La campagne 2018-2019 aura été marquée par des conditions de semis délicates, dans une terre très sèche occasionnant des retards de levée et une grande hétérogénéité des plantes.
Le graphe ci dessus montre la simulation de la parcelle (Boregar semé le 10 Octobre) les données météo utilisées sont celles de Chartres du semis jusqu’au 30 Mars, au delà ce sont les données issues d’un générateur de données météo pseudo aléatoires utilisant les normales saisonnières locales. Il permet de reproduire la météo que l’on observe statistiquement dans une zone.
Sur cette image en couleur naturelles de Sentinel 2 du 30 Mars, on peut constater l’hétérogénéité des cultures (orge, blé et seigle), d’une part dûe aux conditions climatiques mais aussi aux dégâts de lapins occasionnées le long de la ligne SNCF.
Afin d’optimiser mon application de raccourcisseur sur le blé, j’ai repris les grilles d’estimation du risque de verse de mon carré culture (Groupe de développement Chambre Agriculture 28). Cette grille reprend en partie la grille développée par Arvalis.
Il s’agit de combiner différent facteurs de risques pour en déduire un risque global et appliquer un choix en conséquence sur le produit à utiliser, sa période d’application et sa dose.
Les facteurs inclus sont le risque variétal, le risque d’excès de fertilisation, le type de sol, la travail du sol et celui qui m’intéresse le plus la biomasse.
J’ai voulu adopter une méthode que j’utilise en programmation mathématique pour calculer le niveau de risque global: La logique floue.
La logique floue ne définit pas des états arbitraires à un facteur, comme par exemple la température sur le graphique ci dessus, la frontière entre deux états n’est pas brutale mais progressive, et pour passer d’un état à l’autre, les fonctions de transferts sont linéaires ou plus souvent sigmoïdes.
En appliquant ces fonctions à tous les facteurs générant du risque de verse, on peut en déduire un niveau de risque global qui sera progressif, sans passage brutal d’une situation de non risque à une situation de risque.
Concernant la biomasse, qui veut que plus elle est élevée, plus le risque de verse est important, le satellite permet d’en faire une estimation précise et surtout, d’apprécier sa répartition dans la parcelle.
Pour savoir si le niveau de biomasse présente un risque de verse, j’utilise le niveau de biomasse qui devrait être atteint fonction de la météo en utilisant un modèle de simulation de croissance et de développement du blé.
On peut alors calculer une anomalie de biomasse qui varie de 0 à 1, on constate sur le graphe ci dessous le niveau faible de cette parcelle avec une moyenne à 40%. Cela ne veut pas dire pour autant que le risque est nul dans les zones à faible biomasse (la végétation est en retard), chaque élément de risque entre en ligne de compte, la sensibilité variétale étant le plus prépondérant.
Le système de logique floue calcule donc un risque global, en tenant compte de tous les facteurs dont deux sont géo-référencés: la biomasse et le type de sol, pour ce dernier, le géo-référencement est issu d’un découpage manuel que j’ai fait fonction du potentiel de chaque zone de la parcelle.
Ici, le niveau de risque sur une échelle de 3 à 10 se situe entre 4.2 et 5.4, j’ai essayé une modulation sur le produit que j’utilise ( le cycocel C5) allant de 1.3 l/ha à 2l/ha.
Ne disposant pas de console de modulation sur ma tonne à traiter, j’ai joué sur le débit par hectare pour tester cet outil.
La dose pratiquée est alors en moyenne de 1.55 L/ha soit une économie de 23% par rapport à la dose homologuée de 2l/ha, l’objectif étant bien évidemment l’économie sur l’IFT et environnemental plus que le gain financier.
Il y a certainement matière à chercher vers des poids légèrement différents sur les différents facteurs de risque de la verse, sans doute accorder un peu plus de poids à la biomasse présente ou utiliser une biomasse fréquentielle sur plusieurs années comme référence plutôt que la biomasse théorique de l’année.
La prochaine étape sera la modulation des fongicides sur blé tendre avec le même raisonnement concernant la biomasse mais en utilisant en complément un modèle maladies du blé.