Analyse des données issues d'un réseau expérimental de systèmes de production cidricoles agroécologiques en vue de leur évaluation et de leur compréhension aspect trophique

MORGANE FOURNIER

MEMOIRE DE FIN D'ETUDE - AGROPARISTECH



Analyse des données issues d'un réseau expérimental
de systèmes de production cidricoles agroécologiques
en vue de leur évaluation et de leur compréhension
Aspect trophique

Compte-rendu

Mars à octobre 2015



Morgane FOURNIER

Tutrices : Céline LEVY-LEDUC et Safia MEDIENE

Maitres de stage : Anne GUERIN et Pascale GUILLERMIN



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Ver de terre dans sa logette

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Les vergers cidricoles de l'Europe de l'Ouest représentent les lieux privilégiés d'une diversité biologique et culturelle unique au monde et paradoxalement assez méconnue.

Phillippe Marchenay Ressources des terroirs Cultures usages, sociétés (CNRS et Muséum national d'histoire naturelle) In J. Jubert, Le Cidre Bibliographie exhaustive, Editions de l'Emoi, 2010



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Parcelle VDD - P27 Laurence Albert

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Parcelle VDD - P27

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Merci à Anne Guerin et Pascale Guillermin pour leur accompagnement

Merci à Céline Lévy-Leduc pour sa disponibilité téléphonique, et à Safia Médiène pour ses commentaires judicieux

Merci à Coline Kouchner, Nathalie Dupont, Jean Le Maguet, Maxime Beaujean, Laurence Albert pour leurs oreilles attentives, leurs connaissances, et les pauses cafés

Merci à Véronique pour sa patience

Merci à tous ceux contactés par mail ou téléphone qui ont mis leurs connaissances et leurs ressources bibliographiques si facilement à disposition : Chantal Loyce, Raymond Reau, Alexandra Solik, Agroressource.

Merci aux producteurs et aux conseillers techniques pour les discussions qui, si elles furent peu nombreuses, n'en apportèrent pas moins beaucoup : Alice Denis, Bruno et Nathalie Corroyer, Jean-Charles Cardon, Romuald Guerin, Nicolas Brousseau, Johann Besnard, Baptiste Leroux, Serge Bidois, Hélène Jouve.

Et tout particulièrement à Gaëtan Decarsin et Jacky Bauruelle pour les détours de broyeurs et les sauvetages de matériels

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Parcelle VDD - P53

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Introduction

La filière cidricole représente 350 millions d'euros de chiffres d'affaire dont 200 millions pour le cidre uniquement. A côté du marché national qui représente 90% des ventes de pommes à cidre (en volume), l'exportation avec notamment l'export de mouts concentrés représente un marché dynamique. La France est le premier fournisseur de mouts concentrés type « bitter sweet » pour le Royaume-Uni.

Le premier bassin de production cidricole français s'étale du Nord à la Bretagne, avec 50% de la production nationale concentrée en Normandie [Chambre d'Agriculture de Normandie]. Sur les 600 000T produites annuellement, 20 000 à 25 000T sont transformées à la « ferme ». Le reste est pressé et mis en fermentation par deux principaux industriels, Agrial et Cellier Associés. 80% de ce volume est vendu sous contrat [Agrimer]. La filière cidricole est très structurée avec deux interprofessions (UNICID et Interprofession des Appellations d'Origine Cidricole), deux syndicats (la Fédération Nationale des Producteurs de Fruits à Cidre et le Syndicat National des Transformateurs cidricoles) et un institut technique qui lui est dédié : l'Institut Français des Productions Cidricoles (IFPC). L'IFPC est financé par une cotisation volontaire obligatoire calculée sur les tonnes produites ; une dotation du Ministère de l'Agriculture et la Pêche ; des financements par programme d'expérimentation. L'IFPC a en charge l'expérimentation mais aussi la coordination des programmes de recherche concernant la production et la transformation des pommes à cidre. Les principaux sujets de recherches en production sont aujourd'hui : les variétés, la protection phytosanitaire et la fertilisation.

Le verger cidricole français s'est spécialisé à partir des années 1980 où le verger haute tige s'est vu peu à peu remplacé par le verger basse tige [Agrimer, IFPC]. Au contraire des « pré-verger » à vocation sylvo-pastorale, le pommier constitue l'unique revenu de la parcelle en verger basse tige. Le porte greffe est moins vigoureux, les première branches commencent plus bas afin d'optimiser la densité de plantation. Le pommier basse tige entre en production au bout de trois ans pour atteindre la pleine production (35T/ha) vers neuf ans. Les 9000ha actuel ont passé leur optimum de production pour plus de la moitié. C'est pourquoi la filière a décidé de lancer un programme de replantation avec notamment des aides à la plantation qui peuvent atteindre 2000€/ha [Agrimer].

La structuration de la filière, l'objectif commun de gagner des parts de marché ainsi qu'un marché porteur font que le cidre se vend mieux (+1.5% en volume en 2013 [l'Agriculteur normand]), et que les surfaces plantées augmentent. Certes le contexte économique pousse à l'intensification et au recours massif aux intrants, mais le contexte politique, sociétal et réglementaire oriente et contraint les producteurs à réduire leur impact environnemental. L'implantation de ces nouveaux vergers doit être aujourd'hui réfléchie selon de nouveaux objectifs. C'est dans ce contexte que le programme Verger de Demain a vu le jour en 2009, porté par l'IFPC. Ce programme a reçu deux financements CASDAR afin « d'évaluer, expérimenter puis transférer des systèmes de vergers économes en intrants », à double performance économique et environnementale [IFPC 2015]. Les intrants visés sont les produits phytosanitaires et la fertilisation.

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SOMMAIRE

Introduction 7

SOMMAIRE 8

I. Problématique et démarche 11

A. Verger Cidricole de Demain : une expérimentation système multi-site chez les

producteurs 11

1) Neuf parcelles pour évaluer et diffuser des systèmes innovants à haute performance

économique et environnementale 11

2) Deux modalités : une modalité innovante, économe en intrants (ECO), à comparer à la

référence producteur (PROD) 11

B. Objectif: valider un ensemble de pratiques dans un contexte donné 13

1) Complexité de l'analyse d'expérimentation système 13

2) Objectif 13

C. Démarche générale et définition du système d'étude 15

II. Nutrition hydrominérale du pommier et relation à la croissance et à la production : schéma

conceptuel sol-pommier 17

A. Matériel et méthode 17

B. Schéma conceptuel 17

C. Confrontation avec les conseillers techniques de la filière 43

III. Identification des variables et des hypothèses représentatives du fonctionnement de chaque parcelle : analyses individuelles de parcelles 45
A.		Matériel et méthode	45
	1)	Méthode d'analyse	45
2)	Données disponibles et choix des variables	47
3)	Représentation du réseau	47
B.		Bilan des analyses par parcelle	49
C.		Hypothèses retenues	55
	1)	Hypothèses valables à l'échelle du réseau	55
2)	Hypothèses valables à l'échelle d'un groupe de parcelles	57
3)	Hypothèses ne pouvant pas être confirmées dans le réseau	57
IV.		Tests des hypothèses de fonctionnement à l'échelle du réseau : modélisation linéaire	59
A.		Matériel et méthode	59
	1)	Méthode générale	59
2)	Méthodes statistiques	61
B.		Etude de l'effet parcelle	63
	1)	Caractérisation chimique du sol	63
2)	Caractérisation physique du sol	65
C.		Analyses des variables explicatives quantitatives	65
	1)	Corrélations entre variables explicatives	65
			8

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2) Représentation des individus et des variables 65

D. Test d'hypothèses valables à l'échelle du réseau : modélisation linéaire 69

1) Modélisation des rendements (brut et potentiel) et de la croissance (circonférence et

accroissement) 69

2) Modélisation des variables explicatives 73

V. Test d'une hypothèse ne pouvant pas être confirmée dans le réseau : expérimentation

factorielle sur la compétition interrang/pommier et rang/pommier 79

A. Matériels et méthode 79

1) En station d'expérimentation : « S4 mélanges fleuris » 79

2) En parcelles : comparaison de fauche 79

B. Résultats 81

DISCUSSION 83

Quelles pratiques dans quels contextes sont-elles prometteuses ou à éviter ? Lesquelles sont

à approfondir ? 83

Retour sur la démarche 87

Abréviations

Lexique

ANNEXE 1 - Descriptif des parcelles

ANNEXE 2 - Règles de décision

ANNEXE 3 - Références

ANNEXE 4 - Données disponibles dans la base de données

ANNEXE 5 - Analyse de la parcelle P14

ANNEXE 6 -Tests statistiques

ANNEXE 7 Etude de la compétition interrang/pommier et rang/pommier

Bibliographie

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Figure 1 : Parcelles du réseau Verger Cidricole de Demain [IFPC 2015]. 1 : P61, 2 : P50, 3 : P27,
4 :P53, 5 : P35, 6 : P35bis, 7 : P14 (AB), 8 : P76 (AB), 9 : non étudiée dans ce rapport car s'intéressant
principalement au mélange variétal. Le descriptif de chaque parcelle est disponible en Annexe 1.
Toutes les parcelles sont plantées en basse tige, à une densité moyenne de 500arbres/ha ou 940
arbres/ha.

Fertilisation au sol	Priorité aux engrais et amendements organiques ou d'origine naturelle.
Fertilisation foliaire	Pas de différences avec PROD.
Traitements phytosanitaires	Infrastructures agroécologiques (haies et bandes fleuries) 4 favoriser les auxiliaires Priorité aux traitements curatifs contre la tavelure, recherche des produits les moins toxiques pour l'Homme et l'environnement (liste positive de produits) 4 règles précises d`interventions avec une liste positive de produits et des seuils d'intervention afin de traiter le plus efficacement possible avec les produits les moins toxiques possibles
Entretien du rang	Pas de désherbage chimique.

Tableau 1 : Présentation synthétique des règles de décision



Figure 2 : Apports azotés par producteurs et âge du verger, selon la modalité

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I. Problématique et démarche

A. Verger Cidricole de Demain : une expérimentation système multi-site chez les producteurs

1) Neuf parcelles pour évaluer et diffuser des systèmes innovants à haute performance économique et environnementale

. Neuf parcelles ont été plantées de 2010 à 2012 chez neuf producteurs allant de la Haute-Normandie à la Bretagne, afin de couvrir l'essentiel de la région cidricole du grand ouest (figure 1). Dans chaque parcelle trois variétés sont plantées : Judor, Dabinett, Douce de l'Avent. Les systèmes innovants ont été conçus en couplant la conception de novo et l'itération pas à pas [Guérin 2014]. L'objectif fixé est de réduire l'impact socio-environnemental tout en maintenant les résultats économiques. Pour atteindre cet objectif, l'expérimentation Vergers Cidricoles de Demain se propose de rechercher de nouveaux équilibres et d'appuyer son système de culture sur les (auto)-régulations biologiques [inspiré de Reau et Doré, 2008]. C'est pourquoi deux études sont menées en parallèle : une étude de l'impact socio-environnemental et une étude agronomique, présentée dans ce rapport, faites sur huit parcelles (figure 1).

2) Deux modalités : une modalité innovante, économe en intrants (ECO), à comparer à la référence producteur (PROD)

La modalité PROD est conduite par le producteur selon ses pratiques habituelles et constitue la référence : on opère une comparaison relative [Reau et al, 1996]. La modalité ECO est conduite selon des règles de décision communes à tout le réseau (tableau 1). Ces règles de décisions visent à homogénéiser les pratiques tout en laissant une marge de manoeuvre nécessaire à la cohérence du système de culture [Deytieux 2012]. Une règle de décision donne donc l'objectif de l'intervention, sa modalité et l'évaluation, ce qui répond aux questions : pourquoi et quand faire, comment faire, quels en sont les résultats [Simon 2013]. Dans ces règles de décision sont précisées les mesures qui déclencheront l'intervention et celles qui mesureront son impact. Les règles de décision fertilisation, entretien du rang et régularité de production et récolte sont en Annexe 2.

Chaque parcelle suit un itinéraire cultural propre qui correspond aux choix faits par le couple producteur-conseiller technique en charge de la parcelle. Cet itinéraire évolue chaque année afin de répondre au mieux aux objectifs de réduction d'intrants et de maintien du résultat économique. Meynard et al [2002 cité dans Reau et Doré 2008] parlent de « boucle de progrès », définies par une itération de ces quatre étapes : 1)Plan, 2)Do, 3)Check, 4)Act. Cette boucle tourne tout au long de l'année, avec trois points forts lors des réunions tripartites entre producteur, conseiller technique et responsable du projet Verger Cidricole de Demain. A cette occasion les stratégies de fertilisation et de luttes phytosanitaires sont définies pour la période à venir.

Dans le reste du rapport, le mot modalité se rapporte aux deux systèmes de culture que sont ECO et PROD. On considérera comme parcelle le couple (producteur; modalité). Chaque producteur est dénommé selon son département (P14 par exemple). On gardera en tête que si ECO et PROD sont régis par des règles de décision différentes, la différence de pratiques au sein d'une même modalité reste très grande. Par exemple la fertilisation azotée est présentée en figure 2. Certains ne fertilisent que PROD tandis que d'autres ne fertilisent qu'ECO.

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B. Objectif: valider un ensemble de pratiques dans un contexte donné

La présentation de l'expérimentation système est fortement inspirée de Reau et Doré [2008].

1) Complexité de l'analyse d'expérimentation système

Contrairement aux expérimentations factorielles qui visent à tester une réponse précise à une question, l'expérimentation système se propose de tester un « ensemble cohérent de méthodes » [Simon et al, 2014]. L'approche système permet d'identifier « des systèmes de culture adaptables et adaptés aux conditions du milieu » [Reau et Doré, 2008]. La compréhension du système impose de ne plus raisonner linéairement et de prendre en compte l'ensemble des effets des pratiques culturales. On ne considère plus la somme des effets individuels mais leur interaction. Hors le nombre de facteurs impliqués est grand et leur interaction souvent méconnue, surtout lorsqu'il s'agit de sol et d'interaction fertilisation-minéralisation-absorption, en particulier dans la filière arboricole.

De plus l'évaluation de systèmes arboricoles implique de prendre en compte les effets pluriannuels des pratiques sur le sol mais surtout sur l'arbre. Peu de modèles agronomiques sont aujourd'hui disponibles en arboriculture. Parmi les expérimentations systèmes aujourd'hui en cours en arboriculture fruitière, on peut citer : BioREco (INRA Gotheron), vigne-agrumes de Corse (coord.AREFLEC), multi-fruitière de la Castelette (coord GRAB Avignon), Casdar Vergers bas-intrants (INRA Gotheron), Réseau national Expé Ecophyto Pomme (CTIFL), Expé Dephy Ecophyto EcoPêche (INRA Gotheron), CAPReD (CTIFL), Vertical (Chambre d'Agriculture de la Drôme), Agroforesterie F. Soula (Fréderic Soula et GRAB PACA), Agroforesterie Aubenas (ELP Olivier de Serres), Eco'Viti Dephy Expé (coord. Institut Français de la Vigne et du Vin). Les parcelles ont été implantées récemment : le recul manque sur les résultats aussi bien que sur la méthode d'interprétation et de transfert de ces résultats. Pour l'instant l'ensemble des analyses portent sur les performances environnementales et économiques. Peu s'intéressent au compréhension des systèmes agronomiques.

Parmi ces expérimentations, on peut opérer deux distinctions suivant 1) le nombre de parcelles (mono ou multi-sites) et 2) le lieu (en station expérimentale ou chez le producteur). L'expérimentation VDD présente l'originalité d'être multisite (9 parcelles), chez les producteurs, avec une grande diversité pédoclimatique puisqu'elle s'étend de la Seine-Maritime à l'Ille-et-Vilaine.

L'intérêt de l'expérimentation système n'est plus à démontrer. La deuxième étape est de créer les méthodes d'analyse pour prendre en compte cette double diversité dans l'identification des systèmes les plus performants: diversité d'environnement pédoclimatique et diversité de pratiques, afin d'être en mesure d'identifier quelles pratiques impliquent quels résultats sans confondre avec d'autres effets.

2) Objectif

Les parcelles plantées pour le programme VDD entrent en fin de période juvénile. Il convient donc de valider les règles de décision selon des objectifs prédéfinis, c'est-à-dire évaluer leur cohérence agronomique [Debaeke 2009]. Cette étude se concentre sur l'évaluation des règles de décision selon un objectif agronomique : le système innovant doit atteindre les mêmes résultats de rendements cumulés et de croissance que le système classique. Gardons à l'esprit que l'objectif final est de conserver le même résultat économique tout en diminuant l'impact environnemental. L'objectif agronomique devra donc être relativisé mais doit être fixé pour donner un cadre à l'étude.

Les parcelles de Vergers de Demain présentent une diversité de milieu comme de pratiques. Les causes de variations du rendement cumulé et de la croissance sont différentes d'une parcelle à l'autre, et même au sein d'une modalité. Elles dépendent d'une conjonction de facteurs pédoclimatiques et de pratiques culturales à considérer dans leur ensemble. Le défi est donc d`intégrer cette diversité dans l'analyse afin de ne pas perdre ce qui fait l'atout de cette expérimentation : les interactions entre facteurs. C'est pourquoi se contenter de l'analyse des résultats n'est pas suffisant : « le système innovant produit/croit plus/moins que le système classique». Il est nécessaire de comprendre les processus sous-jacents afin de comprendre quelle(s)

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Figure 3: Méthodologie retenue. En chiffre romain sont indiquées les parties correspondantes dans le mémoire. Pour les hypothèses valables à l'échelle d'un groupe de parcelles, aucune méthode de confirmation/infirmation n'a été identifiée.

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pratique(s) dans quel contexte sont à l'origine de ces différences/similarités, pour ensuite pouvoir envisager leur généralisation. Cette démarche nous permet aussi d'isoler les effets de conjonction de facteurs « improbables » [Debaeke et al, 2008].

? Quelle méthode pour identifier les processus biologiques qui expliquent les résultats de rendements cumulés et de croissance? Comment faire le lien entre les processus biologiques et les pratiques culturales afin d'identifier les pratiques prometteuses ou non dans un contexte donné?

? En suivant la méthode énoncée, est-on en mesure de conclure quant à la viabilité des différentes pratiques culturales dans leur contexte? Si non, quels outils mettre en place pour la suite du projet ?

C. Démarche générale et définition du système d'étude

En s'inspirant des travaux de Jeuffroy et al, Loyce et al [in Reau et Doré 2008] et Meynard et al [1996], une méthode a été élaborée et testée lors de ce stage (figure 3). Elle s'articule en trois étapes, dont les numéros correspondent aux parties de ce mémoire:

II) Afin de comprendre les processus mis en jeu dans le système de culture et toutes les interactions sous-jacentes, l'ensemble des déterminants du rendement et de la croissance sont représentés dans un schéma conceptuel. Cette synthèse des informations disponibles dans la communauté scientifique et technique facilite l'identification des manques de connaissances.

Dans ce schéma on s'intéresse aux relations trophiques du pommier à son environnement (sol, itinéraire technique et bioagresseurs). En effet suite aux premières analyses des résultats agronomiques, il a été mis en évidence que les différences de résultats ne s'expliquaient que rarement par les attaques de bioagresseurs. C'est pourquoi l'évaluation agronomique s'est concentrée sur l'aspect trophique : fertilisation et entretien du rang et de l'interrang. Les relations trophiques concernent tout élément de la parcelle qui influe sur la nutrition hydro-minérale du pommier. Le facteur bioagresseurs n'est donc pas considéré comme facteur principal de différenciation des variables de sortie entre ECO et PROD à l'échelle du réseau [Anne GUERIN 2015]. De plus nous considérons que le rayonnement est le même dans les deux modalités pour une même parcelle car la densité de plantation est la même pour tous ainsi que la taille. Seul P14 et P76 ECO est planté moins densément. On omet cette différence. De même on ne considère pas l'influence ni de la taille ni la conduite de l'arbre car elles sont identiques entre les deux parcelles. Enfin tous les processus liés à la respiration sont ignorés.

Le schéma représente donc un ensemble d'hypothèses qui peuvent expliquer des variations de rendement ou de croissance sur une parcelle de pommier basse tige. Ce schéma est présenté aux conseillers techniques de la filière afin de valider l'ensemble et d'identifier a priori les processus les plus influents;

III) Parmi l'ensemble des hypothèses décrites dans le schéma conceptuel, nous cherchons à identifier les hypothèses principales qui expliquent les différences de résultats entre ECO et PROD dans les parcelles du réseau. Pour cela les variables qui permettront de rendre compte de ces hypothèses sont identifiées. Des bilans de parcelles choisies a priori pour avoir une diversité de comportements sont réalisés afin d'identifier des hypothèses de fonctionnement du système de culture qui expliquent les résultats observés. Chaque hypothèse se voit attribuer une note de confiance qui évoluera en fonction des confirmations/infirmations ultérieures, ainsi qu'un domaine de validité : certaines hypothèses sont valables à l'échelle d'une parcelle, d'autre à l'échelle d'un groupe de parcelle et enfin les dernières à l'échelle du réseau.

IV et V) La troisième étape vise à confirmer/infirmer les hypothèses et à identifier le contexte de validité des hypothèses le cas échéant. Deux méthodes sont présentées ici :

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Figure 4: Méthodologie retenue

Tableau 2: Variables du système et de l'environnement

Environnement actif	Système : parcelle de pommiers à cidre basse tige	Environnement passif
Engrais et amendements	Sol
(fertilisation foliaire et au sol)	Eau	Rendement
Produits phytosanitaires	Pommier (racines, feuilles, organes	potentiel
Herbicides	reproducteurs, état nutritionnel)	Rendement brut
Irrigation	Climat	Vigueur
Couverture du rang et de l'interrang	Bioagresseurs

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? IV) Validation à l'échelle du réseau. Pour cela les variables de sortie sont

modélisées au moyen de modèles linéaires [R Development Core Team 2013]. Les variables explicatives correspondent aux hypothèses émises dans l'étape III. Lorsque leur effet est significatif, l'hypothèse correspondante peut être confirmée ou infirmée. Une attention particulière sera portée aux individus extrêmes qui ne « rentrent > pas dans la modélisation : les groupes qui se formeront (modélisable contre extrême) nous renseignent sur le domaine de contextes dans lequel ces hypothèses sont valables.

? V) Validation par une expérimentation factorielle.

La méthode est présentée en figure 4.

II. Nutrition hydrominérale du pommier et relation à la

croissance et à la production : schéma conceptuel sol-pommier

Le schéma a pour objectif de représenter un ensemble de facteurs et processus ayant une influence sur les variables de sortie que sont le rendement et la croissance de l'arbre.

A. Matériel et méthode

Bibliographie : Diverses sources sont explorées dont les articles scientifiques, la documentation technique (livre, compte-rendu d'expérimentations, fiches techniques), les avis d'experts, les revues spécifiques.

Schéma conceptuel : Le schéma suit une représentation par compartiment, ne prenant pas en compte la temporalité.

La méthode proposée par Lamanda et al [2012] est adaptée à un schéma qualitatif. Aucune relation n'est quantifiée.

1-Définition de la question : quels sont les facteurs et les processus du système sol-pommier-parcelle qui déterminent rendement et croissance ? Quelles étapes de l'itinéraire techniques déterminent ces facteurs et ces processus ?

2- Définition de l'environnement « actif > et « passif > [Lamanda et al 2012], ainsi que du système étudié (tableau 2), représentés par des rectangles. L'environnement actif est constitué des variables sur lesquels le producteur a prise, c'est-à-dire l'itinéraire technique. L'environnement passif est constitué des variables de sortie. Les variables d'entrée et de sortie sont reliées par le système sol-pommier-parcelle.

3- Analyse fonctionnelle : les variables sont reliées entre elles par des processus, représentés par des losanges.

4- Confrontation à l'expertise terrain lors de rencontres avec les conseillers techniques afin de 1) vérifier l'exhaustivité des variables et des liens fonctionnels; 2) hiérarchiser les liens fonctionnels selon leur effet sur les variables de sortie finales.

B. Schéma conceptuel

A chaque variable ou à chaque processus est attribué un numéro qui permet de retrouver les explications correspondantes dans le texte qui suit le schéma. Pour les besoins du mémoire, les explications présentées ci-dessous ne sont que partielles. Elles visent à décrire une partie des processus influençant le rendement et à rendre compte de la complexité du système étudié, ainsi qu'à justifier le choix de certains indicateurs.

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Figure 5: Schéma conceptuel : Pommier : nutrition hydro-minérale et relation au rendement

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Les variables de sortie : rendements et vigueur (figure 5)

(1) RENDEMENT : le rendement de l'arbre peut être décomposé comme suit

Nombre de fruits

Rendement = Poids du fruit x x Volume de l'arbre

Unité de volume

(2) VIGUEUR : la vigueur d'un arbre est définie comme l'aptitude à se développer. Sur jeune pommier, une bonne vigueur garantit une construction rapide de l'arbre. Cependant on ne cherche pas à maximiser la vigueur car la croissance végétative peut entrer en compétition avec l'induction florale [Soing 2004]. Cet antagonisme est à relier au phénomène d'alternance, qui sera développée sous l'item (4) CHUTE PHYSIOLOGIQUE et (10) ALLOCATION des RESSOURCES. On signale ici qu'en année alternante, le pommier « fait du bois » [Nathalie DUPONT 2015].

La vigueur est couramment estimée par la circonférence de tronc [CTIFL 2015]. Elle est souvent rapprochée du volume défini dans (1) Rendement. Cette relation est moins valable en phase de croisière car le tronc croit en épaisseur alors que la croissance végétative des pousses reste constante.

(3) RENDEMENT POTENTIEL : la notion de rendement/circonférence ou «productivité par arbre» est définie pour exprimer le potentiel de rendement de l'arbre indépendamment de son volume [Nathalie DUPONT 2015].En reprenant l'équation du rendement, et en considérant que la circonférence de tronc est l'estimateur de la surface de l'arbre, on obtient pour l'année n :

Rendement

Rendement potentiel =
	Circonférence (n - 1)

Le même raisonnement peut être tenu pour la croissance, pour laquelle l'accroissement de l'année n (en pourcentage) est calculé comme suit:

Accroissement =

Circonférence (n) - Circonférence (n - 1)

Circonférence (n)

La formation du fruit : de la floraison au grossissement du fruit (figure 5)

(8) FLEURS : les fleurs sont nécessairement issues de boutons floraux (par opposition aux bourgeons à bois). Parmi les douze stades floraux (figure 7, p20), les principaux sont le débourrement (stade C), la floraison (stade F2) et la nouaison (stade I).

En cas de déficience en azote, une application d'azote foliaire à l'automne (réserve) ou avant floraison (longévité de l'ovule) peut améliorer la floraison.

(7) POLLINISATEURS ET ANTHONOMES : les anthonomes (Anthonomus pomorum (L.)) sont des charançons qui pondent dans les bourgeons floraux et les détruisent [Giraud et al 1996].

(6) COULURE, POLLINISATION, NOUAISON :

La coulure est définie comme une chute excessive de boutons floraux [Marceron 2012]. Une taille prématuré ou trop importante, des pluies trop fortes et trop fréquentes qui « lavent le pollen », des pollinisateurs peu actif à cause d'un temps froid et humide ou enfin un traitement à la bouillie bordelaise [Girard 2004, Marceron 2012] peuvent entrainer de la coulure.

La pollinisation, via le nombre de pépins viables, détermine le bon développement du fruit [Jean-Charles CARDON, Roberts et al 2000]. Les pollinisateurs ne sont pas un problème en verger cidricole. Cependant sur certaines parcelles venteuses, il peut y avoir défaut de pollinisation [Jean-Charles CARDON 2015].

La nouaison est l'étape à partir de formation du petit fruit.



Figure 6: Schéma conceptuel : Pommier :

nutrition hydro-minérale et relation au rendement

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Figure 7: Stades floraux du pommier [Minost C. vu sur www7.inra.fr, consulté le 13/08/2015]
A: bourgeon d'hiver; B: début de gonflement; C,C3: gonflement apparent;
D,D3: apparition des boutons floraux; E,E2: les sépales laissent voir les pétales; F: première fleur;
F2: pleine floraison; G: chute des premiers pétales; H: chute des derniers pétales;
I: nouaison; J: grossissement des fruits.

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(4) DIVISION CELLULLAIRE, CHUTE PHYSIOLOGIQUE et GROSSISSEMENT (ou phase de remplissage) : après pollinisation, plusieurs étapes jouent sur le poids du fruit et le nombre de fruit : - la phase de division cellulaire

- les chutes de fruits : en juin et septembre [Trillot et al 2002]. En juin, on distingue les chutes de nouaison des chutes physiologiques. Les chutes de nouaison sont dues à un mauvais bouton floral (carence l'année précédente, attaque de ravageurs) ou à une mauvaise pollinisation [Pascale GUILLERMIN 2015]. Les chutes physiologiques peuvent être expliquées soit par une cause hormonale via l'équilibre auxine/éthylène [Roberts et al. 2000], soit par une cause nutritionnelle (théorie soutenue par Lakso). Le nombre de pépins, déterminé entre autre par la pollinisation joue sur le ratio hormonal [Eccher et al 2008]. Talamini do Amarante et al (2008) et Rousseau et Gasparatos (2009) [cités dans Marceron 2012] montrent que les traitements couvrants en AB, en réduisant l'activité photosynthétique, augmentent la chute physiologique. Enfin, il semble qu'il y ait un ratio optimal nombre de feuille de rosette/ nombre de fruits définis pour chaque variété.

- la phase de grossissement est essentiellement influencée par la disponibilité en eau [Nicolas BOUSSEAU, Jean-Charles CARDON]. La capacité à compenser un faible nombre de fruits par des fruits plus gros dépend de chaque variété.

La formation de la fleur : l'induction florale (figure 7)

(9) INDUCTION FLORALE : les fleurs sont issues de bourgeons à déterminé lors de l'induction florale en juin de l'année précédant la mise à fruit (n-1). Elle est conditionnée entre autre par les ressources trophiques de l'arbre et leur allocation, ainsi que la charge de l'année [Mehri 2002 citant Sachs et al 1983, Raper et al 1988].

(10) ALLOCATION des RESSOURCES : l'allocation des ressources fonctionne selon une dynamique de puit. Il y a donc concurrence entre les puits (pousses annuelles/jeunes fruits/racines/réserve). C'est pourquoi, en dessous d'un certain seuil, pousses annuelles et fruits sont concurrentes en début de phase de grossissement du fruit : un excès d'azote, en maintenant la croissance des pousses en été, diminue l'eau disponible pour les fruits [CA Tarn et Garonne 2010].

Les ressources ont deux origines qui se succèdent dans la saison : les réserves puis les assimilats issus de la photosynthèse/absorption racinaire. Les réserves ont été constituées à l'automne précédent, par remobilisation lors de la sénescence des feuilles [Raymond 2014] mais aussi par stockage direct qui se fait sous le contrôle d'événements physiologiques uniquement (jours courts, température en baisse ...). Jusqu'à la chute des feuilles, l'arbre continue à absorber de l'azote [Conradie 1986, sur prunier Weinbaum et al 1998]. Plus l'azote est stocké tard, plus son efficience de remobilisation sera élevée [Conradie 1986]. Le stockage ne dépend pas de l'azote disponible [Millard 1993].

Jusqu'au débourrement des feuilles de rosette (en mars-avril), l'arbre vit sur ses réserves [Millard 1993 ; Soing et Mandrin 1992]. Guak et al [2003] ont fertilisé (fertirrigation à 4L/h) de jeunes pommiers à ¹⁵N marqué afin d'observer les flux d'azote remobilisé, en distinguant une fertilisation basse (30mg/L) et haute (150mg/L). Le flux d'azote remobilisé atteint son maximum au moment du débourrement pour diminuer ensuite. Ce flux n'est pas influencé par la quantité d'azote disponible au même moment dans le sol. Dès le stade bouton rose (E-E2) l'absorption d'azote est visible dans les feuilles de bourses ou de coursonnes, avec un contenu en azote supérieur pour les arbres fertilisés à 150mg/L. Neilsen et al [1997] affirment que les réserves azotées de l'arbre déterminent la floraison (nombre de fleurs) mais aussi les bourses (nombre et croissance) ainsi que les feuilles de bourses (nombre). Guak et al [2003] rappelle qu'il a été démontré que la remobilisation s'appuie sur des ressources faites sur plusieurs années dans le cas des noyers [Weinbaum et Van Kessel 1998].

(11) CHARGE : l'induction florale est aussi déterminée par la charge. La charge rend compte de la quantité de fruit portée par l'arbre. Via des régulations hormonales et/ou nutritionnelles, la charge détermine l'induction florale [Soing 2004, Pascale GUILLERMIN 2015]. Cette régulation est à l'origine du phénomène d'alternance. Les teneurs foliaires en certains minéraux suivent aussi le phénomène d'alternance : azote, phosphore et magnésium [Castel 1998].

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Figure 8: Schéma conceptuel : Pommier : nutrition hydro-minérale et relation au rendement

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Etat nutritionnel de l'arbre (figure 8)

(12) POUSSES ANNUELLES : par opposition aux charpentières, les pousses annuelles sont du bois poussé l'année n uniquement. Ces pousses ne portent pas de fleurs. Les fleurs sont soit portées par les charpentières (bourgeon nommé dard), soit porté par des bourses ou des coursonnes (courte pousse pouvant porter plusieurs bourses). La sortie des feuilles sur les pousses annuelles ainsi que leur croissance a lieu après la sortie des feuilles sur les couronnes et les bourses [Guak et al 2003] : les feuilles de bourse croissent jusque F2, tandis que les feuilles de pousse croissent jusque juillet [Neilsen et al 1997]. Le nombre de feuilles par pousse est déterminé essentiellement durant la saison n, tandis que le nombre de feuilles par bourses est déterminé lors de la saison n-1 [Neilsen et al 1997].

(13) ALIMENTATION CARBONEE : en début de phase de grossissement, l'alimentation carbonée est essentiellement assurée par les réserves de l'arbre puis par les feuilles de rosette. A F2+60jours les pousses annuelles deviennent exportatrices d'assimilats. Le seuil est fixé à cinq feuilles bien étalées par rameau pour l'ensemble des arbres fruitiers [Pascale GUILLERMIN 2015].

(14) ETAT HYDRIQUE et NUTRITIONNEL : l'état nutritionnel de l'arbre peut être estimé par les teneurs foliaires en minéraux. La teneur en azote des feuilles est influencé par l'année d'alternance, la sécheresse et la compétition pommier-enherbement [Spectrum Analytic Inc. 1996, Castel 1998]. Selon Merwin et Stiles [1994] la teneur en potassium est très corrélée à la charge. Selon Castel [1998] la teneur foliaire en potassium n'est pas influencée par l'alternance, donc par la charge.

Chaque nutriment possède son propre motif d'évolution dans le temps, avec un motif commun : la teneur foliaire augmente puis diminue avec un pic souvent situé entre juin et septembre selon les nutriments. Par exemple le manganèse atteint son pic après la phase de forte croissance des rameaux, souvent mi-juillet [Holb et Nagy 2009].

Les feuilles : surface photosynthétique et surface d'échange (figure 8)

(15) ABSORPTION par les FEUILLES : la feuille est une surface d'absorption de fertilisants et de produits phytosanitaires. Les facteurs influençant l'absorption sont la lumière, la température, l'humidité relative et le statut hydrique de la plante, la concentration en molécules actives, les agents chélatants surfactants et adjuvants, le pH de la solution, la période d'application ainsi que les produits mélangés [Maltais 2006, Weinbaum et Neumann 1977]. Par exemple toute fertilisation ou produit systémique mélangé à de l'urée sera plus facilement absorbé [Maltais 2006].

(17) NECROSE FOLIAIRE : la surface foliaire est diminuée par la nécrose foliaire. Elle peut être due soit à l'application de produits phytosanitaires ou de fertilisation foliaire en mauvaises conditions, soit à des ravageurs (maladies fongiques, insectes comme le puceron (16)). De manière générale, les conditions de phytotoxicité en application foliaire sont fonction de la formulation, du climat (température, ensoleillement) et de l'état hydrique des feuilles [Fernandez et Ebert]. Pour certains produits comme l'argile, ces conditions ne sont pas clairement connues [Tamm et al 2004].

(19) FERTILISATION FOLIAIRE : la fertilisation foliaire n'est utilisée que pour corriger les carences, en cas de sols bloquants ou secs par exemple (potassium [Jean-Charles CARDON 2015]). L'urée peut être appliquée au printemps où elle restera dans les feuilles où elle a été appliquée, ou en automne où elle servira aux réserves suite à la phase de sénescence et de remobilisation. Au printemps des effets sur le rendement et sur la mise à fruit ont été noté dès une concentration de 1% [application au pinceau Khemira et a! 1999, Miège 1956] pour une seule application. A l'automne, plus la pulvérisation à lieu tôt après la récolte, plus l'efficience d'absorption est haute. Cet azote se retrouve au printemps suivant dans les bourgeons [Khemira et a! 1999].

De manière générale, l'azote reste dans les feuilles jusqu'à la phase de sénescence, unique phase du cycle annuel où il existe un efflux net d'azote depuis les feuilles vers le reste de l'arbre lors de la remobilisation (Sanchez et Righetti 1990].

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Figure 9: Schéma conceptuel : Pommier : nutrition hydro-minérale et relation au rendement

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Les racines : absorption hydro-minérale (figure 9)

(21) ABSORPTION RACINAIRE : l'absorption racinaire est dépendante du volume exploré, de l'état carboné de l'année précédente, ainsi que de l'absorption par les feuilles [Miège 1953]. Cet état carboné influence non seulement le processus d'absorption (pompes racinaires) mais aussi la croissance et donc l'exploration racinaire [Pascale GUILLERMIN 2015 ]. Habib confirme puisque selon lui l'absorption racinaire serait plus régulée par la quantité de composés accumulés dans les racines ainsi que les flux vers les feuilles, que par la température du sol [Habib 1994]. Jordan [2015] établit un lien fort entre mise en réserve en carbone et azote et remobilisation l'année suivante.

Les racines devant conserver leur équilibre électronique, tout absorption de cation (ou anion) s'accompagne de la sortie d'un ion de même charge. Par exemple lorsque les racines absorbent des nitrates, elles relâchent des ions bicarbonate (HCO3^-), ce qui augmente le pH du sol. Au contraire l'absorption d'ions ammonium s'accompagne de la sortie d'ions H⁺, qui acidifient la sphère racinaire. Par ailleurs l'absorption des ions n'aura pas la même cinétique tout comme son assimilation au sein de l'arbre, en fonction de l'ion.

MYCORHIZES

Parmi les mycorhizes, association de champignons avec les racines de l'arbre, on distingue les ericoids, les ectomycorhizes et les mycorhizes à arbuscules. Elles interviennent dans deux processus [Read et Perez-Moreno 2003]:

- la capture d'ions minéraux

- la dégradation de la matière organique, qu'ils mettent à disposition de la plante sous forme minérale ou organique.

Selon Read et Perz-Moreno [2003], les deux classes mycorhizes seraient mutualistes.

Les racines présentent des périodes d'absorption particulière à chaque élément [Benoit 2012] :

	N	P	K	Ca		Mg	Période d'absorption préférentielle
Augmente régulièrement de mars à juin	Mai-août	Mai-juin et en moindre mesure juillet-août	Mai-août	Juillet-août

Tableau 3: Période d'absorption préférentielle des principaux éléments nutritifs [Benoit 2012]

En fonction des caractéristiques physico-chimiques du sol, eau et minéraux seront plus ou moins disponibles.

La réserve hydrique (figure 9)

(22) EAU DISPONIBLE POUR L'ARBRE : l'absorption racinaire est aussi conditionnée par l'état hydrique du sol. Par exemple malgré un sol bien pourvu en azote, des plants de tomates étaient en état de carence azotée [Miège 1953]. L'eau disponible pour l'arbre est estimée par la réserve facilement utilisable (RFU), qui correspond à la fraction de la réserve utile disponible à une tension suffisamment faible pour que la plante transpire à l'évapotranspiration maximale (ETm), c'est-à-dire lorsque la disponibilité en eau et son absorption ne sont pas limitantes [Vaysse 1990]. On considère la RFU et non la RU car elle rend compte de la disponibilité réelle de l'eau pour l'arbre [Nathalie DUPONT 2015].

(24) INFILTRATION : l'infiltration dépend de plusieurs facteurs :

- la couverture du sol. Bâche plastique [Garcin et al 2012] et bâche tissée empêche l'infiltration verticale. Au printemps le sol sera plus frais plus longtemps sous bâche plastique comparé à un enherbement ou au désherbage mécanique. Mais en plein été le sol sera plus sec. Au bout de trois ans, le sol reste sec sous bâche : il ne se réhumecte plus [Garcin et al 2012].

- l'infiltrométrie : capacité du sol à laisser l'eau s'infiltrer, souvent associée à la porosité [Garcin et al 2012].

- la formation d'une croûte de battance, courante en sol limoneux pauvre en matière organique.



Figure 11: Cycle de l'azote (vu sur fertilisation-edu.fr)

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Figure 10: Schéma conceptuel : Pommier :

nutrition hydro-minérale et relation au rendement

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Figure 12: Chaine de réactions de la nitrification (vu sur le site de la Potassium Nitrate Association)

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Le sol : milieu nourricier complexe (figure 10)

(28) MINERAUX dans le SOL : le stock de minéraux. Les éléments P et K se gèrent de manière pluriannuelle étant donné qu'ils sont peu mobiles. Par contre l'azote comme le magnésium se gèrent à la saison, au moyen de reliquats pour l'azote.

AZOTE

Il est courant de faire trois reliquats dans l'année afin d'estimer la disponibilité de l'azote :

- sortie hiver, pour l'azote disponible pour la reprise de végétation. Fait en mars ;

- F2 (floraison) + 60jours , pour l'azote servant à la croissance végétative et à la formation des bourgeons de l'année suivante. Fait en juillet ;

- avant récolte, pour l'azote mis en réserve. Fait en septembre-octobre.

