© Guillaume Veilleux, 2018
Effets des conditions de culture et de la fertilisation de
plantes fourragères sur leur rendement, leur
composition nutritive, et les impacts sur l'équilibre
nutritif chez les ruminants
Mémoire
Guillaume Veilleux
Maîtrise en sols et environnement - avec mémoire
Maître ès sciences (M. Sc.)
Effets des conditions de culture sur la fertilisation de plantes fourragères et sur
les débalancements nutritifs chez les ruminants
Mémoire
Guillaume Veilleux
Sous la direction de :
III
Résumé
Les productions laitières et de bovins de boucherie représentent un secteur important de l’agriculture. Le foin cultivé servant de base à l’alimentation des troupeaux couvre un peu plus de 40% des superficies en culture au Québec. La qualité du foin a un impact sur des déséquilibres nutritionnels comme
l’hypomagnésémie et l’hypocalcémie chez la vache en lactation. L’influence de facteurs climatiques, pédologiques, de gestion et de fertilisation sur le rendement et la qualité du foin peut être décrite par des modèles linéaire et mixte
(Mitscherlich); ce modèle permet de rendre compte des effets fixes qui affectent tous les échantillons de la même manière, et des effets aléatoires, spécifiques à chacun. L’objectif est d’élaborer un modèle de réponse du rendement en
fourrage et de risque d’hypomagnésémie aux facteurs d’environnement et de gestion. Le modèle établit un lien entre le rendement, l’analyse minérale et texturale des parcelles où sont cultivées les plantes fourragères, les données climatiques recueillies lors des essais, comme les degrés-jours, le cumul et la diversité des précipitations, la fertilisation azotée, phosphorée et potassique,et le mélange fourrager. Les facteurs qui affectent le plus significativement à la
hausse les rendements en fourrage sont les fertilisations azotée et phosphatée, une hausse du nombre de degrés-jours, une augmentation des précipitations, une diminution de la teneur en argile, et une diminution de la balance
[Légumineuses | Graminées].
La balance [Ca, Mg | K] a augmentée, avec le risque d’hypomagnésémie,
significativement avec le nombre de degrés-jours, et diminuée avec une hausse de l’ordre de la coupe.
Des simulations pour valider les normes de fertilisation établies par le guide du CRAAQ, avec des techniques d’auto-apprentissage spécifiques aux différents sites, dans le but de valider ou d’invalider les recommandations utilisées sur le terrain, devront être effectuées pour améliorer la gestion de la production de fourrages.
IV
Abstract
Dairy production and beef cattle farms form an important agricultural sector. Forage crops used to feed the cattle represent 40% of all the cultivated land in Quebec. Forage quality has an impact on nutritional disorders such as
hypomagnesemia and hypocalcemia of lactating cows. The influence of climatic, soil, management and fertilization factors on the yield and quality of hay can be described by linear and mixed models (Mitscherlich); this model allows to account for fixed effects that affect all samples in the same way, and random effects, specific to each sample. The final goal is to develop a forage yield response and hypomagnesemia risk model for environmental and management factors. The model relates the yield, the mineral and textural analysis of the plots where the forage crops were grown, the climatic data collected during the tests, such as the degree-days, the accumulation and diversity of the precipitations, the nitrogen, phosphorus and potassium fertilization, and the forage mixture. The factors that most significantly affect forage yields are nitrogen and phosphate fertilization, an increase in degree-days, increased precipitation, a decrease in clay content, and a decrease in the balance [ Legumes | Grasses].
The balance [Ca, Mg | K] increased, with the risk of hypomagnesemia,
significantly with the number of degree-days, and decreased with an rise in the order of the cut.
Simulations to validate the fertilization standards established by the CRAAQ guide, with self-learning techniques specific to the various sites, in order to validate or invalidate the recommendations used in the field, will have to be carried out to improve the management of forage production.
V
TABLE DES MATIÈRES
Résumé ... III
Abstract ... IV
TABLE DES MATIÈRES ... V
Liste des tableaux ... VII
Liste des figures ... VIII
Remerciements ... IX
1. Introduction ... 1
1.1. Objectifs de l’étude ... 2
2. État des connaissances ... 4
2.1. Espèces de fourrage étudiées ... 4
2.1.1. Luzerne ... 4
2.1.2. Fléole des prés ... 4
2.2. Évaluation de la qualité des fourrages ... 5
2.2.1. Qualité nutritionnelle ... 5
2.2.1.1. Hypomagnésémie (diagnostic du risque) ... 6
2.2.1.2. Hypocalcémie (diagnostic du risque) ... 7
2.3. Composition ionique ... 8
2.3.1. Éléments nutritifs dans les sols/plantes (N, P, K, Na, Ca, Mg) ... 9
2.3.1.1. Azote ... 9
2.3.1.1.1. Formes d’azote dans le sol et interactions ... 9
2.3.1.2. Phosphore ... 9
2.3.1.2.1. Formes du phosphore dans le sol et interactions avec d’autres éléments ... 10
2.3.1.3. Potassium, Sodium, Calcium, Magnésium ... 11
2.3.1.3.1. Formes et interaction des cations dans le sol ... 13
2.4. Analyse compositionnelle ... 13
VI
3.1. Description générale des données ... 17
3.1.1. Description des études compilées ... 17
3.2. Méthodes d’analyse et de caractérisation ... 20
3.2.1. Description physique et chimique des sols... 20
3.2.2. Méthodes d’analyses foliaires ... 20
3.2.3. Conditions climatiques ... 21
3.2.3.1. Indices climatiques ... 21
3.3. Analyses de données ... 22
3.3.1. Balances compositionnelles ... 22
3.3.2. Analyses statistiques ... 24
3.3.2.1. Standardisation des données ... 24
3.3.2.2. Le modèle linéaire ... 24
3.3.2.3. Le modèle multi-niveaux (ou non-linéaire) ... 24
4. Résultats et discussion ... 26
4.1. Balance [Ca, Mg | K] et ratio molaire K/(Ca + Mg) ... 26
4.2. Modèle linéaire-mixte de la balance [Ca,Mg | K] ... 27
4.2.1. Conditions météorologiques ... 28
4.2.2. Propriétés des sols ... 28
4.2.3. Pratiques culturales ... 28
4.3. Modèle linéaire pour le rendement des fourrages ... 29
4.3.1. Conditions météorologiques ... 30
4.3.2. Propriétés des sols ... 30
4.3.3. Pratiques culturales ... 31
4.4. Exemple d’utilisation du modèle de Mitscherlich ... 31
5. Conclusion ... 34
Bibliographie ... 36
VII
Liste des tableaux
Tableau 1. Standards américains de qualité chez les légumineuses, les
graminées, et les mélanges de légumineuses et de graminées (Kiraz, 2011) ... 6 Tableau 2. Concentrations moyennes de K, Na, Mg, et Ca (% de M.S.) dans les fourrages de différentes régions mesurées pour fins de sondage (Whitehead, 2000) ... 12 Tableau 3 Exemple de partition binaire séquentielle... 14 Tableau 4 : Fourchettes des variables climatiques aux sites expérimentaux ... 21 Tableau 5: Partition binaire séquentielle pour le calcul de la balance [Ca, Mg | K] (point 3) ... 23 Tableau 6: Partition binaire séquentielle pour le calcul de la balance [M.O. | Sable, Limon, Argile] (point 1) ... 23
VIII
Liste des figures
Figure 1: Distribution des 6 sites expérimentaux dans la province de Québec, Canada. ... 19 Figure 2 : Relation entre la balance [Ca, Mg | K] sur une base massique et le ratio molaire log transformé de K/(Ca+Mg) en tant qu’indice du risque de tétanie d’herbage. ... 27 Figure 3:Influence des pratiques culturales et de l’environnement sur la balance [Ca, Mg | K]. ... 27 Figure 4 : Influence des facteurs analysés sur le rendement. Les rendements augmentent avec les composants à la droite de la balance et inversement. ... 30 Figure 5 : Courbe de réponse des rendements (kg/ha) à la fertilisation azotée (kg/ha) par coupe sur le site de Laverlochère, 1994 (Essai 2). ... 31 Figure 6: Exemple d’une modélisation par processus gaussiens appliquée à l’essai 2 ... 33
IX
Remerciements
Je souhaiterais remercier le Conseil National de Recherche en Sciences Naturelle et Génie du Canada pour leur soutien financier (NSERC-DG 2254 et CRPJ 385199-09). J’aimerais aussi remercier :
Dr. Serge-Étienne Parent, qui m’a permis de formaliser le modèle de réponse sur des bases statistiques solides
M. Gilles Gagné, qui m’a initié au monde de la recherche
Dr. Noura Ziadi et M. Nicolas Samson, qui m’ont fourni les jeux de données Dr. Léon-Etienne Parent, qui m’a soutenu tout au long de ma rédaction Sans toutes ces personnes, je n’aurais jamais pu réaliser ce travail.
