Détermination de la stratégie d’irrigation optimale de la
fraise basée sur le potentiel matriciel du sol et un
modèle climatique
Mémoire
Lélia Anderson
Maîtrise en génie agroalimentaire
Maître ès sciences (M.Sc.)
Québec, Canada
Détermination de la stratégie d’irrigation optimale de la
fraise basée sur le potentiel matriciel du sol et un
modèle climatique
Mémoire
Lélia Anderson
Sous la direction de :
Résumé
Les fraises sont souvent produites dans des régions où l’eau est limitante et les producteurs doivent choisir la stratégie d’irrigation optimisant le rendement et l’efficacité d’utilisation de l’eau (EUE). En Californie, une gestion tensiométrique des irrigations a été comparée à un modèle climatique, et un potentiel matriciel du sol (ψ) variable a été investigué. Sur un sol faiblement perméable, -10kPa, -35kPa, un témoin, un ψ à deux paliers (-35/-10 kPa) et une gestion par ψ ajustée quotidiennement à l’évapotranspiration prévisionnelle de la culture (ETc), n’ont pas affecté les rendements. Sur un sol hautement perméable, des
traitements appliquant 100% ETc, 75% ETc, 50% ETc, un témoin, -10kPa et -35/-10 kPa ont
mené à de meilleurs rendements pour les régies pleinement irriguées, -10 kPa et 100%ETc,
mais l’EUE a été meilleure avec -10 kPa. En irrigation de déficit, la gestion par ψ a maximisé le rendement et l’EUE contrairement au modèle climatique démontrant l’intérêt de cette approche relativement au contexte de restriction en eau affectant les régions sensibles à la sécheresse.
Table des matières
Résumé ... iii
Table des matières ... iv
Liste des tableaux ... vi
Liste des figures ... vii
Liste des abréviations et sigles ... viii
Remerciements ... ix
Avant-propos ... x
Introduction ... 1
Chapitre 1 : Revue de littérature ... 3
Revue de littérature générale ... 3
Relation sol plante ... 3
L’irrigation ... 4
Régies de l’irrigation ... 5
Tensiométrie ... 7
Revue de littérature sur la culture de la fraise ... 10
Le fraisier ... 10
Irrigation ... 13
Hypothèses et Objectifs ... 19
Chapitre 2 : Determination of the optimal strawberry irrigation strategy based on water matric potential and a climatic model ... 21
Résumé ... 21
Abstract ... 22
Introduction ... 23
Materials and methods ... 25
Experimental sites and crop details ... 25
Irrigation treatments and experimental design ... 26
Yield and plant measurements ... 28
Soil properties ... 28
Water desorption curve, unsaturated hydraulic conductivity, and variable threshold estimation ... 29
Statistical analysis ... 30
Soil properties ... 30
Matric potential evolution ... 31
Yield ... 33 hc calculation considerations ... 36 Fruit quality ... 38 Plant Growth ... 38 Water use ... 39 Conclusion ... 43 Acknowledgments ... 44
Figures and tables ... 45
Chapitre 3 : Conclusion ... 60
Liste des tableaux
Table 1. Soil properties from both experimental sites. ... 46 Table 2. Maximum average ψ reached (-kPa) at 15 cm deep before irrigations and at 30 cm depth and after irrigations at site 1. ... 58 Table 3. Maximum average ψ reached (-kPa) at 15 cm deep before irrigations and at 30 cm depth and after irrigations at site 2. ... 59
Liste des figures
Figure 1. Treatment structure at sites 1 and 2. ... 45 Figure 2. WRC from both sites and Kunsat from site 1 on undisturbed soil cores analyzed
with Tempe cells (top) with both and KsG parameters estimated in the soil ψ range -3.5 to
-35 kPa. WRC from both sites on undisturbed soil cores sampled early and end season analyzed with tension table (bottom). ... 47 Figure 3. Rainfall, ψ evolution in -kPa and targeted threshold represented with a dotted line at site 1. ... 48 Figure 4. Rainfall, ψ evolution in -kPa and targeted threshold represented with a dotted line at site 2. ... 49 Figure 5. Time spent as percentage per ψ ranges (-kPa), on both sites at 15 and 30 cm deep during treatment application period. ... 50 Figure 6. Relative yield, i.e. treatment yield divided by the highest yield achieved per site, as a function of the seasonal average soil water matric potential achieved between the end of implantation phase and end of the season. ... 51 Figure 7. Total cumulative yields at site 1 (left) and site 2 (right). Date with one asterisk (*) is characterized by treatment differences at a 0.05 significance level and date with three asterisks (***) by treatment differences at a 0.001significance level. For clarity purposes standards errors are presented over the data points. ... 52 Figure 8. Fruit quality represented with the seasonal average berry size and brix index. Treatments with the same letter do not differ at a 0.05 significance level for the berry size and at a 0.01 significance level for the Brix. ... 53 Figure 9. Dry root mass sampled at the end of the -35 kPa ψ step in the -35/-10 kPa treatment and at the end of the season. Treatments with the same letter do not differ at a 0.05 significance level. ... 54 Figure 10. At site 1 (left) and 2 (right), water use efficiency in g L-1 with the water applied
from the beginning of the treatment application until the end of the season. ... 55 Figure 11. Site 1 water application and evapotranspiration from the end of the implantation phase to the end of the season represented as monthly water (top), and cumulative water application (bottom). ... 56 Figure 12. Site 2 water application and evapotranspiration from the end of the implantation phase to the end of the season represented as monthly water (top), and cumulative water application (bottom). ... 57
Liste des abréviations et sigles
ψ : Potentiel matriciel du solθ : Teneur en eau volumique θsat : Teneur volumique à saturation
CWB : Climatic water balance model EC : Electrical conductivity
ETc : Évapotranspiration potentielle de la culture
ET0 : Évapotranspiration potentielle de référence
EUE : Efficacité d’utilisation de l’eau
hc : Seuil de potentiel matriciel critique selon Rekika et al. (2014)
IDD : Irrigation déficitaire de début de saison IDF : Irrigation déficitaire de fin de saison Knon-sat : Conductivité hydraulique non-saturée
Ksat : Conductivité hydraulique saturée ou saturated hydraulic conductivity
Kunsat : Unsaturated hydraulic conductivity
WRC : Water retention curve WUE : Water use efficiency
Remerciements
Je tiens tout d’abord à remercier mon directeur de recherche, le docteur Jean Caron, pour ses précieux conseils, sa grande disponibilité et la confiance qu’il m’a accordée en me confiant ce projet. Je remercie Carole Boily pour m’avoir si bien transmis son savoir relativement aux analyses de sol en laboratoire. Je remercie grandement Guillaume Sauvageau et Laurence Gendron pour leur travail de qualité entrepris avec la suite de la prise des données en Californie. Un autre grand merci à mes prédécesseurs de la Californie Valérie Bernier, Guillaume Letourneau et Julien Cormier pour m’avoir transmis une précieuse expertise tout au long de l’étude.
Merci aux professionnels de recherche pour avoir veillé au bon déroulement de l’expérience et particulièrement à Benjamin Parys pour toutes les demandes administratives et de matériels rapidement gérées. Merci à Amélie Picard pour son travail minutieux en laboratoire ainsi qu’à tous les autres auxiliaires et professeurs qui ont travaillé dans ce projet de recherche que ce soit au niveau du travail de laboratoire ou pour les nombreux échanges sur la démarche scientifique qui m’ont permis de cheminer. Merci à toute l’équipe d’Hortau, du Québec et de la Californie, pour le soutien technique grandement apprécié. Je remercie les deux producteurs anonymes de la Californie pour avoir fourni un site expérimental, du matériel et de la main-d’œuvre. J’exprime ma reconnaissance envers Emily Paddock, Allison Vandenhout et Oleg Daugovish qui m’ont fourni des recommandations et un soutien technique et scientifique soutenu tout au long du projet. Je remercie sincèrement Pascual, Lalo, Lina, Agustin, Ruben, Paul et les équipes de terrain des producteurs pour avoir partagé avec moi leur expérience et pour avoir fourni une main-d’œuvre essentielle au déroulement de ce projet.
