Utilisation du modèle STICS pour quantifier la vitesse potentielle de minéralisation de l azote organique du sol sur le réseau régional Mh

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Renaud Barrette
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1 Utilisation du modèle STICS pour quantifier la vitesse potentielle de minéralisation de l azote organique du sol sur le réseau régional Mh Laure Beff, Yvon Lambert, Nicolas Beaudoin, Bruno Mary et Thierry Morvan

organique du sol sur le réseau régional Mh Laure

2 Introduction (1/2) Prédire la minéralisation de la matière organique (MO) du sol représente un enjeu agronomique, économique et environnemental important. Le flux de minéralisation de la MO active du sol (Mh): est la composante la plus importante du bilan de minéralisation, est la composante la moins bien estimée peut-être très variable Mh 2013 [kgn/ha]

Le flux de minéralisation de la MO active du sol (Mh): est la composante la plus importante

3 Introduction (2/2) L approche adoptée au niveau national (Comifer, 2011) pour prédire Mh repose sur un modèle qui intègre l effet de trois composantes : les caractéristiques des sols l histoire culturale. le climat, M h = K m st. TN org. F Syst. Jn Vp K m st = f(arg, CaCO3) TN org : stock N organique F Syst = f(résidus culture ; apports organiques) Jn : nombre de jours normalisés L évaluation par différentes approches expérimentales (bilans N, mesures de laboratoire) a mis en évidence la mauvaise qualité des prédictions pour les sols de l Ouest de la France avec le paramétrage actuel de ce modèle. Nécessaire de modifier le paramétrage ou d ajouter de nouveau paramètres?

Jn Vp K m st = f(arg, CaCO3) TN org : stock N organique F Syst = f(résidus culture ; apports organiques) Jn : nombre de jours normalisés L évaluation par différentes

4 Objectifs du projet Mh Projet de recherche et développement INRA Chambre régionale d agriculture de Bretagne Objectif: caractériser la minéralisation de l azote (N) des matières organiques humifiées du sol: acquérir des références sur la minéralisation des sols de l Ouest de la France identifier et hiérarchiser les facteurs qui déterminent la minéralisation de la MO des sols mieux comprendre l importante variabilité qui caractérise les flux de minéralisation dans les sols cultivés

minéralisation des sols de l Ouest de la France identifier et hiérarchiser les facteurs qui déterminent la minéralisation

5 Le réseau Mh 137 parcelles cultivées pendant 5 années consécutives (2010 à 2014) par un maïs non fertilisé en N sans apport de produits organiques laissé nu pendant l hiver Bonne représentativité de la diversité régionale: des sols (effectif équilibré entre granites/schistes et limons de l histoire culturale (successions des cultures et apports organiques) du climat

représentativité de la diversité régionale: des sols (effectif équilibré entre

6 Démarche expérimentale Np Bilan N : Mn = (Rf Re) + Np + Lix Mh Re Mars Lessivage NO 3 X jours Calendaires (Jcal) Rf Octobre STICS Variable d intérêt : Vp = vitesse potentielle de minéralisation (kg/ha/jn) Vp = Mh / tn tn = «temps normalisé» = Jn Vm = Mh / Jcal Y jours Normalisés (Jn) Utilisation de STICS pour : - calculer tn - estimer la lixiviation (Lix)

potentielle de minéralisation (kg/ha/jn) Vp = Mh / tn tn = «temps normalisé» = Jn Vm = Mh /

7 Les fonctions «température» et «humidité» Calcul d un temps normalisé (t n ) qui permet la prise en compte des effets de la température et de l humidité (Andren et Paustian, 1987) V = P M t n h t n = t Q T T f (T ) ref g PF + ( 1 g ) PF g(θ ) θ θ PF θcc θ PF avec Q 10 = 3.17 ; g PF = 0.2 θ CC = humidité à la capacité au champ (% MS) θ PF = humidité au point de flétrissement (% MS)

t n = t Q T T 10 10 f (T ) ref g PF + ( 1 g ) PF g(θ ) θ θ PF θcc θ PF avec Q 10 = 3.

