Valorisation des enquêtes agronomiques du Réseau de Mesures de la Qualité des Sols 1ère campagne

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Submitted on 6 Jun 2020

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Valorisation des enquêtes agronomiques du Réseau de

Mesures de la Qualité des Sols 1ère campagne

Marine Gourrat

To cite this version:

Marine Gourrat. Valorisation des enquêtes agronomiques du Réseau de Mesures de la Qualité des Sols 1ère campagne. [Contrat] 2012. �hal-02806434�

Valorisation des enquêtes agronomiques

du Réseau de Mesures

de la Qualité des Sols

1

ère

campagne

Marine GOURRAT

INRA, US 1106 InfoSol

Comité de pilotage :

Line Boulonne (INRA Infosol Orléans),

Claudy Jolivet (INRA Infosol Orléans),

Dominique Arrouays (INRA Infosol Orléans),

David Makowski (INRA Agronomie, Versailles-Grignon),

Laurence Guichard (INRA Agronomie, Versailles-Grignon),

Christian Bockstaller (INRA, Agronomie et Environnement, Colmar)

3

Sommaire

Introduction ...5

I) Caractériser la diversité des systèmes d’exploitation qui composent le RMQS ...6

1. Support de l’étude : les données d’enquête ... 6

i) Des données d’enquête à la base de données ... 6

ii) Description des supports d’analyses : les tables ... 7

2. Typologie des exploitations de la table ... 9

i) Analyses descriptives des types d’exploitation de la table enquête ... 9

ii) Caractérisation de la diversité des pratiques vis-à-vis de la pression sur le sol ...10

a. Démarche et méthode...10

b. Choix et calcul des variables explicatives...11

c. Résultats...12

3. Type d’exploitation et lien avec des variables d’état...18

i) la teneur en carbone du sol...18

ii) La quantité d’ADN du sol ...18

II) Valorisation de l’enquête : caractériser la pression de l’agriculture sur le sol...19

1. Les indicateurs de qualité des sols en lien avec les pratiques agricoles ...19

i) Définition d’un indicateur...19

ii) Synthèse des références dans le monde agricole ...20

2. Sélection d’indicateurs en lien avec DoneSol et l’évaluation des pressions s’exerçant sur les sols ...21

i) Diagnostic global...23

a. ISC : Indicateur de Succession Culturale ...23

b. Indicateur de travail su sol et de couverture du sol...25

ii) Menace : Contamination des sols ...27

a. Produits phytosanitaires ...27

b. Fertilisation minérale (azote) ...29

iii) Menace : Erosion des sols ...29

a. MERO : Maîtrise de l’EROsion des sols ...29

b. ARBRE DE DECISION : conception d’un nouvel indicateur ...31

iv) Menace : Diminution des teneurs en carbone ...35

III) Des exemples d’analyses complémentaires abordées grâce à la richesse des données d’enquêtes et au large potentiel de la base de données DoneSol ...39

1. Impact de la date de prélèvement (saisonnalité, durée après le dernier apport) sur une variable d’intérêt majeur le Phosphore assimilable ...39

2. Identification et localisation de sites sentinelles en état d’équilibre et en état de

déséquilibre d'origine anthropique ...39

3. Etude des sites ayant subi un changement d’occupation du sol récent...40

IV) Pistes d’amélioration de l’enquête agronomique pour la seconde campagne du RMQS 42 1. Faciliter l’accès aux données ...42

2. Le format du formulaire d’enquête ...42

i. Augmenter le taux de réponse ...42

a. Sensibiliser l’enquêteur et augmenter le nombre de questions fermées ...42

b. Harmoniser les échelles de temps et réorganiser l’ordre des sujets abordés ....42

ii. Eviter certaines erreurs ...43

iii. Cibler les informations à récolter ...43

a. Supprimer des rubriques / éviter des redondances ? ...43

b. Demander des informations supplémentaires ? ...44

3. Pour les prairies, un questionnaire à part ?...44

Conclusion ...45

Annexes ...47

Annexe 1 : Taux de remplissage des tables relatives aux données d’enquêtes...49

Annexe 2 : Liste bibliographique...53

Annexe 3 : Liste des figures ...55

5

Introduction

Rétention d’eau, minéralisation de la matière organique, réservoir d’air et de nutriments, diversité d’actions des microorganismes, le sol assure ainsi d’autres fonctions que celles assurant la production végétale (épuration/filtration, régulation des flux hydriques, un des premiers réservoirs de biodiversité. Cette ressource est cependant sujette à des dégâts irréversibles qui menacent à la fois ses fonctions productives et environnementales. La surveillance de l’évolution de la qualité du sol et l’évaluation des pressions d’origine anthropique qui s’y exercent sont des enjeux majeurs et essentiels pour envisager des pistes d'amélioration.

Ces préoccupations sont au centre des enjeux du Réseau de Mesures de la Qualité des Sols (le RMQS), qui constitue le cadre national pour l'observation de l'évolution de la qualité des sols français.Ce réseau repose sur l’installation et le suivi à pas de temps régulier (tous les 10-12 ans) de 2195 sites régulièrement répartis sur le territoire français selon une grille de maille carrée de 16 km de côté. Sur chacun des sites sont recueillies un maximum d’informations permettant une description fine de l’état du sol (description d’une fosse pédologique, échantillons de terre prélevés et analysés,…) (Jolivet et al., 2006). Les informations collectées lors de la première campagne ont été stockées dans la base de données DoneSol et valorisées dans différents projets synthétisés dans l’ouvrage « L’état des sols de France » de 2011 (Gis sol, 2011).

Les sites exploités à des fins agricole ou forestière font en complément, l’objet d’une

enquête menée auprès des exploitants. Cette dernière porte sur l’historique des usages, les

pratiques en vigueur lors de l’installation des sites et les modalités de gestion de la parcelle. En réponse à une demande conjointe du département INRA Environnement et Agronomie et du GIS Sol, ce rapport a pour objectif de valoriser ces données d’enquêtes et d’en identifier les limites afin de proposer des améliorations pour le formulaire d’enquête de la prochaine campagne. Nous nous attacherons donc à évaluer le potentiel de ces données d’enquête en répondant à 4 questions :

- Comment stratifier la population des sites du réseau en vue d’une exploitation statistique?

- Peut-on produire des indicateurs de pression afin d’évaluer la pression agricole sur les sols des sites RMQS ?

- La date de prélèvement (saisonnalité, durée après le dernier apport) a-t-elle une influence sur une variable d’intérêt majeur, le phosphore assimilable (méthode Olsen)?

- Les données disponibles permettent-elles de sélectionner des sites sentinelles a priori en état de déséquilibre d'origine anthropique (changements récents, pressions fortes...) et des sites sentinelles en état d’équilibre naturel (n’ayant subi aucune ou une très faible pression anthropique)

Pour y répondre, nous articulerons ce rapport autour de 4 chapitres. Dans le premier chapitre, après une description de notre support d’étude (les tables de la base de données DoneSol), nous détaillerons les méthodes retenues pour classer les sites du réseau et illustrerons les résultats. Le second chapitre reprendra les principaux résultats d’une synthèse bibliographique listant l’ensemble des indicateurs évaluant la pression des pratiques agricoles sur l’environnement. Les indicateurs les plus pertinents vis-à-vis de notre problématique sol y seront par la suite décrits et calculés à partir des données d’enquêtes. Le chapitre suivant portera sur des problématiques annexes auxquelles les données d’enquête peuvent répondre : effet de la date de prélèvement de l’échantillon de terre sur la mesure de phosphore assimilable dans la perspective d’orienter la planification de la seconde campagne, possibilité de répertorier les sites sentinelles. Enfin, le dernier chapitre proposera des améliorations concernant le questionnaire d’enquête pour la prochaine

campagne (récupération de l’information sur le format papier ou élaboration d’un nouveau questionnaire).

