Approche informationnelle du risque de sécheresse

Site scientifique à but non lucratif créé par Riad BALAGHI et Mohammed JLIBENE chercheurs à l'INRA (Maroc)


Introduction

 

L’information est la garantie de l’efficacité

Rappel des utilisateurs de l’eau (hydrologie, paysage, agriculture, industrie, tourisme, eau potable). 

Types d’information : les risques de sécheresse, et sur les derniers développements en matière de technique d’exploitation de l’eau, et les effets probables d’une telle sécheresse. 

Pour l’agriculteur, risque sécheresse, risque parasites, technique de production (variété, de technique de production), risque de sécheresse.

 

Maîtrise des techniques de production

En utilisant les bonnes techniques, on peut améliorer le stock d’eau et/ou réduire les effets de la sécheresse. 

 

Prévision des aléas

Les risques de sécheresse ne sont pas nécessairement ressentis de la même manière selon le niveau d’utilisation de l’eau. 

En hydrologie, il faut plusieurs années de sécheresse avant de constater une diminution dans les niveaux d’eau des sources, des rivières, de la nappe, des lacs, et des barrages.

En écologie, il faut plusieurs années de sécheresse consécutives pour affecter la végétation pérenne, la biodiversité naturelle, et le paysage.

En agriculture, le cheptel, les cultures,

En agronomie, la sécheresse sur une saison de l’année peut affecter les productions.

Les prévisions à long terme sont utiles pour les intervenants dans le domaine de l’hydrologie. Celles à moyen terme sont utiles pour la gestion des écosystèmes.

Celles à court terme sont utiles pour l’agriculture.

 

La prédiction des productions agricoles

L'agriculture au Maroc est étroitement dépendante des facteurs météorologiques, climatologiques et hydrologiques. L'agrométéorologie est la branche de la météorologie qui étudie l'action de ces facteurs en vue d'améliorer la production agricole. La prédiction des récoltes, qui est une des branches de l’agrométéorologie, est l’art d’estimer la production des cultures bien avant la récolte. La prédiction des récoltes est d’un grand intérêt pour la prise de décision au Maroc, en raison de la forte fluctuation de la production agricole d’une année à l’autre, pour planifier à l’avance les aides aux agriculteurs, les importations céréalières et pour quantifier les impacts de la sécheresse en prévision d’indemnisations (assurance agricole). La prédiction des productions agricoles en est encore au stade de recherche au Maroc, avec très peu d’études dédiées à cette problématique. Pourtant, le Maroc est un pays où les relations entre les cultures et le climat ne sont pas difficiles à déterminer et modéliser en raison du caractère pluvial de l’agriculture, de sa dominance céréalière et de la forte variabilité interannuelle de la production agricole. La prédiction des récoltes est un moyen de diminuer la vulnérabilité de l’agriculture face aux aléas climatiques qui sont non contrôlables. La précision et la rapidité sont donc les deux qualités importantes recherchées dans le domaine de la prédiction des récoltes pour pouvoir agir efficacement contre les effets des aléas climatiques.

 

D’un point de vue pratique, la prédiction des récoltes peut se faire à différentes échelles spatiales, de la parcelle à tout le pays tout entier. Les approches qui sont utilisées pour la prédiction diffèrent selon l’échelle et sont dépendantes essentiellement des informations de base disponibles et de la précision de prédiction désirée. D’un point de vue scientifique, les approches peuvent être regroupées en quatre grands ensembles selon le degré de conceptualisation:

  • l’approche empirique (modèles statistiques sur base de paramètres climatiques ou d’indices climatiques) à conceptualisation faible qui a un intérêt explicatif, mieux adaptée aux échelles régionales ou nationales et aux applications opérationnelles;
  • l’approche de simulation (modèles mathématiques, modèles semi-empiriques) de simulation, moyennement ou fortement conceptualisée, qui a un intérêt cognitif, mieux adaptée aux échelles locales (parcelle, champ agricole);
  • l’approche à systèmes experts qui peut utiliser l’approche empirique ou de simulation en y rajoutant l’expertise humaine qui est non modélisable ;
  • l’approche combinée qui est une combinaison des deux ou des trois approches précédentes.

Toutes ces quatre approches, qu’elles soient empiriques, de simulation ou de systèmes experts ont toutes pour but de prédire la réponse des cultures aux conditions externes d’origine naturelle (climat, sols, maladies, parasites) ou humaine (techniques culturales). Toutes ces approches nécessitent l’accès à l’information. Le libre accès à l’information sur Internet et le développement informatique ont révolutionné l’agrométéorologie dans sa méthodologie et son échelle d’application, surtout avec l’accès aux images satellitaires et le développement des Systèmes d’Information Géographique (SIG).

