Diagnostic des facteurs limitants et évaluation des tolérances variétales

(1)

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Diagnostic des facteurs limitants et évaluation des tolérances variétales

Christophe Lecomte

To cite this version:

Christophe Lecomte. Diagnostic des facteurs limitants et évaluation des tolérances variétales. Agro- physiologie des protéagineux. Mise à jour des connaissances, Dec 2012, Paris, France. �hal-02810731�

(2)

Diagnostic des facteurs limitants et évaluation des

tolérances variétales

Christophe Lecomte , INRA Agroécologie, Dijon

(3)

La production des protéagineux est instable

20 30 40 50 60 70 80 90

VER91D2 DIJ91D1 DIJ91D2 VER92D2 MON91D2 VER92D1 DIJ92D1 MON92D2 VER91D1 DIJ92D2 MON91D1 MON92D1

Milieux

RDT (qx/ha)

Rdt de 10 variétés de pois dans 12 milieux (Biarnès et al, 1996)

Les variétés ne réagissent pas de la même façon dans les diﬀérents

milieux

16 18 20 22 24 26 28 30

AF00 PR00 AU99 BM99 CH00 GU99 BR00 ES00 SP99 PO99 PR99 SP00 BM00 FR99 SU99 ES99 CH99 SU00 AU00 LR00 BR99 LR99

Milieux

Taux de protéines (%)

Teneur en protéines de 21 génot. dans 22 milieux (Ragonnaud, 2001)

Instabilité de tous les

caractères de producBon

(4)

20 30 40 50 60 70 80 90

Milieux

RDT (qx/ha)

L’instabilité est due aux variaBons de

l’environnement et aux diﬀérences de sensibilité des variétés aux facteurs environnementaux

Milieu induisant peu de

diﬀérences entre les variétés Milieu induisant de grandes diﬀérences entre les variétés

La variété en noir donne

-‐ le meilleur résultat dans le milieu 1 -‐ le moins bon dans le milieu 2 voisin

Elle est

-‐ plus tolérante que les autres aux facteurs limitants du milieu 1 -‐ plus sensible que les autres

aux facteurs limitants du milieu 2

La production des protéagineux est instable

(5)

Code délégataire Variétés Inscription Précocité début floraison Précocité fin floraison Durée de floraison Précocité" maturité Hauteur floraison Hauteur récolte Nbre tiges fertiles/plante Nbre étages fructifères Nbre gousses/étage fertile Résistance verse récolte Résistance froid Sensibilité chlorose ferrique Sensibilité anthracnose Couleur grain PMG Protéines Tenue de tige Centre, Bassin parisien Berry Bourgogne Barrois Lorraine Rhône-Alpes Sols de craie et cranette Poitou-Charentes, Pays de la Loire Sud

RAG CARTOUCHE 05 +3 +1 18 5.5 80 37 1.6 5.7 1.8 47 PS 4.5 3.5 J 160 21.5 +

RAG CHEROKEE 05 -1 0 21 6 70 29 1.4 7.1 41 AR 0.5 4.4 J 185 22

AO DOVE GB 98 -1 +5 26 3.5 85 30 1.4 1.6 35 PS 6 4.0 V 165 21.5 ooo ooo ooo

FD ENDURO (Tém) 07 2/5 22/5 20 4 75 42 1.4 5.7 1.5 56 1 4.5 J 195 23 + ooo ooo ooo ooo

RAG INDIANA 11 -4 +3 27 5.5 80 47 60 PS (2) J 225 21.5

AO ISARD 05 -4 +1 25 6.5 75 30 1.6 6.4 1.5 40 AR 4.5 4.7 J 195 22 ooo ooo ooo ooo ooo

RAG JAMES 09 -3 +5 28 4 70 43 1.4 1.4 62 AR 1.5 J 175 24 + ooo ooo oo ooo ooo

RAG LUCY GB 00 0 +3 23 3.5 75 38 1.8 6.4 51 AS 3 3.6 V 165 22.5 + ooo ooo ooo ooo

Guide des semences - Nickerson 2011

P o is d 'h ive r

Caractéristiques Accidents végétation Qualité Recommandations Arvalis-UNIP

Les catalogues ne fournissent que des informations partielles sur les aptitudes variétales

 On a peu d’éléments pour choisir les variétés en foncBon des caractérisBques connues des milieux

Résistance aux maladies, aux fortes températures, à la sécheresse,

… ?