I) Caractériser la diversité des systèmes d’exploitation qui composent le RMQS

1. Support de l’étude : les données d’enquête

i) Des données d’enquête à la base de données

Les enquêtes ont été réalisées le plus souvent par des conseillers agricoles des chambres d’agricultures partenaires mais également par des personnes peu familières du milieu agricole, majoritairement par rencontre directe de l’exploitant et plus rarement par courrier ou par téléphone (cette modalité n’est pas précisée dans le formulaire d’enquête). Les enquêtes de 1465 sites ont été collectées sur 2195 sites que compte le réseau. 526 sites sont intégrés au Réseau Européen de Suivi des Dommages Forestiers (ICP Forest level 1) en milieu forestier (les informations concernant la gestion de ces parcelles n’ont pas été transmises à INFOSOL et appartiennent au DSF, une convention d’échange de ces données est en cours). Les sites restant se situent dans des zones non exploitées, non soumises à l’action anthropique et n’ont pas fait l’objet d’une enquête.

Les questionnaires sont composés essentiellement de questions ouvertes (avec une liste de propositions de réponses) et de questions fermées, portant uniquement sur la parcelle où le dispositif RMQS a été mis en place. Les questions portent sur la perception de l’exploitant sur la qualité de son sol, les changements de pratiques ou d’occupation du sol majeurs connus de l’exploitant, le mode de gestion et les pratiques culturales actuelles pouvant avoir un effet sur les propriétés du sol. Sur le papier, le questionnaire s’articule autour de 8 grandes rubriques : 1) coordonnées de l’exploitant et identification de la parcelle, environnement de la parcelle et pressions éventuelles ; 2) perception de son sol et de sa qualité par l’exploitant ; 3) Historique de l’occupation ; 4) Aménagements majeurs réalisés sur la parcelle (remembrement , drainage…. ) ; 5) pratiques culturales actuelles et itinéraires techniques ; 6) Apports sur la parcelle (anciens, irrigation, fertilisation chaulage gestion des résidus de récolte et traitements phytosanitaires) ; 7) observation d’évolution par l’exploitant ; 8) synthèse par l’enquêteur. La campagne s’étant échelonnée sur une dizaine d’années de 2000 à 2009, le formulaire a évolué au cours du temps. La demande de détailler les pratiques culturales sur plusieurs années précédant la date d’enquête est par exemple passée de 4 années en début de campagne à 7 années en fin de campagne en lien avec l’évolution de l’intervalle prévu séparant 2 campagnes (5 ans au début du programme). Remarque : Une dernière version des formulaires intégrant les propositions (assez peu nombreuses) des partenaires, a été proposée lors de la campagne test préalable à la deuxième campagne en 2010.

Différents formulaires d’enquête ont été utilisés selon le type d’occupation du sol (grandes culture, cultures pérennes (vignes, vergers) et forêts).

Ils se retrouvent dans les proportions suivantes :

- 63 sites en « Enquêtes cultures pérennes (vignes et vergers) » soit 4 % des sites

référencés dans la tables

- 1402 sites en « Enquêtes grandes cultures/prairies » soit 96 % des sites référencés

dans la tables.

- 4 sites en « Enquêtes forêts », les sites sous forêt appartenant pour la plupart au

Réseau Européen de Suivi des Dommages Forestiers

Remarque : Un 4ème formulaire a été proposé lors de la campagne test (prairies permanentes) issues du découpage du formulaire « grandes cultures/prairies ».

7

Le passage des enquêtes du « format papier » à celui de « tables » dans une base des données est délicat. Il faut organiser et coder les réponses des exploitants dans des champs tout en évitant de perdre des informations. Par ailleurs, l’articulation de ces champs doit faciliter l’extraction des données pour analyses statistiques ou autre.

La saisie dans la base DoneSol de ces données d’enquête a été progressive. Dans un premier temps, l’ensemble des principales informations concernant l’historique de la parcelle, la perception du sol par l’exploitant, l’occupation du sol et sa gestion (travail du sol, gestion des résidus) durant les années précédant la date d’enquête (7 années renseignées au maximum) ont été rassemblées dans une table ENQUETE.

Les données concernant la fertilisation du sol et les traitements phytosanitaires étant trop conséquentes, font l’objet de tables à part entières où seuls les sites avec apport sont listés:

- ENQUETE_FERTIL_ANIMALE pour les amendements d’origine animale

- ENQUETE_FERTIL_MINERALE pour les apports minéraux

- ENQUETE_FERTIL_URBAINE pour les amendements d’origine urbaine

- ENQUETE_FERTIL_VEGETALE pour les amendements d’origine végétale

- TRAITEMENTS pour les traitements phytosanitaires. Cette table ne contient les traitements que de 169 sites, la saisie de ces données coûteuse en temps et en argent, n’a été faite que sur quelques départements du nord de la France pour les sites en grandes cultures et sur l’ensemble des sites en vigne et verger.

Par ailleurs, au cours de l’étude, certaines informations sur les cultures intermédiaires (espèces, durée d’implantation, mode destruction, …) détenues sur le format papier mais non saisies dans la base de données jusqu’à présent ont été récupérées dans une nouvelle base de donnée INTERCULTURE.

Remarque : malgré la construction de ces 7 tables, certaines informations restent encore disponibles uniquement sur le format papier (par exemple les données détaillées concernant le travail du sol).

ii) Description des supports d’analyses : les tables

Afin de valoriser le contenu des enquêtes, il est nécessaire de connaître le contenu des tables précédemment citées. Le taux de remplissage des données pour chacun des champs peut être un bon indicateur de la richesse des enquêtes et de l’efficacité du formulaire. Pour chacune des variables de la table ENQUETE, communes aux 3 formulaires d’enquête (description globale de l’environnement de la parcelle, perception du sol par l’exploitant et changements passés ou futurs, le taux de sites pour lesquels l’information n’est pas disponible est donné dans le tableau 1 (dans ce tableau, le nom des champs a été explicité). Seuls les champs qui seront exploités dans les chapitres suivant sont listés.

Données sur l'ensemble des enquêtes

Données globales sur l'exploitation Perception du sol par exploitant Changements anciens ou futurs Variables % vides Variable % vides Variable % vides

Date de l'enquête 18,3% Principale contrainte du sol 5,9% Date de l’intervention pour la mise

en place dispositif 0%

Existence changement

d’occupation 2,7%

Perception agriculteur:

Circulation de l’eau dans le sol

8,6%

Mode d'exploitation général 3,5%

Année reprise de la parcelle par exploitant actuel 28,4% Perception enquêteur: Principale dégradation du sol 5,0%

Synthèse type de culture 2,3%

Existence d’un

aménagement ancien 3,4%

Synthèse mode de gestion 2,9%

Projet d’un aménagement

futur 14,0%

Synthèse type d'habitat 5,5%

Synthèse contexte environnant 16,2%

Tableau 1 Pourcentage de sites parmi l’ensemble des sites de la table ENQUETE, pour lesquels les champs correspondant aux variables listées sont vides

Tableau 2 Echelle de temps des champs relatifs aux systèmes en grandes cultures

Tableau 3 Pourcentage de sites parmi ceux en rotation grandes cultures pour lesquels les champs correspondant aux variables listées sont vides

La pression agricole sur les sols est fortement liée aux pratiques agronomiques. Pour évaluer le potentiel des tables à renseigner ces données, il est nécessaire de décomposer l’analyse par grand type de système.

- Les sites en grandes cultures soit 810 sites

- Les sites en systèmes toujours à l’herbe ou en prairie permanente soit 493 sites

- Les sites en cultures pérennes (vignes – vergers) : 63 sites

- Les sites en culture maraichère, forêt, bois, friche, jachère permanente ou autre, ne seront pas étudiés par la suite, ils sont au nombre de 102 sites

Concernant les pratiques culturales, elles ne sont pas toutes saisies avec la même échelle de temps ou avec la même « granularité » (année, culture, rotation) (Tableau 2).

Les taux de remplissage des variables qui seront reprises dans les chapitres suivants sont présentés dans la figure 1 et les tableaux 3, 4 et 5.