Je souhaite également remercier le Conseil de Recherche en Sciences Naturelles et en Génie du Canada (CRSNG), Hortau, Ferme Onésime Pouliot Inc., Canneberges Bieler Inc., Nature Canneberge Inc. et Transport Gaston Nadeau Inc. pour le soutien financier du projet dans le cadre duquel s’inscrit cette expérience en irrigation de précision de la fraise.
Avant-propos
Ce mémoire de maîtrise est constitué de trois chapitres. Le premier chapitre est une introduction générale sur l’irrigation de précision suivi d’une introduction plus spécifique au sujet de l’irrigation de la culture de la fraise. De ce premier chapitre découle la problématique, les hypothèses et les objectifs de maîtrise. Le chapitre 2 présente la démarche et les résultats de la recherche sous forme d’article scientifique rédigé en anglais. Le chapitre 3 finalise le mémoire en concluant sur les connaissances acquises au terme de ce travail. L’article du chapitre 2 sera soumis au journal scientifique Scientia Horticulturae et portera le titre « Determination of the optimal strawberry irrigation strategy based on water matric potential and a climatic model ». J’ai rédigé l’intégralité de l’article suite aux expériences que j’ai planifiées, exécutés et analysées. L’article a été rédigé sous la supervision de mon directeur de recherche le docteur Jean Caron qui m’a guidé tout au long du cheminement de la maîtrise.
Introduction
La Californie est une zone fortement sujette à la sécheresse. La température et l’ensoleillement sont rarement un facteur limitant pour les cultures, le rendement étant surtout limité par l’apport en eau. Les périodes de sécheresses poussent le secteur agricole à augmenter le pompage de la nappe phréatique ce qui peut provoquer son abaissement, une diminution de la qualité de l’eau, l’intrusion saline dans les terres arables et l’assèchement des puits (Croyle et al., 2014). Ces conséquences sont néfastes autant environnementalement qu’économiquement pour les agriculteurs et la population puisque la qualité de l’eau se détériore avec les excès de pompage. Face à ce problème, les agriculteurs doivent augmenter l’efficacité d’utilisation de l’eau sans affecter le rendement. La fraise est une culture importante de la Californie. En 2012, le marché frais de la fraise représentait plus de 2,3 milliard de dollars et le marché des fruits transformés plus de 198 millions (National Agricultural Statistics Services, 2014). Déterminer la quantité exacte d’eau et le moment nécessaire pour chaque irrigation est difficile et c’est une difficulté qui s’accentue lors de la gestion d’une culture sensible au stress hydrique comme celle-ci.
Plusieurs technologies sont disponibles pour assister le processus décisionnel de l’irrigateur. Le tensiomètre joint à un système de suivi continu de culture est l’un d’eux. La détermination du seuil de potentiel matriciel du sol (ψ) optimal pour le déclenchement de l’irrigation dans la fraise a fait l’objet de plusieurs études dans les dernières années et a souvent permis d’augmenter les rendements (Létourneau et al., 2015; Caron et al., 2014; Caron et al., 2013; Caron et al., 2011; Bergeron, 2010; Serrano et al., 1992). Cependant, plusieurs études tensiométriques n’ont fait qu’un suivi par lecture visuelle du ψ (Krüger et al., 1999; Serrano et al., 1992) rendant le processus laborieux pour l’opérateur et fragmentant l’information. D’autre part, dans la presque totalité de ces études, on a appliqué un seuil fixe de ψ (Caron et al., 2014; Caron et al., 2013; Caron et al., 2011; Bergeron, 2010; Serrano et al., 1992), ne tenant pas compte de la variation journalière et saisonnière des flux d’eau instantanés dans la matrice du sol.
Lors de l’utilisation d’un seuil de ψ fixe, le ψ optimal de déclenchement des irrigations était souvent situé près de -10 kPa (Létourneau et al., 2015; Caron et al., 2014; Caron et al.,
2013; Caron et al., 2011; Bergeron, 2010; Serrano et al., 1992). Or, dans le cas de l’application d’un seuil fixe, il peut arriver que le taux de transfert de l’eau dans le sol ne soit pas assez rapide pour suffire aux demandes instantanées d’évapotranspiration de la culture (ETc) (Rekika et al., 2014; Périard et al., 2012; Bergeron, 2010) étroitement reliées
au stade de croissance du plant. Une résolution de la solution analytique de l’équation de Richards (Rekika et al., 2014) permet de mettre en évidence qu’un potentiel matriciel du sol plus bas pourrait être appliqué en début de saison, sans compromettre la disponibilité de l’eau aux plants. D’ailleurs, en début de saison plusieurs essais utilisant des seuils de ψ fixes dans la fraise n’ont obtenu que très peu de différences de rendement entre différents modes de gestion, qu’il s’agisse d’une gestion sèche ou humide (Caron et al., 2014; Caron et al., 2013; Caron et al., 2011).
Un autre mode de gestion de l’irrigation répandu est le bilan hydrique calculé à partir de l’évapotranspiration potentiel de la culture. L’omission fréquente des facteurs culturaux lors de l’estimation du coefficient de culture, les différences environnementales entre le site de la station météorologique (à partir de laquelle est calculée l’évapotranspiration de référence) et le site de la culture, ainsi que le non-suivi du statut hydrique du sol contribuent souvent à biaiser le calcul des apports en eau réellement nécessaires à la culture. La gestion de l’irrigation par le potentiel matriciel, par rapport au bilan hydrique, serait donc plus favorable à la maximisation du rendement (Evenhuis and Wilms, 2008; Kirschbaum et al., 2003).
L’objectif poursuivi dans ce travail était donc de déterminer le ψ optimal en fonction de la demande évapotranspirative pour démarrer les irrigations en comparant des seuils de ψ fixes et variables et en comparant une gestion de l’irrigation par bilan hydrique à une gestion par tensiomètre. Le succès d’un traitement d’irrigation a été évalué en fonction du rendement ainsi qu’en fonction de son efficacité d’utilisation de l’eau.
Chapitre 1 : Revue de littérature
Revue de littérature générale
Relation sol plante
La disponibilité en eau du sol est étroitement reliée à ses propriétés physiques, e.g. sa teneur en matière organique, sa structure et sa texture. L’eau est adsorbée sur les surfaces des particules de sol ou retenue dans les micropores par des liaisons hydrogènes (Fortin, 2011). Dans un sol à texture fine, l’eau est donc fortement retenue par les particules solides. Les sols argileux ont généralement une infiltration plus lente qui ralentit davantage lorsqu’il y a gonflement du sol suite à l’apport en eau.
La dimension des pores influence la force avec laquelle l’eau est retenue par le sol. Les macropores retiennent l’eau plus faiblement, se drainent plus facilement et favorisent les échanges gazeux alors que les micropores sont peu aérés car ils retiennent l’eau plus fortement, ils contiennent ainsi la plus grande partie de la réserve hydrique disponible pour la plante. Les irrigations peuvent avoir comme conséquence de compacter le sol et ainsi réduire ses capacités d’infiltration (Fortin, 2011). En début de saison, après le travail du sol, ce dernier est meuble, à structure encore instable et sujet à l’affaissement ou au foisonnement (Hillel et De Backer, 1988) particulièrement près de la zone d’application de l’eau. De façon analogue à ce qui est observé avec la pluie par plusieurs auteurs (e.g. Hillel et De Backer, 1988), les cycles d’humectation-dessiccation, l’action destructive et ramollissante de l’apport d’eau d’irrigation ou de la turbulence de l’eau si un débit trop élevé est appliqué peuvent causer la rupture des agrégats et une dispersion colloïdale qui résultent en la formation d’une croûte limitante affectant le profil d’humidité sous-jacent. La destruction des agrégats a pour conséquence d’augmenter la masse volumique apparente donc de compacter le sol. La stabilité des agrégats d’un sol, donc sa stabilité structurale, dépend de plusieurs facteurs incluant notamment les cycles d’apports en eau subis, les pratiques culturales, la texture et la matière organique qui le compose (Fortin, 2011).
