La modélisation des cultures : un important levier pour les prévisions agronomiques

Du 7 au 8 Décembre, huit (08)  étudiants maliens en doctorat et en Master ont ainsi bénéficié de 7 sessions de formation afin de leur permettre de mieux appréhender les concepts généraux actuellement utilisés dans la modélisation ainsi que les processus déterminant la croissance des plantes et des cultures. Les participants sont des étudiants en production végétale, agriculture et science du sol, sciences environnementales, protection des cultures, physiologie et nutrition végétale) recrutés ou appuyant les activités de recherche dans le cadre du projet UE-APSAN-Mali.

Cette formation s’inscrit dans la composante 4 « Renforcer durablement l’équipe de recherche en sélection de culture au Mali » du Projet UE-AP- SAN-Mali financé par l’Union Européenne à travers le programme DeSIRA et de par son action 4.1.1  et  vise  à  contribuer  au  renforcement  de leurs compétences en matière de représentation de systèmes agricoles dans les enjeux du change- ment climatique. Elle  avait pour objectif d’apporter aux apprenants une meilleure connaissance du rôle important des modèles de croissance des plantes et des cultures dans de nombreuses disciplines (comme les sciences agricoles, l’hydrologie, les sciences du système terrestre, la physique de l’environnement et la météorologie) et à l’échelle parcellaire. « Avec le modèle DSSAT, il leur a été spécifié les concepts généraux actuellement utilisés dans la modélisation des processus déterminant la croissance des plantes et des cultures » a déclaré le Dr. Worou.

Pour leur part, les étudiants ont témoigné à la fin des modules avoir eu une bonne compréhension des approches de modélisation nécessaires aux différentes études d’impact au changement climatique pour différentes situations environnementales comprenant divers  niveaux  de  stress  abiotique.      «  Durant  les séances de formation j’ai découvert DSSAT, un nouveau logiciel agronomique très intéressant. J’ai aussi appris à  manipuler des données agronomiques ainsi que les notions de sensibilité du modèle et de calage des données pour avoir plus de précisions dans les simulations. J’ai même appris à faire une simulation avec des données aboutissant à des résultats intéressant en terme de prédiction sur les rendements, les dates de maturités et les dates de floraisons» a noté M. Adama Coulibaly.

Dr. Nadine O. Worou, Agronome, Spécialiste en modélisation des cultures en cours de formation

«J’ai saisi la différence entre la modélisation et la simulation et des notions de base sur le logiciel DSSAT. Avec des exercices, je pourrais m’améliorer» a remarqué M. Kibarou Richard Denou.

Pour sa part, M. Youssouf Bolozogola dit avoir apprécié des notions sur : le concept de base de la modélisation, l’enregistrement des données sur le terrain notamment concernant le climat, le sol et ensuite à simuler l’analyse de ces données et à interpréter les résultats. « Cette formation va beaucoup me servir dans la réalisation de mes travaux de recherches futures sur la modélisation sur le sorgho. Toutefois, j’ai encore des lacunes qui requièrent davantage de sessions de formation théorique et notamment plus de pratique sur l’outil » dit-il.

«Dans un premier temps,  j’ai noté que la modélisation est un processus qui décrit les différentes étapes de la croissance et du développement  des cultures  selon  les  conditions météorologique, climatiques et du sol adaptées au contexte du milieu. Ensuite dans le modèle que nous avons utilisé, j’ai compris comment intégrer les données dans le modèle, faire la simulation et enfin comment interpréter les don- nées issues de l’analyse. Enfin j’ai appris à faire une régression linéaire avec le résultat de la simulation » a indiqué Adama Douyon ; étudiant recruté en master dans le volet Smart Food du projet UE-APSAN-Mali.

«Cette formation me permettra d’utiliser avec aisance le logiciel DSSAT et de l’appliquer dans mes expérimentations futures » a lancé Kadiatou Toure.

Pour Mme Adja Rokiatou Sangare, cette formation a été bénéfique pour lui avoir permis de savoir ce que c’est qu’un modèle ainsi que ses domaines d’applications. « J’ai eu a installer le logiciel du model DSSAT, démarrer une simulation, voir les résultats, analyser les sorties et également vérifier les paramètres à partir d’une analyse de régression. Cette dernière étape permet de savoir si le modèle est bon ou pas et qu’est-ce qu’il faut calibrer ».

«Maintenant,  je  sais  comment  entrer  les  données sur l’application DSSAT. Je sais lire les résultats d’une analyse sur un graphique. Par exemple que les va- leurs simulées et les valeurs observées doivent évoluées pour conclure que l’on a un bon résultat. Que l’on peut réduire les erreurs du modèle en faisant un calage si le besoin se présente. La modélisation m’aidera à connaître le comportement des hybrides dans différents  environnements»  dit  M.  Sékou  Armand Sanogo.

«Le traitement des différentes données à savoir les informations sur le sol, les conditions climatiques, les caractéristiques de la plante cultivée et les données découlant des techniques culturales m’ont beaucoup intéressé. Je souhaite qu’un  suivi soit mis en place pour accompagner les étudiants à pratiquer ce qu’ils ont appris»  souligne Fabrice Feïingtena qui souhaite que la formation soit prolongée.

Projet : Amélioration de la productivité des cultures et de la résilience climatique pour la sécurité alimentaire et nutritionnelle au Mali (UE-APSAN-Mali) Bailleur de fonds : Union européenne Partenaires: Institut d’économie rurale (IER); Organisations paysannes (Union locale des producteurs de céréales-ULPC, Sene Yiriwaton, Coopérative des producteurs de semence du Mande-COOPROSEM, Union Nietaa et Jigiseme; Services de vulgarisation; Direction nationale de l’agriculture-DNA et en particulier les secteurs agricoles de Kayes, Ségou, Kita, Koutiala et Yorosso; ONG (Mali Agricultural Market Development Trust – MALIMARK, European Cooperative for Rural Development-EUCORD, Association Malienne d’Éveil au Développement Durable-AMEDD); sociétés semencières (SOPROSA, Camara Semence, Dounka fa, Faso Kaba et Zamoho); Universités au Mali; CORAF / WECARD; et ICRISAT.
 

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