Données sur les sites en grandes cultures (prairies permanentes non prises en compte)

Variables Pas de temps

Culture

Gestion des résidus Rendement

Année de culture : année 1, année 2, année 3 …. avant la date d’enquête.

Amendements

organiques Année 2005, 2004,….ou fréquence si année inconnue (0,2,4) Travail du sol

Global sur la rotation : 3 champs pouvant renseigner 3 travaux du sol différents sur la rotation (labour, déchaumage, travail superficiel, alternance travail superficiel/labour,…)

Données sur les sites en grandes cultures (prairies permanente non prises en compte) Variable % de sites sans aucune information Travail du sol 7.2 % Gestion des résidus 30 %

Rendement 48 %

Figure 1 Proportion de sites en fonction du nombre d’années pour lesquelles l’occupation du sol est connue (parmi ceux en grandes cultures)

Pourcentage

Nombre d’années renseignées

9

Tableau 4 Pourcentage de sites en prairie permanente pour lesquels les champs correspondant aux variables listées sont vides

Pour les sites en grandes cultures, on connaît les cultures mises en place sur au minimum les 3 années précédant la date d’enquête pour plus de 95% des sites. Certaines pratiques sont quant à elles mal renseignées, (on ne dispose d’aucune information sur la gestion des résidus et le rendement des cultures sur plus de 30% des sites). Par ailleurs, en moyenne, pour un site donné, le rendement et le mode de gestion des résidus est mentionné pour seulement la moitié des cultures renseignées dans la rotation.

2. Typologie des exploitations de la table

i) Analyses descriptives des types d’exploitation de la table enquête

Pour avoir une vision de la diversité des sites agricoles du réseau RMQS, il est nécessaire de définir des critères permettant de scinder l’ensemble des sites en sous-populations. La catégorisation des parcelles enquêtées dépend de l’objectif recherché. Il peut s’agir d’une simple description des sites en fonction d’une pratique ou d’un mode de gestion et dans ce cas, la table ENQUETE s’y prête bien. On peut ainsi évaluer le réseau en fonction de l’occurrence de certaines pratiques qui pour certaines entrent en compte dans l’évaluation de la durabilité d’un système agricole. Le réseau RMQS compte:

- 13,5 % (109 sites) des parcelles en grandes cultures du RMQS sont sous techniques culturales sans labour

- 2,6 % (36 sites) des parcelles agricoles sont certifiées en agriculture BIOLOGIQUE (toutes occupations confondues)

- 1,5 % (12 sites) des parcelles en grandes cultures sont certifiées en agriculture BIOLOGIQUE

- 4,6 % (53 sites) des parcelles agricoles sont en agriculture raisonnée

- 5,2 % (38 sites) des parcelles agricoles en grandes cultures sont en agriculture raisonnée

- 8 % (66 sites) des parcelles en grandes cultures sont en monoculture (maïs : 77%, céréales : 18%, pour le reste : tabac, cultures florales, soja)

- 4,2 % (34 sites) des parcelles en grandes cultures cultivent de la luzerne

- 2,6 % (24 sites) des parcelles agricoles en grandes cultures reçoivent un apport de boues de stations d’épuration.

Il est difficile de juger si l’échantillon que représentent les sites du RMQS est représentatif de l’ensemble des systèmes agricoles français. En effet les données dont nous disposons ne peuvent pas être comparées à une donnée de référence. Elles ne donnent pas une photographie des modes de pratiques et de gestion à un instant donné mais une moyenne sur une dizaine d’années (durée de la première campagne RMQS). Cependant, elles ne sont pas en contradiction avec certaines valeurs de référence. La moyenne de 2,5% d’exploitations agricoles certifiées en agriculture biologique sur une période de 2001 à 2009 sur le RMQS est en adéquation avec les chiffres de l’Agence Bio. D’après cette dernière, « La part des exploitations bio dans l’ensemble des exploitations françaises a presque triplé

Données sur les sites culture pérenne (vignes, vergers)

Variable % de sites sans aucune information

Travail du sol 3,2 % Gestion des résidus 14,5 % Couverture inter rang 8,1 %

Données sur les sites en prairie permanente ou surface toujours à l’herbe

Variable % de sites sans aucune information

Mode de gestion de la prairie 5,1 % Chargement (UGB/ha) 41 %

en 10 ans : passant de 1,6% en 2001, à 4,6% en 2011. » La moyenne était de 2% en 2005. « La progression a été particulièrement marquée à partir de 2008 puisque le nombre d’exploitation a augmenté de 63% entre 2008 et 2011 ». La comparaison est possible car en générale, pour une exploitation sous certification d’agriculture biologique, l’ensemble des parcelles sont cultivées en agriculture biologique.

Remarque : Par ailleurs, des travaux destinés à juger de la représentativité du réseau RMQS sont réalisés au sein de l’équipe InfoSol par Elodie Voisin et visent à comparer les occupations du sol des sites du réseau à celles référencées par les enquêtes Agreste d’une part pour les sites agricoles et aux données de Corine Land Cover d’autre part pour l’ensemble des sites.

Une étude similaire peut être envisagée afin d’étudier la représentativité des pratiques agricoles du réseau en se basant sur les enquêtes Agreste comme point de référence. Outre une simple description des données, la catégorisation des sites peut également résulter d’une analyse statistique telle qu’une classification multicritères répondant à un objectif précis, dans notre cas, la pression agricole sur le sol. Cette étude fait l’objet du chapitre qui suit.

ii) Caractérisation de la diversité des pratiques vis-à-vis de la pression sur le sol

a. Démarche et méthode

Les données permettent-elles d’établir une typologie de systèmes agricoles des sites du réseau RMQS en fonction de la pression de ces derniers sur le sol ?

Dans un premier temps, il est possible de distinguer les sites en fonction de l’occupation du sol : vigne, verger, maraîchage, prairie permanente/système toujours à l’herbe, rotation de grandes cultures. Chacun de ces systèmes exigeant des pratiques culturales bien distinctes, ils n’exercent pas la même pression sur le sol. Cependant, au sein du groupe « rotations de grandes cultures » les pratiques étant diversifiées, les effets sur le sol peuvent l’être également. Il n’existe pas de référence en matière de typologie de systèmes de cultures français en grandes cultures en raison de la pluralité des pratiques (durée de la rotation, cultures mises en place, implantation de cultures intermédiaires, méthode de fertilisation, gestion des résidus de culture…..). Une analyse statistique permet cependant de classer les systèmes. Notre démarche s’inspire de celle de Schmidt et al. détaillée dans Agreste Synthèses n° 2009/121 datant d’Août 2010. Cette der nière avait pour objectif de repérer les systèmes de culture majeurs en colza en France afin de caractériser et de comprendre les différentes utilisations des produits phytosanitaires. Des analyses multivariées (analyse en composante principale et classification ascendante hiérarchique) sont réalisées à partir de données quantitatives liées aux pratiques culturales. La méthode décrite dans Agreste Synthèses distingue les variables relevant de la stratégie agronomique et celle relatives à la conduite du système, le système de culture étant caractérisé par une combinaison des deux. Dans notre étude, l’objectif étant de différencier les systèmes en fonction de la pression qu’ils exercent sur le sol, la stratégie de l’agriculteur nous importe peu, nous ne retiendrons pour l’analyse que les pratiques qui ont un effet direct sur la qualité du sol. Cette pression exercée sur le sol résulte d’actions menées sur l’ensemble de la rotation. Nous retiendrons donc des variables décrivant le système à l’échelle du nombre d’années de succession culturales renseignée dans la base de données (considéré comme étant la rotation type mise en place sur la parcelle).

11

b. Choix et calcul des variables explicatives

Il est difficile de faire un choix dans les variables à sélectionner pour réaliser la classification car l’ensemble des pratiques agricoles influence de près de loin la qualité structurelle ou chimique du sol. Dans notre cas, le choix prend également en compte le format des données disponibles. Le choix final s’est porté sur les variables suivantes :

- le taux moyen de couverture du sol sur la rotation.

