L’analyse comparative des systèmes de riz révèle une différence frappante : le SRI surpasse le SRT avec un rendement de 5.41 t/ha contre 3.56 t/ha. Ces résultats soulèvent des questions cruciales sur l’avenir de la riziculture dans la Vallée de l’Artibonite.
3.3.3.-Observations et mesures
Certaines observations et mesures ont été effectuées essentiellement pour les données relatives aux performances agronomiques, économiques et phytosanitaires de la production.
3.3.3.1.-Observations et mesures de performances agronomiques
Pour mesurer les performances agronomiques des systèmes de riziculture appliqués au niveau des parcelles, trois (3) groupes de variables ont été considérés : Variables de croissance, de précocité et de rendement.
Les variables de croissance et de précocité
- La hauteur moyenne des tiges primaires mesurées exhaustivement en centimètres depuis le sol jusqu’à l’apex de la panicule à la floraison.
- Le nombre de jours écoulés, depuis la mise en terre jusqu’à ce qu’une panicule soit visible dans au moins 90% des touffes à la floraison.
- Le nombre de jours écoulés, depuis la mise en terre jusqu’à ce que 90% des grains remplis dans la panicule soient dépourvus de traces de couleur verte à maturité.
Les variations et composantes du rendement
Pour évaluer le rendement, on tient compte du :
- Nombre de touffes par m2 compté exhaustivement de toutes les touffes environ quinze (15) à vingt-deux (22) jours après repiquage jusqu’à la floraison;
- Nombre de talles par touffe de la plante compté exhaustivement après le repiquage jusqu’à la floraison ;
- Nombre de talles fertiles par touffe de la plante compté exhaustivement jusqu’à la floraison;
- Nombre de grains par panicule, en comptant le nombre de grains qui se trouvent dans la panicule une fois à maturité ;
- Nombre de grains vides par panicule, les caryopses comptés précédemment, la quantité des non remplis est énumérée ;
- Poids moyen de 1000 grains (Recherché en faisant la moyenne arithmétique des poids en grammes de trois (3) lots de 1,000 grains secs et complètement remplis mesurés sur une balance électronique d’une sensibilité de 1/10 de gramme, de marque DENNER INSTRUMENT et de capacité : XP 3000, et de sensibilité 1/10 de gramme.
Estimation du rendement
Le rendement a été estimé au m2 d’échantillons choisis dans chaque unité d’expérimentale, en pesant la masse des grains récoltés sur le carré d’échantillon de chaque parcelle élémentaire après séchage à 13 % d’humidité. Le poids moyen a été trouvé en faisant la moyenne arithmétique des poids en grammes de trois (3) lots de mille (1,000) grains secs complètement remplis.
La lecture a été faite au laboratoire de Science Technologie des Aliments (STA) sur une balance électronique de marque DENNER INSTRUMENT, capacité : XP 3000, et de sensibilité 1/10 de gramme. Pour obtenir le rendement en tonne/ha, le rendement en g/m2 a été multiplié par 10 000 puis divisé par 1 000000, ce qui est identique à multiplier le rendement en g/m2 par 0.01.
Comme indique la formule : Rdt (t/ha)= Rdt (g/m2)*10000/106 ou Rdt (g/m2)*0.01.
3.3.3.2.-Evaluation de l’état phytosanitaire
Sous cette rubrique, a été analysé dans un premier temps le comportement des populations de TCS-10 dans les deux systèmes en rapport avec les maladies, insectes et autres prédateurs de la culture. Dans un second temps, les méthodes de lutte employées par les agriculteurs ont été investiguées et évaluées dans le SRI.
Cette évaluation a ainsi adressé la présence et l’identification des pestes et des maladies, leur importance économiques et les techniques de lutte utilisées.
3.3.3.2.1.-Détection et identification des maladies
Toutes les deux semaines, à jour fixe, des visites prospectives ont été effectuées dans les parcelles expérimentales. Au cours de ces visites, les populations de
plantes ont été soigneusement scrutées afin de déceler toute anomalie sur la base des symptômes présents.
3.3.3.2.2.-Identification des maladies
Dans le cadre de ce travail, l’identification de maladies parasitaires a été faite sur la base des symptômes observés ainsi que sur la détermination des causes de ces anomalies. Dans le cas des maladies fongiques, l’identification des champignons responsables a été faite sur la base des caractéristiques morphologiques des structures observées. Grace aux données de la littérature, relative tant au pathogène qu’à son hôte, l’espèce a été déterminée.
3.3.3.2.3.-Détermination de l’importance économique des maladies
L’importance économique des maladies a été déterminée sur la base de l’incidence moyenne. Pour évaluer ce paramètre, cinq carrés d’échantillonnage de 1m2 chacun ont été délimités dans les parcelles présentant la maladie à l’étude. Le nombre total de plantes présentes et celui des plantes symptomatiques ont été enregistrés. L’incidence au niveau de chaque carré a été calculée à partir de la formule Ii= (∑pm/pt) x 100 dans laquelle pm représente le nombre de plantes malades et pt le nombre de plantes présentes dans un carré d’échantillonnage. L’incidence moyenne de la parcelle a été obtenue à partir de la formule Ii/n dans laquelle Ii désigne l’incidence dans un carré d’échantillonnage et n le nombre de carrés.
