Cette étude a été conduite dans le département de Dogondoutchi, précisément dans la commune urbaine de Dogondoutchi et dans la commune rurale Dankassari. Elle a pour but d’analyser les impacts socioéconomiques et d’énumérer les impacts environnementaux liés à la culture d’arachide. La méthodologie utilisée repose non seulement sur l’analyse des données collectées, mais aussi sur des enquêtes individuelles effectuées sur la base d’un questionnaire auprès des producteurs et du personnel des différentes directions départementales (Agriculture, Hydraulique, environnement) de la zone. Ainsi, les enquêtes ont porté sur la place de la culture, les impacts socioéconomiques et environnementaux ainsi que les techniques de GDT. Au total, 155 producteurs d’arachides ont été enquêtés dans dix villages de la zone d’étude. A l’issue de l’enquête, nous avons abouti aux résultats suivants : L’arachide est l’une des principales légumineuses à grains cultivées dans la zone. Son importance s’apprécie également à travers la superficie emblavée soit 16,18% et 27,59% (respectivement à Dankassari et à Dogondoutchi) des superficies agricoles. C’est une activité qui présente une bonne rentabilité pour ces producteurs. Les revenus issus de cette activité garantissent une accessibilité économique aux autres denrées alimentaires. Sur le plan environnemental, les risques environnementaux sont observés surtout au moment de la préparation du terrain avec les défrichages et le labour, au cours de l’utilisation des engrais, lors de la récolte par arrachage totale de la plante et enfin par la monoculture. Toutes ces pratiques ont des impacts négatifs sur l’environnement, conduisant soit à la dégradation des sols ou soit à la pollution de l’environnement. Néanmoins les techniques de GDT sont pratiquées dans la zone pour la récupération des terres et l’amélioration de la fertilité du sol. Mais ces techniques ne sont pas appliquées sur la culture d’arachide.

Bulletin Trimestriel d’information du Projet Régional d’Appui au Pastoralisme au Sahel n°6&7 Le développement des communautés pastorales et agropastorales est resté problématique alors que des décennies durant des fonds inestimables leur ont été apportés. Plusieurs projets et programmes implémentés ont été formulés dans des ‘‘ hauts lieux’’, des bureaux feutrés sans une effective implication des ‘‘bénéficiaires ‘‘ auxquels les fruits de la croissance des actions devaient réellement profiter.

Dans le souci d’accroitre la productivité agricole de façon durable, plusieurs travaux ont porté sur la fertilisation du niébé avec les champignons mycorhiziens. Les effets de ces derniers sur les performances agronomiques du niébé ont été mis en évidence. Le niébé en tant que légumineuse mycotrophe, a exprimé des bonnes performances par inoculation avec des souches exotiques. Dans le cadre du présent travail, le niébé a été inoculé par des espèces indigènes de mycorhize. Pour mieux évaluer ses interactions avec ces champignons, 3 variétés de niébé et 3 sources différentes d’inoculum ont été utilisées en pot et sur substrat stérile. En effet les inoculums ont été produits à partir du voandzou ; de la tomate et du niébé. Au terme de 50 jours de suivi, il ressort qu’il existe une forte interaction entre variété et source d’inoculum, pour la levée ; le nombre et la masse des nodules. En plus, le voandzou est plus favorable à la multiplication en masse des mycorhizes que la tomate et le niébé.Les souches contenues dans les inoculants ont plus d’aptitude à influencer la levée des variétés de niébé TN5-78 et IT97K 499-38contrairement à la KVX 30-309-6G.