L'azote est disponible sous forme insoluble (inclus dans des molécules organiques comme l'humus ou les racines en décomposition) ou soluble. On distingue trois formes solubles : nitrate (NO3^-), ammoniac (NH4 +). La première est lessivable mais rapidement assimilable par la plante. La deuxième se fixe sur le complexe argilo-humique, ce qui retient le cation mais n'est pas directement assimilable par la plante. Cette forme aurait un effet négatif sur l'assimilation des nitrates lorsqu'elle est présente en grande quantité [Van't Riet et al 1968, Rice et Tiedje 1986, cités dans Kende 2010]. L'urée (CO(NH2)2), appliquée dans le sol, est hydrolysée en dioxyde de carbone et ammonium. Cette dissociation a un effet acidifiant sur le sol. On remarquera que des études récentes tendent à conclure que les plantes seraient capables d'absorber l'ammonium comme tel.

L'ammonium est transformé par les bactéries nitrifiantes en nitrates, plus assimilable par les plantes (figure 11 et 12). Cette réaction est ralentie en cas de sol acide (pH<5.5) ; de manque d'oxygène (sol très humide par exemple) ; de manque de matière organique ou de matière organique à fort C/N [Van Niel et al 1993 cité dans Kende 2010]; faible température du sol [vu sur le site de la Potassium Nitrate Association]. La nitrification a un effet acidifiant sur le sol.

(27) CARACTERISTIQUES PHYSICO-CHIMIQUES du SOL :

Caractéristiques chimiques : la répartition des classes granulométriques ainsi que la teneur en matières organiques déterminent la capacité d'échange cationique (CEC) exprimée en milliéquivalent/kg de sol [Breisch 2012]. La CEC exprime la capacité du sol à stocker les cations dont K, Mg et Ca. Elle peut être mesurée par plusieurs méthodes dont la plus utilisée aujourd'hui est la méthode Olsen. Sa mesure est complétée du calcul du taux de saturation (S/T), qui vaut le ratio acides faibles/acide forts. C'est-à-dire qu'on cherche à estimer le pourcentage de cations « utiles » (Mg²⁺, K⁺, Ca²⁺ et aussi Na⁺) qui sont stockés sur la CEC. Ce taux peut dépasser 100%, lorsque la solution du sol est saturée en calcaire [CA Tarn et Garonne 2010]. La disponibilité de ces cations est gouvernée par la quantité relative de chaque cation par rapport aux autres. C'est pourquoi il est recommandé de considérer le taux de saturation de la CEC dans ces différents cations plutôt que la teneur dans le sol [CA Tarn et Garonne 2010]. Enfin, il est difficile d'établir des ratios optimums : il semblerait que les carences induites par antagonisme aient surtout lieu en sol à faible CEC [Wortmann 2014]. De plus la CEC effective est étroitement lié au pH. De plus, le pH joue sur la disponibilité de multiples oligo-éléments : Mn, Mg, Fe [ wiki.laboratoire.lca.fr].

Caractéristiques physiques : principalement représentée par la texture du sol, déterminée par le triptyque argile/limon/sable. La teneur en argile ainsi que leur classe, en jouant un rôle sur le complexe argilo-humique, conditionne l'équilibre chimique du sol : un sol argileux ou humifère aura une forte CEC. Au contraire un sol sableux aura une faible CEC. Le complexe argilo-humique (CAH) est constitué par l'argile et l'humus reliés par des cations [Breisch 2012]. C'est pourquoi le calcium a un rôle prépondérant dans la stabilité structurale d'un sol car il joue comme liant dans le CAH. On distingue différentes formes de calcaire [Prosensol]:

- le calcaire actif échangeable. Il est soluble, adsorbé sur le complexe argilo-humique. Il se solubilise rapidement et participe au pouvoir tampon du sol [LANO 2015]

- le calcaire total du sol qui regroupe le calcaire actif ainsi que le calcaire sous forme non soluble. Ce calcaire joue le rôle de réserve et sa valeur reste assez stable dans le temps [LANO 2015].

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Figure 13: Schéma conceptuel : Pommier : nutrition hydro-minérale et relation au rendement

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(26) MISE à DISPOSITION de MINERAUX par le SOL : les minéraux sont présents sous plusieurs formes dans le sol, dont certaines assimilables. Potassium et phosphore sont facilement bloqués dans le sol : ils sont peu mobiles. Au contraire azote, calcium et magnésium sont très mobiles et peuvent être lessivés. Améliorer la disponibilité d'un élément ne signifie pas nécessairement augmenter sa teneur dans le sol [CA Tarn et Garonne 2010 ; Gazeau 2012].

Cette disponibilité des minéraux est fonction de leur équilibre. Par exemple magnésium, potassium et calcium sont des éléments antagonistes, aussi bien au niveau du sol que de l'arbre [Jean-Charles CARDON et Pascale GUILLERMIN 2015]. . La disponibilité de ces cations est gouvernée par la quantité relative de chaque cation par rapport aux autres [Ca Tarn et Garonne 2010]. Cette approche en pourcentage de la CEC s'oppose à l'approche quantitative qui ne considère que les teneurs dans le sol. Par exemple le potassium présent en grande quantité limite la disponibilité de Mg et Ca. Cet antagonisme est plus fort en sol sableux à faible CEC qu'en sol limoneux ou argilo-limoneux. Potassium et magnésium ont deux niveaux d'antagonismes :

- au niveau de la CEC

- au niveau de l'absorption racinaire (cf transporteurs racinaires) [Pascale GUILLERMIN]

De même une forte fertilisation azotée (74kgN/ha contre 50kgN/ha sous forme uréique en sol sableux) peut réduire la concentration foliaire en potassium [Fallahi 2000].

Par exemple en cas de carence en potassium, il est conseillé d'améliorer la CEC avant de fertiliser en potassium, afin d'éviter les blocages [CA Tarn et Garonne 2010].

Dans le cas du phosphore, les phosphates d'origine organique sont considérés comme soluble et plus facilement assimilables par la plante [Gazeau 2012].

Le pH est aussi un des facteurs les plus importants dans la gestion de la disponibilité. Par exemple en sol acide, le manganèse est plus disponible. C'est d'ailleurs en sol fortement acide (pH de 4.3) que les cas de toxicité au manganèse sont observés [Grasmanis et Leeper 1966]. C'est pourquoi la fertirrigation à l'urée, qui acidifie le sol, favorise la disponibilité du manganèse [Belton et Goth 1992]. L'aluminium réagit de la même manière.

Le sol est un milieu vivant, capable de fournir des nutriments via le processus de minéralisation (figure 13)

(29) MINERALISATION (des matières organiques du sol) : les fournitures du sol en azote issues de la minéralisation peuvent s'étaler de 40 à 150 uN/ha/an suivant le type de sol, la teneur en matières organiques et les conditions de température et d'humidité [CA Tarn et Garonne 2010]. Le pic de minéralisation a lieu en avril-ami, suivant les conditions météo [Nathalie CORROYER 2015, Baralon 2011]. Remarquons que les apports par minéralisation ne sont pas uniquement azotés. Raynal-Lacroix [2011] chiffre l'apport de la biomasse microbienne entre 92 et 320 kg P2O5/ha/an.

Le calcaire (particulièrement le calcaire actif) et le magnésium protègent la matière organique, qui est donc moins accessible aux organismes minéralisateurs. Des carences en phosphore et en nitrate peuvent aussi limiter l'activité microbienne [Info CTIFL n179, p38-44]. Certains signalent l'effet néfaste des fertilisants minéraux en phosphore sur l' activité microbienne [Bruno CORROYER 2015].

Lors d'un apport de matières organiques fraîches, le taux de minéralisation des matières organiques du sol augmente subitement [Löhnis 1926, Broadbent 1947, Broadbent et Bartholomew 1948, Bingeman et al 1953, Bingeman et Nakashima 1974, Sørensen 1978, Wu et al 1993 cités dans Fontaine et al 2003]: ce processus a été dénommée priming effect par Bingeman et al [1953]. L'hypothèse la plus couramment avancée est que l'énergie (carbone) étant le facteur limitant de la minéralisation [Smith et Paul 1990], l'apport de matières organiques fraîches stimulent l'activité des communautés microbienne [Löhnis 1926, Broadbent 1947, Bingeman et al 1953, Sørensen 1978]. Fontaine et al [2003] précisent en émettant l'hypothèse que cet apport ne modifie pas l'activité individuelle de chaque microorganisme, mais modifie l'écosystème microbien, ce qui amène à plus de minéralisation.

Il est important de considérer la dynamique de minéralisation, afin de connaitre les périodes de disponibilité pour les mettre en rapport avec les périodes de besoin.

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Figure 14: Schéma conceptuel : Pommier : nutrition hydro-minérale et relation au rendement

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(30) MATIERES ORGANIQUES (MO) DU SOL :

Le taux optimal dépend :

- de la teneur en argile [CA Tarn et Garonne 2010]

- de la biomasse microbienne [Breisch 2012]

MOtot = carbone organique tot x 1.72

L'importance du taux de matière organique sur la CEC en sol faiblement argileux (10-12%) a été chiffrée à 2.5-3 meq/1 g de carbone du sol par Decoopman et al [2004]. De même, les matières organiques du sol sont responsables de la stabilité des agrégats et influent donc sur la battance, l'infiltration. Un sol enrichi en matières organiques augmente ses capacités de stockage hydrique [Leclerc 2001].

CLASSIFICATION

Deux types de matières organiques peuvent être distingués suivant leur granulométrie [Baralon 2011, Breisch 2012, Leclerc 2001] :

- matières organiques facilement utilisables (MOF) ou labiles dont le diamètre est compris en 2000 et 50 rim. Dans cette catégorie on distingue la matière organique libre rapide dont le turn-over est de 2-3 ans, et la matière organique libre liée situées dans les micro-agrégats qui les protègent, dont le turn-over est de 30ans.

- matières organiques liées qui forme l'humus stable dont le diamètre est inférieur à 50rim. Ce pool peut être de nouveau scindé en une matière organique active ou humus vrai et la matière organique 3F qui correspond aux chaînes latérales de l'humus vrai. L'humus constitue une réserve d'azote car lors de l'humification, l'azote est incorporé dans les molécules longues et complexes de l'humus [Breisch 2012].

C'est cette diversité de matières organiques qui amènent Decoopman [2004] à conseiller une gestion de la matière organique comme une dynamique du carbone plutôt que comme un stock.

La qualité des différents pools de matière organique s'évalue entre autre par le rapport C/N qui indique la facilité de minéralisation. Choisir le type d'amendement permet d'augmenter tel ou tel pool de matière organique. Il y a une interaction entre le produit apporté et le sol quant aux produits de sa dégradation : Breisch [2012], en étudiant les effets de différentes couvertures du rang sur le sol, observe deux résultats différents sur deux parcelles. Sur la première, très sableuse, la modalité avec apport de mulch de paille se distingue par un rapport MO libre/MO liée très élevé de la matière organique du sol. Sur la deuxième, moins sableuse, c'est plutôt la modalité avec mulch de compost qui a un ratio très élevé.

MESURE

Elle est mesurée selon un protocole normalisé (NF ISO 14235) qui suit ces étapes [vu sur wiki.laboratoirelca.fr] :

1. Attaque oxydante (le sol ne contenant pas d'autres corps oxydables que le carbone) : 500 mg de terre broyée finement (à 0,315 mm) + solution d'attaque (bichromate de Potassium + acide sulfurique)

2. Traitement intermédiaire: chauffage - ajout d'eau - refroidissement - décantation

3. Dosage de la concentration par colorimétrie sur chaîne d'analyse à flux continu

Attention cette méthode ne peut pas être utilisée en présence de composé réducteur (Cl^- ou Fe²⁺). EVOLUTION

Le taux de matières organiques d'un sol évolue très lentement : Schubetzer et al [2007] ont étudié l'impact des techniques culturales sans labour. Ils avancent une augmentation moyenne de 1% en 30 ans pour une parcelle en grandes cultures, avec des extrêmes de 0.5% à 2.4%. Il est donc difficile d'avoir une échelle de valeur, d'autant que ces valeurs sont disponibles en grandes cultures.

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Figure 15: hydro-minérale

Schéma _et ^conceptuel relation : au ^Pommier _rendement: nutrition

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(30) VIE DU SOL : La vie du sol se décompose en plusieurs compartiments : les arthropodes du sol, les lombriciens, et la biomasse microbienne.

La vie du sol qui se développe dans la rhizosphère se nourrit en partie des exsudats racinaires. Ces exsudats (en quantité et qualité) varient très rapidement en fonction des ressources disponibles pour l'arbre et des chaines de synthèse associées [Trolldenier 1975]. Par exemple un défaut en potasse entraine une concentration d'acides aminés à l'abord des racines plus élevée [Trolldenier 1971 cité dans Trolldenier 1975]. Or ces acides aminés, substrats de la vie du sol (microbe et champignons), affectent directement la composition de l'écosystème rhizosphérique. Dans ces mêmes travaux Trolldenier [1971] étudie l'influence de l'alimentation potassique sur les communautés microbiennes de la rhizosphère de blé : il observe un effet différent des apports potassiques selon les communautés microbiennes. Enfin l'influence de la fumure dépend aussi de la forme de l'élément : par exemple Trolldenier [1973] constate sur riz que l'apport d'azote sous forme ammoniacale favorise plus la biomasse microbienne que l'apport sous forme de nitrate. Il associe cette différence à l'effet réducteur des apports ammoniacaux. Il reste donc difficile d'associer précisément fumure et effet rhizosphérique car de plus, beaucoup de résultats contradictoires coexistent [Trolldenier 1975].

La compréhension de ce compartiment reste très complexe, et bien souvent l'opposition de systèmes de culture ne se retrouve pas au niveau de la vie du sol. Jamar et al [2009] ont comparé le sol au niveau du rang sur deux parcelles pendant sept ans: l'une parcelle en conventionnel (désherbage chimique) et l'autre en agriculture biologique (rang enherbé). Les différences d'activité microbienne sont très variables. La seule différence significative et stable dans le temps est le nombre de vers de terre (toutes catégories).

BIOMASSE MICROBIENNE

De manière générale, l'activité microbienne varie en fonction de [Ancelin et al 2007] :

- la quantité et de la qualité des restitutions organiques

- du type de sol (pH, CEC, MO totale) et de son degré de compaction

- des modifications de fertilisation

- des variations qualitatives (activités microbiennes, type de microflore) et quantitatives

de la biomasse microbienne.

Par exemple Trom et Humfeld (1932, cité dans Trolldenier 1975] signale que « le nombre des champignons dans la rhizosphère de maïs a été le plus élevé dans les sols les plus acides et les plus alcalins [...] et que le développement des bactéries a été le plus intense dans des sols légèrement acides ou neutres ».

La mesure du compartiment microbien peut se faire par [Nicolardot] :

- dosage de la biomasse microbienne (très sensible) ;

- mesure de l'activité enzymatique ou activité microbienne (IAM) [Ancelin et al 2007] ;

- mesure du carbone et de l'azote minéralisé. La première donne accès à la respiration spécifique. Nicolardot souligne qu'il n'y a pas de relation entre la biomasse microbienne et la respiration mesurée. La deuxième peut être extrapolée pour avoir accès à la fourniture d'azote. Mais le résultat est à prendre avec précaution ;

- fraction granulométrique (différents pools de matières organiques). Le pool de matière organique labile est corrélé à la biomasse microbienne ;

Les tests d'activité enzymatique permettent de visualiser le potentiel de dégradation des substrats organiques du sol par certains enzymes, eux-mêmes produits par les micro-organismes du sol. Il introduit donc une notion d'efficacité biologique ou de qualité de la biomasse microbienne.

L'évolution de la biomasse microbienne met du temps à être visible suite à une modification de l'entretien du sol. Breisch [2012] avance une durée de trois ans dans l'expérimentation présentée où il y a eu apport de mulch (paille ou compost) en plein en verger.

Ce sont la quantité et la qualité des apports de matières organiques qui déterminent la biomasse de vie microbienne [Cong Tu et al 2006].

Remarquons l'effet négatif du cuivre en grande quantité sur les lombriciens.

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		Figure 16: Schéma conceptuel : Pommier : nutrition hydrominérale et relation au rendement

34

	Printemps	Eté	Automne
Croissance végétative	++	+++	0
Chute des feuilles	Rapide	Modérée	Lente
Développement foliaire au printemps	Retardée	Quelquefois précoce	Précoce
Précocité de floraison	Pas précoce	Précoce	Précoce
Qualité des fleurs (stigmates et ovules	Mauvaise	Bonne	Excellente
Taux de nouaison	Faible	Bon	Excellent

Tableau 4: Effet des apports azotés en fonction de la saison

Cult.

Période d'apport

FB

CFB

FP

CFP

FV

CFV

LP

Blé

Automne

0,12

#177; 0,07

0,11

#177; 0,07

0,12

#177; 0,06

0,07

#177; 0,04

Printemps

0,45

#177; 0,17

0,62

#177; 0,16

Colza

Fin été

0,22

#177; 0,13

0,20

#177; 0,13

0,50

#177; 0,24

0,31

#177; 0,27

Printemps

0,56

#177; 0,18

Maïs

Printemps

0,33

#177; 0,19

0,29

#177; 0,19

0,47

#177; 0,20

0,35

#177; 0,20

0,51

#177; 0,17

0,43 #177; 0,19

0,47

#177; 0,25

Prairie

Automne

0,20

#177; 0,12

0,15

#177; 0,09

0,25

#177; 0,05

0,25

#177; 0,08

Printemps

0,43

#177; 0,28

0,74

#177; 0,37

Tableau 5: Moyennes et écarts-types des coefficients d'équivalence ammonitrate des produits

étudiés sur 25 essais

FB : fumiers de bovins, CFB : fumiers de bovins compostés, FP : fumiers de porcins, CFP : fumiers de
porcins compostés, FV : fumiers de volailles, CFV : fumiers de volailles compostés, LP : lisiers de
porcins. Projet Casdar 2007-2011 sur la biodisponibilité en éléments minéraux des Produits
Résiduaires Organiques (PRO) vu sur http://www.arvalis-infos.fr

35

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Fertilisation : Apport - pertes - minéralisation (figure 16)

L'effet des apports de produits fertilisants dépend de deux processus : la minéralisation (si produit organique) et la solubilisation du produit, qui sont dépendants de la composition (chimique), de la forme (physique), du sol ; les pertes.

Un même apport aura des effets différents suivant le sol, son activité biologique entre autre, le climat et aussi la période d'apport qui détermine les besoins de l'arbre (tableaux 3 et 4).

(33) FERTILISATION AU SOL : La période d'apport déterminera le rôle de l'engrais, ainsi que la part absorbée (tableau 4). Sur prunier, il a été démontré que l'efficience d'absorption est proportionnelle à la masse de feuille encore sur l'arbre pendant la période de chute [Weinbaum et al 1978, Therios et al 1979].

Nous nous concentrons sur les engrais et amendements organiques. Un engrais est caractérisé par une mise à disposition rapide des minéraux (type vinasse, fiente de poules, guano...) alors qu'un amendement (fumier, compost) a un rapport C/N plus élevé et demande plus de temps pour libérer de l'azote notamment. Parfois la minéralisation d'un amendement organique immobilise de l'azote.

Les produits organiques ont deux effets (figure 17 p36) [ arvalis-infos.fr (2-3-4)]:

- à court terme (part minérale et fraction rapidement minéralisable) ;

- à long terme (minéralisation de la fraction plus stable et contribution au stock de matières organiques stables du sol (humification)). Cet effet de fourniture d'azote est visible après plus d'une dizaine d'années d'apports stables.

Minéralisation des produits organiques : on cherche à connaitre la part qui sera disponible dans l'année sous forme minérale, et donc disponible pour le pommier. C'est le coefficient d'équivalence engrais minéral qui exprime l'apport d'unité de l'élément considéré en comparaison d'un engrais classique comme l'ammonitrate ou le superphosphate. Ce coefficient dépend de la culture (peu calculé pour cultures pérennes), de la période d'apport ainsi que du mode d'enfouissement [ arvalis-infos.fr (1)]. De plus ce coefficient peut être influencé par le sol et son activité [David Rossignol cité dans E.T. 2008]. Par exemple David Rossignol, céréalier, signale qu'il ne peut pas utiliser de compost trop mur sur ses sols car il ne dispose pas d'assez d'azote au printemps et la vie microbienne de son sol est trop faible pour dégrader une matière organique si stable. Il signale qu'un fumier peut perdre 50% de sa valeur fertilisante.

Entre deux produits d'une même espèce, comme deux fumiers de bovins, la concentration en éléments nutritifs est très variable : facteur 5 pour l'azote, facteur 8 pour les phosphates, facteur 7 pour la potasse. De même leur libération en 2^ème année après apport est aussi très variable : le taux de minéralisation de l'azote d'un fumier de bovins varie de 4 à 12 % [Cüsick et al 2006 cité sur arvalis-info.fr (3)]. De plus Chapelle [2012] souligne l'interrelation entre éléments pour leur absorption et leur assimilation. Nous soulignerons de plus la variabilité des coefficients d'équivalent engrais minéral (voir tableau 5).

Le modèle Lixim, présenté par Raynal-Lacroix et al [2006] estime la fourniture d'azote par le sol. Ce modèle, en simulant l'évaporation, le drainage de l'eau et le lessivage des nitrates sous la dernière de couche de sol considérée, estime la fourniture d'azote en dynamique. Il fonctionne selon un temps normalisé où des jours à température te humidité différente sont convertis en jours identiques pour ces deux paramètres. Les variables d'entrée sont l'humidité, les quantités de nitrates et d'ammoniac, pour chaque couche de sol déterminées. S'appuyant sur ce modèle, les fournitures d'azote par minéralisation de différents amendement et engrais organique ont été étudiées sur deux sites différents. En conclusion, du fumier de bovin peut libérer de l'azote dès les premiers jours d'apport pour atteindre une fourniture totale de 30kgN/ha sur une parcelle. Au contraire sur l'autre parcelle le même fumier ne libère de l'azote qu'après plus de 100jours normalisés à 15°C pour une fourniture totale inférieure. De plus la hiérarchie entre les différents amendements varie selon la parcelle.

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Figure 17 : Devenir des différentes fractions de l'azote contenues dans les PRO
[ http://www.arvalis-infos.fr (2)]



Figure 17bis: Evolution au cours du temps de la minéralisation, exprimée en % de l'azote organique selon 3 grands groupes de PRO [ arvalis-infos.fr (1)]. « Minéralisation rapide : 30 à 80 % de l'azote organique apporté est minéralisé au cours des premiers mois voire des premières semaines après l'apport. [...] ; Minéralisation intermédiaire : la plus grande partie de la minéralisation de l'azote organique se produit au cours de la campagne suivant l'apport et représente entre 20 et 40 % de l'azote organique apporté. [...] ; Minéralisation lente : ils libèrent tout au plus 10 à 15 % de leur azote organique au cours de la première année suivant leur épandage. »

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De plus peu de travaux existent sur la vitesse au champ de libération des éléments minéraux, qui est capitale pour comprendre l'usage qu'on peut faire d'un engrais organique. Arvalis distingue trois grandes catégories selon la dynamique de minéralisation de l'azote (figure 17bis).

De manière générale, un amendement organique (type fumier ou compost) apporte plus stablement dans la saison [Trocme 1964]. Chapelle [2012] compare trois apports azotés différents (au 15mars) à un témoin sans apports. Les trois apports apportent la même quantité d'azote minéralisable dans l'année : 9T/ha de fumier bovin, 2T/ha de vinasse et 400kg/ha de Derome (guano+farine deplume+tourteux végétaux). Sur une parcelle il semble que les engrais augmentent le taux de floraison (différence non significative). Sur l'autre parcelle des différences significatives confirment la tendance.

Au-delà de la teneur en azote et de sa vitesse de minéralisation, les engrais et amendements organiques sont des apports complets puisqu'issus de matériaux vivants et donc complexes chimiquement. Par exemple le fumier contient 4g/T de Bore [Vez 1993]. Lors d'un apport d'amendement, la fourniture en magnésium, potassium et phosphore peuvent être comptabilisé sur plusieurs années [Vez 1993]. De plus Arvalis [ arvalis-infos.fr (2)] signale que l'apport de produits organiques neutralise le pH. Certes l'apport de soufre et d'azote organique pourrait avoir tednance à acidifier le sol. Mais l'effet des bases, ainsi que l'apport de matières organiques, compense cet effet et y est même supérieur.

Humification des engrais organiques : au-delà de la fourniture par minéralisation directe, l'apport de matières organiques a un impact sur les caractéristiques physico-chimique du sol via le processus d'humification. L'apport régulier de produits organiques peut augmenter le taux de matières organiques. La relation est loin d'être linéaire puisqu'elle résulte de l'équilibre minéralisation/humification.

Chaque produit organique est caractérisé par le coefficient isohumique K1, qui est un indice de stabilité. Il peut être estimé par l'ISB (Indice de Stabilité Biologique) ou l'ISMO (Indice de Stabilité de la Matière Organique). En sol limoneux, Decoopman et al [2004] ont démontré que l'apport d'amendements organiques (fumier jeune de bovin, compost de déchets verts avec fumier de volaille, compost de déchets verts, compost de lisier de porc sur paille, compost urbain) avait des effets bénéfiques en quatre ans sur :

- la stabilité structurale du sol en augmentant le nombre d'agrégats les plus gros (> 500ìm). Ils signalent que l'effet d'un amendement sur la stabilité du sol n'est pas reflété par son coefficient isohumique K1 ;

- la teneur en eau du sol évaluée à trois potentiels de succion (pF) différents ;

- la porosité hormis pour le compost de lisier de porc sur paille qui n'a eu d'effet que sur la macro-porosité (6mm) ;

- la CEC proportionnellement à son K1.

Les apports ont été de 10-15 fois la dose agronomique soit l'équivalent de 5kgC/m².

En arboriculture, les résidus de taille peuvent être considérer puisque d'après Bouvier [2012] les résidus broyés peuvent apporter entre 250 et 500 kg humus/an, et de la potasse en quantité non négligeable.

AMENDEMENT CALCIQUE

On distingue deux formes d'amendements calciques selon leur processus de fabrication. Les carbonates non transformé peuvent être apportés directement au sol. Ces mêmes carbonates thermolysés (passés au four) donnent la chaux, plus réactive que les carbonates purs. La chaux se présente sous forme vive (forme oxyde de calcium CaO), très réactive, ou éteinte/aérienne, lorsqu'elle a réagi avec de l'eau (forma hydroxyde de calcium (Ca(OH)2). En agriculture la chaux dolomitique ou magnésienne est utilisée lorsque l'apport en magnésium est recherché.

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Figure 18: Schéma _et ^conceptuel relation : au ^Pommier _rendement: nutrition hyd ro-m inérale

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pH

	<5.5	5.5<pH<8.5			>8.5
CEC		>20	<20
Engrais		NO3	enfoui	en couverture
Volatilisation	0	0	0.5 x Vmax x [concentration]		Vmax x [concentration]

Tableau 6: calcul du coefficient de volatilisation [CORPEN 2006]. Vmax est caractéristique de

l'engrais

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(32) PERTES (de fertilisants) : lixiviation, lessivage et volatilisation sont les trois phénomènes qui peuvent expliquer les pertes d'éléments mobiles. Les éléments mobiles sont les nitrates (NO3^-), l'oxyde de magnésium (MgO), le bore [Soing 2004, Wortmann 2014].

Les sols sableux ou acides (fixation moins bonne des cations sur le complexe argilo-humique) sont plus propices au lessivage [Vez 1993].

Le phénomène de volatilisation peut être responsable d'une perte de plus de 50% de l'azote apporté [CORPEN 2006]. En cidriculture, les engrais sont apportés en surface, ce qui augmente les risques de volatilisation. Ce phénomène est fonction du sol (pH et CEC), du type d'engrais (minéral ou organique, la forme et la vitesse maximum de minéralisation notée Vmax) (tableau 6). Par exemple l'engrais apporté sous forme d'ammoniac est très volatile. Par exemple Bishop [2011] signale une perte de 10 à 20% pour l'urée, qui peut aller jusque 65%.

Benoit [2012] remarque que mettre en contact de la chaux et du fumier entraine des pertes d'azote.

Couverture du rang et de l'interrang (figure 18)

(23) COMPETITION RACINAIRE : compétition pour les nutriments et l'eau, ou compétition pour le volume racinaire. Elle détermine le volume exploré par l'arbre, et donc la réserve d'eau et de minéraux qui lui est accessible.

(34) ENTRETIEN DU SOL : en verger cidricole l'interrang est systématiquement couvert. Le type de couvert végétal peut varier mais peu d'études ont été menées sur les conséquences. Par contre la couverture du rang a fait l'objet de beaucoup d'études qui vise à caractériser l'effet concurrentiel. Néanmoins certaines extrapolations peuvent être faites.

Dans toute étude la temporalité est à prendre en compte : quand l'azote est-il libéré par minéralisation ? quelle est la période de croissance préférentielle et donc de concurrence (hydrique et azotée) du couvert vivant? [Larrieu 2009]

De manière générale, un rang enherbé concurrence l'arbre (azote et eau) et induit une vigueur moins grande ainsi que de moins bon rendement [Merwin and Stiles 1994, Spring 2001 , Polverigiani et al 2004 , Larrieu 2009 ]. Cette « perte » est d'autant plus grande que l'objectif de rendement est grand [Gontier et al 2011]. Néanmoins cette concurrence est moins dommageable lorsque l'arbre grandit [Baralon 2011]. La concurrence azotée est moindre si le sol est en capacité de fournir de l'azote [Larriau 2009], a une bonne réserve hydrique [Evrard et Gigleux 2004 ] ou lorsque le couvert est une légumineuse. Afin de stabiliser la fourniture d'azote à l'équilibre offre/demande en présence de couvert, Serre [1989] conseille de fertiliser plus dans les premières années d'enherbement afin de constituer le stock d'humus et d'atteindre l'équilibre de minéralisation.

Lors de l'étude de la compétition luzerne/dactyle, Cruz et Lemaire [1986] conclue qu'en situation de disponibilité azotée, la luzerne elle devient concurrente pour l'azote [Cruz et Lemaire 1986] : quelle extrapolation faire sur la concurrence pommier/luzerne ? Le trèfle souterrain ainsi que le trèfle blanc apportent de l'azote lorsqu'ils sont mulchés en situation favorable à la minéralisation [Merwin and Stiles 1994 , Larrieu 2009, Parveaud 2010]. Dans tout couvert, le C/N est un bon indicateur de la capacité à se décomposer et donc à fournir de l'azote [Sanchez et al 2007].

Un mulch (paille ou foin) ou un couvert végétal mulché améliore la teneur en phosphore dans le sol et parfois la teneur foliaire [Serre 1989, Merwin and Stiles 1994, Spring 2001, Garcin et al 2012]. Le même phénomène est observé pour le potassium [Merwin and Stiles 1994, Serre 1989]. Peu d'impact sur le magnésium dans le sol mais par contre une faible amélioration de la teneur foliaire en magnésium peut être observée [Merwin and Stiles 1994].

Enfin le couvert influence l'infiltrométrie et la pénétrométrie. Les résultats obtenus en 9ème feuille sur pommier à couteau sont : couvert > BRF > désherbage mécanique [Baralon 2011]. En sol asphyxiant, l'enherbement améliore la structure du sol et sa porosité [Serre 1989].

Le détail est disponible dans la double page suivante.

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Type de couvert

Eau

Azote extractible

Azote foliaire

Phosphore

Phosphore foliaire

Potassium

Potassium foliaire

Magnésium

Magnésium foliaire

Oligo- éléments foliaire

Rendement

Section de tronc (TCSA)

Ravageu rs

Racines

Foin

+++ (1)

+ (1)

+++ (1)

+ (1)

+++ (1)

+++ (1)

= (1)

0 (1)

= sauf Cu 0 (1)

+++ ou 0 (1)

+++ (1)

Favorise le campagn ol

Mulch (bois)

- (7)

-- (9)

Chevelu en surface (4)

Désherbage chimique

++ (1)

+ (1)

+ (1) 0 (14)

0 (1)

++ (1) 0 (14)

+ (1)

= (1)

+ (1)

= sauf Cu ++ (1)

+++ ou 0(1) +++ (6)

++ 0(1)

Désherbage mécanique

+ au prin- temps mais - en été (9)

+ (1) +++ (4) ++ (8) 0 (10)

+ (1) +++ (4) 0 (10)

+ (1) +(4)

0 (1)

+ (1)

+ (1)

= (1)

+ (1)

= sauf Cu ++ (1)

+ ou 0 (1) ++ (9)

+ (1) + (9)

+ profond (13)

Couvert légumineuse

- (8)

+ (1) Surtout en fin d'été, quand décomposition rapide (3) + (8) + (10)

0 (1) 0 (10) 0 (11)

+ (1)

+ (1) ? (11)

+ (1)

+ (1)

= (1) 0 (11)

+ (1)

= sauf Cu 0 (1)

0 (1)

0 (1)

Favorise le campagn ol (1)

Couvert peu concurrentiel tondu

- (8) - au prin- temps mais + en été (9)

0 (1) + (4) - (8)

0 (1) 0 (4) 0 (11)

+ (1) +(4) ++ (14)

+++ (1) ? (11)

0 (1) ++ (14)

+ (1)

= (1) 0 (11)

+ (1)

= sauf Cu 0 (1)

0 (1) 0 (6) -- (9)

0 (1) + (9)

- en 1ère feuille (13)

Bâche plastique

Problème de réhumectati on (4)

+++ (4)

0 (4)

Favorise le campagn ol (2)

Tableau 7: Résumé des effets de différents types de couverts du rang

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Légende du tableau 7:

1. Merwin and Stiles 1994 : différences visibles à partir de la 2^ème ou 3^ème feuille suivant la variable étudiée. Le rendement diffère en année de production, mais en année de faible production, les rendements sont identiques. Des variances de produits désherbants et de largeur de bandes désherbées ont été faites. Les effets sont proportionnels à la surface désherbée. Section de tronc faite en n3. Fertilisation : à n1 140kg/ha d'ammonitrate, à n2 et n3 100kg/ha d'ammonitrate, à n4 et n5 167kg/ha d'ammonitrate.

2. Dapena et al 2006

3. Sanchez et al 2007 : sur pêcher, ils comparent différentes compositions de couvert semées et un couvert spontané. Dans la modalité couvert spontané, des disques sont passés deux fois à la sortie de l'hiver chaque année. L'étude conclue qu'en cas de couvert de vesce, luzerne/fétuque ou trèfle (Strawberry clover), l'azote disponible dans le sol est supérieur à la végétation spontanée, ainsi que la section de tronc, le volume de la canopée et le rendement. Ils soulignent l'importance du rapport C/N du couvert pour sa décomposition et donc la fourniture d'azote.

4. Garcin et al 2012

5. Gontier et al 2011 : un couvert sur le rang a un effet dépressif sur l'arbre d'autant plus fort que l'objectif de rendement est grand

6. Evrard et Gigleux 2004 : Sur verger de prunier, avec comparaison enherbement total et désherbage chimique au pied de l'arbre. Sur 10ans depuis la plantation. La consommation de l'herbe est prise en compte dans la fertilisation (+20uN/ha). Différentes tailles sont pratiquées : la différence de rendement est supérieure en cas de taille extensive. La différence de rendement (-21kg/arbre en moyenne) s'explique par une différence de floraison (24% de la différence) et de remplissage (14% de la différence). L'accrochage semble être identique. Il est noté une plus grande variabilité de couleur de feuillage, ce qui est associé à une moindre disponibilité en eau. Conclusions difficiles sur les minéraux car les tendance ne se vérifient qu'au maximum deux années sur quatre. L'enherbement accélère la maturité des fruits.

7. CA Normandie 2013

8. Larrieu 2009 : L'enherbement du rang est moins problématique lorsque le sol peut garantir une bonne minéralisation. Cependant lé période de forte demande du couvert (avril) correspond à la période de forte demande du pommier ce qui entraine une concurrence préjudiciable sur de jeunes arbres. Le désherbage mécanique, parce qu'il favorise un réchauffement rapide au printemps, facilite la minéralisation.

9. Baralon 2011. Dans cet essai cinq modalités sont testées en parcelles : désherbage mécanique, sandwich (ligne de plantation enherbée sur 25-40 cm autour de l'arbre et bande désherbée mécaniquement de part et d'autre de la ligne de plantation), enherbé, BRF, paillage biodégradé). L'expérimentation se déroule de la 5^ème feuille à la 9^ème feuille. La modalité sandwich présente des résultats très satisfaisant, comparable au désherbage mécanique. L'effet compétition du couvert sur le rang semble diminuer avec l'âge. L'infiltrométrie et la pénétrométrie ont aussi été caractérisées. Les résultats obtenus en 9^ème feuille sont : couvert > BRF > désherbage mécanique.

10. Parveaud 2010 : comparaison du désherbage mécanique (5 à 7 passages de cultivator) avec trèfle blanc (Trifolium repens cv. Huia, enfoui tous les 2-3 ans) sur pêcher de la 5^ème feuille à la 9ème feuille. Les apports azotés sont divisés par deux dans la modalité trèfle blanc. Pour la porosité, le couvert de Trèfle blanc est meilleur que lé désherbage mécanique.

11. Spring 2001 : Pas d'apport d'azote. Vigne en 16^ème feuille. Contrairement au trèfle souterrain (Trifolium subterraneum non mulché) dont les résultats sont supérieurs en azote dans le sol et en azote foliaire, enherbement diversifié (mulching 4 fois/an entre fin mai et fin août) et graminées (mulching 1-2 fois/an entre mi-juin et fin août) ont les mêmes résultats.

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12. Cruz et Lemaire 1986 : étude de la concurrence luzerne/dactyle. Ils en concluent qu'en cas de disponibilité azotée (apport de 60uN/ha au printemps puis 30uN/ha à chaque repousse) la luzerne concurrence le dactyle pour l'azote. L'effet potentiellement bénéfique de la dégradation de la légumineuse est largement caché par l'effet concurrentiel. Cruz et Lemaire mettent aussi en évidence l'importance de la hauteur de coupe sur la capacité concurrentielle de la luzerne.

13. Polverigiani et al 2004 : sur pommier haute densité, testant le couvert sur le rang et l'interrang. Le couvert herbacé inhibe la croissance racinaire surtout lors du pic de croissance racinaire du pommier (fin printemps et début automne), période qui correspond à un taux élevé de croissance racinaire du couvert végétal.

14. Serre 1989 : un sol sous couvert végétal se réchauffe moins vite au printemps qu'un sol nu. En sol asphyxiant, l'enherbement améliore la structure du sol et sa porosité. Serre conseille de fertiliser plus dans les premières années d'enherbement afin de constituer le stock d'humus et d'atteindre l'équilibre de minéralisation.

C. Confrontation avec les conseillers techniques de la filière

L'ensemble des compartiments et processus ont été validés par les conseillers techniques. De plus ces entretiens durent l'occasion d'écarter certaines hypothèses qui, selon les conseillers techniques, ne s'appliquent pas au réseau. C'est pourquoi l'influence des traitements foliaires (produits phytosanitaires et fertilisation) sur la nécrose foliaire ne sera pas retenue comme facteur à regarder en priorité.

Ce schéma ne représente pas la temporalité des différents processus. De plus, tous ces processus sont quantitativement différents suivant les variétés.

Nous avons donc identifié théoriquement les facteurs et processus influents sur nos variables de sortie (ou indicateurs) : ce schéma représente l'ensemble des hypothèses de fonctionnement que l'on peut formuler sur une parcelle de verger. A partir de cet ensemble d'hypothèses, nous souhaitons identifier lesquelles expliquent nos variations de variables de sortie dans le contexte réel de chaque parcelle. Ceci nous permettra finalement de caractériser les pratiques dans leur contexte.

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Figure 19: Etape de la méthodologie

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III. Identification des variables et des hypothèses représentatives du fonctionnement de chaque parcelle : analyses individuelles de parcelles

Après avoir sélectionné les variables correspondantes aux hypothèses à tester, nous analysons un échantillon de parcelles choisies a priori pour leur diversité de comportement [Anne GUERIN 2015], ce qui correspond à la deuxième étape de la démarche (figure 18). Ces analyses individuelles de parcelle visent à identifier les hypothèses principales qui différencient ECO de PROD dans notre réseau, en leur attribuant une note de confiance.

A. Matériel et méthode

1) Méthode d'analyse

A partir du schéma conceptuel, nous avons construit un schéma d'analyse adapté aux données disponibles (figure 19 page 45). Dans ce schéma d'analyse, les facteurs identifiés dans le schéma conceptuel sont mis en relation avec les variables disponibles recueillies sur le terrain : on élimine alors certains facteurs pour lesquels on n'a pas de données disponibles. Par exemple il serait intéressant de connaitre l'exploration racinaire, indiquée par le facteur « racine » dans le schéma conceptuel. Nous ne disposons d'aucun indicateur pour ce facteur : on ne l'utilisera donc pas dans le schéma d'analyse

Nous ne nous intéressons qu'aux facteurs et non aux processus. Avoir accès aux processus nécessite une modélisation, c'est-à-dire d'établir des relations génériques à partir de données mesurées. Cette modélisation est trop complexe et nécessite trop de données pour être réalisées ici.

