Contribution méthodologique au cubage des essences locales des forêts
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Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
UNIVERSITE D’ABOMEY-CALAVI (BENIN)
♦ ♦ ♦
FACULTE DES SCIENCES AGRONOMIQUES
♦ ♦ ♦
DEPARTEMENT D’AMENAGEMENT ET GESTION DE L’ENVIRONNENT
THEME :
Contribution méthodologique au
cubage des essences locales des forêts
naturelles : cas de
Isoberlinia spp. dans
la zone soudanienne au Bénin
THESE
Pour l’obtention du diplôme d’Ingénieur Agronome
Option : Aménagement et Gestion des Ressources Naturelles
Présentée et soutenue par :
Charles Chaffra YABI
Le 18 décembre 2003
Directeur de Thèse : Dr Ir. Noël H. FONTON.
Composition du Jury :
Président : Prof. HOUNKONNOU Norbert
Rapporteur: Dr Ir. FONTON H. Noël
Examinateur : Dr Ir. GANGLO C. Jean
Examinateur: Dr AHOUAYE Pierre
19
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
UNIVERSITY OF ABOMEY-CALAVI (BENIN)
♦ ♦ ♦
FACULTY OF AGRONOMIC SCIENCES
♦ ♦ ♦
DEPARTMENT OF "AMENAGEMENT ET GESTION DE L’ENVIRONNEMENT"
TOPIC: Methodological contribution to
merchantable table establishment of
stand trees for Isoberlinia spp. In
Natural forest in northern Benin
THESIS
To obtain the degree of Agricultural Engineer
Option : Natural Ressources Management
Submitted and defended by:
Charles Chaffra YABI
December 18th, 2003
Director of Thesis: Dr Ir. Noël H. FONTON.
Panel members:
President: Prof. HOUNKONNOU Norbert
Director of Thesis: Dr Ir. FONTON H. Noël
Examiner: Dr Ir. GANGLO C. Jean
Examiner: Dr AHOUAYE Pierre
20
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
CERTIFICATION
Je certifie que ce travail a été conduit par YABI Chaffra
Charles à la Faculté des Sciences Agronomiques (FSA/UAC), en
vue de l’obtention du Diplôme d’Ingénieur Agronome, Option
Aménagement et Gestion des Ressources Naturelles (AGRN).
Qu’il me soit permis de dédier ce travail à :
- Mes parents Georges YABI et Martine AGANI , qui m’ont
donné la joie de vivre. Votre courage, votre détermination et
votre persévérance ont été toujours un modèle pour moi. Soyez
comblés par ce travail.
- Mon oncle Faustin AGANI et son épouse Eugénie AFOUDA :
vos efforts et sacrifices consentis pour mon éducation et
instruction n’ont pas été vains. Trouvez à travers ce travail le
résultat d’une mission bien accomplie et l’expression de ma
Directeur de Thèse
parfaite reconnaissance.
- A ma chère amDr Ir. Noël H. FONTON
ie Clémence DELIDJI et à toute la famille
Maître Assistant en Biométrie (FSA/UAC)
DELIDJI de Tchetti : vous aviez suivi de bout en bout les différentes
phases de ce travail. Votre engageme
nt personnel et votre soutien ne
m’ ont pas fait défaut tout au
long de ce travail. Que ce travail
marque le début d’une collaboration
intense, fructueuse et soutenue.
- A tous mes frères, sœurs, c
ousins et cousines Benjamin,
Marie-Reine, Blandine YABI, Hyacinthe OFFIN, Sylvestre,
Viviane, Landry, Romaric AGANI. Que ce travail soit pour vous un
objet de motivation.
DEDICACE
21
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
REMERCIEMENTS
La présente étude n’aurait pas connu un aboutissement heureux sans la
contribution de certaines personnes envers qui nous tenons à exprimer notre
profonde gratitude. Nous remercions très sincèrement :
- Dr Ir. Noël FONTON qui, en dépit de ses multiples occupations, a
accepté de diriger ce travail. Son engagement personnel, ses remarques
objectives et surtout sa sympathie ont été déterminants dans toutes les étapes de
ce travail.
- Tous les Enseignants de la FSA en particulier Prof. SINSIN, B., Prof.
SOKPON, N., Dr Ir. GANGLO, J., Dr Ir. LALEYE, P., Dr Ir. CODJIA, B., Dr
Ir. MENSAH, G., Dr Ir. ZOKPODO, B., Dr Ir. AGBOSSOU, E., et Dr Ir.
AHAMIDE, B. pour avoir assuré avec compétence et rigueur notre formation
tout au long du cycle.
- Prof. AHANCHEDE, A. , Dr Ir. BIAOU, F. et Ir. BONI, P. pour leurs
orientations conseils et assistances au cours de notre formation.
- Ir. AFOUDA, R. et WOLOU, J. respectivement Chef d’Antenne et
ADL du PAMF. Votre Assistance et votre franche collaboration ont rendu très
agréable notre séjour sur le terrain.
- Ir. AHOKPE, E. et Ir. DJODJOUWIN, L. respectivement Coordinateur
de Recherche et Responsable de l’ Unité Planification et Exécution du PAMF.
L’intérêt que vous aviez accordé à ce travail a permis de l’améliorer davantage.
Vos observations, remarques et critiques n’ont pas été du reste dans la
concrétisation des données collectées au cours de ce travail.
-Toute la population de Wari-Maro en l’occurrence SOULE Issifou, BOKO
Salomon et KOUDE Augustin. Votre connaissance de la flore locale a
permis l’avancée significative de la phase de collecte des données.
- Tous les camarades de la 27ème Promotion en particulier Justin
NOUMON, Alain OFIO, Hermane AVOHOU, Charlemagne ABOUA, Judicaël
GOUSSANOU, Carole AVOCEVOU, Madeleine LAFIA, Emmanuel GBEDJI
pour les moments passés ensemble.
- Tout le personnel du Centre de Biométrie et d’Informatique
Générale, notamment, Mme Edwige ZOSSOU, Mr. Justin DEHONOU, et
Bonaventure ADANDEDJAN, KLOUSSAH Irène, OKPEIFA Rachelle et
GODONOU Cathérine pour leur appui technique et leur franche
collaboration.
- Tous mes frères et amis Moise et Damien BIAOU, Jacques ILAYE, David
AMOUSSOU, Sylvanus et Eugène YABI, Théophile et Martin ETEKA,
Vivien, Fiacre et Désiré SENOUWA, Vincent AWE, Vincent WOROU,
avec qui nous avions toujours partagé les mêmes habitats et ressources.
22
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
RESUME
ABSTRACT
La forêt classée de Wari-Maro est située au centre du Bénin entre 8°80 et 9°10
N, et 1°55 et 2°25 E. La végétation est composée de forêts claires, de savanes et
d’îlots de forêts denses sèches, parsemés de nombreuses galeries forestières. L’objectif
visé par cette étude est de contribuer au cubage de Isoberlinia spp. sur la base de
mesures sur pied.
Pour caractériser les différentes faciès, un inventaire forestier est effectué sur
84 placettes temporaires circulaires de 707 ares de surface, reparties dans trois
formations à dominance de Isoberlinia spp.
De cet inventaire il résulte 64 espèces reparties dans 24 familles. La famille des
Caesalpiniaceae est la plus abondante (20 espèces) suivie des Combretaceae (15
espèces) et des Fabaceae (10 espèces). L’indice de diversité de Shannon varie de 3,20
bits à 3,97 bits et l’équitabilité de Pielou de 0,62 à 0,75. La densité moyenne des
peuplements est de 396 tiges par hectare et la surface terrière moyenne de 26,3 m 2/ha.
En ce qui concerne l’établissement du tarif de cubage fût, de la courbe de
hauteur et du profil de la tige, des mesures sont effectuées sur 1.138 arbres sur pieds.
Un échantillon indépendant de 60 arbres provenant des chablis rencontrés dans ces
formations est utilisé pour valider les résultats obtenus. La qualité des modèles est
appréciée à l’aide du coefficient de détermination, de l’erreur quadratique moyenne
relative de prédiction et de l’examen graphique des résidus
La formule de tronc de cône donne la meilleure estimation du volume des
billons et du fût entier. La meilleure équation de cubage du volume fût est la fonction
volumétrique d’expression :
2
VF =
0
,
13 + 062
,
0
HD . La relation hauteur en fonction du
diamètre est mieux décrite par le modèle semi-logarithmique d’expression :
HT = 16
−
8
, + ,
9
L
03 nD . Le coefficient artificiel de forme du fût est de 0,70.
Mots clés : Tarif de cubage, Isoberlinia, Forêts naturelles, coefficient de forme
23
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
The study is done in Wari-Maro protected area in central part of Benin between
8°80 and 9°10 N, and 1°55 and 2°25 E. The vegetation is savannah, woodland,
patches of dry forest and riparian forest. The aim of this study is to establish efficient
volume tables, height curves and Isoberlinia species tree profile.
For characterising vegetations, an inventory is made through 84 circle
experimental plots of 707m², located in natural stand mainly composed by Isoberlinia
spp.
It results 64 species distributed among 24 families. The most important families
are Ceasalpiniaceae (20 species), Combretaceae (15 species) and Fabaceae (10
species). Shannon diversity index varies between 3,20 bits and 3,97 bits and Pielou
evenness between 0,62 and 0,75. The stand mean density is 346 stems/ha and the
stand basal area is 26,3 m2/ha.
For merchantable volume tables, height curves and profile, they have been
studied through 1.138 tree samples. The accuracy of models has been tested on an
independent data, set of 60 trees result from "Chablis". Models efficiency was
appreciated through R- Square, the relative mean error and residual graphics analysis.
The best models obtained to simulate merchantable volume tables and height
curves are:
2
VF=
0
,
13 + 062
,
0
HD for volume table
HT = 16
−
8
, + ,
9
L
03 nD , for the height curves. The artificial form constant obtained is
0,70.
Keys words: volume table, Isoberlinia, natural forest, form constant
24
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
SOMMAIRE
Pages
CERTIFICATION……………………………………………………………………………………………. i
DEDICACE……………………………………………………………………………………………………
ii
REMERCIEMENTS…………………………………………………………………………………………. iii
RÉSUMÉ………………………………………………………………………………………………………
iv
ABSTRACT………………………………………………………………………………………………….. v
SOMMAIRE………………………………….………………………………………………………………. vi
LISTE DES TABLEAUX……………………………………………………………………………………..
ix
LISTE DES FIGURES……………………………………………………………………………………..….
x
LISTE DES PHOTOS…………………………………………………………………………………………
x
LISTE DES ANNEXES……………………………………………………………………………………….
xi
1- INTRODUCTION…………………………………………………………………………………………. 2
2- SYNTHESE BIBLIOGRAPHIQUE…………………………………………….………………………….
6
2.1- Tarifs de cubage…………………………………………………………………………..………………
6
2.1.1- Généralités…………………………………………….………………………………………………..
6
2.1.2- Méthodes de construction d'un tarif de cubage………………………..………………………………..
7
2.2- Étude de la forme de la tige d'un arbre…………………………………………….……………………..
8
2.3- Critères d’ appréciation d’un modèle……………………………….……………………………………
11
2.3.1- Critères basés sur la valeur des résidus………………….………………………..…………………….
11
2.3.2- Critères basés sur l'analyse graphique des résidus…….………………………………………………..
14
2.4- Description de Isoberlinia spp…………………………………………………………………………… 15
2.4.1- Le genre Isoberlinia…………………………………………………………………………..……….. 15
2.4.2- Aires de répartition et écologie…………………………………………………….….………………. 16
2.4.3- Qualités technologiques et usages du bois……………………………….……………………………. 17
3- CARACTERISTIQUES DU MILIEU D'ÉTUDE……………………………………………………….…
20
3.1- Situation géographique et administrative………………………………………………………….…….. 20
3.2- Facteurs climatiques……………………………………………………………………………….…….. 20
25
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
3.2.1- Pluviométrie et saisons……………………………………………………………………………..…..
20
3.2.2- Température…………………………………………………………………………………………….
23
3.2.3- Humidité relative……………………………………………………………………………………….
24
3.2-4- Evapotranspiration potentielle et insolation…………………………………….……………………...
24
3.3- Géomorphologie, sols et réseau hydrographique…………………………………………………………
25
3.3.1- Géomorphologie et sols…………………………………….……………………………..……………
25
3.3.2- Réseau hydraulique……………………………………………………………………….…………….
25
3.4- Végétation………………………………………………………………………………………………...
26
3.4.1- Formations naturelles…………………………………………………………………………………...
26
3.4.2- Formations anthropogènes……………………………………………………………..……………….
27
3.5- Ressources fauniques……………………………………………………………………………………..
27
3.6- Facteurs humains………………………………………………………………………………….……...
28
3.6.1- Peuples, langues et religions……………………………………………………………………………
28
3.6.2- Activités anthropiques en relation avec la forêt…………….………………………………………….
29
4- MATERIEL ET METHODES……………………………………………………………………………...
35
4.1- Matériel…………………………………………………………………………………………………..
35
4.1.1- Matériel biologique……………………………………………………………………………………. 35
4.1.2- Matériel de collecte des données……………………………………………………………………….
35
4.2- Méthodes de collecte des données………………………………………………………………………..
36
4.3- Caractérisation des formations végétales………………………………………..……………………….
39
4.3.1- Caractéristiques floristiques…………………………………………………………………………….
39
4.3.2- Caractéristiques dendrométriques…………………………………………...…………………………
41
4.4- Tarifs de cubage…………………………………………………...……………………………………...
41
4.4.1- Méthode de cubage des arbres………………………………………………..…...……………………
41
4.4.2- Equations de cubage………………………………………………….…………………..…………….
42
4.4.3- Critères d’appréciation d’un modèle……………………………………………….…………………..
43
4.5- Étude de la forme et du profil de la tige ………………………………….……….……………………..
44
4.5.1- Etude de la forme………………………………………………………………………………………
44
4.5.2- Etude de la relation hauteur-diamètre…………………………………………………………………..
45
5- Résultats…………………………………………………………………………………………………….
47
26
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
5.1- Caractéristiques des peuplements étudiés………………………………………………………………...
47
5.1.1- Caractéristiques floristiques…………………………………………………………………………….
47
5.1.2- Caractéristiques dendrométriques………………………………………………………………………
48
5.2- Cubage fût de Isoberlinia spp……………………………………………….….………………………... 54
5.2.1- Caractéristiques des arbres échantillons……………………………………………………………….. 54
5.2.2- Formules de cubage pour Isoberlinia spp………………………………………………………………
54
5.2.3- Tarifs de cubage fût de Isoberlinia spp…………………………………………………………………...
56
5.3- Forme et profil des tiges………………………………………………………………………………….
57
5.3.1- Etude de la forme des arbres……………………………………………………………………………
57
5.3.2- Courbes de hauteur de Isoberlinia spp…………………………………………………………………………. 58
5.4- Validation des modèles…………………………………………………………………………………..
59
5.4.1- Caractéristiques des arbres de validation………………………………………………………………
59
5.4.2- Validation des équations de cubage……………………………………………………………………
59
5.4.3- Validation de la relation hauteur-diamètre…………………………………………………………….. 62
5.4.4- Validation du coefficient de forme……………………………………………………………………..
62
6- Discussion des résultats…………………………………………………………………………………….
65
6.1- Caractéristiques des peuplements étudiés………………………………………………………………..
65
6.1.1- Caractéristiques floristiques…………………………………………………………………………….
65
6.1.2- Caractéristiques dendrométriques………………………………………………………………………
67
6.2- Cubage des arbres………………………………………………………………………………………..
68
6.2.1-Formule de cubage de Isoberlinia spp…………………………………..……………………………… 68
6.2.2- Tarif de cubage fût de Isoberlinia spp…………………………………………………………………… 68
6.3- Forme et profil de Isoberlinia spp.……………………………………..…………………………………
69
6.3.1- Forme de la tige……………………………………………………………..…………………………. 69
6.3.2- Relation hauteur diamètre………………………………………………………………………………
69
7- Conclusion et suggestions…….…………………………………………………………………………… 71
Références bibliographiques…………………………………………………………………………………..
74
Annexes…………………………………………………………………………………………………….….
81
27
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
LISTE DES TABLEAUX
Pages
Tableau 1 : Principales propriétés physiques de Isoberlinia doka.………………..………..…… 18
Tableau 2 : Formules de cubage des quatre types dendrométriques et leur forme tronquée…….
42
Tableau 3 : Comparaison des indices de diversité des trois formations étudiés..….….…………
47
Tableau 4 : Densité et surface terrière des peuplements de Isoberlinia spp..………………..….. 48
Tableau 5 : Caractéristiques dendrométriques des arbres ayant servi à la construction des tarifs.
54
Tableau 6 : Comparaison des trois formules de cubage des billons……………………….…... 55
Tableau 7 : Equations de cubage et paramètre de comparaison des tarifs.……………….……
56
Tableau 8 : Coefficient de forme des arbres échantillons………………………………………. 57
Tableau 9 : Relation hauteur-diamètre: Modèles et paramètre de comparaison…………………
58
Tableau 10 : Caractéristiques dendrométriques des arbres de validation…………………..……..
59
Tableau 11 : Validation des tarifs de cubage fût…...……………………………………….……..
59
Tableau12 :
Table de cubage du volume fût……………………………………………………...
61
Tableau 13 : Validation de la relation hauteur-diamètre…………………………………….…..
62
Tableau 14 : Validation du coefficient de forme…………………………….………….……….
62
28
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
LISTES DES FIGURES
Pages
Figure 1 : Carte de végétation de la forêt classée de Wari-Maro..………………..…………..……
21’
Figure 2 : Histogramme pluviométrique de l'année 2001……….……………..…………...…… 22
Figure 3 : Variation inter-annuelle des hauteurs de pluie de 1980 à 2001.………………...….…
23
Figure 4 : Evolution mensuelle de la température de 1969 à 1998…..……………...……….…..
23
Figure 5 : Evolution mensuelle de l'ETP au cours de l'année 2001………………………....……...
24
Figure 6 : Principaux groupes ethniques de la région de Wari-Maro……….…………...…….…..
28
Figure 7 : Principales religions de la région de Wari-Maro...……………………….………...… 29
Figure 8 : Spectres bruts et pondérés des types biologiques des peuplements étudiés…………….
50
Figure 9 : Spectres bruts et pondérés des types phytogéographiques des peuplements étudiés……
51
Figure 10 : Répartition par classe de diamètre des individus des peuplements étudiés……………..
52
Figure 11 : Répartition par classe de diamètre des surfaces terrières des peuplements étudiés……..
53
29
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
LISTE DES PHOTOS
Pages
Photo 1 :
Forêt claire à dominance Isoberlinia doka…………………………….……………………… 37
Photo 2
Savane boisée à dominance Isoberlinia tomentosa………………….………………….…… 37
Photo 3
Pieds de Isoberlinia doka cubés ……………………………………………………..….. 38
Photo 4
Chablis de I. tomentosa cubé …………………………………………………..………
38
30
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
LISTE DES ANNEXES
Pages
Annexe1 : Données climatiques de la Région de Wari-Maro……………………..………
82
Annexe 2 : Données démographiques de la Région de Wari-Maro………………..………
83
Annexe 3 : Fiches de cubage et d'inventaire forestier utilisées……………………….……
85
Annexe 4 : Composition floristique des peuplements de Isoberlinia spp…………….….. 88
Annexe 5 : Répartition par classe de diamètre des espèces des peuplements étudiés……...
90
Annexe6 : Répartition par classe de surface terrière des peuplements étudiés……….…...
96
Annexe 7 : Analyse de régression des modèles ajustés……………………………….……
102
Annexe 8 : Distribution de résidus des trois formules de cubage…………………………. 104
Annexe 9 : Distribution des résidus des trois modèles de volume…………………………
106
Annexe 10 : Test de corrélation retenu entre résidus standardisés et résidus normaux……..
107
Annexe 11 : Test de normalité de résidus…………………………………………….……..
108
Annexe 12 : Distribution des résidus des trois modèles de hauteur retenu………………..
110
Annexe 13 : Distribution des résidus des trois modèles de cubage validé………….……….
111
Annexe 14 : Distribution des résidus des trois modèles de hauteur validée ………………
113
Annexe 15 : Test de Student pour la validation du coefficient de forme………….………
114
31
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
INTRODUCTION GENERALE
32
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
1- INTRODUCTION GENERALE.
Par leurs multiples fonctions, les forêts jouent un rôle capital pour la population
mondiale sur les plans économique, écologique, environnemental et socioculturel. Les
forêts tropicales, en particulier, interviennent dans la régularisation de l’effet de serre,
dans les grands équilibres climatiques et constituent les plus grands réservoirs de la
biodiversité de la planète (F.A.O., 1993). Elles sont caractérisées par une grande
diversité floristique avec plus de trois millions d’espèces vivantes dont environ 20%
de végétaux (Whitemore, 1990).
Malheureusement, ces écosystèmes forestiers connaissent une évolution
diachronique régressive imputable à la poussée démographique, aux coupes
frauduleuses de bois, à l’agriculture, aux feux de brousse etc. Au cours d’une étude
réalisée en 1990, F.A.O. (1991) estimait à plus de dix-sept millions d’hectares la
superficie de forêts tropicales disparaissant par an, soit une perte annuelle de 1,2% de
superficie. En Afrique Occidentale humide et sub-humide, près de quatre millions
d’hectares de forêts disparaissent ou se dégradent par an (Asibey & Child, 1991).
Pour Lanly (1982), entre 1975 et 1980, pour chaque hectare de forêt plantée en
Afrique Tropicale, 29 hectares ont été déboisés.
Le Bénin n’est pas une contrée forestière. En 1995, la superficie totale de ses
forêts est estimée à 4.625.000 d’hectares dont 4.611.000 hectares de forêts naturelles
(F.A.O.,1999a). Les pertes annuelles de forêts sont estimées à 60.000ha entre 1995 et
2000 soit une perte annuelle de 1,2% (F.A.O.,1999a). Dans un pays aux ressources
forestières limitées comme le nôtre, la gestion rationnelle des forêts rémanentes
constitue une priorité importante (Sokpon, 1995). Selon Padre et Bouchon (1988) cité
par Fonweban (1995), cette gestion rationnelle des forêts passe par l’estimation de la
production, réalisée à travers des inventaires forestiers. Au cours de ces opérations
d’inventaires, la connaissance du volume des arbres est un élément indispensable et
primordial (Lanly, 1965). Or l’Afrique Intertropicale est caractérisée par le manque ou
l’insuffisance de données nécessaires sur les espèces afin d’asseoir des normes de
sylviculture, de simuler la production et l’évolution des ressources et puis d’analyser
les relations station - production (Aldar, 1990 cité par Fonweban et Houillier, 1997).
33
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
Au Bénin, les travaux portant sur les tarifs de cubage et tables de production
sont peu nombreux. Kakpo (1985) , Laumans (1991) , ont établi des tarifs pour le teck
(Tectona grandis L. f.). A cette époque les plantations étaient très jeunes pour
permettre une généralisation des résultats obtenus. Pour corriger cette insuffisance,
Ayelo (2001) a établi de nouveaux tarifs de cubage pour la même espèce. Tout
récemment, Fonton et al. (2002) ont mené des études similaires sur Acacia
auriculiformis des plantations bois de feu du Sud Bénin. Force est de constater que les
espèces endogènes de valeur telles que Khaya senegalensis, Afzelia africana,
Isoberlinia spp, Anogeissus leiocapus, Pterocarpus erinaceus etc., des forêts
naturelles n’ont pas été objet de pareilles études.
