Thèse Ndo - Montpellier SupAgro

Effet de l’ombrage et distribution spatiale de la phaeoramulariose
Dans cette équation, (h) le semi-variogramme est calculé pour les N(h) points xi et yj
séparés par une distance h =│xi-yi│ Zi est la sévérité de la maladie au point i et Zi+h est la
sévérité de la maladie au point i+ h. h est exprimé en m. (Gratton, 2002).
Le logiciel donne les paramètres descriptifs suivants pour le semi-variogramme :
C 0 : l’effet pépite est la valeur y à laquelle la courbe du modèle coupe l’axe des y ;
A : Le semi-variogramme peut ou non atteindre un plateau. L'atteinte d'un plateau indique
qu'à partir d'une certaine distance il n'y a plus de dépendance spatiale entre les données. Cette
distance est nommée la portée (A) ;
C 0 + C : Le palier, c’est la variance à laquelle le plateau se présente. Le palier est atteint grâce
à une asymptote (Figure 5.2).
Un modèle théorique est ajusté au semi-variogramme expérimental. La somme des carrés des
résidus (RSS), le coefficient de détermination r 2 et le ratio C / (C 0 +C) permettent de choisir le
modèle théorique qui s’ajuste le mieux au semi-variogramme observé.
Lorsque le ratio C / (C 0 +C) = 1, le semi-variogramme n’a pas d’effet pépite, si C / (C 0 +C) = 0
le semi-variogramme est linéaire, il s’agit d’un effet pépite pur. Ceci est le cas d’une
distribution parfaitement randomisée (absence de dépendance spatiale).
Figure 5.2. Exemple de semi-variogramme (Baillargeon, 2005).
Après la réalisation des semi-variogrammes, des cartes de krigeage ont été produites en
utilisant le logiciel GS+. Le Krigeage est une méthode optimale d’interpolation spatiale qui se
sert des propriétés du semi-variogramme et des données du paramètre étudié. Dans le cadre de
cette étude il s’agit des résidus des moyennes de Nles, Nlesm et Pom après analyse de
variance.
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