En parcourant le schéma depuis les variables de sortie, le but est d'expliquer les différences de valeurs observées sur les variables de sortie entre ECO et PROD. L'analyse est menée par comparaison des modalités ECO et PROD au sein de la parcelle mais aussi par comparaison avec des références bibliographiques utilisées par certains membres du réseau et/ou identifiées dans la bibliographie (disponible en Annexe 3). L'analyse se déroule comme suit :

1. Etude des variables de sortie pour identifier les différences ou similarité à expliquer.

2. Etude des variables représentatives des facteurs déterminants du rendement et de la croissance. Premièrement on analyse l'impact des bioagresseurs car ils sont plus facilement identifiables. Même s'ils ne constituent pas le coeur de l'analyse, ils sont ponctuellement pris en compte car ils expliquent parfois une grosse partie des différences ou similarités. Deuxièmement on s'intéresse aux principaux éléments minéraux (N, K et Mg) en mettant en lien les apports, l'état du milieu (reliquat azoté ou teneur du sol en minéraux) et l'état nutritionnel de l'arbre, c'est-à-dire les teneurs foliaires. Phosphore et calcium ne sont pas étudiés car ils posent peu de problèmes en pommier à cidre [Soing 2004, Nathalie DUPONT 2015]. Enfin on étudie les effets possibles de la gestion du rang et de l'interrang. On a ainsi parcouru les facteurs déterminants identifiés comme primordiaux lors de la première phase.

3. Un bilan nous permet de mettre en relation les hypothèses afin de saisir l'ensemble des interactions.

La différence de vigueur est testée statistiquement : on n'observe que la dernière année en considérant que c'est le résultat final. La différence de rendement est établit à partir de 0.5T/ha ou 20% du maximum (seuil de prise en charge des pertes de rendement par l'IFPC). Le maximum de ces deux critères est retenu.

L'analyse porte sur les trois variétés, hormis pour les conclusions relatives à l'analyse de feuille et à la croissance car ces données ne sont disponibles que pour Judor.

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Figure 20 : schéma d'analyse des parcelles Liste des abréviations : BP : bâche plastique, BT : bâche tressée, CV : couvert végétal, DC : désherbage chimique, DM : désherbage mécanique, MU : mulch

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2) Données disponibles et choix des variables

Depuis la plantation, un ensemble de mesures et de recueil de données est fait par les producteurs et les conseillers techniques responsables de la parcelle. Deytieux [2012] distingue quatre catégories :

? Variables de contexte : observations et mesures nécessaires à la prise de décision ou servant à la caractérisation du contexte (sol par exemple), qui caractérisent le système à un temps t ;

? Enregistrements des interventions culturales : sont relevés entre autre le type d'intervention, les machines employées ou les intrants, ainsi que les caractéristiques et quantités pour les intrants ; ? Observations pour mesurer l'impact de ces interventions ;

? Variables d'intérêt dites aussi « de sortie » : servent à identifier si l'objectif global est atteint. Dans notre cas, ces variables de sortie sont le rendement et la croissance.

Un exemple est donné pour le puceron cendré en tableau 8 p47.

Nous remarquerons que cette classification des variables dépend du point de vue qu'on se fixe : évaluation de la règle de décision, compréhension du fonctionnement du système, etc...

Parmi l'ensemble des mesures faites, nous avons donc sélectionnées les mesures :

1) Qui donnent une indication sur la variable de sortie (en bleu), le facteur explicatif (en vert) ou sur l'itinéraire technique (en rouge) ;

2) Qui sont disponibles pour les parcelles étudiées et pour l'ensemble du réseau. En effet, pour diverses raisons (perte d'échantillon, indisponibilité du chargé de la mesure, oubli), certaines données ne sont pas disponibles.

Les données disponibles et utilisées lors de l'analyse parcellaire sont disponibles en Annexe 4.

En plus de ces données, la pluviométrie ainsi que les températures minimales et maximales ont été obtenues via différents réseau de stations météorologiques.

3) Représentation du réseau

Afin de se représenter l'hétérogénéité des parcelles, nous avons indiqué dans le tableau 8 (page 40) la moyenne pour les variables retenues ainsi que leur minimum et maximum.

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Variables de contexte	Comptage d'oeufs en hiver. Si plus de 1% d'obstacles touchés, alors application d'une huile sur les trois variétés. Comptage de foyer en période péri-florale. Si plus de 5% d'obstacles touchés, alors application d'un insecticide
Enregistrements des interventions culturales	Nombre de passage et type de produit (molécule active, concentration, adjuvant). Présence de bande fleurie, de haies.
Observations pour mesurer l'impact de ces interventions	Comptage du nombre de foyers. Observations du nombre et du type d'auxiliaires dans les foyers de pucerons.
Variables de sortie	Bilan qualitatif de la présence de pucerons en juillet.

Tableau 8 : Exemple de données recueillies pour l'étude du puceron cendré

			SORTIE							RELIQUATS								ANALYSE DE FEUILLE
			rendement			circonf		charge		sortiehiver			f2plus60jours		avantrecolte			azotetotalen%ms					magnesiumtotalen%ms				potassiumtotalen%ms
Min			0			5.31		0		4.4			11.1		10.2			1.4					0.14				0.68
Max			15			20.6		4.95		88.2			230.3		188.5			2.843					0.37				2.53
Médiane			6.302			11.9		0		23			47.3		30.8			2.2					0.2				1.95
		SOL (physique)										SOL (chimique)
		tauxargileen			tauxlimons				tauxsables			tauxdematiereorganique				cecencmol/kg				ph		Tauxsaturation CEC				Mg_CEC		K_CEC		Ca_CEC
Min		11.7			58				6.1			2.02				7.4				5.1		55				3.271		1.57		38.92
Max		28.5			71.5				25.1			5.42				13.65				7.5		113				12.601		13.074		97.8
Médiane		16.9			69.6				15.8			2.96				10.6				6.5		82.5				5.778		6.972		70.66
	FERTILISATION AZOTEE																FERTI. MAGNESIENNE				FERTILISATION POTASSIQUE								CLIMAT
	N.fol.ferti			Nsol_min_print			Nsol_min_ete				Nsol_orga_print			Nsol_orga_ete			Mg.fol.ferti		Mg.ferti.sol		K.fol.ferti			Ksol_min_print	Ksol_orga_print				Pluvio		Tmoy
Min	0			0			0				0			0			0		0		0			0	0				637		9.05
Max	1.4635			61.975			100.5				107.12			35			1.9152		100		5.1765			300	750				1026		13.7
Médiane	0			0			0				0			0			0		0		0			0	0				834		11.2

Tableau 9 : Minimum, maximum et médiane des variables utilisées. Mg_CEC, K_CEC et Ca_CEC : les taux de saturation de la CEC
dans ces différents minéraux ; fol.ferti : fertilisation foliaire sol_min_ete : fertilisation minérale au sol en été ;
sol_orga_print : fertilisation organique au sol au printemps

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B. Bilan des analyses par parcelle

Un exemple d'analyse individuelle est disponible en Annexe 5.

Pour ce bilan on représente l'ensemble des hypothèses formulées lors des analyses individuelles sur la nutrition hydrominérale.

Ce bilan a été présenté lors de la réunion technique du 7 juillet. Etaient présents 4 conseillers techniques, 2 producteurs et certains membres de l'IFPC. La réunion s'est déroulée en deux parties. Premièrement nous avons présenté les hypothèses marquantes issues des analyses parcellaires ainsi que les premiers résultats des deux expérimentations sur la compétition pommier/couvert (présenté en IV). Deuxièmement les bilans parcellaires ont été débattus en atelier. L'objectif était de valider nos hypothèses et de réfléchir ensemble à des mesures supplémentaires à faire, ainsi qu'aux conclusions à tirer de ces premières années.

Le bilan est disponible dans les tableaux 10 (pp48-50). Toutes les comparaisons concernent ECO par rapport à PROD.

Lors de ce bilan plusieurs propositions ont été faites quant à de nouvelles mesures ou de nouvelles variables à prendre en compte parmi lesquelles :

des mesures de reliquats azotés plus poussées, au moyen de bougies poreuses par exemple, permettrait de suivre en continu l'évolution de l'azote dans le sol ;

la mesure de la température du sol pourrait aider à la compréhension des processus de minéralisation ;

des mesures tensiométriques ;

la méthode de plantation (trou fait à la barre à mine ou à la pelle) pourrait être à prendre en compte.

Nous confirmons que les ravageurs sont rarement impactant hormis le puceron cendré chez P50 ECO en 2012 et P61 ECO et les chevreuils chez P14 ECO.

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Tableau 10 : Récapitulatif des hypothèses retenues suite à la réunion technique

	HYPOTHESE	VARIABLES DE SORTIE	EVALUATION DES VARIABLES	CONCLUSION sur les HYPOTHESES	NOUVELLES HYPOTHESES
P27	L'apport conséquent d'un amendement organique avant plantation (60T/ha de fumier ovin 0.7- 0.5-1.5) stimule la vie du sol et permet donc une qui garantit une fourniture azotée suffisante pour atteindre un niveau de production et de croissance satisfaisant. L'ajout de mycorhizes améliore l'absorption racinaire et donc l'état nutritionnel de l'arbre. Une bande fleurie montée à fleur sur l'interrang concurrence plus les pommiers qu'un gazon tondu ras, mais sans affecter le rendement et la circonférence.	Rendement cumulé égal (Judor), inférieur de 51% (Dabinett) et de 44% (Douce de l'Avent). Circonférences en 2014 égales.	Pas de différence de mycorhisation des racines. Entrée en alternance de Judor en PROD. Plus faible floraison pour Dabinett et Douce de l'Avent. Reliquats globalement plus faibles mais satisfaisants. Azote foliaire plus faible. Analyse de matières organique assez similaire (après 1 et 4 ans après plantation). Fertilisation chimique en PROD.	L'apport de fumier ovin à la plantation a permis de garantir un certain niveau de reliquat et une certaine croissance. Par contre les résultats restent décevants sur le rendement pour Dabinett et Douce de l'Avent. Il semble y avoir un problème de floraison. Dans le cas de Judor, ECO évite l'alternance. L'apport de mycorhizes n'a aucun effet.	Une bande fleurie en interrang mobilise l'azote disponible visible dans les reliquats. L'interaction avec la bâche tissée créé une gêne de l'exploration racinaire du pommier. ? Gêne lors de l'induction florale (année n-1) ou au débourrement (année n). Les problèmes de floraison sont dus à une période de disponibilité en azote différente plutôt qu'à une moindre disponibilité Dans un contexte où l'activité microbienne est satisfaisante, l'ajout de mycorhizes n'a pas augmenté la mycorhisation.

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	HYPOTHESE	VARIABLES DE SORTIE	EVALUATION DES VARIABLES	CONCLUSION sur les HYPOTHESES	NOUVELLES HYPOTHESES
P14	L'utilisation de mulch au pied des arbres limite la concurrence des adventices. La minéralisation de la prairie retournée dispense d'un apport de fumure avant plantation. Une bande fleurie montée à fleur sur l'interrang concurrence plus les pommiers qu'un gazon tondu ras, mais sans affecter le rendement et la circonférence.	Rendements nuls sauf Dabinett qui reste inférieure de 80% en 2014. Circonférences inférieures de 1cm.	Les reliquats sous le mulch plus faibles la 1^ère année mais satisfaisants. Les reliquats faits à la limite mulch/interrang à partir de la 2^ème année sont identiques à PROD. Teneurs en azote foliaire inférieures. Floraison et charge inférieures. Carence foliaire en magnésium. Attaques de chevreuil plus sévères. Parcelle plus humide en ECO et plantation plus tardive de 15jours.	Le retournement de la prairie garantit un niveau satisfaisant de reliquat. Néanmoins la nutrition azotée de l'arbre reste décevante. Faim d'azote dû au mulch qui pose un problème de réserves azotées en 2012. Puis concurrence de l'enherbement sur le rang : le mulch est efficace un an voire deux pour maitriser la flore adventice au pied de l'arbre.	Le magnésium est plus disponible en PROD (malgré fertilisation en ECO) car ECO plus humide donc lessivage du magnésium. La fertilisation potassique en ECO entraine une suralimentation potassique antagoniste avec alimentation magnésienne. La carence en magnésium entraine une mauvaise assimilation de l'azote ?
	Apport d'azote sous forme disponible (vinasse de betterave) compense les carences précédentes		Idem sauf : Teneur en azote supérieure ou égale en ECO.	Suite à plusieurs années de carence, l'apport n'a pas rétablit la floraison.	Délai de rattrapage ? Effet de la persistance de la carence en magnésium ?
P50	Une bande fleurie montée à fleur sur l'interrang concurrence plus les pommiers qu'un gazon tondu ras, mais sans affecter le rendement et la circonférence.	Rendements nuls en 2013, inférieur pour Dabinett et Douce de l'Avent (80%), supérieur de 31% pour Judor en 2014. Circonférences inférieures avec depuis un écart qui se creuse.	Reliquats identiques. Les teneurs en azote foliaire sont inférieures sauf en 2014. Judor entre en alternance en PROD. Attaque sévère de pucerons cendrés en 1^ère feuille en ECO. Sol en partie moins profond côté ECO.	Malgré de l'azote présents dans le sol, la concurrence racinaire de l'interrang est amplifiée par la couverture du rang avec une bâche plastique qui fait obstacle physique au fertilisant. Les apports ne servent pas au pommier.	Cette concurrence s'exprime aussi par une gêne du développement racinaire du pommier.

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	HYPOTHESE	VARIABLES DE SORTIE	EVALUATION DES VARIABLES	CONCLUSION sur les HYPOTHESES
P35	L'apport de 35T/ha de fumier de cochon composté (0.76/1.02/1.47) garantit des reliquats satisfaisants.	Identique.	Identique. Le fumier est apporté en ECO et en PROD.	L'apport garantit de bons reliquats et une bonne nutrition azotée pendant au moins trois ans. Sur des arbres bien nourris, la fertilisation foliaire supérieure en PROD ne fait pas de différences, toutes choses égales par ailleurs.
P61		En cumulé, Douce de l'Avent et Judor inférieurs (-66% et -53%). Dabinett égal voir supérieur (+19%). Douce de l'Avent identique, Judor inférieur, Dabinett supérieur	Reliquats inférieurs sauf en sortie hiver mais très satisfaisants. Teneur foliaire en azote inférieure (trois variétés). Carence en magnésium. Dabinett entre en alternance en PROD, Judor en ECO. Sol peu profond à faible RFU, très calcaire	La fertilisation organique est moins efficace sur sol à faible RFU (cf humidité nécessaire à la minéralisation) et calcaire. Concurrence hydrique aux périodes clé du rang enherbé en 3ème et 4ème feuille en ECO.	La concurrence (surtout hydrique) de l'interrang (bande fleurie) amplifié sur sol à faible profondeur.

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Figure 21 : Etape de la méthodologie

A consolider

Robuste

Douteux

Hypothèse émise sur une parcelle,

dont les effets

peuvent être

expliqués par
d'autres facteurs.

Hypothèse émise
sur une parcelle,
dont l'effet semble
exclusivement
expliqué par ces
facteurs.

Hypothèse émise
sur une parcelle,
confirmée sur
d'autres parcelles
ou par modélisation
linéaire.

Niveau de
confiance de
l'hypothèse

Figure 22 : Niveau de confiance d'une hypothèse. Si une même hypothèse est émise sur deux parcelles et
que chaque parcelle a un niveau de confiance différent, le niveau le plus élevé est retenu.

HYPTOHESE	VARIABLES EXPLICATIVES	NIVEAU DE CONFIANCE
		P27 (2012-2013-2014)
		P14 (2013-2014)
1) Un arbre sous-alimenté en azote produit	Teneur en azote foliaire année n	P50 (opposé pour 2) - 2012-2013-
moins mais 2) ne croit pas nécessairement moins.	Reliquats azotés (sortie hiver, F2+60jours, avant récolte)	2014) P61 (variable selon la variété pour 2)
		- 2012-2013-2014)
Une carence en magnésium entraine une		P14 (2013)
	Teneur foliaire en magnésium
mauvaise assimilation de l'azote.		P61 (2013)
Une carence en magnésium n'est pas	Saturation de la CEC en
nécessairement due à une faible teneur dans le sol.	magnésium	P14 (2013-2014)
Une suralimentation potassique peut entrainer une carence magnésienne.	Teneur foliaire en potassium	P14 (2013-2014)
Sur des arbres bien nourris, la fertilisation foliaire en azote ne fait pas de différences.	Fertilisation foliaire en azote	P35 (2012-2013-2014)
Judor est sensible à l'alternance en		P27 (2014)
	Charge année n-1 ou année n
situation favorable.		P50 (2014)

Tableau 11 : Hypothèses de fonctionnement retenues sur le réseau, à partir des analyses individuelles

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C. Hypothèses retenues

Suite à ce bilan, nous pouvons identifier un ensemble d'hypothèses. Parmi ces hypothèses nous distinguons les hypothèses selon la manière dont nous pouvons les confirmer (figure 20). De plus un niveau de confiance est attribué à chaque hypothèse. Il évoluera suite à l'étape de consolidation (figure 21). Les parcelles sur lesquelles a été émise m'hypothèse sont répertoriées. De même pour celles qui infirment la dite hypothèse.

1) Hypothèses valables à l'échelle du réseau

Une hypothèse est valable à l'échelle du réseau lorsqu'elle ne porte pas sur un contexte particulier. Pour les hypothèses valables à l'échelle du réseau, les variables explicatives correspondantes sont identifiées afin de préparer le travail de modélisation qui suivra. La synthèse est représentée en tableau 11.

Pour distinguer les apports d'azote selon leur effet (cf période d'absorption et rôle de l'azote absorbé), deux catégories sont créées :

- selon la période d'apport (avant juin exclus, après juin inclus et avant octobre inclus) ; - selon le type (organique ou minéral).

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Figure 23 : Interrang de P61. A gauche l'interrang est tondu.
A droite l'interrang est couvert par une bande fleurie.



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Figure 24 : Teneur foliaire en azote (%MS) de la parcelle P50



Les reliquats sont considérés satisfaisants comme suit [CA Tarn et Garonne, 2010] :

Sortie hiver : 20-30kg/ha F2+60j. : 30-40 kg/ha avant récolte : 40-60 kg/ha
Les unités d'azote sont calculées en multipliant la quantité d'azote de l'engrais par le coefficient de

minéralisation.

Figure 25 : Reliquats azotés et fertilisation au sol (P50)

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2) Hypothèses valables à l'échelle d'un groupe de parcelles

Ces hypothèses portent sur un contexte particulier. L'ensemble des parcelles sur lesquelles l'hypothèse porte sont indiquées dans « Parcelles concernées ».

HYPOTHESE	NIVEAU DE CONFIANCE		PARCELLES CONCERNEES	1) L'apport de fumier à la plantation permet de garantir un certain niveau de reliquat...
P50 (2012-2013 pour apport en 2010)	P27 P35 P50 P35bis P53		2) et une certaine croissance...
P35 (2012-2013- 2014 pour apport en 2011)
P27 (2012-2013- 2014 pour apport en 2012)
P14 (2012)	P14 - P76

Apports de fumier : P27 : 60T/ha de fumier ovin (0.7/0.5/1.5)

P35 : 35T/ha de fumier de porc composté (0.76/1.02/1.47)

P50 : 9T/ha fumier de porc (2.43/2.58/1.98)

(1) Cette hypothèse a été confirmée par des essais de la Chambre d'Agriculture de Normandie [CA

Normandie 2013].

Tableau 12 : Hypothèse retenues pour un groupe de parcelles, à partir des analyses

individuelles

3) Hypothèses ne pouvant pas être confirmées dans le réseau

HYPOTHESE	PARCELLES CONCERNEES
Une bande fleurie montée à fleur sur l'interrang consomme plus qu'un gazon tondu ras.	P76 P61 P14
Cette concurrence est accrue en cas de rang couvert (bâche plastique ou tissée)...	P27 (2012-2013-2014) P50 (2012-2013)
... ou de sol peu profond.	P61

Tableau 13 : Hypothèse ne pouvant être confirmée dans le réseau (1)

Cette concurrence est très difficile à mettre en évidence. Cette hypothèse est émise lorsque malgré une bonne fertilisation et/ou de bons reliquats, l'arbre est mal nourri en azote (figure 23 et 24). Néanmoins cette malnutrition peut être due à un défaut d'absorption ou d'assimilation. Comme les variables permettant de faire la part entre ces phénomènes ne sont pas disponibles voire même ne sont pas identifiées, ces hypothèses ne peuvent pas être confirmées en situation. Pour cela des profils de sol seront réalisés et deux expérimentations factorielles, présentées en IV., ont été mises en place.

HYPOTHESE	PARCELLES CONCERNEES
Les problèmes d'alimentation azotée impactant la floraison interviennent au débourrement ou lors de l'induction florale l'année précédente, et sont dus à	P14 (2014)
une période de disponibilité différente suivant le type d'engrais ou d'amendement apporté.	P27 (2013-2014)

Tableau 14 : Hypothèse ne pouvant être confirmée dans le réseau (2)

La disponibilité de l'azote dans les deux parcelles concernées ne peut pas être considérée comme

équivalente entre ECO et PROD : dans les deux cas le rang est couvert dans une des deux modalités.

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Figure 26 : Etape de la méthodologie

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HYPOTHESE	PARCELLES CONCERNEES
L'ajout de mycorhizes n'a pas d'effets sur la mycorhisation des racines de l'arbre	P27 (2012-2013-2014)

Tableau 15 : Hypothèse ne pouvant être confirmée dans le réseau (3)

L'ajout se fait lors de la plantation. La seule recommandation reste donc d'étudier la bibliographie

mais aussi de suivre l'expérimentation en cours à la station d'expérimentation de Sées, débutée en 2015, pour étudier différentes couvertures du rang.

HYPOTHESE	PARCELLES CONCERNEES
La fertilisation organique est moins efficace sur sol à faible RFU et calcaire.	P61

Tableau 16 : Hypothèse ne pouvant être confirmée dans le réseau (4) Seule la P61 présente ce type de sol.

HYPOTHESE	PARCELLES CONCERNEES
En parcelle humide, le magnésium se lessive et est donc moins disponible pour l'arbre.	P14

Tableau 17 : Hypothèse ne pouvant être confirmée dans le réseau (5) Seule la P14 présente ce problème sur la parcelle entière.

Après avoir identifié les différentes hypothèses, il s'agit de confirmer/invalider ces hypothèses à l'aide de tests choisis en fonction de l'échelle de validité de chaque hypothèse (dans tout le réseau, dans un groupe restreint de parcelles, ne pouvant être confirmée dans le réseau). A chaque hypothèse a été attribuée une méthode de test. Les deux méthodes développées ci-après sont :

- pour les hypothèses valables à l'échelle du réseau, test d'effet des variables à l'échelle du réseau en modélisant la variable de sortie au moyen d'une modélisation linéaire ;

- pour les hypothèses ne pouvant être confirmées dans le réseau, expériences factorielles pour approfondir la compétition du rang et de l'interrang.

Pour les hypothèses valables à l'échelle d'un groupe, certaines pistes de confirmations sont proposées dans la discussion.

IV. Tests des hypothèses de fonctionnement à l'échelle du réseau : modélisation linéaire

A. Matériel et méthode 1) Méthode générale

L'objectif est de vérifier que la ou les variable(s) concernées ont bien un effet sur la variable de sortie concernée. Pour cela les variables de sortie sont modélisées en prenant comme variables explicatives les variables identifiées précédemment (tableau 10 p46). En nous inspirant de la méthode utilisé par Savary et al [2000a], nous étudions les variables afin d'en réduire le nombre tout en conservant une cohérence agronomique afin de pouvoir exploiter les résultats : 1) étude de l'effet parcelle (sol et climat), 2) analyse de toutes les variables explicatives quantitatives ; 3) analyse des variables explicatives qualitatives. A la suite de cette étude une régression linéaire multiple est réalisée.

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Pour des raisons statistiques, nous ne pouvons tester chaque hypothèse séparément. C'est pourquoi il nous faut signaler que cette méthode ne permet que de confirmer certaines hypothèses, mais non pas d'invalider les autres hypothèses. Les hypothèses confirmées sont celles valables pour le plus grand nombre. Dans le cas où des individus extrêmes sont identifiés, ils sont retirés de l'analyse et étudiés. Ainsi ces individus déterminent un contexte dans lequel cette relation n'est pas vraie. Les individus ayant permis la validation de l'hypothèse détermine le contexte où la dite hypothèse est vérifiée.

Les variables explicatives relatives aux hypothèses testées sont les suivantes :

Teneur foliaire en azote (année n et n-1), magnésium (année n et n-1) et potassium (année

n)

Reliquats avant récolte (année n-1), sortie hiver et F2+60 jours

Fertilisation azotée au sol minérale/organique, apportée au printemps/en été

Fertilisation foliaire en azote

Charge année n-1 ou année n

Caractérisation du sol

Pour la suite de l'étude statistique, un individu correspond à une (parcelle ; modalité ; une année). En effet les itinéraires techniques changent d'une année sur l'autre : on peut donc considérer que chaque année est un individu. Cependant le pommier est une culture pérenne, il ne faut donc pas oublier de prendre en compte les effets des années précédentes, comme vu dans les hypothèses.

2) Méthodes statistiques

Quel que soit le test, la valeur maximale de p-value acceptée est 5%. L'erreur est spécifiée pour chaque test.

Tous les résultats sont donnés dans l'Annexe 6.

a) Corrélation

La corrélation est estimée en calculant le coefficient linéaire de Pearson. Deux variables sont dites corrélées lorsque le coefficient est supérieur à 0.8. Ce coefficient est choisi arbitrairement afin de qualifier de « corrélées » des variables assez pour conserver un sens agronomique.

b) Analyse en Composantes Principales (ACP)

L'analyse en composantes principales (fonction pca package FactomineR) permet de visualiser les données et d'identifier de potentielles relations entre variables [Dray et Dufour 2007, Savary et al 2000]. L'ACP cherche à représenter des individus dans de nouveaux espaces générés par les variables, en conservant un maximum de différences entre individus.

Le cos2 de chaque variable sur les axes retenus (deux premiers) permet de déterminer lesquels sont bien représentés. La norme retenue est supérieure à 0.8 afin de conserver une grande explication. Les coordonnées des variables sur les axes qui les représentent amènent à la construction de variables agrégées le cas échéant.

c) Modélisation

Suivant le type de données, la modélisation appliquée est de type :

- modèle linéaire avec test de l'effet global par un test de Fisher (plus d'une variable explicative), puis test des effets particuliers un par rapport à tous (test de Fisher, Anova type II). Le pourcentage de variation expliqué par le modèle est estimé par le R² :

SOMME DES CARRES DES RESIDUS

R² = 1 - SOMME DES CARRES DES CARRES TOTAUX

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Cos2 des variables

> res.pca2$var$cos2[,1:2]

Dim.1 Dim.2

pH 0.5174670 0.31362380

CEC 0.8022436 0.08941151

Taux de saturation 0.8532240 0.08100753

K_Sat 0.1283939 0.08143322

Mg_Sat 0.1615955 0.65217670

CaO_Sat 0.8279750 0.11255131

MO 0.3181032 0.24001015

Coordonnées de variables

> res.pca2$var$coord[,1:2]

Dim.1 Dim.2

pH 0.7193518 -0.5600212

CEC 0.8956805 0.2990176

Taux de saturation 0.9237013 -0.2846182

K_Sat -0.3583210 -0.2853651

Mg_Sat 0.4019894 0.8075746

CaO_Sat 0.9099313 -0.3354867

MO 0.5640064 0.4899083

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Représentation des variables dans l'espace (1 ;2)



Les deux premiers axes représentent 73% de la variabilité.

62

Tableau 18 : Résultats de l'ACP



Figure 27 : Représentation des individus dans l'espace (1;2)

63

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- modèle linéaire généralisé dont la loi est déterminée en fonction des données. Ici seule des variables de type comptage ont été identifiées, donc une loi de poisson. Le test est du rapport de vraisemblance (fonction Anova type II).

d) Méthode de sélection de variables

La fonction stepwise, qui sélectionne les variables une à une en minimisant le critère d'Akaike, est utilisée pour automatiser la sélection de variables dans un modèle linéaire :

AIC = 2k - 21n(L)

K : nombre de paramètres à estimer du modèle L : maximum de vraisemblance

B. Etude de l'effet parcelle

Nous postulons que l'effet parcelle correspond au contexte pédo-climatique se décompose en un effet climat et un effet sol. Le climat est caractérisé par la somme des pluies sur l'année et la température moyenne. L'autre solution serait de typer les climats par classe, ce qui aurait amené à considérer une variable qualitative dans l'analyse. Nous préférons garder le plus possible de variables quantitatives pour des raisons de modélisation statistique.

Afin de caractériser le sol, une caractérisation chimique puis physique est réalisée. Dans les deux cas nous cherchons à identifier des variables quantitatives représentatives de la diversité des sols en diminuant le plus possible le nombre de variables.

1) Caractérisation chimique du sol

Deux analyses de sol ont été réalisées pour chaque parcelle, à trois ou quatre ans d'intervalle.

Les variables qui caractérisent le sol ont été identifiées grâce au schéma conceptuel :

pH

CEC

saturation de la CEC par les différents cations (K/CEC, Mg/CEC, CaO/CEC)

taux de saturation global (S/T)

taux de matières organiques.

Une ACP est réalisée afin de représenter les variables (tableau 18). Les résultats présentés ci-dessous sont issus de l'ACP où les données issues de la P61 ont été enlevées car cette parcelle est très riche en calcaire. Atypique, elle bouleverse les données.

Taux de saturation de la CEC, taux de saturation de la CEC en calcium et CEC sont assez bien représentés par l'axe 1 (cos2>0.80). On gardera une variable agrégée correspondant à l'axe 1 pour représenter ces trois variables, qu'on nommera CEC_calcium. Elle représente le taux de calcaire dans le sol, qui détermine essentiellement la CEC et le taux de saturation de la CEC.

CEC_calcium=0.90*CaO_Sat + 0.90*CEC + 0.92*Taux de saturation

Les variables restantes sont mal représentées par les axes.

Gardons à l'esprit que CEC-calcium s'est construite sans la P61 dont le sol est caractérisé par une CEC-calcium très supérieure à la moyenne du réseau (cf sol calcaire). Elle est donc aussi discriminée par cette variable agrégée.

La saturation de la CEC en potassium (K_sat) a été prise en compte dans cette analyse. Néanmoins elle discrimine mal les parcelles. Elle n'est plus prise en compte pour le reste de l'analyse.

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Profondeur	LSa	L	La	LAS
Superficielle (0-30)				P61
Moyenne (30-60)	P50	P14 P27 P35bis P35 ?	P76 (très hétérogène) P53 ?
RFU (mm/cm)	1.00	0.90

Tableau 19 : Texture, porfondeur et RFU de chaque parcelle. La RFU (réserve facilement utilisable) est établie selon la classification de H. Arnal, note technique B.R.L., 1984 disponible dans Vaysse 1990. La texture est établie avec triangle des textures GEPPA.

Les parcelles marquées ? n'ont pas de profondeur de sol connues. On les estime a priori.

Facteur ou Quantitatif			Variables explicatives des différentes variables de sortie			Nom de la variable
Q				Teneur foliaire en azote		Azotetotalen%ms
Q
				Teneur foliaire en magnésium		Magnesiumtotalen%ms
Q				Teneur foliaire en potassium		Potassium totalen%ms
Q
				Reliquats avant récolte année n-1		Avantrecolte_n_1
Q				Reliquats sortie hiver		Sortiehiver
Q
				Reliquats F2 + 60jours		F2+60jours
Q				0.90*CaO_Sat + 0.90*CEC + 0.92*Taux de saturation		CEC_calcium
Q
				Taux de saturation de la CEC en magnésium		Mg_Sat
Q				pH		phenvaleur
Q
				Taux de matières organiques		Tauxdematieresor
Q				Fertilisation au sol en azote minéral en printemps		Nsol_print_min
Q
				Fertilisation au sol en azote organique en printemps		Nsol_print_orga
Q				Fertilisation au sol en azote minéral en été		Nsol_ete_min
Q
				Fertilisation au sol en azote organique en été		Nsol_ete_orga
Q				Fertilisation foliaire avant analyse de feuille		N.fol.ferti
Q
				Teneur foliaire en azote année n-1		Nfoln_1
Q				Teneur foliaire en magnésium année n-1		Mgfoln_1
Q
				Charge année n-1		Chargen_1
Q				Pluviométrie		Pluvio
Q
				Température moyenne		tmoy
F (2)				Profondeur de sol		prof

Tableau 20 : Variables explicatives des variables de sortie (rendement et circonférence) retenues

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2) Caractérisation physique du sol

Contrairement au climat et à l'analyse chimique où les variables sont quantitatives, les profondeurs de sol ainsi que leur classe texturale sont des variables qualitatives. La RFU qui est issue du croisement de deux variables qualitatives est donc une variable qualitative (tableau 19).

Les parcelles sont en général de type limons et de profondeur moyenne hormis pour la P61 qui a un sol assez sableux et peu profond (tableau 18). Le critère de la réserve hydrique, de la texture de sol et de la profondeur de sol concluent aux mêmes groupes de parcelles :

- Séchant, limono-argilo-sableux, peu profond : P61

- RU moyenne à bonne, à dominante limoneuse, de profondeur moyenne : P35, P76, P14, P50, P27 et P35bis

A l'issue de ces deux analyses, des analyses individuelles et de la caractérisation du climat, voici les

variables sélectionnées pour caractériser l'effet parcelle :

CEC_calcium=0.90*CaO_Sat + 0.90*CEC + 0.92*Taux de saturation

Mg_sat

pH

MO

Un facteur profondeur du sol-RFU

Température moyenne annuelle et pluviométrie annuelle

Est-il judicieux d'exclure la parcelle P61 de l'analyse réseau. En effet elle est atypique au niveau du sol. Y a-t-il donc un sens à identifier des processus communs avec les autres parcelles ?

C. Analyses des variables explicatives quantitatives

Nous connaissons l'ensemble des variables explicatives qui seront testées dans les modèles.

Avant de passer à la modélisation, nous cherchons à identifier des relations entre variables grâce à une analyse de corrélations (en retenant le maximum de données possibles) puis une ACP. L'analyse de corrélations sert à identifier les variables corrélées afin de ne réaliser l'ACP que sur des variables non corrélées et de réduire ainsi le nombre de variables. En effet le nombre d'individus étant restreint, il nous faut diminuer le plus possible le nombre de variables explicatives.

1) Corrélations entre variables explicatives

Cinq couples de variables corrélées sont identifiés :

- pH et CEC_ calcium

- teneur en magnésium foliaire de l'année n-1 et teneur en potassium foliaire

- CEC_calcium et reliquat avant récolte n-1 et pH

- reliquat F2+60jours et apport minéral en été

- pluviométrie et température moyenne

Seuls trois couples sont retenus : pH et CEC_calcium, teneur en magnésium foliaire de l'année n-1

et teneur en potassium foliaire, reliquat F2+60jours et apport minéral en été, les autres corrélations

n'ayant pas de signification biologique.

2) Représentation des individus et des variables

On réalise l'ACP sur toutes les variables quantitatives citées dans le tableau 19, afin d'identifier des variables agrégées et des individus extrêmes. L'ACP doit fonctionner avec des observations pour lesquelles toutes les variables sont renseignées. Or certaines données manquent. Pour pallier à cela certaines données sont déterminées arbitrairement :

- la charge vaut 0 avant l'entrée en production

- les valeurs des variables liées au sol entre deux analyses valent la moyenne des deux analyses. En effet les caractéristiques du sol sont supposées varier lentement. Mais elles ne varient pas de façon continue. Néanmoins on ne trouve pas de meilleure approximation.

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	cecencmol/kg		Mg_CEC		K_CEC		Ca_CEC		phenvaleuret
P61	12.40		4.44		6.36		286.84		8.20
Médiane	10.60		5.77		6.97		70.66		6.50
Moyenne	10.49		6.57		6.41		70.27		6.40
		tauxargile		tauxlimons		tauxsables		tauxdematiereor
P61		23.90		36.60		39.50		2.84
Médiane		16.90		69.60		15.80		2.96
Moyenne		18.31		65.61		15.93		3.11

Tableau 21 : Caractérisation du sol de la P61

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Ayant trop peu d'individus, certaines variables doivent être supprimées afin de « perdre » le moins possible d'individus. Deux méthodes sont possibles pour supprimer les variables : 1) selon l'importance a priori de la variable dans l'explication de la variable de sortie ; 2) selon leur disponibilité. La deuxième méthode est appliquée car certaines variables sont vraiment peu disponibles. Reliquat sortie hiver et teneur foliaire de l'année précédente ne sont pas prises en compte.

En conclusion, aucune variable n'est bien représentée par l'axe (cos2>0.8) (voir Annexe 6). Par conséquent l'ACP ne permet pas de réduire le nombre de variables.

Dans les représentations d'individus, les parcelles P61 et P53 ECO 2014 sont extrêmes. P61 a un sol très calcaire (tableau 21) et fertilise tard ; P53 ECO 2014 a apporté beaucoup de matière organique (29T en 2012 et 22T en 2014 de compost+copeaux de bois). Ces parcelles sont retirées de l'étude: en effet les processus sous-jacents et les facteurs déterminants seront différents des autres parcelles.

Les corrélations sont calculées de nouveau sur l'ensemble des variables qui seront utilisées

ultérieurement sans ces individus. En utilisant les mêmes règles de lecture que précédemment, on

obtient les corrélations suivantes :

- pluviométrie et température moyenne

- teneur foliaire en magnésium de l'année n, de l'année n-1 et en potassium

- reliquat F2+60jours et apport minéral en été

- CEC_calcium et pH

Toutes les corrélations sont retenues hormis la pluviométrie et la température moyenne car cette

corrélation n'a pas de signification agronomique.

L'ACP est réalisée de nouveau en tenant compte de ces corrélations, et en enlevant toujours le reliquat sortie hiver et la teneur foliaire en azote de l'année précédente. Aucune variable agrégée n'est identifiée, de même qu'aucun individu extrême n'est identifié (voir Annexe 6).

Après avoir étudié les variables quantitatives, nous passons à l'étude des variables qualitatives. Or la profondeur du sol n'est plus retenue comme facteur explicatif car sur les deux groupes identifiés, le groupe constitué de la P61 n'existe plus puisque la P61 a été écartée car son sol est trop atypique.

Les variables explicatives retenues sont présentées dans le tableau 22 p67. Les individus P61 et P53_ECO_4 sont sortis des données.

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Facteur ou
Quantitatif

	Variables explicatives	Nom de la variable	Variable corrélée à
Q	Teneur foliaire en azote	Azotetotalen%ms
Q	Teneur foliaire en magnésium	Magnesiumtotalen%ms	Teneur foliaire en potassium Teneur foliaire en magnésium année n-1
Q	Reliquats avant récolte année n-1	Avantrecolte_n_1
Q	Reliquats sortie hiver	Sortiehiver
Q	Reliquats F2 + 60jours	F2+60jours	Fertilisation au sol en azote minéral en été
Q	0.90*CaO_Sat + 0.90*CEC + 0.92*Taux de saturation	CEC_calcium	pH
Q	Taux de saturation de la CEC en magnésium	Mg_Sat
Q	Taux de matières organiques	Tauxdematieresor
Q	Fertilisation au sol en azote minéral en printemps	Nsol_print_min
Q	Fertilisation au sol en azote organique en printemps	Nsol_print_orga
Q	Fertilisation au sol en azote organique en été	Nsol_ete_orga
Q	Fertilisation foliaire avant analyse de feuille	N.fol.ferti
Q	Teneur foliaire en azote année n-1	Nfoln_1
Q	Charge année n-1	Chargen_1
Q	Pluviométrie	Pluvio
Q	Température moyenne	tmoy

Tableau 22 : Variables explicatives retenues. Par défaut les variables sont celles de l'année n.

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D. Test d'hypothèses valables à l'échelle du réseau : modélisation linéaire

Afin d'identifier les facteurs déterminants de nos variables de sortie, nous allons maintenant tester des modèles statistiques avec les variables identifiées sur les individus pertinents.

Identifier un modèle reliant les variables de sortie aux variables explicatives permet de valider les effets de chaque facteur mais aussi de les hiérarchiser. On suppose que les processus qui relient les variables explicatives sont les mêmes sur une grande partie des parcelles.

Pour chaque variable de sortie, la même procédure est suivie :

1) Sélection de variables (N) pour qu'il y ait N+1 individus au minimum : gros modèle.

2) Sélection de variable selon le critère d'Akaike (AIC) : modèle intermédiaire.

3) Sélection de variables sur la significativité de leur effet (pvalue de 0.05) : modèle final. Une fois les variables significatives sélectionnées, elles sont elles-mêmes étudiées afin de comprendre ce qui les déterminent.

