Modélisation de la croissance et du rendement de l’arachide (Arachis hypogaea L.) en milieu tropical : cas du bassin arachidier du Sénégal

Overview & Synopsis

En zone Sahélo-soudanienne du Sénégal, les conditions climatiques sont caractérisées par la faiblesse des précipitations et surtout leur grande variabilité spatio-temporelle. D’autre part, cette région est caractérisée par une croissance démographique élevée ce qui, pour satisfaire à une augmentation du besoin alimentaire, a pu localement accentuer la dégradation des sols via les pratiques culturales. Ces facteurs rendent incertain l’avenir de l’agriculture dans cette région. Etant la principale culture de rente du pays, une étude a été menée sur la modélisation de la croissance et du rendement de l’arachide - dans le cas d’une variété à cycle court - en vue d’explorer son comportement sous différentes conditions pédoclimatiques représentatives des décennies passées au Sahel sénégalais. Pour cela, le modèle générique de culture STICS a été paramétré pour calibrer l’arachide (jusqu’alors indisponible dans STICS) afin de simuler la croissance et le rendement de la culture, à l’aide de données de suivis agronomiques réalisés dans le bassin arachidier du Sénégal entre 1989 et 2019. 34 paramètres de culture ont été calibrés à partir de la littérature, des données expérimentales et de la calibration par essais-erreur. Le jeu de données rassemblé a été divisé en deux bases (35 parcelles pour la calibration et 30 pour l’évaluation du modèle). La calibration effectuée a permis de reproduire de façon satisfaisante la phénologie, la croissance de la biomasse aérienne et le nombre de grain par m², avec une efficacité du modèle (EF) de 0.17 à 0.37 et un biais relatif (rRMSE) de 23.36 à 45 %. En revanche, une plus forte imprécision de l'indice de surface foliaire (LAI) a été observée avec une rRMSE de 70 % et une EF de -5.04. Le rendement grain observé variait grandement en fonction des différentes opérations culturales appliquées sur les sites (en particulier l’irrigation) : il variait de 0.2 à 2.5 t ha-1 pour l’ensemble de données de calibration et de 0.2 à 2.3 t ha-1 pour le jeu de données d’évaluation. Le modèle a reproduit approximativement cette variabilité avec un biais relatif (rRMSE) de 51 % en calibration et 38.3 % en évaluation (EF de -0.14 et 0.54). Les simulations ont montré que le stress hydrique, quoique sous-estimé par le modèle, était le facteur déterminant de la variabilité de la biomasse et du rendement. Le stress azoté n’ayant aucun pouvoir explicatif sur cette variabilité. Sur la base de ces résultats, améliorer la calibration du modèle pour explorer d’autres situations en conditions sahéliennes serait essentiel.