Soutenance mémoire
Sols
Du point de vue pédologie, on rencontre quatre types de sols plus ou moins favorables à l’activité agricole de la côte vers l’intérieur des terres (GTDR, 2006 et CREAM, 2013).
– Sols peu évolués dunaires ou sableux : se rencontrent le long de la côte sur une zone étroite du nord au sud. Ce type de sols a une faible capacité de rétention d’eau, ce qui les classe généralement parmi les sols défavorables à l’agriculture.
– Sols alluvionnaires : ce sont des sols plus riches en alluvions argileuses ou sableuses localisés dans les vallées. Ces sols sont favorables à tous les types de culture car ils ne sont pas inondables mais peuvent être aussi aménagés en rizières.
– Sols hydromorphes appelés aussi « horaka » : se trouvent sur les zones marécageuses en arrière des cordons littoraux et dans les bas-fonds. Ces sols sont en permanence saturés d’eau et dégagent une odeur de soufre car les matières organiques sont mal décomposées. Ce type de sol peut être favorable à la riziculture à condition qu’il soit bien drainé.
– Sols ferralitiques : jaune/rouge et jaune/rouge + rouge se rencontrent sur les hauteurs dans la partie ouest où le relief est accidenté. L’abondance de la couverture végétale sur cette zone favorise la culture sur abatis brulis.
Etude bibliographique
L’étude bibliographique est un travail inévitable si on veut entamer une recherche scientifique. Elle nous a permis de récolter le maximum de données et d’éléments nécessaires pour déterminer les approches méthodologiques à utiliser sur le terrain et de connaître les différentes études qui ont été déjà menées dans la zone d’intervention. Des documents relatifs au District de Mahanoro, d’une part, et à notre thème de recherche, d’autre part, ont été consultés, parmi lesquels :
– des cartes topographiques, cartes géologiques, cartes pédologiques ;
– Google earth pour repérer les terrains de culture de la région ;
– des ouvrages concernant les adventices, leurs biologies et leurs écologies ;
– des ouvrages traitant le degré d’infestation des adventices suivant le type de culture et les facteurs écologiques ;
– des ouvrages relatifs à l’agriculture ;
Il est à noter que les recherches bibliographiques ont été effectuées au fur et à mesure de l’avancement de cette étude et ce, jusqu’à l’aboutissement final de ce travail.
Traitement statistique
Le but d’un test statistique est de vérifier une hypothèse concernant un ensemble de données. Les données obtenues sont entrées dans le logiciel Excel 2007, transformées en tableau croisé, faisant sortir les relations entre les variables considérées. Le logiciel Xlstat 2008 a permis de tester statistiquement les données en adoptant un seuil de risque α=0,05.
Analyse de variance (ANOVA) : L’analyse de variance ou ANOVA est un test paramétrique qui a pour objectif de procéder à des comparaisons multiples dont le but est de vérifier si les paramètres correspondant aux différentes modalités d’un facteur varient significativement ou non (BOOS et BROWNIE, 1995). Il s’agit de comparer la variance intergroupe (entre les différents groupes : écart des moyennes des groupes à la moyenne totale) à la variance intragroupe (somme des fluctuations dans chaque groupe). S’il n’y a pas de différence entre les groupes, ces deux variances sont (à peu près) égales. Sinon, la variance intergroupe est nécessairement la plus grande. Pour appliquer l’ANOVA, deux conditions doivent être respectées :
* Les données doivent être normalement distribuées pour chacun des facteurs.
* Les différentes données doivent être indépendantes.
Ce test est utilisé pour
– Comparer la distribution des espèces sur les différents types de zones ;
– Comparer la distribution des espèces sur les différents types de pentes ;
Test de Kruskal-Wallis : Le test de Kruskal-Wallis s’applique à des données quantitatives à distribution non normale. Il permet de comparer les médianes de plusieurs échantillons indépendants et consiste à ranger les fréquences des k échantillons réunis sur lesquels sont attribués des rangs respectifs. Ce test est utilisé pour comparer la distribution des espèces sur les différents types de culture non associés ou monoculture.
Test du nombre d’essais d’identification
Concernant le nombre d’essais d’identification du nom de chaque espèce testé, la figure 5 ci-dessous indique que celui-ci varie en fonction de l’espèce. Pour chaque groupe, l’espèce Stenotaphrum dimidiatum et Mimosa pudica ne présentent pas de difficulté, avec un essai seulement (sauf dans le groupe V), ce qui n’est pas le cas pour Stachytarpheta jamaicensis. La détermination de cette espèce présente des embarras pour le groupe III, VI et VIII avec deux ou trois essais. Ceci peut être expliqué par le fait que les espèces A et B présentent des caractères morphologique plus discriminants que l’espèce C. Par exemple, en se référant sur le portrait robot, si on considère la localisation géographique (Madagascar), il indique 275 espèces possibles. Si on insère le caractère « type de feuille », l’espèce A, B et C deviennent respectivement 45, 75 et 154 espèces possibles. Si on continue à insérer le caractère « port », l’espèce A et B deviennent rapidement 6 et 10 espèces possibles contre 114 espèces possibles pour l’espèce C. Ceci confirme l’explication dans la figure 3 paragraphe III.1.2.1.1 Test du nombre de caractères de détermination.