Pour des sols à textures et structures différentes, l’eau peut être différemment disponible à une même teneur en eau. La courbe de rétention représente le potentiel matriciel du sol (ψ) en relation avec sa teneur en eau (θ) correspondante et cette relation varie en fonction des propriétés physiques. À cause de la non-linéarité entre ψ et θ, une petite variation de θ peut être associée à une variation importante de ψ. Les processus physiologiques de la plante, s’apparentant plus aux différences de potentiel qu’aux différences de teneur en eau, rendent nécessaire la caractérisation de la courbe de rétention pour cibler et respecter la zone de confort hydrique du plant dans un contexte où la régie de l’irrigation se fait par un suivi des propriétés hydriques du sol. L’effet d’hystérèse est le principe selon lequel une courbe de rétention est différente en phase de désorption et en phase de réhumectation du sol. Ce processus est plus prononcé dans les sols fins (Gallichand, 2012).
En plus d’être affecté par les propriétés physiques du sol, la disponibilité de l’eau à la plante est affectée par la plante elle-même. Un enracinement plus profond augmente la dimension du réservoir en eau du sol (Gallichand, 2012) et la capacité du plant à extraire l’eau diffère d’une culture à l’autre et en fonction du stade de croissance de la culture. Plusieurs études ont tenté de déterminer la zone de confort hydrique spécifique à chaque culture, que ce soit par des lectures directes de la teneur en eau volumique ou du potentiel matriciel (e.g. Marouelli et Silva, 2007; Krüger et al., 1999; McCarthy, 1997; Serrano et al., 1992; Miller et al., 1998).
La croissance, le développement et le rendement d’une culture sont hautement sensibles à la réduction de l’eau disponible dans le sol, seuls quelques jours de sécheresse peuvent avoir un effet néfaste sur le rendement. Cette propriété des plantes relève néanmoins de leur capacité à répondre au changement de leur environnement et à réguler leurs croissance et fonctions pour survivre (Davies et Hartung, 2004).
L’irrigation
Micro-irrigation
Les systèmes de micro-irrigation qui sont conçus pour humidifier seulement la zone racinaire du plant et la maintenir à un niveau d’humidité optimal, ont un important potentiel d’irrigation de précision. L’efficacité de ces systèmes est souvent évaluée à plus de 90% (Smith et al., 2010) et l’uniformité d’irrigation de la micro-irrigation est évaluée à 80%
lorsque le système est correctement conçu et entretenu (Hanson et al., 1994). Les pertes sont majoritairement causées par l’évaporation, le ruissellement et le lessivage. Il est connu que l’irrigation excessive, peu importe le type de système, cause la perte de nutriments (Krüger et al., 1999). La possibilité d’accomplir un haut niveau d’efficacité relève principalement de la gestion (Smith et al., 2010) et peut varier beaucoup en fonction de l’expérience du personnel irrigateur.
Régies de l’irrigation
Le développement des technologies de l’irrigation a mené au principe « d’irrigation de précision » et son développement dans les dernières années. Une irrigation de précision vise à évaluer précisément les quantités d’eau requises d’une culture et le moment précis de son application en combinaison avec un système hydraulique efficace et une distribution uniforme de l’eau (Smith et al., 2010).
Avec la régie continue de culture, qui est en plein développement et dont la fiabilité des appareils augmente continuellement, l’apport à la plante de ses besoins précis en eau est de plus en plus possible. Deux méthodes sont principalement utilisées en agriculture pour gérer les flux d’eau : la méthode par bilan hydrique et la méthode par mesure des propriétés du sol. En régie continue de culture, les sondes sont reliées à un système d’acquisition puis transmises sur interfaces où les données sont disponibles en temps réel. Les méthodes bénéficiant de sondes mais ne bénéficiant pas de système de suivi continu ont souvent le désavantage d’être moins précises car elles fournissent de l’information fragmentée.
Bilan hydrique
La méthode d’irrigation par bilan hydrique vise à rééquilibrer les apports et les pertes en eau d’une culture. Ce bilan peut être calculé en additionnant les pertes évapotranspiratives de la culture (ETc) et les pertes d’inefficacité du système d’irrigation (Hanson et Bendixen,
2004). L’ETc est estimée à partir de l’évapotranspiration de référence (ET0) selon
l’Équation 1 où Kc est le coefficient de culture qui dépend du niveau de croissance du plant.
L’ET0 est calculée avec l’équation de Penman-Monteith FAO56 qui est généralement la
méthode utilisée par les services météorologiques. L’évapotranspiration est régie par des facteurs du milieu de croissance tels que l’énergie du soleil, la nature des surfaces, le vent,
et des facteurs végétaux tels que le type de végétal, l’âge, la dimension du plant, la physiologie, le système racinaire (Fortin, 2011) et le statut hydrique du sol.
Le California Irrigation Management Information System (CIMIS) fournit des données d’ET0 quotidiennement a posteriori en Californie. Le National Oceanic and Atmospheric
Administration (NOAA) fournit aussi des valeurs d’ET0 prévisionnelles sur 6 jours aux
États-Unis, cependant cette technologie était toujours au stade expérimental en 2014. Le Kc
peut être déterminé en fonction du temps après la date de plantation à l’aide de chartes préétablies (e.g. Hanson et Bendixen, 2004) ou en fonction du pourcentage de couverture de la canopée (e.g. Grattan et al., 1998).
𝐸𝑇𝐶 = 𝐾𝐶 × 𝐸𝑇0
Équation 1
La première technique est plus souvent utilisée par les agriculteurs à cause de sa commodité mais elle ne tient pas compte des facteurs culturaux et environnementaux pouvant influencer le développement de la culture. Hanson et Bendixen (2004) ont mesuré une variation considérable du pourcentage de couverture lors d’une expérience répétée sur 13 plantations de fraises différentes en Californie. De plus, la majorité du temps les données d’ET0 ne sont pas mesurées in situ mais proviennent de stations météorologiques
avoisinantes au champ. Même si la station est géographiquement proche de la culture, des conditions environnementales différentes d’un site à l’autre peuvent biaiser l’estimation de l’ET0. De plus, les informations ne sont souvent disponibles qu’a posteriori plutôt qu’en
temps réel. Présentement, peu de systèmes de prédiction météorologique de l’ET0 sont
disponibles aux agriculteurs et d’autres sont encore à un stade expérimental de développement (e.g. FRET de NOAA). Généralement, les données d’ET0 ne sont
disponibles que le jour subséquent à l’évapotranspiration.
Mesure des propriétés du sol
Un suivi de la culture peut aussi être accompli à l’aide de sondes mesurant le statut hydrique du sol. Les deux principales méthodes de mesures sont de nature volumétrique et tensiométrique. Dépendamment des propriétés physiques du sol au retrait et au gonflement, et de la nécessité de certaines sondes de conserver un bon contact avec la matrice du sol, les
sondes nécessitent un entretien variable d’un site à l’autre (Muñoz-Carpena et al., 2004; Smajstrla et Koo, 1986).
La mesure volumétrique de l’eau peut se faire à partir de sondes à neutron, de sondes utilisant le principe de la constante diélectrique ou de radar pénétrant qui est aussi basé sur le principe de la constante diélectrique (Muñoz-Carpena et al., 2004). Les sondes utilisant la constante diélectrique ont généralement besoin d’une calibration spécifique au type de sol où elles seront utilisées et sont généralement affectées par la salinité. Les sondes tensiométriques sont généralement limitées à des pressions de 1 bar et sont sensibles aux fluctuations de température lorsque le capteur est exposé aux fluctuations de l’air ambiant. Tensiométrie
Le tensiomètre permet d’effectuer un suivi de culture mesurant directement les propriétés de tension matricielle du sol. Le potentiel matriciel de l’eau du sol mesuré (ψ) est l’effet combiné de l’adsorption et de la capillarité du sol. Le tensiomètre est constitué d’un matériel poreux rempli d’eau qui est inséré dans le sol et au travers duquel l’eau subit les forces d’attraction proportionnelles au niveau d’assèchement du milieu. Cette pression ainsi créée à l’intérieur du tube est mesurée par un manomètre ou un capteur de pression numérique situé au sommet de l’appareil. La bougie est imperméable au passage de l’eau sur un intervalle de pression variant entre une pression nulle une pression maximale de design. Au-delà de cette pression, qui est d’environ -80 kPa à température ambiante, il y a cavitation puis écoulement de l’eau au travers de la bougie menant à la rééquilibration du tensiomètre à la pression atmosphérique. Un ψ suffisamment bas pour mener à la cavitation de l’eau dans la bougie n’est pas souhaitable pour la majorité des cultures. En effet, le ψ officiellement associée à capacité au champ est -33 kPa (Dane et Hopmans, 2002) bien que certaines études la situent bien en deçà de cette valeur lorsque mesurée in situ (e.g. Létourneau et al., 2015).