Le taux d’infection moyen de la parcelle a été obtenu à partir de la formule Ti/n dans laquelle Ti désigne le taux d’infection dans un carré d’échantillonnage et n le nombre de carrés.
3.3.3.2.4- Identification des insectes
A chacune des visites programmées, les signes d’infestation d’insectes et/ou de la présence d’autres pestes ont été minutieusement recherchés sur les plantes.
Les insectes capturés dans les parcelles expérimentales ont été identifiés sur la base de caractères morphologiques.
3.3.3.2.5.-Détermination de l’importance économique des insectes
Pour déterminer l’importance économique de ces pestes dans les parcelles, le niveau de population a été déterminé de différentes manières dépendamment de l’insecte en question. Ainsi, pour les punaises (Oebalus insularus) et les criquets (Conocephalus sp), l’estimation des populations a été établie par fauchages au milieu de chaque parcelle à des moments précis de la journée. Des coups de filet au nombre de trois ont été effectués tôt le matin et le nombre de punaises capturés a été enregistré.
Dans le cas de la pyrale (Diatraea saccharalis) un nombre précis de pieds (50 à 60) ont été prélevés de manière aléatoire au moment de la récolte dans chaque parcelle et disséqués afin de détecter sa présence actuelle ou passée. Les pieds présentant ces signes d’infestation ont été dénombrés. Le niveau d’infestation a été alors établi comme décrit la formule : NI=∑ (pi/∑pt) x 100 dans laquelle NI représente le niveau d’infestation, pi le nombre de plantes portant des signes visibles d’infestation et pt le nombre total de plantes de l’échantillon prélevé dans un carré d’échantillonnage.
Le niveau d’infestation moyen de la parcelle a été obtenu à partir de la formule Ni/n dans laquelle Ni désigne le niveau d’infestation dans un carré d’échantillonnage et n le nombre de carrés.
3.3.3.2.6.- Identification de moyens de lutte
Les méthodes de contrôle utilisées par les agriculteurs dans leurs pratiques traditionnelles pour faire face aux problèmes rencontrés ont été identifiées au moyen d’une fiche de collecte de données qui a été administré aux agriculteurs chez lesquelles les parcelles expérimentales ont été établies. (Annexe C).
3.3.3.3-Mesures de performances économiques
Pour mesurer les performances économiques des systèmes de rizicultures adoptées au niveau des parcelles, un compte d’exploitation a été considéré pour chaque parcelle. Les profits à l’hectare et par homme ont été calculé et retenu comme
indicateur de performance pour la campagne de production. Ainsi, nous avons considérés deux variables : les charges d’exploitation et les produits d’exploitation.
- Charges d’exploitation :
C’est la somme de toutes les dépenses consenties pour mettre en place la culture du riz et arriver à une production.
- Produits d’exploitation:
C’est la valeur monnayée de tout ce qui est produit sur l’exploitation pendant la campagne. On l’obtiendra en multipliant la quantité récoltée sur la parcelle pendant la campagne par le prix de vente unitaire moyen.
3.3.3.4.-Méthodes de calculs pour les performances économiques
Dans cette partie, les informations nécessaires et relatives à l’établissement d’un compte d’exploitation ont été collectées. Ces informations concernent tout ce qui, au sein de la campagne, pouvait aider à calculer le Produit Brut (PB), les Charges de la production, les Marges (en particulier le Revenu ou Marge Nette) et le Profit par hectare et par homme-jour. Pour cela, on a dû tenir compte au niveau de chaque système :
- Du volume de la récolte (la quantité récoltée);
- Du prix (de vente) par unité de production ;
- Du cout des opérations et de la main d’œuvre ;
- Du coût des intrants…
En utilisant des formules suivantes, des calculs ont été effectués pour pouvoir déterminer le profit généré à l’hectare en tenant compte de la surface agricole utile (SAU) c’est-à-dire la quantité de surface emblavée en riz pour la campagne considérée. Et le profit par homme jour on tient compte de la quantité de main d’œuvre obtenue dans chaque système.
- Produit brut (PB) = quantité récoltée * prix unitaire ;
- Charges globales (CG) = la somme de toutes les charges relevées (de l’achat des semences au moulin).
- Profit (P) : la différence entre le PB et les CG (P = PB-CG)
- Profit/H-J=Profit/ha/quantité main d’œuvre.
