conc a> (virgule) x premières s options co chapitre "Po tinuer. cran. les données rmettre au p mations adéq laquelle les aux données cernant ce f s options on oncernant le our aller plus

s "brutes". L programme quates, à sav données pe s manquante fichier : Miss t un effet s es "flags" pe s loin…". La case infé de lire corr voir le cara euvent être es. Datalines ing value : -sur la lectur euvent rest rieure repré rectement le actère de sé e lues, le c s begin at lin 999 re que le pro er par défa 31 ésente la e fichier, éparation aractère ne : 2 ogramme aut. Elles

 Dan  Il f s'ag pre spé sec  Si l et l Dans le localisat pour la p concerna  Sél dan  Cliq ns l'onglet li faut ensuite git d'un fic emière optio écifié dans l onde. e fichier im e nom de la cadre othe tion des sta poursuite du ant des stat ectionnez d ns Latitude, quez sur Nex

st to add n e sélectionn chier conte on. Le numé la première mporté n'ava station et/o er paramete ations peuve u processus tions qui ne donc la colon la colonne 7 xt pour pass new stations er l'option enant des d ro de la co case (colum it de donnée ou le code d ers, les colo ent être spé d'importati figurent pas nne 2 dans S 7 dans Altitu ser à l'étape s to, sélecti adéquate se données de lonne conte mn 4 dans es que pour de celle-ci au onnes conten écifiées. Bie on, elle est s encore dan Station ID ude, et la co e suivante. onnez la list elon l'impor plusieurs s enant les no ce cas), et une station urait été int nant les par en que cett indispensab ns AMS. , la colonne lonne 1 dans te du Burkin rtation que v stations. Sé ms de stat l'option St , l'autre opt roduit. ramètres d' e étape ne le si vous im 5 dans Lon s Country. na Faso. vous réalise électionnez ions doit al tation name tion aurait é identificati soit pas ob mportez des ngitude, la c 32 ez. Ici, il donc la ors être e dans la été prise, on et de bligatoire données colonne 6

La trois concerna de Bobo autres. I  Cliq La quatr nature d  Rep vier  Sél déc sième étape ant les stat o-Dioulasso, Il va donc le quez sur Nex

Remarque Etant donn base de d stations af rième étape des données pérez la pre rge et clique ectionnez le cadaires ou m e montre le ions "d'impo de Farako-B es enregistr xt. né que le pro données, il fin d'éviter e de l'impor importées e mière colon ez sur Type e type de do mensuelles,… es recherch ortations". N Ba et de la V er en même ogramme sy est très im les duplicat rtation de f et sur la man ne contenan of Data. onnées. Il pe … Dans ce ca hes effectu Nous voyons Vallée du Ko temps que l nchronise le mportant d ts de station ichier ASCI nière dont e nt les valeur eut s'agir de as-ci, sélect uées par A dans ce cas ou enregistré les données es stations i e respecter n. II permet d elle est orga rs météorolo e données no ionnez Mont MS dans s s qu'AMS re ées précéde météo. mportées et r l'orthogra d'informer l anisée dans l ogiques, séle ormales ou r thly Normal sa base de econnaît les emment, mai t celles déjà aphe des n le programm le fichier. ectionnez-y réelles, jour l Weather 33 données stations is pas les à dans sa noms des me sur la une case rnalières, (données

men d'au  Cliq en dro Les ongl colonne l'inform l'organis seront d  Dan fen colo "Pro man 12iè  Les l'on lieu  Une fen dro  cliq d'av nsuelles nor utomatiser quez ensuite train d'imp oite pour la m lets Day, De où se trouv mation. Ils sation du fi différentes. ns ce cas, c nêtre de dial onne dans opagation ve nière, la colo

ème _{mois pour}

s onglets Da nglet Year n u d'être spéc

e fois tous nêtre de pré oite s'il n'y p quez ensuite vancement d rmales). N'o l'écriture da e sur Parame porter. Séle même raison ekad, Month ve l'informat ne sont do chier import cliquez sur logue, sélect laquelle se ers les colo onne 11 sera r la colonne

ay et Dekad non plus éta

cifiée. ces paramè évisualisation pas d'erreur e sur Impor de l'importa ubliez pas d ans toutes l eter… Vous ectionnez do n que ci-dess h et Year son tion du jour onc pas to té et le pas Month étan tionnez Fixe trouve l'i onnes suivan a assimilée a 22. d ne sont p nt donné qu ètres rense n à l'aide du r dans l'attr rt. La fenêt ation. de cocher la es autres co pourrez ain onc Rain. Co sus. nt utilisés p r, de la déca ous utilisés s de temps d nt donné qu ed (1-12) c nformation. ntes" et "inc au premier m as utilisés u'il s'agit de eignés, vérif u curseur ho ribution des tre ci-desso a case Copy olonnes. nsi sélection ochez égale pour renseign ade, du mois pour chaq de l'informa u'il s'agit d ar l'informa Notez-y crément de mois, la colon ici car il s' e données n fiez si tout orizontal. Pa colonnes. ous va alors y to column nez le param ement la cas ner, selon le s ou de l'ann que fichier ation, les op de données ation tempor 1, et coch 1 à chaque nne 12 au se agit de don ormales, et t est correc ar exemple, v s s'afficher ns to the r mètre que v se de copie e type de do née corresp à importe ptions à séle mensuelles. relle est fix hez les deu e colonne". D econd, etc… nnées mensu que l'année ct en parco vérifiez à l' r et montre 34 ight afin vous êtes e vers la onnées, la pondant à er. Selon ectionner Dans la xée par la ux cases De cette jusqu'au uelles, et e n'a pas ourant la extrême er l'état

 Fer Pour vér  Dan la li 145 vou Dou  Imp d'é nor  Imp stat de d Att à la - A - A - et Dek

rmez les fen rifier que l'i ns le menu D iste Burkina 5 enregistre s venez d'im uble –cliquez portez de l vapotranspi rmales"). portez ensu tions de Bob données dan tention ! Ces a fois ! Cela L’étape 1, s l’étape 2, ch t à l'étape 4 kad et Year! nêtres. mportation Database, cl a Faso. Vous ements (ou s mporter. z sur cet enr

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