Sciences agrnomiques
Permanent URI for this collection
Browse
Recent Submissions
Item Performances, rendement et caractéristiques biochimiques et morpho-physiologiques de nouvelles obtentions génotypiques de blé dur (Triticum durum Desf.) en zone subhumide(Université du 20 Août 1955 Skikda, 2024-06-30) BOUROUH,Lamia; Nabila ,SouilahNotre étude est menée au niveau de la région subhumide à la ferme pilote Larbi Daoudi d'El Harrouch (wilaya de Skikda) au cours de la campagne agricole 2021/2022. Notre objectif est d’évaluer la diversité spécifique de 20 génotypes de blé dur (Triticum durum Desf.) par la création des fiches descriptive selon les recommandations de l’UPOV (2014) et l’étude des paramètres morpho-physiologiques, phénologiques et biochimiques dans des conditions agro-climatiques naturels. D’après les résultats obtenus, on a observé une diversité des différents paramètres des fiches descriptives. L'indice moyen de la diversité relative (H' moyen=0.48) indique une diversité morphologique intermédiaire entre les épis des différents génotypes étudiés, alors que certains caractères sont monomorphes (la présence, la distribution, la pigmentation et la longueur des barbes et la couleur de la glume inférieure). Les variétés Ovidio, Cirta et Bousselam se distinguent par des niveaux de germination élevés (96%) et la variété Waha présente le taux le plus bas (86%). Les paramètres du rendement les plus élevés sont marqués chez les variétés suivantes : Wahbi (tallage herbacée/plante= 2.93±0.42), Bousselam (tallage épi/plante= 1.77±0.29), Ovidio (nombre d’épi/m2 =423.33±15.95), Gta/durum69 (nombre de grain/épi= 38.8±7.05, rendement en grain =68.50±3.56 qx/ha et indice de récolte =37.62%) et Simeto (PMG =60.7g). Concernant les paramètres morpho-physiologiques et biochimiques on remarque également une variabilité significative entre les génotypes. Le génotype Ammar6 présente la valeur supérieure pour la teneur relative en eau des grains (19.5%), tandis que les variétés Emilio Lepido (8.9%), Cicco (8.76%), El Tayeb (8.74%) et Moulet Eddar (8.66%) affichent les taux le plus bas. Alors que la variété Sigus présente la teneur relative en eau des feuilles la plus élevés avec 82.143% et Ovidio enregistre le taux le plus bas avec 56.835%. Les génotypes Cirta (34.52% et 12.8%), Beni Mestina (33.84% et 11.34%), Bousselam (33.6% et 11.96%), Waha (32.62% et 11.88%) et Numidia (32.46% et 11.38%) se distinguent par des valeurs favorables de gluten humide et gluten sec, respectivement. Le génotype Ovidio (3.069mg/ml) présente une concentration plus élevée de sucres solubles dans les feuilles, par ailleurs la variété Gta/durum69 présente le taux le plus élevé en proline (0.041 mg/gMF). Pour la chlorophylle totale et les caroténoïdes, les variétés Core (16.101 et 3.320 µg/gMF) et El Tayeb (11.255 et 2.361 µg/gMF) affichent les niveaux les plus élevés par rapport aux autres. En ce qui concerne les acides aminés dans la semoule de blé, le génotype Oued El Bared présente la concentration la plus élevée en différents acides aminés tels que : L-Histidine, Glycine, L-Serine, L-Alanine, L-Thréonine, L-Acide glutamique, L-Valine et L-Phénylalanine (28.11, 84.72, 440.12, 1103.48, 532.52, 689.77, 462.58 et 647.42 mg/100g, respectivement). Concernant la phénologie des génotypes on note que Emelio Lepido, Numidia, Bouhamenna, Beni Mestina et Oued El Bared, sont des variétés précoces, tandis que, Bousselam, Cirta, Waha, El Tayeb, Wahbi et Gta/durum69 sont considérées comme des variétés tardives, alors que les variétés restantes (Ovidio, Ancomarzio, Mimmo, Simeto, Ciccio, Core, Sigus, Moulet Eddar et Ammar6) sont semi-précoce. L’évaluation de l’état sanitaire des génotypes montre que les génotypes Ovidio, Waha et Gta/durum69 se distinguent par leur forte résistance à l’oïdium, tandis que, les autres variétés comme : Ciccio, Core et Cirta montrent une sensibilité relativement faible. Finalement, ces caractères étudiés sont considérés comme des précurseur du rendement élevés, qui nous permet d’exploiter mieux les génotypes selon les conditions agro-écologiques et les besoins économiquesItem Gestion des barrages réservoirs en algérie(Université