1 1. Introduction
Les plantes fourragères remplissent des fonctions essentielles à l’agricultureont l’alimentation des élevages, principalement celle des bovins, ou le maintien et l’amélioration de la qualité des sols dans le cadre d’une rotation (Arshad, 2011). Les productions laitières et de bovins de boucherie représentent un secteur important de l’agriculture. En 2010, le foin cultivé couvrait 855 000 ha sur 2 millions ha, donc un peu plus de 40% de la superficie en culture au Québec (CQPF, 2012). Malgré son impact sur les productions animales, de par son importance dans l’alimentation des bovins laitiers, le foin, obtenu par la récolte des plantes fourragères et leur séchage, demeure une production en champ négligée par les producteurs agricoles en termes de fertilisation, de qualité et de rendement. De plus, au cours des dernières années, les rendements en foin cultivé tendent à diminuer (CQPF, 2012), une situation qui pourrait s’expliquer en partie par les revenus croissants obtenus pour les cultures de maïs et de soya, ainsi que par la hausse de la demande de grains par les secteurs porcins et avicoles. Sans compter que ces cultures bénéficient de programmes de
stabilisation du revenu, ce qui n'est pas le cas pour la culture fourragère. De ce fait, d’autres cultures deviennent de plus en plus intéressantes à produire, plutôt que les fourrages, alors que la demande et l’utilisation des pâturages dans la régie de l’alimentation dans le secteur laitier diminue, au même titre que le cheptel (CQPF, 2012).
Au Québec, la recherche sur la fertilisation des plantes fourragères est dispersée dans plusieurs centres de recherche, et les liens nécessaires entre les études en sciences animales et végétales sont ténus (CQPF, 2012). La mise en place de modes de fertilisation appropriés ainsi que la connaissance des propriétés des sols propices à ces cultures permettraient de maintenir et de développer cette culture importante pour plusieurs secteurs de l’agriculture du Québec. Une bonne gestion des fourrages pourrait par exemple permettre de remplacer
jusqu’à 8 kg de maïs par jour par vache, ce qui peut représenter jusqu’à 50 000$ en un an pour un troupeau de 100 vaches (CQPF, 2012). Le maintien de prairies
2
permet également une meilleure occupation du territoire en régions, ou même une amélioration du bien-être animal si une saine gestion des pâturages est en place et que les animaux sortent à l’extérieur. La luzerne (Medicago sativa) et la fléole des prés (Phleum pratense) sont les principales plantes fourragères.
La luzerne est cultivée idéalement dans un sol bien drainé, à pH neutre, et fertile. Elle dispose de racines pivotantes qui peuvent descendre jusqu’à 9 m de
profondeur (Sheaffer et al., 1988b). Elle est mal adaptée aux sols constamment humides ou salins, et elle ne résiste pas aux inondations prolongées. Elle consomme cependant davantage d’eau que plusieurs autres cultures annuelles en rangée, nécessitant de 5,6 à 8,3 cm ha-1 d’eau par tonne de matière sèche.
Certains cultivars peuvent survivre à des températures aussi basses que -25°C lorsqu’en dormance (Sheaffer et al., 1988b). La fléole des prés doit être semée en mélange avec une légumineuse; il faut alors choisir le cultivar le plus
compatible avec la période de maturité de la légumineuse (Barnes, R.F. et al., 2007).
Un fourrage équilibré est requis pour la santé des bovins. Un déséquilibre entre les éléments nutritifs des plantes fourragères peut mener à différents troubles physiologiques chez le bétail comme la tétanie d’herbage (carence en Mg) et l’hypocalcémie (carence en calcium) (Grunes et al., 1970). La prise en compte de facteurs climatiques, pédologiques et de gestion est donc capitale pour une production de fourrages qui satisfasse aux besoins (santé des individus). Ces facteurs ont tous un impact sur le prélèvement en éléments nutritifs dans le sol des plantes, et l’importance de ces éléments dans les tissus des plantes
fourragères.
1.1. Objectifs de l’étude
Élaborer un devis de fertilisation et de balances nutritives adapté aux plantes fourragères cultivées au Québec.
3
Expliquer les rendements des fourrages et les balances cationiques K-Ca-Mg grâce aux propriétés physico-chimiques des sols (pH, contenu en matière organique, granulométrie), aux méthodes de gestion de cultures (nombre de coupes, fertilisation, composition du mélange fourrager), ainsi qu’aux conditions climatiques (degrés-jours, précipitations cumulées, indice de diversité de
4 2. État des connaissances
2.1. Espèces de fourrage étudiées 2.1.1. Luzerne
La luzerne est la plus ancienne plante cultivée pour la production de fourrage. Datant d’environ 9000 ans, elle a été introduite pour la première fois dans les années 1500 en Amérique (Barnes et al., 1977). La luzerne est reconnue pour produire un fourrage de haute qualité pour la vache laitière et les chevaux, sous diverses conditions et régions climatiques, dépendamment de la variété utilisée (AAC, 2007). Elle est actuellement la culture fourragère la plus importante au Canada, occupant plus de 4 544 662 ha (luzerne et mélanges avec luzerne), comparativement au reste du foin et des cultures fourragères (2 312 161 ha) (Statistiques Canada, 2011). La luzerne et les mélanges de luzerne au Québec représentent toutefois une moins grande proportion du foin cultivé total, avec 273 253 ha contre 493 358 ha pour le reste du foin et autres plantes fourragères. La luzerne représente donc 66% des superficies totales en fourrage du Canada et 36% au Québec.
Pendant la période de croissance suivant la dormance ou la coupe, le rendement en matière sèche de la culture augmente jusqu’à la floraison pour ensuite
diminuer dû aux pertes de feuilles (Sheaffer et al., 1988a). Le rendement en fourrage (foin et ensilage) et sa qualité dépendent principalement du stade de croissance de la culture au moment de la récolte. Un plus haut rendement en matière sèche peut être obtenu en retardant la récolte jusqu’au stade floraison, au détriment de la qualité du fourrage, qui est optimale un peu plus tôt dans la saison, au stade bourgeon floral (Smith et al., 2000).
