Evaluation des performances agronomiques et économiques des systèmes de culture maïs-niébé sous différentes méthodes de travail du sol en zone soudano-sahélienne du Burkina Faso
DOI :
https://doi.org/10.64707/revstsna.v45i01.2255Mots-clés :
maïs, niébé, performance agronomique, rentabilité économique, technologiesRésumé
L’Agriculture au Burkina Faso est confrontée à la dégradation des sols et à la
variabilité climatique, qui réduisent la productivité et la rentabilité des exploitations
agricoles paysannes. Il est alors essentiel de développer des technologies agricoles à
la fois performantes sur les plans agronomique et économique. Cette étude vise à
évaluer les performances des associations maïs-niébé sous différentes méthodes de
travail du sol et niveaux de fertilisation en milieu paysan. Les tests ont été conduits
selon un dispositif en blocs dispersés avec randomisation complète, chaque bloc
correspondant à une exploitation paysanne et constituant une répétition. Quatre
traitements (technologies) ont été évalués, intégrant le labour (TS2) ou le billonnage
cloisonné (TS3), le système de culture constitué d’une alternance d’une ligne de maïs
et de niébé (SC1) ou deux lignes de maïs et de niébé (SC2) avec la fertilisation (F4).
Les données collectées ont concerné les paramètres de rendement et la rentabilité
économique avec comme indicateurs, la marge brute et le ratio bénéfice/coût (RBC).
La technologie TS2-SC2-F4 a généré un rendement en fanes significativement plus
élevé (1631,33 kg ha-1), tandis que les rendements en paille (3914,92 à 4104,67 kg ha-
1) n’ont pas différé significativement entre les technologies. Les rendements en grains
de maïs (1060,74 à 1339,27 kg ha-1) et en graines de niébé (261,55 à 399,56 kg ha-1)
sont restés similaires entre les technologies. Toutes les technologies évaluées se sont
révélées rentables, avec une performance optimale pour TS3-SC1-F4 caractérisée par
une marge brute la plus élevée (421539 FCFA) et un RBC de 1,37. L’évaluation conjointe des performances agronomiques et économiques permet d’identifier les plus
performantes dans les conditions de production en milieu réel.
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