8 Visualisation du bilan et de la lixiviation sur les 3 années Le bilan moyen est homogène sur les 3 années Cela valide notre hypothèse de départ de stabilisation du flux de minéralisation Utilisation pour l analyse des données de ces 3 années La lixiviation peut ne pas être négligeable (~20 kg N/ha en 2012) dans le billan Peut contribuer significativement au bilan N Intérêt d utiliser STICS pour prédire la lixiviation

l analyse des données de ces 3 années La lixiviation peut ne pas être négligeable (~20 kg N/ha en 2012)

9 Données d entrée Propriétés des sols Variétés de maïs en fonction de la précocité (fichier plt = MaisEJ_plt) Données météo Durée de simulation (Re Rf) STICS Sorties de STICS Nécessaires à l analyse Jn Lix Pour comparer avec les mesures terrain Rendement QNplante Qminh = Mh Dynamique de la teneur en eau du sol

Rf) STICS Sorties de STICS Nécessaires à l analyse Jn Lix Pour comparer avec

10 Evaluation de la prédiction de la dynamique de l humidité du sol par STICS Mise un place d un suivi humidité du sol pour évaluer la prédiction par STICS de la dynamique de l eau Teneur en eau du sol mesurée: Sur 19 parcelles: 8 parcelles en 2013 et 11 en 2014 Sur les 2 premiers horizons de sol (0-30 et cm) Mesures bi-mensuelles de mai à octobre Comparaison de la teneur en eau du sol mesurée au champ avec les simulations réalisées avec STICS

parcelles: 8 parcelles en 2013 et 11 en 2014 Sur les 2 premiers horizons de sol (0-30 et 30-60 cm) Mesures

11 Comparaison de la teneur en eau du sol mesurée en champ et simulée avec STICS Bonne correspondance entre les mesures au champ et STICS Dans plusieurs cas, STICS ne simule pas correctement la dynamique de l eau, surtout pour l horizon 2 Analyse de sensibilité réalisée sur zesx et cfes Possibilité de remontée capillaire non considérée actuellement dans STICS? Hypothèse à tester

correctement la dynamique de l eau, surtout pour l horizon 2 Analyse de sensibilité réalisée

12 Variabilité climatique Présence de zones climatiques représentées dans une 1 ère approche par les départements. Variabilité des températures moyennes et des pluies cumulées (exemple de 2012) La variabilité des conditions météo se traduit par une variabilité des Jn intra-annuelle: P < *** Effet très hautement significatif du facteur "département" sur Jn inter-annuelle: P = Effet significatif à 10% du facteur "année" sur Jn Pas d interaction entre les facteurs "année" et "département": P = 0.82 Une analyse multivariée est en cours pour améliorer la compréhension du climat

des Jn intra-annuelle: P < 0.001 *** Effet très hautement significatif du facteur "département" sur Jn inter-annuelle: P = 0.

13 Effet des facteurs "histoire culturale" et "sol" sur Vp I_Sys est un indicateur de l histoire culturale des 15 années précédant le début de l expérience. Il est calculé à partir: du niveau de restitution de N par les cultures des apports de N par les effluents La variabilité des histoires culturales et des sols de l Ouest de la France se traduit pour les données de 2012 par: Effet hautement significatif du facteur "histoire culturale" sur Vp (p = 0.009) Effet significatif du facteur "sol" sur Vp (p = 0.03) Sans interaction entre ces 2 facteurs (p = 0.89)

Il est calculé à partir: du niveau de restitution de N par les cultures des apports de N par les effluents La variabilité des histoires

14 Comparaison des Vp entre années Vp 2012 et 2013 sont très peu corrélées non expliqué On confirme l absence de réduction des écarts de minéralisation entre années (pour une parcelle donnée) par la comparaison de la distribution des écarts de Vp et de Vm entre 2012 et 2013 On fait la même constatation pour les autres années Questionnement sur la correction de l effet du climat par Jn

donnée) par la comparaison de la distribution des écarts de Vp et de Vm entre 2012 et 2013 On

15 Conclusions et propositions pour améliorer l utilisation de STICS dans notre analyse des données Formalisme (Comifer) validé par notre approche (confirme les effets "sol" et "histoire culturale") Effet climat: Forte amplitude des Jn expliquée par la variabilité des composantes climatiques (Température et pluie) On retrouve sur Jn un effet très significatif de la localisation des parcelles ("département") et un effet du facteur "année" moins marqué La normalisation du temps ne réduit pas les écarts moyens de minéralisation (Vp) entre années pour une parcelle donnée. D où un questionnement sur la correction de l effet du climat: Un démarche a été mise en place pour comprendre cette variabilité temporelle de Vp, notamment par le suivi humidité Exploration de plusieurs pistes d amélioration: Le paramétrage de la fonction humidité (FH) serait à adapter? Le paramétrage de l estimation de la température du sol par STICS pourrait être modifié?

("département") et un effet du facteur "année" moins marqué La normalisation du temps ne réduit pas les écarts moyens de minéralisation (Vp) entre années pour une parcelle donnée.

16 Merci pour votre attention

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