2.1.2. Fléole des prés
La fléole des prés, aussi désignée sous le nom de mil, est la seule espèce d’importance économique du genre Phleum (Barnes, R.F. et al., 2007). Elle fait aussi partie des premières graminées importées en Amérique du Nord lors de la colonisation (Berg et al., 1996).
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La fléole des prés est une graminée cespiteuse vivace caractérisée par des cormes à sa base, qui agissent comme organes de réserve en hydrates de carbone (Berg et al., 1996). Les talles sont produites à partir de bourgeons axillaires, situés à la base des cormes, ce qui confère à la fléole une propension à s’étendre à la surface du sol. De plus, de toutes les graminées importantes économiquement, c’est la fléole qui possède le système racinaire le moins profond : plus de 80% de sa masse racinaire se retrouve dans les cinq premiers centimètres de sol (Barnes et al., 2007; Hannaway et al., 2004).
Pendant la saison végétative, la fléole des prés ne produira des inflorescences que lors de ses deux premiers cycles de croissance (Barnes, R.F. et al., 2007). Elle est en général récoltée de deux à trois fois par saison, et elle est
caractérisée par l’atteinte d’une maturité tardive comparativement aux autres graminées de saison fraîche comme le brome inerme (Bromus inermis) ou le brome des prés (Bromopsis erecta). Elle présente une digestibilité de matière sèche in vitro, à une date donnée de récolte, plus élevée que la plupart des autres graminées de saison fraîche (Collins et Casler, 1990).
La fléole est l’une des graminées les plus résistantes au froid. Les plants peuvent survivre à un recouvrement de glace prolongé, en plus d’avoir une LT50
(température léthale des apex racinaires pour 50% des plantes) qui peut
descendre jusqu’à -20°C (Suzuki, 1989). Les plants peuvent toutefois subir des dommages majeurs lors d’une sécheresse ou de chaleur excessive (Barnes, R.F. et al., 2007).
2.2. Évaluation de la qualité des fourrages 2.2.1. Qualité nutritionnelle
La qualité des fourrages peut être établie conformément à l’indice de valeur nutritionnelle relative (Relative Feed Value ou RFV) développé par le American
Forage and Grassland Council (Rohweder et al., 1978). L’indice RFV combine la
digestibilité des fourrages et la consommation volontaire de matière sèche par le bétail. Il est calculé d’après la composition des fourrages en fibres insolubles au
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détergent neutre (FDN) et en fibres insolubles au détergent acide (FDA) (Stavarache, 2012), selon l’équation 1 (Kiraz, 2011).
𝑅𝐹𝑉 = (%𝐷𝐷𝑀 ∗ %𝐷𝑀𝐼) ⁄ 0.29 1
Où
%𝐷𝐷𝑀 = 𝐷𝑖𝑔𝑒𝑠𝑡𝑖𝑏𝑙𝑒 𝐷𝑟𝑦 𝑀𝑎𝑡𝑡𝑒𝑟 (%) = 88.9 − (0.779 ∗ %𝐴𝐷𝐹) %𝐷𝑀𝐼 = 𝐷𝑟𝑦 𝑀𝑎𝑡𝑡𝑒𝑟 𝐼𝑛𝑡𝑎𝑘𝑒 (% 𝑑𝑢 𝑝𝑜𝑖𝑑𝑠 𝑎𝑛𝑖𝑚𝑎𝑙) = 120
%𝑁𝐷𝐹
En Amérique, les fourrages sont classés en différentes classes de qualité, selon leur indice RFV (Tableau 1).
Tableau 1. Standards américains de qualité chez les légumineuses, les graminées, et les mélanges de légumineuses et de graminées (Kiraz, 2011)
Standards de qualité1 Protéines brutes ADF% de M.S. NDF% de M.S. RFV 2 Prime > 19 < 31 <40 > 151 1 17-19 31-40 40-46 151-125 2 14-16 36-40 47-53 124-103 3 11-13 41-42 54-60 102-87 4 8-10 43-45 61-65 86-75 5 < 8 > 45 > 65 < 75
1Standards attribués par la Force Opérationnelle du Marché des Fourrages du Conseil Américain
des Fourrages et Prairies. 2Relative Feed Value (RFV)- Le foin de référence de RFV = 100
contient 41% ADF et 53% NDF
2.2.1.1. Hypomagnésémie (diagnostic du risque)
Les risques d’hypomagnésémie augmentent lorsque le ratio de concentrations molaires K/(Ca+Mg) dans la ration dépasse 2.2, principale méthode de
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effet d’entraîner à la limite d’importantes convulsions menant à la mort de
l’animal qui ne peut mobiliser assez de Mg de ses os pour fournir à la demande. Soixante-dix pourcents de la quantité totale de magnésium se retrouve dans les os. Le magnésium joue, comme le calcium, un rôle dans la contraction des muscles, mais est également actif dans le métabolisme de l’énergie (Miller, 2003).
À la différence du calcium, l’absorption du magnésium n’est pas fortement contrôlée par les hormones du corps. Elle est affectée plus directement par la prise alimentaire, même si la concentration du Ca dans le sang et le pH du rumen vont jouer un rôle au niveau de l’efficacité de l’absorption, qui diminue également avec l’augmentation de l’âge de l’animal.
L’hypocalcémie peut se développer sur plusieurs mois, sans signes cliniques distinctif, suite à un manque de magnésium dans la ration. On peut toutefois observer chez les sujets une croissance lente, et des signes de nervosité
(mouvements des oreilles, claquements des mâchoires, hypersalivation) (Miller, 2003).
2.2.1.2. Hypocalcémie (diagnostic du risque)
L’hypocalcémie est le résultat d’une diminution de la capacité de l’animal à transférer le Ca des os vers le sang, menant à la fièvre de lait et à la mort de l’animal. Plusieurs symptômes peuvent être observés avant le décès de la bête, soit une diminution de l’appétit, du rachitisme, des fractures pathologiques et une posture cambrée (National Research Council, 2001; Charbonneau et al., 2006). Le calcium est stocké principalement dans les os. Il joue un rôle important dans différentes fonctions, dont musculaire, transmission des influx nerveux, et certains processus enzymatiques. La composition de la diète (concentration en calcium) n’est pas le seul facteur à considérer lors d’un diagnostic, puisque plusieurs autres facteurs peuvent affecter le bon fonctionnement du système,
8
dont, entre autres, la concentration de la diète en phosphore (ratio recommandé Ca :P de 1 :1 à 2 :1), et un équilibre relatif entre l’hormone Parathyroïdienne, la calcitonine, et la vitamine D (Miller, 2003).
La différence alimentaire cation-anion (DACA) est un indice important pour l’évaluation des risques d’hypocalcémie, tenant compte des espèces cationiques [Na+, K+, Ca2+, Mg2+] et anioniques [Cl-, S2-, P3-]. Une valeur supérieure à 200 mEq/kg présente un risque important d’hypocalcémie chez les ruminants (équation 2).
(435 ∗ 𝑁𝑎 + 256 ∗ 𝐾) − (282 ∗ 𝐶𝑙 + 624 ∗ 𝑆) = 𝐷𝐴𝐶𝐴 2
Où
Na, K, Cl et S sont les concentrations en pourcentage de ces éléments dans la ration, et DACA est la différence alimentaire cation-anion exprimée en mEq/kg.
2.3. Composition ionique
La composition en espèces ioniques des fourrages influe sur plusieurs de leurs fonctions. Des troubles physiologiques causés par un déséquilibre cationique dans la nourriture destinée au cheptel peuvent mener à (1) l’hypomagnésémie (carence en Mg dans le sang) ou tétanie d’herbage, et (2) l’hypocalcémie (carence en Ca dans le sang) ou fièvre du lait (Grunes et al., 1970).