Identification des adventices sur l’application WIKWIO IDAO
Pendant nos recherches, l’application WIKWIO IDAO a été utilisée pour l’identification des adventices. Avec cette application 75 espèces (56,81%) sur les 132 récoltées ont été identifiées. Nous voyons que l’application est très bonne, très praticable, facilement manipulable et accessible à tous car elle est facilement installée sur tout téléphone mobile comme les androïdes et d’en faire toute identification où que nous soyons. Lors de nos tests sur les populations cibles, le nombre d’essais d’identification des adventices reste toujours « un » sauf quelques cas (16,66%). Ceci confirme ce que nous avons dit que l’application est facilement manipulable. Malgré cela, il est essentiel de dire que l’utilisation de l’application demande des exercices et des formations pour éclaircir quelques notions et d’apporter les différentes mises au point pendant la manipulation de l’application. Il est nécessaire de signaler ici, l’existence de l’AdventOI (Adventice de l’Océan Indien), un logiciel similaire du WIKWIO IDAO qui fonctionne aussi à l’aide d’un portrait robot. La différence c’est que l’AdventOI fonctionne à l’aide d’un micro-ordinateur à base de processeur Pentium fonctionnant sous Windows 2000, XP, NT ou Vista (http:/www.agriculture-biodiversite-oi.org) avec 199 espèces d’adventices tandis que pour WIKWIO IDAO, on peut l’installer sur ordinateur et surtout sur les Smartphones donc on peut faire l’identification n’importe où (dans les champs de culture, sur la route,…) et n’importe quand. Elle contient 345 espèces. Actuellement, la nouvelle version de WIKWIO IDAO contient 420 espèces d’adventices. L’application WIKWIO IDAO est moins sensible aux erreurs que la clé dichotomique. En effet, lors de l’identification de l’échantillon, lorsque les caractères insérés sont erronés, l’application signale les erreurs tout de suite, ce qui permettra de reprendre le choix des caractères à insérer. Après l’identification de l’échantillon, on pourra vérifier sur la fiche descriptive de l’espèce ainsi indiquée par IDAO si celle-ci correspond véritablement à l’échantillon. Alors qu’avec la clé dichotomique, une seule erreur suffit pour fausser toute l’identification ce qui obligera à recommencer cette identification à partir du début.
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Table des matières
ILLUSTRATIONS
Liste des tableaux
Liste des figures
Liste des cartes
Liste des photos
Liste des annexes
I. Présentation du milieu d’étude
I .1 Milieu physique
I.1.1 Situation géographique et administrative
I.1.2 Climat
I.1.3 Sols
I.1.4 Flore et végétation
I.2 Activités socio-économiques de la population
I.2.1 Démographie
I.2.2 Agriculture
I.2.3 Pêche et élevage
II. Matériel et méthodes
II.1 Etudes préliminaires
II.1.1 Etude bibliographique
II.1.2 Prospection préliminaire
II.2 Identification des adventices
II.2.1 Méthode d’identification
II.2.1.1 Méthode d’identification classique
II.2.1.2 Méthode d’identification présentée par le projet WIKWIO
II.2.2 Test de l’application WIKWIO IDAO sur terrain
II.2.2.1 Objectif
II.2.2.2 Cibles
II.2.2.3 Méthode d’étude du test
II.3 Collecte des données
II.3.1 Echantillonnage
II.3.2 Zonage de la région et choix du site d’étude
II.3.3 Relevé floristique
II.3.4 Analyse des données floristiques
II.3.4.1 Traitement des données
II.3.4.2 Traitement statistique
III. Résultats et interprétations
III.1 Résultats sur l’identification et le test WIKWIO IDAO
III.1.1 Identification des adventices par WIKWIO IDAO
III.1.2 Test WIKWIO IDAO sur la population locale
III.1.2.1 Test de caractères
III.1.2.2 Perception de l’application par la population cible
III.2 Résultats floristiques
III.2.1 Richesse floristique des adventices
III.2.2 Fréquence des espèces
III.2.3 Abondance-dominance moyenne des espèces
III.2.4 Niveau d’infestation des espèces
III.2.5 Niveau d’enherbement des différents types de zones
III.2.6 Influence des différents facteurs sur la distribution des espèces
III.2.6.1 Influence des zones
III.2.6.2 Influence de la pente
III.2.6.3 Influence des types de culture non associées ou culture pure
IV. Discussions
CONCLUSION
BIBLIOGRAPHIE
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