Ainsi, de nombreuses études réalisées en forêts naturelles (Djodjouwin &
Kammer, 1997 ; Yayi,1998 ; Biaou, 1999 ; Hunhyet, 2000 ; Akindélé, 2000 ; Adjinda,
2002), se sont basées sur les seules formules établies pour les arbres tropicaux par
Dawkings (1961), pour estimer soit le volume total aérien ( T
V ) soit le volume fût
commercialisable ( F
V ). A ce jour, aucune étude n’a été réalisée pour confirmer
l’adaptabilité de ces tarifs à nos stations forestières et notre sylviculture. De ce fait,
des discordances parfois importantes peuvent être observées entre les caractéristiques
dendrométriques estimées et les caractéristiques réelles des peuplements ; d’où des
erreurs dans l’estimation et la planification forestière.
De plus le statut particulier de ces forêts naturelles du Bénin qui sont pour la
plupart des forêts classées ne permet pas l’application des méthodes habituelles de
cubage des arbres. En effet il faut environ abattre 400 arbres à l’échelle d’une forêt, et
1000 arbres à l’échelle d’une région pour construire un tarif subséquent (Rondeux,
1999).
De tout ce qui précède il est opportun d’ asseoir une nouvelle méthodologie
pouvant permettre de concilier les exigences écologiques (préservation des ressources
forestières) et la mise à disponibilité d’outil fiable d’estimation du volume des
essences des forêts naturelles. C’est pourquoi cette étude vise comme
objectif principal la construction du tarif de cubage fût de Isoberlinia spp. à partir des
mesures sur pieds. De façon spécifique, cette étude vise à :
- Caractériser les peuplements à dominance Isoberlinia spp..
34
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
- Elaborer des tarifs de cubage fût pour Isoberlinia spp.
- Déterminer le coefficient de forme de ces espèces.
- Etudier la relation hauteur en fonction du diamètre.
Le choix porté sur ces espèces (Isoberlinia doka, Isoberlinia tomentosa) tient
d’une part à leur importance quantitative dans les forêts naturelles et d’autre part à
leurs rôles économiques de plus en plus croissants suite à la raréfaction des espèces de
valeurs. En effet, s’il existe encore au Bénin un potentiel ligneux en dehors des
peuplements du teck, c’est sans doute les peuplements à dominance Isoberlinia spp.
comme le témoignent les résultats de nombreux travaux de recherche (Fonton, 1996 ;
Yayi, 1998 ; Sagbo, 2000).
La forêt classée de Wari-Maro a été retenue pour cette étude parce qu’elle
paraît la plus naturelle parmi les autres forêts de la région des Monts Kouffé (Sinsin,
1995 ; Fonton, 1996) et surtout, à cause de la présence impressionnante de
peuplements à dominance Isoberlinia spp.
Après cette introduction générale (chapitre 1), nous présentons la synthèse
bibliographique dans le deuxième chapitre. Le troisième chapitre présente les
caractéristiques physiques et biologiques du milieu d’étude. Quant à la méthodologie
de recherche, elle est présentée dans le quatrième chapitre. Les principaux résultats
auxquels nous sommes parvenus de même que les discussions constituent
respectivement l’ossature du cinquième et du sixième chapitre. La conclusion et les
recommandations (chapitre 7), mettent un terme à ce document.
35
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
SYNTHESE BIBLIOGRAPHIQUE
2.1 Tarifs de cubage
2.2 Etude de la forme de la tige d’un arbre
2.3 Critères d’appréciation d’un modèle
2 4
Description de Isoberlinia spp
36
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
2- SYNTHESE BIBLIOGRAPHIQUE.
2.1- Tarifs de cubage.
2.1.1- Généralités.
Un tarif de cubage est un tableau chiffré, une formule ou un graphique, qui
donne une estimation du volume d’un arbre (tarif individuel) ou d’un ensemble
d’arbres (tarif de peuplement ) en fonction de diverses variables appelées entrées du
tarif (Cailliez, 1980 ; Rondeux, 1999).
Ces entrées du tarif, sont des caractéristiques de l’arbre (diamètre de référence,
hauteur totale) ou du peuplement (surface terrière/ha, hauteur moyenne, âge, hauteur
dominante) plus facilement mesurables que le volume lui-même (Cailliez, 1980; Palm,
1981; Rondeux, 1999). En fonction de ces entrées, plusieurs types de tarifs peuvent
être distingués :
- Les tarifs à une entrée expriment le volume moyen d’un arbre en fonction
d’une seule mesure (diamètre ou circonférence de référence). Leur domaine
d’application est d’autant plus limité que le nombre de sujets ayant servi à leur
construction est restreint et localisé (Rondeux, op. cit.). Ils sont très pratiques dans
certaines forêts tropicales où la mesure de la hauteur des arbres est impraticable
(Fonweban, 1995).
- Les tarifs de cubage à une entrée graduée nécessitent outre une mesure par
arbre, une observation générale relative au peuplement telle que la hauteur dominante
ou son âge (Dagnelie et al., 1976).
- Les tarifs de cubage à deux entrées sont plus précis et d’usage plus général.
Ils expriment le volume des arbres en fonction de leurs diamètres à 1,30 m et de la
hauteur totale individuelle.
- Les tarifs à plus de deux entrées : Ces tarifs utilisent en plus de deux entrées
précédentes (grosseur et hauteur), d’autres mesures telles que la grosseur à hauteur
relative (Rondeux, 1999).
2.1.2- Méthodes de construction d’un tarif de cubage
La construction d’un tarif de cubage peut s’appuyer sur plusieurs méthodes à
savoir la méthode directe, la méthode graphique et les méthodes mathématiques.
37
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
- La méthode directe : C’est la méthode qui semble la plus naturelle à première
vue. Chaque variable qui, est une entrée du tarif, est divisée en classes. Pour les tarifs
à une entrée, on calcule le volume moyen dans chaque classe. Pour les tarifs à deux
entrées, on constitue un tableau en croisant les classes des deux entrées. Puis, on
ventile les arbres (tarif individuel) ou les placeaux (tarif de peuplement) dans les cases
de ce tableau et on calcule le volume moyen dans chaque case (Cailliez, 1980).
- La méthode graphique : C’est la plus ancienne méthode de construction des
tarifs. Elle est réalisée pour les tarifs à une entrée en représentant sur un graphe le
volume des arbres en fonction de la variable explicative. On place quelques points sur
ce graphique et on trace une courbe continue passant au mieux par ces points
(Bouchon, 1974; Cailliez, 1980 ).
Ces deux méthodes de construction de tarifs présentent un inconvénient majeur
qui limite leur utilisation : Il est impossible d’estimer la précision avec laquelle le tarif
permet d’estimer le volume des arbres.
- Les méthodes mathématiques : Les tarifs de cubage sont actuellement
construits par voie mathématique et se présentent sous forme d’équations résultant de
l’application de la méthode statistique de régression par les moindres carrés (Dagnelie,
1975; Palm, 1981). Ce procédé de construction est largement facilité par l’utilisation
de programme de calcul sur ordinateur (Rondeux, 1973), permettant d’envisager des
régressions multiples de diverses formes : régression non pondérée, régression
pondérée et régression segmentée.
La méthode de régression non pondérée permet l’estimation des paramètres
par la méthode des moindres carrés non pondérée. Le choix des variables explicatives
peut se faire par l’utilisation des programmes de calcul de régression multiple pas à
pas développé par Dagnelie (1975).
La méthode de régression pondérée est utilisée pour résoudre des problèmes
liés à l’hétérogénéité des variances résiduelles. Elle consiste à déterminer les
paramètres de l’équation de régression en accordant aux résidus un poids Wi
inversement proportionnel à leur variance. On minimise la somme des carrés des
2
n
∧
écarts
⎛
∑
1
i
W i
V − i
V ⎟⎞
⎜
avec Wi =
(Palm, 1981). Dans cette équation V désigne le
i
i 1
=
⎝
⎠
σ 2i
38
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
∧
volume observé et v le volume estimé. Le calcul d’une telle régression nécessite la
i
connaissance préalable des écarts types résiduels relatifs aux différentes observations.
Palm (1981) a proposé une méthode d’estimation ne nécessitant pas le calcul des
variances par classe. Il suppose que les résidus des régressions sont normaux de
∧
moyenne nulle et leur écart-type peut être exprimé en fonction du volume estimé V i
λ
∧
par la formule σ =K
. Cette procédure revient à calculer une régression non
i
i
V
pondérée après transformation des variables
Les régressions segmentées ont été proposées pour estimer de façon préci e
s le
volume des arbres quelles que soient leurs dimensions. Ainsi l’équation unique de
cubage valable pour toutes les classes de grosseur est remplacée par e
d ux ou plusieurs
équations valables chacune pour une classe de grosseur déterminée.
2.2- Etude de la forme de la tige d'un arbre.
La forme d'un arbre est un élément important intervenant dans le calcul de son
volume (Rondeux, 1999). Afin de caractériser le profil des tiges plusieurs express o
i ns
dendrométriques sont utilisées pour matérialiser la forme générale de la tige ’
d un
arbre. Il s’agit entre autres du coefficient de dé r
c oissance, du défilement, du
coefficient de forme et des quotients de forme.
- Le coefficient de décroissance exprime le rapport qui existe entre le di m
a ètre
(respectivement la circonférence) mesuré à mi-hauteur de la ti e
g et le diamètre
(respectivement la circonférence) mesuré à hauteur d'homme.
D
Le coefficient de décroissance est donné par l’expression. K =
0,5h .
D
Dans cette expression, D désigne le diamètre à mi-hauteur et D le diamètre de
5
,
0 h
référence. On utilise aussi la notion de décroissance pour désigner le complément à
l’unité du coefficient de décroissance.
- Le défilement : Encore appelé décroissance métrique, le défilement exprime
la différence (en centimètre par mètre courant) entre le diamètre ou la circonférence
à
hauteur d'homme et le diamètre ou la circonférence à mi-hauteur d'une tige ou d'une
39
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
portion de tige (Rondeux, 1999). L’expression de la décroissance métrique s’écrit :
D− 0
D 5,
K
h
=
0,5h 1
− ,3
- Coefficient de forme. Il exprime le rapport entre le volume réel de la tige de
l'arbre jusqu'à une découpe fixée (en gr sseur ou en l
o
ongueur) et le volume du
cylindre ayant comme base la surface gi de la section à une hauteur fixée i et comme
longueur, la hauteur r
h (de référence) du volume considéré (Rondeux, op. Cit.). Son
expression est :
V
fi =
gi r
h
fi est aussi appelé coefficient de forme à "hauteur d'homme" ou le "coefficient de
forme artificiel" lorsque i correspond à la hauteur d'homme. Ce coefficient ne permet
pas de mieux caractériser la forme d’une tige car les tiges de même forme
(homothétiques) n’ont pas pour autant le même coefficient de forme (Cailliez, 1980 ;
Palm, 1981). Hohenadl (1936) cité par Rondeux (1999) a utilisé la notion du
coefficient naturel de forme de la tige (par opposition au coefficient artificiel de
forme) pour mieux rendre compte de la forme de la tige. Ce coefficient tient ainsi
mieux compte de la morphologie de l'ensemble de la tige (Rondeux, 1999).
Cependant, la difficulté de mesurer sur un arbre debout, le diamètre à une hauteur
relative, limite son emploi (Cailliez, 1980). L’expression de ce coefficient est :
Volume de
. la
. tige
.
f =
′
g
0
h
10
,
xH
Dans cette expression, H désigne hauteur totale et g la surface terrière à la hauteur
H .
10
- Les Quotients de forme se réfère t
n aux expressions utilisant les rapports de
diamètre mesurés à diverses hauteurs. Au nombre de ceux-ci on peut citer le quotient
d
de forme de Hohenadl noté : q
=
H
et le quotient de forme de Scheffel noté
d0,9h
d
q
0,5h
=
0,5h
d
- Fonctions de défilement
40
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
Encore appelées courbes de profil, les fonctions de défilement permettent de
mettre en relation les grosseurs (circonférences ou diamètres) mesurées le long d'une
tige avec les niveaux de hauteurs correspondants (Palm, 1981). Elles sont beaucou
p
plus simples et recommandées dans le calcul de volume et des assortiments. L'intérêt
accordé à ces modèles se justifie par le fait que ces derniers peuvent :
- permettre d'estimer la grosseur atteinte par un arbre à divers niveaux de
hauteurs (Palm, 1981 ; Fonweban, 1995 ; Rondeux, 1995).
- permettre d'estimer le volume d'une portion quelconque d'un arbre (ou de
n'importe quelle partie de la tige) (Palm, 1981 ; Fonweban, 1995).
- être utiles lorsqu'on cherche à évaluer les effets de certains traitements
tion, élagage) sur la forme des arbres
sylvicoles (les coupes d’éclaircie, fertilisa
(Lowell, 1986; Bouillet, 1993 cités par Fonweban, 1995 ).
Dès lors, de nombreuses fonctions de défilements ont été proposées dans la
littérature forestière. Behre (1927) cité par Rondeux (1999) a établi une fonction
hyperbolique pour modéliser le pr f
o il de la tige au-dessus de 1,3 m. Elle est de la
x
forme y =
a + a x
0
1
où
d
y
x
= ; avec d le diamètre à une hauteur relative x exprimée en pourcentage
d
x
et considérée au-dessus du niveau de référence et d, le diamètre à 1,3m. Palm (1981) a
proposé une fonction de la forme
1
b
2
b
= 0
y b +
+
.
2
i
C0 10
, h
C0 10
, h0
Dans cette expression, iy représente les circonférences re a
l tives définies par le
rapport entre une circo f
n ére c
n e à une hauteur relative donnée et la circonférence à H .
10
Dans cette expression C désigne la circonférence à 1,3 m et H la hauteur totale.
Plus récemment Kozak (1988) a proposé des fonctions de défilement à
exposants variables qui jusqu’ici ont donné des é
r sultats satisfaisants par rapport aux
modèles précédents (Fonweban, 1999). Elles sont de la forme : (
d )
h = .
D (
x )
h (qh) , où
(
x h)=(H −h)/(H 1
− 3
, ) et (
q h) est un exposant qui varie de la souche jusqu'à l'apex,
et qui rend compte de la forme locale de la tige.
41
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
2.3- Critères d’appréciation d’un modèle.
Le choix des meilleurs modèles de cubage est une phase importante dans la
construction des tarifs. Pour déterminer les modèles les plus pertinents c’est-à-dire
précis et exempts de biais, div r
e s para è
m tres basés sur le signe et les valeurs des
résidus sont utilisés.
2.3.1- Paramètres basés sur la valeur des résidus.
Deux paramètres étaient utilisés lorsque l’ajustement se faisait par voie
graphique (Bruce, 1920 ; Spurr,1952 cités par Rondeux,1999).
∑n( ˆ
i
V − i
V )
i =
- La déviation globale
= 1
DG
∑n ˆiV
i=1
∑n
ˆ
i
V − i
V
- La déviation moyenne D
i =
= 1
m
∑n ˆiV
i =1
∧
Dans ces expressions, i
V est le volume observé ; i
V le volume estimé et n le
nombre d’arbres de l’échantillon. Le premier indice traduit le biais global éventuel du
tarif de cub g
a e et n’excède pas d’habitude 1%. La déviation moyenne mesure la
variabilité des écarts entre les valeur
s observées et les valeurs estimées.
De nos jours, où la construction des tarifs est essentiellement basée sur l s
e
méthodes statistiques, les paramètres suivants sont utilisés comme indices de r
p écision
d’un ajustement.
⎛
∧
2 ⎞
- L’écart type résiduel. Son expression s’écrit
1
n ⎛
⎞
σ = ⎜⎜
∑⎜ iV−Vi ⎟
n− p−1
⎟
⎟
⎝
i =1 ⎝
⎠ ⎠
où n désigne le nombre total d’arbres et p le nombre de variables explicative
s
intervenant dans le calcul du volume observé Vi. D’une manière générale, un
coefficient de détermination élevé ou un écart type résiduel f i
a ble témoigne d’un bon
ajustement.
σ
- Coefficient de variation résiduel : CVR 100
=
V
42
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
Il est important de souligner que les coefficients de variation résiduelle n’ont
pas la même signification selon qu’ils s’adressent à des variables dépendantes
exprimées sous la forme logarithmique (y' log
=
y) ou non logarithmique (y). En effet,
dans le cas d’équations logarithmiques, le coefficient de variation résiduelle de la
variable initiale (non transformée) concerne chacune des valeurs fournies par
l’équation (erreur relative constante), tandis que dans le cas d’équations non
logarithmiques, ce même coefficient traduit l’erreur susceptible d’être commise sur l
a
valeur moyenne d
e la variable dépendante (Rondeux, 1999).
- La moyenne quadratique des résidus absolus (s) et relatifs (sr) :
Palm (1981), recommande de faire pour chaque ajustement, le calcul systé a
m tique de
ces indices d’ expressions :
n
2
S = 1
ˆ
n∑( i
V − i
V )
i =1
2
Sr =
∑n
ˆ
1
i
V − i
V
n
ˆ
i =1
i
V
La moyenne quadratique des résidus relatifs Sr est un critère intéressant à considérer
car le fait de diviser par la quantité 2
ˆi
V contribue à l’homogénéisation de la variance
(Rondeux, 1993).
n
- L’indice de Fur ival : Furnival (1961) cité par Rondeux (1999) a proposé un
indice pour rendre comparable les tests portant sur la qualité des ajustements réalisés à
partir de variables dépendantes ayant subi une transformation. Cet indice est basé sur
le concept du maximum des vraisemblances. L’indice de Furnival s’écrit :
IF [
= f ('V )]−1 σ
.
où f'V
( ) correspond à la dérivée première de f(v) par rapport à iV . σ représente
l’écart type résiduel relatif à V' et les crochets [ ] indiquent qu’il faut prendre en
considération la moyenne géométrique de la dérivée, soit :
[ f'(V )]
⎡ 1
=exp
∑n {
ln f'(V )} .⎤
⎢
⎥
⎣ n i =1
⎦
43
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
A tous ces paramètres il faut ajouter le coefficient de détermination R2 . Il est
égal au carré du coefficient de corrélation et traduit la part de variation de la variable
dépendante expliquée par la régression.
2.3.2- Critères basés sur l’ analyse graphique des résidus :
- Graphique des valeurs résiduelles
Elle est d’une importance capitale ; car elle permet de juger réellement la
qualité d’une régression ou encore la pertinence d’un modèle. On peut également à
travers elle, apprécier la présence éventuelle d’un biais.
- Paramètres basés sur le signe des résidus
Cette méthode consiste à utiliser un poids unitaire à chaque résidu quel que soit
l’ajustement opéré (Palm, 1981). Elle est basée essentiellement sur deux hypothèses :
En absence de biais, (1) le nombre de résidus positifs doivent en principe compens r
e
le nombre de résidus négatifs et, (2) la succession des signes doit se faire de manière
aléatoire lorsque les arbres sont classés par grosseurs croissantes ou décroissantes.
a
L vérification de ces hypothèses peut se réaliser d’une part, par les tests de
signes (Dagnelie, 1969, 1970 cité par Palm, 1981) et d’autre part, par les tests de
Siegel (Palm, 1981). Cette méthode n’e t
s cependant pas à l’abri des critiques surtout
en ce qui concerne le test de suites, quand on sait que les g o
r sseurs ne peuvent pas être
ordonnées de manière strictement croissante du fait que plusieurs arbres de
l’échantillon peuvent avoir la même grosseur ( Palm, 1981)
Une autre méthode consiste à réaliser un test d’égalité des proportions de
résidus positifs et négatifs observés dans chaque catégorie de grosseur.
Théoriquement, la proportion de signes plus et moins doit être égale à ½ au niveau de
chacune des catégories, et l’écart par rapport à cette situation idéale peut être mes r
u é
par la valeur χ 2 relative à une variable de PEARSON (Siegel, 1956 cité par Palm,
1981).
44
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
2.4- Description d’ Isoberlinia spp.
2.4.1- Le genre Isoberlinia (Selon Aubreville, 1970).
Le genre Isoberlinia appartient à l’ordre des Légumineuses, à la famille des
Caesalpiniaceae et à la Tribu des Amherstitées. Ce genre est caractérisé par (2-5)
feuilles jugulées à stipules interfoliaires falciformes et caduques. Les inflorescences
sont groupées en panicules. Les bractéoles valvaires enveloppent les fleurs constituées
de 5 sépales linéaires et subégaux, 5 pétales de même longueur et de (10-13) étamines
libres, subégales et exsertes. Les fruits sont des gousses s’ouvrant en deux valves
ligneuses. Après la déhiscence, ces valves s’enroulent et se caractérisent par une
surface masquée de nervures transversales plus ou moins pr é
o minentes.
Les opinions des botanistes sont très variables en ce qui concerne la position
systématique de certaines espèces proches des Isoberlinia vrais. Certaines espèces
attribuées au genre Isoberlinia ont été récemment attribuées au genre Pseudoberlinia
puis actuellement au genre Julbernadia (Aubreville, 1950). D’autres espèces ont été
réduites à des variétés de Isoberlinia angolensis (Geerling, 1988). La révision du
genre Isoberlinia faite par Brenan (1963) cité par Aubreville (1970) a p r
e mis de
distinguer cinq espèces d’Isoberlinia. Au Nord de ’
l équateur, il n’existe que trois
espèces : Isoberlinia doka, Isoberlinia tomentosa, Isoberlinia paradoxa. Au Sud de
l’équateur se trouve Isoberlinia tomentosa et autres espèces Isoberlinia angolensis,
Isoberlinia scheffleri. Dans les agro-écosystèmes du Bénin deux espèces o t
n été
signalées : Isoberlinia doka, Isoberlinia tomentosa.
- Isoberlinia doka Craib & stapt (Selon Aubreville, 1970).
Arbre de 10 à 15 m de hauteur pouvant atteindre parfois 20 m, Isoberlinia d k
o a
est caractérisé par 2 (3) (4) paires de folioles opposées ou sub-opposées. Les stipules
interpétiol i
a res sont falciformes, ordinairement caduques et soudées plus ou moins à la
base. Les rameaux et les feuilles sont glabres. Les fleurs blanches et subsessiles sont
constituées de 5 pétales plus ou moins égaux, un calice tubulaire à 5 lobes pointus et
10 étamines. Les fruits sont oblongs de couleur marron, finement striés
transversalement d’abord tomenteux puis glabres.
45
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
- Isoberlinia tomentosa (Harms) Craib &stapt ( selon Aubreville, 1970).
C’est un arbre de 10 à 15 m de haut parfois 20 m caractérisé par des rameaux et
feuilles pubescentes. Les jeunes feuilles sont duveteuses. Les feuilles sont
caractérisées par 3 à 4 paires de folioles sub-opposées plus ou moins pubescentes au-
dessous. Les stipules sont falciformes et tomenteuses. Les folioles ovées ou elliptiques
sont arrondies aux deux extrémités. Les fleurs sont blanc-rosé odorant un peu l
p us
grandes que celles de Isoberlinia doka. Les pétales sont subégaux et on y rencontre 10
étamines.