L’hypomagnésémie et l’hypocalcémie peuvent survenir simultanément chez des vaches en lactation nourries avec des fourrages présentant un déséquilibre au niveau de leur composition ionique, ce qui peut compliquer le diagnostic avec les moyens traditionnels (Grunes et al., 1970). Les balances de cations utilisées pour diagnostiquer l’hypomagnésémie dans le sang font partie d’un plus grand ensemble compositionnel de balances ioniques servant à diagnostiquer
l’hypocalcémie (Gagnon et al., 2003). Cette approche permettrait de produire un diagnostic spécifique, même dans l’éventualité où les deux déséquilibres
9
2.3.1. Éléments nutritifs dans les sols/plantes (N, P, K, Na, Ca, Mg) 2.3.1.1. Azote
L’azote (N) remplit plusieurs fonctions essentielles dans les tissus des plantes fourragères, constituant de 1 à 5% de la matière sèche récoltée. En effet, le N est une composante des protéines, des acides nucléiques, de la chlorophylle, et de beaucoup d’autres constituants mineurs des plantes (Whitehead, 2000). L’azote est principalement retrouvé sous forme de nitrate dans le pétiole des feuilles ayant récemment atteint la maturité, et à la base des tiges. La
concentration totale de N diminue substantiellement avec l’âge de la culture, mais s’accumule à de forte teneur (>1000 mg N kg-1) pendant la période de
croissance (Jones, 1991).
2.3.1.1.1. Formes d’azote dans le sol et interactions L’azote existe dans le sol sous deux formes principales assimilables par les plantes, soit la forme anionique nitrate (NO3-), et la forme cationique ammonium
(NH4+). Une forte assimilation de nitrates par les plantes tend à augmenter le
prélèvement de cations (Ca, K, Mg, Cu, Fe, Mn, Zn) par rapport aux anions (Mengel et Kirkby, 1987). De plus, une teneur élevée en hydrates de carbone dans la plante peut stimuler l’assimilation d’ammonium, ce qui a une influence négative sur le prélèvement de cations, pouvant ainsi occasionner une carence en Ca et diminuer la quantité de potassium dans la plante (Jones, 1991).
Dans l’analyse de l’équilibre des balances compositionnelles, la teneur en azote dans les plantes pourrait donc être comparé à la concentration en cations,
puisqu’une forte relation antagoniste est observée, ainsi qu’au phosphore, qui est un autre macroélément d’une grande importance.
10
La matière sèche des plantes fourragères contient de 0.1 à 0.6 % de phosphore (P). Une des principales fonctions du P est le stockage et le transport de
l’énergie par l’entremise des ADP et ATP. L’énergie produite par la
photosynthèse peut alors être mise en réserve et redistribuée, entre autres pour l’absorption active et le transport d’ions, ainsi que pour la synthèse de molécules organiques (Whitehead, 2000).
Le phosphore est aussi un élément constituant des acides nucléiques, ce qui le rend essentiel à la division cellulaire, notamment dans les méristèmes, où il se concentre davantage (Whitehead, 2000). Il se présente surtout sous forme d’orthophosphate et sa concentration peut varier de 100 à 5000 mg P kg-1sur
base de matière sèche.
2.3.1.2.1. Formes du phosphore dans le sol et interactions avec d’autres éléments
Il y a plusieurs formes de phosphore inorganique dans les sols, dont :
- les phosphates en solution, principalement sous forme de H2PO4- et HPO42-
- les phosphates de calcium insolubles (apatite)
- les phosphates adsorbés par les hydroxydes de fer et d’aluminium - les phosphates provenant de matériel parental non-altéré.
L’équilibre entre ces formes est en changement continuel, et les phosphates en solution peuvent également se retrouver sous forme de phosphore organique par l’intermédiaire de la biomasse bactérienne, ce qui en fait un système
relativement complexe (Whitehead, 2000). Les principales formes prélevées par les plantes sont les ions H2PO4- et HPO42-. En général, la disponibilité du
phosphore dans les sols est influencée par le pH et la présence de fer,
d’aluminium, et de calcium. Lorsque le pH est acide (< 6), le phosphate soluble tend à être adsorbé par les hydroxydes de fer et d’aluminium, alors que lorsque le pH est plus près de la neutralité, le phosphate est précipité sous forme de
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phosphate di ou tricalcique. Le pH optimal pour sa disponibilité se retrouve entre 6 et 7 (Whitehead, 2000).
La concentration de phosphore dans les plantes étant reliée à la concentration de fer, d’aluminium et de calcium, en termes d’analyse de balances, la
concentration en phosphore devrait être comparée à la concentration en cations. 2.3.1.3. Potassium, Sodium, Calcium, Magnésium
Les cations Potassium, Sodium, Calcium et Magnésium (K+, Na+, Ca2+, Mg2+),
mais plus particulièrement le potassium, contribuent à maintenir le potentiel osmotique dans les cellules des végétaux. Ils permettent également de maintenir un pH adéquat dans ces cellules en neutralisant les acides organiques
(Whitehead, 2000).
Plus spécifiquement, le potassium joue un rôle très important dans l’ouverture et la fermeture des stomates, grâce à sa grande influence sur le potentiel
osmotique et la turgescence des cellules de garde. L’ouverture des cellules de garde est provoquée par une accumulation temporaire d’ions K, en synergie avec du Cl ou du malate. Le cation K+ participe aussi au transport de
photosynthétats et est un activateur dans la synthèse de plusieurs enzymes (Blevins, 1994).
Le calcium est surtout lié à l’acide galacturonique, composant de la pectine, alors que le calcium restant est un important constituant de la lamelle mitoyenne des parois cellulaire. L’ion Ca étant divalent, il est en mesure de lier des polymères de molécules adjacentes qui contiennent des groupements acides, et c’est cette capacité qui explique sa grande importance dans la croissance des méristèmes et dans le fonctionnement et la croissance des apex des racines (Clarkson et Hanson, 1980). Le calcium est aussi actif dans le maintien de l’intégrité et de la sélectivité des membranes et est requis par certains enzymes (Blevins, 1994). Le magnésium entre dans la constitution de la chlorophylle, et est, par
12
fonctionnement des ribosomes, et donc dans la synthèse des protéines, en plus d’être un cofacteur pour plusieurs enzymes, surtout celles reliées au transfert de l’énergie par des substances comme l’ATP (Blevins, 1994).
La concentration des cations dans les plantes est bien documentée. On retrouve, par exemple, K en concentration moyenne de 1 à 3,5% M.S. dans les plantes fourragères (Whitehead, 2000). Le Na se trouve à l’état de trace, pouvant aller jusqu’à 2% (Cunningham, 1964). Le Ca se situe habituellement dans la
fourchette de 0,1 à 2,6%, alors que le Mg se retrouve le plus souvent dans l’intervalle de 0,1 à 0,3% (Drysdale et al., 1980). Il est toutefois intéressant de noter que la somme de ces cations contenus dans les fourrages varie
généralement moins que chaque cation pris individuellement. La somme totale des cations représente de 800 à 2000 momlc kg-1 de M.S. et est corrélée
positivement au contenu en anions et en N (Cunningham, 1964). Un exemple des concentrations moyennes de cations dans les fourrages de différentes régions géographique se retrouve dans le Tableau 2.
