Floristic Diversity and Net Primary Production in the M’fimi Basin (DRC): Correlational Analysis and Ecological Implications

Auteurs

  • Pascal Nkoso Bakwita Regional School of Water (ERE) & Research Center for Water Resources of the Congo Basin (CRREBaC), BP117 University of Kinshasa (UNIKIN), Kinshasa, DR Congo Auteur
  • André Nzita Mampuya Regional School of Water (ERE) & Research Center for Water Resources of the Congo Basin (CRREBaC), BP117 University of Kinshasa (UNIKIN), Kinshasa, DR Congo Auteur
  • Constatin Ayingweu Lubini University of Kinshasa, Faculty of Science and Technology, Kinshasa, Democratic Republic of the Congo Auteur
  • Cush Luwesi Ngonzo Regional School of Water (ERE) & Research Center for Water Resources of the Congo Basin (CRREBaC), BP117 University of Kinshasa (UNIKIN), Kinshasa, DR Congo Auteur

DOI :

https://doi.org/10.59228/rcst.026.v5.i2.262

Mots-clés :

Biodiversité, production primaire, production primaire nette (PPN), ANOVA et corrélation, écosystèmes aquatiques

Résumé

La production primaire nette (PPN) est un indicateur essentiel de la santé des écosystèmes et de la durabilité agricole. Dans le contexte de la République Démocratique du Congo particulièrement sur le bassin versant dans la rivière de M’fimi dans la province de Mai-Ndombe, cette étude examine l'impact de la diversité des espèces sur la masse de fourrage frais et la teneur en eau, des éléments clés pour la productivité végétale. L'objectif principal de cette étude est d'analyser comment le numéro des placettes influence ces variables essentielles et d'évaluer les relations corrélatives entre la biodiversité et la production primaire. La méthodologie employée consiste en une évaluation statistique utilisant l'analyse de variance (ANOVA) et la méthode de corrélation de Pearson. Les données ont été collectées à partir de 15 placettes numérotées, dans lesquelles la masse de fourrage frais, la masse sèche et la teneur en eau ont été mesurées. Un DataFrame a été créé avec des bibliothèques Python Anaconda telles que pandas, permettant une analyse approfondie des relations entre les différentes variables. Les résultats montrent qu'il n'existe pas de corrélation significative entre le numéro des placettes et la masse de fourrage frais, avec une valeur p de 0.8896. En revanche, une corrélation positive modérée (r = 0.559, p = 0.030) a été observée entre le nombre d'espèces par placette et la masse de fourrage, soulignant l'importance de la biodiversité pour la production végétale. Une tendance négative a également été identifiée, indiquant que des placettes situées dans des zones moins favorables à la biodiversité présentent une PPN plus faible. Cette étude recommande une gestion appropriée des ressources naturelles et l'amélioration de la diversité végétale pour maximiser la production de biomasse. Ces résultats soulignent la nécessité d'une approche intégrée qui tient compte des conditions environnementales afin d'optimiser la productivité agricole et d'assurer la durabilité des écosystèmes. Les leçons tirées de cette recherche mettent en avant l'importance de la biodiversité dans la productivité des cultures, ce qui pourrait contribuer à des stratégies de développement agricole durable en RDC.

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Références

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Publiée

17-04-2026

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