1) Modélisation des rendements (brut et potentiel) et de la croissance (circonférence et accroissement)

La première étape consiste à expliquer les variables de sortie. En comparant les modèles obtenus avec l'ensemble des variables, et ceux obtenus en ne prenant que les variables non corrélées, nous obtenons des résultats différents. Les modèles obtenus avec toutes les variables sont plus explicatifs que les modèles obtenus en retirant les variables corrélées. Nous utilisons donc l'ensemble de variables.

a) Modèle sur le rendement

Modélisation

La circonférence est prise comme variable explicative afin de prendre en compte le volume de l'arbre. Dû aux faibles nombres d`individus, seules les variables qui qualifient le système sont testées, et non celle qui qualifient les pratiques (fertilisation azotée). En enlevant reliquat avant récolte n-1, reliquat sortie hiver, et la charge de l'année précédente pour causes de données manquantes, le modèle testé est le suivant :

Rendementi = ì + á1 reliquat f2+60jours + á2 teneur foliaire en azote + á3 teneur foliaire en magnésium + á4 teneur foliaire en potassium + á5 teneur foliaire en azote n-1 + á6 teneur foliaire en magnésium n-1 +á7 CEC_Calcium + á8 taux de saturation de la CEC en magnésium+ á9 circonférence

+ _á10 pluviométrie + _á11 température moyenne + _á12 taux de matières organiques + _á13 pH

+ Ei

Avec tous les Ei ? N(0,ó²), i ° [1 ; 16]

On estime que les hypothèses sont vérifiées, même si la normalité des résidus peut être controversée. Le modèle explique 79% de la variabilité sur 16 individus, et s'écrit :

Rendement = -41 + 11.10¹ * teneur foliaire en magnésium + 1.5 * circonférence + 5.4 * teneur en

azote foliaire n-1 - 62 * teneur en magnésium foliaire n-1

En prenant en compte les ordres de grandeurs, l'importance des variables s'écrit comme tel (séparation selon facteur 10) :

Circonférence > ì = teneur foliaire en magnésium > teneur foliaire en magnésium n-1 et teneur

foliaire en azote n-1

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HYPTOHESES	VARIABLES TESTEES	CONCLUSIONS	A APPROFONDIR
		Effet de la teneur foliaire en azote de l'année	Qu'est ce qui détermine la teneur
1) Un arbre sous-alimenté	Teneur en	n-1.	en azote foliaire ?
en azote produit moins	azote foliaire	? L'azote disponible
mais 2) ne croit pas	année n et	l'année précédente	Reliquats avant récolte n-1 et
nécessairement moins.	année n-1	détermine l'induction florale et donc le rendement.	sortie hiver retirés faute de données suffisantes.
			Qu'est ce qui détermine la teneur foliaire en magnésium ? Effet seuil ?
Une carence en magnésium		La teneur foliaire en
entraine une mauvaise	Teneur	magnésium de l'année n et	Pourquoi le magnésium n-1 influence
assimilation de l'azote, et	foliaire en	de l'année n-1 influent sur	négativement le rendement ?
donc une baisse de	magnésium	le rendement autant que la	Rappelons-nous que les teneurs en
rendement.		teneur foliaire en azote.	magnésium de l'année n et n-1 sont corrélées positivement

Tableau 23 : Retour sur les hypothèses portant sur le rendement

	Année		rendement		circonf		sortiehiver_		f2plus60jours		circonf_n_1			charge
P14 ECO 3	2014		0.52		12.86		21.50		43.30		9.95			2.00
Mediane			6.3		11.94		23		47.3		11.93			0
Moyenne			6.84		11.53		30.14		71.4		11.48			0.924
azotetotal en%ms		magnesiumtot alen%ms		potassiumtot alen%ms		phenval euret		tauxdemat iereor		Mg_CEC		Pluvio	Tmoy		CEC_c alcium
2.00		0.31		0.97		6.30		3.90		10.09		947.30	13.75		155.28
2.2		0.2		1.95		6.5		2.96		5.77		834	11.2		147.9
2.172		0.217		1.922		6.395		3.11		6.57		835	11.19		148.7

Tableau 24 : Valeurs de l'individu P14 ECO 3

HYPTOHESES	VARIABLES TESTEES	CONCLUSIONS	A APPROFONDIR
1) Un arbre sous-alimenté en azote produit moins mais 2) ne croit pas nécessairement moins.	Teneur en azote foliaire année n Reliquats azotés (sortie hiver et F2+60jours)	Un arbre sous-alimenté en azote a une circonférence plus faible.	Rôle des reliquats avant récolte (non testé faut de données suffisantes)?
	Teneur foliaire en magnésium	Un arbre sur-alimenté en magnésium croit moins.	Pourquoi la teneur en magnésium joue négativement ?
	Teneur foliaire en potassium	Un arbre sur-alimenté en potassium croit moins.	Pourquoi ?

Tableau 25 : Retour sur les hypothèses portant sur la circonférence et les conclusions tirées de la

modélisation

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Interprétation

La circonférence a un rôle prépondérant via l'estimation du volume. Le retour sur les hypothèses est détaillé en tableau 24.

b) Modèle sur le rendement potentiel Rendement

c)	Rendement potentiel =			Modélisation

On garde les mêmes variables. Si on enlève la circonférence (prise comme variable explicative, le modèle vérifie moins bien les hypothèses de normalité et d'homoscédasticité des résidus. Il est donc décidé de garder la circonférence. Le modèle explique 88% de la variabilité sur 14 individus :

Rendement potentiel = -3.2 + 13.5 * teneur en magnésium foliaire + 0.094 * circonférence + 0.45

* teneur foliaire en azote n-1 - 8.1 * teneur foliaire ne magnésium n-1

Les mêmes variables explicatives expliquent le rendement potentiel et le rendement.

L'individu P14 ECO S^ème feuille tend à être extrême (tableau 24). Son rendement est très faible. La teneur foliaire en magnésium est très haute (moyenne à 0.21). Le faible rendement a été expliqué dans l'analyse individuelle par une attaque de carpocapse (chute de fruit).

d) Modèle sur la circonférence Modélisation

Circonférencei = p + á1 reliquat f2+60jours + á2 reliquat sortie hiver + á3 charge + á4 teneur foliaire en azote + á5 teneur foliaire en magnésium + á6 teneur foliaire en potassium +á7 CEC_Calcium + á8 taux de saturation de la CEC en magnésium+ á9 circonférence n-1 + _á10 pluviométrie + á11 température moyenne + _á12 taux de matières organiques + _á13 pH + Ei

Avec tous les Ei ? N(0,ó²) avec i ° [1 ;18]

La normalité des résidus peut prêter à controverse mais le modèle est tout de même retenu. On remarque que sur les 18 individus, deux tendent à être extrêmes (P27_ECO_4 et P50_PRO_5). Si on enlève ces valeurs, le modèle ne vérifie plus les hypothèses d'homoscédasticité, nous les conservons donc. Le modèle explique 98% de la variabilité.

Circonférence = 1.1 + 2.1 * teneur foliaire en azote - 11 * teneur foliaire en magnésium - 0.86 *

teneur foliaire en potassium + 1.2 * circonférence n-1

Interprétation (tableau 25)

La circonférence de l'année précédente influe dix fois plus que les autres paramètres. La teneur foliaire en potassium influe dix fois moins que les teneurs foliaires en azote et magnésium.

L'hypothèse selon laquelle un arbre sous-alimenté en azote ne voit pas sa croissance affectée est ici infirmée puisque la teneur foliaire ne azote joue positivement. Par contre existe-t-il des seuils ? Rappelons-nous que cette relation n'est pas vérifiée pour la P27 ECO qui malgré des teneurs foliaires en azote plus faibles que PROD, a les mêmes circonférences de tronc.

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		Année	rendement		circonf		sortiehiver_		f2plus60jours			circonf_n_1			charge
P27 ECO 4		2014	2.74		19.56		4.40		88.90			15.62			2.00
P50 PRO 5		2014	12.22		20.67		37.40		96.30			15.69			2.50
Mediane			6.3		11.94		23		47.3			11.93			0
Moyenne			6.84		11.53		30.14		71.4			11.48			0.924
azotetotal en%ms	magnesiumtot alen%ms			potassiumtot alen%ms		phenval euret		tauxdema tiereor		Mg_ CEC	Pluvio		Tmoy	CEC_calcium
2.30	0.21			1.89		6.60		2.02		5.78	1026		12.50	145.82
2.00	0.19			1.90		6.90		5.42		6.89	686		11.77	203.41
2.2	0.2			1.95		6.5		2.96		5.77	834		11.2	147.9
2.172	0.217			1.922		6.395		3.11		6.57	835		11.19	148.7

Tableau 26: Valeurs des individus P50 PRO 5 et P27 ECO 4



Variables explicatives

Figure 28: Schéma des facteurs et processus influençant la teneur foliaire en magnésium

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Individus extrêmes (tableau 26)

Deux individus, P50 PRO 5^ème feuille et P27 ECO 4^ème feuille ont des valeurs estimées très haute, ce qui amènent à des résidus très élevés.

Les circonférences sont parmi les plus élevées. D'après le modèle, la circonférence devraient être encore plus élevée pour P50 et plus faible pour P27. Ce sont les deux extrêmes de matière organiques. Que conclure mis à part que le modèle ne marche pas pour les grandes circonférences ?

d) Modèle sur l'accroissement

Modélisation

On teste les mêmes variables que pour la circonférence hormis la circonférence. Le modèle final nous donne comme seul facteur explicatif le reliquat F2+60jours. Beaucoup d'individus sont hors normes. En les retirant, nous obtenons le même résultat. Nous ne retenons pas ce modèle car il nous parait peu explicatif.

Un mécanisme commun à la circonférence et au rendement peut être identifié: la teneur en azote foliaire influe que ce soit l'année ou l'année précédente. Cependant la teneur en magnésium foliaire a autant d'importance dans le cas du rendement.

2) Modélisation des variables explicatives

Après avoir identifié les variables explicatives qui influent de « manière générale » sur la variable de sortie, nous cherchons à relier ces mêmes variables (dites intermédiaires) aux pratiques/contextes, en les modélisant comme les variables de sortie. Ceci afin de pouvoir répondre à l'objectif premier d'évaluation des pratiques.

La sélection des variables qui expliqueront ces variables intermédiaires se fait uniquement d'après la synthèse bibliographique. Nous ne confrontons pas cette sélection aux experts par manque de temps. La modélisation suit la même méthode que celle appliquée pour la modélisation des variables de sortie.

a) Magnésium foliaire

Sélection des variables

Nous ne considérons que la fertilisation de l'année au sol et foliaire. On garde la fertilisation au sol qui a été mise avant juillet, et mise l'automne (à partir de novembre) de l'année précédente. On prend cette plage afin de considérer la fertilisation déterminante pour le rendement de l'année n, selon la bibliographie et les conseillers techniques.

Modèle linéaire

Teneur en magnésium foliairei = ì + á1 teneur en azote foliaire + á2 teneur en potassium foliaire + á3 pH + á4 taux de matières organiques + á5 taux de saturation de la CEC en magnésium + á6 taux de saturation de la CEC en potassium + á7 teneur en azote foliaire de l'année n-1 + á8 teneur en magnésium foliaire de l'année n-1 + á9 pluvio + _á10 Tmoy + _á11 CEC_calcium + _á12 fertilisation foliaire en magnésium + _á13 fertilisation au sol en magnésium avant août + Ei

Avec tous les Ei ? N(0,ó²) et i ° [1 ;22]

On obtient un modèle qui explique 93% de la variabilité sur 22 observations :

Magnésium foliaire = 0.75 - 0.097 * teneur foliaire en potassium + 0.049 * taux de matière

organique + 1.8.10^-4 * Pluvio - 0.023 * Tmoy - 0.0024 * CEC_calcium

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HYPTOHESES et POINTS A APPROFONDIR	VARIABLES DIRECTEMENT LIEES	CONCLUSIONS ET NIVEAU DE CONFIANCE	A APPROFONDIR
Qu'est ce qui détermine la teneur foliaire en magnésium ?		CEC_calcium, Tmoy, taux de matières organiques, teneur foliaire en potassium, pluviométrie
Une carence en magnésium n'est pas nécessairement due à une faible teneur dans le sol.	Saturation de la CEC en magnésium	On remarque l'importance de l'équilibre cationique (relation au potassium dans l'arbre) et de la taille de la CEC plutôt que son remplissage.
Une suralimentation potassique peut entrainer une carence magnésienne.	Teneur foliaire en potassium	Le teneur foliaire en potassium influe négativement sur la teneur foliaire en magnésium.	Effet seuil ?

Tableau 27 : Retour sur les hypothèses et les points à approfondir portant sur la teneur en
magnésium foliaire

	Magnesium_ totalen%ms			Azotetotal _en%ms		Potassiumtot^al_phenvaleuret en%ms					tauxdematiereor			Mg_CEC
P35bis PRO 3	0.19			2.62		2.00			5.60		3.15			3.84
Moyenne	0.22			2.17		1.92			6.40		3.11			6.58
		K_CEC	Nfoln_1		Mgfoln_1		Pluvio	Tmoy		CEC_calcium		Mg.fol.ferti	Mg.ferti.sol
P35bis PRO 3		7.86	2.84		0.22		1017.00	12.40		99.04		1.92	5.00
Moyenne		6.41	2.17		0.22		835.00	11.19		148.78		0.15	4.22

Tableau 28 : Caractéristique de l'individu P35bis PRO 3ème feuille

	tauxsaturationc	teneurcaoeng/	cecencmol/kg	CEC_calcium
Médiane	82.5	1.95	10.6	147.9
Moyenne	82.7	2.088	10.49	148.7
P35bis_pro_3	55	1.06	8.47	99.04

Tableau 29 : Valeur des composants de la CEC-calcium pour P35bis PRO 3

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Lien aux hypothèses

Les variables sont hiérarchisés selon leurs ordres de grandeur :

Tmoy = teneur foliaire en potassium > ì = CEC_calcium = pluviométrie > taux de matière organique On peut confirmer certaines hypothèses et répondre à certains points dans le tableau 26.

Afin d'approfondir le raisonnement, les facteurs et processus identifiés dans la bibliographie comme pouvant entrainer une variation de ces variables sont représentées (figure 24 p.71). La teneur foliaire en potassium est étudiée après.

L'effet de la matière organique peut être attribué à deux processus : la participation de la matière organique à la constitution d'une CEC stable dans le temps ; la fourniture de magnésium par minéralisation, indépendamment des apports (cf fourniture de phosphore chiffrée par Raynal Lacroix en 2011, présenté en II)

L'effet de CECcalcium est négatif. Celle-ci représente la présence de calcaire actif et la taille de la CEC. En effet le taux de saturation total de la CEC est en grande partie déterminé par la saturation de la CEC en CaO.

Pour rappel : CEC_calcium=0.90*CaO_Sat + 0.90*CEC + 0.92*Taux de saturation total de la CEC

Le modèle indiquerait donc un effet antagoniste du calcium sur le magnésium. Quel lien peut être fait avec les pratiques culturales d'ECO ?

La pluviométrie favorise la nutrition magnésienne en aidant à l'absorption racinaire ? Quid du lessivage du magnésium ?

Enfin l'effet négatif de la teneur foliaire en potassium confirme l'effet antagoniste K/Mg vu dans la bibliographie.

.

Individu extrême : P35bis PRO 3^ème feuille tend à être extrême (tableaux 28-29)

Le sol est acide, avec des arbres présentant un bon état nutritionnel en azote, en potassium, et en magnésium (par rapport aux références). Le climat y est plutôt doux et pluvieux (parcelle en Bretagne). La CEC est fortement saturée en potassium mais faiblement en magnésium (par rapport aux références). Ici l'antagonisme K/Mg n'est pas visible. Est-ce la fertilisation foliaire élevée en magnésium (moyenne à 0.13 mais troisième quartile à 0) qui fausse la prédiction ? Peut-on conclure qu'en situation où la carence magnésienne peut être attendue (forte présence de potassium), la fertilisation en magnésium est utile ?

Ou est-ce dû à la faible valeur de CEC_calcium, qui est elle-même due à une faible teneur en calcium qui rendrait le magnésium plus disponible ?

Remarquons que P35 ECO 3ème feuille présente un risque de carence magnésienne comme PROD même s'il est plus faible. Comme PROD, la teneur foliaire en magnésium est satisfaisante malgré l'absence de fertilisation foliaire, ce qui nous ferait pencher pour l'explication liée à la CEC_calcium.

b) Potassium foliaire

Bien qu'aucune hypothèse n'ait été identifiée lors des analyses parcellaires, nous cherchons à modéliser le potassium foliaire puisqu'elle explique la teneur en magnésium foliaire (modélisation linéaire et corrélation).

Modèle linéaire

Teneur en potassium foliairei = ì + á1 teneur en azote foliaire + á2 teneur en magnésium foliaire + á3 pH + á4 taux de matières organiques + á5 taux de saturation de la CEC en magnésium + á6 taux de saturation de la CEC en potassium + á7 pluvio + á8 Tmoy + á9 charge + _á10 CEC_calcium + á11 fertilisation foliaire en potassium + _á12 fertilisation minérale au sol en potassium avant août + á13 fertilisation organique au sol en potassium avant août + Ei

Avec tous les Ei ? N(0,ó²) et i ° [0 ;33]

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	potassiumtotalen%ms			azotetotalen%ms			magnesiumtotalen%ms			phenvaleuret		tauxdematiereor
P14_pro_2	0.68			2.00			0.37			6.30		3.65
P14_pro_3	0.97			2.00			0.31			6.30		3.90
Médiane	1.95			2.20			0.20			6.50		2.96
Moyenne	1.92			2.17			0.22			6.40		3.11
	Mg_CEC	K_CEC	Pluvio		Tmoy	charge		CEC_calcium	K.fol.ferti		Ksol_min_print		Ksol_orga_print
P14_pro_2	7.60	2.63	834.90		10.20	2.05		160.27	0.17		0.00		0.00
P14_pro_3	10.09	3.59	947.30		13.75	2.00		155.28	0.27		0.00		0.00
Mediane	5.77	6.97	834.00		11.20	0.00		147.90	0.00		0.00		0.00
Moyenne	6.57	6.41	835.00		11.19	0.92		148.70	0.30		14.40		39.40

Tableau 30 : Caractéristiques des individus extrême P14 PRO 2ème et 3ème feuille

HYPTOHESES et POINTS A APPROFONDIR	VARIABLES DIRECTEMENT LIEES	CONCLUSIONS	A APPROFONDIR
Les problèmes de floraison et donc de rendement sont dus à la période de disponibilité en azote, qui varie selon le type d'engrais (organique ou minéral).	Fertilisation au sol en fonction de la période et du type (organique ou minéral) Reliquat sortie hiver et F2+60j.	Influence du reliquat F2+60jours: la teneur en azote foliaire se construit vers la fin du printemps.	Voir paragraphe
			(1) et (2) ci-
			dessous
Une carence en magnésium entraine une mauvaise assimilation de l'azote.	Teneur foliaire en magnésium	Influence positive de la teneur en magnésium.

Tableau 31 : Retour sur les hypothèses et les points à approfondir portant sur la teneur foliaire en azote

(1) Les prélèvements de feuilles sont faits sur des feuilles de pousses de l'année. Cela joue-t-il un rôle ?

(2) La fertilisation doit donc garantir un apport suffisant en azote entre mars et juillet, c'est-à-dire pendant la période de croissance végétative forte. Hors il est plus difficile de gérer la période de disponibilité d'un engrais organique. Cette connaissance serait à approfondir, notamment en réussissant à déterminer l'effet du type de sol sur la minéralisation. Effet qui peut se décomposer comme suit :

- capacité du sol à se réchauffer au printemps (fortement dépendant de la teneur en

argile)

- activité biologique du sol et taux de matière organique labile et stable initiaux. Ce ratio caractérise le niveau d'évolution de la matière organique du sol

- couverture du rang

- humidité du sol

- climat de la région

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On obtient un modèle construit sur 33 individus qui explique 49% de la variabilité :

Teneur en potassium foliaire = 4.2 - 0.28 * teneur foliaire en azote - 0.071 * Tmoy - 0.0056 *

CEC_calcium

Le terme constant (ri) a dix fois plus d'importance que les autres facteurs. Lien aux hypothèses et points à approfondir

La même méthode que pour la teneur foliaire en magnésium est appliquée.

La CECcalcium a un effet négatif comme pour la teneur foliaire en magnésium. Y aurait-il un effet antagoniste K/Ca ?

De même, la teneur foliaire en azote influe négativement : y aurait-il un antagonisme K/N au niveau de l'arbre [Fallahi 2000] ?

Individus extrêmes : P14 PRO 2^ème et 3^ème feuille sont retirés (tableau 30)

Les arbres sont sous-nourris en potassium, peu nourris en azote et bien nourris en magnésium (par rapport aux références). La CEC est élevée par rapport à la moyenne. D'après le modèle, la teneur foliaire en potassium devrait être élevée ce qui n'est pas le cas. Mais la CEC est très peu saturée en potassium (en dessous du premier quartile à 4.4%). De manière générale la parcelle P14 est la plus basse pour la saturation de la CEC en potassium. Le lien peut donc être fait entre carence potassique et faible teneur dans le sol.

Pourquoi P14 ECO n'est-elle pas signalée aussi ? ECO reçoit de la vinasse de betterave riche en potassium, ce qui assurerait la nutrition potassique de l'arbre.

c) Azote foliaire

Modèle linéaire

Teneur en azote foliairei = ì + á1 reliquat sortie hiver + á2 foliaire reliquat f2+60jours + á3 teneur magnésium foliaire+ á4 teneur en potassium foliaire + á5 pH + á6 taux de matière organique + á7 fertilisation foliaire en azote + á8 fertilisation au sol minéral au printemps en azote + á9 fertilisation au sol organique en été en azote + _á10 fertilisation au sol organique au printemps en azote + á11 fertilisation au sol minérale en été en azote + _á12 pluvio + _á13 Tmoy + _á14 charge + Ei

Avec tous les Ei ? N(0,ó²) et i ° [1 ;25]

On obtient un modèle construit sur 25 individus, qui explique 64% des variations où tous les facteurs ont la même importance :

Teneur en azote foliaire = 1.5 + 0.0041 * reliquat F2+60jours + 1.6 * teneur en magnésium foliaire

Lien aux pratiques

La même méthode que pour la teneur foliaire en magnésium est appliquée (tableau 31).

Le mode d'apport (en plein ou localisé) est à prendre en compte.

Rappelons que nous n'avons pas pu tester le rôle des reliquats avant-récolte de l'année précédente, afin de comprendre le rôle de l'azote disponible après juillet de l'année précédente.

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HYPTOHESE CONFIRMEE et POINTS à APPROFONDIR	VARIABLES EXPLICATIVES RETENUES	Niveau de confiance Et mode de validation		CONTEXTE DE VALIDITE
		avant après
		analyse réseau
1) Un arbre sous-alimenté en azote produit moins mais	Teneur en azote foliaire année n et n-1 Reliquats azotés (sortie hiver, F2+60jours, avant récolte)		MODELE	Pas de seuils identifiés. Pourquoi P27 croit bien ?
2) ne croit pas nécessairement moins.			MODELE infirmé
Les problèmes de floraison et donc de rendement sont dus à la période de disponibilité en azote, qui varie selon le type d'engrais (organique ou minéral).	Reliquat F2+60j. Teneur en azote foliaire de l'année n-1		MODELE	L'azote doit être disponible l'année précédente au printemps pour garantir une bonne floraison.
Qu'est-ce qui détermine la teneur foliaire en azote ?	Reliquat F2+60j, teneur foliaire en magnésium		MODELE	C'est l'azote disponible en fin de printemps qui détermine la teneur en azote foliaire, elle - même facteur du rendement.
Une carence en magnésium entraine une mauvaise assimilation de l'azote.	Teneur foliaire en magnésium		MODELE	Sauf à faible présence de calcaire ou en présence de fertilisation foliaire en Mg élevée.
Qu'est-ce qui détermine la teneur foliaire en magnésium	CEC_calcium, taux de matières organiques, teneur foliaire en potassium, pluviométrie, température moyenne		MODELE
Une carence en magnésium n'est pas nécessairement due à une faible teneur dans le sol.
Une suralimentation potassique peut entrainer une carence magnésienne.
Qu'est-ce qui détermine la teneur foliaire en potassium ?	Teneur foliaire en azote, température moyenne, CEC_calcium		MODELE	Sauf si faible saturation de la CEC en potassium (<3.59) et qu'aucune fertilisation n'est apportée.

Tableau 32 : Retour sur les hypothèses et points à approfondir. Le code couleur correspond au

code établit dans la figure 18

HYPOTHESE	PARCELLES CONCERNEES
Une bande fleurie montée à fleur consomme plus qu'un gazon tondu ras.	P76 - P61 - P14
Cette concurrence est accrue en cas de rang couvert (bâche plastique ou tissée)...	P27 (2012-2013-2014) P50 (2012-2013)
... ou de sol peu profond.	P61

Tableau 33 : Hypothèse sur l'interrang

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En modélisant les variables de sortie puis les variables explicatives intermédiaires, et en croisant ces résultats avec les analyses individuelles, nous avons pu confirmer certaines hypothèses décrites dans le tableau 32.

De ces études nous pouvons tirer d'autres relations :

K et N sont antagonistes au niveau de l'arbre. Cette relation est appuyée par la notion de compétition pour les transporteurs racinaires de même catégorie (entre K⁺ et NH4⁺) [Fallahi 2000].

La pluviométrie favorise l'assimilation du magnésium ce qui s'oppose à l'hypothèse du lessivage en P14. Cela est-il à relier à la capacité du sol à laisser l'eau s'infiltrer ?

La CEC_calcium, autrement dit le taux de calcaire actif du sol ainsi que la CEC, sont des éléments capitaux de la gestion des cations. Les deux leviers agronomiques dont dispose le producteur sont les amendements calciques pour jouer sur le taux de calcaire actif et les amendements/engrais organiques pour jouer sur le taux de matières organiques, lui-même influant la CEC.

Le lien entre teneur foliaire en magnésium et taux de matières organiques du sol , qui soutient la proposition faite ci-dessus.

Nous allons maintenant confirmer/infirmer les hypothèses de compétition rang/interrang grâce à une expérimentation factorielle. Celle-ci a l'avantage de permettre l'infirmation de l'hypothèse. Mais le désavantage réciproque est que le résultat doit se cantonner au contexte d'expérimentation.

V. Test d'une hypothèse ne pouvant pas être confirmée dans le réseau : expérimentation factorielle sur la compétition interrang/pommier et rang/pommier

Dans les analyses de parcelle, la question du rôle de l'interrang comme du rang, et surtout de leur interaction est latente. Les conseillers techniques ont insisté sur l'incidence d'une bande fleurie montée à fleur, composée entre autres de vivaces, sur la nutrition azotée et hydrique du pommier. Une bande fleurie est implantée dès le stade juvénile afin de créer un écosystème favorable aux auxiliaires pour assurer la régulation des ravageurs.

Deux expérimentations sont présentées ici visant à confirmer/invalider les hypothèses (tableau 33).

A. Matériels et méthode

La concurrence azotée est étudiée au travers de la teneur en nitrate dans le sol sont mesuré par colorimétrie (Nitrachek ®), suite à la solubilisation de l'échantillon de terre et à sa filtration. La concurrence hydrique est estimée par la tensiométrie est mesurée au moyen de sonde Watermark^® implantée à 30cm et 60cm. La tensiométrie mesurée en centibars permet de connaitre la disponibilité de l'eau dans le sol pour les plantes.

Les protocoles ainsi que les résultats détaillés sont disponibles en Annexe 7. Le protocole résumé est disponible dans le tableau 34 p.79.

1) En station d'expérimentation : « S4 mélanges fleuris »

Une expérimentation factorielle a été mise en place sur la station d'expérimentation de l'IFPC à Sées. Différents types d'interrang (graminées peu concurrentielles, différents mélanges fleuris, enherbement spontané) et différents types de fauche (plus ou moins tardive) y sont comparés. Cette année la fauche n'a été différenciée qu'à partir de juin.

2) En parcelles : comparaison de fauche

Afin d'étudier la concurrence arbre/couvert en conditions réelles, j'ai pu mettre en place un suivi de la tensiométrie et des reliquats d'azote sur deux parcelles du réseau. Deux aspects y sont testés : - fauche différenciée de l'interrang à entretien du rang égal ;

- rang bâché ou désherbé chimiquement. Tensiométrie uniquement.

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	Expérimentation	Répétitions	Traitement des données	Test
« S4 mélange fleuri »	Tensiométrie Pression en cba	3 répétitions (sur 3 couverts, sur 5 blocs horizontaux ou 4 blocs verticaux) Mesure hebdomadaire	Si données gaussiennes et résidus iid : modèle linéaire avec 2 facteurs explicatifs (modalité et bloc). Au vu du nombre de répétitions, on ne peut pas tester les effets blocs (horizontal/vertical) en même temps.	Anova type I
			Sinon pas de modèle	Test non paramétrique de Bartlett
	Reliquats En uNO3/ha	Pas de répétitions Mesure mensuelle	Comparaison graphique	Différence pour 20uNO3/ha [Alice DENIS 2015]
« comparaison de fauche »	Tensiométrie Pression en cba	3 répétitions (sur 2 variétés, sur deux parcelles)	Comparaison graphique des tensiomètres, par variété et par parcelle	Différence pour +/20cbars [Bruno Corroyer 2015, Agroressource 2015]
	Reliquats En uNO3/ha	Pas de répétitions Mesure mensuelle	Comparaison graphique	Différence pour 20uNO3/ha [Alice DENIS 2015]
Rang	Tensiométrie Pression en cba	3 répétitions (sur 1 variété)	Comparaison graphique des tensiomètres, par variété et par parcelle	Différence pour +/-20cbars [Bruno Corroyer 2015, Agroressource 2015]

Tableau 34 : Traitement des données

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B. Résultats

L'été a été sec et chaud. Les tensiomètres ont très vite atteint le maximum de mesure. Les seules différences observées ont été les suivantes :

- le couvert Ecosem (bande fleurie) dessèche plus vite le sol que le couvert Fétuque (graminées peu concurrentielle). Cette différence ne se maintient que deux semaines.

- le rang désherbé chimiquement dessèche plus vite et se réhumecte moins vite que le rang sous bâche tissée.

Sinon la fauche n'a pas d'influence sur la disponibilité azotée ou hydrique. Le type de couvert (Ecosem contre Fétuque) n'a pas d'influence sur la disponibilité azotée.

Qu'en est-il de la concurrence racinaire ? La compétition se ferait-elle plutôt au niveau de l'espace racinaire, plutôt que de la disponibilité directe en nutriment ? Des profils racinaires sont prévus pour l'hiver 2015, afin d'observer l'interface racinaire pommier/interrang.

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HYPTOHESE et POINTS à APPROFONDIR	NIVEAU DE CONFIANCE	CONTEXTE DE VALIDITE
1) Un arbre sous-alimenté en azote produit moins mais	MODELE rendement P50-P61-P14-P27	Pas de seuils identifiés. Pourquoi P27 croit bien?
2) ne croit pas nécessairement moins.	Faux pour P50-P61-P14 Vrai pour P27
En cas de problème de floraison et non de croissance, la différence est due à la période de disponibilité en azote (au débourrement ou lors de l'induction florale l'année précédente), qui varie selon que l'azote soit apporté par engrais minérale ou organique, ou par minéralisation (quand amendement avant plantation).	MODELE rendement et teneur en Nfol P27-14 Corrélation positive (rel. F2+60j-apport N min. été)	Parmi les engrais organique, on distinguera la farine de plume et la vinasse de betterave qui font très vite effet sur la teneur en azote foliaire. Les résultats sur la floraison sont à observer cette année.
Une carence en magnésium entraine une mauvaise assimilation de l'azote.	MODELE teneur en Nfol P14-P50-P61	Sauf à faible présence de calcaire ou en présence de fertilisation foliaire élevée.
Une carence en magnésium n'est pas nécessairement due à une faible teneur dans le sol.	MODELE teneur en Mgfol Faux pour P35 Corrélation négative (Kfol^-Mgfol)	L'alimentation magnésienne peut être garantie par la fertilisation foliaire malgré l'antagonisme K/Mg ou la faible disponibilité dans le sol.
Une suralimentation potassique peut entrainer une carence magnésienne.
Qu'est-ce qui détermine la teneur foliaire en potassium ?	MODELE P14	Sauf si faible saturation de la CEC en potassium (<3.59) et qu'aucune fertilisation n'est apportée.
Judor alterne en situation favorable	P27-P50	Quel seuil pour « situation favorable » ?
1) L'apport de fumier à la plantation permet de garantir un certain niveau de reliquat...	P50-P27-P35
2) et une certaine croissance...	P35	Vrai en cas de rang désherbé. Si rang bâché x bande fleurie très développée sur l'interrang, problème de croissance (P50), malgré fertilisation.
3) ... mais ne permet pas de garantir une floraison similaire à PROD (problème de période de disponibilité).	P27
Le mulch au pied de l'arbre crée une faim d'azote préjudiciable.	P14 Essai CA Normandie [2013]
Une bande fleurie montée à fleur sur l'interrang consomme plus qu'un gazon tondu ras.	FAUX Essai factoriel P61	Plus que la concurrence hydro-minérale, est -ce la concurrence pour l'espace racinaire ? Sauf en cas de sol à faible RFU où l'eau est limitante (P61).
Cette concurrence est accrue en cas de rang couvert (bâche plastique ou tissée). La bâche dirige les engrais vers l'interrang où les racines du pommier sont moins présentes.	P27-P50	Aucune assurance n'est disponible

Tableau 35 : Récapitulatif des hypothèses et points approfondis, de leur niveau de confiance et de l'origine

des preuves, ainsi que leur contexte de validité

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DISCUSSION

Quelles pratiques dans quels contextes sont-elles prometteuses ou à éviter ? Lesquelles sont à approfondir ?

Certaines pratiques ont pu être identifiées comme prometteuses et d'autres à éviter grâce à l'analyse cas par cas. Par exemple un amendement organique avant plantation garantit une fourniture azotée suffisante pendant trois ans pour obtenir une floraison et une croissance satisfaisante. L'apport est suffisant si la concurrence sur le rang et l'interrang est limitée, et si le climat est océanique marqué. Des relations générales ont pu être confirmées par une modélisation linéaire. Ces relations ne sont pas confirmées pour certains cas extrêmes, cas qui nous ont permis de définir le contexte de validité par raisonnement négatif, en creux. A chaque hypothèse formulée un niveau de confiance final est associé, ainsi que l'origine des preuves :

? modélisation linéaire

? analyses individuelles de parcelle

? analyses de variables (corrélation, ACP).

Dans le tableau 35 ne sont représentées que les hypothèses pour lesquelles nous avons progressé. Certaines hypothèses (alternance de Judor) requièrent plus de recul. D'autres hypothèses pourront être confirmées par la bibliographie ou des expériences en cours (mycorhizes).

L'influence de la teneur foliaire en azote sur le rendement et la circonférence confirme la relation largement admise de l'importance de l'état azoté sur les résultats de l'arbre. Le point intéressant à souligner est l'importance de la nutrition magnésienne dans ces résultats, démontrée par des relations directes (modèle linéaire), par le lien à la nutrition azotée (modèle linéaire) mais aussi par les analyses individuelles. La difficulté réside dans le lien entre nutrition magnésienne et pratiques. Lors des analyses individuelles le lien à la disponibilité dans le sol et à la fertilisation n'a jamais pu être mis en évidence. De même la modélisation conclue à l'importance du rôle de la CEC, du taux de calcaire actif et du taux de matières organiques et non pas à la saturation de la CEC en magnésium. Pourquoi ECO est souvent plus carencé en magnésium que PROD (figure 28p83)) ? D'après la relation établie, les pratiques qui pourraient influencer la teneur en magnésium sont 1) les amendements organiques (effet positif), 2) les amendements calciques (effet négatif), 3) ce qui favorise l'assimilation/absorption du potassium. L'antagonisme K/Mg est en accord avec la bibliographie, tout comme l'antagonisme Ca/Mg. Par contre la relation au taux de matière organique reste peu documentée dans la bibliographie : est-ce un artefact de la modélisation ou y a-t-il réellement une relation ? Aucune de ces pratiques ne permet de différencier ECO de PROD, hormis l'apport de matières organiques souvent supérieur en ECO. Remarquons que la plupart des engrais organique utilisés ici (vinasse de betterave, farine de plume, Goméo, Orgaliz) contiennent du potassium.

La faim azotée créée par la mulch est aujourd'hui démontrée notamment par la Chambre d'Agriculture de Normandie [2013] dans le cadre d'un effet factoriel. C'est pour cela qu'il est recommandé d'apporter de l'azote rapidement disponible lors de la pose du mulch.

Quel retour sur la bâche tissée ? Celle-ci constitue une alternative probante pour limiter l'enherbement du rang et maintient le sol humide plus longtemps sans gêner l'infiltration de l'eau suite à une pluie. Ces conclusions s'opposent aux conclusions des essais de la Chambre d'Agriculture de Normandie [2013] mais sont confirmées par le ressenti d'un des producteurs (P27). Par contre il semblerait qu'en cas d'interrang à fort développement (vivaces laissées montées à fleur), l'interaction (bande fleurie sur l'interrang ; rang bâché), sans réduire la disponibilité des nutriments, réduit l'exploration racinaire du pommier. Le moindre volume racinaire du pommier ajouté à l'effet obstacle physique de la bâche expliquerait la difficulté de la P27 et de la P50. Cette conclusion rencontre peu d'écho dans la bibliographie. Il convient donc de continuer à explorer les effets conjoints de ces deux pratiques. Le corolaire de cette conclusion concerne la bande fleurie en interrang : est-elle préjudiciable en cas de rang désherbé chimiquement ou tondu ? Un rang de graminées tondu en verger juvénile est difficilement acceptable car la concurrence a été démontrée.

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Figure 29 : Boîte à moustache de la teneur foliaire en magnésium.
Sur l'ensemble des données disponibles.

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Qu'en est-il qu'un rang planté en légumineuse peu concurrentielle (trèfle nain ou trèfle souterrain) ? Comment se comporte une bande fleurie avec un rang désherbé chimiquement ? Est-elle toujours potentiellement concurrentielle ?

Enfin il reste une relation inexpliquée : l'influence négative de la teneur foliaire en magnésium sur la circonférence ; ainsi que l'influence négative de la teneur foliaire en magnésium de l'année précédente sur le rendement brut et potentiel.

De ces études nous pouvons tirer d'autres relations qui ne viennent conforter aucune hypothèse mais mérite attention :

K et N sont antagonistes au niveau de l'arbre. Cette relation est appuyée par la notion de compétition pour les transporteurs racinaires de même catégorie (entre K⁺ et NH4⁺).

La pluviométrie favorise l'assimilation du magnésium ce qui s'oppose à l'hypothèse du lessivage en P14. Cela est-il à relier à la capacité du sol à laisser l'eau s'infiltrer ?

La CEC_calcium, autrement dit le taux de calcaire actif du sol ainsi que la CEC, sont des éléments capitaux de la gestion des cations. Les deux leviers agronomiques dont dispose le producteur sont les amendements calciques pour jouer sur le taux de calcaire actif et les amendements/engrais organiques pour jouer sur le taux de matières organiques, lui-même influant la CEC. Cette relation entre minéraux et matière organique est conforté par le lien entre teneur foliaire en magnésium et taux de matières organiques du sol, qui reste peu documenté.

Afin d'aider les producteurs et les conseillers techniques à calibrer leurs pratiques culturales au mieux, certains approfondissement peuvent être faits notamment sur le délai apport organique-disponibilité, et les facteurs de variation comme la qualité du sol ou la qualité de l'apport ainsi qu'un ordre de grandeur de ces variations. Pour évaluer la fourniture d'azote par le sol, Scharpf and Wehrmann [1979] et Müller [1982] ont généralisé le bilan azoté aux arbres à feuilles caduques et à la vigne respectivement.

De même certains facteurs n'ont pas été pris en compte comme le mode de plantation, ainsi que la période de plantation.

Enfin, un retour peut être fait sur les analyses individuelles afin de réactualiser les hypothèses en fonction de celles validées et invalidées.

La démarche développée dans ce rapport rend difficile la prise en compte d'interactions entre les pratiques diverses (fertilisation et protection) et le contexte. De plus la caractérisation du contexte de validité se heurte à la complexité des phénomènes mis en jeu. Par exemple pourquoi est-ce qu'un amendement organique garantit une fourniture azotée suffisante en P35, et pas en P27? Est-ce un problème d'hypothèses testées, c'est-à-dire que nous ne nous intéressons pas aux bonnes variables ou à suffisamment de variables ? Est-ce un problème d'outils statistiques, puisque notamment nous ne pouvons pas prendre en compte les interactions ? Ou est-ce un problème de méthode d'analyse ?

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MORGANE FOURNIER

MEMOIRE DE FIN D'ETUDE - AGROPARISTECH



Figure 29 : Exemple de résultat d'arbre de décision (partiel). Par défaut la valeur supérieure part à

droite.

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MORGANE FOURNIER

MEMOIRE DE FIN D'ETUDE - AGROPARISTECH

Retour sur la démarche

La modélisation linéaire est-elle l'outil adapté pour généraliser ?

Nous avons ici voulu confirmer certaines hypothèses par la généralisation. Non seulement certaines hypothèses ne pouvaient être confirmées faute de cas identiques, mais l'outil de modélisation ne permet que la confirmation d'hypothèse, et non l'infirmation. De plus les modèles sont construits sur une partie des parcelles du réseau faute de données complètes : beaucoup de parcelles ne peuvent être analysées certaines années car il manque un reliquat F2+60jours par exemple. Ces individus n'entrent donc pas dans la construction du modèle, ce qui enlève du poids au résultat et rend ce résultat très sensible aux individus et limite le nombre de modèles intéressants. Les modèles établis n'ont pu être vérifiés dans le cadre de ce stage : il serait intéressant de les confronter à d'autres jeux de données qu'ils soient extérieurs au réseau ou provenant des années suivantes. Enfin il est difficile de prendre en compte les interactions vu le faible nombre d'individus.

Le même problème se pose pour toutes les analyses multivariées, dont l'ACP. Les ACP réalisées dans cette étude ont été utilisées pour sélectionner les variables. Il a été essayé de réaliser des ACP afin de dégager des groupes de parcelles (sol, fertilisation) pour mener les analyses sur de groupes de parcelles similaires. Aucun groupe ne se dégageait hormis la P61. En supposant que le nombre d'observations est limitant, la même analyse faite dans quatre ans nous permettra-t-elle d'identifier des relations entre variables puisque nous aurons 4ans*8parcelles*2modalités soit 64 observations en plus? Si non, est-ce un problème de méthode d'analyse ? Le système est-il trop complexe pour baser une analyse sur de simple calcul d'inertie, sans prendre en compte d'effet seuil ?

