Thèse Ndo - Montpellier SupAgro

Elaboration d’un modèle de prédiction
du plan, c’est un site extrême qui est situé à plus haute altitude, mais avec de faible sévérité de
la maladie.
On note de fortes corrélations positives entre les variables du sol, le système agroforestier et
les variables de la maladie. Les correlations sont également positives entre moyenne et les
variables de la maladie.
Tableau 6. 2. Pouvoir explicatif des composantes t h du modèle de régression PLS sur
orangers.
R²
Variable x
t 1 t 2
altitude 0,545 0,156
HR 0,162 0,089
Température m. 0,461 0,161
pluviométrie 0,001 0,012
argile 0,991 0,012
limon 0,959 0,006
sable 0,986 0,000
MO 0,687 0,141
CO 0,446 0,377
N 0,305 0,093
C/N 0,755 0,210
Pass 0,954 0,014
K 0,153 0,198
pH 0,856 0,085
Ca 0,998 0,000
Mg 0,116 0,334
Na 0,001 0,111
S 0,998 0,000
CEC 0,922 0,001
V 1,000 0,002
agroforesterie 0,284 0,307
verger pur 0,179 0,034
R²x 0,580 0,106
Variable y t 1 t 2
Nles 0,122 0,731
Nlesm 0,085 0,716
Pom 0,089 0,754
R²y 0.099 0.733
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