du 20 Août 1955-Skikda, 2024) LEFOULA, Bilal; HEBAL, AzizL'exploitation des barrages-réservoirs est une tâche essentielle pour les décideurs qui souhaitent optimiser l'utilisation des ressources en eau. Les méthodes classiques ne peuvent pas répondre adéquatement à l'ensemble des problématiques, qui doivent être considérées pour élaborer un modèle permettant de gérer au mieux les réserves d‟eau mobilisées par les barrages. En effet, la prévision des volumes d‟eau alloués à l‟AEP et l‟irrigation (VTAL) est stratégique pour une planification et une gestion efficiente et efficace des ressources en eau particulièrement pendant les épisodes de sécheresse. Les modèles de Machine Learning (ML) sont de plus en plus utilisés pour les prévisions des variables d‟exploitation des réservoirs. Dans cette étude, le perceptron multicouche (MPLNN), la forêt aléatoire de régression (RFR) et la régression à vecteurs de support (SVR), ont été sélectionnés pour la prévision du VTAL en utilisant une base de données, de huit variables d‟exploitation au pas de temps journalier, recueillies sur huit ans (2009- 2017) au barrage de Zit Emba et Guenitra, situés au Nord-Est algérien. Sept combinaisons d‟entrées ont été considérées et comparées pour trouver les meilleures variables d‟entrée pour prédire le VTAL. Les résultats numériques obtenus, révèlent qu‟en phase de validation, le modèle RFR est considéré comme le meilleur modèle parmi ceux utilisés dans cette étude, avec un coefficient de corrélation (R) et un Nash-Sutcliffe (NSE) les plus élevés d‟une part, et d‟autre part la racine carrée de l‟erreur quadratique moyenne (RMSE) et l‟erreur absolue moyenne (MAE) les plus faibles, tant pour le barrage Zit Emba que pour le barrage Guenitra. Suivi par le modèle MLPNN et en dernière position le modèle SVR. En outre, il est important de signaler que l'efficacité des modèles est étroitement liée au nombre de variables utilisées en tant qu'entrées, et le modèle optimal est toujours obtenu en incluant les cinq variables sélectionnées (COTE, VOL, APP, VID, EVAP). Enfin, la précision des trois algorithmes de ML (RFR, SVM et MPLNN) prouve qu‟ils sont tous des outils efficaces pour simuler les VTAL à partir des barrages, et peuvent ainsi aider les professionnels dans la planification de la gestion des réserves d‟eau mobilisées par les barrages réservoirs.Item Modélisation des Variables Agro-Climatiques: Vers une Approche Globale Intégrée à Base d'Intelligence Artificielle(Université du 20 Août 1955-SKIKDA, 2024-03-09) MERABET, Khaled; HEDDAM, SalimLa prévision de l’humidité relative et la radiation solaire joue un rôle très important dans plusieurs domaines. Dans cette thèse, la modélisation de ces deux variables a été élaborée moyennant cinq données climatiques pour chaque variable. Ces données ont été collectées au niveau de huit stations situées au nord et dans la région semi-aride de l’Algérie, à savoir: Alger, Annaba, Constantine, Sétif, Guelma, Jijel, Mila et Oran. Cette modélisation est basée sur l'utilisation de la décomposition en mode empirique (EMD), la transformée en ondelettes empirique (EWT), et la décomposition en mode variationnel (VMD), combinées avec des modèles d’apprentissage automatique traditionnels pour améliorer leurs performances prédictives. Premièrement, six modèles traditionnels simples, à savoir: les réseaux de neurones à perceptron multicouche (MLPNN), les machines à apprentissage extrême (ELM), les réseaux de neurones à fonction de régression générale (GRNN), la régression multivariée par spline adaptative (MARS), les forêts aléatoires de régression (RFR), et la régression à vecteurs de support (SVR), ont été utilisés pour prédire l'humidité relative et la radiation solaire. Deuxièmement, les variables climatiques sont décomposées à l’aide des algorithmes de décomposition du signal et utilisées comme de nouvelles variables d'entrée dans les modèles hybrides. Les résultats obtenus démontrent que les nouvelles approches hybrides ont fourni des précisions prédictives élevées de l'humidité relative et la radiation solaire, et il a été conclu que l'efficacité de la décomposition du signal était démontrée et justifiée