Tableau 2. Concentrations moyennes de K, Na, Mg, et Ca (% de M.S.) dans les fourrages de différentes régions mesurées pour fins de sondage (Whitehead, 2000)
Région Nombre d’échantillon s K Na Ca Mg Source Angleterre et pays de Galles > 2000 2.59 0.25 0.60 0.17 MAFF, 1975 Pays-Bas > 7001 3.02 0.37 0.61 0.23 Kemp et Geurink, 1978 Finlande > 20002 2.36 0.00 5 0.26 0.13 Kahari et Nissinen, 1978 Pennsylvani e, ÉU > 9000 2.06 0.02 0.86 0.20 Adams, 1975
13 Nouvelle-Zélande > 2500 2.89 0.20 0.73 0.24 Smith et Middleton, 1978; Smith et Cornforth, 1982
1Provenant tous de fermes sous gestion intensive 2Provenant tous de fléole des prés
2.3.1.3.1. Formes et interaction des cations dans le sol Les quatre principaux cations sont disponibles pour les plantes seulement lorsqu’ils sont sous forme ionique dans la solution du sol. Le K et le Na se retrouvent sous forme ionique seulement, alors que Ca, et Mg peuvent exister sous forme de différents complexes dans une plus faible mesure (Whitehead, 2000).
Les principales interactions entre les cations dans les plantes fourragères viennent du fait que les sites d’échange cationique ne peuvent efficacement différencier des cations similaires en charge et en dimension. Ceux-ci entrent donc en compétition pour les sites disponibles dans les racines. Ainsi, K, Ca, et Mg peuvent être antagonistes, bien que le potassium et le calcium aient une force de liaison beaucoup plus grande que le magnésium, rendant ce dernier beaucoup moins compétitif (Ranade-Malvi, 2010).
Selon Smith (1975), le K entrerait également en compétition avec Na lorsque celui-ci est présent dans le sol en plus forte concentration que le K. Dans cette situation, le prélèvement de manganèse qui dépend fortement du potassium serait affecté à la baisse (Ranade-Malvi, 2011).
2.4. Analyse compositionnelle
Les types de données, comme les classes granulométriques des particules de sol, ou la composition en éléments nutritifs des tissus végétaux, sont
compositionnelles. Les données compositionnelles sont des proportions d’un tout. Elles sont comprises entre 0 et la somme totale des parties (par exemple
14
100%), indépendamment de l’échelle utilisée (Pawlowsky-Glahn et Egozcue, 2006).
L’utilisation des statistiques linéaires directement sur des compositions génère un biais méthodologique. Par exemple, le coefficient de corrélation de deux composantes d’un tout est obligatoirement de -1 (lorsque l’une augmente, l’autre diminue également pour respecter la contrainte du 100%), et lorsque le nombre de parties augmente, une négativité des corrélations entre les différentes parties est artificiellement générée (Pawlowsky-Glahn et Egozcue, 2006).
Pour un vecteur compositionnel composé de D parties, on peut compter D - 1 degrés de liberté, car un composant peut être calculé par différence (Aitchison et Greenacre, 2002). En présence de données compositionnelles, où il convient d’utiliser une échelle de mesure plus élevée que la somme des parties, l’utilisation d’une valeur de remplissage (Filling Value), qui est obtenue en soustrayant les parties connues de la somme totale, permet d’amalgamer les parties non considérées. Parent et al. (2013) ont souligné que « de telles
données devraient être transformées en log-ratio avant l'analyse statistique pour éviter de déformer les résultats avec de fausses corrélations ».
Selon Egozcue et al., 2003 :
« Le rapport log-isométrique (ilr) est une technique de transformation de données qui représente des vecteurs de composition de D parties en tant que variables orthonormées D-1 ou dimensions, interprétées comme des équilibres entre sous-ensembles prédéfinis de composants Les balances peuvent être conçues dans une matrice (D - 1) × D appelée partition binaire séquentielle (SBP). »
Tableau 3 Exemple de partition binaire séquentielle
Balances N P K Na Mg Ca 1 1 1 -1 -1 -1 -1
2 1 -1 0 0 0 0
15
4 0 0 1 -1 0 0
5 0 0 0 0 1 -1
La composition est partitionnée séquentiellement en sous-ensembles à chaque ligne, ordonnée en deux contrastes, et ces deux contrastes sont à leur tour partitionnés en deux contrastes à une ligne suivante, sans répétition, jusqu'à ce que les sous-ensembles + et - contiennent chacun une seule partie (dans le tableau 5 voir les balances 2, 4, et 5).
Dans chaque ligne de la partition binaire, les parties du sous-ensemble "+", au numérateur du log ratio, sont mises en contraste avec les parties du
sous-ensemble "-", au dénominateur. Les parties du sous-sous-ensemble étiquettée par un "0" sont exclues du contraste (tableau 3). Chaque ratio log isométrique (ilr) est calculé à l’aide de la partition, et de l’équation 3 (Egozcue et al., 2003):
𝑖𝑙𝑟 = √ 𝑟𝑠 𝑟 + 𝑠ln 𝑔(𝑥+) 𝑔(𝑥−) 3
où r est le nombre d’éléments positif, s est le nombre d’éléments négatifs, 𝑔(𝑥𝑟)
est moyenne géométrique des variables au numérateur et 𝑔(𝑥𝑠) est moyenne géométrique des variables au dénominateur. Le coefficient délimité par la racine carrée,
√ 𝑟𝑠 𝑟 + 𝑠
4
est un coefficient de normalisation utilisé pour obtenir des axes de même métrique (voir l’Annexe 1 pour un exemple complet de calcul d’ilr). Par convention, les balances sont désignées comme [sous-ensemble au
dénominateur | sous-ensemble au numérateur] pour indiquer que des nombres plus grands au numérateur font incliner l’ilr vers la droite, et inversement.
17 3. Matériel et méthodes
3.1. Description générale des données
Les données utilisées dans ce projet ont été compilées à partir de plusieurs études réalisées au Québec. Ces études ont été sélectionnées selon les critères suivants :
- Contenir plusieurs essais relatifs au rendement fourrager; - Mentionner le type de fourrage cultivé lors des essais;
- Décrire la composition minérale des fourrages (N, P, K, Na, Ca, Mg); - Être géoréférencées ou avoir suffisamment d’information pour l’être;
- Donner de l’information sur les sols cultivés (propriétés chimiques et physiques) 3.1.1. Description des études compilées
Les études utilisées dans le cadre de ce travail ont été sélectionnées selon plusieurs critères d’évaluation, pour permettre de répondre aux objectifs. Elles devaient contenir des jeux de données complets contenant :
- les caractéristiques physico-chimiques des sols où les études avaient été menées
- les données climatologiques, ou les informations permettant de les obtenir - les données de géoréférencement des parcelles (ou une possibilité de les obtenir)
- plusieurs taux de fertilisation azotée, phosphorique et potassique - les mesures de rendement et de qualité des fourrages obtenus - les mélanges de fourrages utilisés dans les études
Elles devaient avoir été conduites au Québec, sur la fertilisation des plantes fourragères.
18
Plusieurs études répertoriées manquaient certaines de ces informations ou plusieurs, ce qui ne permettait pas de faire les analyses requises.
Les études ayant les jeux de données les plus complets ont d’abord été identifiées. Ce premier travail nous a permis de cibler certaines espèces fourragères que la plupart de ces études avaient en commun.
Les recherches d’études ont été effectuées avec ces critères dans les bases de données disponibles en lignes, et les réseaux de chercheurs de l’Université Laval et d’Agriculture et Agroalimentaire Canada ont été mis à contribution pour Les études utilisées dans le cadre du travail sont les suivantes :
- La thèse de Dr. Noura Ziadi (1999): « Optimisation de la fertilisation minérale dans la production des fourrages sous climat continental frais ».