3.3.4.-Collecte des données
Pour collecter les données, les observations et les mesures ont été effectuées depuis la mise en place des pépinières jusqu’à la récolte, dans chaque unité expérimentale pour une superficie donnée et aussi en fonction des carrés d’échantillonnages qui ont été choisi. Toutes les variables relatives aux performances agronomiques, économiques et phytosanitaires ont été mesurées à des intervalles de temps réguliers. Toutes les données relatives à la réalisation des opérations (pépinière, préparation sol, semis, repiquage fertilisation, récolte et post-récolte etc.), la prise de mesures de chaque unité expérimentale et les valeurs de variables mesurées ont été prises en compte et les transcrire sur un formulaire de collecte d’information présenté sous forme tableau.
3.3.5.-Illustration du choix des carrés d’échantillonnage
Dans chaque parcelle STI et SRT, cinq (5) carrés d’échantillonnage ont été choisis au minimum en prenant leur homogénéité.
Chaque unité expérimentale a été quadrillée en utilisant des piquets, des ficelles. Pour éviter l’effet des bordures, un espace d’un (1) mètre a été laissé par rapport aux bords de chaque sous parcelles attenantes. La délimitation des carrés d’échantillonnages des parcelles SRI et SRT a été faite en choisissant cinq (5) carrés d’échantillonnages d’un (1) mètre carré. Trois (3) carrés parmi les cinq (5), ont été utilisés pour collecter les données agronomiques et les données phytosanitaires ont été collectées sur les cinq (5) carrés d’échantillonnages. Chaque carré doté d’un numéro a été placé dans une urne et les cinq numéros tirés ont été considérés pour collecter les données (cf. figure 5).
[6_analyse-comparative-des-systemes-de-riz-srt-vs-sri_5]
Source: URL
Figure 5: Croquis d’une parcelle du dispositif expérimental
3.3.6.-Choix des touffes dans un carré d’échantillonnage
Dans le but de contrôler le nombre de grains émis en moyenne par panicule, il a fallu sélectionner les touffes dans lesquelles trois (3) panicules devaient être comptées. La méthode utilisée en SRT était différente de celle utilisée en SRI. Dans le SRT la densité des plantes est très élevée et comprise entre 25 á 30 touffes par mètre carré tandis que dans le SRI puisque les plantules ont été repiquées suivant une distance de plantation fixe, soit 25 cm par 25 cm, donc un
total de 16 touffes par mètre carré. Dans le cas du SRT, huit (8) touffes situées près des deux (2) diagonales du carré d’échantillonnage ont été choisies (Figure 6), tandis que pour le SRI les huit
(8) touffes situées exactement sur les diagonales ont été sélectionnées (cf. Figure7).
[6_analyse-comparative-des-systemes-de-riz-srt-vs-sri_6]
Source: URL
Figure 6 : Croquis d’un carré d’échantillonnage SRT
[6_analyse-comparative-des-systemes-de-riz-srt-vs-sri_7]
Source: URL
Figure 7: Croquis d’un carré d’échantillonnage SRI
Pour faciliter certain calcul comme le nombre de grains remplis par panicules, le nombre de grains faux par panicule et le poids moyen de 1000 grains, on a retenu 3 panicules à chaque touffe et le poids de grains par m2 a été obtenu en pesant la masse des grains récoltés sur le carré d’échantillon de chaque parcelle élémentaire après séchage à 13 % d’humidité.
3.3.7.-Dépouillement et traitement des données
Les données collectées, après avoir traité à l’aide de logiciel d’Excel, ont été analysées à l’aide de logiciel « R version 2.15.2 ». Les données de rendement et de ses composantes, les données de performances économiques et de phytosanitaires ont été l’objet de tests d’analyse de variance (ANOVA). Les hypothèses d’égalité des traitements ont été vérifiées par le test F de Fisher à un risque d’erreur de première espèce α = 0,05
Le modèle mathématique de l’analyse de variance ayant utilisé est le suivant :
Yij = μ + αi + βj+ ∑ij Avec :
Yij : résultat Y obtenu des parcelles soumises aux effets du système placée au bloc j. μ: moyenne des observations
αi: effet du système i βj: effet des blocs j
∑ij : effet de l’erreur expérimentale associée aux traitements i dans le bloc j.
Le test de F de Fisher au seuil de signification 5% a été utilisé pour tester les effets des systèmes de culture. Dans le cas de différences significatives, la méthode de la PPDS a été utilisée pour comparer les moyennes. Les analyses ont été réalisées à l’aide du logiciel d’analyse de données R version 2.15.2
Questions Fréquemment Posées
Quel est le rendement du riz TCS-10 en Système de Riziculture Traditionnel (SRT) ?
Le rendement du riz TCS-10 en Système de Riziculture Traditionnel (SRT) est de 3.56 t/ha.
Comment le Système de Riziculture Intensif (SRI) se compare-t-il au SRT sur le plan économique ?
Le Système de Riziculture Intensif (SRI) génère un profit à l’hectare plus élevé de 23033.04 HTG, tandis que le SRT offre un meilleur profit par homme-jour de 229.37 HTG.
Quelles variables sont considérées pour mesurer les performances agronomiques des systèmes de riziculture ?
Les performances agronomiques sont mesurées à l’aide de variables de croissance, de précocité et de rendement.