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Elaboration d’un modèle de prédiction Tableau 6.8. Pouvoir explicatif des composantes th du modèle de régression PLS sur satsumas. R² Variable t 1 t 2 t 3 altitude 0,159 0,518 0,400 HR 0,148 0,046 0,005 Température 0,301 0,718 0,025 pluviométrie 0,145 0,502 0,272 argile 0,998 0,017 0,001 limon 0,968 0,028 0,017 sable 0,964 0,001 0,044 MO 0,748 0,054 0,117 CO 0,509 0,139 0,242 N 0,925 0,087 0,017 C/N 1,000 0,009 0,002 Pass 0,875 0,013 0,045 K 0,012 0,214 0,651 pH 0,847 0,009 0,073 Ca 0,366 0,128 0,320 Mg 0,027 0,254 0,570 Na 0,004 0,001 0,985 S 0,561 0,072 0,224 CEC 0,980 0,009 0,011 V 0,992 0,001 0,000 agroforesterie 0,029 0,268 0,242 verger_pur 0,017 0,384 0,481 R²x 0,526 0,158 0,216 Variable t 1 t 2 t 3 Nles 0,131 0,639 0,075 Nlesm 0,045 0,881 0,000 Pom 0,096 0,733 0,053 R²y 0,091 0,751 0,043 158
Elaboration d’un modèle de prédiction t2 t1 Figure 6.7. Position des sites dans le cercle de corrélation des variables du climat, du sol et de la maladie avec les composantes t1 et t2 sur satsumas. o Importance des variables dans le modèle Le nombre de variables les plus importantes qui entrent dans la construction du modèle (VIP>0.8) est 11 (Figure 6.8). Sur le graphe, elles vont par ordre d’importance du système de verger pur à l’humidité relative (HR). On note que la texture du sol, le système de culture, le climat et l’altitude sont importants. 3,5 3 2,5 2 1,5 VIP 1 0,5 0 -0,5 -1 verge r_pur Tem pérature m oy -1,5 argile lim on C /N agrofores terie s able alti tude pluviomé tri e V HR C O Variable M O Pas s Ca M g S C EC Na K pH N Figure 6.8 159
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