De façon pratique, la différence entre les deux espèces en peuplement mélangé
se fait très bien. Les bouquets d’Isoberlinia doka ont d’abord des feuilles mates
cireuses, glabres mais bient t
ô brillantes éclatantes au soleil ; ceux de Isoberlinia
tomentosa ont des feuilles nouvelles grises veloutées sur les deux faces qui prenne t
n
ensuite une couleur berge nuancée de vert et de rougeâtre. Geerling (1988) a sign l
a é
que Isoberlinia doka a une cime assez étroite avec ouverture alors que Isoberlinia
tomentosa a une cime étalée et assez dense.
2.4.2- Aires de répartition et écologie
Les espèces d’Isoberlinia sont d’origine africaine. Elles ont une gran e
d
importance dans les paysages soudaniens et zambéziens, parce qu’ils s’y présentent à
l’état de peuplements purs ou mélangés avec d’autres grandes légumineuses. En
général lorsqu’elles apparaissent, elles dominent les peuplements (Aubreville, 1970).
Leurs peuplements constituent les plus belles forêts claires de l’Afrique Occidentale e t
Centrale (Normand, 1971).
Les bois d’Isoberlinia spp. se rencontrent depuis la haute Guinée et le Mali
méridional jusqu’en Ouganda (Aubreville, 1970). En Afrique Occidentale, on les
rencontre entre les 8° et 13° latitudes nord comprenant le Mali, le Bénin, le Togo, l
a
Côte d’Ivoire, la Guinée etc.) tandi
s qu’en Afrique centrale, ils se retrouvent entre le
5° et 9° latitudes Sud. Les Isoberlinia sont des espèces frugales, qui peuvent se
contenter des terrains les plus médiocres. Ces arbres s
e multiplient abondamment par
rejets de souches et drageons et se cramponnent au sol en dépit de toutes les
vicissitudes : feux, défrichements, érosions. Dans tous les pays soudaniens, ils son t
46
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
particulièrement remarquables en saison sèche dans le paysage gris desséché des
savanes boisées (Aubreville, 1950 ; Geerling, 1988). Le facteur principal favorisant la
vitalité de ces espèces est leur aptitude à entrer en symbiose avec les champignons du
type mycorhizien.
Ces arbres poussent naturellement sous climat soudanien ou soudano-guinéen
où la pluviométrie moyenne varie de 900 à 1.100 mm avec 5 à 6 mois de saison sèche.
Ils s’accommodent bien à des températures de 24,5° à 28,8°C avec des amplitudes
thermiques pouvant atteindre 6°C.
2.4.3- Qualités technologiques et usages du bois.
e
D nombreuses études conduites dans la sous-région ont permis d’appréhender
les caractéristiques technologiques des bois de ces espèces. Ainsi, du point de vue
structural, le bois d’Isoberlinia spp. est caractérisé par une nette démarcation entre la
couleur de l’aubier et celle du duramen. On note l’existence de gros pores et la
présence quasi constante de gomme dans les vaisseaux (Sagbo, 2000). Le duramen est
peu durabl
e et donc le bois est sujet à des attaques d’insectes et de diverses sortes
d’organismes (Eleanor & Keating, 1972). De la même manière, on note l
a
prédominance de simples perforations sous forme de pe i
t ts trous (ou pores) de
diamètre variant e t
n re 150 et 200 microm t
è res (F.R.I.N ,. 1980). Le tab e
l au 1 présen e
t
les principales carac é
t ristiques physiques u
d bois. Fort e
d ces caractéristiques, le bois
d’Isoberlinia est a
pte à une foule d’usage
à savoir la m n
e uiserie, l’ébénisterie, la
fabrication de charpe t
n e (Anonyme, 1989).
Tableau 1: Principales propriétés physiques d’Isoberlinia doka et d’I. tomentosa
Paramètres Auteurs
I. doka I. tomentosa Provenance
Densité (13,9%
FRIN (1980)
0,724
0,679 /cm³
Nigeria.
47
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
Retrait tangentiel
FRIN (1980)
6,3% 6,3% Nigeria.
Retrait radial
FRIN (1980)
4,1% 4,1% Ghana.
Retrait Volumique
FRIN (1980)
10,4% 10,4% Guinée.
Retrait radial
Eleanor& Keating 5,6%-7%
5,6-7%.
Burkina
(
)
Retrait tangentiel
Eleanor & Keating
3,1%.
3,1%
Ghana.
(
Module de rupture
Eleanor & Keating 9,2 Mpa.
-
Burkina
(
)
Module d’élasticité
Eleanor & Keating
12,4
-
Ghana.
(
)
48
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
CARACTERISTIQUES DU MILIEU
3.1 Situation géographique et administrative
3.2 Facteurs clim t
a iques
3.3 Géomorphologie, sols et réseau hydrographique
3.4 Végétation
3.5 Les ressources fauniques
49
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
3- CARACTERISTIQUES DU MILIEU D’ETUDE
3.1- Situation géographique et administrative
La présente étude a été réalisée dans la forêt classée de Wari-Maro, située au
centre du Bénin. Elle couvre une superficie de 107.500 ha répartie sur les communes
de Tchaourou (46,5% en superficie) et de Bassila (53,5%).
Géographiquement, cette zone est comprise entre les parallèles 8°80’ et 9°10’
latitude Nord et 1°55’ et 2°25’ longitude Est (Figure 1). Elle est limitée :
- au Nord par la forêt classée de l’Ouémé-Supérieur,
- au Sud par la forêt classée des Monts Kouffé,
- à l’Est par l’Axe national Tchaourou-Bétérou et
- à l’Ouest par la piste Wari-Maro-Igbèrè.
La forêt de Wari-Maro a été classée comme réserve de la faune par l’arrêté
n°5194/SE du 02 décembre 1946, suivi d’un déclassement partiel par l’arrêté
n°9190/SE du 25 novembre 1955. Les autorités locales et populations limitrophes qui
ont droit d’usage dans la forêt sont celles des villages de Bétérou, Wari-Maro, Banigri,
Koko, Koda, Agbassa, Kpessou, Sinahou, Agramarou, Alafiarou, Kpawa dans la
commune de Tchaourou et celles de Wannou, Api, Igbomacro, Doguè, Adjimon et
Igbèrè dans la commune de Bassila.
3.2- Facteurs climatiques.
Les données climatiques utilisées pour caractériser la forêt classée de Wari-
Maro sont celles relevées à la station météorologique de Parakou. Ces données sources
utilisées au cours de cette étude sont présentées dans l’annexe 1.
3.2.1- Pluviométrie et saisons
Les pluies constituent pour la végétation le facteur climatique le plus
significatif. Elles constituent l’élément de différenciation climatique le plus marquant
(Anonyme, 1989).
50
Chapitre 3 : Caractéristiques du milieu d’étude
Figure 1 : Carte de la forêt classée de Wari-Maro
19
Chapitre 5 : Résultats
Elles régissent le type de végétation et son dynamisme par alimentation directe
et par l’humidité relative de l’air qu’elles entretiennent (Biaou,1999). La forêt classée
de Wari-Maro est sous l ’influence du climat tropical de type soudanien humide
caractérisé par deux sa s
i ons de durées presque égales :
- une saison sèche marquée qui s’étend de novembre à mars. Celle-ci peut être
décomposée en deux saisons thermiques: une saison froide (décembre-février) due au
passage de l’harmattan et une saison chaude (mars-avril).
- une saison pluvieuse qui dure d’avril à octobre. a
L figure 2 montre l’évolution
e
m nsuelle de la pluviométrie au cours de l’année 2001.
Figure 2: Histogramme pluviométrique de l’année 2001 (Source: Station de Para u)
ko .
300
250
200
150
100
50
Hauteur de pluie (mm)
0
i
l
t
t
û
p
o
Janv
Fev
Mai
Mars
Avr
Juin
Juill
Nov
Dec
Ao
Se
oct
M o is
Ce graphe montre que la région est caractérisée a
p r une distribution en cloche
d’allure grossière, unimodale, caractéristique des climats de type tropical. Le mois
d’août est le plus arrosé avec une pluviométrie de 267,5 mm. Si l’on considère les
critères de Gaussen (1949) cité par Sokpon (1995), les mois allant d’octobre à m
ars
sont les mois secs de la région de Wari-Maro.
La figure 3 montre les variations inter annuelles des pluies dans cette régio .
n La
pluviométrie moyenne annuelle calculée sur 22 ans (1980 à 2001) est de 1152,7 m
m
avec un écart-type de 245,1 mm et un coefficient de variation de 21,3 %. La plus
faible pluviométrie a été enregistrée en 1983 (641 mm) et la plus forte en 1988
(1617,6 mm).
1800
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
Hauteur de pluie (mm)
0
0
1
2
3
4
5
86
87
8
89
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0
01
198 198 198 198 198 198 19
19
198 19
199 199 199 199 199 199 199 199 199 199 200 20
Années
46
Chapitre 5 : Résultats
Figure 3: a
V riations interannuelles des hauteurs de pluie de 1980 à 2001 (Source: Station de Parakou)
3.2.2- Température
La région connaît une grande variation de température au cours de l’année
(Figure 4). La température moyenne au cours de cette période est de 26,9 °C. La
moyenne annuelle des maxima pour cette période est de 32,7 °C tandis que celle des
minima est de 21,0 °C. Les mois les plus chauds de l’année sont janvier, février, mars
et avril tandis que le mois d’août est le plus froid.
maxima(°C)
Moyenne(°C)
Minima(°C)
40
35
) 30
(
°C
25
ure 20
15
10
Temperat
5
0
Jan
fev,
Mars Avril
Mai
Juin
Juill Août sept, octo
nov
Dec
Figure 4 Evolution mensuelle de la température de 1969 à 1998 (Source: Station de Parakou).
3.2.3- Humidité relative
L’humidité relative a une ac i
t on directe sur l’évaporation de l’eau contenue
dans le sol et sur la transpiration. l
E le joue un rôle atténuateur du déficit hydrique.
Elle est très élevée en saison des pluies et surtout pendant les mois de juillet, août et
septembre où elle atteint les valeurs de 95,98%. Par contre, elle s’abaisse jusqu’à 10%
en saison sèche et froide à cause de l’harmattan.
3.2.4- Evapotranspiration potentielle et insolation
’
L évapotranspiration potentielle (ETP) permet de déterminer en un lieu et pour
une période donnée, un bilan hydrique théorique où les caractéristiques du sol
n’interviennent pa
s (Sinsin, 1991). L’intérêt de l’étude de l’ETP réside dans
l’estimation théorique de la quantité d’eau disponible au niveau des racines des plantes
(Sokpon, 1995). Son évolution au cours de l’année 2001 est illustrée à la figure 5.
Figure 5: Evolution mensuelle de l’ETP au cours de l’année 2001(Source: Station de Parakou).
E T P (m m )
1 6 0
1 4 0
1 2 0
1 0 0
mm)
8 0
6 0
ETP(
4 0
2 0
0
47
i
in
t,
o
Avril
Ma
Ju
Jull
sep
oct
nov
Dec
M o is
Chapitre 5 : Résultats
L’ETP moyenne est 128 mm pour l’année. Elle varie peu d’une saison à une
autre : pendant la saison sèche, l’ETP est 4,4 mm/j tandis qu’ en période humide, elle
est de 4,1mm/j.
L’insolation est un facteur important à cause de son rôle fondamental dan
s la
photosynthèse et sur la mise en fleur des plantes. Elle joue un rôle dans l’état de
reconstitution des forêts. La plupart des essences de valeur économique sont des
essences exigeantes en lumière. Son influence sur a
l composition floristique et la
richesse de la régénération dans les forêts est bien illustrée par le concept d’essences
de lumière et d’essences d’ombre. L’insolation moyenne enregistrée par la station de
Parakou est de 2.445 heures par an dont près de 50% obtenue en saison sèche.
3.3- Géomorphologie, sols et réseau hydrographique.
3.3.1- Géomorphologie et sols
La forêt classée de Wari-Maro s’établit sur une vaste pénéplaine d’altitude
moyenne 300 m environ avec par endroits, des Inselbergs dont notamment Tinte o
r u
(575 m), Soubakpèrou (620 m). Ils se présentent sous formes de dômes isolés ou de
chaînes faiblement allongées à orientation Nord-Sud. Le substratum géologique
dominant est constitué de formations cristallines anciennes de type dahoméen. a
L
roche mère est de nature granito-gneissique. On rencontre des sols ferrallitique
s sur du
gneiss et du migmatite dans la partie Nor -
d ouest tandis que pour les autres parties, on
rencontre des sols ferrugineux tropicaux sur granito-gneiss pauvres en éléments
nutritifs.
3.3.2- Réseau hydrographique
Le réseau hydrographique est composé du fleuve Ou
é et de ses affluents
ém
(Odola, Terou). Ces affluents tarissent pendant la saison sèche. Cependant, il u
s bsiste
dans leurs lits mineurs des mares en chapelets. Ce qui constitue un atout majeur o
p ur
la survie d’une partie de la faune. Il faut noter aussi la présence de nombreux
ruisseaux qui pénètrent dans ces a
ffluents et, ceci explique bien l’abondance des
galeries forestières dans cette zo e
n .
3.4- Végétation
La forêt classée de Wari-Maro est située dans la zone soudanienne .Cette zone
est définie comme "formations de sava e
n s boisées guinéennes" par Aubreville (1937)
et par White (1983) comme "forêts claires soudaniennes avec abondance d’Isoberlini
a
spp.". Adjakidjè (1984) a décrit c s
e mêmes formations comme "savanes arborées et
arbustives à espèces mélangées sur sols cristallins". Tout récemment cette zone est
définie comme une mosaïque de forêts claires parsemées de savanes arborées et
48
Chapitre 5 : Résultats
arbustives et traversées de galeries forestières riches en espèces (Adjanohoun et a .,
l
1989 cité par Koty, 2002). Des travaux récents conduits par Fonton (1996), Agonyiss
a
(1996) et Houinato (2001) ont permis de mieux décrire les formations végétales
rencontrées.
3.4.1- Les formations naturelles
Il s’agit essentiellement des forêts galeries, les forêts claires et forêts denses
sèches et des savanes.
Les galeries forestières ont une superficie totale estimée à 2.924 hectares
(Djodjouwin, 2001). Les e p
s èces caractéristiques de ces formations végétales sont
Parinari congoensis, Uapaca somon, Kh y
a a senegalensis, Berlinia grandiflora,
Pterocarpus santalinoïdes et Syzigium guineense.
Les forêts claires et savanes boisées (46.976 hectares) sont dominées par des
essences comme Isoberlinia doka, Pterocarpus erinaceus, Isoberlinia tomentosa,
Monotes kerstingii, Uapaca togoensis, Vitellaria paradoxa, Daniellia oliveri et
Pericopsis laxiflora. En savane boisée, la strate herbacée est dominée par Hyparhenia
involucrata, Andropogon gayanus et Andropogon schirensis.
Les savanes arborées et arbustives caractérisées par une strate arbustive dense
et une strate arborescente dominée par Burkea africana, Detarium microcarpum,
Terminalia avianoïdes et Vitellaria paradoxa. On note par endroits la présence
d’Encephalartos barterii dans la strate herbacée. Leur superficie a été estimée à
55.905,31 hectares (Djodjouwin, 2001).
Les forêts denses sèches existent. Elles sont dominées par Anogeissus
leiocarpus. Leur superficie a été estimée à 5.960 hectares (Djodjouwin, 2001).
3.4.2- Les formations anthropogènes
Les formations anthropogènes sont composées essentiellement des cultures des
pri
jachères et les plantations étatiques ou vées de teck ou d’anacardiers. D’une
superficie totale esti é
m e à 570 hectares (Fonton, 1996) les mosaïques de cultures et
jachères sont caractérisées par les espèces comme Strychnos spinosa, Strychnos
innocua, Nauclea latifolia, Pennisetum spp, Tephrosia spp.
Quant aux plantations, nous pouvons citer la plantation d’Anacardium
occidentale d’ Agramarou 1
( 50 hectares) installée par S.N.A.FOR. depuis 1965.
3.5- Les ressources fauniques.
La région de Wari-Maro fait partie des pl
u
us diversifiées en faune a Bénin. Les
travaux réalisés par Sinsin (1996), Sinsin et al. (1998), ont montré la présence de 1 0
6
individus de même que des indices de présence pour 518 individus. On y rencontre :
- les bovinés : Le buffle (Syncerus caffer), le cobe de Buffon (Kobus adenota), le
cobe defassa (Kobus defassa), le Bubale (Alcelaphus bucelaphus major),
l’hippotrague (Hypotragus equinus)…
- les primates : Le patas Erytrocebus patas), les vervets (Cercopithecus aethiops), le
mona (Cercopithecus mona), etc.
49
Chapitre 5 : Résultats
- les reptiles dont notamment les varans (Varanus exathematicus, Varanus niloticus).
On note de même, la présence de certaines espèces rares comme le lycaon
(Lycaon pictus), le colobe noir d’Afrique (Colobus polykomos verrosus), le sitatunga
(Tragelaphus spekei). La biomasse totale des ongulés est évaluée à 176,4 Kg/Km² en
1996 (Sinsin et al., 1998). Ces études ont montré en plus que le taux de braconnage est
supérieur au taux intrinsèque d’accroissement naturel des espèces animales. Ceci
entraîne une disparition imminente des espèces. Dans cette même forêt, Claffey
(1995) a dénombré 227 espèces d’oiseaux dont 15 n’étaient pas signalées au Bénin.
3.6- Facteurs humains.
3.6.1- Peuples, langues et religions.
D’après I.N.S.A.E. (2003), la population de trois arrondissements riverains de
la forêt classée de Wari-Maro peut être estimée à 26.839 h b
a itants (Annexe 2). Les
femmes représentent plus de la moitié (50,25%) de cette population.
Figure 6: Principales ethnies de la région de Wari-Maro (Source:
Adja& app
Fon &app
Barriba&app
1%
0%
1%
20%
24%
Dendi&app
1%
Yoa&Lokpa
Peulh
23%
15%
13%
GuaouOtam
Yoruba&app
Autres ethnies
Eth etrangère
I.N..S.A.E., 2003).
Selon S.I.L. (2001), cette région est dominée par les peuples parlant des
langues de type "Defoid" dont notamment les Nagots. Ces derniers représentent
l’ethnie majoritaire (24%) suivi des Yoa et Lokpa (23%), des Bariba (20%) et les
Otamari (15%) (Figure 6).
Ces peuples se sont, pour la majorité installés dans ces villages forestiers à
l’époque des guerres tribales et du commerce des esclaves (1700-1900). Au cours de
cette période, la forêt était devenue un lieu de refuge qui offrait des garanties de
sécurité contre les envahisseurs (Tomety, 2002).
La population de la région de Wari-Maro est en majorité musulmane (53%)
comme l’illustre la figu
groupes religieux sont les Catholiques (29%),
re 7. Les autres
les religions traditionnelles (2,30%) les protestants (1,49%) et les célestes (0,70%).
50
Chapitre 5 : Résultats
Aucune
Vodoun
Catholique
11%
9%
8%
8%
Protestant
9%
9%
Aut Prostes
Celeste
10%
9%
Islam
8%
10%
9%
Aut chret
Aut Tradi
Aut reli
ND
Figure 7: Principales religions de la région de Wari-Maro.(Source: I.N.S.A.E., 2003).
3.6.2- Activités anthropiques en rapport avec la forêt
- Activités agricoles
L’agriculture occupe la première place dans les activités pratiquées p r
a les
populations riveraines de l a forêt de Wari-Maro. La superficie totale cultivée est
estimée à 37 hectares (Djodjouwin, 2001) et concerne essentiellement les u
c ltures de
maïs, d’igname, manioc, sorgho, arachide, de coton et de niébé. Le brassage e
thnique
dû à l’arrivée des migrants venus du Sud et de la région de Boukoumbé a entraîné
quelque incursion agricole à l’intérieur de la forêt classée.
- L’élevage
L’élevage occupe la seconde place après l’agriculture dans les activités
humaines. De type traditionnel et extensif, il concerne les bovins, les ovins, les
caprins, les équins, les o
p rcins et les volailles.
La forêt classée de Wari-Maro constitue une zone d’attraction pour les éleveurs
transhumants. Djodjouwin (2001) a recensé 9.093 bovins sédentaires autour de la forêt
classée. Onibon (1999) a par contre dénombré près de 50.000 bovins transhumants
pour la zone de Tchaourou affectant les forêts classées de Wari-Maro et des Monts-
Kouffé. Du point de vue écologique, l’élevage e t
x ensif des bovins laisse un impact
destructeur facilement appréciable sur le couvert végétal : Les feux de brou s
s e
intentionnels pour la régénération des pâturages, l’émondage d’arbres fou r
r agers en
saison sèche et le surpâturage.
Les potentialités pastorales de cette forêt ont été décrites par Agonyissa et
Sinsin (1998). Houinato (2001) a établi la typologie des éleveurs, la composition et la
situation des troupeaux bovins. Il a identifié quatre types d’éleveurs en fonction du
système d’exploitation.
- Récolte du bois
51
Chapitre 5 : Résultats
Le bois de chauffage constitue la principale source d’énergie utilisée par les
populations riveraines de la forêt. Ce bois est récolté dans les champs, dans les
jachères et parfois dans la forêt naturelle. Le ramassage du bois ne constitue pas un
handicap à la préservation du patrimoine forestier car il s’agit souvent du bois mort ou
des chablis desséchés par les feux de saison sèche. Au niveau des champs et jachères,
il s’agit du bois provenant des brins issus des défrichements ou des arbres tués dans
les champs d’igname.
Les bois de service et les bois d’œuvre proviennent par contre principalement
de la forêt. Depuis quelques années la forêt classée de Wari-Maro est devenue le cible
privilégié d’un certain nombre d’acteurs qu’il convient d’énumérer:
Les propriétaires des t ronçonneuses: Ce sont souvent des personnes ayant plus
de moyens financiers et ont la capacité de se procurer une tronçonneuse malgré
l’interdiction de celle-ci. Ils mettent ces tronçonneuses à la disposition des scieurs.
Les scieurs: Ils ont l’expertise de repérer aux confins de la forêt les espèces
nobles et surtout des zones de forte densité afin de minimiser les coûts de transport. I
ls
procèdent à l’abattage et au façonnage des arbres. Dépourvu de formation initiale e
n
exploitation forestière, ils abandonnent sur le parterre de coupe une quantité
impressionnante de bois.
Le chef chantier: C’est en fait l’exploitant forestier. Il veille au bon
déroulement des activités et à la surveillance des agents forestiers. Il assure
l’approvisionnem n
e t régulier en carburant et en nourriture des scieurs. Ceux-ci sont
capables de passer une semaine à l’intérieur de la forêt sans y ressortir. Il assure le
transport et la commercialisation du bois.
La rémunération de ces acteurs se fait en " madriers ". Le propriétaire de la
tronçonneuse perçoit ¼ de même que les scieurs, le reste revenant au chef de cha t
n ier.
Après la vente, ce dernier est chargé de retourner aux autres acteurs l’équivalent
monnaie des madriers.
A ces trois groupes d’acteurs, il convient d’ajouter le village dont le terroir a ét
é
exploité. En effet, le village pe ç
r oit par le truchement du chef de village un montant de
50.000 francs par camion chargé. Cela suppose que ce dernier s’informe parfaitement
des activités en cours sur son territoire. Ce montant pourrait être revu en baisse cette
année suite au mécontentement des exploitants.