(6)

20 30 40 50 60 70 80 90

Milieux

RDT (qx/ha)

Modèle addiBf : E[Y_ij] = µ + G_i + M_j

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

VER91D2 DIJ91D1 DIJ91D2 VER92D2 MON91D2 VER92D1 DIJ92D1 MON92D2 VER91D1 DIJ92D2 MON91D1 MON92D1 Moy Eff Gen

1 Solara 40.4 49.5 47.0 46.2 55.3 52.5 52.9 60.8 53.2 59.7 68.2 81.9 55.6 6.5

2 Bingo 46.7 44.2 41.9 49.8 50.7 48.9 40.6 65.0 59.5 57.1 71.8 86.7 55.2 6.1

3 Diabolo 39.0 37.8 50.8 49.1 53.2 41.5 50.0 58.4 59.7 61.2 72.3 83.7 54.7 5.6

4 Finale 33.3 39.9 39.7 39.5 54.5 51.7 42.3 54.7 64.9 57.5 69.0 82.9 52.5 3.4

5 Amino 43.8 36.0 40.0 42.5 42.5 51.0 46.0 46.4 62.4 60.4 63.9 75.3 50.9 1.7

6 Countess 33.4 41.9 43.5 40.6 38.9 42.1 48.4 52.8 52.1 55.2 65.8 81.3 49.7 0.6

7 Colmo 38.4 44.5 37.2 40.4 31.0 40.5 48.7 39.7 49.1 53.9 51.7 62.5 44.8 -4.3

8 Frisson 34.0 39.7 41.9 33.4 33.9 42.2 40.8 42.4 47.4 46.7 50.4 64.2 43.1 -6.0

9 Progreta 30.9 39.7 42.3 27.4 33.8 31.3 51.4 33.3 42.0 54.4 60.4 69.5 43.0 -6.1

10 776 31.1 37.5 33.4 52.3 28.0 39.8 55.4 29.5 35.7 49.7 46.5 58.9 41.5 -7.6

Moy 37.1 41.1 41.8 42.1 42.2 44.2 47.7 48.3 52.6 55.6 62.0 74.7 49.1

Eff Mil -12.0 -8.0 -7.3 -7.0 -6.9 -5.0 -1.5 -0.8 3.5 6.5 12.9 25.6

20 30 40 50 60 70 80 90

Milieux

RDT (qx/ha)

Le mode d’interprétation des résultats des essais variétaux

ne permet pas de valoriser l’interaction génotype x milieu

(7)

Expliquer l’interacDon G x M impose de

décrire les condiBons de réalisaBon des essais : idenDﬁer et quanDﬁer les facteurs limitants

20 30 40 50 60 70 80 90

Milieux

RDT (qx/ha)

Modèle addiBf : E[Y_ij] = µ + G_i + M_j

Si on ne travaille que dans un seul milieu, ou si on ne juge les variétés que sur leurs résultats moyens, on fait comme si l’interacBon G x M n’existe pas

20 30 40 50 60 70 80 90

Milieux

RDT (qx/ha)

L’interacDon G x M révèle les diﬀérences de sensibilité des variétés aux facteurs limitants

-‐

-15 -10 -5 0 5 10 15 20

RDT (qx/ha)

Milieux

InteracBon = Diﬀ entre données et modèle addiBf

Le mode d’interprétation des résultats des essais variétaux

ne permet pas de valoriser l’interaction génotype x milieu

(8)

Décrire le réseau d’essais par une analyse sur des témoins révélateurs

Expliquer les variaBons de comportement des variétés

2-‐ DiagnosBc agronomique

IdenDﬁer les facteurs limitants ayant le plus agi sur les témoins révélateurs et quanDﬁer leur impact 1-‐ Calcul des variables descripBves de tous les

facteurs limitants possibles sur un peBt nombre de témoins révélateurs

3-‐ Analyser l’interacBon génotype x milieu sur l’ensemble des variétés

EsDmer les tolérances variétales aux facteurs limitants

Diagvar : une méthode d’analyse des résultats d’essais variétaux

ObjecBfs Etapes

(9)