Couverture du sol moyenne annuelle sur la parcelle. Le calcul se fait en additionnant le nombre de mois où le sol est couvert sur la rotation, sur la durée totale de la rotation. Ce calcul prend en compte le temps de couverture par les têtes de rotation ainsi que par les cultures intermédiaires. La durée totale est ramenée à un pourcentage de couverture sur une année afin de comparer entre eux des systèmes aux durées de rotation différentes.

Remarque : La durée de la rotation exacte ne pouvant pas toujours être déterminée, certaines règles ont été établies pour choisir le nombre d’années sur lesquelles calculer la durée moyenne de couverture du sol. Le calcul se limite au nombre d’années pour lesquelles la culture mise en place est renseignée. Cependant en cas d’importants changements d’occupation du sol, il est important d’évaluer seulement le dernier système mis en place. Les sites en rotations grandes cultures ont donc été traités différemment selon qu’ils aient subi ou pas un changement, durant les 7 années précédant la date d’enquête (7 étant le nombre d’années maximal pendant lesquelles les pratiques peuvent être renseignées). Cela évite par exemple, de surestimer le temps de couverture moyen d’un site ayant subi un retournement de prairie récent.

La durée de couverture moyenne de chaque culture a été définie à l’aide de références utilisées dans Indigo (outil décrit dans le prochain chapitre). Pour les cultures non listées, la durée de couverture prise en compte correspond à la durée exprimée en mois entre la date de récolte et la date de semis moyennes françaises (source : instituts techniques), moins 1 mois (déduit pour la durée d’installation de la culture).

- Indicateur de travail du sol, cet indicateur emprunté à l’outil MASC, qui sera repris

dans le chapitre suivant, classe les exploitations en 4 classes en fonction du travail du sol exercé sur l’ensemble de la rotation : 1) aucun travail du sol/semi direct ; 2) travail du sol sans labour (superficiel ou bien profond) ; 3) labour occasionnel ; 4) labour systématique.

Remarque : règles de calcul de l’indicateur de travail du sol à partir de DoneSol

De nombreux champs apportent des informations quant au travail du sol pratiqué sur la parcelle. 3 champs (gc_travail_sol_1, gc_travail_sol_2, gc_travail_sol_3) y sont exclusivement dédiés et permettent de noter jusqu’à 3 travaux du sol différents sur l’ensemble de la rotation (1 : aucun, 2 : sous-solage, 3 : décompactage, 4 : travail superficiel, 5 : labour, 6 : labour et semis direct, 7 : labour et travail superficiel). Ce sont prioritairement ces champs qui sont exploités pour en déduire la valeur de l’indicateur. Lorsqu’un seul des champs est saisi, la valeur de l’indicateur peut facilement être déduite. Les règles suivies pour déterminer la valeur de l’indicateur lorsque plusieurs champs sont remplis, sont les suivantes : si la notion de labour n’apparaît dans aucun des champs, le site est en travail du sol sans labour. Si la notion de labour apparaît accompagnée d’un autre travail du sol superficiel, le site est classé en labour occasionnel. En revanche, si la notion de labour est accompagnée d’un travail du sol profond (sous-solage ou décompactage), le site est classé en labour régulier. On pose ici l’hypothèse que le travail du sol en profondeur sans retournement est utilisé en complément du labour (possibilité que les deux travaux soient effectués la même année). Cependant, pour éviter de perdre de l’information sur certains

sites, les champs relatifs aux changements de pratiques anciennes ou récentes et le champ synthétisant le mode d’exploitation de la parcelle sont examinés dans un second temps. Lorsque ces dernières décrivent une parcelle en travail réduit du sol ou bien indiquent un changement de pratique pour un travail réduit du sol, un non labour systématique ou bien un non labour occasionnel alors la valeur de l’indicateur calculée dans un premier temps est abaissée à 3 (labour occasionnel) si cette dernière est de 4 (labour régulier). Pour les sites où aucun des champs n’est renseigné, la lecture du commentaire a souvent permis de connaître les travaux du sol effectués sur la parcelle.

Par ailleurs, la fréquence de retour du labour sur le site est un indicateur plus pertinent pour évaluer la pression du travail du sol sur la qualité de ce dernier. Cependant, les informations de l’enquête ne permettent pas d’obtenir cette donnée.

- Nombre de cultures différentes dans la rotation (cette variable ne prend pas en

compte les cultures intermédiaires)

- Fréquence d’apparition des différentes familles de culture dans la rotation

Les familles ont été définies selon la problématique sol en essayant de séparer les cultures d’hiver des cultures de printemps, les cultures de longue durée comme la luzerne des cultures annuelles. Les familles retenues sont les suivantes : Cultures à paille de printemps, Cultures à paille d’hiver, Plantes sarclées (pomme de terre, betterave, maïs, tournesol, soja), Cultures de colza ; autres oléagineux (lin), fourrages longue durée (Ray Grass et autres graminées, luzerne) ; autres fourrages (choux fourrager, …) ; légumineuse annuelle (protéagineux, trèfle) ; légumes ; tabac ; melon ; fleur ; jachère ; autre (cultures marginales inclassables : houblon, chanvre, culture industrielle)

- Fréquence de retour d’une culture intermédiaire : pourcentage de présence d’une

culture intermédiaire sur la rotation (ex : 1 an sur 2, 3 ans sur 4, …).

- Présence d’apports d’amendements organique d’origine animale (oui, non)

- Présence d’apports d’amendements organique d’origine végétale (oui, non)

- Présence d’apports d’amendements organique d’origine urbaine (oui, non)

Les fréquences de retour des amendements organiques manque pour un nombre trop important de sites, d’où la décision de définir une variable binaire, présence, absence d’apport.

Les analyses qui suivent ont été réalisées sur 797 et non pas les 810 en grandes cultures car 10 d’entre eux ne disposent d’aucune information sur les cultures cultivées sur la parcelle et 3 autres ne disposent pas d’information concernant le type de travail du sol pratiqué.

c. Résultats

Notre approche statistique, par classification ascendante hiérarchique (distance euclidienne et agrégation selon la méthode de Ward), présente l’intérêt de regrouper les sites aux pratiques culturales similaires. Cette dernière a permis de distinguer six groupes. La figure 2 montre le dendrogramme obtenu ainsi que les classes sélectionnées. La séparation entre ces dernières est plus ou moins marquée. De même cette figure montre des groupes plus ou moins compacts, ce qui implique une diversité des conduites culturales plus ou moins importante entre les sites d’une même classe.

13

Les tableaux 6, 7 et 8 permettent de caractériser chacune des classes. C’est principalement le type d’occupation du sol au cours de la rotation et le degré de couverture du sol qui différencient les parcelles agricoles du réseau RMQS.

variable s/ groupe % sites avec culture intermédiaire fréquence moyenne de retour des cultures intermédiaires % sites avec ferti ani % sites avec ferti veg % sites avec ferti urb I 36,45 1 an sur 2 40,65 29,91 11,21 II 6,42 1 an sur 6 38,99 0,00 0,00 III 8,09 1 an sur 4 69,85 0,00 0,00 IV 1,64 - 34,43 0,00 0,00 V 8,93 1 an sur 5 26,19 0,00 0,00 Indicateur travail du sol/ groupe 1 (aucun travail) 2 (travail sans labour) 3 (alternance travail superficiel/labour ) 4 Labour régulier I 1,40 % 8,41 % 24,7 % 65,4 % II 3,21 % 13,30 % 23,96 % 59,44 % III 2,94 % 4,41 % 20,74 % 71,85 % IV 4,92 % 3,28 % 19,67 % 72,13 % V 7,14 % 13,10 % 24,4 % 55,35 %

Figure 2 : Dendrogramme résultant de la classification ascendante hiérarchique destinées à classer les sites (ici sélection de 5 groupes) en fonction des pratiques exerçant une pression sur le sol.

Tableau 6 : Description des groupes issus de la CAH à travers la répartition des sites au sein de chaque groupe en fonction de la valeur de l’indicateur de travail du sol.