Les principales essences affectées par cette exploitation sont Khaya
senegalensis, Afzelia africana, Pterocarpus erinaceus, Bombax costatum.
L’exploitation d’ Isoberlinia spp. est encore moindre. Ceci tient surtout au fait que se
sont exclusivement des billes de 4 m qui sont acceptées actuellement sur le marché.
A
ceci, il faut ajouter la fabrication de charbon de bois qui prend de plus en plus d’ardeu
r
dans la région à cause de la forte demande des i
v lles comme Parakou, Bohicon et
Cotonou. La lutte contre les coupes frauduleuses passe alors par une approche intégrée
ciblée sur ces différents acteurs.
- Les produits forestiers non ligneux
52
Chapitre 5 : Résultats
Les produits forestiers non ligneux désignent toute substance biologique (autre
que le bois d’œuvre et d’industrie et ses sous produits) susceptible d’être extraite
d’écosystèmes naturels, de plantations aménagées et utilisées à des fins domestiques,
commerciales ou dotée d’une signification sociale, religieuse ou culturelle spécifique
(FAO,1999b).
Dans la forêt classée de Wari-Maro, nombreux sont les fruits qui font l’objet
d’une exploitation par la population. Quand bien même leur incidence alimentaire
reste faible, ces fruits contribuent substantiellement à l’amélioration du revenu des
ménages ruraux pauvres. Au nombre de ceux –ci on peut citer notamment les fruits de
karité (Vitellaria paradoxa) et du néré (Parkia biglobosa) qui font l’objet de
commerce transfrontalière.
La récolte des champignons n’est pas des moindres dans la forêt de Wari-Maro.
La récolte et la conservation de ces champignons sont assurées par les femmes qui ont
l’expertise de reconnaître les comestibles. Des études approfondies effectuées sur les
champignons de cette zone (Yorou, 1999) ont permis de recenser 45 espèces de
champignons comestibles appartenant à 15 genres. Le genre Lactarius totalise à lui
seul 14 espèces contre 8 espèces pour le genre Amanita, 7 espèces pour le genre
Rissula et 4 espèces pour le genre Termitomyces. Si du point de vue énergétique les
champignons ne jouent pas un grand rôle dans l’alimentation, l’importance relative
des sels minéraux, des vitamines et de certains acides aminés essentiels amènent par
contre à leur attribuer un rôle important dans l’alimentation des populations rurales
(Malaise, 1997).
En ce qui concerne la pharmacie, il n’est pas un végétal qui ne détienne une
vertu curative aux yeux des tradipraticiens (Dounias, 1991 cité par Sokpon, 1995). La
récolte des plantes médicinales est pratiquée par les guérisseurs, les paysans et parfois
des femmes. Les organes prélevés vont des racines aux feuilles en passant par les
écorces. Les travaux conduits par Houinato (2001) ont permis de recenser 150 espèces
de plantes médicinales dont 40 ont été citées dans au moins deux recettes. Cette étude
a permis aussi d’apprécier les problèmes de santé auxquels les populations riveraines
de ces forêts sont confrontées.
La pêche est pratiquée essentiellement par les allochtones. Ces immigrants ont
permis une véritable révolution de la pêche en ce qui concerne les techniques de pêche
entraînant ainsi l’émergence de leur côté de professionnels autochtones de la pêche.
Les engins de pêche utilisés sont des pirogues monoxyles creusées dans le tronc
d’essences forestières telles que Ceiba pentandra, Borassus aethiopium, Bombax spp.
et Khaya senegalensis. Les filets maillants, des palangres munis d’hameçons et divers
filets éperviers viennent compléter cet arsenal. Il faut aussi signaler la persistance des
techniques traditionnelles de pêche qui consistent à utiliser des produits anesthésiants
ou hallucinogènes comme Euphorbia poisson.
Quant à la chasse, elle est pratiquée par les autochtones et parfois par les
braconniers venus d’autres contrées. Il faut signaler que dans la région de Wari-Maro
la chasse a aussi une signification traditionnelle. Elle est une activité codifiée et son
53
Chapitre 5 : Résultats
importance dans la société réside dans l’existence de confréries villageoises de
chasseurs (Sinsin, 1996).
54
Chapitre 5 : Résultats
MATERIEL ET METHODES
4.1 Matériel
4.2 Méthodes de collecte des données
4.3 Caractérisation des formations végétales
4.4 Tarifs de cubage
4.5 Etude de la forme et du profil de la tige
55
Chapitre 5 : Résultats
4- MATERIEL ET METHODES.
4.1- Matériel.
4.1.1- Matériel biologique.
e
L matériel biologique de base de cette étude est constitué par les peuplements
à dominance Isoberlinia spp. de la forêt cla s
s ée de Wari-Maro. Cette forêt fait partie
du réseau des aires protégées de la région des Monts Kouffé. Elle appartient au distri t
c
phytogéographique du Borgou sud et est comprise entre 1°55 et 2°25 de la Longit d
u e
Est et 8°80 et 9°10 de la Latitude Nord.
4.1.2- Matériel de collecte de données
Le matériel de collecte des données est constitué par:
- Un GPS : Il a permis de localiser les peuplements étudiés.
- Un dendromètre Suunto : Il a servi à mesurer les différentes hauteurs (haute r
u
totale et hauteur fût) des arbres.
- Un relascope à miroir de Bitterlich : C’est un instrument électroniqu
e qui
permet de mesurer le diamètre d s
e arbres à différents niveaux de hauteur. En fait, il
permet de déterminer le nombre et la nature des bandes qui recouvrent tot l
a ement le
diamètre de l’arbre à une distance déterminée. Ce instrument est utilisé pour la mesure
des diamètres à 2 m, 3 m, 4 m du sol et le diamètre à la base du fût.
- Un ruban diamètre (rubanΠ). C’est un ruban de 5 m qui porte une double
graduation : l’une per et de m
m
esurer les diamètres et l’autre les circonférences. Cet
instrument a été utilisé pour la mesure des diamètres souche, à 0,5 m, à 1 m, à 1,3 ,
m à
1,5m du sol.
- Un pentadécamètre : Il a servi à mesurer des longueurs sur les arbres abattus
et pour la mesure de distance.
- Un cordeau de 15 m de long : Il a servi à délim t
i er les placeaux et pour la
mesure des distances.
- Une perche de 5 m de hauteur qui a servi à repérer les différents niveaux de
mesure.
56
Chapitre 5 : Résultats
Les autres matériels utilisés sont : les fiches de pointage, les fiches d’inventaire,
la carte de végétation et une machette pour se frayer un chemin et débroussailler le
pourtour de l’arbre à mesurer (Annexe 3).
4.2- Méthodes de collecte des données
Nous avions effectué une étude exploratoire de la forêt classée de Wari-Maro
afin de localiser les peuplements à dominance Isoberlinia spp. Cette étude faite à
l’aide de la carte de végétation réalisée par le CE.NA.TEL., a permis non seulement de
localiser les peuplements à dominance Isoberlinia spp.(Photos 1 et 2), mais aussi
d’identifier trois types de formations végétales à savoir : Les forêts claires, les savanes
boisées et les savanes arborées et arbustives. Au sein de ces différentes formations
végétales identifiées, nous avions installé des placettes circulaires temporaires (non-
matérialisées) de 15 m de rayon. Les sites des placettes sont aléatoirement choisis à
l’intérieur des formations et, une distance d’au moins 100 m est observée entre
placettes. Les caractéristiques prises au sein de chaque placette peuvent être
regroupées en deux catégories :
- les caractéristiques écologiques :Elles concernent la localisation
géographique, les types de formations végétales, la composition floristique des ligneux
de diamètre supérieur à 10 cm et la densité des ligneux.
- les caractéristiques dendrométriques mesurées par placette circulaire sur
Isoberlinia spp. sont :
les Hauteurs : Il s’agit de la Hauteur totale (HT) et de la Hauteur fût (HF) de
toutes les espèces d’Isoberlinia spp. de dbh (1,3 m du sol) supérieur à 10 cm.
les Diamètres : Il s’agit des diamètres souche (Ds), à 0,5 m (D 0,5 m ), à 1 m (D
1 m ), à 1,3 m (D 1,3 m ); à 1,5 m ( D 1,5 m ), à 2 m (D2m ), à 3 m ( D3m ), à 4 m (D4m ) du
sol et du diamètre à la base de la cîme (DHf ) (Photo 3).
57
Chapitre 5 : Résultats
Photo1 : Forêt claire à dominance Isoberlinia doka
Photo 2 : Savane boisée à dominance de Isoberlinia tomentosa
58
Chapitre 5 : Résultats
Photo 3 : Pieds de Isoberlinia doka cubés
Photo 4 : Chablis de I. tomentosa cubé
59
Chapitre 5 : Résultats
En ce qui concerne les autres ligneux (diamètre supérieur à 10 cm) nous avions
mesuré leur diamètre à 1,3 m du sol. Au total 84 placettes circulaires d
e 707m2 de
surface (à raison de 28 par formation végétale) ont été installées. Par a l
i leurs, tous les
chablis rencontrés au cours de cette étude (Photo 4) ont été mesurés suivant la
méthodologie utilisée par Rondeux (1973), Palm (1982), Dagnelie et al. (1985), et
Fonton et al. (2001). Ainsi ces chablis ont fait l’objet des mesures suivantes:
- Diamèt e
r sur écorce mesuré au niveau de la souche, à 0,5 m à 1,5 m, puis de
mètre en mètre jusqu’à 9,50 m et de 2 m en 2 m à partir de 11 m.
- Diamètre à 1,30 m .
- Longueur totale (Ltot) et Longueur fût (Lf). Au total 60 chablis ont été
mesurés au cours de cette étude.
4.3- Caractérisation des formations végétales
4.3.1- Caractéristiques floristiques
Les caractéristiques floristique
s des trois formations végétales concernées par
cette étude sont appréciées à travers la diversité floristique et les spectres é o
c logiques.
La diversité floristique a été appréciée par rapport à la diversité spécifique et a
l
diversité des familles. Pour mieux caractéris r
e la diversité spécifique, les indices
mathématiques ci-dessous ont été calculés.
La richesse spécifique (N) a é é
t déterminée pour le peuplement ligneux
supérieur. Il s’agit du nombre total d’espèces ligneuses de dbh≥10 cm présentes au
sein de chaque formation végétale.
L’indice de diversité de Shannon (ISH): Il s’écrit :
n
ISH =∑p Log P
i
i
2
i 1
=
= n
P
i
ni Désigne le nombre d’individus d’une espèce i et ∑n le nombre
i
∑n
i
i
total d’individus.
L’indice d’équitabilité de Pielou (EQ). Cet indice s’écrit
H
EQ=
Log S2
S désigne la richesse spécifique et Log S la diversité maximale.
2
60
Chapitre 5 : Résultats
Les types biologiques et phytogéographiques. Les types biologiques utilisés
sont ceux définis par Schnell (1971) :
- les Mégaphanérophytes (MPh) : arbres de plus de 30 m de haut,
- les Mésophanérophytes (mPh) : arbres de 10 à 30m de haut,
- les Microphanérophytes (mph) : arbustes de 2 à 10m de haut,
- les Nanophanérophytes (nph) : sous- arbustes de 0,4 à 2 m de haut,
- l es Phanérophytes ligneuses grimpantes (Phgr) pour les lianes Phanérophytes.
- les Chaméphyte
s (Ch): plantes dont les bourgeons de reprise sont situés à
0,50 m du sol.
- les Hémicryptophytes (Hc) : Plantes se desséchant complètement pendant la
mauvaise saison et dont les bourgeons persistants sont situés au niveau du sol.
les géophytes (Géo) : plantes possédant un appareil ca l
u inaire caduque et dont
les bourgeons persistants sont abrités dans le sol.
les Thérophytes (Th): plantes à cycle court, annuelles, qui passent la mauvaise
saison sous forme de graines.
Quant aux types phytogéographiques, il s’agit de ceux définis par W i
h te (1983) :
- Espèces à large distribution :
Cos = espèces cosmopolites ; Pan = pan tropicales ;Pal = paléotropicales ;
PRA = plurir g
é ionales africaines ; AA = Afro-américaines ; AM. = afro-m l
a gaches.
- Espèces à distribution continentale :
AT = afro tropicales ; SZ = soudano-zanbezienne ; SG= soudano-guinéenne.
- Espèces de ’
l élément Base :
S= soudanienne.
4.3.2- Caractéristiques dendrométriques des formations végétales
La Densi é
t : C’est le nombre de tige à l’hectare du peuplement supérieur(dbh
≥10 cm). Elle est calculée à partir de la formule
n
N
10
× .000
=
S
61
Chapitre 5 : Résultats
La surface Terrière Les différentes mesures de diamètre à 1,30m nous ont
permis de calculer la surface te r
r ière totale des trois formations. Sa formule s’écrit :
G=10000π ∑nD2 G est la surface terrière et D le diamètre à 1,30 m du sol.
i
4S
i =1
La Structure diamétrique: C’est la répartition des arbres par classe de
diamètre. Cette structure est représentée graphiquement par un histogramme qui
exprime la variation du nombre d’arbre en fonction des diamètres (Favrichon, 1997
cité par Agbani, 2002). Pour ce faire les lign u
e x sont répartis en 11 classes de
diamètre d’amplitude 5 cm. L s
e distributions obtenues sont ajustées aux fonctions
mathématiques appropriées dont notamment la distributio
n en cloche (Rollet, 1974 ;
Dupuy et al. 1998) la distribution erratique (Rollet, 1974 ; Fonweban,1997) et la
distribution normale (Sagbo, 2000).
4.4- Tarifs de cubage
4.4.1- Méthodes de cubage des arbres.
Les techniques de cubage des arbres sont nombreuses et les études réalisées
dans l’optique de comparer les diverses méthodes sont insuffisantes pour définir
clairement un protocole de récolte des données (Palm, 1981).
Au cours de cette étude nous avons adopté la méthode de cubag
e par billons
successifs : le fût est décomposé en sept billons successifs. Chaque billon est ass m
i ilé
à un type dendrométrique donné. Le tableau 3 donne les différentes formules
permettant de déterminer le volume de chaque type dendrométrique.
Tableau 2 : Formule de cubage des quatre types dendrométriques et de leur forme tronquée.
Nom du type
Volume du solide non Volume du solide tronquée
dendrométrique
tronqué
Cylindre
V =SoH -
Paraboloïde
1
V = S
V 1
= (So +S1)
o H
H
2
2
62
Chapitre 5 : Résultats
Cône
V 1
= S
V 1
= (So + (S
+
0 S )
1
S1)
o H
H
3
3
Neloïde
1
V = S
3
2
3
2
o H
V 1
= ( So + So S
. 1 +
S o S
.
+ S1
1
)H )
4
4
Source : Palm, 1981
So = Section à la base du type de d
n o
r m t
é rique
S
1 = Section au sommet du type dendrométrique
H = Hauteur du type dendrométrique
4.4.2- Equations de cubage
La construction des tarifs de cubage peut se faire en s’appuyant sur plusieurs
méthodes à savoir : la méthode directe, la méthode graphique et la méthode
mathématique. Seule la méthode mathématique est utilisée dans le cadre de ce travail
en raison des multiples avantages qu’elle offre (Rondeux,1995). Pour ce faire, les
modèles suivants sont ajustés :
V =a
2
o +a
+
(Rondeux, 1995)
1 H
a2 D H
V =a
2
o +a
(Equation de S
1 D H
purr)
V =a
2
2
2
o +a
+
+
( Equation de NasPund)
1 D
a2 H a3 H D
V =ao +a (Equation Hummel, 1955 in Palm, 1981)
1 H
D2
V =a
2
2
0 +a1
+a2
D
D
H
V =a +
+
0
a
2
1
a
2
2
D
H
H .
LnV =ao +a
+
( Schurmacker-Hall in Palm, 1981 )
1 Ln D a2 Ln H
2
V =ao +a D (Equation de Kopez
1
ky-Gehrhardt)
V =a
2
+
+
o
a1 D a2 D (Equation de Hohendadl-Krenn in Palm, 1981)
Dans toutes ces équations, ai et bi sont des coefficients ;V le Volume de
l’arbre ; D le Diamètre à 1,30 m du sol et H la Hauteur fût des arbres.
Pour toutes ces équations, les paramètres s n
o t estimés par la méthode des
moindres carrés non pondérés.
63
Chapitre 5 : Résultats
4.4.3- Sélection du meilleur tarif de cubage.
Tous les modèles mathémati u
q es sus-énumérés ont été ajustés au moyen des
procédures REG et NLIN de SAS. Pour a p
p récier la qualité des ajustements les
paramètres ci-dessus ont été calculés :
- Coefficient de détermination R2
n
- Ecart type résiduel
2
1
ˆ
σV =
∑( iV −V)
n− p i=1
n est l’effectif de l’échantillon, p le nombre de paramètres intervenant dans le
calcul de i
Vˆ ; Vi le valeurs observées et i
Vˆ Valeurs estimées.
n
- La moyenne quadratique des résidus absolus :
2
S = 1
ˆ
n∑( i
V − i
V )
i =1
2
n
ˆ
- la moyenne u
q adratique des résidus relatifs:
1
Sr =
∑ Vi−Vi
n
ˆ
i =1
i
V
- C
oefficient de variation résiduel : C’est le rapport entre l’écart type résiduel
estimé et le volume moyen. Il s’écrit : CV
σˆv
e
100
=
V désigne
le
Volume
V
moyen des arbres de l’échantillon.
Ces paramètres ont été couplé par l’analyse graphique des résidus qui a permis de
déceler la présence éventuelle de biais.
Les trois meilleurs modèles obtenus sur la base de comparaison des paramètres
statistiques sus énumérés ont été validés à partir d’un échantillon indépendant de 60
arbres provenant des chablis rencontrés au cours de notre investigation. A cet effet, les
volumes observés et les volumes estimés à partir des tarifs sont comparés à l’aide de
quelques paramètres statiques à savoir, la moyenne quadratique des résidus et l’erreur
quadratique moyenne de prédiction.
4.5- Etude de la forme et du profil des tiges.
4.5.1- Etude la forme de la tige.
L’étude de la forme du fût a été faite à travers le calcul du coefficient de forme.
Ce coefficient correspond au rapport entre le volume réel du fût et le volume du
64
Chapitre 5 : Résultats
cylindre ayant comme base la surface terrière gi de la section à 1,30m du sol. Son
e p
x ression s’écrit :
V
f
F
=
avec h la hauteur fût et V
g
F le volume fût. Ce coefficient a
ih
été calculé par classe de diamètre pour les arbres sur pieds de même que pour
l é
’ chantillon de validation. Le test t de Student échantillon apparié a permis par
i
a lleurs de comparer ces coefficients.
4.5.2- Etude de la relation hauteur diamètre
La relation entre la hauteur et le diamètre encore appelée courbe de hauteur,
e
p rmet d’estimer la hauteur d’un arbre à partir de son diamètre et ainsi de faciliter les
p
o érations d’inventaire en forêts denses. Pour établir cette relation, nous avons ajusté
l s
e quatre modèles ci-dessous.
H =a+bD (Modèle linéaire simple).
H =a+D c
2
+
(Modèle de Torrey)
D
LnH =a+bLnD (Modèle de Stohels et Van soest)
H =a+bLn (Modèle de Hendricksen)
H désigne la hauteur totale, D le diamètre à 1,3 m du sol et, a ,b, c sont des
o
c nstantes estimées par la méthode des moindres carrés. La comparaison de ces
modèles a été effectuée sur la base des paramètres statistiques de validation à savoir :
Le coefficient de détermination, l’écart type résiduel et la moyenne quadratique des
résidus. Les trois meilleurs modèles ont été validé à l’aide d’un échantillon
indépendant de 60 arbres. L’erreur quadratique moyenne de prédiction de même que
la moyenne quadratique des résidus relatifs sont mises à contribution pour la sélection
du meilleur modèle.
65
Chapitre 5 : Résultats
RESULTATS
5.1 Caractéristiques e
d s peup e
l ments étudiés
5.2 Cubage de Isoberlinia spp.
5.3 Etude de la forme et du profil de la tige
5.4 Validation des modèle
s
66
Chapitre 5 : Résultats
5- RESULTATS.
5.1- Caractéristiques des peuplements étudiés.
5.1.1- Caractéristiques floristiques.
- Composition floristique et diversité floristique
Les peuplements de Isoberlinia spp. de la forêt classée de Wari-Maro
présentent une richesse spécifique de 64 espèces réparties dans 24 familles (Annexe
4). La richesse spécifique, l'indice de diversité de Shannon et l'équitabilité de Pielou
des trois formations étudiées sont présentés dans le tableau 3.
Tableau 3 : Comparaison des indices de diversité des formations végétales étudiés.
Diversité
Richesse Indice de Equitabilité
Formations végétales
familles Spécifique Shannon de Pielou Familles dominantes
Forêts claires
19
41 3,67 0,68 Caesalpiniaceae
(8)
Savanes boisées
20
39 3,97 0,75 Caesalpiniaceae
(7)
Savanes arborées et arbustives
18
35 3,2 0,62 Caesalpiniaceae
(5)
Total
24
64 - - Caesalpiniaceae
(20)
La diversité des familles varie très peu d'une formation à une autre. Les forêts
claires présentent la plus grande richesse
ces
spécifique (41 espèces) contre 35 espè
pour les savanes arborées et arbustives. L'i
20
ndice de diversité de Shannon varie de 3,
bits à 3,97 bits. Les indices de régularité de Pielou sont élevés (0,62 à 0,75). La
bondante (20 es
famille des Caesalpiniaceae est la plus a
pèces) suivie de celle des
10 espèces). Les autres familles sont
Combretaceae (15 espèces) et des Fabaceae (
o
représentés par m ins de 7 espèces. En som e
m , les peuplements à dominance
s
I oberlinia spp. sont des peuplements dominés par les Légumineuses (36 espèces au
total).
- Types biologiques et types phytogéographiques.
Les spectres brut et pondéré des types biologiques des espèces rencontrées dan
s
les formations végétales sont illustrés par le figure 9. Les mégaphanérophytes so t
n
dominants dans toutes les formatio s
n étudiées avec un spectre brut compris entre
56,1% et 85,8% et un spectre pondéré compris entre 86,0% et 87,5%. Ils sont suivis
67
Chapitre 5 : Résultats
des mésophanérophytes avec un spectre brut compris entre 14,2% et 40% et un spectre
pondéré variant entre 10,8% et 14,0%. Les autres types biologiques sont faiblement
représentés.
En ce qui concerne les types phytogéographiques, les spectres bruts et pondér s
é
sont illustrés par la figure 1 .
0 On note la prédominance numérique et pondérale des
espèces de l'élément base soudanien dont les spectres bruts sont compris entre 40,0%
et 56,4% et les spectres pondérés entre 69,3% et 81,5%. Ces espèces sont suivi s
e par
celles de l'élé e
m nt de transition soudano-zambezien dont les spectres bruts varient de
15,4% à 20,0% et les spectres pondérés de 9,9% à 13,9%. Les autres types
phytogéographiques sont faiblement représentés.
5.1.2- Caractéristiques dendrométriques des peuplements.
- Densité et surface terrière des peuplements.
