Contribution à l'ajustement du phyllotherme utilisé dans les modèles de croissance du blé et de l'orge

Abstract

Produire des céréales de qualité avec un minimum d’intrants chimiques est devenu un des enjeux majeurs pour les agriculteurs. En effet, la directive 2009/128/CE vise une diminution progressive de ces pesticides et une réduction de la dépendance à ces produits. Dans cette optique, des outils d’aide à la décision sont créés afin de guider les agriculteurs dans leurs choix. Ils permettent notamment la prévision des maladies ou encore du rendement. Les stades de développement sont importants pour ces modèles et sont généralement simulés en fonction d’une somme de degrés-jours. L’outil PhytoProTech, commercialisé par la société AgrOptimize, permet de conseiller les exploitants agricoles sur l’utilité d’un traitement phytosanitaire. Dans les modèles phénologiques utilisés par celui-ci afin de prédire le développement des maladies pour le blé et l’orge, une somme de 130 degrés-jours est adoptée pour simuler la croissance des feuilles. Lors des campagnes de 2015 et 2016, des décalages dans la prévision de la phénologie avaient été observés. L’objectif de ce travail est donc l’ajustement du phyllotherme utilisé dans ces modèles. Des données historiques de 2001 et de 2012 à 2014 pour l’orge et le blé ont donc été traitées. Cette base de données a été complétée par des mesures réalisées cette année. Différentes analyses ont été effectuées : une comparaison des données historiques, une simulation de phyllotherme afin de trouver la meilleure valeur à utiliser, des calculs de phyllothermes à partir de droites de régression, une analyse sur base de fréquences d’émergence des feuilles et enfin, une comparaison des données de cette année avec des données simulées. Les résultats ont mené à diverses conclusions. Pour commencer, la date de semis joue un rôle dans la vitesse de développement des céréales. De plus, le phyllotherme diffère pour les trois dernières feuilles. Enfin, le phyllotherme est dépendant de la variété. Cependant, nous ne sommes pas capables de proposer une valeur ajustée pour la simulation. En effet, le manque de données et les erreurs dans l’estimation de la croissance des feuilles n’ont pas permis d’arriver à des résultats satisfaisants.