 

Les approches empiriques 

Les approches empiriques se basent le plus souvent sur des relations statistiques entre le climat et la végétation, qu’elle soit naturelle ou cultivée. Ces relations peuvent aussi être étudiées à partir de paramètres climatiques directement mesurés en utilisant une approche statistique paramétrique ou d’appréciations subjectives des saisons par l’expert agronome en utilisant une approche non paramétrique. Les relations qui utilisent l’approche empirique ne sont valables que pour des contextes similaires à ceux pour lesquelles elles ont été élaborées. Toutefois, les approches statistiques ont un grand intérêt d’un point de vue pratique car elles permettent de pouvoir rapidement reconnaître les principaux éléments climatiques qui agissent sur les cultures. Cependant, elles ne sont valables que lorsque les processus sont stationnaires dans le temps, c'est-à-dire lorsque les phénomènes climatiques restent inchangés sur la période considérée. Au Maroc, on observe un changement du climat vers plus de sécheresse, qui a eu lieu vers le début des années 80. Ce changement résulte directement des perturbations de l’Oscillation Nord Atlantique, mais ses causes globales ne sont pas encore connues avec exactitude. Cependant, à partir des années 80 le climat est resté stationnaire d’un point de vue statistique. Les approches statistiques peuvent s’appliquer donc sur les séries climatiques postérieures aux années 80.

 

L’approche statistique paramétrique

L’approche statistique paramétrique consiste à trouver des corrélations entre une ou plusieurs variables climatiques et les cultures, et notamment le rendement dans le cas de la prédiction des productions agricoles. La principale précaution avant d’appliquer cette approche est de s’assurer que des paramètres non climatiques n’interfèrent dans le rendement, comme par exemple le progrès technologique (changement de variétés, introduction de l’irrigation, nouvelles techniques agronomiques, etc.) ou des facteurs socio-économiques (politique des prix, subventions, etc.). Dans certains pays, comme en Belgique ou au Pakistan, les rendements des cultures augmentent de façon constante depuis plusieurs années sans relation avec le climat. Dans le cas du Pakistan cette tendance technologique peut être quantifiée et séparée de l’effet du climat car elle est due à une utilisation de plus en plus importante de la fertilisation et de l’irrigation. En Belgique, par contre, les facteurs qui sont à l’origine de la tendance technologique n’ont pas pu être identifiés avec exactitude et il a donc été calculé une progression hypothétique sur base statistique. Dans le cas du Maroc, aucune tendance technologique n’est décelable statistiquement depuis le début des années 80 et il est relativement aisé de relier les rendements des cultures au climat, en raison de la forte variabilité interannuelle des rendements et surtout du fait que l’agriculture marocaine est essentiellement pluviale à dominance céréalière. Par exemple, le rendement du blé peut être prédit avec une grande précision en utilisant les régressions linéaires multiples, avec moins de 1,2 Qx/ha d’erreur en moyenne sur plusieurs années, à partir de la pluviométrie saisonnière sur tout le cycle de la culture.  Il n’y a pas de méthode standard pour détecter les facteurs ou les variables qui expliquent les rendements des cultures en général. Si il a été démontré que la pluviométrie est le principal facteur qui influence les cultures au Maroc, dans d’autres pays la température, l’irrigation ou les techniques culturales sont des facteurs plus pertinents. Dans la pratique, l’expérience agronomique permet de reconnaître à l’avance les facteurs limitant la production des cultures et d’en tenir compte dans la modélisation.

Relation entre le rendement observé et le rendement prédit en utilisant la pluviométrie saisonnière au Maroc (Balaghi, 2006)

 

L’utilisation des indices climatiques dans les approches statistiques paramétriques