Tableau 7 : Description des groupes issus de la CAH à travers le pourcentage de sites au sein de chaque groupe où est mis en place une culture intermédiaire et la durée moyenne de retour d’une culture intermédiaire sur ces sites, ainsi que le pourcentage de sites recevant un amendement d’origine organique

- La classe I est la moins uniforme et regroupe l’ensemble des sites aux pratiques marginales : culture de légumes, tabac, melon, fleur, apport d’amendements organiques d’origine végétale et urbaine, systèmes ayant une part importante de céréales à pailles de printemps type blé dur dans la rotation.

- La classe II regroupe les sites où la diversité des espèces cultivées est la plus importante, ce qui implique des rotations longues. Ils se distinguent par une part importante des légumineuses annuelles ainsi qu’une part de sites sans labour assez grande.

- La classe III regroupe des systèmes de polycultures élevage où un grand nombre de sites reçoivent des amendements d’origine animale et cultivent en alternance cultures d’hiver (céréales à paille) et cultures de printemps (type plantes sarclées comme le maïs pour les fourrages). Malgré l’importance des cultures de printemps, la couverture du sol annuelle moyenne reste importante grâce à l’introduction sur un grand nombre de sites de cultures intermédiaires.

- La classe IV regroupe les sites où la couverture du sol annuelle est la plus faible. A la vue de la part importante des plantes sarclées dans la rotation, sur ces parcelles sont cultivées principalement des monocultures de maïs sans mise en place de culture intermédiaire. - La classe V regroupe les sites qui cultivent du colza. Ce sont des systèmes céréaliers de type colza/blé/orge et les systèmes céréaliers avec maïs dont une part supérieure aux autres classes pratiques des travaux du sol simplifiés.

La figure 3 représente sur la dispersion géographique à l’échelle du territoire des différents systèmes retenus. La figure 4 illustre la diversité des systèmes agricoles enquêtés dans le cadre du RMQS et la part de chacun d’eux dans ce réseau.

groupe I groupe II groupe III groupe IV groupe V

variable moyenne ecart

type moyenne ecart type moyenne ecart type moyenne ecart type moyenne ecart type nb_cult_diff 3,37 1,23 3,19 0,95 2,82 0,80 1,48 0,65 3,45 0,86 pourc_couv_sol 66,75 15,18 60,62 8,70 84,48 9,52 43,10 3,20 70,52 8,45 pourc_cpp 8,58 21,84 2,71 8,69 0,82 3,58 0,00 0,00 8,43 14,18 pourc_cph 38,00 22,02 51,02 20,86 20,42 14,40 3,35 8,05 50,54 16,66 pourc_plt_sarclee 29,16 25,72 33,29 21,99 18,41 16,38 96,65 8,05 13,24 14,52 pourc_colza 4,94 9,93 2,37 6,32 0,71 3,81 0,00 0,00 25,94 12,62 pourc_olea_autre 1,07 4,48 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 pourc_fourrage_autre 0,13 1,38 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 pourc_fourrage_longue_duree 4,04 11,52 2,11 8,26 59,63 20,99 0,00 0,00 1,73 7,64 pourc_legumineuse_annuelle 3,31 6,64 8,22 12,26 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 pourc_tabac 0,80 7,67 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 pourc_legume 3,48 10,08 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 pourc_jachere 4,44 11,57 0,20 1,67 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 pourc_autre 1,28 5,44 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 pourc_fleur 0,47 6,84 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,12 1,54 pourc_melon 0,30 2,63 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

Tableau 8 : Description des groupes issus de la CAH à travers les moyennes et écarts types des variables quantitatives sélectionnées pour la CAH

15

Ces classes peuvent être placées sur les axes principaux de l’ACP réalisée avec les mêmes données d’entrée, figure 5. Ces 2 axes permettent d’expliquer 21.20% de la variabilité des données (l’axe 1 explique 11,35 % et l’axe 2 9,86 %, Figure 6). La faible part de variabilité expliquée par les deux premiers axes illustre la grande diversité des systèmes agricole et la difficulté qu’il y a à les classer. L’axe 1 permet de différencier les sites en fonction de la part de plantes sarclées d’une part et celle de céréales à paille d’hiver et de colza d’autre part. L’axe 2 permet de discriminer les sites en fonction de la part de fourrage de longue durée dans la rotation.

Figure 4 : Représentation des différentes catégories de systèmes d’exploitation identifiées avec la CAH Figure 3 : Représentativité sur le territoire des différentes catégories de système d’exploitation

En supplément des groupes identifiés précédemment, on dispose de 2 nouvelles variables continues, les coordonnées des sites sur les axes 1 et 2 de l’ACP qui permettent de classer les sites en fonction de la part de certaines cultures dans la rotation. Cependant, ces axes ne prennent en compte que très faiblement les autres pratiques culturales mises en place. Les figures 7 et 8 cartographient les valeurs de ces coordonnées pour chacun des sites RMQS en grande culture.

Axe 1 Axe 2

Figure 5 : Positionnement des classes de systèmes en grande culture définies par la CAH sur les axes de l’ACP réalisée avec les mêmes variables d’entrées. Sont représenter également sur ces axes, l’orientation et la contribution de chacune des variables à la construction des ces axes.

Figure 7 : Illustration des coordonnées des sites en grandes cultures sur l’axe 1 de l’ACP < -3 -3 <x< -1 > 2 1<x< 2 -1<x< 1

Figure 8 : Illustration des coordonnées des sites en grandes cultures sur l’axe 2 de l’ACP

< -2

> 3 1<x< 2 -1<x< 1 -2 <x< -1

3. Type d’exploitation et lien avec des variables d’état

Les différentes sous-populations de sites construites dans le paragraphe précédent à partir des pratiques ayant un effet plus ou moins direct sur le sol permettent- elles d’expliquer une partie de la variabilité de certaines propriétés physiques ou chimiques du sol ? Dans les chapitres qui suivent nous étudierons le lien entre systèmes de culture et deux variables d’état, la teneur en carbone de l’horizon de surface (30 premiers centimètres du sol) et la quantité d’ADN microbien des premiers centimètres du sol à l’aide d’analyses de variance.

i) la teneur en carbone du sol

La teneur en carbone de la couche de surface (30 premiers centimètres) est fortement corrélée à la teneur en argile du sol. Cette variable sera donc prise en compte dans l’analyse de variance destinée à tester si une part de la variabilité de la teneur en carbone des sols agricoles s’explique par le système de culture mis en place.

Les modèles testés sont les suivants :

teneur_carbone ~ classe_systeme_culture + teneur_argile (modèle 1)

teneur_carbone ~ coordonnée_axe1_ACP + coordonnée_axe2_ACP + teneur_argile (modèle 2)

Meilleur Modèle 1 selon le critère AIC:

teneur_carbone ~ classe_systeme_culture + teneur_argile R2 =21.11% AIC= 3201,84 Effet des différentes variables :

(-) classe_systeme_culture AIC = 3271,6 (-) teneur_argile AIC = 3339,8

Meilleur modèle 2 selon le critère AIC :

teneur_carbone ~ coordonnée_axe2_ACP + teneur_argile R2 =22,87% AIC = 3178,35 Effet des différentes variables :

(-) coordonnée_axe2_ACP AIC = 3271,6 (-) teneur argile AIC = 3340

L’effet de la teneur en argile est significatif au seuil de 5% pour les 2 modèles (figure 9). Seuls « classe_systeme_culture » et « coordonnée_axe2_ACP » ont également un effet significatif au seuil de 5% sur la teneur en carbone de l’horizon de surface. Par ailleurs, le critère AIC permet de sélectionner le meilleur modèle et de comparer la part des différentes variables explicatives sur la variable à expliquer (Figure 8). Les classes de système de culture ainsi que l’axe 2 permettent d’expliquer une partie de la variabilité de la teneur en carbone de l’horizon de surface (modèle testant l’effet de la variable teneur_argile seule : R2= 12,94%). L’effet de l’axe 2 montre que cet effet est lié principalement à la présence de cultures fourragères de longue durée ainsi qu’à l’apport de matière organique d’origine animale, soit une ouverture du sol maximale et des amendements réguliers.

ii) La quantité d’ADN du sol

La teneur en carbone et d’argile de l’horizon de surface ainsi que le pH sont des propriétés physiques du sol dont l’effet sur la quantité d’ADN microbien des sols a déjà été prouvé. Nous intégrerons donc ces 2 variables dans nos analyses de variance.