Quel autre outil peut-on aujourd'hui utiliser ? En restant dans l'optique d'analyser l'ensemble du réseau pour gagner en confiance, les arbres de décision pourraient être un outil plus adapté. En effet les individus sont discriminés par seuil au sein d'un groupe. Le seuil peut porter sur des variables différentes entre deux groupes d'un même niveau. Par exemple en figure 29 le rendement des parcelles est discriminé suivant plusieurs variables et arrivera à plusieurs groupes au bout d'un ensemble de test qui visent à réduire le nombre de classes au sein de chaque groupes. Une classe serait par exemple la catégorie de rendement (bon, moyen, mauvais) défini par rapport au réseau, ou aux références régionales. Un groupe est caractérisé par le cheminement qui l'a construit (ex du groupe des carencés en magnésium). Cette méthode est à approfondir mais parait prometteuse car elle considère la possibilité de processus différents entre chaque branche. Par exemple un arbre carencé en magnésium produira moins quelles que soient les autres facteurs. Par contre un arbre bien nourris en magnésium produira plus ou moins suivant sa nutrition azotée. De plus certains seuils pourraient être définis à dire d'expert.

Pour aller plus loin, il serait intéressant d'aller voir dans d'autres disciplines pour trouver d'autres méthodes d'analyse. Par exemple la sociologie utilise des indices de similitude afin de grouper des individus [Fernandez de le Vega 1967, Vergès et Bourriche 2003]. Ou encore les études menées par les écologistes qui se rapprochent de notre étude : par exemple classer les espèces (minéraux dans notre cas) en fonction des caractéristiques du milieu (reliquat, type de sols, matières organiques) [Dray et Dufour, 2007].

En agronomie il existe des méthodes mises au point en grandes cultures et répertoriées par Loyce et Wéry [2006]. Savary et al [2000a et 2000b] étudient des groupes de variables séparément comme nous avons pu le faire avec le sol. Par contre ils croisent ensuite l'information par une analyse de correspondance, afin d'identifier des combinaisons (pratiques ; dégâts de ravageurs). Néanmoins cette méthode impliquent de pouvoir identifier des idéotypes pour chacun des groupes de variables, ce qui n'est pas acquis au sein du réseau tel qu'il est actuellement.

MORGANE FOURNIER

MEMOIRE DE FIN D'ETUDE - AGROPARISTECH

Thématique

Gestion du
rang
enherbé

Hypothèse(s)

1) En augmentant de 20unités d'azote la fertilisation organique sur des espèces peu compétitives, le rang n'entraine pas de concurrence supplémentaire.

2) Apporter un amendement organique sur le rang permettrait de couvrir l'enherbement et donc de le maitriser au printemps, et de fertiliser

3) Sur des arbres bien installés, la couverture par du Trèfle (blanc ou souterrain) mulché régulièrement peut apporter de l'azote sur le rang.

Items bloqués

Stratégie de fertilisation
Gestion de l'interrang
Eclaircissage

Groupe de parcelles

P14, P76, P35bis et
P35 qui a enherbé le
rang en ECO en 2015

88

Interaction bâche x bande fleurie

	1) Bâche sur le rang et apport sous forme organique à faible coefficient équivalent engrais minéral ne sont pas compatibles. 2) En cas de rang bâché, tondre l'interrang puis fertiliser.	Stratégie de fertilisation Eclaircissage	P27 uniquement
Sol calcaire et matière organique	1) En sol calcaire à faible réserve hydrique, rien ne sert d'amender pour rétablir l'alimentation azotée car la matière organique se dégrade difficilement. 2) Fertiliser en fonction de l'eau disponible (plutôt en tout début printemps ou en automne, après récolte) permet de garantir une minéralisation et donc une fourniture d'azote.		P61
Arrêt de la fertilisation	Gestion de la fertilisation en apportant uniquement des amendements organiques, plus ou moins décomposés. Sur le temps (quel laps ?) l'équilibre est trouvé entre minéralisation et humification, ce qui permet de ne plus fertiliser avec des engrais.	Gestion du rang et de l'interrang Eclaircissage	Parcelles à définir en fonction de la disponibilité d'amendement
Gestion du magnésium	Gérer l'azote en considérant la nutrition magnésienne. Cas échéant, gérer l'alimentation magnésienne	Stratégie de fertilisation azotée Gestion du rang et de l'interrang Eclaircissage

Tableau 36 : Proposition d'hypothèses fortes à tester

89

MORGANE FOURNIER

MEMOIRE DE FIN D'ETUDE - AGROPARISTECH

Ces méthodes appellent-elles une présélection de variables ? Par exemple la méthode de type LASSO permet de sélectionner les variables dans le cas d'un grand jeu de variables. Cette méthode cherche à maximiser la vraisemblance tout en pénalisant le critère de choix par les coefficients de régression [Tibshirani 1996 cité dans Avalos 2009]. Encore une fois, cette méthode ne prend pas en compte les interactions entre variables, ou les effets seuils.

Dans tous les cas, il reste difficile de comprendre l'ensemble des interactions car elles sont multiples et complexes. Jusqu'à présent les résultats publiés en expérimentations système en agronomie s'intéressent aux performances des systèmes. Comme précisé en introduction, nous avons souhaité nous intéresser au fonctionnement du système afin de parvenir à la définition plus claire des couples (pratiques ; contextes) prometteurs.

Partir du réseau pour généraliser permet-il de retenir les couples (contexte ; pratique) prometteurs ?

Dans la méthodologie présentée ici, l'analyse individuelle nous a fourni des hypothèses que nous avons testées ensuite à l'échelle du réseau. Lors de cette « généralisation », le but est d'ajuster une relation en partant du plus grand nombre d'individus possible. Peut-être cette méthode n'est-elle pas adaptée à la diversité des parcelles de VDD. Comment pourrait-on partir des cas individuels pour les regrouper un à un afin d'arriver aux groupes les plus grands possibles, en définissant une condition d'arrêt telle que la variabilité de pratiques ou de processus mis en jeu ne soit pas trop grande ?

Appliqué à notre étude : comment mettre en commun les analyses par parcelle ? Une tentative a été faite au travers d'une schématisation. Mais encore une fois les interactions sont si nombreuses que le bilan devient vite illisible pour le cerveau humain.

Comment structurer les règles de décision pour permettre une compréhension plus fine des systèmes ?

La vie d'un verger se déroule en plusieurs étapes : plantation, entrée en production, pleine production. Toutes les parcelles ont aujourd'hui dépassé la première étape. Pour la deuxième étape, il serait intéressant de définir des grandes stratégies adoptées par des groupes de parcelles, visant à tester une hypothèse bien particulière. La répétition de cette stratégie sur différentes parcelles permettra de qualifier l'effet du contexte.

Comment réussir à limiter les facteurs changeant au sein d'un groupe de réflexion ? Deux manières peuvent être proposées :

- limiter le champ des possibles par une règle de décision : interdiction de désherber chimiquement par exemple

- choisir une technique répondant aux objectifs globaux de VDD et chercher à l'appliquer.

A côté de cet item de l'itinéraire technique qui sera spécifiquement testé, les autres « grands facteurs » sont fixés au sein du groupe. Ces facteurs étant à définir.

Suite aux conclusions des analyses menées durant ce stage et aux entretiens avec les producteurs et les conseillers techniques, voici quelques pistes de stratégies fortes à tester et d'items qui doivent être bloqués en tableau 36.

Cette stratégie demande une implication forte des acteurs de terrain. Hors pour des raisons de disponibilité celle-ci est limitée. Comment pallier à cela ?

MORGANE FOURNIER

SIGLES ET ABBREVIATIONS

SIGLES ET ABBREVIATIONS

ACP : Analyse en Composantes Principales

CAG : Complexe Argilo-Humique

CEC : Capacité d'Echange Cationique

FNPFC : Fédération Nationale des Producteurs de Fruits à Cidre

IDAC : Interprofession des Appellations d'origine Cidricoles

UNICID : Union Nationale de l'Interprofession Cidricole

VDD : Verger Cidricole de Demain

1

MORGANE FOURNIER

LEXIQUE

LEXIQUE

Amendement : a pour rôle d'améliorer les propriétés physiques du sol. Un amendement organique a souvent un C/N supérieur à 10 [Raynal et Nicolardot 2006].

Bourse : une lambourde qui a fructifié sur plusieurs années.

Brindille couronnée : rameau frêle de 5 à 20cm de long portant un bourgeon à fleur à son extrémité

Coursonne : branche qui ne porte que des fruits. Si une branche porte des bourgeons à fleur et des bourgeons à bois, elle est alors nommée mixte.

Dard : bourgeon qui évoluera en bourgeon à fleur ou à bois suivant l'irrigation qu'il reçoit.

Engrais organique : a pour rôle d'apporter des éléments minéraux aux plantes. Selon la réglementation, un engrais organique pour l'élément considérer doit posséder au minimum 3% en masse de cet élément [Leclerc 2001]. Un engrais organique a souvent un C/N inférieur à 10 [Raynal et Nicolardot 2006].

Lambourde : issue d'un dard qui a fleurit.

Réserve utile : quantité d'eau maximale que le sol peut contenir et restituer aux racines pour la vie végétale. La valeur du RU dépend de plusieurs caractéristiques du sol :

- la texture de la terre fine : le RU d'un horizon de sol argileux est de l'ordre de 1,7 mm/cm de sol, celui d'un horizon de sol argilo-limoneux de l'ordre de 2 mm/cm de sol et celui d'un sol sableux de l'ordre de 0,7 mm/cm de sol ;

- la teneur en éléments grossiers : le RU dépend à la fois de la quantité et de la nature des éléments grossiers, par exemple, des silex retiennent de l'ordre de 2% d'eau, tandis que des calcaires peuvent en retenir plus de 30 ;

- la profondeur du sol : le RU est une grandeur intégrée sur l'épaisseur de sol, qui diffère grandement selon ce paramètre. Selon les applications, on retiendra comme valeur « la profondeur du sol » ou la « profondeur d'enracinement ». Ces deux paramètres sont également difficiles à appréhender : si la profondeur de sol est simple à déterminer lorsque le sol se développe sur un substrat dur, il n'en va pas de même dans les autres cas.

[ gissol.fr]

2

MORGANE FOURNIER

LEXIQUE

Stades floraux : au nombre de douze.



Tableau 1: Stades floraux du pommier [Minost C. vu sur www7.inra.fr, consulté le 13/08/2015] A: bourgeon d'hiver; B: début de gonflement; C,C3: gonflement apparent;

D,D3: apparition des boutons floraux; E,E2: les sépales laissent voir les pétales (bouton rose); F: première fleur; F2: pleine floraison; G: chute des premiers pétales; H: chute des derniers pétales; I: nouaison; J: grossissement des fruits.



Septembre 2014 - Version 4.0

VERGER DE DEMAIN

Parcelle n°1

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? Rappel du dispositif commun

Dans chaque parcelle sont implantées, sur MM106, les variétés Judor, Dabinett Douce de l'Avent et son pollinisateur sur le rang à raison de trois rangs par variété et modalité (ordre des variétés à respecter). Deux modalités sont comparées et séparées par une haie (repère visuel et limite des dérives de pulvérisation) :

· une parcelle PROD, gérée comme le reste du verger du producteur et correspondant au témoin

· une parcelle ECO, gérée de façon innovante avec des techniques de production choisies pour leur impact très limité sur l'environnement.

? Présentation de la parcelle

· Surface totale (ECO+PROD) : 2 ha

· Type de production : conventionnelle

· Innovation spécifique de la parcelle : gestion de l'alternance par voies mécaniques (brosses)

· Contexte pédoclimatique : Parcelle située dans un secteur de plaine. Sol de pH alcalin (pH=8) à texture limoneuse riche en sable (40%) d'où la mise en place d'irrigation. Sol pauvre en phosphore et en magnésie mais riche en potasse. Bonne CEC mais sol sursaturé (risque de blocage du phosphore). Bon taux de matière organique (2,5%), typique des sols de plaine du secteur. Le climat est de type océanique dégradé, caractérisé par une moyenne de précipitations annuelle de 750 à 800 mm.

· Précédent cultural : Tournesol

· Implantation :

o Date de plantation : 2010

o Méthode de plantation : machine

o Distance de plantation : 5,5 m x 2,3 m

o Palissage : 2 fils sur l'ensemble des variétés

o Fumure de fond (ECO+PROD): 400 kg/ha de 20-20-0

o Entretien du sol :

	PROD	ECO
Ligne de plantation	Plantation sur sol nu
	Désherbage chimique	· Désherbage chimique sur une bande de largueur réduite 1ère, 2^ème et 3^ème feuille · Désherbage mécanique à la Relion + tonte (3^ème et 4^ème feuille) · Enherbement total envisagé à partir de la 6^ème feuille (plus tardivement que les autres parcelles car contexte de la parcelle plus asséchant)		Inter-rang
Semis graminées (2012)	Pairie fleurie - Mélange Ecosem « Verger durable » (90% graminées : fétuque rouge et pâturin/10% de fleurs : bleuet des champs, nielle des blés, coquelicot, centaurée des prés, carotte sauvage, vipérine, marguerite des prés, mauve musquée, chicorée sauvage, compagnon blanc, silène enflé, brunelle, chrysanthème des moissons, léontodon changeant, achillée millefeuille) Semis en 2012 à une densité de 40 kg/ha

· Aménagements de la parcelle :

	PROD		ECO	Haie séparation ECO/PROD
Haie de charmilles en double épaisseur (depuis 2013)	Aménagements faune auxiliaire
	· 4 nichoirs à mésanges Schwegler 032 mm (depuis 2012) · 2 abris d'hivernage à chrysopes (depuis 2013)		Autres aménagements
Haie au Nord (depuis 2009) : charmille, érable sycomore, merisier, acacia



					^autoroute ^N
^LEGENDE:			^Haie (2009)



Vents

dominants

^E

^{Pollinisateur}

^{nichoirs mésanges}

^{pour circonf}

^(Everest)

^{arbres retenus}

^{arbre n°}

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¹⁹

²⁰

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²⁴

²⁵

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²⁷

²⁸

²⁹

³⁰

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³⁸

³⁹

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⁴¹

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⁵⁰

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⁵⁷

⁵⁸

⁵⁹

⁶⁰

⁶¹

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⁶⁷

³⁴

³⁵

³⁶

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⁷

⁸

⁹

¹⁰

¹¹

¹³

¹²

¹⁴

¹⁵

¹⁶

¹⁷

¹

²

³

⁴

⁶

⁵

¹⁹

^Judor

^T30

^T60

¹⁸

¹⁷

¹⁶

^Dabinett

^PROD

^T30

^T60

¹⁵

¹⁴

¹³

^DDA

^T30

^T60

¹²

¹¹

^{Chemin tracteur}

^Haie

^Prairie

¹⁰

^Judor

^T30

^T60

⁹

⁸

⁷

^Dabinett

^T30

^T60

⁶

^ECO

⁵

^E

^E

^E

⁴

^T30

^T60

^E

^E

^E

³

^DDA

^E

^E

^E

²

¹

^Entrée parcelle

? Pilotage de la parcelle

? Station météo : Agriscope (Station météo sur le site de l'IFPC, à Sées) Davies (réseau AGRIAL in situ)

? Modèle tavelure : RimPro et Melkior

? Méthode d'enregistrement des opérations culturales : cahier personnel du producteur

? Plan du dispositif expérimental de la parcelle



Septembre 2014 - Version 4.0

VERGER DE DEMAIN

Parcelle n°2

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? Rappel du dispositif commun

Dans chaque parcelle sont implantées, sur MM106, les variétés Judor (JOR), Dabinett (DAB), Douce de l'Avent (DDA) et son pollinisateur sur le rang à raison de trois rangs par variété et modalité (ordre des variétés à respecter). Deux modalités sont comparées et séparées par une haie (repère visuel et limite des dérives de pulvérisation) :

· une parcelle PROD, gérée comme le reste du verger du producteur et correspondant au témoin

· une parcelle ECO, gérée de façon innovante avec des techniques de production choisies pour leur impact très limité sur l'environnement.

? Présentation de la parcelle

· Surface totale (ECO+PROD) : 3 ha

· Type de production : conventionnelle

· Innovation spécifique de la parcelle : gestion de l'alternance par voies mécaniques (brosses et complément secouage)

· Contexte pédoclimatique : Parcelle située en zone de bocage remembré. Sol légèrement acide (pH=6,8) de texture limono-sableux. Sol bien pourvu dans les différents éléments majeurs mais excès en potasse, typique du secteur entrainant un déséquilibre du rapport magnésie/potasse. Bon taux de saturation (83%). Bon taux de matière organique (2,7%). Proximité de la baie du Mont Saint Michel : températures plus douces qu'à l'intérieur des terres et régime hydrique moindre (650 à 750 mm/an).

· Précédent cultural : maïs

· Implantation :

o Date de plantation : 2010

o Méthode de plantation : à la main

o Distance de plantation : 5,5 m x 2,3 m

o Palissage : palissage haut sur Douce de l'Avent (3 fils) et 1fil à 1,50 m pour Dabinett

o Fumure de fond (ECO+PROD): 9t/ha de fumier de poulailler

o Entretien du sol :

	PROD	ECO
Ligne de plantation	Bâche plastique et désherbage chimique le long de la bâche sur 20 cm	Bâche plastique (2010- hiver 2014)
Inter-rang	Semis de graminées	Pairie fleurie - Mélange Ecosem « Verger durable » (90% graminées : fétuque rouge et pâturin/10% de fleurs : bleuet des champs, nielle des blés, coquelicot, centaurée des prés, carotte sauvage, vipérine, marguerite des prés, mauve musquée, chicorée sauvage, compagnon blanc, silène enflé, brunelle, chrysanthème des moissons, léontodon changeant, achillée millefeuille) Semis en 2010 à une densité de 40 kg/ha

· Aménagements de la parcelle :

	PROD		ECO	Haie séparation ECO/PROD
Essences proposées par l'ASL de Pontorson (Association Syndicale Libre de reboisement) Succession de planches de 5 m de large, constituées de végétaux de type bourrage (charmille, cornouillers, sureau, noisetier, saule blanc, troène, houx) et de type haut jet (tilleul, frêne, chêne pédonculé, érable champêtre) (Implantation mars 2010)	Aménagements faune auxiliaire
	· 6 nichoirs à mésanges Schwegler 030 mm (depuis 2013) · 2 abris d'hivernage à chrysopes (depuis 2013)



? Pilotage de la parcelle

? Station météo : Davies (installée en 2011 sur l'exploitation)

? Modèle tavelure : Clean arbo

? Méthode d'enregistrement des opérations culturales : logiciel Mes p@rcelles (distribué par les Chambres d'Agriculture)



^Vents

^dominants

^{arbre n°}

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...

...

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²

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⁹

¹

²

³

^JOR

⁴

⁵

⁶

^PROD

^DAB

⁷

⁸

^DDA

^{Haie chataigners}

^JOR

^DAB

^ECO

^DDA

N

? Plan du dispositif expérimental de la parcelle



Septembre 2014 - Version 3.0

VERGER DE DEMAIN

Parcelle n°3

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? Rappel du dispositif commun

Dans chaque parcelle sont implantées, sur MM106, les variétés Judor, Dabinett Douce de l'Avent et son pollinisateur sur le rang à raison de trois rangs par variété et modalité (ordre des variétés à respecter). Deux modalités sont comparées et séparées par une haie (repère visuel et limite des dérives de pulvérisation) :

· une parcelle PROD, gérée comme le reste du verger du producteur et correspondant au témoin

· une parcelle ECO, gérée de façon innovante avec des techniques de production choisies pour leur impact très limité sur l'environnement.

? Présentation de la parcelle

· Surface totale (ECO+PROD) : 2 ha

· Type de production : conventionnelle

· Innovation spécifique de la parcelle : fertilisation (introduction de mycorhizes à la plantation)

· Contexte pédoclimatique : Parcelle en bordure de plateau du Pays d'Auge, en limite de vallée et de bois. Sol alcalin (pH=7,3), caillouteux et limoneux. Sol bien pourvu dans les différents éléments majeurs mais excès en potasse et déficit en magnésie entrainant un déséquilibre du rapport magnésie/potasse. Bon taux de saturation (96%). Bon taux de matière organique (3%). Zone lieuvin (Pont Audemer), typique du nord-ouest de l'Eure relativement bien arrosée avec une moyenne annuelle de précipitations de 700-800 mm.

· Précédent cultural : colza (céréales en n-2)

· Implantation :

o Date de plantation : mars 2011

o Méthode de plantation : à la main

o Distance de plantation : 5,5 m x 2,3 m

o Palissage : palissage haut sur DDA et 1fil à 1,50 m pour Dab

o Fumure de fond (ECO+PROD): 60t/ha de fumier ovin

o Entretien du sol :

	PROD	ECO
Ligne de plantation	Plantation sur sol nu puis désherbage chimique sur 60-80 cm	Bâche tressée sur une largeur de 80 cm
Inter-rang	Enherbement classique (semé en mai 2011)	Pairie fleurie - Mélange Ecosem « Verger durable » (90% graminées : fétuque rouge et pâturin/10% de fleurs : bleuet des champs, nielle des blés, coquelicot, centaurée des prés, carotte sauvage, vipérine, marguerite des prés, mauve musquée, chicorée sauvage, compagnon blanc, silène enflé, brunelle, chrysanthème des moissons, léontodon changeant, achillée millefeuille) Semis en 2011 à une densité de 40 kg/ha

· Aménagements de la parcelle :

	PROD		ECO	Haie séparation ECO/PROD
Essences proposées par les techniciens d'après les références bibliographiques et adaptées au contexte pédoclimatique local : haie d'une ligne composée de cornouiller, aulne, noisetier, viorne lantane, buis, houx, tilleul et laurier tin (implantation mars 2011)	Aménagements faune auxiliaire
	· 8 nichoirs à mésanges : 5 en terre cuite 030 mm, 2 Schwegler 026 mm et 1 Schwegler 032 mm (depuis 2013) · 2 abris d'hivernage à chrysopes (depuis 2013)





^N

^PROD

^ECO

^Vents dominants

? Pilotage de la parcelle

? Station météo : Cimel (Fourneville (14) ou Saint-Georges-du-Vièvre (27))

? Modèle tavelure : Clean Arbo (Fredon Basse-Normandie)

? Méthode d'enregistrement des opérations culturales : Carnet de culture CETA cidricole

? Plan du dispositif expérimental de la parcelle



Septembre 2014 - Version 4.0

VERGER DE DEMAIN

Parcelle n°4

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?Rappel du dispositif commun

Dans chaque parcelle sont implantées, sur MM106, les variétés Judor, Dabinett Douce de l'Avent et son pollinisateur sur le rang à raison de trois rangs par variété et modalité (ordre des variétés à respecter). Deux modalités sont comparées et séparées par une haie (repère visuel et limite des dérives de pulvérisation) :

· une parcelle PROD, gérée comme le reste du verger du producteur et correspondant au témoin

· une parcelle ECO, gérée de façon innovante avec des techniques de production choisies pour leur impact très limité sur l'environnement.

? Présentation de la parcelle

· Surface totale (ECO+PROD) : 1,5 Ha

· Type de production : conventionnelle

· Innovation spécifique de la parcelle : irrigation

· Contexte pédoclimatique : Parcelle située dans un secteur bocager. Sol acide (pH=5,8) présentant une texture de type argiles limoneuses. Bien pourvu phosphore et en potasse mais riche en magnésie et présentant des risques de carence en zinc. Faible taux de saturation (77%). Sol riche en matière organique (3,9%). Climat typique de la Mayenne (tempéré, soumis aux influences océaniques) avec des précipitations annuelles variant de 650 à 800 mm (contexte plus asséchant que dans les autres parcelles du projet).

· Précédent cultural : Jachère enherbée

· Implantation :

o Date de plantation : mars 2011

o Méthode de plantation : à la main

o Distance de plantation : 5,5 m x 2 m

o Palissage : trois fils (hauteur 2,80 m) sur l'ensemble de la parcelle.

o Fumure de fond (ECO+PROD) : 20 t/ha de fumier de cochon + 1,6 t/ha de chaux + 0,67 t/ha de super 35 (P2O5)

o Entretien du sol :

	PROD	ECO
Ligne de plantation	Plantation sur sol nul puis désherbage chimique	· 1^ère feuille : plantation sur sol nul puis entretien mécanique · 2^ème et 3^ème feuille : mulch de copeaux de bois sur compost · 4^ème feuille : entretien mécanique · 5^ème feuille : enherbement total si l'état du développement des arbres le permet		Inter-rang
Pois (récolté en juillet 2011) puis semis en octobre 2011 de Ray Grass anglais + fétuque rouge traçante naine	Pois (récolté en juillet 2011) puis semis en octobre 2011 de Ray Grass anglais + fétuque rouge traçante naine + trèfle blanc nain



·





Aménagements de la parcelle :

	PROD		ECO	Haie séparation ECO/PROD
· 2 arbres de bocage au bout de chaque rang de la modalité PROD, puis bande enherbée de 13 m de large, puis 2 arbres de bocage au début de chaque rang de la modalité ECO · Essences proposées par la pépinière Huault de Saint-Jean-sur-Evre, référence du département : Viorne lantane, Amélanchier, cornouiller blanc, Cotoneaster franchetti, Cotoneaster lacteus prunier myrobolan, merisier à grappes, olivier de bohème, fusain d'Europe, cognassier, sureau noir, charme commun, érable champêtre, noisetier (implantation mars 2011)	Aménagements faune auxiliaire
	· 5 nichoirs à mésanges : 3 en terre cuite 030 mm, 1 Schwegler 026 mm et 1 Schwegler 032 mm (depuis mars 2013) · 2 abris d'hivernage à chrysopes (depuis 2013) · Bandes fleuries (bleuet des champs, nielle des blés, coquelicot, centaurée des prés, carotte sauvage, vipérine, marguerite des prés, mauve musquée, chicorée sauvage, compagnon blanc, silène enflée, brunelle, chrysanthème des moissons, léontodon changeant, achillée millefeuille) Semis en 2011 à une densité de 2,5 g/m^2 en ilot à l'Est de ECO
Autres aménagements	La parcelle a été drainée avant la plantation Installation du matériel d'irrigation prévue printemps 2012

? Pilotage de la parcelle

· Station météo : Davies (installée sur l'exploitation)

· Modèle tavelure : Modèle de la société «Connecting Nature»

· Méthode d'enregistrement des opérations culturales : cahier de culture et enregistrement papier

?

^LEGENDE : ^{Douce de l'Avent} +

^{Judor (hors essai)}

Plan du dispositif expérimental de la parcelle

JACHERE ENHERBEE

^{Douce de l'Avent}

^{Beaugène (pollinisateur)}

^Dabinett

^Judor

brise vent - plantée en mars 2011 sur bâche - 12 essences

^{Haie (à planter)}

Bandes fleuries

PROD

ECO

Vents dominants





Douce Coët
Kermerrien

HAIE CHAMPETRE



Septembre 2014 - Version 4.0

VERGER DE DEMAIN

Parcelle n°5

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? Rappel du dispositif commun

Dans chaque parcelle sont implantées, sur MM106, les variétés Judor, Dabinett Douce de l'Avent et son pollinisateur sur le rang à raison de trois rangs par variété et modalité (ordre des variétés à respecter). Deux modalités sont comparées et séparées par une haie (repère visuel et limite des dérives de pulvérisation) :

· une parcelle PROD, gérée comme le reste du verger du producteur et correspondant au témoin

· une parcelle ECO, gérée de façon innovante avec des techniques de production choisies pour leur impact très limité sur l'environnement.

? Présentation de la parcelle

· Surface totale (ECO+PROD) : 1ha 80

· Type de production : conventionnelle

· Innovation spécifique de la parcelle : éclaircissage mécanique en contexte de mur fruitier

· Contexte pédoclimatique : Parcelle situé dans un secteur de plaine. Sol acide (pH=6), de texture argilo-limoneuse, très riche en potasse et légèrement faible dans les autres éléments majeurs. Faible CEC, liée à une faible teneur en matière organique (2,28%) et un taux moyen en argile. Faible taux de saturation (63%) dû à l'acidité du sol. Climat typique du bassin de Rennes (moyenne annuelle des précipitations variant entre 600 et 700 mm).

· Précédent cultural : blé

· Implantation :

o Date de plantation : 2011

o Méthode de plantation : manuelle

o Distance de plantation : 5,5 m x 2,3 m

o Palissage : pas de palissage (fléchage des têtes)

o Fumure de fond : 35 t/ha de fumier de porc composté

o Entretien du sol :

	PROD	ECO
Ligne de plantation	Plantation sur bâche plastique puis le long de la bâche (jusqu'en 2014) A partir de 2014 désherbage chimique	Plantation sur bâche plastique jusqu'en 2014 Mai 2014 enherbement total avec pâturin et tonte avec un satellite
Inter-rang	Enherbement classique (2011)	Mélange fétuque Ray-grass anglais et pâturin à 30 kg/ha jusqu'en septembre 2011 avant semis de luzerne de 2011 à 2014 Mai 2014 : mélange pâturin + trèfle blanc sur bande centrale de 2,5 m ; pâturin sur reste de l'inter-rang

· Aménagements de la parcelle :

	PROD		ECO	Haie séparation
Essences choisies par les techniciens d'après une synthèse bibliographique fournie par l'IFPC :	ECO/PROD
houe, noisetier, sureau noir, chêne à épingles, charme commun
	· 5 nichoirs à mésanges : 3 Schwegler 026 mm et 2 Schwegler 032 mm (2013)
	· 2 abris d'hivernage à chrysopes (depuis 2013)
	· 1100 m^2 de bandes fleuries Mélange « FIBL spécial choux » (2012-2014) : Bleuet des		Aménagements
	champs 12,5%, Carotte sauvage 12,5%, Ammi commun 12,5%, Panais sauvage
	12,5%, Cumin des près 25 %, Aneth odorant 12,5%, Coquelicot 12,5%		faune auxiliaire
	· 1100 m^2 de bandes fleuries Mélange « IFPC 2 » à partir de mai 2014 : bleuet des champs (20%), compagnon blanc (12,5%), silène enflée (10%), achillée millefeuille
	(5%), Aneth odorant (15%), lotier corniculé (5%), luzerne lupuline (12,5%), géranium des Pyrénées (10%), potentille argentée (5%), phacélie (5%)



? Pilotage de la parcelle

? Station météo : Davies (installée en 2011 sur l'exploitation)

? Modèle tavelure : Modèle type Clean Arbo

? Méthode d'enregistrement des opérations culturales : carnet puis cahier culture



Prairie

¹

^DDA

^{3 4}

²

^Prairie

^DAB

⁶

^ECO

⁵

⁷

^JOR

⁹

⁸

^{Haie bocagère}

^{10 11 12 13}

^DDA

^PROD

^DAB

^Prairie

^{14 15 16 17 18}

^JOR

^{93 92 91 90 89 88 87 86 85 84 83 82 81 80 79 78 77 76}

^{75 74 73 72 71 70 69 68 67 66 65 64 63 62 61 60 59 58 57 56 55 54 53 52 51 50 49 48 47 46 45 44 43 42 41 40 39 38 37 36 35 34 33 32 31 30 29 28 27 26 25 24 23 22 21 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1}

? Plan du dispositif expérimental de la parcelle



Février 2015 - Version 5.0

VERGER DE DEMAIN

Parcelle n°6

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? Rappel du dispositif commun

Dans chaque parcelle sont implantées, sur MM106, les variétés Judor, Dabinett Douce de l'Avent et son pollinisateur sur le rang à raison de trois rangs par variété et modalité (ordre des variétés à respecter). Deux modalités sont comparées et séparées par une haie (repère visuel et limite des dérives de pulvérisation) :

· une parcelle PROD, gérée comme le reste du verger du producteur et correspondant au témoin

· une parcelle ECO, gérée de façon innovante avec des techniques de production choisies pour leur impact très limité sur l'environnement.

? Présentation de la parcelle

· Surface totale (ECO+PROD) : 1 ha 76

· Type de production : conventionnelle

· Innovation spécifique de la parcelle : éclaircissage mécanique en contexte de mur fruitier

· Contexte pédoclimatique : Parcelle située en secteur bocager, présentant une légère pente nord-sud. Sol de type limon sablo-argileux, avec une bonne teneur en matière organique (3,15%) et un taux de saturation satisfaisant (74%). Sol riche en phosphore et en potasse. Secteur plus arrosé que la zone du bassin de Rennes avec une moyenne annuelle des précipitations autour de 700-800mm.

· Précédent cultural : maïs puis prairie

· Implantation :

o Date de plantation : décembre 2011

o Méthode de plantation : à la main

o Distance de plantation : 5,5 m x 2 m

o Palissage : Dabinett et Judor à 1 fil à 1,20 m et Douce de l'Avent à 3 fils

o Fumure de fond : 30-40 t/ha de fumier de bovin

o Entretien du sol :

	PROD	ECO
Ligne de plantation	Bâche plastique (jusqu'en 2012) puis désherbage chimique	Bâche plastique (jusqu'en 2012) puis tonte et désherbage mécanique
Inter-rang	Enherbement classique (30% Ray Grass Anglais Capri , 70% Fétuque Elevée Regiment)

· Aménagements de la parcelle :

	PROD		ECO	Haie séparation
Essences proposées par Breizh Bocage : succession de planches constituées de végétaux de type bourrage (viorne, noisetier, cornouiller, néflier) et de type haut jet (tilleul, chêne pédonculé, merisier,	ECO/PROD (2011)
charme)
	· 7 nichoirs à mésanges : 4 en terre cuite 030 mm (2013), 2 Schwegler 026 mm et 1
	Schwegler 032 mm (depuis septembre 2012)
	· 2 abris d'hivernage à chrysopes (depuis 2013)
	· Bandes fleuries Mélange « Colignon » (4000 m^2 semés en avril 2012 à une densité de
	50 kg/ha) : Bleuet des champs 6%, Chrysanthème des moissons 4%, Coquelicot 2%, Lotier corniculé 3%, Luzerne 10%, Trèfle des près 2%, Agrostis commun 20%, Fétuque		Aménagements
	rouge 38%, Fléole 15%) et nouveau mélange à l'automne 2014 : Mélange « IFPC 2 »		faune auxiliaire
	(bleuet des champs (20%), compagnon blanc (12,5%), silène enflée (10%), achillée millefeuille (5%), Aneth odorant (15%), lotier corniculé (5%), luzerne lupuline (12,5%), géranium des Pyrénées (10%), potentille argentée (5%), phacélie (5%)
	· Bandes fleuries Mélange « IFPC 2 » (4000 m^2 semés en Septembre 2014 à une densité de 50 kg/ha) : bleuet des champs (20%), compagnon blanc (12,5%), silène enflée
	(10%), achillée millefeuille (5%), Aneth odorant (15%), lotier corniculé (5%), luzerne lupuline (12,5%), géranium des Pyrénées (10%), potentille argentée (5%), phacélie (5%)



· Pilotage de la parcelle

· Station météo : DFI-elec (installée en 2012 sur l'exploitation)

· Modèle tavelure : modèle privé conçu par N. Broussaud

· Méthode d'enregistrement des opérations culturales : cahier de traitements personnel

· Plan du dispositif expérimental de la parcelle



^{90 89 88 87 86 85 84 83 82 81 80 79 78 77 76 75 74 73 72 71 70 69 68 67 66 65 64 63 62 61 60 59 58 57 56 55 54 53 52 51 50 49 48} E ₄₇

ⁱ N 46
⁴⁵ N 44 ^{43 42 41 40 39 38 37 36 35 34 33 32 31 30 29 28 27 26 25 24 23 22 21 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5}

^{4 3 2 1}

^{arbre n° 1 2 3}

^DDA

^Vents

^dominants

⁴

^DAB

^ECO

⁵

^{6 7 8 9 Haie 1 2 3}

^JOR

^Route

^DDA

^{4 5 6 7 8 9}

^PROD

^{DAB JOR}

N

^Culture



Septembre 2014 - Version 4.0

VERGER DE DEMAIN

Parcelle n°7

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?

Rappel du dispositif commun

Dans chaque parcelle sont implantées, sur MM106, les variétés Judor, Dabinett Douce de l'Avent et son pollinisateur sur le rang à raison de trois rangs par variété et modalité (ordre des variétés à respecter). Deux modalités sont comparées et séparées par une haie (repère visuel et limite des dérives de pulvérisation) :

· une parcelle PROD, gérée comme le reste du verger du producteur et correspondant au témoin

· une parcelle ECO, gérée de façon innovante avec des techniques de production choisies pour leur impact très limité sur l'environnement.

? Présentation de la parcelle

· Surface totale (ECO+PROD) : 2 ha

· Type de production : biologique

· Innovation spécifique de la parcelle : parcelle basse densité avec introduction de volailles dans la modalité ECO (prévue pour hiver 2014-2015).

· Contexte pédoclimatique : Région bocagère. Localisation sur un plateau plutôt froid et sur une zone relativement bien arrosée avec une moyenne annuelle de précipitations de 700-800 mm. Sol profond, limoneux. Forte déficience en potasse, insuffisance en magnésie, ambiance calcique convenable, mais acidification potentielle à surveiller (pH=6,4). Bon taux de saturation (91%) et taux de matière organique autour de 3%.

· Précédent cultural : prairie naturelle

· Implantation :

o Date de plantation : 2012

o Méthode de plantation : à la main

o Distance de plantation : PROD : 5,5 m x 2,3 m/ECO : 6,5 mx 3 m

o Palissage : Douce de l'Avent, à voir sur Dabinett (palissage bas à 1 fil)

o Fumure : apports en potasse (conséquent), magnésie + un peu de carbonate

o Entretien du sol :

	PROD	ECO
Ligne de plantation	Plastique noir	· Mulch de copeaux de bois discontinu (au pied des arbres uniquement) · Enherbement spontané entre les îlots de mulch		Inter-rang
Enherbement spontané	· Pairie fleurie (Mélange Ecosem « Verger durable ») à la densité de 40 kg/ha (semis en 2012) 1 inter-rang sur 2 : 90% graminées : fétuque rouge et pâturin/10% de fleurs : bleuet des champs, nielle des blés, coquelicot, centaurée des prés, carotte sauvage, vipérine, marguerite des prés, mauve musquée, chicorée sauvage, compagnon blanc, silène enflé, brunelle, chrysanthème des moissons, léontodon changeant, achillée millefeuille. · Enherbement spontané sur les autres inter-rangs

· Aménagements de la parcelle :

	PROD		ECO	Haie séparation ECO/PROD
Essences proposées d'après celles qui ont été choisies pour la parcelle 2 (ASL de Pontorson), d'après les références bibliographiques et adaptées au contexte pédoclimatique local. Haie d'une largeur de 5 m, constituée d'une succession de planches de plantations constituées de végétaux de type bourrage (charmille, cornouillers, sureau, noisetier, saule blanc, troène, houx) et de type haut jet (tilleul, frêne, chêne pédonculé, érable champêtre).	Aménagements faune auxiliaire
	· 4 nichoirs à mésanges : 2 Schwegler 026 mm et 2 Schwegler 032 mm (2012 et 2013) · 2 abris d'hivernage à chrysopes (depuis 2013)





? Pilotage de la parcelle

? Station météo : Pulsonic (Ticheville, 61)

? Modèle tavelure : Clean Arbo (modèle PV)

? Méthode d'enregistrement des opérations culturales : Cahier de culture papier

? Plan du dispositif expérimental de la parcelle:

^{arbre n°}

^{arbre n°}

^DDA ^1 2 3 4 ^1 6,5

^DAB ^5 m x

^6 3 m

^JOR ^DAB ^7 8 9 10

^2

^3

^4

5

6

7

8

9

ECO

10 ^6950

^m

...

... ... 31

^32 ^33 ^34 ^35 36 37 38 39 40 ^DDA ^DAB ^1 2 3 4 5 1 2 3 4 ^5 6 7

^JOR ^DAB

8 ^9 ^10 ... ... ...

^5,5

^PROD ^m x 2,3 m

^42

43

44

45

46

^47

^48

^49

^Haie

Vents dominants

N

Route



Septembre 2014 - Version 4.0

VERGER DE DEMAIN

Parcelle n°8

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? Rappel du dispositif commun

Dans chaque parcelle sont implantées, sur MM106, les variétés Judor, Dabinett Douce de l'Avent et son pollinisateur sur le rang à raison de trois rangs par variété et modalité (ordre des variétés à respecter). Deux modalités sont comparées et séparées par une haie (repère visuel et limite des dérives de pulvérisation) :

· une parcelle PROD, gérée comme le reste du verger du producteur et correspondant au témoin

· une parcelle ECO, gérée de façon innovante avec des techniques de production choisies pour leur impact très limité sur l'environnement.

? Présentation de la parcelle

· Surface totale (ECO+PROD) : 1,35 ha

· Type de production : biologique

· Innovation spécifique de la parcelle : parcelle basse densité avec introduction de moutons Shropshire dans la modalité ECO (introduction prévue pour l'hiver 2014-2015)

· Contexte pédoclimatique : parcelle située en coteau et en zone de bocage du Pays de Bray. Sol limoneux argileux et bien pourvu dans les différents éléments majeurs. Bon taux de saturation (91%). Bon taux de matière organique (2,5%). Zone gélive, climat se rapprochant plus du continental et avec une moyenne annuelle de 600-700 mm de précipitations.