Le tableau 4 présente la densité et la surface terrière des peuplements à
dominance Isoberlinia spp. étudiés.
Tableau 4 : Densité et surface terrière des peuplements de Isoberlinia spp.
Peuplement
Isoberlinia spp.
Formations végétales
Densité
G(m² /ha)
Densité
G (m² /ha)
Forêts claires
436
30,0 212 16,6
Savanes boisées
455
26,4 190 15,6
Savanes arborées et arbustives
296
22,4 138 14
Moyenne
396
26,3 180 15,4
L'analyse de ce tableau montre que les peuplements de Isoberlinia spp. ont une
densité moyenne de 396 tiges par hectare. La plus forte densité est observée pour les
savanes boisées (455 tiges à l’hectare) tandis que la plus faible densité est obtenue
pour les savanes arborées et arbustives (246 tiges par hectare). La densité moyenne de
Isoberlinia spp. est de 180 tiges par hectare. La plus forte densité est obtenue dans les
forêts claires (212 tiges par hectare) et la plus faible dans les savanes arborées et
arbustives (138 tiges par hectare).
68
Chapitre 5 : Résultats
La surface terrière moyenne est de 26,3m²/ha. Les forêts claires ont la plus forte
surface terrière (30 m²/ha) tandis que les savanes arborées et arbustives ont la plus
faible surface terrière (22,4m²/ha). La contribution moyenne en terme de densité de
Isoberlinia spp. est égale à 45,5% tandis que leur contribution moyenne à la surface
terrière totale est de 58,7%.
- Répartition par classe de diamètre de la densité et de la surface terrière des
peuplements.
La répartition par classe de diamètre des individus de Isoberlinia spp. et des
peuplements entiers des trois formations végétales est représentée par la figure 12. La
structure diamétrique de ces peuplements s’ajuste mieux à la distribution polynomiale
d’ordre deux dont les principales caractéristiques sont consignées sur l
a même figure.
La courbe de répartition par classe de diamètre des surfaces terrières des
peuplements étudiés est donnée par la figure 13. Le meilleur ajustement s’obtient avec
une fonction polynomiale d’ordre 2.
69
Chapitre 5 : Résultats
Fig. 8a : Spectre des types biologiques des espèces de la forêt claire.
SB
SP
100
80
SB
SB
SP
60
100
40
80
60
20
40
0
20
0
M PH
mPH
nPH
MPH
T y m
p p
e h
s bio lo giques
Fig. 8b : Spectre des types biologiques des espèces de la sa
boisée.
vane
Fig. 8c : Spectre des types biologiques des espèces des savane arborées
s
et arbustives.
SAA
SB
SP
100
80
60
40
20
0
MPh
mPH
Phgr
Figure 8 Spectres bruts et pondérés des types biologiques des espèces des
peuplements étudiées
SB
SP
80
60
40
Proportion (%) 20
0
AM AT
G
P.A Pal Pan
S
SZ
Types phytogéographiques
Fig. 9a : Spectre des types phytogéographiques des forêts claires.
70
Chapitre 5 : Résultats
SB
SP
100
80
60
40
20
Proportion (%)
0
AM
AT
G
P-A
S
S-Z
Types phytogéographiques
Fig. 9b : Spectre des types phytogéographiques des savanes boisées
SB
SP
) 10
(
%
0
80
n
60
r
t
i
o
40
o
p
20
r
o
0
P
AT
G
P.A
Pal
Pan
S
SZ
Types phytogéographiques
Fig. 9c : Spectre des types phytogéographiques des savanes arborées et arbustives
Figure 9 : Spectres bruts et pondérés des types phytogéographiques des
peuplements étudiées.
F C
2 0 0
1 8 0
1 6 0
1 4 0
1 2 0
1 0 0
8 0
6 0
Effectif
4 0
2 0
0
1 2
1 7
2 2
2 7
3 2
3 7
4 2
4 7
5 2
5 7
6 2
C e n tre d e c la s s e (c m )
Is o
P e u p le m e n t
Figure 10a : Répartition par classe de diamètre des forêts claires
S B
2 0 0
1 5 0
I s o
1 0 0
S é r i e 2
Effectif
5 0
0
1 2 1 7 2 2 2 7 3 2 3 7 4 2 4 7 5 2 5 7 6 2
C e n t r e d e c l a s s e ( c m )
71
Chapitre 5 : Résultats
Figure 10b : Répartition par classe de diamètre des savane boisées
Figure 10c : Répartition par classe de diamètre des savanes arborées et arbustives.
S A A
1 5 0
1 0 0
Is o
5 0
P e u p le m e n t
Effectif
0
12
22
32
42
52
2
6
C e n tre d e c la s s e (c m )
Figure 10 : Répartition par classe de diamètre des individus des peuplement
s
étudiés.
FC
Iso
Peuplement
8,00
6,00
4,00
2,00
G(m2/ha) 0,00
12
22
32
42
52
62
Centre declasse (cm)
Figure 11a : Répartition par classe de surface terrière des individus de la forêt claire
Figure 11b : Répartition par classe de surface terrière des individus de la savane boisée
SB
Iso
Peuplement
0
a
) 6,0
h 4,00
2
/ y = -0,1098x2 + 1,3755x - 1,854
Iso
Peuplement
m
2
( 2,00 R = 0,7378
G 0,006,00
)
5,00
/ha2
4, 12
00
22
32
42
52
62
3,00
G (m
Centre de classe (cm)
2,00
1,00
0,00
72
-1,00
12 17 22 27 32 37 42 47 52 57 62
Ce ntre de clas s e
Chapitre 5 : Résultats
Figure 11c : Répartition par classe e
d diamèt e
r des i d
n ividu
s de la s
avane r
a borée et arbustiv
e
Figure 11 : Répartition par classe de surface terrière des individus des
peu l
p emen s
t ét d
u iés.
5.2- Cubage de Isoberlinia spp.
5.2.1- Caractéristiques dendrométriques des arbres échantillons
L’échantillon est constitué de 1138 arbres dont 80,1% de Isoberlinia doka et
19,9% de Isoberlinia tomentosa. Les paramètres de position et de dispersion des
principales caractéristiques dendrométriques des 1138 arbres ayant servi à la
construction des tarifs sont consignés dans le tableau 5.
Tableau 5 : Caractéristiques dendrométriques des arbres ayant servi à la construction des tarifs.
Caractéristiques dendrométriques Moyenne Médiane Ecart type Min Max CV (%)
Diamètre à 1,3m (cm)
31,09
30,00 9,11
10,00 60,00 29,30
Hauteur totale (m)
13,84
13,80 2,78 5,25 25,05 20,08
Hauteur fût (m)
6,36
6,00 1,72
3,00 14,00 27,04
Volume fût (dm3)
449,1
354,1 35,7 38,6 3049 79,58
L'analyse de ce tableau montre la hauteur totale de Isoberlinia spp. ayant servi
à la construction varie de 5,25m à 25,05m. De plus on observe une grande variabilité
des diamètres des arbres (CV=29,53%) et surtout du volume bois sciable
(CV=79,58%). Cette variabilité des caractéristiques dendrométriques traduit aussi bien
la présence de petites tiges que de grandes tiges.
5.2.2- Formules de cubage pour Isoberlinia spp.
e
L s résultats de la comparaison des trois formules de cubages des billons et des
arbres entiers de Isoberlinia spp. sont consignés da s
n le tableau 6. L'analyse de ce
tableau montre de façon générale que la formule de Smalian surestime le volume des
billons et des arbres de Isoberlinia (écart à la moyenne positif) tandis que les formules
de Hubert et de tronc de cône sous estiment le volume des billons et de l'arbre entier
(écarts négatifs).
Tableau n°6 Comparaison des trois formules de cubage des billons et du fût de Isoberlinia spp.
73
Chapitre 5 : Résultats
Formule de H B
U ERT
Formule de Smalian Formule de r
t onc de cône
Volume
moyen
Billons
Ecart
Ecart
E
σ
σ cart S
σ
(dm3)
S
Sr
S
Sr
Sr
(dm3)
(dm3)
(dm3)
Billon1 46613,7 -914 2,65 9,46 2,65 169,09 3,31 11,83 3,32 -33,82 0,66 2,37 0,66
Billon 2 80698,7 -135,3 0,25 6,36 0,25
97,17 0,32 7,95 0,32 -19,43 0,06 1,59 0,06
Billon 3 18371,9 -77,7 0,01 0,61 0,01
3,10 0,01 0,76 0,01
-0,62 0,00
0,15 0,00
Billon 4 43794,3 -2,5 0,02
0,84 0,02
10 9 0,
,2
03 1,05 0,03
-2,06 0,01
0,21 0,01
Billon 5 81207,8 -8,2 2,08
8,02 2,08 256,61 2,60 10,03 2,60 -51,32 0,52 2,01 0,52
Billon 6 74722,9 -205,3 2,23 7,58 2,24 197,52 2,79 9,47 2,80 -39,50 0,56 1,89 0,56
Billon 7 166350 -158 2,03 0,00 2,04 1142,59 2,54 17,63 2,55 -228,52 0,51 3,53 0,51
fût
511396 -1500 5,52 7,40 5,53 1875,28 6,89 9,25 6,91 -375,06 1,38 1,85 1,38
Billon 1 : billon allant de 0,10m à 0,50m ; Billon 2 : billon allant de
0,50m 1,30m. ; Billon 3 : billon allant de 1,30m à 1,50m. Billon 4 :
billon allant de 1,50m à 2,00m. Billon 5 : billon allant de 2,00m à
3,00m ; Billon 6 : billon allant de 3,00m à 4,00m. Billon 7 : billon
allant de 4,0 m à la base du fût .
Les faibles valeurs des paramètres statistiques de validation (moyenne
quadratiques des résidus absolus et relatifs, l'écart type résiduel) sont obtenues à partir
de l'estimation du volume des billons et de l’arbre entier par la formule de Tronc de
Cône. Vient en suite la formule de Hubert qui donne des écarts type résiduel faibles
que ceux donnés par la formule de Smalian.
Au vu de tout ce qui précède, la tige de Isoberlinia spp. peut être assimilé a un
tronc de cône et dans une moindre mesure à un cylindre. L'analyse d’autre part des
graphiques de distribution des résidus par rapport au volume moyen (Annexes 7)
montre une bonne répartition des résidus pour les volumes estimés à partir de la
formule de tronc de cône. En définitive l’hypothèse de la succession de tronc de cône
le long de la tige de Isoberlinia est retenue et les arbres sont cubés par la formule de
tronc de cône.
74
Chapitre 5 : Résultats
5.2.3- Tarifs de cubage fût de Isoberlinia spp.
Les équations d'ajustement des différents modèles de tarifs de cuba e
g fût ainsi
que les valeurs des différents paramètres statistiques de validation sont présentés dans
le tableau 7. Dans ce tableau VF est le volume fût exprimé en dm3, D le i
d amètre à
1,30m du sol exprimé en cm et H la hauteur fût exprimée e
n m.
Tableau 7 : Equations de cubages et paramètres statistiques de comparaison des tarifs
Equations S
Sr
σ R2
1- VF = 38,6 - 5,13 H +0,06
3 D2H
60 0,12 60 0,97
2- VF = 1 +0
3
,062 D2H
61 0,12 61 0,97
3- VF = - 2,15 +0,232 2
D - 4,33 H2 +0,278 H2
D 62 1,22 62 0,97
4- V/D2 =0,041 +0,057 H
10 0,12 10 0,80
5- VF = - 113 +0,310 D2 +0,167 H2D
69 3,92 69 0,96
6- VF = 2 7 – 11
3
,6 H2 +0, 0
5 2 H2D
92 2,28 92 0,93
7- LnVF
= - 8730 + 2260 L
n D - 2,4 Ln
H
246 6,66 247 0,89
8- VF = - 104 +0,527 D2
1
5,74
55
156 0,81
9- VF = 358 – 29,5 D +0,961 D2
148 0,28 148 0,83
'
L analyse de ce tableau montre que tous ces modèles donnent un bon
ajustement (R2>0,80) à l’exception du modèle 4 qui donne un coefficient de
détermination de 0,79. Les meilleurs ajustements sont obtenus avec les modèles 1, 2 t
e
3 avec R2=0,97. De plus, les faibles valeurs de l’écart type résiduel et des moyennes
quadratiques des résidus montre que ces trois modèles sont les meilleurs. Les modèles
4 et 5 induisent des biais considérables en ce qui concerne l’estimation du volume d s
e
tiges de faible diamètre (Sr élevé). Le graphique des résidus standardisés en
fonctions des scores normaux (Droite de Henry) (Annexe 9), présente une allure
presque linéaire pour les trois modèles. L’histogramme des résidus présente une allur
e
en cloche, caractéristique des distributions normales. En u
o tre, le coefficient de
corrélation entre les résidus standardisés et les scores normaux (Annexe 10) est égale
à 1. Cette valeur est supérieure à la valeur seuil du test de Ryan et Joiner, égal à 0,992
pour un seuil de 0,05. De plus le test de normalité de Shapiro et Wilk appliqué aux
résidus (Annexe 11) confirme le caractère normal des résidus
u
pour un nivea de
signification de 0,05. Le graphique des résidus en fonction des valeurs estimées
75
Chapitre 5 : Résultats
montre que la varianc
e des résidus augmente avec la valeur estimée. Le modèle 3
présente contrairement aux deux autres modèles (1, 2), une dissym trie prononcée en
é
ce qui concerne la répartition des résidus positifs et négatifs. Toutefois, les trois
modèles d’équations respectives :
1-
=
6
,
38 −
H
2
F
V
13
,
5
+ 063
,
0
D
2-
2
F
V =
0
,
13 + 062
,
0
D H
3-
2
2
2
F
V =− 15
,
2
+ 232
,
0
D − 33
,
4
H + 278
,
0
H D ,
sont retenus pour la validation à partir des mesures provenant des chablis.
5.3- Etude de la forme et du profil de la tige de Isoberlinia spp.
5.3.1- Coefficient de forme du fût de Isoberlinia spp.
Le coefficient de forme par classe de diamètre est consigné dans le tableau 8
Tableau 8 : Coefficient de forme des arbres échantillons.
CV (%)
Classe de diamètre
Effectif
pourcentage coef.
forme
]10-19]
106
9,31 0,81 13,13
]20-29]
425
37,35 0,83 11,42
]30-39]
394
34,62 0,82 11,82
]40-49]
182
15,99 0,83 9,93
]50-59]
24
2,11 0,77 11,31
60et&
7
0,62 0,79 10,72
11,54
Total
1138
100 0,81
L’analyse de ce tableau montre que le coefficient de forme varie de 0,77 à 0,83
avec une moyenne de 0,81 e tun coefficient de variation de 11,54%. Les plus f
aibles
valeurs du coefficient de forme sont obtenus o
p ur les ar r
b es de gr s
o di m
a ètre
s tandis
que les plus fortes valeurs s n
o t obte u
n es pour les arbres de petits diamètres. Ceci nous
amène à dire que le volume e
d s peti e
t s tiges s
e t plus pr c
o he du v l
o ume du cy i
l ndre.
5.3.2- Courbe des hauteurs de Isoberlinia spp
76
Chapitre 5 : Résultats
Les résultats de l'ajustement de la relation hauteur en fonction du diamètre des
tiges de Isoberlinia spp. sont présentés dans le tableau 9.
Tableau 9 : Relation hauteur- diamètre : M dèles et
o
paramètres de comparaison.
Equations S
Sr
σ R2
1- H T = 4,42 + 0,303D
0,310 0,027 0,311 0,988
2- H
2
T =
20
,
9
+0 00442
,
D 0,662 0,056 0,663 0,943
3- H
− 5
,
0
T =
1
,
31 −
D
9
,
92
0,674 0,084 0,675 0,941
4- H =−
8
,
16 +
L
03
,
9
nD
0,450 0,033 0,450 0,974
5- LnH =2 04
, +
L
167
,
0
nD 0,020 0,009 0,201 0,060
Tous les modèles, à l’ exception du modèle 5, présentent un coefficient de
détermination élevé et pourraient être utilisés dans la recherche de la relation entr
e la
hauteur totale et le diamètre à 1,30m du sol. L’observation des moyenne quadratique
des résidus et de l’écart type résiduel permet de faire ressortir que les modèles 1, 2 e
t 4
sont les plus pertinents dans l’estimation de la hauteur en fonction du diamètre. Une
analyse plus approfondie basée sur la distribution graphique des résidus de ces tro s
i
équations (Annexe 12) montre que l’histogramme des valeurs résiduelles présente n
u e
dissymétrie gauche pour le modèle 4 et une dissymétrie droite pour le mod l
è e 2. Le
modèle 1 présente le meilleur résultat. Toutefois nous retenons ces trois modèles pour
la validation.
5.4- Validation des modèles.
5.4.1- Caractéristiques dendrométriques des arbres de validation.
Les caractéristiques dendrométriques des Soixante (60) arbres utilisés pour la
validation sont consignées dans le tableau 10.
Tableau 10 : Caractéristiques dendrométriques des tiges de validation.
Paramètres Moyenne Médiane Ecart type Cv(%) Min Max
Diamètre (cm)
35,9
35,0 10,9 31,4 16,0 60,0
77
Chapitre 5 : Résultats
Hauteur totale (m)
13,8
14,45 2,5 16,9 7,0 18,5
Hauteur fût (m)
7,2
7 2,47
31,6 3,5 12,5
Volume fût (dm3)
594
503 496
80,9 65 2715
Volume total(dm3)
682
621 521
75,5 108 2778
Tout comme les arbres échantillons qui ont servi à la construction des
tarifs, on note une bonne variabilité des caractéristiques dendrométriques de ces
arbres. Le diamètre à 1,3 m du sol varie de 16,0cm à 60cm tandis que la hauteur totale
est comprise entre 7,0m et 18,5 m. Cette variabilité des paramètres permet
évidemment de prendre en compte la grande variabilité du matériel ligneux.
5.4.2- Validation des équations de cubage.
Le tableau 11 présente les paramètres statistiques de validation des trois équations de
cubage retenues.
Tableau 11 : Paramètres de validation des trois équations de cubage.
Equations er
q
e CV (%)
1-
=
6
,
38 −
H
2
F
V
13
,
5
+ 063
,
0
D
210 260 36,54
2-
2
F
V =
0
,
13 + 062
,
0
D H
210 260 36,42
3-
2
2
2
F
V =− 15
,
2
+ 232
,
0
D − 33
,
4
H + 278
,
0
H D
220 260 36,48
L’analyse de ce tableau montre que les erreurs quadratiques moyennes de
prédiction ( q
e ) de même que les moyennes quadratiques des résidus relatifs sont très
proches et ne permettent pas d’infirmer la supériorité d’un modèle par rapport aux
autres. Les coefficients de variation résiduelle sont élevés pour les trois modèles. Par
contre, une analyse plus approfondie de la distribution des résidus présentées dans
l’Annexe 13 permet de montrer que les modèles 1 et 2 sont meilleurs. En outre, le
nombre élevé de variables explicatives des modèles (1 et 3) n’a pas permis
d’améliorer de façon substantielle leur qualité par rapport au modèle 2. C’est pourquoi
le modèle 2 d’équation :
V
2
= 0
,
13 + 062
,
0
F
D H
est retenu pour l’estimation du volume fût. Cette équation a permis d’établir une table
de cubage exprimant le volume fût en fonction de la hauteur fût et du diamètre à
78
Chapitre 5 : Résultats
1,30m du sol (Tableau 12). Cette table de cubage à deux entrées présente le volume du
fût exprimé en dm3 en fonction du diamètre exprimé en cm et de la hauteur fût en m.
∧
La limite d
e
∧
e validité défini est H ±3σ . Dans cet e
t express o
i n , H est la hauteur
estimée à partir de la relation hauteur en fonction du diamètre et σ l’écart type.
79
Chapitre 5 : Résultats
Tableau 12 : Table de cubag à
e
x
deu en r
t ées du volume fût (volume en dm3)
Dia è
m tre à 1,30m d
c
u sol ( m)
10
16
13
19
22
25
28
31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64
3
31,6 44,
63,
4
6 83,1 106,0
132,3
161,8
194,7 231,0 270,6 313,6 359,9 409,6 462,6 518,9 578,
3
7 599, 708,1 777,9
4
37,
5
8 4,
79,
9
5 105,5
136,0
171,0
210,4
254,3 302,7 355,5 412,8 474,6 54 8 611,
0,
4 686,6 766,
7
2 793,
8
938, 1031,8
5
44,
6
0 5,
95,
4
4 127,9
166,0
209,8
259,0
313,9 374,4 440,4 512,0 589,2 672,0 760,3 854,2 953,8 988,
5
2 1169, 1285,8
6
50,2 75,
111,
9
2
150,3
196,0
248,5
307,6
373,5 446,0 525,3 611,2 703,8 803,2 909,2 1021,9 1141,3 1182,6 1400,2 1539,7
7
56,4 86,3 127,1
172,7
226,1
287,3
356,3
433,1 517,7 610,1 710,4 818,5 934,3 1058,0 1189,5 1328,9 1377,0 1630,9 1793,7
8
62,6 96,8 143,0 195,1 256,1 326,0 404,9 492,7 589,4 695,0 809,6 933,1 1065,5 1206,9 1357,2 1516,4 1571,
6
5 1861, 2047,6
9
68,8 107,3 158,8 217,4 286,1 364,8 453,5 552,2 661,0 779,9 908,8 1047,7 1196,7 1355,8 1524,8 1704,0 1765,
3
9 2092, 2301,6
)
m
t (
10
75,0 117,8 174,7 239,8 316,1 403,5 502,1 611,8 732,7 864,8 1008,0 1162,4 1327,9 1504,6 1692,5 1891,5 1960,
0
3 2323, 2555,5
fû
11
81,2 128,3 190,6 262,2 346,1 442,3 550,7 671,4 804,4 949,7 1107,2 1277,0 1459,1 1653,5 1860,1 2079,1 2154,
7
8 2553, 2809,5
uteur
12
87,4 138,7 206,5 284,6 376,1 481,0 599,3 731,0 876,1 1034,5 1206,4 1391,7 1590,3 1802,3 2027,8 2266,6 2349,
4
2 2784, 3063,4
Ha
13
93,6 149,2 222,3 307,0 406,1 519,8 647,9 790,6 947,7 1119,4 1305,6 1506,3 1721,5 1951,2 2195,4 2454,2 2543,
1
6 3015, 3317,4
14
99,8 159,7 285,8 396,5 526,1 674,8 842,3 1028,9 1234,4 1458,9 1702,4 1964,8 2246,3 2546,7 2866,0 3204,4 3321,
9
3 3937, 4333,2
15
106,0 170,2 254,1 351,7 466,1 597,3 745,1 909,7 1091,1 1289,2 1504,0 1735,6 1983,9 2248,9 2530,7 2829,3 2932,
5
5 3476, 3825,3
16
112,2 180,6 270,0 374,1 496,1 636,0 793,7 969,3 1162,8 1374,0 1603,2 1850,2 2115,1 2397,8 2698,4 3016,8 3126,
2
9 3707, 4079,2
17
118,
19
4 1,1 285,8 396,5 526,1 674,8 842,3 1028,9 1234,4 1458,9 1702,4 1964,8 2246,3 2546,7 2866,0 3204,
3 3937,
4 3321,
2
9 4333,
18
124,6 201,6 301,
418,
7
9 556,1 713,5 890,9 1088,5 1306,1 1543,8 1801,6 2079,5 2377,5 2695,5 3033,7 3391,
8 4168,
9 3515,
1
6 4587,
19
130,8 212,1 317,6 441,3 586,2 752,3 939,6 1148,1 1377,8 1628,7 1900,8 2194,1 2508,6 2844,4 3201,3 3579,
2 4399,
5 3710,
1
3 4841,
20
137,0 222,6 333,4 463,6 616,2 791,0 988,2 1207,6 1449,4 1713,6 2000,0 2308,8 2639,8 2993,2 3369,
0 3904,
0 3767,
6 4630,
0
0 5095,
Equation de cubage : VF=13,0
6
+0,0 2HD R
2
2 =0,97 N=1138arbres. Diamètre : moye n
n e= 1,
3 09cm
n=
; mi
10cm ; Max=60cm ;
C
o
e
urb de hauteur : HT=-16,8+9,03LnD R2 =0,97. Type de peuplemen
m
t : peuple
d
ent à
a
omin nce d’Isoberlinia spp
Localité : Forêt assée
cl
de Wari-Ma o
r (8°80 et 9°10 N et 1°55 et 2°25’E) , Temp. Moy.=26,9°c, Pluviomé e
tri .=1152mm
80
Annexes
5.4.3- Validation de la relation hauteur- diamètre
Les paramètres statistiques de validation des trois modèles exprimant la hauteur en
fonction du diamètre sont présentés dans le tableau 13.