- Base de données de diverses origines sur des essais en fertilisation en N, P et K (Agriculture Canada, MAPAQ, Université Laval).
La base de données compilée utilisée comprend 1680 observations de parcelles colligées d’essais de fertilisation sur la fléole des prés (Phleum pratense), le trèfle rouge (Trifolium pratense), le trèfle Alsike (Trifolium hybridum), le raygrass (Lolium perenne), le millet perlé (Pennisetum glaucum), le dactyle pelotonné (Dactylis glomerata) et la luzerne (Medicago sativa), conduits en mélanges ou en peuplements purs sur des sols argileux en Abitibi-Témiscamingue (quatre sites en 1994, 1995 et 1996), et sur des sols à texture plus grossière du Lac-St-Jean (deux sites en 2010 et 2013). Ces sites se trouvent entre les latitudes 46o76’
dans le centre du Québec et 48o47’ près de la limite nord de la zone cultivée au
Québec, Canada (Fig. 1). Une combinaison de 15 sites x année a été utilisée pour monter le modèle de réponse du rendement des fourrages.
Des essais de fertilisation en azote, phosphore et potassium ont été réalisés sur les sites d’Abitibi-Témiscamingue (deux coupes par saison, quatre répétitions) à cinq doses également distribuées, fractionnées en deux applications, soit au printemps et après la première coupe. Les traitements d’azote variaient entre 0
19
et 240 kg N ha-1 sous forme d’urée. Les traitements de phosphore variaient entre
0 et 52.4 kg P ha-1 sous forme de triple superphosphate. Les traitements de
potassium variaient de 0 à 160 kg K ha-1 sous forme de KCl. Les mélanges de
fourrage étaient constitués de 55% fléole, 30% trèfle rouge et 15% trèfle Alsike au site #1, 55% trèfle rouge et 45% fléole au site #2, 55% fléole, 20% trèfle rouge et 25% luzerne au site #3, et 80% dactyle pelotonné et 20% trèfle rouge au site #4.
Figure 1: Distribution des 6 sites expérimentaux dans la province de Québec, Canada.
Les fourrages sur les sites du Lac-St-Jean (trois à quatre coupes par saison) étaient composés de raygrass pur ou d’un mélange de raygrass (55%) et de trèfle rouge (45%). Il y avait cinq niveaux d’azote également distribués, de 0 à 160 kg N ha-1 au printemps, avec trois répétitions. Aucun traitement de P ou de K
20
3.2. Méthodes d’analyse et de caractérisation
3.2.1. Description physique et chimique des sols
Les méthodes suivantes ont été utilisées pour les analyses chimiques en laboratoire lors des études :
- pH eau : avec un rapport sol : solution de 1 : 1 (m : v) pour les sols minéraux et de 1 : 2 pour les sols organiques avec un temps d’équilibre de 30 minutes
(CPVQ, 1988a).
- pH tampon SMP : ajout de 20 ml de solution SMP (respectivement 1 : 3 et 1 : 4) aux mélanges pour le pH eau (Tran et van Lierop, 1993).
- % M.O.: méthode de Walkley-Black (CPVQ, 1988b) pour les essais conduits en 1990 et 1992, et par CNS-Leco-2000 ensuite
- Éléments P, K, Ca, Mg, Al, B, Cu, Fe, Mn, Zn, Mo, Na, Ni, Cd, Cr, Co, Pb: extraits au Mehlich III (Mehlich, 1984) et dosés par absorption atomique au spectrophotomètre pour les essais de 1990-1992, et à l’aide de spectrométrie d’émission dans le plasma (ICP-OES Inductively Coupled Plasma - Optical Emission Spectroscopy) par la suite.. Les analyses de sol en P ont été
exprimées en ratios de saturation P/Al (Khiari et al., 2000; Pellerin et al., 2006). - pHH2O: le pH H2O a été utilisé dans la plupart des études compilées (ratio
utilisé 1 :2 sol :eau). Lorsque seul le pH CaCl2 était disponible, déterminé avec
un rapport 1 : 2 pour les sols minéraux (Peech, 1965), les valeurs étaient transformées en valeurs pH H2O à partir de l’équation de conversion pour les
sols du Québec de Cescas (1978), selon :
𝑝𝐻𝑤𝑎𝑡𝑒𝑟= 0.27 + 1.03 𝑝𝐻𝐶𝑎𝐶𝑙2 5
Les propriétés physiques des sols étaient pour la plupart disponibles dans les études. Sinon, la localisation des sites sur une carte pédologique des comtés visés fournissait une approximation de la texture (granulométrie) des sols.
21
Le rendement a été mesuré sur une base de matière sèche (60°C) à chaque coupe. Des échantillons foliaires ont été séchés à 60°C, moulus, et minéralisés dans une solution de H2SO4 et H2O2 (Isaac et Johnson, 1976), et mesurés en
général à l’ICP.
3.2.3. Conditions climatiques
Les conditions climatiques ont été obtenues sur une base quotidienne depuis les archives d’Environnement Canada, en prenant en considération les coordonnées géographiques, ainsi que les années d’expérimentation (Hutchinson et al., 2009). Les données climatiques sont présentées dans le Tableau 4 (voir calculs dans la section sur les statistiques).
Tableau 4 : Fourchettes des variables climatiques aux sites expérimentaux
Variable Unité Minimal Médiane Maximal
Intervalle entre les coupes Jour 15 49 100 Précipitations entre les coupes mm 31 158 541 Indice de Diversité de Shannon - 0.52 0.71 0.83 Évapotranspiration potentielle mm 78 214 351 Indice d’humidité de Thornthwaite - -56 -14 182 Degrés-jours (0°C) entre les coupes oC 297 688 1201
Moyenne jour. de températures de l’air oC 6.5 15.5 20.7
3.2.3.1. Indices climatiques
Le nombre de degrés-jours de croissance (DJC) a été calculé de la façon suivante :
𝐺𝐷𝐷 =𝑇𝑚𝑎𝑥 + 𝑇𝑚𝑖𝑛
2 − 𝑇𝑏𝑎𝑠𝑒
6
En utilisant les températures journalières maximales (Tmax) et minimales (Tmin) et
une température de base de 0°C. L’index d’humidité de Thornthwaite (TMI) a été calculé de la façon suivante en utilisant les données saisonnières de
22
𝑇𝑀𝐼 =𝑃𝑃𝑇 − 𝐸𝑇𝑃 𝐸𝑇𝑃
7
où ETP est calculé à l’aide de l’équation de Penman-Monteith (Allen et al., 1998). L’indice de diversité de Shannon (SDI) est une mesure de l’homogénéité des précipitations calculé de la manière suivante (Tremblay et al., 2012) :
𝑆𝐷𝐼 =[− ∑ 𝑙𝑛(𝑝𝑖) 𝑖 1 ] ln (𝑛) 8
où pi représente la fraction de pluie journalière relative aux précipitations totales
sur une période donnée (i.e. entre deux coupes), et n est le nombre de jours pour cette période. Une homogénéité complète est représentée par SDI = 1, et SDI = 0 signifie une hétérogénéité totale. Les précipitations totales est la somme des enregistrements de précipitations journalières (mm).
3.3. Analyses de données
3.3.1. Balances compositionnelles
Dans notre travail, nous n’avons utilisé que la balance entre Ca et Mg, d’une part, et K, de l’autre, soit [Ca,Mg | K] où K est au dénominateur et les cations Ca et Mg sont au dénominateur. L’ensemble de la partition binaire séquentielle pourrait être utilisé pour diagnostiquer l’hypocalcémie.