1- Décrire les facteurs limitants

Excès d'eau

Sécheresse Déficit hydrique

Gel hivernal Gel sur appareil reproducteur Gel floraison Azote

Faibles rayonnements Fortes températures Maladies - ravageurs

Verse

remplissage (SLA de l'étage

florifère1)

florale floraison remplissage floraison

Début Début Fin Fin Maturité

Semis Levée Initiation Méiose

(10)

Modèles de développement : -‐ durée de la levée (150/180 dj) -‐ durée IF-‐DF (576.2 dj +/-‐83.5) -‐ durée DF-‐DRG (260 dj)

1- Décrire les facteurs limitants

Excès d'eau

Sécheresse Déficit hydrique

Gel hivernal Gel sur appareil reproducteur Gel floraison Azote

Faibles rayonnements Fortes températures Maladies - ravageurs

Verse

remplissage (SLA de l'étage

florifère1)

florale floraison remplissage floraison

Début Début Fin Fin Maturité

Semis Levée Initiation Méiose

Semis-IF IF-DF DF-DRG

St = Somme des tmp moy journ en base 0 DRG-FRG

Sr = Somme des rayonnements globaux journaliers Rt = Rapport Sr/St

S(P-‐ETP) journalières > 0 ou < 0mm

S(ETR-‐ETM) + modèle prof racinaire (Vocanson, 2006)

Gel hivernal : obs et modèle (Lecomte et al, 2003) Gel après IF : nbj et stmp < 0°

INN à DF (mesure/esBmaBon) S(Rrgl), Srgl/Stmp

Nb jours et Stmp > 25°

Observ, modèle ascochytose (Schoeny et Tivoli, 2007)

ObservaBons, mesures de hauteurs

Variables descripBves des facteurs limitants

-‐ converDes sur une échelle commune (de 0 à 100)

-‐ croissantes avec l’eﬀet du

FL

(11)

Exemple de modèle : régression linéaire mulDple pas à pas uDlisant les variables descripDves des facteurs limitants, avec contrainte sur le signe des variables

Rdtr _j = λ ₀ + λ ₁ .FL _1j + λ ₂ .FL _2j + … + λ _n .FL _nj + E _j

Le diagnosBc est eﬀectué variété par variété Modèle stepwise + mélange de modèles :

* Ne sont retenues que les variables à contribuBon négaBve

* Les variables sont introduites par ordre de corrélaDon décroissante avec la variable expliquée

* Choix d’un seuil d’introducDon assez peu sévère (40%)

* EsDmaDon des paramètres λ_i par mélange de modèles

* Le paramètre λ₀ (ordonnée à l’origine) est une esBmaBon de la valeur potenBelle de la variable expliquée

* L’applicaDon du modèle obtenu à chaque situaDon expérimentale (avec les notes de FL observées) permet d’esBmer la contribuBon de ces FL aux diminuBons de la variable expliquée

2- Diagnostic agronomique

IdenBﬁer et quanBﬁer les facteurs limitants

responsables des variaBons de la variable de producBon

Intérêt d’uBliser des modèles staBsBques : rapidité, validité staDsDque

-‐ Régression linéaire mulDple simple ou avec mélange de modèles

(Prost et al, 2008)

-‐ Régression PLS

(12)

Résultats du diagnostic sur le réseau CTPS 2007-2008-2009 (4 variétés d’hiver)

nb Rdt Rdt Rdt Rdt R² nb FL

essais moy min (essai) max (essai) pot identifiés Isard 20 60.41 31.80 Chartainv 2007 87.60 Le Rheu 2009 74.43 51.70 3 Cherokee 18 58.32 19.10 Chartainv 2007 81.70 Le Rheu 2009 74.90 51.20 3 Cartouche 20 55.06 33.60 Chartainv 2007 73.00 Le Rheu 2009 85.83 65.80 6 886_01 20 40.76 15.10 Theix 2007 61.10 Houville 2008 59.87 62.40 4