Les relations entre la végétation cultivée et le climat peuvent être étudiées statistiquement à partir d’indices qui sont des combinaisons de paramètres climatiques, directement mesurés en stations météorologiques, qui peuvent apporter une plus value par rapport aux paramètres climatiques brutes. Au Maroc, la forte relation entre le climat et la croissance et le développement de la végétation naturelle a permis à plusieurs chercheurs de développer les premiers indices climatiques pour caractériser les écosystèmes (De Martonne, 1926; Emberger, 1936; Bagnouls and Gaussen, 1957; Sauvage, 1963). Dans le reste du monde, d’autres indices climatiques ont aussi été développés sur la base de paramètres climatiques, des sols et des plantes pour prédire l’évapotranspiration des cultures. Ces indices peuvent être regroupés selon qu’ils se basent sur la température de l’air (Thornthwaite, 1948; Blanney and Criddle, 1950), la rayonnement solaire (Jensen and Haise, 1963; Makkink, 1957; Turk, 1963; Hargreaves, 1972) ou des paramètres climatiques combinés (Penman, 1956). Ces derniers indices sont les plus valides et les plus utilisés actuellement lorsque les paramètres qu’ils nécessitent sont disponibles. L’indice de Penman (1956) qui représente le pouvoir évaporant de l’air dans une région donnée a récemment été standardisé et rendu plus précis par la FAO, pouvant servir à calculer et comparer l’évapotranspiration dans différentes régions du monde. Il est actuellement plus connu sous le nom d’indice Penman-FAO (Smith, 1991; Allen et al., 1998). Il représente donc l’évapotranspiration de référence (ET0) d’un gazon d’albédo 0,23, de 12cm de hauteur et de résistance de surface=70 s.m-1. Il est calculé sur base de la plupart des paramètres climatiques relevés en stations météorologiques modernes (vitesse du vent, humidité relative, rayonnement solaire et température de l’air). L’indice Penman-FAO a fréquemment été utilise pour calculer l’évapotranspiration actuelle (ETc) des cultures pluviales et pour le pilotage des irrigations (Duchemin et al., 2006; Jensen et al., 1971) ou pour classer les terres en zone méditerranéenne (Le Houerou, 2004). L’ETc est le produit de l’ET0 et du coefficient cultural (Kc). Le Kc, qui représente le stade de croissance d’une culture donnée, permet de corriger le calcul de l’eau évapotranspirée par les cultures en fonction de leur cycle de croissance (Allen et al., 1998). Au Maroc, de fortes corrélations ont été trouvées entre l’indice Penman-FAO et l’évapotranspiration mesurée au champ du riz (Lage et al., 2003). La FAO a récemment développé des indices agro-météorologiques issus de calcul du bilan hydrique, c'est-à-dire qui prennent en compte, en plus de la pluviométrie et de l’évapotranspiration, l’eau stockée dans le sol. Certains de ces indices sont très corrélés aux rendements du blé au Maroc, surtout en zones subhumides, apportant plus d’information sur la saison que les données pluviométriques brutes.

Corrélations entre le rendement en grain du blé et des indices agro-météorologiques dérivés du programme AgroMetShell de la FAO, à Meknes (Balaghi, 2006).

Les avancées récentes en techniques d’imagerie satellitaire, depuis 1972, ont permis de développer des indices nouveaux qui reflètent l’état de la végétation naturelle ou cultivée sur base de réflectances mesurées dans la gamme du spectre lumineux. En particulier, l’Indice de Végétation normalisé (NDVI), qui est dérivé depuis 1980 du capteur NOAA-AVHRR, est un des indices les plus utilisés dans le monde pour mesurer la vitalité de la végétation (Bochenek, 2000; Genovese et al., 2001; Kogan, 2001; Maselli et al., 2000; Seiler et al., 2000; Unganai and Kogan, 1998) ou le suivi et la prédiction des cultures (Benedetti and Rossinni, 1993; Kefyalew et al., 2005; Quarmby et al., 1993). Le NDVI reflète mieux l’état de la végétation que les données climatiques brutes, surtout en zones pluviales semi-arides où le climat agit fortement sur les plantes et où les variations inter-annuelles du climat sont importantes. Au Maroc, le NDVI reflète étroitement l’état des cultures et a notamment permis de développer des modèles statistiques précis de prédiction des rendements du blé aux échelles provinciale et nationale (Balaghi et al., 2007). Le NDVI est surtout dépendant de la pluviométrie puis de la température. Le grand avantage du NDVI par rapport aux autres indices climatiques ou données climatiques est qu’il provient sous format raster, c'est-à-dire couvrant tout le Maroc avec une résolution spatiale suffisante (de 250m à 1km en fonction des satellites) pour couvrir les variations régionales. Il permet donc de se libérer des exercices souvent infructueux de spatialisation des données climatiques en raison de la faiblesse du réseau de stations météorologiques au Maroc (en moyenne, 1 station pour 100km2 contre 10 en Europe par exemple) et de la barrière climatique créée par les zones montagneuses de l’Atlas.

