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Diagnostic partiel de la flore et de la végétation des Niayes et du ...

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Flore <strong>et</strong> <strong>végétation</strong> <strong>de</strong>s <strong>Niayes</strong> <strong>et</strong> <strong>du</strong> Bassin arachidier<br />

relevés semblent être plus homogènes. Ces résultats suggèrent une analyse <strong>partiel</strong>le <strong>de</strong>s zones : une<br />

analyse pour les <strong>Niayes</strong> <strong>et</strong> une autre pour le Bassin arachidier.<br />

Figure 2.7. Analyse factorielle globale redressée (DCA) sur <strong>la</strong> matrice 288 relevés x 336 espèces: Carte <strong>de</strong>s<br />

relevés.<br />

2.4.3.1. Dans les <strong>Niayes</strong><br />

Les tableaux 2.10 <strong>et</strong> 2.11 montrent que seuls les premiers axes ont plus <strong>de</strong> 0,5 <strong>de</strong> valeur propre. Or<br />

seuls les axes ayant un score supérieur à 0,5 peuvent bien séparer les variables. Donc les<br />

représentations graphiques vont se faire dans <strong>de</strong>s p<strong>la</strong>ns combinant l’axe 1 à d’autres axes. L’axe 2 a<br />

le <strong>de</strong>uxième meilleur score. En phytosociologie, on utilise souvent les <strong>de</strong>ux premiers axes. Les<br />

quatre premiers axes expliquent respectivement 13 % <strong>et</strong> 14,3 % <strong>de</strong> <strong>la</strong> variabilité totale <strong>de</strong>s tableaux<br />

<strong>de</strong> données représentées sur les cartes factorielles <strong>de</strong>s figures 2.8 <strong>et</strong> 2.9. Les <strong>de</strong>ux premiers axes en<br />

absorbent 8,5 % <strong>et</strong> 9,3 % soit 65 % <strong>de</strong> <strong>la</strong> variabilité expliquée par les 4 premiers axes (tableau 2.10<br />

<strong>et</strong> 2.11). Ce<strong>la</strong> veut dire que les représentations présentées ont l’inconvénient <strong>de</strong> ne pas tenir compte<br />

d’environ 91 % <strong>de</strong> <strong>la</strong> variabilité <strong>de</strong>s tableaux <strong>de</strong> données <strong>de</strong> base. Le nombre <strong>de</strong> variables élevées<br />

(260 <strong>et</strong> 231 respectivement) joue un rôle dans le niveau <strong>de</strong> variance faible expliquée par les axes. La<br />

dominance <strong>de</strong>s espèces à <strong>la</strong>rge distribution géographique expliquerait aussi en partie <strong>la</strong> faible<br />

variance représentée par les axes (spectre pondéré au tableau 2.16.7). Le spectre pondéré <strong>de</strong> ces<br />

espèces varie <strong>de</strong> 33 à 85 % ; il est co-dominant dans le groupement G9 avec 46 %, dominé dans les<br />

groupements G8 <strong>et</strong> G10 avec respectivement 33 <strong>et</strong> 40 %. Pour tous les autres groupements, ces<br />

espèces dominent le spectre pondéré avec <strong>de</strong>s taux variant <strong>de</strong> 53 à 85 %. Aucun axe ne perm<strong>et</strong> <strong>de</strong><br />

séparer <strong>de</strong> façon n<strong>et</strong>te les différents microsites liés aux différentes <strong>et</strong>hnies ou terroir. Donc le facteur<br />

<strong>et</strong>hnique n’expliquerait pas <strong>la</strong> discrimination <strong>de</strong>s groupes <strong>de</strong> relevés i<strong>de</strong>ntifiés. L’élément<br />

fondamental qui gouverne l’interprétation <strong>de</strong>s axes est <strong>la</strong> topographie puisque le facteur <strong>et</strong>hnique ou<br />

terroir n’explique pas c<strong>la</strong>irement aucun axe. Dans les quadrants positifs (x positif ; y positif) <strong>de</strong>s<br />

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