Le Programme d'Actions Communautaires (PAC) est rendu possible grâce à un don de la Banque Mondiale (BM) et du Fonds pour l'Environnement Mondial (FEM). A travers ce projet, le Gouvernement du Niger met en oeuvre des mécanismes de financement qui responsabilisent les communautés démunies et les collectivités territoriales afin qu'elles prennent en charge leur propre développement. C'est ainsi que le volet Bio-carbone du PAC vise à encourager la plantation d’Acacia senegal au Niger dans l'optique de lutter contre la pauvreté et la gestion intégrée de l'écosystème. Ainsi, après plusieurs années d'existence il est indispensable de procéder à une évaluation des impacts du projet Bio-carbone au sein de la population. C’est dans ce contexte que cette étude a été entreprise avec pour objectif général de caractériser l'importance socio économique et environnementale des plantations à Acacia senegal du site de Chabaré dans la région de Maradi. Plus spécifiquement, elle vise à caractériser les plantations d'Acacia senegal du site de Chabaré, à déterminer les effets socio-économiques et environnementaux des plantations à Acacia senegal et à proposer des modes de gestion durable des plantations à Acacia senegal du site de Chabaré. C'est ainsi que trente six (36) placettes ont été installées dans la forêt avec 16 placettes pour le bloc de 2006, 10 pour 2009 et 10 pour 2010. Les circonférences à 20 cm au dessus du sol ont été prises sur 3323 sujets. Les estimations ont donné 18731,89 tonne de biomasse pour un stock de 9365,95 tonne de carbone séquestré par le site de Chabaré. Des mesures dendrométriques du diamètre moyen et de la hauteur moyenne montrent que les plantations de 2006 présentent des valeurs les plus importantes. Sur les plans socio-économique et environnemental, l’augmentation de la production agricole à travers le contrat de culture, un retour de la biodiversité tant animale que végétale, et l’augmentation de revenus de la population à travers les travaux sur le site, la vente de la paille et de la gomme arabique sont les opportunités qu’offre ce site récupéré. Enfin un certain nombre des points pour l'amélioration du comité de gestion du site ont été proposés.

Ces travaux de thèse ont porté sur la zone pastorale du Niger. Ils ont pour objectif principal de contribuer à l’amélioration des méthodes d’estimation des rendements fourragers au Sahel en général et en particulier au Niger. Il s’agit plus spécifiquement de : valider le modèle BIOMASAH (BIOMAsse SAHélienne) utilisé par le Centre Régional AGRHYMET [AGRonomie Hydrologie et METéorologie] (CRA); tester le modèle du Ministère de L’Élevage et de Industries Animales (MEIA) ; proposer un Modèle par Régression linéaire Multiple (MRM) ; tester la méthode de similarité et enfin comparer ces méthodes d’estimation entre elles. Le travail a été réalisé d’une part avec les mesures de masse herbacée faites au sol de 2001 à 2012 par le MEIA, les observations pluviométriques des stations de la Direction Météorologique du Niger, les variables météorologiques issues du l’institution européenne appelée "European Centre for Medium-Range Weather Forecasts" (ECMWF) et d’autre part, avec les images satellitaires notamment le NDVI de SPOT VEGETATION et MODIS et les pluies estimées dénommées RFE provenant de l’institution américaine "Famine Early Warning Systems NETwork"(FEWSNET). La validation du modèle BIOMASAH a été faite à l’aide des tests de t et de Wilcoxon pour comparer les moyennes mesurées in situ à celles obtenues du modèle et aussi des tests de corrélation de Pearson, Kendall et Spearman. Quant au modèle MEIA, les performances ont été testées en comparant les résultats inter et intra capteurs SPOT VEGETATION et MODIS en utilisant les R² et le RMSE issus des calculs avec l’intégrale et le maximum NDVI comme variables explicatives du rendement fourrager. Le modèle de référence (MR) a été réalisé par régression linéaire multiple avec la méthode pas-à-pas ascendante pour la sélection de variables basée sur le R² ajusté et le RMSE. La validation croisée ‘leave one out’ (LOOCV) a été utilisée pour calculer les R² de validation et un diagnostic systématique des résidus pour mieux caractériser le modèle. viii La méthode de similarité des profils saisonniers d’indice de végétation a été réalisée en utilisant comme critères le R², le MAD et le RMSE. Le profil de la période de croissance de la végétation de chaque pixel a été tracé pour toutes les années. Ensuite, le profil de l’année cible a été comparé avec celui des autres années pour identifier l’année similaire. Les résultats de la similarité ont été confrontés aux données observées d’une part avec les tests de corrélations de Pearson, Spearman et Kendall et d’autre part à l’aide de tests de t et de Wilcoxon pour comparer les moyennes. La comparaison des quatre modèles a été faite sur la base des R², des R² ajustés et les RMSE. Le modèle BIOMASAH a donné des moyennes significativement différentes des moyennes observées (p <0,001). Les corrélations de Pearson, Kendall et Spearman sont faibles. En ce qui concerne le modèle MEIA, le meilleur R² à l’échelle globale est de 0,56. Il n’y a pas de différence significative à utiliser les NDVI de MODIS ou de SPOT VEGETATION. Le RMSE est de 367 kg.ha-1. Les R² et le RMSE varient fortement d’une année à l’autre. Le modèle de référence a donné un R² ajusté global de 0,69 et un RMSE de 282 kg.ha-1, la différence entre le RMSE calculé et celui de la validation est de 2,72 kg.ha-1. La comparaison des moyennes de la similarité à celles observées a montré qu’il n’y a pas de différence significative (p<0,001) pour le R². Par contre les différences sont significatives au même seuil pour le MAD et le RMSE. La comparaison des modèles montre que le Modèle par Régression linéaire Multiple (MRM) est le meilleur, mais il reste perfectible. Ainsi, se propose-t-on de continuer ces recherches avec d’autres indices tels que le LAI et le FAPAR et l’EVI. Aussi, il serait intéressant de prospecter les voies telles que : tenir compte du feuillage des ligneux, ajuster les métriques à la phénologie des herbacées, et à celles des ligneux. Ces travaux permettront d’améliorer la qualité des informations utilisées pour planifier les actions de développement en faveur de la société nigérienne en vue de la protéger contre les crises pastorales.