· Précédent cultural : luzerne et maïs

· Implantation :

o Date de plantation : 2012

o Méthode de plantation : manuelle

o Distance de plantation : PROD : 5,5 m x 2,3 m/ECO : 6,5 m x 3 m

o Palissage : 1 fil sur l'ensemble de la parcelle

o Fumure : 40 t/ha de fumier de bovin frais et peu pailleux

o Entretien du sol :

	PROD	ECO
Ligne de plantation	Plastique noir	· Mulch de copeaux de bois discontinu (au pied des arbres uniquement) · Enherbement spontané entre les îlots de mulch		Inter-rang
Enherbement classique	· Pairie fleurie (Mélange Ecosem « Verger durable ») à la densité de 40 kg/ha (semis en 2012) 1 inter-rang sur 2 : 90% graminées : fétuque rouge et pâturin/10% de fleurs : bleuet des champs, nielle des blés, coquelicot, centaurée des prés, carotte sauvage, vipérine, marguerite des prés, mauve musquée, chicorée sauvage, compagnon blanc, silène enflé, brunelle, chrysanthème des moissons, léontodon changeant, achillée millefeuille. · Enherbement classique sur les autres inter-rangs

· Aménagements de la parcelle :

	PROD		ECO	Haie séparation ECO/PROD
Essences proposées par les techniciens d'après les références bibliographiques et adaptées au contexte pédoclimatique local : succession de planches, constituées de végétaux de type bourrage (cornouiller sanguin, noisetier, fusain, sureau noir, viorne obier, laurier tin, buis et cornille) et de type haut jet (charme, aulne glutineux, tilleul, frêne commun, érable champêtre et merisier) (Implantation 2012)	Aménagements faune auxiliaire
	· 5 nichoirs à mésanges : 3 en terre cuite 030 mm, 1 Schwegler 026 mm et 1 Schwegler 032 mm (2013) · 2 abris d'hivernage à chrysopes (depuis 2013)
Autres aménagements	Clôture entre les modalités ECO et PROD et autour de l'ensemble de la parcelle



? Pilotage de la parcelle

· Station météo : Cimel (installée sur l'exploitation)

· Modèle tavelure : Clean Arbo (Fredon Basse-Normandie)

· Méthode d'enregistrement des opérations culturales : Carnet de culture CETA cidricole

?



^22

^21

^20

^19

^18

^17

^16

^15

14 ^13

PROD

12

5,5 m x 2,3 m

11 ^10

6650 m^2

^9

^8

^7

^6

^5

^4

^3

^2

^1 2

^3 4

^5

^6

^7

^8

^9

^3 4

^7

^9

^1

^JOR

^DAB

^DDA

^JOR DAB

^DDA

^23

^22

^21

^20

^19

^18

^17

^16

^15

^14

13

ECO

^12

11

6,5 m x 3 m

^10

9

6950 m^2

^8

^7

^6

^5

^4

^3

^2

^1

^2 3 4 5 6 7 8

^9 10 11

^1

^JOR DAB DDA JOR DAB

Haie

Vents
dominants

N

Plan du dispositif expérimental de la parcelle



Verger de Demain

Règles de décision pour le pilotage du dispositif								02/04/2013 Version 2.0
CALENDRIER DES OBSERVATIONS
	Stade	Observations	Modalité(s)			Variété(s) concernée(s)
Janvier Février	A B	Oeufs de pucerons	ECO et PROD			Dabinett ou Judor
Mars	B	Début frappages anthonome	ECO (PROD la 1ère année)			DDA + Judor/Dabinett
	C-C3	Prélèvement reliquat sortie d'hiver	ECO et PROD			A la parcelle
Avril	C3
	D
	E-E2	suivi simplifié biodiversité Notation hebdomadaire présence/abscence foyers puceron cendré	ECO et PROD ECO			Dabinett ou Judor Dabinett+Judor+DDA
	F	suivi simplifié biodiversité Notation hebdomadaire présence/abscence foyers puceron cendré	ECO et PROD ECO			Dabinett ou Judor Dabinett+Judor+DDA
Mai	F	Pose du piège carpo pour suivi hebdomadaire Notation de la floraison bilan anthonome corymbes suivi simplifié biodiversité Notation hebdomadaire présence/abscence foyers puceron cendré	ECO et PROD ECO et PROD ECO et PROD ECO et PROD ECO			A la parcelle Dabinett+Judor+DDA Dabinett+Judor+DDA Dabinett ou Judor Dabinett+Judor+DDA
	G	bilan chancre (notation 1 à 5) suivi simplifié biodiversité Notation hebdomadaire présence/abscence foyers puceron cendré	ECO et PROD ECO et PROD ECO			Dabinett+Judor+DDA Dabinett ou Judor Dabinett+Judor+DDA
	H	suivi simplifié biodiversité Notation hebdomadaire présence/abscence foyers puceron cendré	ECO et PROD ECO			Dabinett ou Judor Dabinett+Judor+DDA
Juin - Juillet	F+60 j	Pose des bandes piège carpo (fin juin) Analyse de feuilles Prélèvement reliquat F+60j Bilan puceron cendré (notation 1 à 5) Bilan fin de compta primaires tavelure pousses (notation 1 à 5) Bilan fin de compta primaires tavelure fruits (notation 1 à 5)	ECO et PROD ECO et PROD ECO et PROD ECO et PROD ECO et PROD ECO et PROD			Dabinett+Judor+DDA Judor A la parcelle Dabinett+Judor+DDA Dabinett+Judor+DDA Dabinett+Judor+DDA
Août
Septembre		Prélèvement reliquat sortie d'été	ECO et PROD			A la parcelle
Octobre		Notation de la charge OU cubage de la remorque	ECO et PROD ECO et PROD ECO et PROD			Dabinett+Judor+DDA Dabinett+Judor+DDA Dabinett+Judor+DDA
		Relevé des bandes piège carpo Inoculum d'automne pousses (comptage séquentiel) Inoculum d'automne fruits (notation 1 à 5)
Novembre
Décembre		Circonférence de tronc	ECO et PROD			Judor



Verger de Demain

Règles de décision pour le pilotage du dispositif			18/03/2012 Version 2.0
Fertilisation
Observations				Finalité observations Pilotage		des Bilan
Analyse de sol (repos végétatif)	· A la plantation, puis tous les 5 ans sur ECO et PROD · Analyses effectuées par le même laboratoire (laboratoire LANO à Saint-Lô)			ECO PROD		ECO PROD		Circonférence des troncs (repos végétatif)
· Sur ECO et PROD · Tous les ans, dès la fin de 1ere feuille · Sur Judor · 3 séries de 10 arbres préalablement identifiés et conservés d'une année sur l'autre, à raison d'une série par rang et répartie à des endroits différents de la longueur de la parcelle (si mort d'un arbre d'une année sur l'autre, prendre un autre arbre et préciser le changement sur la feuille de saisie) · A 20 cm du point de greffe · Au mètre de couturière (et non au pied à coulisse)	-			ECO PROD		Reliquat d'azote
· Sur ECO et PROD, · 10 trous de tarière/modalité, horizon 0-30 cm, sur la ligne de plantation (ou à la limite de la bâche) et répartis sur l'ensemble de la modalité (prélèvement sur les 2 diagonales) · Analyses effectuées par le même laboratoire (laboratoire LANO à Saint-Lô) · 3 reliquats/an : sortie d'hiver, F2 de Judor+60j (en même temps que l'analyse de feuilles) et en septembre (avant récolte)	ECO PROD			ECO PROD		Analyse de feuilles (60 jours après la floraison)
· Sur ECO et PROD · Sur Judor · Analyses effectuées par le même laboratoire (laboratoire LANO à Saint-Lô) · Tous les ans · Prélèvement de 120 feuilles/modalité, soit 12 feuilles par arbre sur 10 arbres, à raison de 6 feuilles de chaque côté de la ligne de plantation (3 à l'extérieur et 3 à l'intérieur de l'arbre)	ECO PROD			ECO PROD

Stratégie

	PROD		ECO			Forme des engrais
Selon pratiques du producteur et caractéristiques du sol	N		Autres éléments majeurs	Amendements calciques
			Engrais exclusivement d'origine naturelle	· Amendements exclusivement d'origine naturelle · Chaux vive interdite	Dose
Selon pratiques du producteur et caractéristiques du sol	· Raisonnement annuel en unités d'azote/tonne (1 t de pommes =1 unité d'azote), dans la limite de 60 unités/an · 1 seul apport/an (division de la quantité annuelle par 2) · Le reste est supposé être apporté par minéralisation de la matière organique en optimisant la vie du sol au maximum

Verger de Demain Règles de décision pour le pilotage du dispositif Régularité de production, quantification et qualité de la récolte

28/10/2013 Version 2.0

Observations

Estimation de la floraison		· Sur ECO et PROD et sur chacune des 3 variétés : Système de notation du taux de floraison 1 2 3 4 5 Environ 25% des 50% des bourgeons 75% des bourgeons « Boule de neige » : 100% Absence de fleur bourgeons sont à fleur sont à fleur sont à fleur des bourgeons sont à fleur							Estimation de la charge
· Au moment de la période de récolte · Sur ECO et PROD et sur chacune des 3 variétés, échelle de notation allant de 1 à 5 avec proportion de chaque note au sein de chaque bloc variétal :
		Système de notation du niveau de charge
		1	2	3	4	5
		Pas de fruits	Charge faible insuffisante pour assurer une récolte satisfaisante	Charge moyenne, susceptible de concilier productivité et retour de production satisfaisant	Charge élevée traduite par une succession d'années fortes et d'années faibles, voire d'alternance totale	Arbres croulant sous les fruits
		Quantification de la récolte
Parcelles disposant d'une machine Autres parcelles de récolte avec pesée embarquée sur ECO et PROD et sur chacune des 3 variétés 1) Calibrage d'une caisse au volume connu : · mesurer le volume de la caisse (en m^3) et la tarer (NB : une caisse plutôt qu'un seau car le volume est plus facile à mesurer...) · remplir la caisse rase avec des pommes prélevées sur des arbres homogènes en termes de charge et qui vont

Verger de Demain Règles de décision pour le pilotage du dispositif Régularité de production, quantification et qualité de la récolte

28/10/2013 Version 2.0

Qualité de la récolte		· Sur Judor uniquement, pour ECO et PROD · Dès la 1^ère récolte · Période de prélèvement : 50 % de fruits au sol environ (entre 30 et 80 %) ; prélever si possible en début de semaine et les envoyer à Sées Analyses · Prélèvement de 5 kg de fruits sur des arbres homogènes en termes de charge et qui vont assurer le rendement de la parcelle (ex: si 90% des

Stratégie éclaircissage

PROD		ECO
	·	éclaircissage à la variété
	·	1ères années : éclaircissage chimique
Strictement chimique, selon préconisations habituelles	·	Puis, réduction des intrants progressive en remplaçant peu à peu le chimique par des interventions mécaniques (au moins une systématique). Technique restant à définir.



Verger de Demain

Règles de décision pour le pilotage du dispositif		18/03/2013 Version 4.0
Entretien du sol

Ligne de Plantation

PROD

ECO

? Selon les pratiques du producteur :

? Désherbage chimique interdit

? 3 passages/an maximum pour le désherbage mécanique

? Pas de trame commune : stratégies fonction de la volonté et des possibilités des producteurs ? Juste une liste des techniques possibles à envisager en fonction de l'âge du verger :

Parcelle

Entretien de la ligne de plantation envisagée

âge du verger

3 ans

Parcelle n°1 - Macé (61)

Désherbage chimique

Techniques possibles

1 an

2 ans

1ère récolte

4 ans

5 ans et +

Parcelle n°2 - Saint Aubin de Terregate (50)

Bâche plastique et désherbage chimique le long de la bâche

Désherbage mécanique^(1)

V'

V'

X

X

X

Bâche plastique (durée de vie=2ans)

^,v

V'

Solution transitoire

X (dégradation bâche)

Parcelle n°3 - Toutainville (27)

Désherbage chimique

Parcelle n°4 - Grèz-en-Bouère (53)

Désherbage chimique

Toile tressée (durée de vie=4-5 ans)

V'

V'

V'

V'

V'

Parcelle n°5 - Corps-nuds (35)

Bâche plastique et désherbage chimique le long de la bâche

Mulch (ex. copeaux de bois)

V'

V'

X Solution transitoire (décomposition mulch et récolte)

Parcelle n°6 - Louvigné-du-désert (35)

Bâche plastique et désherbage chimique le long de la bâche

Parcelle n°7 - Lisores (14)

Bâche plastique

Semis sur le rang (2) (3)

X

X

X

X

V'

Parcelle n°8 - Brémontier-Merval (76)

Bâche plastique

Enherbement total (2) (3)

X

X

X

X

V'

Parcelle n°9 - Crédin (56)

Bâche plastique et désherbage chimique le long de la bâche

(1) En fonction du matériel déjà présent sur l'exploitation sinon cf. liste non exhaustive d'outils compatibles pour le désherbage mécanique sur le rang des jeunes vergers (2) Moins concurrentiel à partir de la 5^ème feuille si contexte peu séchant ou irrigation (3) Type d'enherbement ou semis fonction du contexte pédo-climatique de chaque parcelle, du choix et des habitudes du producteur Méthode de gestion de la ligne de plantation ainsi arrêtée pour chaque parcelle :

Parcelle

Entretien de la ligne de plantation envisagée

1F

2F

3F

4F

Parcelle n°1(61)

Désherbage chimique

Désherbage mécanique (Relion) + tonte

Transition à définir

Parcelle n°2 (50)

Bâche plastique

Transition à définir

Parcelle n°3 (27)

Toile tressée

Parcelle n°4 (53)

Désherbage

Mulch de copeaux de bois+

Transition à définir

manuel

Désherbage mécanique (Relion)

Parcelle n°5 (35)

Bâche plastique

Transition à définir

Parcelle n°6 (35)

Bâche plastique

Transition à définir

Parcelle n°7 (14)

Mulch de copeaux de bois discontinu (au pied des arbres uniquement) et

Enherbement total

Parcelle n°8 (76)

enherbement spontané entre les îlots de mulch

Parcelle n°9 (56)

Toile tressée



Inter-rang

Verger de Demain

Règles de décision pour le pilotage du dispositif				18/03/2013 Version 4.0
Entretien du sol
PROD		ECO
· Selon les pratiques du producteur :		· Pas de trame commune car stratégies en fonction de la volonté des producteurs mais un aménagement fleuri obligatoire (prairie ou bande) · 3 tontes maximum/an						Parcelle
Enherbement choisi
Enherbement classique
		Enherbement choisi			Parcelle n°2 - Saint Aubin de Terregate (50)
Enherbement classique
		Prairie fleurie^(1) (printemps 2012)			Parcelle n°3 - Toutainville (27)
Enherbement classique
		Prairie fleurie^(1) (printemps 2010)			Parcelle n°4 - Grèz-en-Bouère (53)
Pois en début de 1ere feuille puis Ray Grass anglais + fétuque rouge traçante naine (octobre 2011)
		Prairie fleurie^(1) (printemps 2011)
		· Pois en début de 1ere feuille puis Ray Grass anglais + fétuque rouge traçante naine + trèfle blanc nain (octobre 2011) · Bandes fleuries en bordure de parcelle^(2)			Parcelle n°5 - Corps-nuds (35)
Enherbement classique
Enherbement classique
Enherbement spontané
		· Luzerne · Bandes fleuries tout autour de ECO^(3)			Parcelle n°8 - Brémontier-Merval (76)
Enherbement classique
Enherbement classique
		· Enherbement classique · Bandes fleuries tout autour de ECO ^(4)
		Pairie fleurie^(1) 1 inter-rang sur 2 et enherbement classique sur les autres inter-rangs (printemps 2012)
		Pairie fleurie^(1) 1 inter-rang sur 2 et enherbement classique sur les autres inter-rangs (printemps 2012)
		· Enherbement classique · Bandes fleuries tout autour de ECO ^(5)

1

MORGANE FOURNIER

REFERENCES

ANNEXE 3 - Références

Référence de rendement (Observatoire économique cidricole régional 2008)

	Feuille		3		4		5		6		7		8		9
	Rendement (T/ha)		5		10		15		20		25		30		32.5
A modérer à la variété et à la parcelle
Analyse minérale de feuille
		N%	P%	K% Ca% Mg%					Mn	Zn		B		Fe		Source
									(ppm)	(ppm)		(ppm)		(ppm)
Moyenne		2.35	0.21	1.74		1.47		0.27								Neyroud 2007 sur 856
(coef de var.)		(12)	(23)	(19)		(22)		(0.25)								échantillons de variétés diff. et terroirs diff.
Moyenne		2,32	0,18	1,85 1,57 0,25					120	105		28				Benoit 2012
Ecart-ty.		0,27	0,03	0,35 0,33 0,06					134	73		8				Sur 170 vergers
Valeur		2,3-2,5	0,17-	1,51,20,2-					25-140	15-25		25-40				CRAN-rapport
recom.			0,19	1,7 1,4 0,37												d'activités 2013
Valeur		2.1-2.4	1.9-2.1	1.41.20.28-					50-80			25-50		180-		Normes Michel BRIOT
recom.				1.55 1.5 0.32										250		(F2+60j) sur M9, cité
Valeur de		2	0,18	1 0,9 0,18					40			25		180		dans Castel 1998
carence
Facteurs		Altern.	Altern.	Indpdt		Variété		Altern.				Norme				Castel 1998
de var.		(prod>an ) [3]	Peu d'influen	de charge		(fort effet)		Variété (Judor				difficile car varie
		Charge	ce de la charge			Très var.		spécial ement)				bcp

[2]

[2] Neyroud 2007

Neyroud souligne l'effet année et terroir sur les teneurs foliaires, indépendamment de la variété. La date d'échantillonage ne prend pas en compte le stade de développement de la feuille ce qui induit une variation. D'où une relative incertitude quant aux seuils cités ci-dessus, établis pour la plupart sur une moyenne de verger ne prenant pas en compte l'effet terroir ou année. [Neyroud 2007]

[3] confirmé dans Fallahi 1997 cité dans Fallahi and Mohan 2000

Reliquats

CA Tarn et Garonne, 2010

Reliquats 0-60cm	C3-F2	F2 à fin mai	Début juin à la récolte
Niveau faible	<40	<60	<40
Niveau normal	40-60	60-80	40-60
Niveau fort	>60	>80	>60

MORGANE FOURNIER

REFERENCES

Analyse chimique de sol

CA Tarn et Garonne, 2010

Taux de saturation de la CEC			Insuffisant			Normal à optimum			Trop fort
K_Sat	<2.5%			2.5 à 4%			>4%
Mg_Sat	<5%			5 à 8% (ou 7 à 9%)^1			>8%
Ca_Sat	<65%			65 à 80%			>80%

¹ Benoit 2012

Memento de l'Agronome, 1984, p79

Très faible

Faible

Moyenne

Forte

Très forte

2

CEC	5<	5-10	10-25	25-40	>40
TauxSaturationCEC en	<40	40-50	50-60	60-90	90-100

%

Normes de Michel Briot cité dans Castell 1998

Ratios cationiques			K/Mg			K/Ca
Valeur de ratio				5-8		1.2-1.4

Grille COMIFER citée dans Temen



Analyse de matières organiques

Duparque A. 2007, et Bouvier 2012

C/N			<10			>12
Capacité de minéralisation d'un sol				Moyenne à rapide		Faible

Un sol est considéré comme équilibré pour un C/N de 10 [Vez 1993].

3

MORGANE FOURNIER

REFERENCES Brochure PROSENSOLS, réalisée dans le cadre du programme européen FEDER

Sable

Sable-limon:

Limon

Argile

Taux de C organique

1,2 - 1,9 %C

1,0 - 1,5 %C

1,3 - 1,7 %C

1,6 - 2,1 %C

Vez 1993

Taux de matières organiques

pH

Nature du sol

Faible

Moyen

Normal

Elevé

Très élevé

< 5.8

Léger, moyen, lourd

< 2.0

2.5

3.0

>3.5

5.8-8.2

Léger Moyen Lourd

<0.8 <1.2 <2.0

1.2 1.8 2.5

1.5 2.3 3.0

>2.0 >3.0 >3.5

>8.3

Léger, moyen, lourd

Dans ces sols la décomposition de la MO est ralentie par de fortes teneurs en calcaire total. Des teneurs anormalement élevées peuvent être observées.

CA Tarn et Garonne, 2010

%argile	<10	10	15	20	25	30	>30
%MO souhaité	3 min	3	2,5	2	2,5	3	3 min

Breisch 2012

Biomasse microbienne (mgC/kg terre)

0-100

100-200

200-300

300-600

>600

Très faible

Faible

Correct

Fort

Très fort

Niveau

Analyse physique Breisch 2012

Stabilité des agrégats MWD (diamètre moyen pondéré en mm)

>0.4

0.4-0.8

0.8-1.3

1.3-2

>2

Stabilité des agrégats

Très instable

Instable

Moyennement stable

Stable

Très stable

Données utilisées lors de l'analyse parcellaire (les données en italique sont disponibles mais non utilisées) : Variables de sortie

IdCaracté ristique	Action	Format	Traitement	Remarques	Nombre de mesures	Disponibilité
ObC144	Rendement_récolte	Num	Le considérer par variété et en cumulé sur deux ans lorsque c'est possible.	Fait en novembre Disponible pour toutes parcelles dès la 3^ème feuille.	23	50%
ObC697	Notation_charge	Txt	Prendre le premier caractère pour obtenir le chiffre	Fait en octobre Disponible pour toutes parcelles dès la 3^ème feuille (voir 2^ème)	29	63%
ObC084	Notation_floraison	Num		Disponible pour toutes parcelles dès la 3ème feuille (voir 2^ème)	24	50%
ObC183 : Ob112	Mesure_circonference (requête ObsPA_CirconfArbre)	Num	Test statistique (circonf.R et circonf_script.R)	Faite sur Judor, sauf Merval sur Dda et Font sur les trois. Disponible pour toutes parcelles dès la 1^ère f.	48	77%
	Taux d'accroissement		Calculé		34	54%

Facteurs explicatifs

IdAction

IdCaract

Caractéristique

Form.

Traitement

Remarques

Nombre de mesure

Disponibilité

Analyse de terre (chimique)

Ob012

ObC015

C/N

Num

6

19%

Ob012

ObC014

B assimilable en mg/kg

Text + Num

Pas de références

32 Toutes parcelles à la plantation puis 2-3 ans après plantation

Ob012

ObC017

CEC en cmol/kg - code

Num

Ob012

ObC021

MgO/K

Num

On s'intéresse au rapport de saturation de la CEC

Ob012

ObC022

Mn biodisponible en mg/kg

Text + Num

Pas de références

Ob012

ObC023

pH en valeur et code

Num

Ob012

ObC030

TauxSaturationCEC en % - code

Num

Ob012

ObC031

TeneurCaO en g/kg - code

Num

Ob012

ObC032

TeneurK en g/kg - code

Num

Ob012

ObC033

TeneurMgO en g/kg - code

Num

Ob012

ObC034

TeneurNa2O en g/kg - code

Num

Ob012

ObC035

TeneurP en g/kg - code

Num

Ob012

ObC037

Zn biodisponible en mg/kg

Text + Num

Pas de références

Ob012

ObC025

TauxdeMatiereOrganique en % - code

Attention : dans certains cas analyse précise de MO

Taux de saturation de la CEC en cations Table data_analyse_chim disponible dans script ConnexionsRAccess_typo_sol.R

K_Sat

Num

Taux de saturation de la CEC en différents cations calculé sous R

32

100%

Ca_Sat

Num

Mg_Sat

Num

Analyse de terre (physique) : ObsMil_SolLANOElem En majorité faite au même laboratoire : LANO Les échantillons sont composés de cinq carottes de 30cm prélevées sur deux diagonales, soit dix carottes. On enlève les premiers centimètres contenant la matière organiques. Ces « premiers » centimètres varient d'un technicien à l'autre.

ObC028

TauxSablesFins en %

Somme

Données pour trouver la classe de texture

12

75%

Ob012

ObC029

TauxSablesGrossiers en %

Ob012

ObC027

TauxLimonsGrossiers en %

Somme

Ob012

ObC026

TauxLimonsFins en %

Ob012

ObC063

Taux argile en %

14

87%

Profondeur du sol Disponible dans Donnees parcelles et vergers.csv

Analyse de matières organiques Pour deux parcelles, des analyses de matières organiques ont été faites : P27 (en 2011 et 2014) et P14 (en 2012). Le document contient les résultats ainsi qu'une note explicative.

Reliquats Les reliquats sont réalisés à trois périodes : sortie hiver (mars), F2+60jours (juillet) et avant récolte (fin août à fin octobre). Les échantillons sont composés de cinq carottes de 30cm prélevées sur deux diagonales, soit dix carottes. On enlève les premiers centimètres contenant la matière organiques. Ces « premiers » centimètres varient d'un technicien à l'autre

Ob010 Ob008 Ob007

Ob13

NH4parha en kg (horizon0_30cm)

Num

31 (sortie hiver) 38 (F2+60) 38 (avant récolte)

50% (sortie hiver) 61% (F2+60j) 61% (avant récolte)

Ob15

N03parha en kg (horizon0_30cm)

Num

Ob14

NH4parha en kg (horizon30_60cm)

Num

Disponible en 2013 sur P50 uniquement

Ob16

NO3parha en kg (horizon30_60cm)

Num

ObC006

Ntotalparha en kg

Num

Analyse minérale feuilles Faite sur Judor uniquement. Analyse minérale feuilles - Faite sur Judor uniquement Prélèvement de 120 feuilles/modalité, soit 12 feuilles par arbre sur 10 arbres, à raison de 6 feuilles de chaque côté de la ligne de plantation (3 à l'extérieur et 3 à l'intérieur de l'arbre). Faite en juillet.

Ob052

ObC093 :ObC107

Analyse minérale feuilles

Num

Par variété. A comparer aux valeurs de références. Faite en juillet. Attention aux variabilités suivant la variété, l'année d'alternance et l'âge.

42

68%

Carpocapse

Ob078

ObC017 0:179

Nombre larve morte

Test statistique (carpo.R et carpo_bandes.R)

24

52%

Ob078

Obc016 0:169

Nombre larve vivante

Ob084

ObC788

Nombre fruits piques (en %)

Les fruits piqués sont comptés sur l'arbre, or le carpo fait tomber les fruits. Donc se baser sur l'abaque nb larve-nb fruits piqués

32

70%

Anthonome

Ob034

ObC075

Nombre moyen de corymbes touches/arbre

Changement des méthodes de mesure. Choisir les données disponibles.

Ob034

ObC076

NombreArbresTouches en %

Ob033

ObC074

Corymbes atteints en %

Ob031

ObC072

Anthonomes en %

Tavelure

Tavelure feuilles_ Fin contamination primaire_Protocole1a ou RDD1a

Ob036

ObC080

Nombre de pousses comptees

Les pousses sont comptées tavelées dès qu'il y a une tâche.

6

Ob036

ObC081

Nombre de pousses tavelées en %

10%

Ob041

ObC067

Fréq_Intens - code

36

58%

Tavelure fruits_ Fin contamination primaire_Protocole1a

Ob037

ObC067

Fréq_Intens - code

Pour l'évaluation de la tavelure fin contamination primaire on préfère considérer les feuilles

Tavelure feuilles_Inoculum automne_RDD1a

Ob038

ObC080

Nombre de pousses comptées

Compte dès qu'il y a une tâche. Très sensible.

50

80%

Ob038

ObC081

Nombre de pousses tavelées en %

Tavelure fruits_ Inoculum automne_Protocole1a ou RDD1a ou RDD2a

Ob081

ObC754

Nombre fruits comptés

Ob081

ObC755

Nombre fruits tavelés (en %)

A considérer pour la réduction de rendement. Changement de système de notation en 2013-2014.

2

50%

Ob039

ObC067

Fréq_Intens - code

12

Ob085

ObC796

Incidence tavelure recolte -code

17

Itinéraire technique

Calendrier de fertilisation et d'amendement calcique

Requêtes APFerti_Intrant_Parcelle et APFerti_Compose_Parcelle. Les calculs de minéraux disponibles suite à un apport organique se font avec la composition de l'intrant (TAB4_IntrantCompo) et la part minéralisable (TAB2_IntrantCarac). Ces tables ont été remplies à partir de différentes sources par Coline Kouchner et servent de référence pour le projet VDD. La part minéralisable est le produit de la composition par le coefficient d'équivalence.

Ces calculs sont à considérer avec un certain recul : les calculs ne prennent pas en compte le type de sol, le climat de l'année et l'activité microbienne. De plus la composition de certains intrants organiques est très variable. La mise à disposition de minéraux les années suivant l'apport est encore plus inconnue.

Calendrier de traitement : APTotaux_ferti_phyto

Repérer les produits correspondants au type recherché (éclaircissant, herbicide, etc...) avec CatApCible.

Calendrier d'éclaircissage

Dans ApTrait_IFTVariete_Reorga_Intrant, sélectionner CatApCible « eclaircissage »

Couverture du rang et de l'inter-rang

Disponible dans requête En_Rang&InterRang pour les tontes, les bandes fleuries et autres opérations

Légende : IR : inter-rang V3_tot ou nom de variété : rang

Pour la pose et arrachage de bâche, ou de mulch : voir dans REQTot, sélectionner Nature « En_MatFix »

Préparation du sol

Dans REQTot, Nature « En_Milieu », IdAction « En032, En033, En035, En054 ». Considérer IdAction « En036 » (« Désherbage mécanique rapide ») pour l'étude des matière organique.

Plantation

Dans REQTot, Nature « EnPhyAgr », IdAction « En002 ».

MORGANE FOURNIER

15/10/15

ANALYSE PARCELLES - P14



1

Parcelle de Jacky BAURUELLE Lisores

P14



MORGANE FOURNIER

15/10/15

2

ANALYSE PARCELLES - P14

Contenu

I CONTEXTE 3

Contexte de plantation 3

Données climatiques 3

Sol 4

Phénologie 4

II ANALYSE 4

A) RENDEMENT 4

B) COMPOSANTES DU RENDEMENT 5

1) Floraison- charge 5

3) Vigueur et volume (estimée par la circonférence de troncs) 5

C) FACTEURS EXPLICATIFS 7

0) Bioagresseurs 7

1) Analyse de reliquats en lien avec les apports 10

2) Analyse de matières organiques du sol 12

3) Analyse chimique en lien avec les apports et relation aux analyses foliaires 13

6) Effet de la couverture de l'inter-rang et du rang 17

Entretien du sol 17

III. CONCLUSION 18

ANNEXE-ANNEXE - DONNEES 19

ANNEXES- REFERENCE 21

BIBLIOGRAPHIE 23

MORGANE FOURNIER

15/10/15

ANALYSE PARCELLES - P14

I CONTEXTE

Contexte de plantation

? Plantation en 2012. ECO planté 15jours plus tard que PROD dû à une parcelle trop

humide côté ECO. Un fossé de drainage a été creusé en première feuille ou début deuxième feuille.

? Précèdent prairie naturelle

? Fumure : apport 1T de Patenkali (soit 300uK+42uSO3+100uMgO) (10/02/2012) ? Innovation : introduction de volaille en 2015 pour gérer le carpocapse

Données climatiques



200

180

160

140

120

100

80

60

40

20

0

Pluviométrie (en mm)

2012 2013 2014 Normale

3

30.00

25.00

20.00

15.00

10.00

5.00

0.00

-5.00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Températures min et max (en °C)

Tmin (normale)

2012

2014

2013

T max (normale)

2012

2013

2014

Station CRAN de Lisores et Ticheville (4km à vol d'oiseau de la parcelle)

MORGANE FOURNIER

15/10/15

ANALYSE PARCELLES - P14

2011 : Hiver et printemps assez sec. Un été assez humide avec de grosses pluies en août. L'automne est assez sec avec néanmoins un mois de décembre très pluvieux (230mm). Au niveau température une année assez chaude dans son ensemble

2012 : Hiver assez sec, avec des températures en dents de scie. Le printemps continue à être sec. Les températures sont moyennes jusqu'en décembre. L'été est normal. L'automne est très pluvieux (518mm).

2013 : Une année dans la normale de pluviométrie avec néanmoins les mois de mars, avril assez sec. L'hiver a été froid et long. L'été a été plus chaud que d'habitude.

2014 :L'hiver est doux mais normalement pluvieux. Le printemps plutôt chaud est normal en

pluviométrie. Par contre l'été est normal en température et pluviométrie. L'automne est assez sec et doux.

Sol

? Sol limoneux

? Profondeur 30-60cm

? RFU 0.90mm/cm ? donc RFU=27 à 54 mm



%MO 3.66 3.4	%Cailloux	PRODf.	pH	CEC
	2	moyen	6.4	9.5
	2	moyen	6.3	10.6

ECO

PROD

%Li

%Ca

%Sa

%Arg

13

2.57

71.5

15.2

13

69.6

17.4

2.43

4

Phénologie

2013	C-C3	E2-E4	F2
Douce de l'Avent	18-avr		15-mai
Dabinett	23-avr	15-mai	22-mai
Judor	23-avr	15-mai	22-mai
2014
Douce de l'Avent		20/04	24/04
Dabinett	12/4	28/04	4/05
Judor	12/4	5/05	15/05

Un retard au débourrement de tous les stades floraux de 15 jours pour ECO en 2012 (effet de l'écart de date de plantation ?).

II ANALYSE

A) RENDEMENT



Figure 1: Rendements (T/ha)

La densité de plantation n'étant pas la même entre PROD et ECO, il faut multiplier ECO par 1.5.

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En 2014 ECO produit tellement peu sur Douce de l'Avent et Judor qu'elles ne sont pas ramassées. Seule Dabinett est ramassée. PROD produit peu comparé aux références conventionnelles (production attendue de 5T/ha pour un verger en 3^ème feuille en conventionnel).

B) COMPOSANTES DU RENDEMENT 1) Floraison- charge



Figure 2: Notes de floraison-charge

Rappel : une note de charge de 1 équivaut à « pas de fruits » et une note de floraison de 2 équivaut à « 25% des bourgeons à fleurs ».

Rappel2 : 2014 est la première année de production. On ne commente que 2014.

Pour 2014, PROD présente des notes de floraison et de charge supérieure de 1 à 2 points à ECO. ECO n'a pas donné de fruit en 2014, excepté Dabinett.

ECO : Douce de l'Avent fleurit vraiment peu, Judor reste très décevante. Seule Dabinett fleurit supérieur à 3, ce qui reste décevant pour un verger de 3^ème feuille (référence conventionnel). Dabinett et Judor accroche mal.

PROD : En 2014 la floraison est bonne sauf pour Judor qui est décevante. Malgré une floraison faible en 2013, elle fleurit toujours peu en 2014. Dabinett accroche bien. Douce de l'Avent et Judor moins.

3) Vigueur et volume (estimée par la circonférence de troncs)

Une vigueur satisfaisante pour des vergers AB. ECO a un volume d'arbre systématiquement inférieur à PROD (cf Annexe-Tests). ECO est faiblement inférieur à la moyenne du réseau (0.5cm de circonférence). De 2012 à 2013 ECO croit moins vite, mais de 2013 à 2014 ECO croit plus vite.

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Figure 3: Circonférence de tronc

On teste la différence entre ECO et PROD :

AgeVerger	Test	ECO	PROD
1	1^1	7.12666667	7.96333333
2	1^1	8.85	9.95
3	1^1	11.95	12.8642857

0 : pas de différences 1 : différence significative

1 : test de Student ² : test de Kruskal-Wallis
ECO est systématiquement moins volumineux que PROD.

ACCROISSEMENT

AgeVerger	Test	ECO	PROD
1	0^1	0.24749821	0.24960855
2	1^1	0.34753383	0.29270256

0 : pas de différences 1 : différence significative

1 : test de Student ² : test de Kruskal-Wallis

Les arbres sont moins volumineux en ECO mais croissent à la même vitesse voir plus rapidement en 3ème feuille: on peut donc penser qu'ils ont pris un retard mais qu'ils pourraient le rattraper.

? Les différences de rendement observées pour toutes les variétés en 2014 s'expliquent par :

o Une absence de floraison dans ECO pour Judor, très faible pour Douce de l'Avent et Dabinett

o Des arbres moins volumineux

o Quid du remplissage du fruit ?

Douce de l'Avent ne fleurit pas du tout en ECO. Floraison et accrochage sur Judor et Douce de l'Avent sont décevants en PROD : est-ce dû à de fortes chutes physiologiques ou à une mauvaise nouaison ?

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C) FACTEURS EXPLICATIFS

0) Bioagresseurs

Carpocapse



Figure 4: Nombre moyen de larves (vivantes et mortes)

ECO et PROD sont similaires hormis Douce de l'Avent qui est moins touchée en ECO.

Sur Dabinett	ECO	PROD
Nombre fruits comptés	250	300
Nombre fruits piques (en %)	10,9	13,7

Tableau 1: Dégâts sur fruits

PROD a un inoculum et des dégâts sur fruits supérieurs à ECO : ceci est à rapprocher de la faible charge d'ECO.

? Pour PROD comme pour ECO on peut craindre des dégâts sur fruits ou des chutes.

Anthonomes Pas de pression.

Tavelure

(Dabinett et Douce de l'Avent se comporte de la même manière)



Figure 5: Intensité et fréquence tavelure fin contamination primaire (feuille)

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Figure 6: Nombre de pousses tavelées (automne) Uniquement sur Judor, car Dabinett et Douce de l'Avent présentent 0%.

2013 : pas de différences en fin contamination primaire (mi-juillet). En automne PROD est plus touché : on peut craindre des effets sur la photosynthèse.

2014 : Entre la fin de contamination primaire et l'automne, fort repiquage estival en ECO. On peut craindre des problèmes de photosynthèse en ECO, mais qui seront inférieurs à PROD qui présente une note de I2F2 dès mi-juin.



Figure 7: Notation de dégâts sur fruits en automne (2014)

2014 : Pour Judor, note de 3.5-4 de dégâts sur fruits : on peut craindre un impact sur la récolte en ECO et en PROD sur Judor.

Inoculum à surveiller en 2015. Pucerons cendrés



Figure 8: Note sur 9 de présence du puceron cendré

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Figure 9: Intensité et fréquence des foyers de puceron cendré (2014)

2013 : ECO est peu touché. PROD est touché avec risque d'impact sur la croissance. 2014 : PROD est plus touché qu'ECO. En PROD et ECO, Judor semble être moins touché que Dabinett et Douce de l'Avent (alors que Judor n'est pas traitée contrairement à Douce de l'Avent). Pour Dabinett et Douce de l'Avent on peut craindre un impact sur la croissance en PROD.

Chevreuil

ECO a été plus touché que PROD. Attaques fréquentes depuis la plantation.

Bilan : dégâts selon le ravageurs

	ECO-2013			ECO-2014			PROD-2013			PROD-2014
	Dab	Dda	Jud	Dab	Dda	Jud	Dab	Dda	Jud	Dab	Dda	Jud
Carpo (bandes)				++	0	++				++	++	++
Tavelure-fin conta	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	+
Tavelure-aut	0	0	+	0	0	++	0	0	++	0	0	++
Puceron cendré	0	0	0	0	+	0	0	0	0	+	+	0
Chevreuil	++	++	++	++	++	++	0	0	0	0	0	0

- absence de dégâts 0 neutre + début de dégâts ++ dégâts sévères à craindre

? En bilan, la forte présence de carpocapse pourrait expliquer la faible charge en PROD sur Judor et Douce de l'Avent.

La tavelure a touché les deux modalités surtout sur Judor dès fin 2013, avec une pression plus forte sur PROD.

Le puceron cendré a touché Douce de l'Avent et Dabinett en PROD. Les dégâts de chevreuils, sévères sur certains arbres en ECO, ont certainement du influencer la croissance.

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Figure 10: Teneur foliaire en azote

Age Verger	NomIntrant	Date	PROD
2	Vinasse de betterave	2013-07-25	0.072
3	Vinasse de betterave	2014-06-26	0.1152
		2014-07-21	0.2877

Tableau 2: Fertilisation foliaire

1) Analyse de reliquats en lien avec les apports



Figure 14: Reliquat, fertilisation azotée

Les unités d'azote sont celles apportées. Sur les 55,5uN/ha, seules 27uN/ha seraient disponibles dans l'année. En effet la vinasse contient 3%N, disponible à 50% dans l'année. On peut s'attendre à une minéralisation de l'azote restant (totale ou partielle), l'année suivante.

Localisation des reliquats : en PROD limite bâche-inter-rang. En ECO limite mulch dès 2013.

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Les reliquats sont souvent assez élevés pour assurer une bonne alimentation, hormis PROD 2012 et ECO-PROD fin 2014. Par contre ils sont déséquilibrés ammonium/nitrate. ECO comme PROD sont en-dessous des valeurs recommandées surtout en 2013 pour ECO. PROD reste constant tandis qu'ECO s'améliore. 2012 : Reliquat issu de la minéralisation de la prairie retournée.

4 ECO<<PROD : effet faim d'azote du mulch ? Hydromorphie qui gêne la minéralisation?

2013 : Malgré un reliquat avant récolte deux fois supérieur en PROD, le reliquat sortie hiver est identique en ECO et en PROD 4 Lessivage?

Les reliquats suivants sont assez similaires entre ECO et PROD et satisfaisants hormis le reliquat avant récolte qui parait faible pour assurer une bonne mise en réserve. Les reliquats restent constants de la sortie hiver à F2+60j malgré l'absence d'apports: minéralisation. Malgré ces reliquats similaire, _Nfeuille PROD > Nfeuille ECO

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4 Effet de l'apport foliaire en PROD (0.11uN) ou meilleure absorption racinaire dans PROD (cf arbre plus développée dans PROD) ?

4 Effet faim d'azote sous le mulch, non visible sur le reliquat fait à la limite du mulch ? Effet rémanent de la carence de l'année précédente ?

2014 : L'apport en ECO est suivi de l'augmentation du reliquat entre sortie hiver et F2+60j. PROD augmente dans les mêmes proportions malgré l'absence d'apport. L'apport en ECO se retrouve dans l'analyse foliaire.

4 Pourquoi ne retrouve-t-on pas l'apport dans les reliquats : l'arbre absorbe tout ? Lessivage (200mm d'eau en avril-mai) ? Concurrence ?