Estimation analytique du potentiel matriciel critique
L’évapotranspiration fait diminuer la réserve en eau du sol et fait diminuer le ψ qui fluctue d’une journée à l’autre. En parallèle, la conductivité hydraulique non-saturée, concept lié au taux de transfert de l’eau dans le sol, varie selon le potentiel matriciel du sol. Lorsque qu’un seuil fixe de déclenchement des irrigations est maintenu, il peut arriver que le taux de
transfert de l’eau dans le sol ne soit pas assez rapide pour suffire aux demandes d’ETc
instantanées (Rekika et al., 2014; Périard et al., 2012; Bergeron, 2010; Bonin, 2009). En d’autres mots, pour éviter de stresser la culture, il faut s’assurer que la vitesse des flux d’eau dans la zone des racines soit suffisante pour pallier à la demande ETc en ajustant le ψ
à une valeur suffisamment haute.
Une équation permettant de mettre en relation le ψ et le mouvement de l’eau en sol non saturé est celle de Richards. Cette relation est cependant hautement non-linéaire ce qui rend difficile sa résolution. Or, une solution analytique à l’équation de Richard a été dérivée par Yuan et Lu (2005) et met en relation la distribution du potentiel matriciel du sol, la teneur en eau, et le flux d’eau pour des sols enracinés, homogènes avec un flux de surface variable. Plusieurs conditions limites ont dû être premièrement posées et elle a été résolue pour plusieurs modes de prélèvement racinaires.
À partir de la solution utilisant un prélèvement racinaire uniforme, le seuil de potentiel matriciel critique (dénommé « hc » lorsqu’exprimé en centimètre de hauteur d’eau) a ensuite été isolé et dérivé par Rekika et al. (2014) et est représenté par l’Équation 2 où 𝑆0 (𝑐𝑚3𝑐𝑚−3𝑗−1) est l’absorption posée constante de l’eau par les racines, 𝑞
0 (𝑐𝑚 𝑗−1) est l’évaporation de surface en régime permanent, 𝐾𝑠𝐺 (𝑐𝑚 𝑗−1) est la conductivité hydraulique ajustée de la fonction de Gardner, 𝐿 (cm) est la distance entre la surface du sol et le bas de la zone racinaire, 𝑧𝑜𝑏𝑠 (cm) est la profondeur d’observation du ψ ayant le bas de la zone racinaire pour ordonnée à l’origine (𝑧𝑜𝑏𝑠 correspond donc à 𝐿 à moins la profondeur du tensiomètre par rapport à la surface du sol), ℎ1 (cm) est la colonne d’eau obtenue après la conversion de la valeur de potentiel matriciel observée (-kPa), 𝛼∗ est l’exposant ajusté du 𝐾(ℎ) de la fonction de Gardner (𝐾(ℎ) = 𝐾𝑠𝐺𝑒𝛼∗ℎ). Les paramètres 𝛼∗ et 𝐾
𝑠𝐺 peuvent être déterminés suites à des analyses en laboratoire du sol traçant la 𝐾𝑠𝐺 en fonction du ψ. Dans plusieurs cas, cette relation est exponentielle par partie et permet donc, après détermination d’un intervalle de ψ ciblé, d’estimer les paramètres 𝛼∗ et 𝐾
𝑠𝐺 selon la méthode expliquée dans Rekika et al. (2014).
hc = 1 𝛼∗(𝑙𝑛 { 1 𝛼∗𝐾 𝑠𝐺[𝐾𝑠𝐺𝑒 −𝛼∗(−ℎ 1+𝑧𝑜𝑏𝑠)𝛼∗+ 𝑞 0𝛼∗𝑒−𝛼 ∗𝑧 𝑜𝑏𝑠− 𝑞 0𝛼∗+ 𝑆0𝑒−𝛼 ∗𝑧 𝑜𝑏𝑠𝛼∗𝐿 + 𝑆0𝑒−𝛼∗𝑧𝑜𝑏𝑠− 𝑆0𝛼∗𝐿 + 𝑆0𝛼∗𝑧𝑜𝑏𝑠− 𝑆0]}) Équation 2 où ℎ1 = 1 𝛼∗ 𝑙𝑛 (− 1 𝛼∗𝐾 𝑠𝐺(𝑞0𝛼 ∗𝑒−𝛼∗𝐿 − 𝑞0𝛼∗+ 𝑆0𝑒−𝛼∗𝐿𝛼∗𝐿 + 𝑆0𝑒−𝛼∗𝐿− 𝑆0)) + 𝐿 Équation 3
Consigne à seuil fixe
Un seuil de ψ fixe est généralement utilisé comme consigne au déclenchement de l’irrigation et les études tentant de déterminer le seuil optimal sont nombreuses dans le cas de plusieurs cultures. Malgré que plusieurs d’entre elles aient été accomplies sans utiliser de système de suivi continu de culture, elles ont souvent augmenté l’efficacité de l’utilisation en eau et/ou le rendement comparativement aux gestions basées sur l’expérience personnelle de l’irrigateur (Rekika et al., 2014; Bergeron, 2010; Serrano et al., 1992).
Consigne à seuil variable
Lorsque le potentiel matriciel atteint une valeur critique où la conductivité hydraulique non-saturée du sol est considérablement diminuée, le flux d’eau dans la zone des racines n’est pas suffisant pour compenser la demande ETc. En raison d’un seuil de ψ critique plus bas en
début de saison, causé par une ETc plus basse et tel que calculable avec l’Équation 2. Il
serait en apparence justifié d’utiliser une régie plus sèche en début de saison suivie d’une régie plus humide alors que le flux matriciels augmentent. Cependant, une régie exclusivement basée sur cette technique n’a pas encore été appliquée bien qu’un calcul de hc a posteriori ait révélé la potentielle fiabilité de cette méthode d’estimation du seuil
critique dans le cas de la culture de l’oignon, du céleri et de l’épinard (Rekika et al., 2014). Certaines études ont cependant tenté de déterminer l’effet de l’irrigation de déficit appliquée à une partie seulement de la saison.
Les informations concernant des gestions d’irrigation de déficit sont étudiées sous les concepts « d’irrigation de déficit » (ID), d’irrigation déficitaire de début de saison (IDD) ou d’irrigation déficitaire de fin de saison (IDF). Dans la pomme, le kiwi et la fraise, l’IDF a devancé la maturation du fruit (Mpelasoka et al., 2001; Miller et al., 1998; Kinnanen et Säkö, 1979) mais l’IDD a respectivement réduit les rendements du kiwi et de la pomme de 25% et 14%, et l’IDF a réduit les rendements de 12% et 26%, respectivement (Miller et al., 1998). Dans la vigne, des essais ont démontré que l’irrigation de déficit pouvait être sans effet sur le rendement lorsqu’appliquée en fin de saison (McCarthy, 1997). Dans la tomate, les plants grandissant sous de fortes conditions de déficit hydrique en début de saison ont vu leurs systèmes racinaires s’allonger jusqu’à 10 cm comparativement à ceux irrigués plus fréquemment mais cette gestion aurait réduit le rendement en raison d’un support amoindri des plants (Marouelli et Silva, 2007) tandis que l’effet détrimentaire du déficit en eau sur les racines n’a pas été observé dans le kiwi (Miller et al., 1998). Les différentes profondeurs d’enracinement entre les cultures étudiées pourraient être à l’origine d’une part de la variabilité des réponses aux différents types d’irrigations de déficit utilisés. Aussi, les lacunes en termes de suivi tensiométrique pour certaines de ces études et la restriction du nombre de cultures testées empêchent de vérifier l’incidence d’une gestion de l’eau plus sèche en début de saison sur la disponibilité en eau aux plants et ultimement sur le rendement pour les cultures ayant des enracinements peu profonds comme celle de la fraise.