Tableau 13: Paramètres de validation des trois modèles de hauteur retenus
Equations er
q
e
CVR (%)
1- H T = ,
4 42+ 303
,
0
D
0,15
2,57 16,80
2- H
2
T =
20
,
9
+0 00442
,
D
0,16
2,98 19,34
3- H = 16
−
8
, + 03
,
9
LnD
0,15
2,13 14,13
Les plus faibles valeurs des erreurs quadratiques moyens de prédiction ( q
e )
et des moyennes quadratiques des résidus relatifs font indiscutablement des
modèles (1 et 3) les meilleurs. L’examen graphique des résidus présenté dans
l’Annexe 14, montre une bonne distribution des résidus pour le modèle 3. En
définitive ce modèle d’équation : H = 16
−
8
, + ,
9
LnD
03
est retenu pour l’estimation
de la hauteur totale en fonction du diamètre.
5.4.4- Validation de la forme et du profil de la tige des Isoberlinia
La réparation des coefficients de forme par classe de diamètre est présentés dans le
tableau 14.
Tableau 14 Etude de la forme de la tige
Classes de diamètre
Effectif
Pourcentage
f
CV (%)
-
]10-19]
1,00
1,67 0,93
]20-29]
18,00
30,00 0,73 19,43
]30-39]
20,00
33,33 0,73 18,48
]40-49]
12,00
20,00 0,68 16,29
]50-59]
8,00
13,33 0,57 13,5
-
60et+
1,00
1,67 0,55
81
Annexes
Total
60
100 0,70 19,51
L’analyse de ce tableau montre que le coefficient de forme varie de 0,55 à
0,93 avec une moyenne de 0,70. Les plus faibles valeurs sont observées pour les
arbres de gros diamètre tandis que les plus fortes valeurs sont observées avec les
petites tiges. Ceci traduit bien le fait que le volume des petites tiges sont plus
proches du volume du cylindre.
Le test t de Student échantillon apparié (Annexe 15) montre qu’il n’existe aucune
une différence significative au seuil de 5% entre les valeurs obtenues à partir des
tiges de validation et celles observées pour les arbres sur pieds. Dès lors nous
retenons le coefficient de forme de 0,70 pour le fût de Isoberlinia spp.
82
Annexes
DISCUSSION DES RESULTATS
6.1 Caractéristiques des peuplements étudiés
6.2 Cubage des arbres
6.3 Form e et profil de la tige de Isoberlinia spp.
83
Annexes
6- DISCUSSION DES RESULTATS.
6.1- Caractéristiques des peuplements étudiés
6.1.1- Caractéristiques floristiques
- Composition floristique et diversité spécifique
Les peuplements à dominance Isoberlinia spp. de la Forêt Classée de W
ari-
Maro sont caractérisés par une richesse spécifique de 64 espèces. Cette richesse
spécifique est très proche de celle obtenue par Trékpo (1999) dans la forêt classée
de Ouénou Bénou, et Akindélé (2000) dans la forêt classée de l'Alibori supéri u
e r
qui, respectivement ont observé 60 espèces et 61 espèces. Par contre, cette valeur
est supérieure à celles obtenues (dans les peuplements à dominance Isoberl n
i ia
spp.) par Yayi (1998) et Sagbo (2000) dans la forêt classée de l'Ouéme supérie r
u ,
Amakpé (1998) dans la forêt classée des Trois Rivières et Hunhyet (2000) dans la
forêt classée des Monts-Kouffé. Ces auteurs ont observé respectiv m
e ent 55
espèces, 46 espèces, 47 espèces et 37 espèces.
La diversité des familles obtenue (22 famil e
l s) est faible par rapport à celles
obtenues par Trékpo (1999) (31 familles) Akindélé (2000) (28 familles), a
m is très
proche de celle obtenue par Yayi (1998) (24 familles) et Amakpé (1998) (23
familles). La famille des Caesalpiniaceae est la plus abondante (20 espèces) s
uivie
de celle des Combretaceae (15 espèces) et des Fabaceae (10 espèces). Des tra a
v ux
réalisés dans les peuplements similaires ont montré que la famille abondante varie
fort d'un au e
t ur à un autre. Pour Aubreville (1944) et Sagbo (2000) les
Combretaceae représentent la famille abondante de ces peuplements tandis u
q e
Amakpé (1998) et Trékpo (1999) ont observé, comme nous, une prédominance
des Caesalpiniaceae. Quand bien même la famille abondante varie d'un auteur à un
autre, tous s'accordent sur la prédominance des légumineuses dans les
peuplements à dominance Isoberlinia spp. En effet, selon Aubreville (1950)
Isoberlinia spp. apparaissent toujours en peuplement de plus ou moins grand
e
taille et sont souvent mélangés avec quelque
s autres grandes légumineuses.
84
Annexes
L'indice de diversité de Shannon est élevé pour ces trois formations
végétales. (3,20 ≤ ISH ≤ 3,67). Ces valeurs éle é
v es des indices de Shannon
traduisent la grande richesse spécifique de ces communautés et, témoignent la
complexité structurale des phytocénoses étudiées (Danais, 1982 cité par G n
a glo,
1999). De plus, la forte valeur des indices d'équitabilité de Pielou (EQ> ,
0 6)
témoigne une bonne répartition des effectifs entre les espèces. Ceci nous amène à
conclure que le caractère dominant de Isoberlinia spp. attribué à ces peuplem nts
e
ne s'exprime pas nécessairement en terme de nombre d'individus. Les valeurs
obtenues pour ces indices appartiennent bien à la gamme de valeurs obtenues dan
s
les peuplements similaires par Sagbo (2000); Yayi (1998); Trékpo (1999);
Amakpé (1998); Akindélé (2000). Ces derniers ont trouvés respectivement de
s
indices de Shannon de 3,92 bits; 4,59 bits; 4,3 bits; 3,8 bits et 3,37 bits et c m
o me
équitabilité de Piélou des valeurs de 0,71; 0,54; 0,5; 0,47 et 0,45.
- Types biologiques et types phytogéographiques
On note une prédominance des mégaphanérophytes dans toutes les
formations étudiées avec un spectre brut compris e t
n re 58,1% et 85,8% et un
spectre pondéré (contribution à la Canopée) variant entre 86% et 87%. Ces
résultats recoupent bien ceux obtenus par Adjinda (2002) dans les formations
fermées dominées par de grands arbres dans les forêts villageoises de la Com u
m ne
de Ouessè.
Notre zone d’étude fait partie de la région soudanienne. Les résultats
obtenus montre une prédominance des espèces de l’élément base soudanien o
d nt
les spectre bruts varient de 40 à 56,41% et les spectres pondérés de 69,34 à 81,5%.
Cette forte proportion des espèces de l’élément base témoigne d’une faible
perturbation des biotopes étudiés. Houinato et Sinsin (2001) sont parvenus
à la
même conclusion au cours d’ une étude phytogéographique de la région d s
e
Monts-Kouffé incluant notre zone d’étude.
85
Annexes
6.1.2- Caractéristiques dendrométriques des peuplements
- Densité et surface terrière des peupleme t
n s.
Les peuplements à dominance Isoberlinia étudiés ont une densité comprise
entre 296 et 436 tiges à l'hectare avec une densité moyenne de 396 tiges à
l'hectare. Cette forte densité s’explique par le fait que les peuplements à
dominance de Isoberlinia spp. de la forêt classée de Wari-Maro sont encore moins
affectés pour l’action anthropique. Selon Agonyissa et al. (2003) cette forte
densité pourrait être expliquée par les dimensions des placeaux utilisées. En effet
ces derniers ont montré que la densité des peuplements augmente lorsque la tai l
l e
des placeaux diminue. Pour des placeaux de 100m² ils ont obtenu 580 plants
à
l'hectare c n
o tre 335 plants pour les placeaux de 900m² et 331 plants pour des
placeaux de 10.000m². Cette densité est supérieure à celle obtenue dans les
formations similaires par Y y
a i (1998), Amakpé (1998), Trékpo (1999) Akindélé
(2000) et Sagbo (2000) qui ont trouvé respectivement des d n
e sités de 376 tiges,
338 tiges, 349 tiges, 177 tiges et 205 tiges à l’hectare. Par contre, cette valeur est
dans la gamme de valeurs obtenues par Agonyissa et al. (2003) qui a obtenu une
densité variant entre 331 et 480 plants à l'hectare.
La surface terrière moyenne obtenue est de 26,3m²/ha. Tout comme la
densité, cette valeur est supérieure à celle obtenue par Agonyissa et al. (2003) ,
Sagbo (2000), Akindélé (2000) et Trékpo (1999). Par contre, cette valeur est
inférieure à celle obtenue par Yayi (1998). Cette forte valeur pourrait s'expliquer
par la différence de pluviométrie existante entre les forêts étudiées (Sagbo, 2000)
mais surtout, par le niveau de dégradation des autres massifs. En effet, selon
Sinsin (1995), Fonton (1996) la forêt de Wari-Maro paraît la plus naturelle dans la
région des o
M nts-Kouffé. La contribution de Isoberlinia spp. à la surface terrière
totale est de 58,64% tandisque leur contribution en terme de densité est de
45,49%. Ceci traduit bien le fait que le caractère d m
o inance de Isoberlinia
attribués à ces peuplements répond mieux au critère de la contribution de l'espèces
à la canopée défini par Hart (1990).
86
Annexes
- Structure diamétrique des peuplements.
La distribution des tiges par catégorie de grosseur présente un grand intérêt
en matière de gestion forestière car elle est une expression de la structure du
peuplement (Rondeux, 1999). En ce qui concerne les forêts inéquiennes la
structure exponentielle a eu la faveur de nombreux auteurs. Le meilleur ajustement
des tiges par catégorie de grosseurs est obtenu pour la distribution polynomiale
d’ordre 2. Ces résultats recoupent bien ceux obtenus Biaou (1999), Adjinda (2002)
et Koty (2002). Par contre Sagbo (2000) a obtenu la distribution exponentielle
pour caractériser des peuplements similaires dans la forêt classé de l’Ouémé
supérieur.
6.2- Cubage des arbres.
6.2.1- Meilleur formule de cubage de Isoberlinia spp.
Parmi les trois formules de cubage étudiées, la formule de Tronc de cô e
n a
donné des résultats satisfaisants dans le cubage des billons et du fût. Des résulta s
t
similaires ont été trouvé pour d’autres essences dont notamment le chêne (Palm,
1982), le teck (Ayelo, 2001). En effet Palm (1982) a remarqué que l’assimilation
de la forme des billons à des troncs de cône est la plus raisonnable car elle est
moins tributaire à la longueur des billons et la plus adapté à la forme géné a
r le d’un
arbre. De plus Palm (1981) a fait obser é
v que cette formule est la moins sensible à
l’augmentation de l’intervalle entre deux mesures successives. Cet avis est partagé
par de nombreux auteurs dont notam e
m nt Pauwels et Rondeux (1999), Thibaut et
al. (1998) qui ont systématiquement utilisé la formule de tronc de cône pour cuber
des arbres.
6.2.2- Tarifs de cubage fût de Isoberlinia spp.
87
Annexes
Le meilleur tarif donnant une estimation satisfaisante du volume fût est le
modèle d’équation :V
2
13
= +0,062
F
D H avec un écart type résiduel de 60
dm3 et un coefficient de détermination de 0,97. Ces modèles exprimant le volume
en fonction des diamètres au carré ( D2) sont les plus pertinents pour estimer le
volume individuel des arbres (Rondeux, 1993). Des résultats similaires ont été
obtenus par de nombreux auteurs dont notamment Laumans (1991), Thibaut et al.
(1998), Pauwels et Rondeux (1999), Sagbo (2000), Glèlè (2000) et Fonton et al.
(2002). Par contre, Ayelo (2001) a obtenu un modèle exprimant le volume en
fonction du carré de la hauteur ( H2) pour estimer le volume fût et le volume total
du teck.
6.3- Forme et profil de la tige de Isoberlinia spp.
6.3.1- Forme de la tige
Le coefficient de forme obtenu au cours de cette étude est de 0,70 pour le
fût de Isoberlinia spp. Cette valeur est similaire à celle obtenue par Dawkings
(1961) pour l’estimation du volume fût des arbres tropicaux. Par contre elle est
nettement supérieure à celle obtenue par d’autres auteurs dont notamment Glèlè
(2000) , Sagbo (2000) et Ayelo (2001). Cette différence de valeur s’explique par
le fait que ce coefficient a été déterminé par ces derniers pour l’arbre entier et non
pour le fût. Ceci nous amène à conclure que le fût de ces espèces est plus
cylindrique que ne l’est la tige entière.
6.3.2- Relation hauteur diamètre.
Le meilleur ajustement de la relation hauteur en fonction du diamètre est
obtenue avec le modèle semi- logarithmique H =− ,
16 8+ ,
9
L
03 nD . Cette fonction
avait été obtenue pour d’autres espèces tropicales dont notamment Daniellia
oliveri, Pseudocedrela kotchyi (Sagbo, 2000). Par contre Sagbo (2000), a obtenu
pour caractériser Isoberlinia spp., une fonction parabolique. Cette observation
88
Annexes
serait due notamment à la taille de l’échantillon utilisé par ce dernier. En effet
l’échantillon utilisé par ce dernier (36 arbres provenant des chablis) est faible,
compte tenu de la variabilité du matériel biologique en forêt naturelle, pour
permettre une meilleure description de la forme des arbres.
89
Annexes
CONCLUSION ET SUGGESTIONS
90
Annexes
7- CONCLUSION ET SUGGESTIONS
Les peuplements à dominance Isoberlinia de la forêt classée de Wari-Maro
sont caractérisés par une richesse spécifique de 64 espèces reparties dans 24
familles. Ces peuplements sont peu perturbés par l’action anthropique comme le
témoignent la prédominance des espèces de l’élément base soudanien et surtout la
forte valeur des caractéristiques dendrométriques de ces peuplements (densité
moyenne de 396 tiges à l’hectare et une surface terrière de 26,3 m2/ha).
La détermination du volume des arbres, à partir des données récoltées s r
u
les arbres sur pieds, a permis de montrer la succession de billons tronconiques le
l n
o g de la tige de Isoberlinia. Ainsi la form
rm
ule de tronc de cône a pe is de cuber
avec succès les différents billons de même que le fût entier. L’analyse de la
régression a montré que la meilleure équation de cubage est :
2
V = +
F
13 0,062HD . Cette équation a permis d’établir pour ces espèces une
en m, Diamètr
table de cubage à deux entrées (Hauteur
e en cm). La relation,
hauteur en
ètre, est
fonction du diam
mieux décrite par le modèle semi-
logarithmique d’expression : HT = 16
−
8
, + ,
9
L
03 nD . Le coefficient artificiel de
forme du fût obtenu pour ces espèces est de 0,70.
Au vu des caractéristiques de ces peuplements, il est possible d’envisager
quelques opérations de prélèvements au sein de ces peuplements. En effet, les
sujets âgés de ces peuplements sont les plus affectés par le phénomène de chablis.
Dans cette optique, des études complémentaires doivent être menées afin de fixer
un diamètre minimum d’exploitabilité pour ces essences.
De même, ces peuplements qui constituent de nos jours les seuls potentiels
ligneux dans la région méritent d’être suivi de façon permanente afin d’en déduire
leur structure spatiale et temporelle. Pour y parvenir nous recommandons
l’installation des unités d’observations permanentes au sein de ces peuplements.
En ce qui concerne le cubage, il ne faut pas perdre de vue que pour les
arbres dont les dimensions se situent en dehors de la zone couverte par
l'échantillon récolté pour l'établissement de ces fonctions, les estimations de
91
Annexes
volumes et du profil sont automatiquement moins précises. De même, ces
équations sont établies dans des conditions pédo-climatiques bien déterminées.
L’utilisation de ces résultats dans d'autres peuplements doit être précédée d'un
test de similarité .
Du point de vue méthodologique, cette étude a révélé qu’il est possible de construire
des tarifs de cubage pour les espèces endogènes à partir des mesures sur pieds. Ceci a
été confirmé par l’application de ces tarifs à un échantillon indépendant de 60 arbres
abattus (chablis) utilisé pour la validation. Il est vivement recommandé que des
études similaires soient faites pour les autres espèces des forêts naturelles afin de
contribuer à une gestion plus efficiente de ces ressources. Mais signalons que la
précision des modèles obtenus dépend d'une part du nombre d'arbres échantillonnés et
d'autres part de leur répartition par catégorie de grosseurs.
92
Annexes
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Annexes
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101
Annexes
ANNEXES
102
Annexes
Annexe 1 : D n
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Annexe 1a : Evolution mens e
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d Par k
a ou.
Annexe 1b : Evolution annuelle de la pluviométrie de 1980 à 2001.
Année
1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990
Pluie(mm) 1126 936 1040 641,6 1340 1179 1035 800,9 1618 1444 1060
Année
1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001
Pluie(mm) 1512 958 1164 1312 1472 1145 980,8 1357 1256 1114 870
Source : Station météorologique de Parakou.
Annexe 1c : Evolution mensuelle de la température au cours de l’année 2001.
Mois
Jan Fev. Mars Avril Mai Juin Juill. Août
sept, Octo. Nov. Dec
max(°C) 34 36 36,4 35,3
32,9 30,9 29,2 29,7 29,7 31,6 34 33
Moy(°C) 27 29 29,8 29,4 27,7 26,2 25,2 25,3 24,6 26,3 27 26
Min(°C) 19 22 23,2 23,4
22,4 21,6 21,14 20,9 19,4
21 20 18
Source : Statio
n mét o
é rolo i
g que e
d Para o
k u.
Ann x
e
e 1d : v
E olut o
i n de l E
’ T a
P u cour
s de l'a n
n ée 2 0
0 1.
Mois
J
an
ev
f ,
a
M rs
il
Avr
Mai
Juin
Jull.
Août
sept, O
cto.
Nov. Dec
ETP(mm) 13
13
1 4 154 2
15
14 4
7,
124 6
,
112,3 106,1 108 121 12
12
1 4,5
Source : Station météorologique de Parakou.
Annexes 2 : Données démographiques de la région de Wari-Maro .
Annexe 2a : Répartition par âge et pa
r sexe de a
l popula i
t on
Alafiarou Beterou Goro
Classe Total H
F Tota
l
H
F
Total H F
0-4ans 1325
652
673
3084
1585 1499 869 436 433
5-9ans 1218
605
613
3143
1667 1476 861 418 443
10-14ans 774 446 328 1886 1050 836 570 301 269
15-19ans 465 252 213 1242 649 593 423 189 234
20-24ans 462 156 306 1120 453 667 354 144 210
25-29ans 469 207 262 1077 436 641 259 103 156
30-34ans 381 181 200 976 439 537 265 114 151
35-39ans 312 158
154 801 403 398 168 77 91
40-44ans 264 130
134 660 370 290 166 83 83
45-49ans 170 93 77 483 286 197 139 78 61
50-54ans 167 90 77 387 240 147 106 49 57
103
Annexes
55-59ans 99 49 50 170 105 65 54 25 29
60-64ans 98 56 42 253 143 110 92 40 52
65-69ans 76 31 45 118 66 52 39 25 14
70-74ans 119 53 66 132 68 64 54 28 26
75-79ans 33 12 21 63 34 29 27 15 12
80-84ans 75 45 30 67 35 32 30 9 21
85-89ans 16 10 6 23 14 9 7 3 4
90-94ans 30 15 15 24 14 10 10 8 2
95ans&+ 39 23 16 38 19 19 7 4 3
Source : INSAE, 2003
Annexe 2b : Principaux groupes ethnique
s de la région de Wari-Maro.
Adja& Fon Barriba Dendi Yoa
Guaou YorubaAutres Eth
Etnies
app &a p
p &app &app &LokpaPeulh Otam &app ethniesetrangèreND
Alafiarou 23 82 812 21 253 628 282 4365 27 35 64
Beterou
68 204 2361 145 5734 1867 3089 1504 194 346 235
Goro 6
82
2106
7
94
1050
561
499
9
6
80
Total
97 368 5279 173 6081 3545 3932 6368 230 387 379
Source : INSAE, 2003
Annexe 2c : Principales religion dans la région de Wari- Maro
Autres
Autre Autre Autre
Arrondissement Aucune Vodoun Catholique Protestant Prost. Celeste Islam chret. Tradi. reli. ND
Alafiarou 122
17
3544
74
6
5
2605
1
81
14
123
Beterou 650
356
3804
325
741
1 7
7
8057
202
446
271
718
Goro 216
60
560
2
54
5
3295
128
92
1
87
Total 988
433
7908
401
801
1 7
8
13957
331
619
286
928
Source : INSAE, 2003
104
Annexes
ANNEXE 3 : Fiches de cubage de d’inventaires utilisées
Annexe 3a : Fiche de cubage des arbres sur pieds.
Localisation :
Relief :
Formation végétales :
Type de sol :
Numéro de placettes :
Numéro de l’arbre.
Espèce :
Distance de mesure :
Date :
Hauteur totale :
Hauteur fût :
Niveau de mesure
Diamètre
0,10 m
0,50 m
1 m
1,30 m
1,50 m
2 m
2,50 m
3 m
4 m
Hauteur fût
Annexe3b : Fiche de cubage des chablis.
Localisation :
Relief :
Formation végé a
t le :
105
Annexes
Type de sol :
Numéro de l’arbre.
Espèce :
Distance de mesure :
Date :
Hauteur totale :
Hauteur fût :
Niveau de mesure
Diamètre
0,10 m
0,50 m
1,30 m
1,50 m
2,50 m
3,50 m
4,50 m
5,50 m
6,50 m
7,50 m
8,50 m
9,50 m
11 m
13 m
15 m
17 m
21 m
23 m
Annexe 3c : Fiche d'inventaire des au r
t es ligneux
Localisation :
Relief :
Formation végétales :
Type de sol :
Numéro d p
e lacettes :
Date :
N°
Espèces
Diamètre
1
106
Annexes
2
3
4
5
6
7
8
9
Annexe 4 : Liste floristique des e
p uplements étudiés.