De bons reliquats qui en 2014 ont été améliorés par une bonne fertilisation en ECO. ECO et PROD sont similaires hormis le reliquat avant récolte de 2012. Malgré ces bons reliquats, la floraison reste faible en PROD et très décevante en ECO. 4 En ECO, les reliquats à la limite du mulch rendent-ils réellement compte de la disponibilité azotée ? En 2014, pourquoi le reliquat F2+60j en PROD, malgré l'absence d'apports, s'améliore dans les mêmes proportions en PROD qu'en ECO qui reçoit 1.9T de vinasse? Peu de matière organique apportée (résidus de taille évacués) : quid de la minéralisation ? Selon l'analyse de matières organiques (ci-dessous), la teneur initiale en MO est suffisamment élevée pour permettre une impasse sur la MO.
Modalité	Date	Intrant	Nom Composé	ValeurNu m	Quantité Composé		Par ha	Dispo.	Type d'apport
71BaurPROD	10/02/2012	Patenkali	K2Omin	1000	30	%	300	300	Sol	mineral
72BaurECO	10/02/2012	Patenkali	K2Omin	1000	30	%	300	300	Sol	mineral
72BaurECO	10/02/2012	Patenkali	SO3	1000	42	%	420	420	Sol	mineral
72BaurECO	10/02/2012	Patenkali	MgO	1000	10	%	100	100	Sol	mineral
71BaurPROD	10/02/2012	Patenkali	SO3	1000	42	%	420	420	Sol	mineral
71BaurPROD	10/02/2012	Patenkali	MgO	1000	10	%	100	100	Sol	mineral
72BaurECO	18/04/2013	Patenkali	K2Omin	500	30	%	150	150	Sol	mineral
72BaurECO	18/04/2013	Patenkali	SO3	500	42	%	210	210	Sol	mineral
72BaurECO	18/04/2013	Patenkali	MgO	500	10	%	50	50	Sol	mineral
71BaurPROD	10/05/2013	Solubor_	B	0.8	20.5	%	0.16	0.16	Feuille	corr.
71BaurPROD	25/07/2013	Vin. bett.	Norga	2.4	3	%	0.07	0.04	Feuille	orga
71BaurPROD	25/07/2013	Vin. bett.	K2Oorga	2.4	7	%	0.17	0.17	Feuille	orga
72BaurECO	27/03/2014	Vin. bett.	Norga	1849	3	%	55.47	27.74	Sol	orga
72BaurECO	27/03/2014	Vin. bett.	K2Oorga	1849	7	%	129.43	129.43	Sol	orga
71BaurPROD	26/06/2014	Vin. bett.	K2Oorga	3.84	7	%	0.27	0.27	Feuille	orga
71BaurPROD	26/06/2014	(SO4+Mg2)	MgO	3.07	16	%	0.49	0.49	Feuille	mineral
71BaurPROD	26/06/2014	Vin. bett.	Norga	3.84	3	%	0.12	0.06	Feuille	orga
71BaurPROD	21/07/2014	Vin. bett.	K2Oorga	9.59	7	%	0.67	0.67	Feuille	orga
71BaurPROD	21/07/2014	Vin. bett.	Norga	9.59	3	%	0.29	0.14	Feuille	orga

Tableau 3: Calendrier de fertilisation

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2) Analyse de matières organiques du sol

(ECO le 23/09/2011)

Fraction/dégradablilité

Granulométrie (en %) Equilibre moyen/long terme

Carbone (%Ctotal)

MO (en % du sol)

C/N

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MO libre/rapide

	21.6	23.2	0.79	15.7
MO liée / lente	78.4	76.8	2.60	9.7
Sol non fractionné	100	100	3.39	10.6

Un taux de MO de 3.39 (contre 2.9% pour l'analyse LANO). Le ratio MOlibre/MOliée est en faveur de la MOlibre (21% de la MOtot contre 25% recommandé). Le C/N de la MOlibre indique une minéralisation normale pour de la jeune MO. Et le C/N de la MOliée indique un humus stable.

La biomasse microbienne est en quantité suffisante pour la quantité de MO à minéraliser, avec une activité correcte quoiqu'un peu juste. Elle contient beaucoup de P et K (comparaison avec Deca).

Bon rendement de transformation de la MO en biomasse microbienne et quantité de MO suffisante pour entretenir cette biomasse microbienne et assurer une bonne fourniture en azote.

4 On peut s'attendre à une bonne fourniture d'azote par le sol.

4 Le bon potentiel de minéralisation se vérifie dans les reliquats qui sont souvent au-dessus de 30uN malgré une absence de fertilisation au sol. Néanmoins cette minéralisation n'est pas suffisante.

Nous n'avons pas d'analyse de MO pour PROD mais au vu des reliquats, il semble que le sol minéralise de la même façon.

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3) Analyse chimique en lien avec les apports et relation aux analyses foliaires

Bilan général et évolution 2009-2014 Analyse 2014 faite en septembre
	ECO 2011	PROD 2011	ECO 2014	PROD 2014	RECOMMA.
CEC en cmol/kg	9.5	10.6	11.8	11.7	10-25
pH en valeur et	6.4	6.3	6.5	6.3	6.5-7
TauxdeMatiereOr	2.9	3.4	3.66	3.9	2-2.5
TauxSaturationC	89	89	90	86	50-60
TeneurCaO en g/kg	2.2	2.43	2.57	2.37
TeneurK en g/kg	0.06	0.065	0.159	0.164
TeneurMgO en g/kg	0.077	0.103	0.178	0.236
TeneurP en g/kg	0.081	0.115	0.115	0.121	0.02-0.07
K+ en %CEC	1.62	1.57	3.45	3.59	2.5-4
Mg++ en %CEC	4,05	4,86	7,54	10,09	5-8
Ca++ en %CEC	83,37	82,53	78,41	72,92	65-80

Tableau 4: Analyse chimique de sol

Cations : Un sol à CEC faible à moyenne qui s'améliore (augmentation de la matière organique ?). La saturation en K, faible en 2011, s'améliore en 2004 pour ECO et PROD. La saturation en Mg s'améliore en PROD et ECO et passe même au-dessus des recommandations en PROD.

pH : pH bon et relativement constant.

MO : Une bonne teneur en matières organiques en augmentation trois ans après plantation. Phosphore : Une bonne teneur en P (>0.07g/kg). Il y a eu augmentation en ECO.

4 ECO et PROD évolue de manière similaire : augmentation du taux de matières organiques, de la CEC et des teneurs en magnésium et potassium. PROD dépasse fortement les valeurs en magnésium : problème de blocage du potassium ?

4 Les deux sols ont une bonne disponibilité en cations avec un bon pH et un taux de matières organiques propices à la minéralisation.

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Relation teneurs foliaires-apports-sol

SOL	ECO 2011	PROD 2011	ECO 2014	PROD 2014	RECOMMA.
TeneurCaO en g/kg	2.2	2.43	2.57	2.37
TeneurK en g/kg	0.06	0.065	0.159	0.164
TeneurMgO en g/kg	0.077	0.103	0.178	0.236
TeneurP en g/kg	0.081	0.115	0.115	0.121	20-70
K+ en %CEC	1.62	1.57	3.45	3.59	2.5-4
Mg++ en % CEC	4,05	4,86	7,54	10,09	5-8
Ca++ en % CEC	83,37	82,53	78,41	72,92	65-80

Tableau 5: Analyse chimique de sol



Figure 11: Teneurs foliaires en magnésium et phosphore

Age Verger	NomIntrant	Date	Nom Composé	ECO	PRO
				Sol	Feuille	Sol
1	Patenkali	2012-02-10	MgO	100		100
2		2013-04-18		50
3	Sulfate de Mg2(feuille)	2014-06-26			0.4912

Tableau 6: Calendrier de fertilisation

Mg : en teneur foliaire ECO est systématiquement plus faible en Mg que PROD et est en-dessous des valeurs recommandées. Dans le sol ECO est inférieur à PROD (en teneur totale et en disponibilité) mais reste dans les recommandations. Pourtant ECO a été fertilisé de la même manière que PROD en 2012 puis reçoit un apport supplémentaire en 2013.

? Pourquoi ECO n'absorbe pas le Mg qui est présent en quantité suffisante dans le sol?

P : en teneur foliaire ECO et PROD sont au-dessus des valeurs recommandées. En 2013 malgré une teneur au sol légèrement plus élevée dans PROD, ECO est supérieur en teneur foliaire. Cette différence tend à se combler en 2014 en PROD.

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	ECO 2011	PROD 2011	ECO 2014	PROD 2014	RECOMM.
TeneurK	0.06	0.065	0.159	0.164
K+ en % CEC	1.62	1.57	3.45	3.59	2.5-4
Mg++ en % CEC	4,05	4,86	7,54	10,09	5-8
Ca++ en % CEC	83,37	82,53	78,41	72,92	65-80

Tableau 7: Analyse chimique de sol



Figure 12: Analyse minérale de feuille (K)

Age Verger	NomIntrant	Date	Nom Composé	ECO	PRO
				Sol	Feuille	Sol
1	Patenkali	2012-02-10	K2Omin	300		300
2	Patenkali	2013-04-18	K2Omin	150
	Vinasse	2013-07-25	K2Oorga		0.168
3	Vinasse	2014-03-27	K2Oorga	129.43
		2014-06-26	K2Oorga		0.2688
		2014-07-21	K2Oorga		0.6713

Tableau 8: Calendrier de fertilisation

K : ECO est largement au-dessus des recommandations en teneur foliaire en potassium (1.51.7) contrairement à PROD qui est en-dessous malgré une teneur dans le sol et une saturation de la CEC assez proche d'ECO, voir supérieur en 2014 pour PROD. La fertilisation foliaire en 2013 et 2014 pour PROD se répercute en teneur foliaire en 2014, mais il reste un déficit.

4 Pourquoi, malgré une bonne disponibilité en K en PROD, PROD est déficient en K ? Notamment en 2013, pourquoi ECO est si supérieur à PROD, alors que la seule différence d'apport a été faite en 2013 ? Effet du mulch ??

4 La forte teneur foliaire en ECO est à rapprocher des apports récurrents en Patenkali ou vinasse ?

ECO est déficient en magnésium alors que PROD l'est en potassium.

4 Pourquoi ECO est carencé en magnésium alors qu'il y a une bonne disponibilité dans le sol : effet antagoniste du potassium?

4 Pourquoi ECO « absorbe mieux le potassium » : effet mulch ?

Y a-t-il un effet du soufre du Patenkali ?

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Tableau 9: Teneur foliaire en calcium

Ca : ECO est en-dessous des valeurs recommandées tandis que PROD est dans la tranche. ECO comme PROD diminuent en 2014. PROD devient juste en 2014.



Figure 13: Teneurs foliaires en oligo-éléments

Les seuils de recommandation sont à prendre avec précaution pour ces trois éléments.

PROD et ECO sont identiques et comme beaucoup de parcelles du réseau inférieures aux recommandations.

ECO est déficient en magnésium et calcium contrairement à PROD qui est plus dans les recommandations

4 Effet antagoniste du potassium au sein de l'arbre ?

PROD est carencé en potassium et ECO non, alors que la disponibilité dans le sol parait similaire

4 Effet mulch qui met à disposition le potassium en ECO (voir l'article de Merwin et Stiles, où différents couvert du rang sont étudiés dont le foin qui met à disposition le potassium et peut être rapproché du mulch) ?

Cette carence en magnésium d'ECO est-elle à rapprocher de la carence azotée ? Ou celle-ci est essentiellement due à l'effet faim d'azote du mulch ? Car la teneur en azote augmente en 2014 alors que celle en magnésium non.

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6) Effet de la couverture de l'inter-rang et du rang Entretien du sol

PRO

ECO

Année	Rang	Opération rang	Inter-rang	Tonte ou roulage
2012	Bâche plastique		Enherbement spontané	2
2013	Bâche plastique		Enherbement spontané	23/07;
2014	Bâche plastique	15/03 : arrachage de la bâche	Enherbement spontané	27/06; 15/09
2015	Enherbement spontané		Enherbement spontané
2012	Mulch+enherbement spontané		Bande fleurie 1/2 rang	Semis au printemps2012
2013	Mulch+enherbement sp.		Bande fleurie 1/2 rang	23/07 (IR); 17 /09 (PF)
2014	Mulch+enherbement sp.		Bande fleurie 1/2 rang	27/06 (IR); 15/09 (PF+IR); 14/12 (PF+IR)
2015	Mulch+enherbement sp.		Bande fleurie 1/2 rang

IR : inter-rang (couvert spontané 1rang sur 2)

PF : prairie fleurie ECOSEM (1 rang sur 2) = (90% graminées : fétuque rouge et pâturin/10% de fleurs : bleuet des champs, nielle des blés, coquelicot, centaurée des prés, carotte sauvage, vipérine, marguerite des prés, mauve musquée, chicorée sauvage, compagnon blanc, silène enflé, brunelle, chrysanthème des moissons, léontodon changeant, achillée millefeuille). Semis à 40 kg/ha.

Inter-rang : Gestion des tontes peu différenciées. La différence de composition du couvert tend à s'estomper en 2014.

Rang : Bâché en PROD et couvert (mulch) / enherbé en ECO.

2012 : en ECO, effet faim d'azote dû à la décomposition du mulch (essai fait à la Chambre d'Agriculture de Normandie confirme cette hypothèse, présenté dans leur rapport d'activité 2012).

2013 : concurrence non visible sur les reliquats (aucune différence) mais différence sur les analyses de feuille

4 Concurrence azotée et/ou hydrique du rang? Ou plutôt concurrence pour la découverte de l'espace racinaire ?

2014 : Le mulch a commencé à se décomposer dès 2014 où il commençait à y avoir pas mal de couverture au pied de l'arbre en ECO.

4 Le manque de réponse des reliquats à la fertilisation en ECO est-il l'expression de l'absorption du rang enherbé ?

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III. CONCLUSION

Bilan croissance-production

ECO présente un volume plus faible. Quant à la production ECO n'a ni assez fleuri, ni assez accroché pour produire en 2014.

Impact des ravageurs

Le carpocapse a pu être responsable d'un mauvais accrochage en ECO et en PROD en 2014. EN 2013 et 2014, la tavelure a pu désavantager PROD même si elle a aussi touché ECO, mais moins sévèrement. Les chevreuils ont fait beaucoup de dégâts en ECO. Les pucerons ont légèrement touché PROD.

Bilan nutrition-fertilisation

Au niveau nutrition azotée, ECO comme PROD présentent de bons reliquats. Que la fertilisation soit différenciée (2014) ou non (2013), les reliquats sont identiques.

En ECO, les feuilles présentent un déficit azoté en 2013 qui se rattrape en 2014.

En PROD l'apport en foliaire de vinasse améliore la teneur foliaire qui reste tout de même en deçà des recommandations.

Explications possibles

? La différence de reliquat fin 2012 peut expliquer un retard pris par ECO qui se répercute

d'année en année. Cette différence serait due à l'effet faim d'azote du mulch en ECO.

? Faible nutrition magnésienne d'ECO entraine une mauvaise utilisation de l'azote, d'où la faible teneur foliaire en azote de 2013. Pourquoi, malgré une carence en magnésium, la teneur foliaire de 2014 remonte-t-elle ?

4 Effet de l'apport de vinasse, riche en azote rapidement disponible, compense ce phénomène ?

4 Pourtant il semble y avoir assez de Mg disponible dans le sol : pourquoi l'arbre ne l'assimile-t-il pas? Effet antagoniste du potassium ? Concurrence du rang enherbé ? ? En ECO effet concurrence de la couverture du rang (mulch puis enherbement) ?

AZOTE : effet faim d'azote en 2012 . Puis concurrence avec l'enherbement ce qui expliquerait pourquoi la fertilisation azotée en ECO 2014 ne se retrouve pas dans les reliquats. MAGNESIUM : sachant que le magnésium est un élément très mobile, lessivage ? Puisqu'ECO est plus humide que PROD. Ou effet concurrence ?

POTASSIUM : le mulch l'a mis à disposition en ECO, puis les multiples apports (vinasse et Patenkali) ont pris le relais.

? Impact des chevreuils qui ont plus attaqué côté ECO ?

Futur

La différence de nutrition azotée (teneur foliaire) s'est comblée en 2014. Les reliquats avant récolte 2014 sont bons en PROD comme en ECO : la floraison 2015 va-t-elle être bonne dans les deux modalités ? Identiques ? (sachant qu'ECO risque de subir les effets des années précédentes, ne serait-ce qu'au niveau de son volume).

L'inoculum tavelure en ECO va-t-il augmenter fortement, impliquant de gros dégâts?

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ANALYSE PARCELLES - P14



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ANALYSE PARCELLES - P14

ANNEXE - DONNEES

Météo

	MESURE	janvier	fevrier	mars	avril	mai	juin	juillet	aout	septembre	octobre	novembre	decembre
2012	NOMRBES de JOURS COMPTABILISES	31	28	31	30	31	30	31	31	30	31	30	31
2013		31	28	31	30	31	30	31	31	30	31	30	30
2014		31	28	31	30	31	30	31	31	30	31	30	30
20121	JOUR MANQUANT A LISORES	0	0	0	0	0	0	31	31	30	31	30	24
20131	JOUR MANQUANT A TICHEV.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
20141		0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0



> res3=glm(ValeurNum~Modalité+Zone, family=poisson, data=carpo) > summary(res3)

Call:

glm(formula = ValeurNum ~ Modalité + Zone, family = poisson, data = carpo)

Deviance Residuals:

Min 1Q Median 3Q Max

-3.2251 -1.8017 -0.0713 0.8722 4.3187

Coefficients:

Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)

(Intercept) 0.7312 0.1628 4.490 7.12e-06 ***

Modalitépro 0.7327 0.1545 4.741 2.12e-06 ***

Zonedav -0.2469 0.1887 -1.308 0.191

Zonejud 0.1849 0.1691 1.093 0.274

Signif. codes: 0 `***' 0.001 `**' 0.01 `

Utilisation de la station de Lisores en 2012 puis Ticheville en 2013-20145 Carpocapse

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ANALYSE PARCELLES - P14

ANNEXES- REFERENCE

Référence de rendement (Observatoire économique cidricole régional 2008)

Feuille			3		4			5		6		7		8			9
Rendement			5		10			15		20		25		30			32.5
(T/ha)
A modérer à la variété et Analyse minérale				à la parcelle de feuille K% Ca% Mg%
	N%	P%							Mn (ppm)		Zn (ppm)		B (ppm)		Fe (ppm)	Source
Moyenne (coef de var.)	2.35 (12)	0.21 (23)		1.74 (19)		1.47 (22)	0.27 (0.25)									Neyroud 2007 sur 856 échantillons de variétés diff. et terroirs diff.
Moyenne	2,32	0,18		1,85 1,57 0,25 0,35 0,33 0,06 1,51,20,2- 1,7 1,4 0,37 1.41.20.28- 1.55 1.5 0.32 1 0,9 0,18					120		105		28			Benoit 2012 Sur 170 vergers
Ecart-ty.	0,27	0,03							134		73		8
Valeur recom.	2,3-2,5	0,17- 0,19							25-140		15-25		25-40			CRAN-rapport d'activités 2013
Valeur recom.	2.1-2.4	0.19- 0.21							50-80				25-50		180- 250	Normes Michel BRIOT (F2+60j) sur M9, cité dans Castel 1998
Valeur de carence	2	0,18							40				25		180
Facteurs de var.	Altern. (PROD>a n) Charge	Altern. Peu d'influen ce de la charge		Indpdt de charge		Variété (fort effet) Très var.	Altern. Variété (Judor spécial ement)						Norme difficile car varie bcp			Castel 1998

[2]

[2] Neyroud 2007

Neyroud souligne l'effet année et terroir sur les teneurs foliaires, indépendamment de la variété. La date d'échantillonage ne prend pas en compte le stade de développement de la feuille ce qui induit une variation. D'où une relative incertitude quant aux seuils cités ci-dessus, établis pour la plupart sur une moyenne de verger ne prenant pas en compte l'effet terroir ou année. [Neyroud 2007]

CA Tarn et Garonne, 2010

Reliquats 0-60cm	C3-F2	F2 à fin mai	Début juin à la récolte
Niveau faible	<40	<60	<40
Niveau normal	40-60	60-80	40-60
Niveau fort	>60	>80	>60

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ANALYSE PARCELLES - P14

Analyse chimique de sol

CA Tarn et Garonne, 2010

	Insuffisant	Normal à optimum	Trop fort
K_Sat	<2.5%	2.5 à 4%	>4%
Mg_Sat	<5%	5 à 8% (ou 7 à 9%)^1	>8%
Ca_Sat	<65%	65 à 80%	>80%

¹ Benoit M., Importance des différents éléments nutritifs. Pilotage de la fertilisation du verger, Présentation PPT, 2012 Mar 13, CRAN

Memento de l'Agronome, 1984, p79

Très faible

Faible

Moyenne

Forte

Très forte

CEC	5<	5-10	10-25	25-40	>40
TauxSaturationCEC en	<40	40-50	50-60	60-90	90-100

%

Normes de Michel Briot cité dans Castell 1998

Valeur de ratio

K/Mg

5-8

K/Ca

1.2-1.4

22

Grille COMIFER cité dans Temen



Duparque A. 2007, et Bouvier 2012

C/N			<10			>12
Capacité de minéralisation d'un sol				Moyenne à rapide		Faible

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ANALYSE PARCELLES - P14

Brochure PRODSENSOLS, réalisée dans le cadre du PRODgramme européen FEDER

		Sable		Sable-limon:		Limon			Argile
Taux de C organique		1,2 - 1,9 %C		1,0 - 1,5 %C		1,3 - 1,7 %C			1,6 - 2,1 %C
CA Tarn et Garonne, 2010
%argile	<10		10	15	20		25	30		>30
%MO souhaité	3 min		3	2,5	2		2,5	3		3 min

Analyse de matières organiques

Le PEM est jugé acceptable autour de 1500, et trop faible en dessous de 500. (Chantelot 2003) Ratio MOlibre/MOliée : 25-75 (ou 10-90 selon l'analyse). Et 0.20% de MO libre dans le sol 20% souhaitable. [Celesta Lab]

BIBLIOGRAPHIE

Benoit M., Importance des différents éléments nutritifs. Pilotage de la fertilisation du verger,

Présentation PPT, 2012 Mar 13, CRAN

Bouvier E. Adapter les apports organiques au sol. CA 84; 2012.

CA Tarn et Garonne (J.-F. Larrieu). Guide fertilisation raisonnée en arboriculture fruitière. 2010.

Castel B. Le verger cidricole basse-tige normand: vers un raisonnement de la fertilisation. 1998.

Chantelot E. L'activité biologique des sols
· Méthodes d'évaluation1. Techn'ITAB; 2003.

Duparque A. Sol et matières organiques. Mémento pour des notions utiles et contre les idées recues.

AgroTransfert; 2007.

Leclercq B. Guide des matières organiques. ITAB. 2011. 91 p.

Leclercq B. La fertilisation organique en agriculture biologique. RMT DévAB; 2009

Memento de l'Agronome, 1984, p79

Merwin IA, Stiles WC. Orchard Groundcover Management Impacts on Apple Tree Growth and Yield,

and Nutrient Availability and Uptake. J Amer Soc Hort Sci. 1994 Mar 1;119(2):209-15.

Référence analyse de sols Deca2014-Cedat et Deca2011-LCA

Sciences et techniques avicole,Hors série sept 2001

Temen L. FertilisationPK. CA Pays de la Loire;

Trocme, S, and R Gras. 1964. Sol Et Fertilisation En Arboriculture Fruitière. G.M. Perrin. Bibliothèque

De L'arboriculture Fruitière.

Vaysse P, Soing P, Peyremorte P. L'irrigation des arbres fruitiers. CTIFL; 1990. 255 p.

1

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TESTS STATISTIQUES

ANNEXE 6 - TESTS STATISTIQUES

Etude des variables explicatives - Sur l'ensemble du réseau

	azotet otalen %ms	magnesiumto talen%ms	potassiumto talen%ms	avantreco lte_n_1	sortieh iver_	f2plus6 0jours	CEC_ca lcium	Mg_C EC	phenva leuret	tauxdem atiereor	Nsol_mi n_print	Nsol_org a_print	Nsol_mi n_ete	Nsol_or ga_ete	N.fol. ferti	Nfoln _1	Mgfo ln_1	charg en_1	Pluvio	Tmoy
azotetotalen%m s	1.00	0.38	-0.07	0.24	-0.07	0.75	-0.06	-0.47	-0.32	-0.20	0.52	-0.18	0.59	-0.04	0.47	0.64	0.17	-0.04	0.34	0.24
magnesiumtotal en%ms	0.38	1.00	-0.73	0.19	-0.35	0.12	0.14	-0.02	-0.01	0.06	-0.08	-0.14	-0.06	0.00	0.01	0.09	0.78	0.03	0.14	0.42
potassiumtotale n%ms	-0.07	-0.73	1.00	0.11	0.17	0.08	-0.02	-0.39	0.12	-0.21	0.17	0.10	0.21	-0.20	0.15	-0.01	-0.82	-0.14	-0.18	-0.42
avantrecolte_n_ 1	0.24	0.19	0.11	1.00	-0.22	0.49	0.91	-0.51	0.78	-0.15	-0.06	0.08	0.17	0.43	0.31	0.26	-0.09	-0.27	-0.35	-0.35
sortiehiver_	-0.07	-0.35	0.17	-0.22	1.00	-0.01	-0.27	0.36	-0.27	0.14	-0.21	-0.13	0.06	0.10	0.00	0.20	-0.22	-0.54	-0.23	-0.30
f2plus60jours	0.75	0.12	0.08	0.49	-0.01	1.00	0.23	-0.53	-0.08	-0.07	0.55	-0.15	0.82	0.15	0.67	0.65	0.10	-0.20	0.33	0.16
CEC_calcium	-0.06	0.14	-0.02	0.91	-0.27	0.23	1.00	-0.31	0.91	-0.13	-0.28	0.13	-0.09	0.47	0.13	0.00	-0.05	-0.24	-0.47	-0.41
Mg_CEC	-0.47	-0.02	-0.39	-0.51	0.36	-0.53	-0.31	1.00	-0.21	0.40	-0.30	-0.35	-0.41	-0.32	-0.66	-0.20	0.31	0.15	-0.13	0.04
phenvaleuret	-0.32	-0.01	0.12	0.78	-0.27	-0.08	0.91	-0.21	1.00	-0.08	-0.36	0.08	-0.34	0.40	-0.14	-0.19	-0.22	-0.09	-0.59	-0.54
tauxdematiereo	-0.20	0.06	-0.21	-0.15	0.14	-0.07	-0.13	0.40	-0.08	1.00	-0.15	-0.29	0.12	-0.14	-0.39	-0.07	0.07	0.17	-0.07	0.09
Nsol_min_print	0.52	-0.08	0.17	-0.06	-0.21	0.55	-0.28	-0.30	-0.36	-0.15	1.00	-0.31	0.60	-0.17	0.23	0.53	0.17	0.44	0.45	0.22
Nsol_orga_print	-0.18	-0.14	0.10	0.08	-0.13	-0.15	0.13	-0.35	0.08	-0.29	-0.31	1.00	-0.26	0.53	0.49	-0.52	-0.18	-0.26	0.26	0.31
Nsol_min_ete	0.59	-0.06	0.21	0.17	0.06	0.82	-0.09	-0.41	-0.34	0.12	0.60	-0.26	1.00	-0.15	0.51	0.73	0.02	-0.15	0.23	0.08
Nsol_orga_ete	-0.04	0.00	-0.20	0.43	0.10	0.15	0.47	-0.32	0.40	-0.14	-0.17	0.53	-0.15	1.00	0.37	-0.02	-0.01	-0.30	-0.02	-0.06
N.fol.ferti	0.47	0.01	0.15	0.31	0.00	0.67	0.13	-0.66	-0.14	-0.39	0.23	0.49	0.51	0.37	1.00	0.25	-0.01	-0.33	0.49	0.28
Nfoln_1	0.64	0.09	-0.01	0.26	0.20	0.65	0.00	-0.20	-0.19	-0.07	0.53	-0.52	0.73	-0.02	0.25	1.00	0.13	-0.08	-0.02	-0.23
Mgfoln_1	0.17	0.78	-0.82	-0.09	-0.22	0.10	-0.05	0.31	-0.22	0.07	0.17	-0.18	0.02	-0.01	-0.01	0.13	1.00	0.14	0.33	0.56
chargen_1	-0.04	0.03	-0.14	-0.27	-0.54	-0.20	-0.24	0.15	-0.09	0.17	0.44	-0.26	-0.15	-0.30	-0.33	-0.08	0.14	1.00	0.34	0.19
Pluvio	0.34	0.14	-0.18	-0.35	-0.23	0.33	-0.47	-0.13	-0.59	-0.07	0.45	0.26	0.23	-0.02	0.49	-0.02	0.33	0.34	1.00	0.86
Tmoy	0.24	0.42	-0.42	-0.35	-0.30	0.16	-0.41	0.04	-0.54	0.09	0.22	0.31	0.08	-0.06	0.28	-0.23	0.56	0.19	0.86	1.00

Figure 1: Coefficient de corrélation linéaire de Pearson

En rouge les corrélations supérieures à 0.8 en valeur absolue.

2

MORGANE FOURNIER

TESTS STATISTIQUES

ACP

En observant le graphe représentant les valeurs propres, nous retenons deux axes.



Figure 2: Graphe représentant les valeurs propres

En utilisant la règle du coude, nous déterminons le nombre d'axes à conserver.



Figure 3: Représentation des variables dans le plan (1;2)
Ce plan représente 42% de l'inertie.

3

MORGANE FOURNIER

TESTS STATISTIQUES

	Dim.1	Dim.2
azotetotalen%ms	0.55	0.01
magnesiumtotalen%ms	0.37	0.21
potassiumtotalen%ms	0.07	0.01
avantrecolte_n_1	0.21	0.05
f2plus60jours	0.64	0.01
CEC_calcium	0.00	0.60
Mg_CEC	0.04	0.22
tauxdematiereor	0.22	0.06
Nsol_min_print	0.24	0.01
Nsol_orga_print	0.05	0.40
Nsol_orga_ete	0.01	0.67
N.fol.ferti	0.55	0.00
chargen_1	0.16	0.15
Pluvio	0.10	0.36
Tmoy	0.35	0.00

Figure 4: cos2 associé à chaque variable sur les axes 1 et 2
Aucun cos2 n'est supérieur à 0.8.



Figure 5: Représentation des individus dans l'espace (1;2)

Les individus P61 (en vert) et P53 ECO 2014 (en orange) sont extrêmes.

4

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TESTS STATISTIQUES

En enlevant les individus extrêmes

	azotetota len%ms	magnesiumt otalen%ms	potassiumt otalen%ms	avantrec olte_n_1	sortie hiver_	f2plus6 0jours	CEC_c alcium	Mg_CE C	phenva leuret	tauxdem atiereor	Nsol_mi n_print	Nsol_org a_print	Nsol_m in_ete	Nsol_or ga_ete	N.fol .ferti	Nfoln _1	Mgfo ln_1	charg en_1	Pluvio	Tmoy
azotetotalen	1.00	0.31	-0.15	0.39	-0.05	0.76	-0.66	-0.54	-0.71	-0.19	0.58	-0.03	0.57	0.33	0.51	0.63	0.20	-0.03	0.41	0.29
magnesiumt otalen%ms	0.31	1.00	-0.82	-0.10	-0.31	-0.01	-0.27	0.07	-0.30	0.11	-0.05	-0.08	-0.11	0.10	-0.04	0.04	0.82	0.10	0.23	0.52
potassiumto talen%ms	-0.15	-0.82	1.00	0.32	0.18	0.05	0.02	-0.46	0.27	-0.22	0.17	0.22	0.18	-0.12	0.17	-0.03	-0.83	-0.17	-0.21	-0.46
avantrecolte _n_1	0.39	-0.10	0.32	1.00	0.21	0.37	-0.02	-0.38	0.06	0.18	0.32	-0.09	0.36	0.39	0.13	0.53	-0.29	0.04	-0.04	-0.24
sortiehiver_	-0.05	-0.31	0.18	0.21	1.00	0.12	0.11	0.26	-0.05	0.08	-0.28	-0.09	0.08	0.44	0.10	0.24	-0.23	-0.69	-0.38	-0.43
f2plus60jour	0.76	-0.01	0.05	0.37	0.12	1.00	-0.70	-0.47	-0.74	0.03	0.70	-0.12	0.86	0.29	0.67	0.66	0.12	-0.10	0.55	0.32
CEC_calcium	-0.66	-0.27	0.02	-0.02	0.11	-0.70	1.00	0.61	0.87	0.39	-0.51	-0.29	-0.63	-0.12	-0.80	-0.34	-0.32	0.28	-0.62	-0.56
Mg_CEC	-0.54	0.07	-0.46	-0.38	0.26	-0.47	0.61	1.00	0.30	0.35	-0.42	-0.32	-0.45	-0.17	-0.62	-0.19	0.35	0.02	-0.34	-0.11
phenvaleure t	-0.71	-0.30	0.27	0.06	-0.05	-0.74	0.87	0.30	1.00	0.18	-0.38	-0.19	-0.66	-0.14	-0.73	-0.44	-0.43	0.31	-0.56	-0.55
tauxdematie reor	-0.19	0.11	-0.22	0.18	0.08	0.03	0.39	0.35	0.18	1.00	-0.20	-0.31	0.14	-0.10	-0.35	-0.05	0.08	0.11	-0.16	0.03
Nsol_min_pr int	0.58	-0.05	0.17	0.32	-0.28	0.70	-0.51	-0.42	-0.38	-0.20	1.00	-0.31	0.62	-0.14	0.29	0.55	0.17	0.41	0.42	0.17
Nsol_orga_p rint	-0.03	-0.08	0.22	-0.09	-0.09	-0.12	-0.29	-0.32	-0.19	-0.31	-0.31	1.00	-0.23	0.29	0.51	-0.54	-0.23	-0.24	0.41	0.44
Nsol_min_et e	0.57	-0.11	0.18	0.36	0.08	0.86	-0.63	-0.45	-0.66	0.14	0.62	-0.23	1.00	-0.10	0.54	0.72	0.02	-0.16	0.26	0.10
Nsol_orga_e te	0.33	0.10	-0.12	0.39	0.44	0.29	-0.12	-0.17	-0.14	-0.10	-0.14	0.29	-0.10	1.00	0.40	0.09	-0.07	-0.25	0.34	0.18
N.fol.ferti	0.51	-0.04	0.17	0.13	0.10	0.67	-0.80	-0.62	-0.73	-0.35	0.29	0.51	0.54	0.40	1.00	0.25	-0.01	-0.26	0.67	0.40
Nfoln_1	0.63	0.04	-0.03	0.53	0.24	0.66	-0.34	-0.19	-0.44	-0.05	0.55	-0.54	0.72	0.09	0.25	1.00	0.13	-0.06	0.00	-0.23
Mgfoln_1	0.20	0.82	-0.83	-0.29	-0.23	0.12	-0.32	0.35	-0.43	0.08	0.17	-0.23	0.02	-0.07	-0.01	0.13	1.00	0.15	0.36	0.59
chargen_1	-0.03	0.10	-0.17	0.04	-0.69	-0.10	0.28	0.02	0.31	0.11	0.41	-0.24	-0.16	-0.25	-0.26	-0.06	0.15	1.00	0.26	0.11
Pluvio	0.41	0.23	-0.21	-0.04	-0.38	0.55	-0.62	-0.34	-0.56	-0.16	0.42	0.41	0.26	0.34	0.67	0.00	0.36	0.26	1.00	0.84
Tmoy	0.29	0.52	-0.46	-0.24	-0.43	0.32	-0.56	-0.11	-0.55	0.03	0.17	0.44	0.10	0.18	0.40	-0.23	0.59	0.11	0.84	1.00

Figure 6: Coefficient de corrélation linéaire de Pearson. En rouge les corrélations supérieures à 0.8 en valeur absolue.

MORGANE FOURNIER

TESTS STATISTIQUES



Figure 7: Représentation des valeurs propres. Nous conservons deux axes.



5

Figure 8: Représentation des variables dans le plan (1;2)



> colnames(result)

[1] "rendement" "f2plus60jours" "azotetotalen%ms"
[4] "magnesiumtotalen%ms" "potassiumtotalen%ms" "phenvaleuret"

[7] "tauxdematiereor" "Mg_CEC" "circonf"

[10] "Nfoln_1" "Mgfoln_1" "Pluvio"

[13] "Tmoy" "CEC_calcium"

6

MORGANE FOURNIER

TESTS STATISTIQUES

	Dim.1	Dim.2
azotetotalen%ms	0.64	0.01
magnesiumtotalen%ms	0.07	0.24
avantrecolte_n_1	0.15	0.48
f2plus60jours	0.68	0.04
CEC_calcium	0.58	0.01
Mg_CEC	0.41	0.04
tauxdematiereor	0.06	0.31
Nsol_min_print	0.38	0.32
Nsol_orga_print	0.04	0.55
Nsol_orga_ete	0.10	0.11
N.fol.ferti	0.72	0.02
chargen_1	0.01	0.15
Pluvio	0.26	0.14
Tmoy	0.40	0.05

Figure 9: cos2 des variables sur les axes 1 et 2. Pas de cos2 supérieur à 0.8



Figure 10: Représentation des individus dans l'espace (1;2). L'individu 33 peut être considéré comme extrême. Néanmoins, pour des raisons de nombre de données complètes, nous choisissons de le conserver. Il sera à observer lors de modélisations.

ETUDE DES VARIABLES DE SORTIE

L'étude porte sur la table de données nommées result. La démarche globale est présentée pour la variable rendement. Pour la modélisation des autres variables, seul le résultat est présenté.