Rdts observés

Isard : 31.8  87.6 q/ha Cherokee : 19.1  81.7

Cartouche : 33.6  73.0 886_01 : 15.1  61.1

Rdt potenBel = ordonnée à l’origine de la régression Valeurs plausibles

plus forte pour Cartouche (85.8) plus faible pour 886_01 (59.9) R² relaBvement peu élevés

pour Isard et Cherokee (3 FL) Variable

Rendement

(13)

Nature des facteurs limitants et paramètres associés

Variété 886_01

-0.40 -0.35 -0.30 -0.25 -0.20 -0.15 -0.10 -0.05 0.00

4 1 2 5

retlv dnppc gelDF_st antDRGi

Variétés Isard, Cherokee et Cartouche

-3 -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0

5 6 3 1 1 2 3 4 3 2 2 1

xeauhv gelhvc_nj gelDF_tx antIFi petpDRG srDRG t25DRG_nj Variétés Isard, Cherokee et Cartouche

-3 -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0

5 6 3 1 1 2 3 4 3 2 2 1

xeauhv gelhvc_nj gelDF_tx antIFi petpDRG srDRG t25DRG_nj

retlv : retard à la levée dnppc : perte de plantes xeauhv : excès d’eau hivernal gelhvc_nj : gel hivernal (modèle) gelDF_st : gel entre IF et DF

antIFi : note ascochytose à IF (modèle) antDRGi : note d’ascochythose à DRG petpDRG : sécheresse cumulée à DGR srDRG : somme des rayonts à DRG t25DRG_nj : tmax > 25° de DF à DRG

Pois d’hiver « classiques » :

-‐ Ascochytose ("anthracnose") à IF (-‐22 à -‐25 qx/ha)

-‐ Fortes tmp entre DF et DRG (-‐9 à -‐13 qx/ha)

-‐ Sécheresse et faible rayonnem^t entre DF et DRG

-‐ Gel hivernal (Cart) et avant DF (-‐2.5 qx/ha pour Isard)

-‐ Excès d’eau hivernal

Isard

Cherokee Cartouche

Pois d’hiver à semis précoce :

-‐  FL de début de cycle : perte de plantes (jusqu’à -‐32 q) et retard à la levée (jusqu’à -‐7q)

-‐ Gel entre IF et DF (malgré le caractère HR, jusqu’à -‐30q) -‐ Ascochytose à DRG

Pas de stress hydrique, pas d’azote, pas de

verse

(14)

Caractérisation des essais (variétés d’hiver classiques)

0 5 10 15 20 25 30 35 40

xeauhv gelhvc_nj gelDF_tx antIFi srDRG petpDRG t25DRG_nj auzevi08_S2_T

Pertes de Rdt estimées (qx/ha à 14%)

Isard Chero Carto

0 5 10 15 20 25 30 35 40

xeauhv gelhvc_nj gelDF_tx antIFi srDRG petpDRG t25DRG_nj breten08_S1_T

Isard Chero Carto

0 5 10 15 20 25 30 35 40

xeauhv gelhvc_nj gelDF_tx antIFi srDRG petpDRG t25DRG_nj mons08_S2_T

Isard Chero Carto

0 5 10 15 20 25 30 35 40

xeauhv gelhvc_nj gelDF_tx antIFi srDRG petpDRG t25DRG_nj mons09_S2_T

Isard Chero Carto

0 5 10 15 20 25 30 35 40

xeauhv gelhvc_nj gelDF_tx antIFi srDRG petpDRG t25DRG_nj montes08_S2_T

Isard Chero Carto

Auzeville en 2008 :

-‐ Rôle très marqué de l’ascochytose à l’iniDaDon ﬂorale

Mons 2008 :

-‐ Prédominance des fortes températures entre DF et DRG

-‐ Rôle moindre du gel entre IF et DF (Isard) et de l’excès d’eau hivernal

Dans les deux essais, la sécheresse et le

manque de rayonnement entre IF et DRG

ont joué un rôle

(15)

