Thèse Ndo - Montpellier SupAgro

Elaboration d’un modèle de prédiction
6.3.2 Effet des facteurs environnementaux sur le comportement des
pomélos
o Choix du nombre de composantes t h et leur degré d’explication des variables
Les composantes 1 et 2 sont retenues pour expliquer les variables Nles, Nlesm et Pom. En
effet, la validation croisée montre que Q²2 ≥ 0.0975 (Tableau 3.26). Toutes les variables de la
maladie peuvent être expliquées par le modèle, car au niveau de la composante 2, tous les Q²
sont ≥ 0.0975. La première composante (t 1 ) explique 60% des x et 11% des y, tandis que la
2 ème composante explique 9% des x et 81% des y (Tableau 6.4).
Tableau 6.4. Indice de qualité du modèle (Q²) par composante et par variable expliquée sur
pomélos.
Q²
Composante Nles Nlesm Pom Total
1 -31,726 -31,075 -35,983 -32,928
2 0,309 0,240 0,484 0,344
3 -0,091 -0,335 -0,052 -0,192
La pluviométrie et le taux de sodium sont placés au centre du cercle de corrélation (Figure
6.4). Elles sont très faiblement corrélées avec t 1 et t 2 , leur R² sont également très faibles
(Tableau 6.5). Ces variables sont donc faiblement explicatives de la maladie. Le taux de
saturation (V) est la variable la mieux expliquée sur la composante t 1 . On note des
corrélations fortes et négatives entre la composante t 1 et plusieurs variables de sol. Les
corrélations sont fortes et positives entre la composante t 2 et les variables de la maladie.
La projection des sites d’observation sur le plan formé par les deux composantes permet de
noter que les sites de Foumbot, Nkolbisson, Ekona et Kumba sont plus proches des variables
de la maladie. Ce sont les sites qui présentent les attaques les plus sévères (voir résultats
Chapitre 4). Par contre, les sites de Bokito et Njombé sont les plus éloignés des variables de la
maladie. Le site de Jakiri est placé en dehors du plan.
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