La balance entre les proportions d’espèces de légumineuses et graminées dans les mélanges de fourrages peut être calculée comme une variable continue de la manière suivante : ---𝑖𝑙𝑟𝑒𝑠𝑝è𝑐𝑒𝑠= √ 1𝘹1 1 + 1𝑙𝑛 % 𝑔𝑟𝑎𝑚𝑖𝑛é𝑒𝑠 % 𝑙é𝑔𝑢𝑚𝑖𝑛𝑒𝑢𝑠𝑒𝑠 9
où le pourcentage minimum d’un groupe ou l’autre est fixé à une surface de couverture de 5% pour les peuplements purs i.e. un peuplement de
légumineuses pur est constitué de 95% de légumineuses et 5% de graminées. Avec l’information disponible dans les études compilées, il est simple à l’aide de
23
cette balance de voir l’impact d’un type d’espèces sur les différents critères de performance, à différents degrés.
Des balances ont été élaborées (Tableau 5 et 6) d’après les propriétés physiques et chimiques des sols, pour vérifier les impacts de ces facteurs :
Tableau 5: Partition binaire séquentielle pour le calcul de la balance [Ca, Mg | K] (point 3)
ilr Composants K Ca Mg Al P 1 1 1 1 -1 -1 2 0 0 0 -1 1 3 1 -1 -1 0 0 4 0 1 -1 0 0
Les balances des cations dans les sols sont développées pour tenir compte des antagonismes existants, des indices couramment utilisés en fertilisation des sols (P/Al), et du ratio K/(Ca + Mg) servant à identifier les risques d’hypomagnésémie dans les fourrages (appliqué dans ce cas aux analyses de sols)
Tableau 6: Partition binaire séquentielle pour le calcul de la balance [M.O. | Sable, Limon, Argile] (point 1)
ilr Composants
Sable Limon Argile M.O.
1 1 1 1 -1
2 1 1 -1 0
3 1 -1 0 0
Les trois balances entre quatre propriétés physiques du sol permettent de comparer le contenu en matière organique avec les composantes texturales (argile, limon, sable), les particules fines (argile) avec le limon et le sable, et le sable avec le limon.
24 3.3.2. Analyses statistiques
Des analyses statistiques ont été réalisées dans l’environnement statistique R (R Core Team, 2018). Le module compositions de R (van den Boogaart et al., 2018) a été utilisé pour les transformation ilr. Le modèle mixte a été élaboré en utilisant le package nlme dans R (Pinheiro et al., 2018).
3.3.2.1. Standardisation des données
Une standardisation des données a été réalisée sur les variables numériques, pour avoir une moyenne de 0 et une variance de 1, dans le but de comparer les effets sans biais potentiellement dus à des différences d’échelles.
3.3.2.2. Le modèle linéaire
Le modèle linéaire est utilisé pour mesurer la réponse des cultures à la fertilisation (Fig. 4).
3.3.2.3. Le modèle multi-niveaux (ou non-linéaire)
L’effet des différentes variables sur la balance [Ca, Mg | K] (Fig. 3) a été décrite par l’équation de Mitscherlich comme suit (Rajsic and Weersink, 2008) :
𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 = 𝐴𝑠𝑦𝑚𝑝𝑡𝑜𝑡𝑒 × (1 − 𝑒−e𝑇𝑎𝑢𝑥×(𝐸𝑛𝑣𝑖𝑟𝑜𝑛𝑚𝑒𝑛𝑡+𝐷𝑜𝑠𝑒)) 10
où Performance est le rendement par unité de surface, Dose est la concentration en fertilisant par unité de surface, et Environnement est l’équivalent en
concentration de fertilisant fourni par l’environnement immédiat pour lequel une valeur positive déplace l’intercepte vers la gauche, indiquant une contribution plus importante de l’environnement, Asymptote est la performance maximale, et
25
Le modèle multi-niveau mesure les effets de différentes variables sur les paramètres de l’équation de Mitscherlich. L’effet aléatoire a été attribuée à l’intercept.
26 4. Résultats et discussion
4.1. Balance [Ca, Mg | K] et ratio molaire K/(Ca + Mg)
Le ratio molaire critique K/(Ca+Mg) et la balance [Ca,Mg | K] montraient une relation linéaire avec une transformation logarithmique du ratio molaire (Fig. 2). Le ratio molaire critique K/(Ca+Mg) de 2.2 correspond à une valeur de balance [Ca,Mg | K] de 1.98.
L’utilisation de la balance [Ca, Mg | K] permet d’éviter des biais méthodologiques qui autrement créeraient des corrélations trompeuses. Le principe des contrastes orthogonaux, qui permettent aux balances d’être linéairement indépendantes, en utilisant la transformation ILR des données compositionnelles, est un des
avantages des balances permettant d’éviter d’observer des relations faussées (Parent et al. 2013). Un autre principe qui poursuit le même objectif est celui de l’indépendance d’échelle, qui assure que peu importe la base des différentes données (masse base sèche, masse base humide, etc.) une interprétation juste de l’analyse pourra être réalisée (Egozcue and Pawlowsky-Glahn, 2005).
27
Figure 2 : Relation entre la balance [Ca, Mg | K] sur une base massique et le ratio molaire log transformé de K/(Ca+Mg) en tant qu’indice du risque de tétanie d’herbage.
4.2. Modèle linéaire-mixte de la balance [Ca,Mg | K]
Plusieurs facteurs ont affectés significativement ou non la balance cationique [Ca,Mg | K]. Cette section s’attardera à présenter leurs impacts par catégories, soit selon les conditions météorologiques (Météo), les propriétés des sols (Sol, Chimie du sol) et les pratiques culturales (Gestion, Fertilisants), tel que présenté dans la figure suivante (Fig. 3). Consulter la section 3.3.2 pour les détails du modèle linéaire-mixte, et des transformations effectuées sur les données.
Figure 3:Influence des pratiques culturales et de l’environnement sur la balance [Ca, Mg | K].
Pour interpréter adéquatement la figure 3, plus les intervalles de confiance sont larges, plus la p-value est grande. La p-value est la probabilité que l’effet soit obtenu alors qu’il n’est pas réel.
Plus l’effet observé est éloigné du centre, plus l’effet est important dans le
modèle. Si nous prenons par exemple l’effet de la balance texturale du sol [Argile | Sable, Limon], le coefficient de l’effet est élevé (~0.15), mais la p-value ne permet pas d’inférer l’effet à la population (l’intervalle de confiance au seuil 0.05 superpose le zéro).
28
Le modèle utilisé est un modèle linéaire-mixte, décrit à la section 3.3.2.3. 4.2.1. Conditions météorologiques
La balance [Ca, Mg | K] a augmenté significativement avec les degrés-jours. Ce résultat concorde avec les évidences reconnues dans la littérature. En effet, les graminées de saison froide contiennent en général des concentrations plus faibles de Mg lorsque cultivées à des températures moins élevées (Mayland et al., 1990). La tétanie d’herbage peut survenir lorsqu’une période de température plus fraîche (i.e. ~ 10°C) fait place à une température plus élevée (i.e. ~20°C) qui peut causer une augmentation de la concentration en K, donc du ratio
K/(Ca+Mg) (Grunes et al., 1970). Des ratios élevés de K/(Ca+Mg) ont été retrouvés dans des plantes croissant plus rapidement à des températures plus chaudes dû au fait que le contenu en matière sèche diminue (Grunes et Welch, 1989).
