Optimisation de l’Evaluation de la Biomasse FourragÃ¨re en Zone SahÃ©lienne GrÃ¢ce Ã lâ€™Utilisation de la MÃ©thode de RÃ©gression LinÃ©aire Multiple en Conjonction Avec la Stratification - Garba, Issa; Abdourahamane, Zakari Seybou; Sanoussi, Abdou Amadou; Salifou, Illa (European Scientific Journal, ESJ, 2023)
L’objectif de cette Ã©tude, conduite dans la zone pastorale du Niger, est d’optimiser l’estimation de la biomasse fourragÃ¨re Ã l’Ã©chelle des faciÃ¨s avec la mÃ©thode de RÃ©gression LinÃ©aire Multiple (RLM). Les donnÃ©es utilisÃ©es englobent les mesures in situ de la masse herbacÃ©e entre 2001 et 2012, des donnÃ©es pluviomÃ©triques de station, les variables agromÃ©tÃ©orologiques dÃ©rivÃ©es des donnÃ©es mÃ©tÃ©orologiques de Â« l’European Centre for Medium-Range Weather Forecasts Â» (ECMWF) traitÃ©es via AgroMetShell (AMS), les images satellitaires NDVI de SPOT VEGETATION traitÃ©es avec le programme Â« Vegetation Analysis in Space and Time Â» (VAST) pour obtenir des variables biophysiques Ã partir des sÃ©ries annuelles de NDVI dÃ©cadaires, et les donnÃ©es de pluies estimÃ©es RFE provenant du Â« Famine Early Warning Systems NETwork Â» (FEWSNET). Les strates ont Ã©tÃ© identifiÃ©es sur la base de la carte des sols de la FAO, la couche des Ã©corÃ©gions et les zones bioclimatiques du pays. Le modÃ¨le a Ã©tÃ© dÃ©veloppÃ© en utilisant la mÃ©thode de la RLM avec une approche ascendante de sÃ©lection de variables basÃ©e sur le coefficient de dÃ©termination (RÂ²) ajustÃ© et la racine de l’erreur quadratique moyenne (RMSE). Pour Ã©valuer la robustesse du modÃ¨le, la validation croisÃ©e Â« leave one out â€“ cross validation Â» (LOO-CV) a Ã©tÃ© employÃ© pour calculer les RÂ² de validation et effectuÃ© un diagnostic systÃ©matique des rÃ©sidus afin de mieux caractÃ©riser le modÃ¨le. Ã€ l’Ã©chelle de l’ensemble de la zone d’Ã©tude (Ã©chelle globale), le RLM a produit un RÂ² ajustÃ© de 0,69 et un RMSE de 282 kg MS.ha-1, avec seulement une lÃ©gÃ¨re diffÃ©rence de 2,72 kg MS.ha-1 entre le RMSE de la calibration et celui de la validation. La stratification a amÃ©liorÃ© la performance des modÃ¨les, avec des rÃ©sultats prometteurs. Les modÃ¨les basÃ©s sur les types de sols FAO ont montrÃ© des RÂ² Ã©levÃ©s pour Ge5-1a, Qc1, Qc7-1a, Ql1-1a et Re35-a. Les Ã©corÃ©gions telles que l’Azaouak, le Manga1 et le Manga2 ont Ã©galement obtenu de bons rÃ©sultats. Les paramÃ¨tres des modÃ¨les par faciÃ¨s ont Ã©tÃ© encore plus prometteurs, avec des RÂ² allant de 0,77 Ã 0,93. Ces travaux auront un impact significatif en amÃ©liorant la qualitÃ© des informations utilisÃ©es pour planifier les initiatives de dÃ©veloppement visant Ã protÃ©ger la sociÃ©tÃ© nigÃ©rienne contre les crises pastorales. The aim of this study, conducted in the pastoral zone of Niger, was to optimize the estimation of forage biomass at the scale of the different facies using Multiple Linear Regression (MLR) method. The data used include field measurements of herbaceous mass between 2001 and 2012, station rainfall data, agrometeorological variables derived from meteorological data of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) processed via AgroMetShell (AMS), SPOT VEGETATION NDVI satellite images processed with the Vegetation Analysis in Space and Time (VAST) program to obtain biophysical variables from annual decadal NDVI series, and estimated RFE rainfall data from the US Famine Early Warning Systems NETwork (FEWSNET) to calculate annual rainfall totals. We identified strata based on the FAO soil map, the ecoregion layer and the country’s bioclimatic zones. The model was developed using MLR with a bottom-up variable selection approach based on adjusted RÂ² and root mean square error (RMSE). To assess the model’s robustness, we used leave-one-out cross validation (LOO-CV) to calculate the validation RÂ², and carried out systematic residual diagnostics to better characterize the model. At the scale of the entire study area (global scale), the MLR produced an adjusted RÂ² of 0.69 and an RMSE of 282 kg MS.ha-1, with only a slight difference of 2.72 kg MS.ha-1 between the calibration and validation RMSE. Stratification improved model performance, with promising results. Models based on FAO soil types showed high RÂ²s for Ge5-1a, Qc1, Qc7-1a, Ql1-1a and Re35-a. Ecoregions such as Azaouak, Manga1 and Manga2 also performed well. Model parameters by facies were even more promising, with RÂ² ranging from 0.77 to 0.93. This work will have a significant impact in improving the quality of information used to plan development initiatives for protecting Nigerian society from pastoral crises.