TB TP
Famille
Espèce
1 Mph S Anacardiaceae
Lannea acida A. rich.
2 Mph S Anacardiaceae
Lannea kerstingii
3 mph Pan
Annonaceae
Annona senegalensis Pers.
4 Phgr G Annonaceae
Uvaria chamea
5 mph S Araliaceae
Cussonia barteri
6 Mph S-Z
Arecaceae
Borassus aethiopum Mart.
7 Mph G Arecaceae
Elaeis guinensis jacq.
8 mph P-A
Bignoniaceae
Stereospermum kunthianum Cham.
9 Mph S Bombacaceae
Bombax costatum Pellegr.
10 Mph Pan Bombacaceae
Ceiba pentandra ( Linn.)
11 Mph S Caesalpiniaceae
Afzelia africana Sm.
12 Mph Pan Caesalpiniaceae
Tamarindus indica L.
13 Mph Pal Capparidaceae
Crateva adansonii D.C.
14 Mph P-A Caesalpiniaceae
Burkea africana Hook.
15 Mph S Caesalpiniaceae
Daniellia oliveri ( Rolf ) Hutch. & Perr.
16 mph S Caesalpiniaceae
Detarium microcarpum Guill. & Perr.
107
Annexes
17 Mph S Caesalpiniaceae
Isoberlinia doka Craib & Stapf
18 Mph S-Z Caesalpiniaceae
Isoberlinia Tomentosa Craib & Stapf
19 mph P-A Caesalpiniaceae
Piliostigma thonningii (Schum. ) Milne - Redhead
20 Mph G Chrysobalanaceae
Maranthes glabra (Oliv.) Prance
21 mph S Chrysobalanaceae Maranthes polyandra (Oli.v) Prance
22 mph S-Z Chrysobalanaceae Parinari curatellifolia Planch.& Benth.
23 Mph S Combretaceae
Anogeissus leiocarpus (D.C.) Guill. & Perr.
24 mph S-Z Combretaceae
Combretum collinum Fresen.
25 mph S Combretaceae
Combretum nigricans Lepr. ex. u
G ill & Perr.
26 mph G Combretaceae
Pteleopsis suberosa Engl. & Diels.
27 mph S Combretaceae
Terminalia avicennioïdes Guill.& Perr.
28 mph S Combretaceae
Terminalia glaucesen
s
29 mph S Combretaceae
Terminalia laxiflora Engl.
30 mph S Combretaceae
Terminalia macroptera Guill.& Perr.
31 Mph S Dipterocarpaceae
Monotes kerstingii Gilg.
32 Mph P-A Ebenaceae
Diospyros mespiliformis Hochst. ex A.DC.
33 mph P-A Euphorbiaceae
Bridelia ferruginea Benth
34 mph Pal Euphorbiaceae
Bridelia micrantha Horchst.) Baill.
35 Mph S Euphorbiaceae
Uapaca togonensis Pax.
36 Mph Am Fabaceae
Lonchorcarpus sericeus
37 Mph S Fabaceae
Pericopsis laxiflora ( Benth) Meeuwen
38 Mph S Fabaceae
Pterocapus erinaceus Poir.
39 Mph S-Z Fabaceae
Xeroderris stuhlmanii
40 Mph AT Hymenocardiaceae Hymenocardia acida Tul.
41 mph S-Z Loganiaceae
Strichnos innocua
42 mph AM Loganiaceae
Strichnos spinosa Lam.
43 Mph S Meliaceae
Khaya senegalensis ( Desr. ) A. Juss.
44 Mph S Meliaceae
Pseudocedela Kotschyi ( Schweinf ) Harms.
45 mph Pan Meliaceae
Trichilia emetica Vahl.
46 Mph P-A Mimosaceae
Albizia adianthifolia ( schum. ) W.F.Wight
47 Mph S-Z Mimosaceae
Entada africana
48 Mph S Mimosaceae
Parkia biglobosa ( Jacq ) Benth
49 Mph S Mimosaceae
Prosopis africana ( Guill. Perr. )
50 Mph P-A Moraceae
Ficus Sp.
51 mph S Ochnaceae
Lophira lanceolata Van. Tiegh. ex Keay
108
Annexes
52 nph Pan Olacaceae
Ximenia americana
53 mph AT Polygalaceae
Securidaca longepedunculata
54 mph AT Rubiaceae
Crossopteryx febrifuga (afz. ex G. don) Benth.
55 nPh SZ Rubiaceae
a
G rde i
n a a u
q al a
l
57 nph S Rubiaceae
Gardenia pubes e
c ns S
tapf & hutch
58 nPh Pal Rubiaceae
a
G rde i
n a t r
e nifolia
59 mph G Rubiaceae
Nauclea latifolia Sm.
60 Mph G Rutaceae
Zanthoxylum zanthoxyloïdes Zepernick & Timler
61 mph AT Sapindaceae
Allophyllu a
s fricanus P. Beauv.
62 Mph S Sapotaceae
V t
i ell r
a ia p r
a ad x
o a Gaertn. F.
63 Mph S Sterculiaceae
t
S ercul a
i s t
e ige a
r Del.
64 Mph AT Verbenaceae
V t
i ex o
d nia a
n S eet.
w
109
Annexes
Annexe 5 : Répartition par classe de diamètre de la densité des peuplements.
Annexe 5a
partition par
:Ré
classe de Diamètre des espèces des forêts claires.
Ci
12 17 22 27 32 37 42 47 52 57 62 To
t N/ha
Afzelia africana
1 1 1 3 2
Anogeissus leiocarpus
5 3 6 1 3 4 3 25 13
Bridelia ferruginea
7 4 2 1 14 7
Burkea africana
3 11 27 5 1 12 3 1 63 32
Combretum collinum
1 2 4 1 8 4
Crossopteryx febrifuga
3 8 5 6 3 25 13
Cussonia barteri
1 3 3 7 4
Daniellia oliveri
2 1 1 1 5 3
Detarium microcarpum
3 8 5 2 5 23 12
Entada africana
2 1 1 4 2
Ficus Sp.
2 1 7 10 5
Gardenia aqualla
3 8 1 12 6
Gardenia ternifolia
1 4 5 3
Isoberlinia doka
4 24 68 83 68 57 28 13 6 3 354 1
79
Isoberlinia Tomentosa
1 6 13 15 13 11 7 6 1
7
3 37
Khaya senegalensis
1 2 1 1 5 3
Lannea acida
2 8 1 1 12 6
Lannea kerstingii
1 3 4 2
Lophira lanceolata
1
1
1
Maranthes polyandra
3 1 4 2
Monotes kerstingii
2 5 3 4 4 1 19 10
Nauclea latifolia
2 6 8 4
Parinari curatellifolia
4 1 3 1 9 5
Parkia biglobosa
1
1
1
Pericopsis laxiflora
1 5 6 3
Piliostigma thonningii
1 3 4 2
110
Annexes
Prosopis africana
2 5 7 4
Pseudocedela Kostschyi
1 1 2 4 2
Pteleopsis suberosa
1 4 5 3
Pterocapus erinaceus
2 10 4 3 2 21 11
Sterculia setigera
3 2 5 3
Strichnos spinosa
1 5 6 3
Tamarindus indica
2 1 3 2
Terminalia avicenoïdes
2
1
3 2
Terminalia laxiflora
3 1 4 2
Trichilia emetica
3 1 4 2
Uapaca togonensis
5 13
9
18
Vitellaria paradoxa
7 5 12 8 2 3 37 19
Vitex doniana
1 2 3 2
Xeroderris stuhlmanii
4 15 1 2 22 11
Ximenia americana
2 2 1 5 3
Totale
54 87 170 1 1
8
9
14
95 54 34 17 3 7 851
N/ha
27 44 86 91 75 48 27 17 9 2 4 430
Annexe 5b : Répartition par classe de diamètr
e des s
e pè e
c s e
d s savanes arborées et r
a bust v
i es.
12
Ci(cm)
17 22 27 32 37 42 47 52 57 62 Tot N
/ha
Annona senegalensis
3
3 2
Borassus aethiopum
1
1
2 1
111
Annexes
Bridelia micrantha
1
1 1
Bridelia ferruginea
4
2
6 3
Burkea africana
3
1
4 2
Combretum collinum
1
4 6 2 1
14 7
Crossopteryx febrifuga
4 6 7 6 3
7
33 17
Daniellia oliveri
1
5 2
2
10 5
Entada africana
4
5 1 2
12 6
Hymenocardia acida
1
3
4 2
Isoberlinia doka
1 11 8 63 59 57 42 19 10
2 4 276 1
39
Isoberlinia Tomentosa
4 2 6 2
2
16 8
Khay
ne
a se galensis
1
1 1
Lannea acida
3
8 2 1
14 7
Lannea kerstingii
2
2 1
Lophira lanceolata
2 1
4
7 4
Maranthes glabra
2
8 3 10
2
25 13
Monotes kerstingii
1
1
2
4 2
Nauclea latifolia
3 1 2
6 3
Parinari curatellifolia
3
5 5 2
1
16 8
Parkia biglobosa
3
2
5 3
Piliostigma thonningii
6 7 7
20 10
Pericopsis laxiflora
2 3
1
6 3
Prosopis africana
1
5
8
1
15 8
Pseudocedela Kostschyi
6 4
2 1
13 7
Pteleopsis suberosa
4
3
7 4
Pterocarpus erinaceus
2
1
3 2
112
Annexes
Securidaca longepedunculata
2
3
5 3
Strichnos inocua
1
2
3 2
Strichnos spinosa
5 1
6 3
Terminalia laxiflora
7
1
8 4
Uvaria chamea
2
1
3 2
Vitellaria paradoxa
3
7 2 1 7
20 10
Vitex doniana
1
2
3 2
Xeroderris stuhlmanii
3
1
4 2
Total
45 50 83 92
1
12
72 68 27 13
2 4 577
N/ha
23 25 42 46 61 36 34 14 6,6 1 2
2 2
9
Tableau n°3 Répartition par cl s
a se de i
d am t
è re des espèces des savanes boisées.
Ci(cm)
12 17 22 27 32 37 42 47 52 57 62 To
t N/ha
Afzelia africana
3 1 4 2
Anogeissus leiocarpus
3 1 4 2
Bridelia ferruginea
6 7 3 1 17 9
Burkea africana
5 6 7 9 5 2 1 35 18
Combretum collinum
1 3 1 2 7 4
Combretum nigricans
1 1 2
2 6 3
Cussonia barteri
2 4 1 7 4
Daniellia oliveri
2 1 5 4 12 6
113
Annexes
Detarium microcarpum
12
18
10 4 3
4
7 24
Dios y
p ros mespiliformis
2 1 3 2
Entada africana
4 1 1 4 10 5
Ficus Sp.
7 3 2 5 4 21 11
Hymenocardia acida
3 1 4 2
Isoberlinia doka
7 31 51 63 47 27 31 14 3 274 138
Isoberlinia Tomentosa
2 20 17 23 20 26 15 8 1 132 67
Lannea acida
2 2 7 3 14 7
Lannea kerstingii
1 1 1
Lophira lanceolata
5 8 3 16 8
Lonchorcarpus sericeus
3 1 4 2
Maranthes polyandra
2 5 2 1 10 5
Monotes kerstingii
10 21 9 3 43 22
Nauclea latifolia
8 7 3 1 19 10
Parinari curatellifolia
7 13 7 4 6 37 19
Parkia biglobosa
1 3 2 1 1 8 4
Piliostigma thonningii
4 3 1 2
10
5
Pericopsis laxiflora
6 2 8 4
Prosopis africana
4
3
7 2 8 24 12
Pseudocedela Kostschyi
2 3 1 3 1
10 5
Pteleopsis suberosa
1 1 2 1
Pterocapus erinaceus Poir,
1 2
2 5 3
Stereospermum kunthianum Cham
4 4 2
Strichnos innocua
1 1 1
Terminalia avicennioïdes
3
7
6 2 18 9
Terminalia laxiflora
3
2
3 8 4
Terminalia glaucesens
2 1 3 2
Uapaca togonensis
4 1 10 6 21 11
Vitellaria paradoxa
4
6
8 2 1
21 11
Vitex doniana
3 1 4 2
Xeroderris stuhlmanii
4
3
7 1 15 8
Total
127 142 188 141 123 76 57 27 8 0 0 889
114
Annexes
Densité (N/ha)
64 72 95 71 62 38 29 14 4 0 0 449
Annexe 6 : Répartition par classe de diamètre des surfaces terrières des peuplements..
Annexe 6a: Répartition par classe de diamètre des surfaces terrières des forêts claires.
Ci((cm)
12 17 22 27 32 37 42 47 52 57 62 Total
Afzelia africana
0 0
0,02 0,00 0,00 0,05 0,00 0,00 0,11 0,00
0,00
0,18
Anogeissus leiocarpus
0,03 0,03 0,12 0,00 0,04 0,00 0,21 0,00 0,43 0,00 0,47 1,32
Bridelia ferruginea
0,04 0,05 0,04 0,03 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,15
Burkea africana
0,02 0,13 0,00 0,78 0,20 0,00 0,07 1,05 0,32 0,13 0,00 2,70
Combretum collinum
0,00 0,01 0,04 0,00 0,16 0,00 0,07 0,00 0,00 0,00 0,00 0,28
Crossopteryx febrifugafa
0,02 0,09 0,10 0,17 0,00 0,00 0,21 0,00 0,00 0,00 0,00 0,59
Cussonia barteri
0,00 0,01 0,06 0,00 0,12 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,19
Daniellia oliveri
0,00 0,02 0,00 0,03 0,00 0,00 0,07 0,00 0,00 0,13 0,00 0,25
Detarium microcarpum
0,02 0,09 0,10 0,06 0,00 0,27 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,53
Entada africana
0,00 0,02 0,02 0,00 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,08
Ficus Sp
0,01 0,00 0,02 0,00 0,28 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,32
Gardenia aqualla
0,02 0,00 0,15 0,00 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,21
Gardenia ternifolia
0,01 0,00 0,08 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,08
Isoberlinia doka
0,02 0,28 1,31 2,40 2,76 3,10 1,96 1,14 0,64 0,00 0,47 14,07
115
Annexes
Isoberlinia Tomentosa
0,01 0,07 0,25 0,43 0,53 0,60 0,49 0,53 0,00 0,13 0,00 3,03
Khaya senegalensis
0,00 0,00 0,02 0,00 0,08 0,05 0,00 0,00 0,11 0,00 0,00 0,26
Lannea acida
0,00 0,02 0,15 0,00 0,04 0,00 0,07 0,00 0,00 0,00 0,00 0,29
Lannea kerstingii
0,00 0,01 0,00 0,00 0,12 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,13
Lophira lanceolata
0,00 0,00 0,00 0,00 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,04
Maranthes polyandra
0,00 0,03 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,05
Monotes kerstingii
0,01 0,00 0,10 0,09 0,16 0,22 0,07 0,00 0,00 0,00 0,00 0,64
Nauclea latifolia
0,00 0,00 0,04 0,00 0,24 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,28
Parinari curatellifolia
0,00 0,05 0,02 0,09 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,19
Parkia biglobosa
0,00 0,00 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,02
Pericopsis laxiflora
0,00 0,00 0,02 0,00 0,20 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,22
Piliostigma thonningii
0,01 0,00 0,00 0,09 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,09
Prosopis africana
0,00 0,00 0,00 0,06 0,20 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,26
Pseudocedela Kostschyi
0,01 0,00 0,00 0,03 0,00 0,11 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,14
Pteleopsis suberosa
0,01 0,00 0,00 0,12 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,12
Pterocapus erinaceus
0,00 0,00 0,04 0,00 0,41 0,22 0,21 0,00 0,21 0,00 0,00 1,09
Sterculia setigera
0,00 0,00 0,06 0,00 0,08 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,14
Strichnos spinosa
0,00 0,01 0,00 0,14 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,16
Tamarindus indica
0,00 0,02 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,04
Terminalia avicenoïdes
0,00 0,00 0,04 0,00 0,00 0,00 0,07 0,00 0,00 0,00 0,00 0,11
Terminalia laxiflora
0,02 0,00 0,00 0,00 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,06
Trichilia emetica
0,00 0,00 0,06 0,00 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,10
Uapaca togonensis
0,03 0,00 0,00 0,38 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,40
Vitellaria paradoxa
0,04 0,00 0,10 0,35 0,00 0,43 0,14 0,26 0,00 0,00 0,00 1,32
Vitex doniana
0,00 0,00 0,00 0,00 0,04 0,11 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,15
Xeroderris stuhlmanii
0,00 0,05 0,29 0,00 0,04 0,00 0,14 0,00 0,00 0,00 0,00 0,52
Ximenia americana
0,01 0,00 0,00 0,00 0,08 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,16 0,25
Gotale(m2/ha)
0,31 1,00 3,27 5,24 6,05 5,16 3,78 2,98 1,82 0,39 1,09 31,08
116
Annexes
Annexe 6b : artition par classe de diamètre des surfaces terrières des savanes arborées et arbustives
Ci((cm)
12 17 22 27 32 37 42 47 52 57 62 Total
Annona senegalensis
0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,02
Borassus aethiopum
0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,07 0,00 0,11 0,00 0,00 0,18
Bridelia micrantha
0,00 0,00 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,02
Bridelia ferruginea
0,02 0,00 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,06
Burkea africana
0,00 0,00 0,00 0,00 0,12 0,00 0,07 0,00 0,00 0,00 0,00 0,19
Combretum collinum
0,00 0,00 0,02 0,00 0,16 0,33 0,14 0,09 0,00 0,00 0,00 0,74
Crossopteryx febrifuga
0,02 0,07 0,13 0,17 0,12 0,00 0,49 0,00 0,00 0,00 0,00 1,01
Daniellia oliveri
0,00 0,00 0,02 0,00 0,20 0,11 0,00 0,18 0,00 0,00 0,00 0,51
Entada africana
0,02 0,00 0,10 0,03 0,08 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,23
Hymenocardia acida
0,01 0,00 0,06 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,06
Isoberlinia doka
0,01 0,13 0,15 1,82 2,40 3,10 2,94 1,67 1,07 0,26 0,62 14,16
Isoberlinia Tomentosa
0,00 0,00 0,08 0,06 0,24 0,11 0,00 0,18 0,00 0,00 0,00 0,66
Khaya senegalensi
0,00 0,00 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,02
Lannea acida
0,00 0,00 0,06 0,00 0,33 0,11 0,07 0,00 0,00 0,00 0,00 0,56
Lannea kerstingii
0,00 0,00 0,00 0,00 0,08 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,08
Lophira lanceolata
0,00 0,02 0,02 0,00 0,16 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,20
Maranthes glabra
0,01 0,00 0,15 0,09 0,41 0,00 0,00 0,18 0,00 0,00 0,00 0,83
Monotes kerstingii
0,00 0,00 0,02 0,00 0,04 0,00 0,14 0,00 0,00 0,00 0,00 0,20
Nauclea latifolia
0,02 0,01 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,07
117
Annexes
Parinari curatellifolia
0,02 0,00 0,10 0,14 0,08 0,00 0,07 0,00 0,00 0,00 0,00 0,41
Parkia biglobosa
0,00 0,00 0,06 0,00 0,00 0,11 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,17
Piliostigma thonningii
0,03 0,08 0,13 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,25
Pericopsis laxiflora
0,00 0,02 0,06 0,00 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,12
Prosopis africana
0,01 0,00 0,10 0,00 0,33 0,00 0,00 0,00 0,11 0,00 0,00 0,53
Pseudocedela Kostschyi
0,00 0,07 0,08 0,00 0,00 0,00 0,14 0,09 0,00 0,00 0,00 0,37
Pteleopsis suberosa
0,02 0,00 0,06 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,08
Pterocarpus erinaceus
0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,14 0,00 0,11 0,00 0,00 0,25
Securidaca longepedunculata 0,01 0,00 0,00 0,09 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,10
Strichnos inocua
0,01 0,00 0,00 0,06 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,06
Strichnos spinosa
0,00 0,06 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,08
Terminalia laxiflora
0,00 0,08 0,00 0,00 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,12
Uvaria chamea
0,01 0,00 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,03
Vitellaria paradoxa
0,00 0,03 0,00 0,20 0,08 0,05 0,49 0,00 0,00 0,00 0,00 0,86
Vitex doniana
0,01 0,00 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,04
Xeroderris stuhlmanii
0,02 0,00 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,04
Gotale(m2/ha)
0,26 0,57 1,59 2,66 4,92 3,91 4,76 2,37 1,39 0,26 0,62 23,31
118
Annexes
Annexe 6c Répartition par classe de diamètre des surfaces terrières des savanes boisées.
Ci((cm)
12 17 22 27 32 37 42 47 52 57 62 Total
Afzelia africana
0,00 0,00 0,00 0,00 0,12 0,00 0,07 0,00 0,00 0,00 0,00 0,19
Anogeissus leiocarpus
0,02 0,00 0,00 0,00 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,06
Bridelia ferruginea
0,03 0,00 0,13 0,09 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,30
Burkea africana
0,03 0,07 0,13 0,26 0,20 0,00 0,14 0,00 0,11 0,00 0,00 0,94
Combretum collinum
0,01 0,00 0,06 0,03 0,00 0,11 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,20
Combretum nigricans
0,00 0,00 0,02 0,00 0,04 0,00 0,14 0,18 0,00 0,00 0,00 0,38
Cussonia barteri
0,01 0,05 0,00 0,03 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,09
Daniellia oliveri
0,01 0,00 0,02 0,00 0,20 0,00 0,28 0,00 0,00 0,00 0,00 0,51
Detarium microcarpum
0,07 0,21 0,19 0,12 0,12 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,70
Diospyros mespiliformis
0,01 0,00 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,03
Entada africana
0,02 0,00 0,02 0,00 0,04 0,22 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,30
Ficus Sp
0,04 0,03 0,04 0,14 0,16 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,42
Hymenocardia acida
0,02 0,00 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,04
Isoberlinia doka
0,04 0,36 0,98 1,82 1,91 1,47 2,17 1,23 0,32 0,00 0,00 10,29
Isoberlinia Tomentosa
0,01 0,23 0,33 0,67 0,81 1,41 1,05 0,70 0,11 0,00 0,00 5,32
Lannea acida
0,01 0,00 0,04 0,20 0,12 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,37
Lannea kerstingii
0,00 0,00 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,02
Lophira lanceolata
0,03 0,00 0,15 0,00 0,12 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,30
Lonchorcarpus sericeus
0,02 0,00 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,04
Maranthes polyandra
0,01 0,06 0,04 0,03 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,14
Monotes kerstingii
0,06 0,00 0,40 0,00 0,00 0,49 0,00 0,26 0,00 0,00 0,00 1,21
Nauclea latifolia
0,05 0,08 0,06 0,00 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,22
Parinari curatellifolia
0,04 0,15 0,13 0,12 0,24 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,68
Parkia biglobosa
0,00 0,01 0,06 0,06 0,04 0,00 0,00 0,00 0,11 0,00 0,00 0,27
Piliostigma thonningii
0,02 0,03 0,00 0,03 0,08 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,17
Pericopsis laxiflora
0,03 0,00 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,07
Prosopis africana
0,02 0,03 0,13 0,06 0,33 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,57
Pseudocedela Kostschyi
0,01 0,00 0,06 0,03 0,12 0,00 0,07 0,00 0,00 0,00 0,00 0,29
119
Annexes
Pteleopsis suberosa
0,00 0,01 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,03
Pterocapus erinaceus Poir, 0,00 0,00 0,02 0,00 0,08 0,00 0,00 0,00 0,21 0,00 0,00 0,32
Stereospermum
kunthianum
0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,02
Strichnos innocua
0,00 0,00 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,02
Terminalia avicenoïdes
0,02 0,08 0,12 0,00 0,00 0,11 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,32
Terminalia laxiflora
0,02 0,02 0,00 0,09 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,13
Terminalia glaucesens
0,00 0,02 0,00 0,03 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,05
Uapaca togonensis
0,00 0,05 0,02 0,29 0,00 0,33 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,68
Vitellaria paradoxa
0,02 0,07 0,15 0,00 0,08 0,00 0,07 0,00 0,00 0,00 0,00 0,40
Vitex doniana
0,00 0,03 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,05
Xeroderris stuhlmanii
0,02 0,03 0,13 0,00 0,04 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,23
Gotale(m2/ha)
0,73 1,63 3,61 4,08 5,00 4,13 3,99 2,37 0,86 0,00 0,00 26,39
Annexe : 7 Analyse de régression pour les modèles testés.