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Les modèles testés sont les suivants :

Quantite_adn_microbien ~ classe_systeme_culture + teneur_carbone + pH + teneur_argile (modèle 3)

Quantite_adn_microbien ~ coordonnée_axe1_ACP + coordonnée_axe2_ACP + pH + teneur_argile (modèle 4)

Meilleur Modèle 1 selon le critère AIC:

Quantite_adn_microbien ~ pH + teneur_carbone + teneur_argile R2 =32,12% AIC= 12756,8 Effet des différentes variables :

(-) pH AIC = 12785

(-) teneur_carbone AIC = 12834 (-) teneur_argile AIC = 12819

Meilleur modèle 2 selon le critère AIC :

Quantite_adn_microbien ~ coordonnée_axe1_ACP + pH + teneur_carbone + teneur_argile R2 = 32,28% AIC = 12755,66

Effet des différentes variables :

(-) coordonnée_axe1_ACP AIC = 12756 (-) pH AIC = 12783

(-) teneur_carbone AIC = 12831 (-) teneur argile AIC = 12816

Les effets teneur_argile et pH sont significatifs au seuil de 5% pour les 2 modèles (figure 10). Les autres variables n’ont pas d’effet significatif au seuil de 5 %. La variable coordonnees_axe_1_ACP est retenue selon le critère AIC, cependant, la faible variation de la valeur d’AIC si cette variable est retirée du modèle démontre le faible poids de cette donnée dans l’explication de la variabilité de la quantité d’ADN microbien du sol (Figure 9).

II) Valorisation de l’enquête : caractériser la pression de l’agriculture sur le

sol

Après avoir identifié la diversité des sites agricoles du RMQS, notre objectif est d’évaluer le potentiel des enquêtes agronomiques, à caractériser l’impact des systèmes de cultures sur les menaces pesant sur les sols Français (érosion, diminution des teneurs en matière organique/carbone, contamination, imperméabilisation, tassement, diminution de la biodiversité, salinisation, inondation, identifiées par la Commission Européenne), Notre démarche repose sur la construction d’indicateurs permettant d’estimer les effets des pratiques agronomiques sur la qualité des sols. Ceci implique une première phase de recherche bibliographique permettant d’identifier les indicateurs existants.

1. Les indicateurs de qualité des sols en lien avec les pratiques agricoles

i) Définition d’un indicateur

«Les indicateurs sont des variables qui fournissent des renseignements sur d'autres variables plus difficiles d’accès. Les indicateurs servent aussi de repère pour prendre une décision » (Gras et al., 1989).

« Ils fournissent des informations au sujet d'un système complexe en vue de faciliter sa compréhension aux utilisateurs de sorte qu'ils puissent prendre des décisions appropriées qui mènent à la réalisation des objectifs» (Mitchell et al., 1995).

«Un indicateur agro-environnemental est une mesure représentative associant des données brutes sur un phénomène ou un autre » (Rapport OCDE, Organisation de Coopération et de Développement Economiques).

ii) Synthèse des références dans le monde agricole

Les indicateurs développés pour l’agriculture peuvent être placés sur la chaine causale des pratiques agricoles aux impacts sur l’environnement (figure 11).

Les indicateurs de pression sont les plus appropriés à nos données car les pratiques agricoles servent de variables d’entrées. Ces derniers peuvent avoir des utilités diverses : outil de diagnostic, outils d’évaluation agri environnementales (EAE), outil d’aide à la décision, outils décisionnels assurant une cohérence entre politique environnementales et politique agricole, … ; différents publics visés : agriculteurs, techniciens, décideurs politiques… et différentes échelles d’investigation (parcelle, exploitation, bassin versant). Ils peuvent être de natures et de niveaux de complexité divers : données brutes, calculs, observations, mesures, sortie d’un modèle, …

Etant donné cette diversité, il est nécessaire de balayer une large gamme d’ouvrages aux finalités très variées. Nos principaux appuis bibliographiques ont été :

- Des travaux de synthèses menées sur l’étude de l’impact environnemental des pratiques agricoles. Un grand nombre porte sur les « fuites » vers le milieu des fertilisants azotés, phosphatés et des produits phytosanitaires. Parmi eux, des ouvrages commandités par le ministère chargé de l’écologie et du développement durable (« Indicateurs pour évaluer les risques liés à l’utilisation de pesticides » de Devilliers et al. 2005).

- Des rapports destinés à encadrer les politiques agricoles. Ce sont par exemple les ouvrages commandités par le CORPEN (Comité d’Orientation pour des Pratiques agricoles Respectueuses de l’Environnement) : « Des indicateurs pour des actions locales de maîtrise des pollutions de l’eau d’origine agricole », par l’OCDE (Organisation de Coopération et de Développement Economiques) : « Indicateurs environnementaux pour l’agriculture ».

- Des méthodes évaluant la durabilité des pratiques, dont la plupart sont décrits dans l’ouvrage « Systèmes de culture innovants et durable ; Quelles méthodes pour les mettre au point et les évaluer ? » Coordinateurs R.Reau, T.Doré aux éditions educagri. La grande majorité de ces outils a été validé sur des systèmes en grandes cultures. En voici une liste non exhaustive : IDEA : indicateurs de Durabilité des Exploitations Agricoles (Ministère de l’Agriculture) ; INDIGO (INRA Colmar), DAEG : Le Diagnostic Agri-Environnemental Géographique (Agro-Transfert) ; DIALECTE (Solagro, chambre régionale agriculture Midi Pyrénées) ; ARBRE (Confédération paysanne), LE DIAGNOSTIC DE DURABILITE du Réseau Agriculture Durable. Un grand nombre de ces méthodes ont été comparées, discutées et critiquées dans différentes publications (Hayo et al. 2002 qui compare des méthodes de différents pays européen, Anne GASSIAT 2010, Bockstaller et al. 2008…). Il en ressort que la méthode INDIGO est la plus fondée scientifiquement avec une démarche d’élaboration en 7 étapes. Elle repose sur le calcul d’une batterie d’indicateurs à l’échelle de la parcelle. Pratiques agricoles Emissions (Gaz, pollution) Etat du milieu Exposition au danger Impact Indicateur de pression Indicateur d’émission Indicateur d’Etat Indicateur de réponse Réaction

Figure 11 : Classification des indicateurs selon la chaine causale des pratiques aux impacts sur l’environnement selon l’OCDE (Organisation de Coopération et de Développement Economiques)

21

- Un outil de recherche, d’évaluation ex ante de systèmes de cultures innovants : MASC, ayant comme données d’entrée, des indicateurs de pression dont la plupart sont issus de la méthode INDIGO.

En bilan de synthèse, il s’avère que nous n’avons pas identifié d’indicateur sur cultures pérennes ou sur prairie permanente. Pour les sites en grandes cultures, la majorité des outils limite l’évaluation des effets du système sur le sol à deux indicateurs de pression liés au type de travail du sol et au degré de couverture du sol. Il n’existe pas d’indicateur qui évalue directement la pression des pratiques agricoles sur la plupart des menaces qui pèsent sur le sol. Notre démarche a donc été de synthétiser le lien entre chacune des pratiques et leur impact potentiel sur l’un des compartiments environnementaux (figure 12). Ainsi chaque indicateur se rapportant à une pratique peut être relié de façon plus ou moins directe à une menace qui pèse sur le sol.