The study aims to test the performance of similarity analysis in herbaceous fodder biomass estimate in the Nigerian pastoral zone, in a context of insecurity and precipitation spatiotemporal variability. It is carried out on the time series of NDVI decadal images of SPOT VEGETATION for the period from 2001 to 2012 and on fodder biomasses measured in situ during the same period. Similarity analysis compares NDVI seasonal patterns to detect similar years using three criteria: the RMSE (Root Mean squared error), the MAD (Mean absolute Deviation), and R². Exploratory statistical analyzes with bootstrap are carried out to better characterize the observations resulting from the simulation. Moreover, the analysis of the parametric and non-parametric correlations is carried out to evaluate the level of link between the simulated data and the real data. The t test and the Wilcoxon test are then carried out in order to compare the means of the actual biomasses with those obtained by the similarity analysis. At the local level, the results indicate that the R² is more efficient than the RMSE and the MAD which have almost the same performances. The results of the similarity calculated with R² can be used as a proxy to the herbaceous phytomass measured in situ, as there is no significant difference between the simulated mean and the mean measured at the 1% threshold. On the other hand, the results of the similarity calculated with the RMSE and the MAD are not exploitable. Parametric and nonparametric correlations are all significant at the 1% threshold. However, the R² are low and vary between 0.32 and 0.45. It therefore seems necessary to continue the research, as numerous studies have revealed very good links between certain indices like the FAPAR, the EVI and the LAI and the aerial phytomasse.

This study was carried out in the pastoral zone of Niger with the aim of validating outputs of the BIOMASAH model developed by the AGRHYMET Regional Centre (ARC) relative to real data collected over the 2001-2011 period by the Ministry Livestock and Animal Industries (MEIA) of Niger. We used parametric tests (t-tests) and nonparametric tests (Wilcoxon and sign tests) for mean comparisons. A correlation analysis was performed by calculating Pearson’s r, Spearman’s ρ, Kendall’s T and Hoeffding’s D correlation coefficients. The results showed that the BIOMASAH model generally overestimated biomass (983.17 vs. 591.17 kg/ha) with a highly significant difference relative to the field findings (P <.0001). Pearson’s r (0.15), Spearman’sρ (0.22) Kendall’s T (0.13) and Hoeffding’s D (0.1) correlation coefficients were low but highly significant (p <.0001). Grazing pressure and spatiotemporal variability of rainfall helped explain the noted differences.