 

L’approche statistique non paramétrique

L’approche statistique non paramétrique a un intérêt descriptif, permettant d’avoir une appréciation qualitative de l’effet du climat sur les cultures. Cette approche nécessite d’avoir une expertise préalable de l’environnement et des principaux facteurs qui affectent la production agricole et de leurs inter- corrélations. Le rendement du blé au Maroc peut être prédit en utilisant une approche statistique non paramétrique, c'est-à-dire en utilisant des indicateurs du déroulement de la saison. Par exemple, on peut diviser le cycle de la culture du blé en trois phases qui sont connues pour être déterminantes pour la croissance et le développement du blé: Le début, milieu et fin de cycle qui correspondent grossièrement aux mois de octobre-novembre-décembre, janvier-février-mars et avril-mai. Sur 18 campagnes entre 1988 et 2005, la sécheresse au Maroc a été fréquente au milieu du cycle (10), suivie de celle en fin du cycle (6) puis du début du cycle (2). L’expérience montre que la sécheresse a un impact différent sur le rendement du blé selon qu’elle survient en début, milieu ou fin de cycle. Par l’approche statistique non paramétrique on peut prédire le rendement du blé au Maroc avec une erreur moyenne de 5,3 qx/ha, en fonction de la présence (indicateur=1) ou l’absence (indicateur=0) de sécheresse durant chacune des trois phases. Cette approche ne peut évidemment pas tenir compte de l’intensité de la sécheresse comme pour l’approche paramétrique.


Relation non paramétrique entre des indicateurs de la sécheresse par phase du cycle du blé (début, milieu et fin de cycle) et le rendement en grain. Pluviométrie cumulée entre septembre et mai (Jlibene M. et Balaghi R.).

Année

début

milieu

fin

Pluviométrie (mm)

Rendement (Qx/ha)

1988

0

0

0

387,7

17,4

1989

0

0

0

350,9

14,9

1990

0

1

0

384,9

13,3

1991

0

0

1

392,4

18,7

1992

1

1

0

279,4

7,0

1993

0

1

1

233,9

6,8

1994

0

0

1

343,3

18,1

1995

1

1

0

196,0

5,5

1996

0

0

0

587,2

18,4

1997

0

1

0

465,4

9,3

1998

0

1

0

377,4

14,2

1999

0

0

1

226,9

8,0

2000

0

1

0

263,6

4,8

2001

0

0

1

320,6

12,3

2002

0

1

0

332,2

12,8

2003

0

0

0

411,3

17,2

2004

0

1

0

419,2

18,1

2005

0

1

1

228,4

11,0

L’équation de régression qui relie le rendement aux sécheresses par phase du cycle est la suivante :

Rendement= 2,937-2,871Milieu +0,032 Pluie (R² = 60%= 51+ 9)

Cette équation montre que le rendement dépend bien sûr de la pluviométrie mais qu’il est surtout affecté par la sécheresse de milieu de cycle par rapport aux deux autres phases.


Les approches de simulation

Les approches de simulation, initiées au début des années ?, tentent de décrire et de modéliser la croissance et le développement des cultures en fonction de l’environnement (sol, climat, maladies, techniques culturales, etc.), avec des combinaisons d’équations physiques et empiriques. Ces approches ont un intérêt scientifique certain car elles permettent de comprendre les processus biologiques et physiques qui conditionnent la croissance et le développement des cultures. Elles permettent, en outre, de simuler diverses conditions climatiques fictives qui pourraient survenir et que l’on ne retrouve pas dans l’historique climatique d’une région. De ce point de vue, elles surclassent théoriquement les approchent empiriques qui se basent sur des séries climatiques observées. L’intérêt est, évidemment, de disposer d’un outil d’aide à la décision face à des risques inattendus et encore inobservés. Ces approches sont évidemment très lourdes en besoins de données de base et de puissance de calcul car elles se veulent très précises et exhaustives. L’accès de plus en plus facile à l’information ainsi que la puissance de calcul croissante des ordinateurs a grandement contribué à promouvoir les approches de simulation. Dans la pratique, ces approches s’adaptent mieux aux échelles locales (parcelle, champ d’agriculteur), mieux contrôlées, et où il est possible d’avoir de l’information précise sur des parcelles expérimentales. La modélisation des mouvements d’eau depuis le sol jusque l’atmosphère, pour le calcul du bilan hydrique, est le cœur de la plupart de ces approches. Or, c’est malheureusement la partie la plus difficilement modélisable en raison de la difficulté d’avoir des données précises sur les sols et le climat pour le calcul de l’évapotranspiration réelle des cultures, surtout sur de grandes étendues spatiales. Il est facile de comprendre que les approches de simulation sont rarement adaptées aux échelles nationales et régionales (plusieurs pays). A titre d’exemple, le modèle EPIC qui a été utilisée dans la région de Meknès pour la recherche d’une meilleure gestion de la conduite technique du tournesol nécessite quelques 50 paramètres de culture, 25 paramètres de sol et quelques autres 40 paramètres relatifs à la conduite technique. Tous ces paramètres nécessitent, en outre, une longue phase de calibration et de validation. En comparaison, les modèles de prédiction des rendements du blé à l’échelle nationale, sur base de l’approche empirique, ne nécessitent que 2 paramètres relativement faciles à obtenir (NDVI et pluie). A l’échelle nationale au Maroc, les approches empiriques sont donc mieux adaptées en raison de la difficulté d’avoir des données sur le milieu physique, en quantité et qualité suffisantes, mais aussi parce que les sols ont un effet minime sur les cultures à cette échelle là comparé à celui de la pluie.