2. Sélection d’indicateurs en lien avec DoneSol et l’évaluation des pressions s’exerçant sur les sols

Certaines menaces, identifiées comme mineures sur le sol français (exemple : la salinisation) ou bien pour lesquelles les données disponibles pour les caractériser sont minces (pollution par des ETM : Eléments Traces Métalliques), ont été exclues de l’étude. Par ailleurs, certains indicateurs n’évaluant pas directement une menace mais reflétant de prés ou de loin l’impact du système agricole sur le sol, ont été retenus.

Qualité physique Qualité chimique

Stockage de carbone Pollution (azote, phosphore,

pesticides, ETM,…) Tassement Erosion Fertilité (Matière Organique MO…) Gestion du paysage (haies, forets, artificialisation, …) Biodiversité Choix de productions

Couverture du sol (intercultures, faux semis, …)

Qualité et ressource en de l’eau Qualité du sol

Système de culture (longueur de rotation, diversité des cultures, CIPAN

…)

Travail du sol (profondeur, labour, TCS, semis direct,…) Gestion des résidus (enfouissement, brulage, exportés, …)

Interventions pendant cycle cultural

Fertilisation (engrais, amendements boues,

épandages, …

Protection des cultures (herbicides, fongicides,

pesticides,..)

Emissions de Gaz à effet de serre (NH3, N2O, CO2, …) et pollution due aux pesticides

Pollution (NO3, pesticides (eau profonde + de surface), phosphore)

Interventions culturales

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i) Diagnostic global

a. ISC : Indicateur de Succession Culturale

Présentation

L’ISC est un des modules de l’outil INDIGO, il a un statut particulier car il n’évalue pas directement un impact environnemental mais porte sur les effets du choix de la rotation culturale. Il permet d’établir un diagnostic sur la cohérence du système mis en place. Il peut influencer l’interprétation du résultat d’autres indicateurs.

Plus l’ISC est élevé, plus la succession culturale est diversifiée, plus l’impact du système de culture sur le sol est globalement positif. En faisant alterner des systèmes racinaires différents le profil de sol est mieux exploré et la structuration du sol est améliorée (ce qui peut conduire à une diminution des risques d’érosion et à une augmentation de la capacité du sol à résister à la battance et à la compaction). Par ailleurs, l’alternance de cultures d’hiver et de cultures de printemps permet la diminution du stock de certains bioagresseurs dans le sol et ainsi diminue la pression des adventices et des ravageurs (ce qui peut induire une diminution de l’usage de produits phytosanitaires). Le calcul de « l’effet précédent Kp » prend en effet en compte les effets du précédent cultural sur la structure du sol, la pression des ravageurs, des maladies et des adventices. La figure 13 illustre les différentes étapes de calcul nécessaires à l’obtention de l’ISC, calculé à la parcelle.

Le calcul de l’indicateur de succession culturale a été limité aux sites en grandes cultures soit 810 sites. Certaines cultures ne possédaient pas de références pour les kp et kr dans Indigo (cultures légumières, chanvre,…). A l’aide de C. Bockstaller et de références mises à disposition par les instituts techniques, les valeurs de références pour kp et kr ont été complétées pour un maximum de cultures.

Résultats

L’ISC, tel qu’il est défini dans le manuel d’INDIGO a pu être calculé sur 562 sites soit 69,4% des sites en grandes cultures : sites pour lesquels la succession culturale est connue sur au minimum 5 ans. En conservant les calculs se limitant à une moyenne des ISC intermédiaires sur 3 ou 4 années de succession culturales, on augmente le nombre d’ISC calculé à 768.

Cet indicateur permet d’illustrer la diversité des rotations au sein des différentes classes de système de culture identifiées précédemment. La classe IV regroupant majoritairement des systèmes en monoculture de maïs se caractérise par un pourcentage élevé de sites (>90%) ayant un ISC faible (_≤3). Par ailleurs, la classe I est caractérisée par les pourcentages de sites aux ISC élevées (_≥6) les plus forts.

Cet indicateur dont l’objectif premier est de mesurer la cohérence du système, peut-il être relié à certaines variables d’états mesurées sur la parcelle ? La démarche entreprise pour y répondre est la même que celle exposée dans le chapitre précédent : le lien entre variable d’état et valeur de l’indicateur ISC est testé par analyse de variance.

- La teneur en carbone de l’horizon de surface n’est pas significativement liée à la valeur d’ISC du site en question.

- Il semble par ailleurs, qu’une tendance se dégage entre la valeur de l’ISC et celle de la quantité d’ADN du sol (figure 14).

L’analyse de variance ne montre pas d’effet de la variable ISC sur la quantité d’ADN microbien du sol. Cependant, si on prend en compte, non plus la valeur de l’ISC brut mais des classes d’ISC (faible : ISC _≤≤2 ; moyenne : ISC= 3, 4, 5, 6, 7 ; forte : ISC _≥ 8), la quantité d’ADN du sol est alors significativement différente au seuil de 5 % entre les sites appartenant à des classes d’ISC différentes (figure 15).

Meilleur Modèle selon le critère AIC:

Quantite_adn_microbien ~ pH + teneur_carbone + teneur_argile + classe_ISC R2 = 32,9 % AIC= 12271,8

Effet des différentes variables : (-) pH AIC = 12308

(-) teneur_carbone AIC = 12344 (-) teneur_argile AIC = 12318 (-) classe_ISC AIC = 12276

Le critère AIC montre cependant que la part de variabilité de quantité d’ADN du sol expliquée par la classe d’ISC est très faible par comparaison à la part expliquée par les variables teneur en argile, en carbone et le pH. Ces résultats laissent cependant supposer qu’à partir d’une valeur seuil de l’ISC (dans notre étude ISC=8), les systèmes agricoles présentent une quantité d’ADN microbienne contenue dans les premiers centimètres du sol plus importante. Ces résultats sont à relativiser en raison du faible nombre de sites ayant un ISC aussi élevé (20 sites avec un ISC supérieur à 8).

Figure 14 : Boxplot illustrant la quantité d’ADN sur les 30 premiers centimètres du sol en fonction de la valeur de l’ISC sur le site

Figure 15 : Sélection du modèle testant l’effet des classes d’ISC sur la quantité d’ADN contenue dans les 30 premiers centimètres du sol selon le critère AIC

Quantité d’adn microbien

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b. Indicateur de travail su sol et de couverture du sol

Présentation

L’impact sur le sol d’un système agricole est souvent réduit dans les diagnostics environnementaux (IDEA, diagnostic de durabilité du réseau d’agriculture durable,…) à un ou deux indicateurs en lien avec le travail du sol et/ou la couverture du sol en hiver. Ces deux pratiques peuvent être évaluées de façon diverse. Nous en avons sélectionnés 2 qui ont été décrits dans le chapitre précédant (indicateurs faisant partie des variables ayant servi à classer les sites en grandes cultures) :

- Indicateur de travail du sol (source méthode MASC) : 4 classes o Aucun travail du sol (semi direct)

o Travail du sol sans labour (travaux superficiels : déchaumage,… ; travaux profond sans retournement : décompactage,…)

o Alternance sur la rotation de travaux sans labour et avec labour o Labour systématique

- Indicateur de couverture de sol, défini par le taux moyen de couverture du sol sur une année. Son calcul a été détaillé dans le chapitre précédent, il prend en compte le temps de couverture par les cultures annuelles ainsi que par les cultures intermédiaires.

Remarque : Pour évaluer la pression du travail su sol ou du manque de couverture du sol sur la qualité de ce dernier, il existe d’autres indicateurs comme la fréquence de retour du labour dans la rotation, la profondeur maximale de travail su sol, le nombre de jours pendant lesquels le sol est nu en hiver,… Cependant, ces données, manquant ou étant imprécises dans DoneSol , ces indicateurs n’ont pas pu être calculés.

Résultats

Les sites toujours à l’herbe ne font l’objet d’aucun retournement du sol et leur couverture du sol est permanente. Ces deux indicateurs ne sont donc pas adaptés à ce type système, nous limiterons les calculs aux sites en grandes cultures et en culture pérenne qui feront l’objet de deux calculs séparés.