Revue de littérature sur la culture de la fraise
Le fraisier
Physionomie
La fraise cultivée, Fragaria × ananassa, est une herbacée vivace possédant une couronne centrale de laquelle émerge les feuilles, les racines, les stolons et les fleurs (Hancock, 1999). Les racines émergent plus spécifiquement de la périphérie de la base de la couronne là où elle est en contact avec le sol. Plus de 50-90% des racines sont concentrées dans les premiers 10-15 cm de sol (Hancock, 1999). Les racines sont produites en plus grande quantité au printemps et à l’automne alors que les températures sont froides. Le système racinaire est le seul à montrer une réduction de la biomasse durant la fructification (May et al., 1994). Une température élevée au niveau des racines peut affecter la croissance du plant
de façon importante (Hancock, 1999). Un plant vigoureux produit 10-15 stolons par an qui sont alimentés en eau et en nutriments par la plante mère (Hancock, 1999). Dans le cas de cultures sur paillis de plastique, les stolons sont retirés pour éviter à la plante de perdre des nutriments inutilement. L’ETc diminue légèrement en fin de saison dû au vieillissement du
plant (Hanson et Bendixen, 2004).
Régulation du développement
Il existe deux principaux types de fraisiers cultivés commercialement, les fraises à jours neutres et les fraises à jours courts. Les fraises à jours courts sont plutôt des fraises à jours courts facultatifs et initient leurs bourgeons floraux soit lorsque le jour est plus court que 14h ou lorsque les températures sont de moins de 15°C. Au-dessus de 15°C, la photopériode critique pour l’initiation florale est de 8-12h, dépendamment du cultivar. Les fraises à jours longs initient généralement leurs bourgeons floraux quand les journées sont de plus 12h et la température modérée.
Dépendamment du climat et de la variété, les plantations sont faites à différents moments de l’année. Les fraises à jours neutres produisent généralement des fraises trois mois après la plantation et ont une diminution de rendement pour des températures supérieures à 26°C. La première série de fleurs est souvent retirée pour renforcer la vigueur du plant et de ses rendements ultérieurs (Hancock, 1999). Les fraises à jours courts plantés sur billons sont généralement plantées durant l’été ou à l’automne dépendamment du climat et de la saison de production désirée (Hancock, 1999). La côte centrale de la Californie commence sa production vers le mois d’avril avec des fraises à jours neutres et la termine vers les mois d’octobre-novembre. La production de la côte du sud de la Californie est dominée par des fraises à jours courts qui mûrissent de début janvier à mai-juin (Hancock, 1999).
Établissement de la culture
Les fraises sont généralement cultivées sur rangs nattés recouverts de paillis faits de paille ou de plastique, ou sur billons (rangs surélevés) recouverts de paillis de plastique (Hancock, 1999). La culture de fraise sur lit surélevé favorise la croissance des racines comparativement aux lits plats en plus de diminuer le taux d’implantation des stolons et de devancer le rendement comparativement aux lits plats (Goulart et Funt, 1986). Le pourcentage de couverture maximal de la culture de fraise est de 70 à 75% en raison de
l’espacement entre les rangs et se produit autour du 160e jour après la date de plantation
(Hanson et Bendixen, 2004). En culture sur billon, les stolons sont tous retirés. Ce système cultural est majoritairement utilisé pour les variétés à jours neutres ou pour les variétés à jours courts dans les régions où l’hiver est doux et où les étés sont chauds ou modérés (Hancock, 1999) tel que la Californie.
En Californie, c’est la culture de la fraise sur billon recouverte de paillis de plastique et irriguée par un système de goutte-à-goutte qui est prédominante. Cette méthode permet des économies d’eau, un bon contrôle des mauvaises herbes, une réduction de l’utilisation d’herbicides, un maintien de la propreté des fruits, une augmentation du calibre des fruits, une amélioration de leur qualité (Yuan et al., 2004) et une régulation de la température du sol (Hancock, 1999).
Les couleurs de paillis utilisés varient en fonction de la régulation de température qui doit être faite (Hancock, 1999). La quantité d’énergie pénétrant le paillis régule la température, cette énergie est plus élevée pour les paillis transparents et plus basse pour les paillis plus foncés. Le paillis de polyéthylène noir est utilisé dans des régions où les températures chaudes restreignent le rendement et où les hivers sont suffisamment chauds pour permettre la croissance racinaire (Hancock, 1999). Les paillis réfléchissants (argent) sont associés à une diminution des dommages causés par les insectes nuisibles (Rhainds et al., 2001) en plus des autres avantages attribués aux paillis de plastique.
Les systèmes de micro-irrigation de type goutte-à-goutte sont les plus couramment utilisés pour la culture en champ de la fraise. Pour assurer une bonne implantation, l’irrigation goutte-à-goutte est souvent combinée à de l’irrigation par gicleurs suite à la plantation. Ce type d’irrigation améliore le contact entre les racines et le sol, hydrate rapidement le plant pour aider l’implantation des racines adventives, lessive les sels de la zone racinaire et offre une protection contre le gel si nécessaire (Daugovish et al., 2009). Cette pratique est cependant critiquée étant donnée les pertes importantes d’eau, de sédiments et de nutriments qui y sont rattachées.
Irrigation
La fraise est une plante qui demande de grandes quantités d’eau. Cela est dû à un système racinaire peu profond en combinaison avec une surface foliaire importante et des fruits à haute teneur en eau. Plusieurs pratiques d’irrigation du fraisier ont été étudiées qu’il s’agisse de la méthode du bilan hydrique, de l’irrigation de déficit, du séchage partiel des racines ou de la tensiométrie.
Tensiométrie
Plusieurs études ont été accomplies dans la fraise pour tenter de déterminer le seuil optimal de ψ pouvant servir de consigne au déclenchement de l’irrigation mais beaucoup d’entre elles ne bénéficiaient pas de système de suivi continu de culture. La conclusion était souvent que le suivi tensiométrique requiert beaucoup de temps et de travail (Krüger et al., 1999). Les ψ étaient généralement mesurés à raison d’une fois par jour (Yuan et al., 2004; Guimerà et al., 1995; Serrano et al., 1992), voir même trois fois par semaine (Hoppula et Salo, 2007; Clark et al., 1996) et même moins (Krüger et al., 1999). Malgré une possible fragmentation dans les données de ψ, des profondeurs d’installation de sondes variant entre 10 et 15 cm, des textures de sol différentes, et des milieux de croissances différents en tunnel (Hoppula et Salo, 2007; Savé et al., 1993; Guimerà et al., 1995; Serrano et al., 1992) ou en champ (Evenhuis et Wilms, 2008), ces études ont obtenu un seuil de ψ optimisant le rendement entre -10 et -15 kPa.
Un important résumé des expériences en champ ayant obtenu des différences significatives de rendement et ayant été accomplies en suivi continu de culture dans le cadre du présent projet de recherche est présenté par Létourneau et al. (2015). Les rendements de la fraise ont été maximisés avec des seuils fixes de ψ entre -8 kPa et -11 kPa sur la côte centrale de la Californie en loam argileux et avec une régie de -8 kPa sur la côte sud de la Californie en loam sableux fin. Des essais se déroulant au Québec ont ciblé la zone de -13 kPa à -14 kPa pour l’optimisation des rendements dans un loam limono-argileux. Cependant, il est aussi arrivé que la tensiométrie n’ait pas eu d’impact significatif sur les rendements dans le cas d’un loam sableux fin au sud de la Californie (Caron et al., 2014).
La régie de l’irrigation par tensiomètre jointe à un système d’automatisation ont permis des économies d’eau de 40% comparativement à un suivi manuel de l’irrigation dans le cas de
Ançay et al., (2012). En plus de permettre d’irriguer de façon plus précise durant les périodes de forte consommation en eau de la culture, ce système a permis une réduction du temps de main d’œuvre qui couvrirait les frais d’achat du système après un an d’utilisation dans le cas de cette étude.