4.2.2. Propriétés des sols
Les composantes texturales du sol n’ont pas un effet significatif sur les risques d’hypomagnésémie au seuil 0.05 (la balance [Ca, Mg | K] n’est pas
significativement influencée par les balances de classes texturales, mais ces balances présentent des variabilités importantes, et tendent à affecter la balance [Ca, Mg | K]) (Fig. 3). On aurait pu s’attendre à ce qu’une meilleure qualité du sol, plus forte teneur en matière organique par exemple, aie permise de maintenir plus longtemps une plus importante proportion de légumineuses, permettant de diminuer la balance [Ca, Mg | K]. Une hausse de la teneur en matière organique améliore généralement la rétention de l'eau et augmente la conductivité
hydraulique d’un sol, en améliorant la stabilité des agrégats et la distribution de la porosité du sol (Saxton, K. E., 2006).
4.2.3. Pratiques culturales
La balance [Légumineuses | Graminées] montre un effet sur la balance [Ca, Mg | K] (P < 0.10), indiquant que les espèces de graminées sont plus susceptibles
29
que les légumineuses à causer l’hypomagnésémie. Les concentrations de Ca et Mg sont connues pour être plus élevées chez les légumineuses herbacées que chez les graminées, mais peuvent varier beaucoup à l’intérieur même du groupe (Grunes et Welch, 1989).
La balance [Ca, Mg | K] diminue significativement avec l’ordre de la coupe. La première coupe était significativement moins propice à favoriser
l’hypomagnésémie, probablement dû à une croissance moins rapide et des températures plus fraîches.
La balance [Ca, Mg | K] augmente significativement avec les doses de N et K. Les fertilisants azotés peuvent changer la composition botanique et chimique des peuplements fourragés, en favorisant habituellement les graminées au détriment des légumineuses. Ce changement de composition botanique peut provoquer une diminution des concentrations en Ca et Mg du fourrage, et une augmentation de la concentration en K. L’augmentation de la balance avec les doses de K est en lien direct avec la concentration plus importante du K dans le sol, suite à des apports externe (engrais de synthèse), qui provoque un prélèvement plus
important du peuplement fourrager.
4.3. Modèle linéaire pour le rendement des fourrages
Les rendements ont été affectés significativement par la hausse des doses de fertilisant en P et en N. Les conditions climatiques, la structure du sol, ainsi que la gestion des fourrages ont également affecté les rendements obtenus. Cette section s’attardera à présenter leurs impacts par catégories, soit selon les conditions météorologiques (Météo), les propriétés des sols (Sol, Chimie du sol) et les pratiques culturales (Gestion, Fertilisants), tel que présenté dans la figure suivante (Fig. 4). Consulter la section 3.3.2 pour les détails du modèle linéaire-mixte, et des transformations effectuées sur les données.
Consulter la section 3.3.2 pour les détails du modèle linéaire, et des transformations effectuées sur les données.
30
Figure 4 : Influence des facteurs analysés sur le rendement. Les rendements augmentent avec les composants à la droite de la balance et inversement.
4.3.1. Conditions météorologiques
Le rendement a augmenté avec les degrés-jours entre les coupes (plus longue période de croissance), le cumulatif des précipitations, ainsi qu’avec le SDI. La température moyenne n’a pas eu d’impact significatif sur les rendements. Le rendement a augmenté avec le SDI, ce qui indique une augmentation de l’activité microbienne dans de telles conditions, et qui a un effet positif sur la disponibilité des éléments nutritifs des plantes.
4.3.2. Propriétés des sols
La seule propriété physico-chimique des sols ayant un impact sur les
rendements en fourrage est la balance [Argile | Sable, Limon], qui affecte les rendements à la baisse lorsque la proportion d’argile par rapport à celles de sable et de limon augmente. L’argile présente une capacité de rétention en eau élevée comparativement aux autres classes texturales, mais elle présente
également un point de flétrissement plus élevé. Une plus grande quantité d’argile peut également créer certains problèmes lors du travail du sol, si effectué a des
31
périodes moins propices, soit du lissage, une semelle de labour et autres qui peuvent altérer la qualité de la structure du sol (MAPAQ, 2014).
4.3.3. Pratiques culturales
Les pratiques culturales, soit le choix du peuplement et la fertilisation, sont des facteurs de gestion ayant un impact sur le rendement d’une culture de fourrages. Nous pouvons voir que le rendement a diminué avec une augmentation de la balance [Légumineuses | Graminées]. Les fertilisations en N et en P ont
significativement augmenté les rendements. Aucun effet significatif de l’ajout de K n’a été détecté sur les rendements.
4.4. Exemple d’utilisation du modèle de Mitscherlich
Figure 5 : Courbe de réponse des rendements (kg/ha) à la fertilisation azotée (kg/ha) par coupe sur le site de Laverlochère, 1994 (Essai 2).
32
L’ajustement du modèle de Mitscherlich générant une courbe de tendance se rapprochant d’une régression linéaire, nous pouvons difficilement détecter une dose optimale de l’azote.
Le modèle de Mitscherlich n’est pas le plus approprié dans cette situation, et un modèle tels que linéaire-plateau ou polynomial, pourrait permettre une meilleure évaluation de la dose économique optimale (Frank, M. 1990). Toutefois, de nouvelles approches basées sur l’auto-apprentissage pourraient permettre un meilleur ajustement sur les données, et ce, sans contraindre les tendances à un modèle en particulier.
À titre d’exemple d’une modélisation par auto-apprentissage, la Figure 6
présente des résultats préliminaires d’une modélisation par processus gaussiens appliquée à l’essai 2. En effet, une approche par auto-apprentissage permet de générer des modèles qui s’approchent davantage des données (Coulibali et al. 2018).
33
34 5. Conclusion
Dans cette étude, un cadre général est proposé pour gérer les désordres cationiques (hypomagnésémie et hypocalcémie) possiblement causés par une gestion défaillante (fertilisation, espèces fourragères, nombre de coupes) ou par des facteurs environnementaux (conditions climatiques, propriétés des sols). L’effet de ces mêmes facteurs sur le rendement des fourrages est également évalué.
La relation K-Mg-Ca exprimée par le ratio K/(Ca+Mg) était fortement corrélée à la balance compositionnelle [Ca, Mg | K], et nous permet de confirmer la valeur de 1.98 comme étant le seuil pour diagnostiquer les risques d’hypocalcémie, au-dessus duquel la ration pourrait causer préjudice à un animal présentant d’autres facteurs à risques. La balance [Ca, Mg | K] n’était pas reliée aux propriétés du sol sauf à la concentration de matière organique, mais était significativement corrélée aux précipitations, à la température, à la proportion graminées-légumineuses dans le mélange, au nombre de coupes par saison, et aux fertilisations N et K.
Les fourrages ne réagissaient significativement qu’à la fertilisation en N pour le rendement, de même qu’aux précipitations, au nombre de degrés-jours, au peuplement et au nombre de coupes.
Cette étude suggère de réviser les normes encadrant les pratiques de
fertilisation actuelles des prairies en considérant différents facteurs qui ont un impact sur les rendements et les risques d’hypomagnésémie. Le modèle présenté pourrait être élargi pour inclure le domaine diagnostique de
l’hypomagnésémie dans celui plus large de l’hypocalcémie. Il pourrait aussi être appliqué aux analyses de sols, pour améliorer les outils d’aide à la prise de décision dans le but d’optimiser la fertilisation.
La prochaine étape pourrait-être d’effectuer des simulations pour valider les normes de fertilisation établies par le guide du CRAAQ, avec des techniques
35
d’auto-apprentissage spécifiques aux différents sites, dans le but de valider ou d’invalider les recommandations utilisées présentement.
36
Bibliographie
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