Rendement

MORGANE FOURNIER

TESTS STATISTIQUES



1) Modèle général

> lm.rdmt0=lm(result$rendement ~ result[,2]+result[,3]+result[,4]+result [,5]+result[,6]+result[,7]+result[,8]+result[,9]+result[,10]+result[,11]+re sult[,12]+result[,13])

> summary(lm.rdmt0)

Call:

lm(formula = result$rendement ~ result[, 2] + result[, 3] + result[, 4] + result[, 5] + result[, 6] + result[, 7] + result[, 8] + result[, 9] + result[, 10] + result[, 11] + result[, 12] +

result[, 13])

Residuals:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

-2.2255 -3.8259 2.7805 -1.5417 -0.9079 0.8391 2.7859 2.1196 1.5524 2.7849

11 12 13 14 15 16

-1.0097 -0.5783 1.1553 -1.8784 -2.6334 0.5831 Coefficients:

Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)

(Intercept) 3.537087 155.651924 0.023 0.983

result[, 2] -0.010127 0.069857 -0.145 0.894

result[, 3] -16.911461 34.714725 -0.487 0.660

result[, 4] 102.788501 110.757127 0.928 0.422

result[, 5] -1.524060 12.789420 -0.119 0.913

result[, 6] -3.775999 13.997530 -0.270 0.805

result[, 7] 0.317432 3.991177 0.080 0.942

result[, 8] 0.287733 2.514827 0.114 0.916

result[, 9] 1.672080 1.303572 1.283 0.290

result[, 10] 15.538026 18.100377 0.858 0.454

result[, 11] -80.178451 125.680562 -0.638 0.569

result[, 12] -0.007256 0.034003 -0.213 0.845

result[, 13] 0.486012 6.586286 0.074 0.946
Residual standard error: 4.731 on 3 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.8232, Adjusted R-squared: 0.1158 F-statistic: 1.164 on 12 and 3 DF, p-value: 0.5115

7

2) Sélection de variables sur le modèle général



> step(lm.rdmt0)

Start: AIC=48.95

result$rendement ~ result[, 2] + result[, 3] + result[, 4] +

result[, 5] + result[, 6] + result[, 7] + result[, 8] + result[, 9] + result[, 10] + result[, 11] + result[, 12] + result[, 13]

Df Sum of Sq RSS AIC

- result[, 13] 1 0.122 67.260 46.976

- result[, 7] 1 0.142 67.279 46.980

- result[, 8] 1 0.293 67.431 47.016

- result[, 5] 1 0.318 67.456 47.022

- result[, 2] 1 0.470 67.608 47.058

- result[, 12] 1 1.019 68.157 47.188

- result[, 6] 1 1.629 68.766 47.330

- result[, 3] 1 5.311 72.449 48.165

<none> 67.138 48.947

- result[, 11] 1 9.108 76.246 48.982

- result[, 10] 1 16.492 83.629 50.461

- result[, 4] 1 19.275 86.413 50.985

- result[, 9] 1 36.821 103.958 53.942

Step: AIC=46.98

result$rendement ~ result[, 2] + result[, 3] + result[, 4] + result[, 5] + result[, 6] + result[, 7] + result[, 8] + result[, 9] + result[, 10] + result[, 11] + result[, 12]

Df Sum of Sq RSS AIC

- result[, 7] 1 0.294 67.554 45.045

- result[, 8] 1 0.309 67.569 45.049

- result[, 5] 1 0.798 68.058 45.164

- result[, 2] 1 0.844 68.104 45.175

- result[, 12] 1 1.071 68.331 45.228



MORGANE FOURNIER

				TESTS STATISTIQUES
- result[,	6]	1	3.729	70.989	45.839
- result[,	3]	1	5.279	72.539	46.185			<none>
			67.260	46.976		- result[,
11]	1	10.139	77.399	47.222		- result[,
10]	1	20.680	87.940	49.265		- result[,
4]	1	27.971	95.231	50.539
- result[,	9]	1	39.398	106.658	52.353



Step: AIC=45.05

result$rendement ~ result[, 2] + result[, 3] + result[, 4] + result[, 5] + result[, 6] + result[, 8] + result[, 9] + result[, 10] + result[, 11] + result[, 12]

Df Sum of Sq RSS AIC

- result[, 2] 1 0.654 68.208 43.200

- result[, 5] 1 0.828 68.382 43.240

- result[, 12] 1 1.374 68.928 43.368

- result[, 8] 1 2.279 69.833 43.576

- result[, 6] 1 3.535 71.089 43.861

- result[, 3] 1 8.012 75.566 44.839

<none> 67.554 45.045

- result[, 11] 1 10.773 78.327 45.413

- result[, 10] 1 24.140 91.694 47.934

- result[, 4] 1 29.894 97.448 48.908

- result[, 9] 1 39.799 107.353 50.456

Step: AIC=43.2

result$rendement ~ result[, 3] + result[, 4] + result[, 5] + result[, 6] + result[, 8] + result[, 9] + result[, 10] + result[, 11] + result[, 12]

Df Sum of Sq RSS AIC

- result[, 5] 1 0.332 68.540 41.277

- result[, 12] 1 1.512 69.720 41.550

- result[, 8] 1 2.649 70.857 41.809

- result[, 6] 1 2.917 71.125 41.870

- result[, 3] 1 8.528 76.736 43.085

<none> 68.208 43.200

- result[, 11] 1 10.225 78.434 43.435

- result[, 10] 1 23.496 91.705 45.936

- result[, 4] 1 29.439 97.647 46.940

- result[, 9] 1 39.157 107.365 48.458

Step: AIC=41.28

result$rendement ~ result[, 3] + result[, 4] + result[, 6] + result[, 8] + result[, 9] + result[, 10] + result[, 11] + result[, 12]

Df Sum of Sq RSS AIC

- result[, 12] 1 2.499 71.039 39.850

- result[, 8] 1 2.552 71.092 39.862

- result[, 6] 1 2.749 71.289 39.906

- result[, 3] 1 8.212 76.752 41.088

<none> 68.540 41.277

- result[, 11] 1 20.666 89.206 43.494

- result[, 10] 1 23.199 91.739 43.942

- result[, 4] 1 34.077 102.617 45.735

- result[, 9] 1 43.054 111.595 47.077

Step: AIC=39.85

result$rendement ~ result[, 3] + result[, 4] + result[, 6] + result[, 8] + result[, 9] + result[, 10] + result[, 11]

Df Sum of Sq RSS AIC

<none> 71.039 39.850

- result[, 8] 1 12.584 83.623 40.460

- result[, 6] 1 18.013 89.052 41.466

- result[, 3] 1 32.330 103.369 43.851

- result[, 4] 1 41.213 112.251 45.170

- result[, 10] 1 60.019 131.058 47.649

- result[, 11] 1 101.630 172.669 52.061

- result[, 9] 1 183.090 254.129 58.244

8



> lm.rdmt1=lm(result$rendement ~ result[,3]+result[,4]+result[,6]+result [,8]+result[,9]+result[,10]+result[,11])

> Anova(lm.rdmt1)

Anova Table (Type II tests) Response: result$rendement

Sum Sq Df F value Pr(>F)

result[, 3] 32.330 1 3.6409 0.092802 .

result[, 4] 41.213 1 4.6411 0.063347 .

result[, 6] 18.013 1 2.0285 0.192190

result[, 8] 12.584 1 1.4172 0.267993

result[, 9] 183.090 1 20.6185 0.001897 ** result[, 10] 60.019 1 6.7590 0.031628 * result[, 11] 101.630 1 11.4450 0.009598 **

Residuals 71.039 8



4) Modèle final

> lm.rdmt2=lm(result$rendement ~ result[,4]+result[,9]+result[,10]+resul

t[,11])

> summary(lm.rdmt2)

Call:

lm(formula = result$rendement ~ result[, 4] + result[, 9] + result[,

10] + result[, 11])

Residuals:

Min 1Q Median 3Q Max

-5.4951 -0.9907 -0.2327 2.4529 4.0078 Coefficients:

Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)

(Intercept) -40.6087 9.3066 -4.363 0.001130 **

result[, 4] 111.7790 29.7466 3.758 0.003167 **

result[, 9] 1.5098 0.3264 4.626 0.000734 ***

result[, 10] 5.4161 2.3954 2.261 0.045012 *

result[, 11] -62.1403 21.7008 -2.863 0.015420 *

---

Signif. codes: 0 `***' 0.001 `**' 0.01 `*' 0.05 `.' 0.1 ` ' 1

Residual standard error: 3.091 on 11 degrees of freedom

Multiple R-squared: 0.7232, Adjusted R-squared: 0.6226

F-statistic: 7.186 on 4 and 11 DF, p-value: 0.004253

> Anova(lm.rdmt2)

Anova Table (Type II tests)

Response: result$rendement

Sum Sq Df F value Pr(>F)

result[, 4] 134.881 1 14.1204 0.0031672 ** result[, 9] 204.372 1 21.3954 0.0007338 *** result[, 10] 48.833 1 5.1122 0.0450116 * result[, 11] 78.324 1 8.1996 0.0154199 *

Residuals 105.074 11

9

MORGANE FOURNIER

TESTS STATISTIQUES



Coefficients:

(Intercept) result[, 3] result[, 4] result[, 6] result[, 8] r
esult[, 9]

13.9253 -24.3931 94.4168 -5.1311 0.8962
1.9218

result[, 10] result[, 11]

17.8719 -78.3522

Call:

lm(formula = result$rendement ~ result[, 3] + result[, 4] + result[, 6] + result[, 8] + result[, 9] + result[, 10] + result[,

11])

3) Retrait des effets non significatifs sur le modèle obtenu suite à la sélection de variables

MORGANE FOURNIER

TESTS STATISTIQUES

5) Analyse des résidus







Signif. codes: 0 `***' 0.001 `**' 0.01 `*' 0.05 `.' 0.1 ` ' 1 Residual standard error: 0.1963 on 9 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.8762, Adjusted R-squared: 0.8212 F-statistic: 15.93 on 4 and 9 DF, p-value: 0.0004085

Call:

lm(formula = result$rdmt_pot ~ result[, 4] + result[, 9] + result[, 10] + result[, 11])

Residuals:

Min 1Q Median 3Q Max

-0.2568 -0.1323 -0.0125 0.1232 0.3249 Coefficients:

Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)

(Intercept) -3.16036 0.60681 -5.208 0.000558 ***

result[, 4] 13.51904 2.02175 6.687 8.99e-05 ***

result[, 9] 0.09377 0.02140 4.382 0.001767 **

result[, 10] 0.44796 0.15479 2.894 0.017769 *

result[, 11] -8.08538 1.51551 -5.335 0.000472 ***

10

Figure 11: Graphes de diagnostic du modèle retenu sur le rendement

Rendement potentiel



> colnames(result)

[1] "rdmt_pot" "f2plus60jours" "azotetotalen%ms"
[4] "magnesiumtotalen%ms" "potassiumtotalen%ms" "phenvaleuret"

[7] "tauxdematiereor" "Mg_CEC" "circonf"

[10] "Nfoln_1" "Mgfoln_1" "Pluvio"

[13] "Tmoy" "CEC_calcium"

> summary(lm.rdmt.pot2)

MORGANE FOURNIER

TESTS STATISTIQUES



> Anova(lm.rdmt.pot2)

Anova Table (Type II tests)

Response: result$rdmt_pot

Sum Sq Df F value Pr(>F)
result[, 4] 1.72231 1 44.713 8.988e-05 *** result[, 9] 0.73953 1 19.199 0.0017668 **

result[, 10] 0.32260 1 8.375 0.0177693 *
result[, 11] 1.09638 1 28.463 0.0004715 *** Residuals 0.34667 9



11

Figure 12: Graphes de diagnostic du modèle retenu sur le rendement potentiel



> Anova(lm.circonf2)

Anova Table (Type II tests)

Response: result$circonf

Sum Sq Df F value Pr(>F)

result[, 5] 6.870 1 40.7870 2.394e-05 ***

result[, 6] 2.667 1 15.8361 0.001572 **

result[, 7] 0.787 1 4.6731 0.049875 *
result[, 12] 181.788 1 1079.3163 6.765e-14 ***

Residuals 2.190 13

Signif. codes: 0 `***' 0.001 `**' 0.01 `*' 0.05 `.' 0.1 ` ' 1

12

MORGANE FOURNIER

TESTS STATISTIQUES

Circonférence



> colnames(result)

[1] "circonf" "sortiehiver_" "f2plus60jours"

[4] "charge" "azotetotalen%ms" "magnesiumtotalen%ms"

[7] "potassiumtotalen%ms" "phenvaleuret" "tauxdematiereor"

[10] "Mg_CEC" "Pluvio" "circonf_n_1"

[13] "Tmoy" "CEC_calcium"

> summary(lm.circonf2)



Call:

lm(formula = result$circonf ~ result[, 5] + result[, 6] + result[, 7] + result[, 12])

Coefficients:

Residuals:

Min 1Q Median 3Q Max

-0.92122 -0.17528 0.01895 0.26381 0.53409

Signif. codes: 0 `***' 0.001 `**' 0.01 `*' 0.05 `.' 0.1 ` ' 1

Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 1.08321 1.28219 0.845 0.41349

result[, 5] 2.07111 0.32430 6.386 2.39e-05 ***

result[, 6] -10.64883 2.67595 -3.979 0.00157 **

result[, 7] -0.85969 0.39768 -2.162 0.04988 *

result[, 12] 1.18384 0.03603 32.853 6.76e-14 ***

Residual standard error: 0.4104 on 13 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.9897, Adjusted R-squared: 0.9865 F-statistic: 312.6 on 4 and 13 DF, p-value: 8.953e-13

MORGANE FOURNIER

TESTS STATISTIQUES







Teneur en magnésium foliaire

Un individu a été retiré (P35bis PRO 3^ème feuille)

> colnames(result)

[1] "magnesiumtotalen%ms" "azotetotalen%ms" "potassiumtotalen%ms"

[4] "phenvaleuret" "tauxdematiereor" "Mg_CEC"

[7] "K_CEC" "Nfoln_1" "Mgfoln_1"

[10] "Pluvio" "Tmoy" "CEC_calcium"

[13] "Mg.fol.ferti" "Mg.ferti.sol"

> summary(lm.mg2)

Call:

lm(formula = result[, 1] ~ result[, 3] + result[, 5] + result[,

10] + result[, 11] + result[, 12])

Residuals:

Min 1Q Median 3Q Max

-0.023201 -0.005240 -0.001115 0.005786 0.031191 Coefficients:

Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)

(Intercept) 7.454e-01 7.415e-02 10.053 2.55e-08 ***
result[, 3] -9.658e-02 1.313e-02 -7.354 1.62e-06 ***

result[, 5] 4.923e-02 5.804e-03 8.481 2.58e-07 ***

result[, 10] 1.780e-04 4.805e-05 3.704 0.001927 **
result[, 11] -2.346e-02 4.647e-03 -5.048 0.000119 *** result[, 12] -2.415e-03 1.932e-04 -12.500 1.14e-09 *** ---

Signif. codes: 0 `***' 0.001 `**' 0.01 `*' 0.05 `.' 0.1 ` ' 1 Residual standard error: 0.01445 on 16 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.9286, Adjusted R-squared: 0.9062 F-statistic: 41.59 on 5 and 16 DF, p-value: 1.302e-08

13

Figure 13: Graphes de diagnostic du modèle retenu sur la circonférence

Etude des variables explicatives



Teneur en potassium foliaire

Deux individus (P14 PRO 2^ème et 3^ème feuille ont été retirés) > colnames(result)

[1] "potassiumtotalen%ms" "azotetotalen%ms" "magnesiumtotalen%ms"

[4] "phenvaleuret" "tauxdematiereor" "Mg_CEC"

[7] "K_CEC" "Pluvio" "Tmoy"

[10] "charge" "CEC_calcium" "K.fol.ferti"

[13] "Ksol_min_print" "Ksol_orga_print"

> summary(lm.k2)

Call:

lm(formula = result[, 1] ~ result[, 2] + result[, 9] + result[,

11])

Residuals:

Min 1Q Median 3Q Max

-0.30291 -0.13685 0.03071 0.12147 0.32129 Coefficients:

Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)

(Intercept) 4.198737 0.499162 8.412 2.86e-09 ***

result[, 2] -0.279358 0.097827 -2.856 0.00786 **

result[, 9] -0.070663 0.030848 -2.291 0.02944 *

result[, 11] -0.005583 0.001097 -5.090 1.98e-05 ***

14

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TESTS STATISTIQUES



> Anova(lm.mg2)

Anova Table (Type II tests) Response: result[, 1]

Sum Sq Df F value Pr(>F)

result[, 3] 0.011287 1 54.080 1.624e-06 *** result[, 5] 0.015013 1 71.931 2.578e-07 *** result[, 10] 0.002863 1 13.718 0.0019268 ** result[, 11] 0.005318 1 25.481 0.0001188 *** result[, 12] 0.032610 1 156.241 1.137e-09 ***

Residuals 0.003339 16

Figure 14: Graphes de diagnostic du modèle retenu sur la teneur foliaire en magnésium



> colnames(result)

[1] "azotetotalen%ms" "sortiehiver_" "f2plus60jours"
[4] "magnesiumtotalen%ms" "potassiumtotalen%ms" "phenvaleuret"

[7] "tauxdematiereor" "N.fol.ferti" "Nsol_min_print"

[10] "Nsol_min_ete" "Nsol_orga_print" "Nsol_orga_ete"

[13] "Pluvio" "Tmoy" "charge"

15

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TESTS STATISTIQUES

Residual standard error: 0.1699 on 29 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.4923, Adjusted R-squared: 0.4397 F-statistic: 9.372 on 3 and 29 DF, p-value: 0.0001721



> Anova(lm.k2)

Anova Table (Type II tests)

Response: result[, 1]

Sum Sq Df F value Pr(>F)
result[, 2] 0.23543 1 8.1546 0.007857 ** result[, 9] 0.15149 1 5.2472 0.029440 * result[, 11] 0.74790 1 25.9057 1.976e-05 ***

Residuals 0.83724 29

Figure 15: graphes de diagnostic du modèle retenu pour la teneur en potassium foliaire

Teneur en azote foliaire

16

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TESTS STATISTIQUES

> summary(lm.n2)



Call:

lm(formula = result[, 1] ~ result[, 3] + result[, 4])

Coefficients:

Residuals:

Min 1Q Median 3Q Max

-0.45061 -0.16414 0.08583 0.12547 0.26648

Signif. codes: 0 `***' 0.001 `**' 0.01 `*' 0.05 `.' 0.1 ` ' 1

Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)

(Intercept) 1.4806805 0.1662514 8.906 9.51e-09 ***

result[, 3] 0.0040996 0.0007488 5.475 1.68e-05 ***

result[, 4] 1.5998887 0.7513809 2.129 0.0447 *

Residual standard error: 0.2024 on 22 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.6367, Adjusted R-squared: 0.6037 F-statistic: 19.28 on 2 and 22 DF, p-value: 1.455e-05



> Anova(lm.n2)

Anova Table (Type II tests)

Response: result[, 1]

Sum Sq Df F value Pr(>F)
result[, 3] 1.22848 1 29.9740 1.682e-05 ***

result[, 4] 0.18582 1 4.5338 0.04467 *

Residuals 0.90166 22

Signif. codes: 0 `***' 0.001 `**' 0.01 `*' 0.05 `.' 0.1 ` ' 1

Figure 16: Graphes de diagnostic du modèle retenu sur la teneur en azote foliaire

1

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ETUDE DE LA COMPETITION INTERRANG/POMMIER ET RANG/POMMIER

ANNEXE 7 - Etude de la compétition rang/interrang

OBJECTIF : comparer la compétition hydrique et azotée en fonction des différentes modalités d'entretien de l'interrang, sur les deux horizons 0-30cm et 30-60cm.

ABBREVIATIONS :

B : bâche

BF : bande fleurie non fauchée

CS : couvert spontané fauché régulièrement

Dda : Douce de l'Avent

G : graminées peu concurrentielles fauchées régulièrement

Jud : Judor

T : bande fleurie fauchée régulièrement

I. Protocole

A. Matériel de mesure

Dans ces deux essais nous avons choisis de suivre la concurrence azotée grâce aux reliquats d'azote ainsi que la concurrence hydrique grâce aux tensiomètres.

La concurrence hydrique est suivie par tensiométrie. Nous utilisons des tensiomètres « Watermark »® constitués d'une bougie poreuse dont on mesure la saturation en eau au moyen d'un boitier. Les mesures obtenues sont à prendre avec précaution au vu de leur variabilité : les sondes sont très sensibles aux hétérogénéités du sol. Nous considérons une différence à partir de 20cbars [Agroressource 2015]. L'analyse de tensiomètres peut être faites sur deux variables lorsque des répétitions sont disponibles: la moyenne des valeurs [Bruno Corroyer 2015] ou sur le tensiomètre médian [Charton et al. 2003]. On s'intéresse aussi à la pente afin d'évaluer le « desséchement » [Agroressource 2015]. Pour référence, l'irrigation est usuellement déclenchée en pommier à couteau à 70-80cbars (tensiomètres à 50cm). Une valeur de 0 indique la saturation. Une valeur de 199 représente la valeur maximale de « sécheresse » que peut atteindre le tensiomètre. Une fois atteinte dans la saison, les valeurs qui suivent peuvent être biaisées : la réhumectation du tensiomètre comme du sol n'est pas homogène. L'intervalle [0 ;199] représente l'intervalle de mesure.



Figure 1: Dosage des nitrates par mise en solution des
échantillons, filtration et colorimétrie

La concurrence azotée est suivie par reliquat fait au Nitrachek®. La mesure est réalisée par colorimétrie : une bande de papier réactive est plongée dans l'échantillon de terre solubilisé. Le boitier Nitrachek® lit ensuite la couleur de la bande. L'échantillon est constitué de dix carottes prélevées à 30cm au moyen d'une tarière dans le cas de l'expérimentation « comparaison de fauche », et de deux carottes dans le cas de l'essai « S4 mélanges fleuris ». La valeur en mgNO3/L est convertie en uNO3/ha au moyen de coefficient. Ce coefficient dépend de la densité apparente (souvent estimé par la texture du sol), de l'humidité du sol au moment du prélèvement et de la profondeur de prélèvement [Perennec et Estorgues 2014]. Les reliquats étudiés n'évaluent que l'azote nitrique. Il convient de garder à l'esprit que l'azote disponible dans le sol est aussi sous forme ammoniacale.

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ETUDE DE LA COMPETITION INTERRANG/POMMIER ET RANG/POMMIER

Type de sol	Boueux	Très humide	Moyennement humide	Sec	Très sec
Limoneux	1.7	1.6	1.5	1.4	1.3
Sableux	1.35	1.25	1.2	1.2	1.15
Argileux	2.1	2	1.9	1.8	1.7

Tableau 1: Coefficients de conversion de mgNO3/L en uNO3/ha [Perennec 2014] Nous considérons une différence à partir de 20uNO3/ha [Nathalie CORROYER 2015].

B. Essai factoriel en station : S4 mélanges fleuris Objectif : comparer différents couverts et différents fauches.

Le couvert a été installé en fin été 2014. Un apport d'ammonitrate (25-0-0) en quantité équivalente à un apport jeune verger a été fait le 14/04. Les fauches n'ont pas été différenciées en 2015 avant le 08/07.

FAUCHE			Absence de fauche, tôt, tardive avec export, tardive sans export
TYPE DE COUVERT				Colignon, Ecosem, IFPC1, IFP, Fétuque, FIBL, Trèfle, Témoin
				Tableau 2: : Modalités de fauche et couverts testés

Le plan d'expérimentation est de type bloc complet équilibré sauf témoin x fauche c qui est absent. Un individu est caractérisé par couvert x fauche, ou sa position sur la parcelle (x ;y). Trois répétitions sont disponibles pour les mesures tensiométriques (sauf témoin). Une répétition est disponible pour les reliquats.



^{16 Trèfle}

^{15 FIBL}

^{14 IFPC 1}

^{8 ECOSEM}

^{4 Colignon}

^{13 Fétuque}

^{12 ECOSEM}

^{11 IFPC 2}

^{10 IFPC 1}

^{9 Colignon}

^{7 Trèfle}

^{3 IFPC 1}

^{6 Fétuque}

^{2 FIBL}

^{5 FIBL}

^{1 IFPC 2}

^{Nom mélange Type Fauche Nom mélange Type Fauche}

^{RANG 1}

^{fauche tôt dans la saison (fauche a)}

^Temoin

^{fauche tardive avec export (fauche c)}

^{Fauche tardive sans export (fauche b)}

^{Pas de fauche (fauche d)}

^{IFPC 1}

^Fétuque

^{R A N G}

^{I N T E R}

^FIBL

^Colignon

^FIBL

^Trèfle

^{ifpc 1}

^Colignon

^Colignon

^{IFPC 2}

^ECOSEM

^Trèfle

^Fétuque

^{IFPC 2}

^Fétuque

^ECOSEM

^{RANG 2}

^{R A N G}

^{I N T E R}

^Colignon

^{IFPC 1}

^{IFPC 2}

^Colignon

^ECOSEM

^Trèfle

^{carrés sacrifiés pour les reliquats}

^{Nom mélange Type Fauche}

^Trèfle

^Colignon

^FIBL

^Fétuque

^{IFPC 2}

^Trèfle

^Temoin

^FIBL

^ECOSEM

^{ENTREE PARCELLE}

^{RANG 3}

^{R A N G}

^{I N T E R}

^{IFPC 2}

^{IFPC 2}

^{IFPC 1}

^ECOSEM

^ECOSEM

^{Nom mélange Type Fauche}

^Colignon

^Fétuque

^ECOSEM

^{IFPC 1}

^Trèfle

^{ifpc 1}

^{ifpc 1}

^FIBL

^Temoin

^{ifpc 2}

^{IFPC 2}

^{RANG 4}

^OUEST

^{Colignon Fétuque ECOSEM FIBL trèfle Fétuque ifpc 2 Fétuque FIBL ECOSEM IFPC 1 Colignon trèfle FIBL Fétuque trèfle}

^{2,5 m}

^{R A N G}

^{I N T E R}

^{Nom mélange Type Fa}

^NORD

^SUD

^{RANG 5}

^EST

2

^{2,5 m 2,5 m 2,5 m}

Figure 2: Plan de l'essai factoriel "S4 mélange fleuri"

^HAIE

3

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On réalise des relevés tensiométriques hebdomadaires et des reliquats mensuels. Un échantillon de terre pour reliquat est constitué de deux carottes. La pluviométrie est obtenue via la station météo de la station expérimentale ( agriscope.fr).

C. Essai factoriel sur parcelle : « comparaison de fauche »

Contrairement à l'essai précédent qui se fait sans pommier, cet essai vise à étudier la concurrence réelle puisqu'elle est faite en parcelle plantée.

Nous étudions deux variétés : Judor et Douce de l'Avent car Dabinett a une phénologie trop étalée pour pouvoir rapprocher période de demande accrue avec stade phénologique.

Sur une parcelle, l'interrang fauché est un mélange Ecosem tandis que la partie fauchée est un couvert spontané. Au vu de la comparaison floristique, nous émettons l'hypothèse que l'effet type de couvert est très inférieur à l'effet fauche.

1) En P14

Objectif 1 : comparer bande fleurie fauchée après floraison vs couvert spontané fauché régulièrement.



Figure 3: Descriptif de l'implantation des tensiomètres en P14

Les tensiomètres sont placés sur la limite rang/interrang pour mesurer le potentiel tensiométrique à l'interface. On suppose, vu l'âge des arbres et leur développement, que les racines du pommier ont atteint cet espace et qu'elles ne le dépassent que peu. Le terrain étant assez homogène, trois couples de tensiomètres suffisent comme répétition.

Les reliquats sont faits à la limite du mulch (dégradé).

2) En P27

Objectif 2 : comparer bande fleurie fauchée régulièrement vs bande fleurie fauchée après floraison, en présence de bâche tissée. C'est-à-dire comparer le régime de tonte de la bande fleurie. En effet, une des solutions proposées pour gérer la bande fleurie est de la faucher sur les bords et de la laisser fleurir au centre. On émet alors l'hypothèse qu'une bande fleurie fauchée régulièrement exerce une moindre compétition pour l'eau.

4

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Figure 4: Descriptif de l'implantation des tensiomètres en P27

Les tensiomètres sont posés à 15cm de l'insertion de la bâche afin d'éviter de perturber les mesures par le ruissellement de la bâche. On ne pose pas de tensiomètres à 60cm car le sol est trop caillouteux. Les tensiomètres côté fauché sont face au sud alors que les tensiomètres côté non fauchée sont face au nord.

Parallèlement des tensiomètres sont posés au milieu du rang, au niveau de la bâche tressée afin de comparer rang couvert par une bâche tissée et rang désherbé chimiquement.

Enfin les reliquats sont prélevés à 15cm de l'insertion de la bâche.

II. RESULTATS

A. Etude de l'interrang

1) En parcelle : comparaison de fauche

Tensiométrie

Protocole : Les fauches ne sont pas représentées. En bleu les épisodes pluvieux avec légende (en mm) à gauche.

Un bloc correspond à un couple parcelle x variété. Au sein d'une variété il y a trois répétitions (trois motifs différents). On choisit de travailler sur les tensiomètres médians, en ne considérant que la tendance générale. En effet faire la moyenne sur trois individus présente le risque de fausser les conclusions par des comportements extrêmes. Néanmoins tous les tensiomètres sont représentés, afin de rendre compte de l'hétérogénéité des mesures. L'étude est visuelle, en considérant une différence dès 20cbars.

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Résultat :

Douce de l'Avent

Judor

P14 30cm

BF < T

BF = T

On considère BF-croix et CS-rond

On considère BF-triangle et CS-croix

P14 60cm

BF = T

BF = T

On considère BF-croix et T-rond

On considère BF-croix et T-croix

P27 30cm

BF

> T

BF < T

On considère BF-rond et T-triangle

On observer T-rond et BF-triangle

Figure 5: Représentation des tensiomètres sur chaque parcelle, par variété et profondeur

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Observation et interprétation : En P14, les tensiomètres médians se comportent de manière identique aux deux profondeurs dans les deux variétés. En P27 les deux cas opposés se présentent. Nous rappellerons que les tensiomètres côté BF (bande fleurie non fauchée) sont exposés nord-est, soit du côté plus ombragé que les tensiomètres côté T (bande fleurie fauchée).

Suite à de gros épisodes pluvieux, la pression diminue plus fort sous couvert tondu que sous bande fleurie non fauchée sur les graphes en P14 et P27 sur Douce de l'Avent à 30cm. Ce qui indiquerait que les pluies s'infiltrent plus facilement. Le graphe en P27 sur Judor à 30cm semble indiquer le contraire.

Reliquats

P 14

P27



Reliquat NO3 sur 0-30cm (en uNO3/ha)

Tableau 3: Reliquats à 30cm en P14 et P27

Observation et interprétation : Sachant que l'on considère une différence à partir de 20uNO3/ha,

bande fleurie fauchée et couvert spontané fauché ou bande fleurie fauchée se comportent de la même manière.

Apports :

BAUR: 30uNmin/ha en ECO (27/03/2015)

DECA: derome 64uNmin/ha (16/04)

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2) En station : « S4 mélanges fleuris »

Pour rappel, la première fauche a lieu en fauche a le 08/07/2015.

Tensiométrie



La tensiométrie suit la même tendance indépendamment de la fauche.

Toutes suivent la même tendance.

Toutes suivent la même tendance.

Tableau 4: Tensiométrie par type de couvert

La fauche ne semble pas avoir un effet sur la tensiométrie. On ne différenciera donc pas la fauche.

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Néanmoins pour chaque fauche on représente le couvert afin de pouvoir comparer les couverts. Une fauche correspond à un rang. L'avantage de représenter par fauche plutôt que par rang ou bloc de ligne est d'avoir un nombre équilibré de répétitions du couvert.

Il y a peu d'individus extrêmes jusque fin juin. C'est pourquoi la différence entre les couverts Ecosem et fétuque/ray-grass est testée statistiquement à chaque date, en considérant la fauche comme une répétition. Après fin juin les résultats statistiques sont à prendre avec précaution.

Le test statistique teste l'effet couvert conjugué à l'effet bloc : l'effet rang et l'effet ligne sont testés séparément par manque de répétitions. Lorsque la distribution gaussienne des variables (test de Shapiro) et l'homogénéité des variances (test de Bartlett) est vérifiée, le test est de type Anova à deux facteurs (test de Fischer avec pvalue<0.05). Sinon le test utilisé est non paramétrique, de Kruskal-Wallis (pvalue<0.05). Dans les cas où toutes les valeurs sont à 199, aucun test n'est fait. Le script est en fin de document.



Tableau 5: Tensiométrie par type de fauche

8

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Date	Résultat du test	ECOSEM	FETUQUE.et.RG	effet.bloc.X	effet.bloc.Y
		moyenne	moyenne	plus value	plus value
07/04/2015	0	15.5454545	16.4545455	0.17840941	0.85492982
15/04/2015	0	30.1818182	30.6363636	0.08833715	0.732622
24/04/2015	0	47	47.5454545	0.87259983	0.27338314
30/04/2015	0	54.0909091	48.8181818	0.85609518	0.40771832
07/05/2015	0	10.2727273	6.45454545	0.02905771	0.02905771
15/05/2015	0	38.1818182	38.4545455	0.6546353	0.30300887
21/05/2015	0	53.6363636	52.2727273	0.15705743	0.52873386
27/05/2015	0	70	62.6363636	0.0207085	0.44203417
01/06/2015	1	98	77.0909091	0.01060678	0.33031649
16/06/2015	1	160.636364	122.727273	0.02905771	0.14736604
03/07/2015	0	196.272727	186	pas de test	pas de test
09/07/2015	0	192.545455	190.818182	pas de test	pas de test
09/07/2015	0	192.545455	190.818182	pas de test	pas de test
20/07/2015		199	199
31/07/2015	0	188.090909	189.454545	pas de test	pas de test
10/08/2015	0	195.545455	199	pas de test	pas de test
20/08/2015	0	199	187.909091	pas de test	pas de test

Tableau 6: Test statistique de l'effet couvert, bloc X (rang) et bloc Y (ligne)
Résultat du test : 0 pas de différences / 1 différence

Pas de test pour l'effet bloc lorsque le test est de Kruskal-Wallis

Observation et interprétation : L'effet bloc n'est pas significatif peu de fois durant toute la période. Nous n'en tenons pas compte.

Ecosem est plus sec que Fétuque du 27/05 au 01/06 uniquement. A partir du 3 juillet les deux modalités approche de 199, qui est la limite maximale de mesure. Ce qui suit peut être biaisé.

Pour conclure, Ecosem se dessèche plus vite que Fétuque. Le maximum de mesure étant atteint, il est difficile de conclure sur ce qui se passe au-delà du 20 juillet.

Qu'en est-il en pendant un été moins sec ?

Reliquat

Protocole : Les données ne présentent pas de répétitions. Nous analysons ces données à l'aide de graphes uniquement. Chaque point représente un échantillon analysé.



c=a=b=d
puis
c > tous
a > tous

b = d > a

tous =
puis
b>a> c=d

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ATTENTION A L'ECHELLE

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Ecosem = Fétuque =Témoin Puis Ecosem = Fétuque > Témoin

Témoin > Ecosem = Fétuque Puis Témoin = Fétuque > Ecosem

Ecosem = Fétuque

Témoin > Ecosem = Fétuque

Observations et interprétation : Ecosem et Fétuque se comportent de la même manière 3 cas sur 4. Le témoin se comporte de manière très variable.

3) Conclusions

Concurrence azotée

Que ce soit la fauche comme le type de couvert, la disponibilité en azote n'est pas modifiée sous l'interrang. Néanmoins la question de la compétition pour l'espace racinaire reste entière.

Concurrence hydrique

La fauche ne semble pas modifier la disponibilité en eau. Par contre le couvert Ecosem dessèche plus vite le sol qu'un couvert Fétuque.

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B. ETUDE DU RANG



Figure 6: Tensiométrie sur le rang en P27

Observation et interprétation : La pente entre début juin et mi-juillet est supérieur pour le sol désherbé chimiquement : le sol désherbé chimiquement se dessèche plus vite que le sol sous bâche. La pente suite aux épisodes pluvieux de la deuxième moitié de juillet est supérieure sous bâche : le sol sous bâche sable se réhumecter plus facilement suite à une pluie.

Conclusions

L'été a été sec et chaud. Les tensiomètres ont très vite atteint le maximum de mesure. Néanmoins les seules différences observées ont été :

- le couvert Ecosem dessèche plus vite que le couvert Fétuque

- le rang désherbé chimiquement dessèche plus vite et se réhumecte moins vite que le rang sous bâche tissée.

Sinon la fauche n'a pas d'influence sur la disponibilité azotée ou hydrique. Le type de couvert (Ecosem contre Fétuque) n'a pas d'influence sur la disponibilité azotée.

Qu'en est-il de la concurrence racinaire ? La compétition se ferait-elle plutôt au niveau de l'espace racinaire, plutôt que de la disponibilité directe en nutriment ? Des profils racinaires sont prévus pour l'hiver 2015, afin d'observer l'interface racinaire pommier/interrang.

Si concurrence accrue il y a, résulte-t-elle d'une différence d'espèces (biomasse produite, profondeur racinaire, période de croissance préférentielle) ou du mode de végétation (vivace contre annuelle) ?

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Scripts

tensio_test <- function(data) j

#Lorsque toutes les valeurs sont à 199, ne fait pas de test

if (length(unique(data$Mesure))!=1) j

# On fait un test de normalité et des tests d'homogénéité des variances

norm=shapiro.test(data(,'Mesure'])

homo=bartlett.test((data(,'Mesure'])~(data(,'Couvert']))

a=''

testrealise=''

if (norm(2]>0.05 & homo(3]>0.05)j

#MODIFIER ICI LE TEST SOUHAITE : LIGNE ou RANG lm.tensio=lm(Mesure~Couvert+Bloc, data=data)

anov=Anova(lm.tensio)

#on récupère la plue value du test de l'effet modalité pvalue=anov((4]](1] pvalue2=anov((4]](2] testrealise="Test realise : ANOVA"

if (pvalue<=0.05) j

a="montre une difference significative entre couvert"

b=1

} else j

a="ne montre pas de difference significative"

b=0

}

} else j # Si le test de normalité n'est pas ok, on fait un test de

Kruskal Wallis

kw=kruskal.test(list(data(data$Couvert=='ecosem','Mesure'],data(data$Couver

t=='fetuque et rg','Mesure']))

pvalue2='pas de test'

# Si le facteur a un effet

if(kw(3]<=0.05)j

testrealise="Test réalisé : Kruskal-Wallis"

a="montre une difference significative entre couvert"

b=1

} else j

testrealise="Test réalisé : Kruskal-Wallis"

a="ne montre pas de difference significative"

b=0

}

}

# Quand valeurs à 199 } else j

testrealise='aucun' a=''

b=''

pvalue2=''

}

meandata=tapply(data(,'Mesure'],data(,'Couvert'],mean,na.rm=T) print(list(paste(testrealise, a, " avec des moyennes de (en cbar) :", sep=' '), meandata),quote=F) sortie=data.frame('Date'=unique(data$Date), 'Test'=b, 'ECOSEM'=meandata('ecosem'], 'FETUQUE et RG'=meandata('fetuque et rg'], 'effet bloc X'=pvalue2) return(sortie)

}

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BIBLIOGRAPHIE

BIBLIOGRAPHIE

Experts :

Nicolas BROUSEAU : conseiller technique indépendant

Jean-Charles CARDON : conseiller technique - Chambre Régional d'Agriculture de Normandie Bruno CORROYER : conseiller technique - Chambre Régional d'Agriculture de Normandie Nathalie CORROYER : conseillère technique AB - Chambre Régional d'Agriculture de Normandie Alice DENIS : conseillère technique - Chambre Régional d'Agriculture de Normandie

Nathalie DUPONT : responsable de l'unité d'expérimentation de Sées - IFPC.

Anne GUERIN : chef de projet Verger Cidricole de Demain, ingénieure d'expérimentation - IFPC Coline KOUCHNER : Chargée de mission Évaluation multicritères de systèmes de cultures cidricoles - IFPC.

Sites web:

Arvalis : http://www.arvalis-infos.fr/fertilisation-quels-sont-les-effets-azote-des-produits-residuaires-organiques-a-court-terme-sur-la-culture-receptrice--@/view-750-arvstatiques.html

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SUMMARY

Sells of industrial and artisanal cider are currently growing. More and more cider orchards are being planted. Apple prices remain stable. At the same time, the socio-environmental background so as regulations urge the cider industry to reduce its environmental footprint. Therefore, the IFPC has carried out the Verger Cidricole de Demain program. This project aims at designing and assessing orchards with both high economic and environmental performances, before being offered to farmers. Nine experimental orchards have been planted at nine producers, located from the Upper-Normandy to Brittany. Each orchard plot is divided in two modalities: an innovative system compared with a control system, managed with the usual practices of the grower. This experiment does not aim at testing the individual effect of practices. It aims at evaluating the economic and environmental viability of the whole system in its context («system approach»). Orchards were established between 2010 and 2012. Economic, environmental and agronomic evaluations have been done. The agronomic evaluation, topic of this report, targets the understanding of yield and growth-determining factors, in order to identify the impact of the practices on the agronomic results. The main interest of this experimentation is to consider the interactions between factors, in order to consider systems such as complex entities. Thus, a group of hypothesis was formulated, based on technical and scientific references. After confronting the hypothesis with the data of our study, a few one were selected to be validated. First, a confidence rate and a validity area were attributed to each hypothesis. Depending on this validity area, different methods were used to test each hypothesis and improve its confidence level. For hypothesis with a validity area at the network scale, linear regression was performed to confirm the effect of some of the factors. Before modelling, correlations tests and principal component analysis were carried out to study the determining factors and reduce their number. For hypothesis only valid on a few plots, no generic method was found. Finally, it still remained a few hypothesis that could not been studied with the cases we have 1) either because the hypothesis concerns one plot; 2) or because the effect of the factors can be mixed with other factors. These hypothesis were studied thanks to a factorial experimentation. Links to the orchard management operations were seldom made. Among the hypothesis validated with a high rate of confidence, one showed a negative interaction between 2 type of weed control managements: the combination of a row covered with a woven plastic mulch and a not-mowing drive-alley disturbs the root development of the tree. Another hypothesis allowed showing the application of an organic fertilizer before orchard plantation can ensure sufficient nitrates for the trees, if temperature is high enough and if the competition between the row and the drive-alley is reduced. This study also allowed confirming relations between nutrients (Mg/K, Mg/Ca, K/N) and the importance of the management of the cation exchange capacity on the bioavailability of potassium and magnesium for the apple tree.

RESUME

Le cidre, qu'il soit fermier ou industriel, se vend de mieux en mieux. Les surfaces plantées augmentent. Le prix d'achat des pommes à cidre se maintient. Parallèlement le contexte socio-environnemental ainsi que les réglementations poussent la filière cidricole à diminuer les impacts environnementaux de la production. Dans ce contexte, le programme Verger Cidricole de Demain se propose de créer, évaluer et diffuser des vergers à haute performance économique et environnementale. Neuf systèmes innovants ont été testés chez neuf producteurs répartis de la Haute-Normandie à la Bretagne. Chaque parcelle expérimentale est divisée en deux modalités : la modalité innovante (ECO) est comparée à la modalité de référence, gérée selon les pratiques habituelles du producteur (PROD). Le but de cette expérimentation n'est pas de tester l'effet individuel des pratiques, mais d'évaluer la viabilité aussi bien économique qu'environnementale du système de culture dans son contexte : on parle d'expérimentation système. Les vergers furent plantés pour l'expérimentation entre 2010 et 2012. Ils entrent donc en fin de période juvénile. Une évaluation économique et environnementale ainsi qu'une évaluation agronomique sont mises en place. L'évaluation agronomique, sujet de ce stage, vise à comprendre les facteurs et processus qui conditionnent rendement et croissance, afin d'identifier l'impact des pratiques innovantes sur les résultats agronomiques des parcelles. Les premières analyses faites concluent que les différences de rendement et de croissance obtenues entre ECO et PROD ne seraient pas dues aux réductions d'intrants phytosanitaires, mais aux changements des pratiques de fertilisation et d'entretien du rang et de l'interrang. Ce rapport se concentre donc sur l'évaluation de ces deux types de pratiques. Pour cela, une méthodologie a été mise en place et appliquée. La méthodologie mise en place s'appuie sur un raisonnement par hypothèse de fonctionnement en trois étapes : une hypothèse de fonctionnement cherche à expliquer les différences entre ECO et PROD. Premièrement un ensemble d'hypothèses est émis à partir de la bibliographie. Deuxièmement cet ensemble des possibles est confronté aux parcelles du réseau afin de ne retenir que les hypothèses applicables aux cas présents. A l'issu de cette confrontation certaines hypothèses sont retenues. Un niveau de confiance (douteux/à confirmer) et un domaine de validité leur sont attribués : vérifiable à l'échelle du réseau, d'un groupe de parcelle ; non vérifiable sur les cas présents. Troisièmement chaque hypothèses est confirmée/infirmée. Cas échéant le niveau de confiance est modifié et le contexte de validité de l'hypothèse est défini. Pour confirmer/infirmer une hypothèse, différentes méthodes sont utilisées. Pour les hypothèses valables à l'échelle du réseau, une régression linéaire permet de confirmer l'effet de certains facteurs. Au préalable, les variables explicatives sont étudiées au moyen de corrélations linéaires et d'analyse en composantes principales afin d'en réduire le nombre. Pour les hypothèses valables à l'échelle d'un groupe de parcelles, aucune méthode générique n'a été identifiée. Enfin certaines hypothèses ne peuvent être vérifiées au sein du réseau soit parce que 1) elles portent sur une seule parcelle ; 2) les effets des facteurs se confondent avec ceux d'autres hypothèses. Ces hypothèses sont vérifiées par expérimentation factorielle. La relation aux pratiques initialement recherchée n'a pu être établie que rarement. Une hypothèse forte a pu être émise sur l'interaction bâche tissée sur le rang et interrang monté à fleur qui gênerait le développement racinaire du pommier. Par contre l'effet d'un amendement organique avant plantation est variable et semble dépendre soit de la température extérieure (et donc de la température du sol) ainsi que de la concurrence sur le rang/interrang. En plus du lien aux pratiques initialement recherché, des relations entre minéraux (Mg/K, Mg/Ca, N/K) ont pu être confirmées avec notamment l'importance de la gestion de la capacité d'échange cationique dans la gestion de l'alimentation magnésienne et potassique.