* Pour les sites en grande cultures

L’indicateur de travail du sol tel qu’il a été défini précédemment a pu être calculé sur 807 sites. La figure 16 illustre la répartition des différentes stratégies de travaux du sol sur les sites RMQS.

L’indicateur de couverture du sol tel qu’il a été défini plus haut, a pu être calculé sur 797 sites. La figure 17 illustre la répartition des différents degrés de couverture du sol sur les sites RMQS.

Figure 16 : Illustration des valeurs d’indicateurs de travail du sol des sites RMQS sur le territoire métropolitain et des surfaces en non labour à l’échelle régionale d’après les enquêtes pratiques culturales d’Agreste 2006

Aucun travail du sol

Travail superficiel sans labour Alternance labour / non labour Labour systématique

Légende :

Indicateur de travail du sol sur les sites RMQS

Pourcentage de la surface régionale en grande culture qui est en non labour, (source, Agreste enquêtes Pratiques culturales 2006)

de 45% à 55% de 25% à 45% de 15% à 25% moins de 15%

Figure 17 : Illustration des valeurs d’indicateurs de couverture du sol des sites RMQS sur le territoire métropolitain et des surfaces en

Légende :

Indicateur de couverture du sol sur les sites RMQS de 70% à 80% de 60% à 70 % moins de 50% de 50% à 60% plus de 80%

Pourcentage de la surface régionale en grande culture dont le sol reste nu en hiver, (source, Agreste enquêtes Pratiques culturales 2006) moins de 20% de 20% à 30% de 30% à 40% plus de 40% pas de données

27

Remarque : Les régions Midi-Pyrénées, Centre- Ile de France, Champagne Ardennes figurent parmi celles où le non-labour est plus fréquent par rapport à la France entière, ce qui se vérifie au niveau des points RMQS. De même les régions Aquitaine, Midi-Pyrénées, Rhône-Alpes et Alsace figurent parmi celles où la couverture en hiver est la moins importante, ce qui se vérifie au niveau des points du RMQS. Pour certaines régions, le faible nombre de points en sole de grandes cultures permet difficilement de faire une comparaison. Fond des Figures 17 et 18.

Pour les sites en culture pérenne

La recherche bibliographique n’a pas mis en évidence d’indicateur propre aux cultures pérennes. Cependant, une étude expérimentale menée par l’INRA a testé l’effet des pratiques d’enherbement de l’inter rang en vignes, sur les risques d’érosion. Les pratiques testées étaient les suivantes :

- Désherbage chimique total

- Enherbement naturel maitrisé par un herbicide de post levée (glyphosate)

- Enherbement naturel maitrisé par le travail du sol (travail superficiel)

- Engazonnement avec tonte

- Mulchs

Les résultats montrent que les parcelles en désherbage chimique sont toujours les plus ruisselantes. Le travail du sol est temporairement efficace contre l’enherbement, mais induit des risques élevés d’érosion si de fortes pluies surviennent. Le Mulch est en général efficace, l’enherbement également mais de façons variables.

Les enquêtes ne permettent pas un tel degré de précision dans la pratique d’enherbement mise en place, nous nous contenterons de décrire sommairement les pratiques culturales des cultures pérennes (Tableau 9).

ii) Menace : Contamination des sols a. Produits phytosanitaires

Présentation

Les indicateurs évaluant l’impact des traitements phytosanitaires sur l’environnement (type I-phy dans INDIGO) requièrent des données rarement disponibles et reposent sur des agrégations complexes. C’est pourquoi ils n’ont pas été retenus dans le cadre de cette étude. Notre choix c’est porté sur l’IFT (Indicateur de Fréquence de Traitements) qui permet de mesurer une pression pesticide globale et de comparer ainsi des systèmes sur le plan de

vignes vergers

effectif pourcentage effectif pourcentage

effectif total 42 19

Sites avec couverture permanente 19 45,24% 14 73,68%

Sites_avec_couv aucun_travail_sol 2 11,11% 7 50,00% travail_sans_labour 13 72,22% 5 35,71% alternance 0 0,00% 1 7,14% labour 3 16,67% 1 7,14% Sites_sans_couv aucun_travail_sol 4 22,22% 2 40,00% travail_sans_labour 11 61,11% 0 0,00% alternance 2 11,11% 3 60,00% labour 5 27,78% 0 0,00%

Tableau 9 : Description des modes de travaux du sol et de couverture du sol pratiqués sur les sites en cultures pérennes du RMQS

leur dépendance aux pesticides. Il est défini comme « la somme des traitements appliqués, pondérés chacun par le rapport entre la dose utilisée par hectare et la dose d'homologation ».

Il est calculé à partir des enregistrements des traitements effectués à la parcelle, et des doses homologuées répertoriées dans la base de données en ligne e-phy du ministère en charge de l’agriculture» (http://e-phy.agriculture.gouv.fr/). Cependant, ce dernier présente certaines limites. L’IFT rend compte de l’intensité d’utilisation des produits phytosanitaires mais ne qualifie pas le risque qu’ils représentent pour l’environnement (il ne prend pas en compte certaines caractéristiques de ces produits - comme la toxicité ou la rémanence -, ni celles du milieu).

Résultats

Contrairement au calcul de référence de l’IFT, nous nous limiterons aux calculs intermédiaires des IFT par culture et n’agrégerons pas les IFT par système de cultures. Une base de données répertoriant les doses homologuées par nom de produit et par culture nous a été fournie par Laurence Guichard. Le 7ème décile des IFT calculés par département et par cultures ont été comparés aux IFT de références datant de 2008 (base 7ème décile des données SSP) définis par département (disponibles sur le site du ministère de l’Agriculture, de l’Alimentation, de la Pêche, de la Ruralité et de l’Aménagement du territoire, données datant de 2008) (Tableau 10). Ces résultats montrent que les IFT calculés sont pour la plupart bien éloignés de ceux de références. Il semble que les exploitants enquêtés n’aient pas renseigé l’ensemble de leur traitements phytosanitaires. Ces résultats ne sont donc pas exploitables pour juger de la pression phytosanitaire exercées sur les sites RMQS.

Région Culture IFT min IFT max 7ème décile IFT référence Nombre de sites ayant servis au calcul

AQUITAINE Vigne 4,7 14 9,7 18 6

FRANCHE COMTE Maïs 1,9 2,6 1,9 1,75 (IFT herbicide) 3

HAUTE Betterave 5,2 7,3 7,3 5 2

NORMANDIE Blé tendre 0,5 5,8 5 5,83 16

Colza 1,5 5,9 5,9 5,83 4

Lin 0,3 4,8 2 5 3

Maïs 0,7 3 1,9 1,5 (IFT herbicide) 6

Orge 0,5 5,8 4,3 4,41 11 Pois 0,1 5,2 1,9 5,51 10 LORRAINE Blé tendre 0,7 4,9 3,45 4,66 9 Colza 3,7 7 4,9 7,16 3

Maïs 0,4 1,6 1 1,78 (IFT herbicide) 3

NORD Betterave 1 4,9 3 4,87 9

PAS DE CALAIS Blé tendre 0,4 6,1 6,1 6,34 25

Colza 4,9 4,9 4,92 France >6,5 1

Maïs 0,3 3,1 2,4 1,63 (IFT herbicide) 7

Orge 0,3 6,7 4,8 4,91 9 Pois 1,9 5,7 3,4 5,95 3 Pdt 1,7 4,5 3,2 17,74 6 PICARDIE Betterave 0,4 4 2 5,3 9 Blé tendre 0,5 7,5 4,03 6,4 25 Colza 0,4 4,3 0,4 6,57 2 Lin 0,5 1 0,5 5 2 Maïs 0,01 2,2 0,2 1,6 3 Orge 0,5 2,8 1,7 4,9 4 Pois 0,1 3,6 2,5 5,37 4 Pdt 0,6 9,1 3,3 18,81 6