Entre une culture pleinement irriguée et une culture irriguée par déficit, les rendements ont été observés comme n’ayant que peu de différences entre eux en début de saison (Caron et al., 2013; Liu et al., 2007; Savé et al., 1993) et que les effets des différentes régies apparaissaient seulement plus tard. Cette observation va dans la même direction que l’Équation 3, et que le raisonnement portant sur le fait qu’un ψ plus faible pourrait être appliqué en début de saison sans affecter le rendement, car à ce moment, la Knon-sat
nécessaire pour combler les besoins de la plante pourrait être plus faible en raison des demandes ETc plus basses.
Tensiométrie et bilan hydrique
Les résultats des études comparant la gestion par bilan hydrique à la gestion par tensiomètre varient. Certaines études ont démontré qu’une gestion basée sur un modèle climatique était préférable (e.g. Yuan et al., 2004; Krüger et al., 1999) même si certaines études ont obtenu peu (Krüger et al., 1999) ou pas (Trout et Gartung, 2003) d’effets sur le rendement lors de l’application de différents pourcentages de la réserve en eau. D’autres études concluent plus en faveur d’une gestion basée sur la mesure des propriétés hydriques du sol (Evenhuis et Wilms, 2008; Kirschbaum et al., 2003).
En comparant une gestion de l’irrigation par tensiométrie (-20 kPa) à une gestion utilisant 50% de la réserve en eau pour différents taux d’applications, Kirschbaum et al. (2003) a obtenu un meilleur rendement avec la gestion tensiométrique mais a observé que cette dernière diminuait l’EUE. En comparant une gestion par bilan hydrique à une gestion par tensiométrie, (Krüger et al., 1999) n’a pas obtenu de préférence générale sur le mode de gestion au terme de trois saisons d’expérience.
L’estimation du Kc, lors d’une gestion par bilan hydrique, est basée sur des paramètres
climatiques et phénologiques pour des conditions culturales spécifiques à partir desquelles il a été établi. Or les besoins en eau peuvent varier selon les cultivars tel que démontré par
Grant et al. (2010) qui ont obtenu des réponses différentes entre cultivars pour des régies utilisant respectivement 65% et 130% de la réserve en eau bien que 65% était généralement associé à une baisse de rendement.
Effets physiologiques du statut hydrique
Une bonne irrigation du fraisier accroît généralement le poids moyen des fruits (Yuan et al., 2004; Savé et al., 1993; Kinnanen et Säkö, 1979; Giné Bordonaba et Terry, 2010), le nombre de fruits (Yuan et al., 2004; Kirschbaum et al., 2003; Serrano et al., 1992), la quantité de stolons (Yuan et al., 2004; Kinnanen et Säkö, 1979), le nombre de stomates (Klamkowski et Treder, 2007), et la biomasse des feuilles (Yuan et al., 2004; Klamkowski et Treder, 2007; Savé et al., 1993). Il est connu que les stomates répondent à un déficit en eau en se fermant. Une diminution des échanges gazeux au niveau des stomates a été observé lors de l’application de ψ plus bas dans le sol (Klamkowski et Treder, 2007). Pour des cultures plus irriguées, une plus grande transpiration a aussi été observée (Serrano et al., 1992) et elle pourrait découler d’un indice de surface foliaire plus grand, ce qui expliquerait partiellement la faible efficacité d’utilisation de l’eau associée aux régies plus irriguées. L’irrigation de déficit est définie par l’application d’un pourcentage préalablement calculé de l’utilisation de l’eau potentielle de la plante (Davies, 2004). Le degré avec lequel les différentes parties du fraisier sont affectées par l’irrigation de déficit est fortement influencé par le stade de développement global du plant (Hancock, 1999; Kinnanen et Säkö, 1979). Renquist et al. (1982) ont d’ailleurs observé que la conductance des feuilles dépend de l’environnement de croissance du plant et de son historique d’irrigation. Une irrigation importante en début de saison, particulièrement dans la phase de maturation du fruit, aurait un effet positif sur le rendement et peut aussi devancer la maturation des fruits (Kinnanen et Säkö, 1979). Dans le cas d’une culture récoltée plus d’une année consécutive, une irrigation de déficit à la fin de la maturation des fruits aurait comme conséquence d’augmenter le rendement et le nombre de fruits de l’année subséquente (Kinnanen et Säkö, 1979). Une régie d’irrigation de déficit appliquée sur toute la saison de production a cependant eu comme conséquence de diminuer significativement le rendement dans de nombreuses études (Hoppula et Salo, 2007; Liu et al., 2007; Serrano et al., 1992b; Savé et al., 1993; Guimerà et al., 1995; Kirschbaum et al., 2003; Caron et al., 2013; Caron et al., 2014).
L’irrigation de déficit améliore souvent le goût du fruit en augmentant sa concentration en sucre (Giné Bordonaba et Terry, 2010). Il existe cependant encore peu d’informations permettant de déterminer l’effet précis de l’irrigation de déficit associé à chacun des stades de croissance du fraisier.
La réponse du système racinaire au statut hydrique du sol n’est pas encore bien documentée chez le fraisier. En comparant une gestion sèche à une gestion pleinement irriguée, Klamkowski et Treder (2007) et Savé et al. (1993) n’ont pas observé de baisse de biomasse sur le système racinaire. De leur côté, May et al. (1994), ont observé que le système racinaire pouvait exprimer une baisse de biomasse suite à la fructification.
La réponse du fraisier à la disponibilité de l’eau varie au sein des cultivars (Grant et al., 2010; Giné Bordonaba et Terry, 2010; Krüger et al., 1999). Grant et al. (2010) qui a testé pour une première fois à plus grande échelle l’effet du déficit hydrique relativement aux différents cultivars de fraisiers a obtenu des différences significatives d’EUE entre cultivars et des interactions significatives entre le cultivar et le traitement d’irrigation pour les rendements totaux.
Efficacité d’utilisation de l’eau
Une meilleure efficacité d’utilisation de l’eau, c’est-à-dire le ratio du rendement sur la quantité d’eau appliquée, permet d’accroître le rendement économique et diminuer l’impact environnemental de la culture. L’eau ne représente souvent pas une préoccupation économique importante pour les agriculteurs mais cette situation est sujette au changement dans les régions sensibles aux sécheresses où les secteurs résidentiel et agricole exercent une importante pression sur la ressource.
L’efficacité d’utilisation de l’eau est généralement augmentée lors de l’utilisation de seuils de potentiel matriciel plus bas même si ces seuils ne sont pas ceux qui maximisent nécessairement le rendement total. L’efficacité d’utilisation en eau a généralement été observée comme étant inversement proportionnelle à la quantité d’eau appliquée qu’il s’agisse d’études utilisant le tensiomètre (Létourneau et al., 2015; Hoppula et Salo, 2007; Yuan et al., 2004) ou la sonde de teneur en eau (Liu et al., 2007; Klamkowski et Treder, 2007). Il semble cependant y avoir une limite passé le seuil de -70 kPa où une diminution
simultanée du rendement et de l’efficacité d’utilisation de l’eau a été observée (Serrano et al., 1992). Bergeron (2010) a obtenu une efficacité d’utilisation de l’eau au moins deux fois plus grande en utilisant des seuils de ψ de -18 kPa et -33 kPa qu’avec un seuil de -5 kPa sans différence significative sur le rendement. Un essai sur la côte centrale de la Californie, a obtenu une efficacité d’utilisation de l’eau supérieure avec une régie de -10 kPa comparativement à une régie de contrôle utilisant 40% plus d’eau dans un sol hautement perméable (Létourneau et al., 2015). Une efficacité d’utilisation de l’eau supérieure a été obtenue avec des traitements à seuil ψ plus sec de -20 kPa par rapport à -10 kPa sur la côte centrale de la Californie (Létourneau et al., 2015) et de -18 kPa par rapport à -13 kPa sur la côte sud de la Californie (Caron et al., 2014) en n’affectant pas non plus les rendements de façon significative.