Les approches combinées

Ces approches permettent de prédire le rendement sous différents angles. Elles sont utilisées lorsque aucune des approches empirique ou de simulation, prises séparément, ne permet d’avoir une précision de prédiction satisfaisante. C’est le cas généralement lorsque les facteurs qui affectent les cultures sont complexes, difficilement modélisables ou mesurables. L’approche combinée présente l’avantage de mesurer l’incertitude de prédiction à partir de plusieurs prédictions indépendantes ce qui est d’un grand intérêt lorsqu’il s’agit de prendre des décisions au niveau gouvernemental. Les approches combinées se basent sur l’expertise agronomique de façon à adapter la méthodologie en fonction de la disponibilité en données de base et des facteurs limitants pour chaque contexte (pluie, température, sols, maladies, etc.). Les approches combinées sont une alternative aux approches de simulation qui ne fournissent aucune estimation de l’erreur de prédiction. Or l’estimation de l’erreur est une qualité essentielle en prédiction des cultures surtout dans le domaine de la prise de décision au niveau gouvernemental. Au Maroc, il est possible de prédire le rendement du blé de façon empirique, soit à partir des précipitations seules, soit à partir d’indices climatiques ou de végétation et ce à plusieurs échelles spatiales, provincial et nationale. Les prédictions sont relativement précises et précoces, jusque deux mois avant la récolte céréalière. Cependant, les erreurs de prédiction sont plus importantes lorsque la pluviométrie est utilisée seule que lorsque le NDVI est utilisé en combinaison avec la pluviométrie.


L’approche système expert

Les systèmes experts de production végétale sont une branche de l’intelligence artificielle appliquée à l’agriculture.   Un système expert permet de mettre l’expertise à la portée des non experts, par lequel ils peuvent trouver des réponses immédiates à des questions posées dans l’exercice de leurs professions.   Trois éléments essentiels inter connectés  composent un système expert:

(1) une base de données sur l’environnement, la culture, les exigences écologiques, les maladies et parasites, et sur les techniques de production ;

(2) une interface utilisateur ;

(3) un système d’algorithmes, qui modélise l’expertise humaine.

 

L'agriculture de précision

L’agriculture de précision est une branche de l’agriculture qui utilise des technologies nouvelles (satellite, informatique) afin de maximiser la production tout en minimisant les intrants. Le principe consiste à calculer les besoins de la culture et les satisfaire, avec précision, dans l’espace et dans le temps.  Il existe souvent une hétérogénéité, au niveau du champ, qui peut émaner de la variabilité climatique, édaphique ou culturale.  L’agriculture de précision tend à minimiser ces variations spatiales, tout en apportant la quantité nécessaire et suffisante.  Les besoins en eau et en éléments minéraux varient en fonction du stade de développement de la culture. L’agriculture de précision répond aussi aux besoins de la culture aux stades critiques.

De façon opérationnelle, le champ est divisé en pixels (petits carreaux), qui sont diagnostiqués individuellement, puis interprétés par un centre de calcul qui détermine la dose en intrant à apporter et qui commande à la machine de distribution d’appliquer la dose requise pour chaque pixel.  Les pixels qui ne sont pas déficitaires ne reçoivent pas l’intrant.  Au niveau temporel, l’alimentation de la culture en intrants est automatisée, de façon à ce qu’elle soit déclenchée chaque fois que les sondes indiquent un déficit.  De plus, les excès sont récupérés et recyclés.