Annexe 7a : Analyse de régression pour les modèle s de volume.
1- VF = 0,0386 - 0,00513 H +0,000063 D2H
Régresseur Coef Er-T coef T P
Constante 0,038587 0,007343 5,25 0,000
H -0,005134 0,001361 -3,77 0,000
D2H 0,00006309 0,00000041 152,53 0,000
120
Annexes
S = 0,06022 R-carré = 97,2% R-carré (ajust) = 97,2%
2- VF = 0,0130 +0,000062 D2H
Régresseur
Coef
Er-T
coef
T
P
Constante
0,013046
0,002858
4,56
0,000
D2H
0,00006208
0,00000032
196,09 0,000
S = 0,06057 R-carré = 97,1% R-carré (ajust) = 97,1%
3- VF = - 0,00215 +0,000232 D2 - 0,00433 H2 +0,000278 H2D
Régresseur Coef
Er-T
coef
T
P
Constante -0,002152 0,007659
0,28
0,779
D2
0,00023188
0,00000632
36,68
0,000
H2
-0,0043256
0,0002631 -16,44
0,000
H2D
0,00027825
0,00000712
39,10
0,000
S = 0,06209 R-carré = 97,0% R-carré (ajust) = 97,0%
4- V/D2 =0,000041 +0,000057 H
Régresseur
Coef
Er-T
coef
T
P
Constante 0,00004058
0,00000564
7,1
0,000
H
0,00005741
0,00000086
67,02
0,000
S = 0,00004980 R-carré = 79,8% R-carré (ajust) = 79,8%
5- VF = - 0,113 +0,000310 D2 +0,000167 H2D
Régresseur
Coef
Er-T coef
T
P
Constante
-0,112724
0,004076
-27,65 0,000
D2
0,00031011
0,00000463
66,97 0,000
H2D
0,00016700
0,00000245
68,05
0,000
S = 0,06907 R-carré = 96,3% R-carré (ajust) = 96,3%
6- VF = 0,237 - 0,0116 H2 +0,000502 H2D
Régresseur Coef
Er-T
coef
T
P
Constante 0,237064
0,005935
39,95
0,000
H2
-0,0115880
0,0002560 -45,26
0,000
H2D
0,00050174
0,00000544
92,31
0,000
S = 0,09177 R-carré = 93,4% R-carré (ajust) = 93,4%
7- LnV = - 8,73 + 2,26 Ln D - 0,0024 LnH
Régresseur
Coef
Er-T coef
T
P
Constante
-8,7337 0,1105
-79,06 0,000
Ln
D
2,26406
0,02481
91,25
0,000
LnH
-0,00244
0,03633
-0,07 0,947
S = 0,2464 R-carré = 88,6% R-carré (ajust) = 88,6%
8- VF = - 0,104 +0,000527 D2
Régresseur
Coef
Er-T coef
T
P
Constante
-0,104245
0,009179
-11,36 0,000
D
0,00052722
0,00000756
69,73
0,000
S = 0,1556 R-carré = 81,1% R-carré (ajust) = 81,0%
9- VF = 0,358 - 0,0295 D +0,000961 D2
Régresseur
Coef
Er-T coef
T P
Constante
0,35837
0,04315
8,31 ,000
D
-0,029524
0,002697
-10,95 0,000
D2
0,00096105
0,00004027
23,86 0,000
121
Annexes
S = 0,1481 R-carré = 82,9% R-carré (ajust) = 82,8%
Annexe 7b : Analyse de régression pour la courbe de hauteur.
1- HT= 4,42 + 0,303 D
Régresseur
Coef Er-T coef T P
Constante
4,41759
0,03276 134,85 0,000
D(cm)
0,303077
0,001011 299,74 0,000
S = 0,3108
R-carré = 98,8% R-carré (ajust) = 98,8%
2- HT= 9,20 + 0,00442 D2
Régresseur
Coef Er-T coef T P
Constante
9,19791 0,03911 235,21 0,000
D2 0,00442350 0,00003221 137,32 0,000
S = 0,6629 R-carré = 94,3% R-carré (ajust) = 94,3%
3- HT= 31,1 - 92,9 D -0,5
Régresseur Coef Er-T coef T P
Constante 31,0859 0,1295 240,10 0,000
D -0,5 -92,9445 0,6894 -134,82 0,000
S = 0,6745 R-carré = 94,1% R-carré (ajust) = 94,1%
4- HT= - 16,8 + 9,03 Ln D
Régresseur Coef Er-T coef T P
Constante -16,7889 0,1497 -112,14 0,000
Ln D 9,02898 0,04396 205,40 0,000
S = 0,4503 R-carré = 97,4% R-carré (ajust) = 97,4%
5- LnH = 2,04 + 0,167 Ln D
Régresseur Coef Er-T coef T P
Constante 2,03944 0,06691 30,48 0,000
Ln D 0,16723 0,01964 8,51 0,000
S = 0,2013 R-carré = 6,0% R-carré (ajust) = 5,9%
Annexe 8 : Distribution des résidus des volumes des billons en fonction des formules de cubage
Annexe 8a : Distribution des résidus des volumes pour la formule de Hubert
122
Annexes
0,00
-0,01
-0,02
1
ei
-0,03
-0,04
-0,05
10
20
30
40
50
60
D
Annexe 8b : Distribution des résidus en fonction du volume pour la formule de
0,06
0,05
0,04
2 0,03
ei
0,02
0,01
0,00
10
20
30
40
50
60
D
Smalian
Annexe 8c : Distribution des résidus du volume pour la formule de Tronc de cône.
123
Annexes
0,000
-0,005
3
ei
-0,010
10
20
30
40
50
60
D
Annexe 9 : Distribution des résidus des trois meilleurs modèles de volume fût retenus.
124
Annexes
Droite de Henry des valeurs résiduelles
Cartes de I des valeurs résiduel es
s
0,5
0,4
s
1
lle
0,4
1
e
0,3
0,3
ell
i
due
0,2
0,2
1 1
11
11
11
1
s
i
du
1
1
1111
6
55551
5 65
5
é
0,1
s 0,1
5
5
UCL=0,1381
6
565
6
6
6
2 26
6646
2
2 6
r
é
7 66
6
7
2
7
7777 7227 22 7 777777777
7
77
7 77777
7
2
s
0,0
r 0,0
7772277
2 7
7
777 7777
Moy.=1,54E-15
-0,1
r
s
774727
2
7
27 7 77722
2
7727 7 7
-0,1
22 777
2
2 7 7
7777
7
777227
772
7772 7 74477
77
772277727
7
8 8
7
7 7 77
86 72
2222
7
26
l
eur
26 55
5
5
LCL=-0,1381
a
-0,2
leu -0,2
1
1
1
5
1 111 1
111
V
a
1
1
1 1
11
1
1
-0,3
V -0,3
1
1
1
1
-3
-2
-1
0
1
2
3
0
500
1000
Valeurs normales
Nombre d'observations
Histogramme des valeurs résiduel es
Valeurs résiduelles vs. valeurs ajustées
0,4
s
e 0,3
200
ell 0,2
i
f
i
du 0,1
ct
s
é
f
e 100
r 0,0
Ef
r
s -0,1
leu -0,2
a
0
V -0,3
-0,3 -0,2 -0,1 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5
0
1
2
3
Valeurs résiduelles
Ajuster
Annexe 9a :Distribution des résidus du modèle 1
Droite de Henry des valeurs résiduelles
Cartes de I des valeurs résiduel es
s
0,5
0,4
s
1
lle
0,4
1
e
0,3
0,3
ell
i
due
0,2
0,2
1 11
1
1
11
1
s
i
du
11 1
1
1
1
6
211
555
65
é
0,1
s 0,1
55 5
6
55
5
UCL=0,1409
6
6 6
6
6
26 6
6564
266
r
é
7
6
7
26
7
7777
3
777 777
7
77 7 77
2
s
0,0
r 0,0
77 7
3 7
7
777 777
Moy.=1,48E-15
r
s
77727
72 7 777 22
772277 77
-0,1
-0,1
22 7 277 777
2
272277
7
2
2722
7
8
272 7 7 22
77727227 7
6
l
eur
55
5
LCL=-0,1409
a
-0,2
leu -0,2
5
1
1
1
5
5
1 111 1
V
a
1
1
1 1
11
11
1
1
-0,3
V -0,3
1
1
1
1
1
-3
-2
-1
0
1
2
3
0
500
1000
Valeurs normales
Nombre d'observations
Histogramme des valeurs résiduel es
Valeurs résiduelles vs. valeurs ajustées
300
0,4
s
e 0,3
200
ell 0,2
i
f
i
du
s 0,1
ct
é
f
e 100
r 0,0
Ef
r
s -0,1
leu -0,2
a
0
V -0,3
-0,3 -0,2 -0,1 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5
0
1
2
3
Valeurs résiduelles
Ajuster
Annexe9b : Distribution des résidus du modèle 2.
125
Annexes
Droite de Henry des valeurs résiduelles
Cartes de I des valeurs résiduel es
s
0,6
0,6
1
lle
0,5
s
1
0,5
e
0,4
0,4
ell
i
due
0,3
0,3
s
i
du
1
é
0,2
0,2
1 1
11
s
1 111
1
51
1
11
5
656
5
r
0,1
é
6
5
0,1
58
5
55
5
UCL=0,1406
6
6
6 66 2 2
2 6
s
r
7
6
66 27
7 6 6 2 7
2 7
222
77
22222277 77
2
2
0,0
0,0
2 2227
7
277 27
7
22227
7777
r
s
Moy.=1,44E-15
7 2
7
7
7 7
4
l
eur
-0,1
-0,1
74222 2 772
7
7 2
2
7
77
22
7 7 777722
72
7 77
6228
77
7 77
8
222
7
a
leu
266
2
2
5
LCL=-0,1406
V
-0,2
-0,2
2
2
5
5
a
11111
1
8
1
1 1
1
1 1 1
-0,3
V
11 1
1
11
-0,3
1
1
1
1
1 11
1
-3
-2
-1
0
1
2
3
0
500
1000
Valeurs normales
Nombre d'observations
Histogramme des valeurs résiduel es
Valeurs résiduelles vs. valeurs ajustées
300
0,6
s 0,5
e 0,4
200
ell 0,3
i
f
i
du 0,2
ct
s
é
f
e
0,1
100
r
Ef
0,0
r
s
-0,1
leu
a -0,2
0
V -0,3
-0,3-0,2-0,1 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6
0
1
2
Valeurs résiduelles
Ajuster
Annexe 6c : Distribution des résidus du modèle 3
Annexe 10 : Test de corrélation de Pearson
Corrélations : RESI1; RESN1
Corrélation de Pearson de RESI1 et RESN1 = 1,000
Valeur de p = 0,000
Corrélations : RESI2; RESN2
Corrélation de Pearson de RESI2 et RESN2 = 1,000
Valeur de p = 0,000
Corrélations : RESI3; RESN3
Corrélation de Pearson de RESI3 et RESN3 = 1,000
Valeur de p = 0,000
Annexe 11 : Test de normalité des résidus des modèles de tarifs de cubage
126
Annexes
Test de normalité des résidus du modèle1
,999
,99
i
l
i
t
é
,95
ab
,80
,50
r
ob
P
,20
,05
,01
,001
-0,3
-0,2
-0,1
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
RESI1
Moyenne : 0,0000000
Test de normalité de Kolmogorov-Smirnov
Ecart-type : 0,0601643
D+: 0,081 D-: 0,118 D : 0,118
N : 1138
Valeur de P approximatif < 0.01
Test de normalité des résidus du modèle2
,999
,99
i
l
i
t
é
,95
ab
,80
,50
r
ob
P
,20
,05
,01
,001
-0,3
-0,2
-0,1
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
RESI2
Moye n
n e : 0,0000000
Test de normalité de Kolmogorov-Smirnov
Ecart-type : 0,0605403
D+: 0,085 D-: 0,107 D : 0,107
N : 1138
Valeur de P approximatif < 0.01
127
Annexes
Test de normalité des résidus du modèle3
,999
i
l
i
t
é
,99
ab
,95
r
ob
,80
P
,50
,20
,05
,01
,001
-0,2
-0,1
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
RESI3
Moyenne : 0,0000000
Test de normalité de Kolmogorov-Smirnov
Ecart-type : 0,0620119
D+: 0,079 D-: 0,101 D : 0,101
N : 1138
Valeur de P approximatif < 0.01
Annexe 12 : Distribution des résidus des trois modèles de hauteur retenus.
128
Annexes
Droite de Henry des valeurs résiduelles
Cartes de I des valeurs résiduel es
s
3
3
s
1
lle
e 2
1
2
ell
i
due
1
1
1
s
1
i
du
1
1
1
1
11
é
s
1111111
1
1 111111111111155
1
1
111111115
r
0
2222
8
2
112112112
8
5 2221111111211111111
8
58
UCL=0,1217
s
0
é
Moy.=4,53E-14
72
2
LCL=-0,1217
r
1
2222 22
2
2 2 6
2 2222 2
1
111
12112
1
11111
121212111212111111122
111211621
-1
11
1
1
1
r
s
1
111111121111111211111111
1111
111
l
eur
-1
1
1
1
1
a
leu -2
1
1
1
V
-2
a
V
1
-3
-3
-2
-1
0
1
2
3
0
500
1000
Valeurs normales
Nombre d'observations
Histogramme des valeurs résiduel es
Valeurs résiduelles vs. valeurs ajustées
400
3
s
e 2
300
ell 1
i
f
i
du
ct 200
s
é
f
e
0
r
Ef 100
r
s -1
leu
a
0
-2
V
-2
-1
0
1
2
3
8
13
18
23
Valeurs résiduelles
Ajuster
Annexe 12a : Distribution des résidus du modèle 1 .
Droite de Henry des valeurs résiduelles
Cartes de I des valeurs résiduel es
s
1
1
s
11111111
lle
e
1
1 11111
8
6
512 111111111111
111111216
11111211111111111111111111111
0
0
22111111111111111111111
212112
UCL=0,1229
ell
Moy.=5,30E-14
LCL=-0,1229
122
8
611
6
161111
186121
i
due
s
-1
-1
1
1
1
1
1
1111
1
i
du
1
111
111
11
11111
11111111
1
1
1
1
11
é
s
1
1
1
1
1
1
111111111111122
1
r
-2
é -2
1
11111111111
1
s
r
1
1
11
-3
r
s -3
11
1
1
l
eur
1
1
11
a
leu
1
-4
V
-4
a
V -5
1
-3
-2
-1
0
1
2
3
0
500
1000
Valeurs normales
Nombre d'observations
Histogramme des valeurs résiduel es
Valeurs résiduelles vs. valeurs ajustées
1
s
e
200
0
ell -1
i
f
i
du
ct
s
é -2
f
e 100
r
Ef
r
s -3
leu
a -4
0
V
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
10
15
20
25
Valeurs résiduelles
Ajuster
Annexe 12b : Distribution des résidus du modèle 2.
129
Annexes
Droite de Henry des valeurs résiduelles
Cartes de I des valeurs résiduelles
5
5
1
s
1
4
4
1
3
3
1
é
s
i
d
uelles
s
i
d
u
e
lle
1
1
2
2
é
1
1
1
1
s
r
1
1
11111
ur
1
u
r
s
r
1
1111
1
1
1
1
11
11111
11
1
1111111
111 11
a
le
le
8
5
112121 121
8
11112 851112
861
621111
0
UCL=0,1165
V
0
a
Moy .=5,12E-15
8
8
2
2
8
LCL=-0,1165
V
111111
252
1
8
52
1
1211211251211112121 11121122111122112121
1112122221 11122212
-1
11111111221111111211211
1
1211111
112
-3
-2
-1
0
1
2
3
0
500
1000
Valeurs normales
Nombre d'observations
Histogramme des valeurs résiduelles
Valeurs résiduelles vs. valeurs ajustées
5
400
s 4
lle
300
u
e 3
c
t
i
f
200
f
e
é
s
i
d
2
Ef 100
1
u
r
s
r
le
a 0
0
V
-1
0
1
2
3
4
5
5
10
15
20
Valeurs résiduelles
Ajuster
Annexe 12c Distribution des résidus du modèle 4 .
Annexe 13 : Distribution des résidus pour la validation des tarifs de cubage
Modèle 1
Droite de Henry des valeurs résiduelles
Cartes de I des valeurs résiduel es
s
0,9
1,0
lle
0,8
s
1
1
e
0,7
ell
5
UCL=0,6639
0,6
i
due
0,5
6
s
0,5
i
du
é
r
0,4
s
é
7
s
0,3
r
Moy.=0,1515
0,2
r
s 0,0
2222 777
l
eur
0,1
a
leu
V
0,0
a
V
LCL=-0,3609
-2
-1
0
1
2
0
10
20
30
40
50
60
Valeurs normales
Nombre d'observations
Histogramme des valeurs résiduel es
Valeurs résiduelles vs. valeurs ajustées
30
0,9
s 0,8
e 0,7
20
ell 0,6
i
f
i
du 0,5
ct
s 0,4
é
f
e 10
r 0,3
Ef
r
s 0,2
0,1
leu
a 0,0
0
V
-0,10,00,1 0,2 0,3 0,40,5 0,6 0,7 0,8 0,9
0
1
2
3
Valeurs résiduelles
Ajuster
130
Annexes
Modèle 2
Droite de Henry des valeurs résiduelles
Cartes de I des valeurs résiduel es
s
0,9
1,0
1
lle
0,8
s
1
e
0,7
ell
5
UCL=0,6721
0,6
i
due
0,5
6
s
0,5
i
du
é
r
0,4
s
é
7
s
0,3
r
Moy.=0,1513
0,2
0,0
r
s
2222 777
l
eur
0,1
a
leu
V
0,0
a
V
LCL=-0,3695
-2
-1
0
1
2
0
10
20
30
40
50
60
Valeurs normales
Nombre d'observations
Histogramme des valeurs résiduel es
Valeurs résiduelles vs. valeurs ajustées
0,9
s 0,8
e
20
0,7
ell 0,6
i
f
0,5
i
du
ct
s 0,4
é
f
e 10
r 0,3
Ef
r
s 0,2
0,1
leu
a 0,0
0
V
-0,10,00,1 0,2 0,3 0,40,5 0,6 0,7 0,8 0,9
0
1
2
3
Valeurs résiduelles
Ajuster
Modèle 3
Droite de Henry des valeurs résiduelles
Cartes de I des valeurs résiduel es
3
s
s
1
lle
e
UCL=2,290
2
2
ell
i
due
s
i
du
é
s 1
r
é
s
1
r
Moy.=0,7189
r
s 0
l
eur
a
leu
V
a
0
V -1
LCL=-0,8519
-2
-1
0
1
2
0
10
20
30
40
50
60
Valeurs normales
Nombre d'observations
Histogramme des valeurs résiduel es
Valeurs résiduelles vs. valeurs ajustées
15
s
e 2
ell
10
i
f
i
du
ct
s
é
f
e
r 1
Ef
5
r
s
leu
a
0
V 0
0
1
2
3
0,0
0,5
1,0
Valeurs résiduelles
Ajuster
131
Annexe 14 Distribution des résidus de la validation de la courbe de hauteur
Modèle 1
Droite de Henry des valeurs résiduelles
Cartes de I des valeurs résiduel es
s
8
10
s
lle
e
5
UCL=7,642
ell
5
i
due
4
s
i
du
é
s
r
é
Moy.=1,411
s
r
0
0
r
s
l
eur
a
leu
V
a
V -5
LCL=-4,820
-2
-1
0
1
2
0
10
20
30
40
50
60
Valeurs normales
Nombre d'observations
Histogramme des valeurs résiduel es
Valeurs résiduelles vs. valeurs ajustées
8
15
s
e
ell
10
4
i
f
i
du
ct
s
é
f
e
r
5
Ef
r
s 0
leu
a
0
V
0
5
10
10
15
20
Valeurs résiduelles
Ajuster
Modèle 2
Droite de Henry des valeurs résiduelles
Cartes de I des valeurs résiduel es
s
10
10
1
s
lle
e
UCL=8,831
ell
i
due
5
s
5
i
du
é
s
r
é
Moy.=1,530
s
r
0
r
s
l
eur
0
a
leu
V
a -5
V
LCL=-5,771
-2
-1
0
1
2
0
10
20
30
40
50
60
Valeurs normales
Nombre d'observations
Histogramme des valeurs résiduel es
Valeurs résiduelles vs. valeurs ajustées
10
s
e
10
ell
i
f
5
i
du
ct
s
é
f
e
5
r
Ef
r
s
0
leu
a
0
V
0
5
10
10
15
20
25
Valeurs résiduelles
Ajuster
Annexes
Modèle 3
Droite de Henry des valeurs résiduelles
Cartes de I des valeurs résiduel es
s
5
s
UCL=6,173
lle
e 5
ell
i
due
s
i
du
é
s
Moy.=1,212
r
0
é
s
0
r
r
s
l
eur
a
leu
V
a
LCL=-3,748
-5
V -5
1
-2
-1
0
1
2
0
10
20
30
40
50
60
Valeurs normales
Nombre d'observations
Histogramme des valeurs résiduel es
Valeurs résiduelles vs. valeurs ajustées
20
5
s
e
ell
i
f
i
du
10
ct
s
é 0
f
e
r
Ef
r
s
leu
a
0
V -5
-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5
10
15
20
Valeurs résiduelles
Ajuster
Annexe 15 : Test t à deux échantillons de coefficients de forme
T à deux échantillons pour fvi fn de fsp
N Moyenne Ecart-type Er-T moy
fvi 6 0,698 0,137 0,056
fsp 6 0,8083 0,0240 0,0098
Différence = mu fvi - mu fsp
Estimation pour différence : -0,1100
95% IC pour différence : (-0,2369; 0,0169)
Test T pour la différence = 0 (fn de non =): Valeur de T = -1,93 P = 0,082 DL = 10
Les deux utilisent Ecart-type de regroupement = 0,0987