L’efficacité d’utilisation de l’eau est d’une part influencée par les effets de la régie de l’irrigation sur les processus physiologiques des plants et d’autre part par la gestion de l’eau elle-même. Le lessivage, l’évaporation et le ruissellement des eaux d’irrigation diminuent l’efficacité d’utilisation de l’eau. Bien que les paillis de plastique combinés à des systèmes d’irrigation goutte-à-goutte, aient comme fonction de diminuer les pertes au niveau du ruissellement et de l’évaporation, ils ne sont pas à l’épreuve de la surirrigation. Les pertes en eau pourraient être diminuées en optimisant les temps d’irrigation par rapport à la capacité d’entreposage d’eau et à la conductivité hydraulique du sol (Skaggs et al., 2010; Li et al., 2004; Cote et al., 2003). Certaines études ont d’ailleurs obtenu une meilleure efficacité d’utilisation de l’eau avec des irrigations plus petites et plus fréquentes (e.g. Létourneau et al., 2015). En phase d’implantation, l’irrigation par aspersion de billons recouverts de paillis de plastique, est associée à des pertes d’eau par lessivage qui sont importantes et qui peuvent résulter en une efficacité d’application de l’eau inférieure à 50% (Clark et al., 1996).
Salinité
Une salinité trop élevée peut réduire le rendement dans la fraise qui y est sensible (Barroso et Alvarez, 1997). Les sels n’ont cependant pas tous les mêmes effets sur le fraisier; les composés chlorées sont plus dommageables (Barroso et Alvarez, 1997). Il est important d’intégrer cette considération lors de la gestion de l’irrigation, d’autant plus lorsque la fraise
est cultivée dans un climat chaud et sec tel que la Californie et où les concentrations naturelles en sels peuvent être élevées.
Hypothèses et Objectifs
En gardant en considération la nécessité du maintien d’un haut niveau de rendement pour la rentabilité des productions et la nécessité de préserver la ressource en eau, l’état des connaissances répertoriées, tant au niveau des stratégies de l’irrigation qu’au niveau de la réponse spécifique du fraisier à ces stratégies, mène aux hypothèses de recherche suivantes 1) : L’application d’un seuil de potentiel matriciel du sol (ψ) variable au lieu d’un seuil fixe permet d’augmenter l’efficacité d’utilisation de l’eau sans affecter négativement le rendement; 2) : La gestion de l’irrigation par tensiomètre avec l’utilisation d’un seuil fixe permet d’augmenter le rendement par rapport à une gestion par bilan hydrique.
Les objectifs qui en découlent sont : 1) Déterminer l’effet d’un ψ plus bas en début de saison sur le rendement et sur l’efficacité d’utilisation de l’eau; 2) Investiguer un seuil ψ de déclenchement des irrigations variant en fonction de l’ETc prévisionnelle; 3) Comparer les
performances d’une gestion de l’irrigation par suivi tensiométrique et d’une gestion par bilan hydrique utilisant l’ETc; 4) Déterminer le seuil de ψ optimal pour déclencher les
Chapitre 2 : Determination of the optimal
strawberry irrigation strategy based on water
matric potential and a climatic model
Résumé
Les fraises sont produites dans beaucoup de régions où l’eau est limitante et les producteurs doivent choisir parmi plusieurs stratégies d’irrigation celle qui maximise le rendement et l’efficacité d’utilisation de l’eau (EUE). En Californie, sur des fraises cultivées en champ (Fragaria × annanasa), des irrigations basées sur le potentiel matriciel du sol (ψ) avec des données disponibles en temps réel ont été comparées à une gestion par bilan hydrique climatique, et un seuil de ψ variable ajusté à l’ETc prévisionnelle a été investigué. L’ETc
instantanée, étant reliée de près au flux matriciel de l’eau du sol, a été utilisée pour estimer le ψ critique journalier. Sur un sol à faible perméabilité des traitements initiant l’irrigation à -10 kPa, -35 kPa, un témoin, -35/-10 kPa (une gestion de l’irrigation à seuil variable utilisant un ψ plus sec de début de saison à -35 kPa suivie d’une gestion à -10 kPa) et un traitement à seuil variable ajusté à l’ETc prévisionnelle quotidien n’ont pas montré de
différences de rendement, tandis que sur un sol hautement perméable, des traitements correspondant à 100% ETc, 75% ETc, 50% ETc, un témoin, -10 kPa et -35/-10 kPa ont mené
à d’importantes différences d’EUE et de rendement. Les régies pleinement irriguées, -10 kPa et 100% ET, ont maximisé les rendements mais la régie à -10 kPa a atteint la meilleure EUE. En gérant l’irrigation par déficit, la gestion basée sur le ψ a permis d’augmenter le rendement et l’EUE contrairement au modèle climatique, montrant l’intérêt d’une telle approche relativement au contexte de restriction en eau affectant les régions sensibles à la sécheresse tel que la Californie.
Mots-clés. Irrigation, fraise, tensiomètre, humidité du sol, potentiel matriciel du sol, évapotranspiration, modèle climatique, irrigation de déficit, efficacité d’utilisation de l’eau.
Abstract
Strawberries are produced in a many areas where water is limited and growers have to choose among irrigation strategies which one offers the best yield and water use efficiency (WUE). In California, on field grown strawberry plants (Fragaria × annanasa) soil matric potential (ψ) based irrigation with real-time data was compared to the climatic water balance model (CWB) and a variable ψ threshold adjusted to the forecasted crop (ETc) was
investigated. Instantaneous ETc, closely related to soil water flux, was used for estimating
daily critical ψ threshold. On a low permeability soil, -10 kPa, -35 kPa, a control, -35/-10 kPa (a variable management using early dry ψ management of -35 kPa followed by -10 kPa) and a variable ψ threshold adjusted to daily forecast of ETc
did not result in any yield differences, whereas on a high permeability soil, 100% ETc, 75%
ETc, 50% ETc, a control, -10 kPa and -35/-10 kPa resulted in important WUE and yield
differences. Fully irrigated treatments, -10 kPa and 100% ETc, maximized seasonal yield
but -10 kPa obtained the best WUE. When applying deficit irrigation managements, ψ based irrigation allowed yield and WUE increase unlike the climatic model, showing the interest of such an approach in water shortage context affecting drought sensitive areas as California.
Keywords. Irrigation, strawberry, tensiometer, soil moisture, water matric potential, evapotranspiration, climatic model, deficit irrigation, water use efficiency.
Introduction
In many areas, water has been a relatively inexpensive input and strawberry is a high value production. Growers that have to deal with a shallow rooted crop sensitive to water deficit often opt to manage on the wet side applying more water than necessary. In California, that context is subject to change in light of the growing uncertainty of water supply that has been facing the state for the past few years. In light of that concern, irrigators must use water as efficiently as possible. Many irrigation tools are available to help determining precise crop needs. There are two main operating modes in the field: (1) refilling water losses that occurred through potential evapotranspiration and (2) adjusting irrigations directly onto soil moisture measurements whether it is done by the use of tensiometer or electrical conductance tools. The latest is more susceptible to mitigate crop water needs because of the nonlinear relation between water content and soil water matric potential in conjunction with a plant water assimilation process closer to water potential differences than water content differences. In the past few years, soil water monitoring technologies have evolved rapidly and irrigators now have the opportunity to work with real-time data. It is thus of interest to verify which approach, tensiometer or climatic water balance model (CWB), provides the best yield and water use efficiency (WUE). A number of studies were conducted in order to clarify the proper way of using one or the other of these two technologies, but in strawberries the results varied. Some studies observed that tensiometer measurement is preferable over the use of climatic model for scheduling irrigations (Evenhuis and Wilms, 2008; Kirschbaum and al., 2003) while other studies seem more in favor of a climatic model (e.g. Krüger and al., 1999; Yuan and al., 2004).
A simple and very common way to estimate crop water needs among growers is by calculating the water balance model a posteriori by adding potential evapotranspiration of the crop to water losses and irrigations are usually applied on predetermined schedule. In many regions meteorological services, such as CIMIS in California (California Irrigation Management Information System), provide ET0 at the end of each day. ET0 is then
multiplied by a crop coefficient (Kc) whether this value is estimated as a function of the
plantation date or as a function of the crop coverage (e.g. Grattan and al., 1998; Hanson and Bendixen, 2004). Kc estimation using crop coverage is more reliable since transpiration is
closely related to canopy size but is unfortunately less likely to be used by growers because of the complexity of the estimation (Hanson and Bendixen, 2004). When using water balance model, it is important to consider that there might be environmental differences between the site where ET0 is measured and the actual crop site; that sufficient water must
be available in the soil so that plant transpiration is not reduced by water stress; that a Kc
estimation takes into account specific phenological characteristics of the cultivars from which it has been established and that avoiding any of these considerations might contribute to miscalculate crop water needs. Moreover, CWB often has the inconvenient of not taking into account real-time soil water flux within the root zone, which is necessary for quantifying plant water uptake use and avoid hydric stress of the crop, especially during dry spells (Rekika and al., 2014).
Determination of optimal water matric potential (ψ) with tensiometers to trigger the irrigation in strawberries was studied several times and has been proven to increase yield (Cormier and al., 2015; Létourneau and al., 2015; Serrano and al., 1992). However, in several strawberry studies, ψ follow-up was often unpaired with a monitoring system but was instead performed by visual readings (Krüger and al., 1999; Serrano and al., 1992). The lack of real-time data could therefore have led to fragment the ψ information and possibly misidentify the moment at which the actual critical ψ was reached and thus the appropriate irrigation set time. While studies using tensiometer unpaired with a monitoring system and performed under different conditions - i.e. soil texture, climate, depth of tensiometer probes ranging from 10 to 15 cm and strawberry grown in tunnel or in field - point out the range maximizing the yield as between -10 and -15 kPa (Hoppula and Salo, 2007; Savé and al., 1993; Guimerà and al., 1995; Serrano and al., 1992; Evenhuis and Wilms, 2008), recent studies using real-time data, were able to pin point the critical ψ threshold of strawberry as between -8 et -10 kPa for field grown strawberries with plastic mulch under varied climatic conditions (Létourneau and al., 2015).
On the other hand, even when monitoring systems were used, ψ experiments that aimed at finding the optimal irrigation ψ threshold for triggering irrigations only used fixed thresholds. Recently, Rekika and al. (2014) noted that the use of a fixed ψ threshold does not necessarily take into account instantaneous ETc requirements within the root zone, a
condition linked to the unsaturated hydraulic conductivity of the soil and the rooting depth among many factors. Using an analytical solution to Richard’s equation, first derived by Yuan and Lu (2005) and considering a uniform root water uptake, Rekika and al. (2014) isolated a threshold estimate from the Yuan and Lu (2005) analytical solution and Gardner function. This threshold estimate corresponds to an approximation of the critical irrigation threshold necessary in order to maintain the soil ψ in plant comfort zone. Lower ψ could be targeted early season, because at this time, lower ETc requirements result in a lower flux
into the root zone. Indeed, early season, Liu and al. (2007) observed that there were no important yield differences and Savé and al., (1993) observed no significant differences in physiological response when comparing different tensiometer managements and noted that this might be due to low evaporation demands and few accumulated stress cycles. Applying early season lower matric potential might thus allow maintaining yield and then result in an increased WUE. In order to achieve such a management, root depth, forecast of ETc, and
soil properties are needed.
The aim of this study was (1) to identify which of ψ triggered irrigation or water balance model based on ETc managements offers the best yield and WUE, and (2) to compare yield
and water performances between an irrigation management using a variable ψ threshold adjusted to forecast of ETc with managements where fixed ψ thresholds are applied.
Materials and methods
Experimental sites and crop details
This study covers two experiments that were performed during one crop season on two different California sites planted with two different cultivars. At site 1 short-day strawberry plants (Fragaria × annanasa) were planted mid-October and grown on raised beds covered with black plastic mulch according to the conventional farming practice in the area on an Entisol of Hueneme series (O'Geen, 2014) in South Coast California (34 8'N °, 119 ° 9'W). Each bed consisted of 4 rows with plants set 30 cm apart, giving an equivalent plant density of 10 298 plants per hectare. Water was supplied by trickle irrigation consisting of three
laterals of 16mm per bed diameter and located 5 cm below soil surface. Emitters were spaced every 20 cm with a 2.98 lph / m flow rate of a 0.44 kg / cm2 operating pressure.
At site 2, day neutral strawberry plants (Fragaria × annanasa) were planted mid-October and grown on raised beds covered with silver plastic mulch according to the conventional farming practice in the area on a Mollisol of Salinas series (O'Geen, 2014) in Central Coast California (36°53'N, 121°40'W). Each bed was constituted of 2 rows planted bed with plants set 30 cm apart, giving an equivalent plant density of 8814 plants per hectare. Water was supplied by trickle irrigation consisting of two laterals of 16mm diameter per bed and located on top of soil surface. Emitters were spaced every 20 cm with a 3.72 lph / flow rate at a 0.70 kg / cm2 operating pressure.
Irrigation treatments and experimental design
Treatments
Figure 1 shows the treatment structure of the two sites for more clarity. (The experimental design is not shown on this figure). Both experimental designs consisted in complete randomized blocks. Site 1 was designed with five repetitions of four ψ treatment plus a control. Site 2 was designed with four repetitions of two ψ treatments, three water balance model treatments based on ETc and a control. A control, a -10 kPa ψ threshold applied all
season and a -35 kPa early season dry management (from January 1st to March 20th at site 1
and from March 21st to May 23rd at site 2) followed by a -10 kPa wet management until the
end of the season were applied on both sites (this treatment will further be mentioned as -35/-10 kPa). At site 1, a dry management of -35 kPa and a “variable” ψ threshold were also applied.
The variable treatment used the critical matric potential threshold (hc) adjusted to forecast
of ETc as described in the appendix of Rekika and al. (2014). Saturated hydraulic
conductivity (KsG) and the exponent of the Gardner function were fitted on the exponential
part of the shape of the unsaturated hydraulic conductivity curve into the -3.5 to -35 kPa range. Soil surface evaporation (q0) was estimated as 0 cm d-1 because of plastic mulch
covering crop rows and root depth was estimated relatively to root measurements performed every two weeks. ETc was calculated using daily value from the experimental
factor was estimated with the crop canopy coverage regression developed by Grattan and al. (1998).
At site 2, three treatments using water balance model were applied. Water reserve was refilled at 50%, 75% and 100% of potential ETc, regardless of soil matric potential. ET0 was
determined from the nearby CIMIS weather station 129. The Kc was derived from the
calculation method explained in Gallardo and al. (1996) and the cover percentage for using this method was measured monthly using a photographic technique.
Irrigation management
A combination of sprinkler and drip-irrigation systems is the conventional method that was used to ensure a good plant establishment after planting and this phase was managed by the grower. At site 1, this period covered from planting date to January 1st 2014, and at site 2,
from planting date to March 21st 2014. Afterward, the application of the treatments started
and water from trickle irrigation was monitored weekly.
Irrigations from ψ based treatments were triggered via automated valves (Irrolis-WEB; Hortau Inc., QC, Canada) at site 2, and via manual valves at site 1. Throughout the season, fertilization, insect control and disease control benefited from the usual care of the grower. Wireless tensiometers (TX3; Hortau Inc., QC, Canada) with continuously recorded data at a 15 minutes interval and transmitted to a web base (Irrolis-WEB; Hortau Inc., QC, Canada) were used as a tool for determining irrigation set times and durations. Each treatment was equipped with 3 pairs of tensiometers at site 1, and 2 pairs of tensiometers at site 2. They were installed at 15 and 30 cm (6 and 12 inches) below the surface which respectively correspond to the center and the bottom of the root zone. Tensiometers were randomly distributed in three blocks at site 1 and in two blocks at site 2.
Irrigations were triggered when the average ψ measured by the sensors placed 15 cm (6 inches) below the surface reached the targeted threshold. Irrigation durations were then adjusted so the higher ψ reached by the 30 cm (12 in) sensors corresponded to field capacity. Field capacity was estimated in situ with the ψ remaining in the soil two to three days after irrigation was made, at this moment free drainage was negligible. This value was about -5 kPa at site 1 and -3 kPa at site 2. The application of a matric potential higher than