Caractérisation des essais (réseau Hr)

breten08_S1_T

0 5 10 15 20 25 30 35

Pertes de Rdt (qx/ha à 14%)

theix07_S1_T

0 5 10 15 20 25 30 35

Pertes de Rdt (qx/ha à 14%)

Deux essais contrastés Bretenières 2008 :

-‐ Rôle comparable de 3 FL, -‐ Pas de pertes de plantes Theix 2007 :

-‐ Rôle prépondérant du gel entre IF et DF

-‐ Perte de plantes

-‐ Pas de retard à la levée

(16)

Pour 886/01,

FL observés, aoendus :

-‐ ascochytose -‐ perte de plantes

Autres FL :

-‐ gel entre IF et DF (site de Theix en montagne)

-‐ retard à la levée

FL aoendus, absents :

-‐ verse

-‐ stress de ﬁn de cycle

 Pistes pour opBmiser un réseau expérimental :

-‐ essais redondants

-‐ augmenter la diversité des milieux pour avoir d’autres FL (nouveaux sites, variaDons de conduites…)

Str ucturation d’un réseau expérimental Exemple du réseau Hr

Gel-‐DF Pertes de plantes Gel-‐DF

Gel-‐DF Retard à la levée Gel-‐DF

Pertes de plantes

Asco à DRG + autres

(17)

Le rendement en protéines

(qx/ha à 0% d’eau)

varie beaucoup plus que le taux de protéines

Isard : 6.4  16.6 q/ha (20.0  23.4 %) Cherokee : 3.7  13.5 (19.9  23.3 %) Cartouche : 6.4  14.1 (19.2  22.4 %) 886_01 : 3.2  12.9 (20.6  26.1 %)

Le RdtP (potenBel) d’Isard, Cherokee et 886_01 est plausible Le diagnosBc est idenBque au diagnosBc « Rdt » pour Isard

(les 3 mêmes FL, même R²),

moins explicaBf pour Cherokee et 886_01, plus explicaBf pour Cartouche (1 FL de plus)

Diagnostic sur le rendement en protéines

nb RdtP0 RdtP0 RdtP0 RdtP0 R² nb FL

essais moy min (essai) max (essai) (TP min) (TP max) pot identifiés Isard 19 10.83 6.40 Chartainv 2007 16.60 Le Rheu 2009 20.0 23.4 13.82 51.8 3 Cherokee 14 10.36 3.70 Chartainv 2007 13.50 Bretenières 2007 19.9 23.3 14.25 42.5 3 Cartouche 17 9.80 6.40 Chartainv 2007 14.10 Le Rheu 2009 19.2 22.4 26.53 83.8 7 886_01 19 8.49 3.20 Theix 2007 12.90 Mons 2009 20.6 26.1 11.16 49.7 4

(18)

retlv : retard à la levée dnppc : perte de plantes gelhvc_nj : gel hivernal (modèle) gelDF_nj : gel entre IF et DF gelDF_st : (id)

antIFi : note ascochytose à IF (modèle) petpDF : sécheresse cumulée à DF petpDRG : sécheresse cumulée à DGR petpFRG : sécheresse cumulée à FGR rtDRG : quoDent phototherm à DRG rtFRG : quoDent phototherm à FRG srFRG : somme des rayonts à FRG t25DF_nj : tmax > 25° de IF à DF t25DRG_nj : tmax > 25° de DF à DRG

Les fortes temp pendant le remplissage des graines jouent un rôle moins marqué que pour le rendement

La sécheresse et le manque de rayonnement à diﬀérents stades jouent un rôle plus marqué

Facteurs limitants du rendement en protéines

Variété 886_01

-0.06 -0.05 -0.04 -0.03 -0.02 -0.01 0

4 3 1 2

retlv dnppc gelDF_nj srFRG

Variétés Isard, Cherokee, Cartouche

-0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1

0 4 3 1 1 1 10 2 5 8 7 3 2 2

gelhvc_njgelDF_tx antIFi petpDF petpDRGpetpFRG rtDRG rtFRG t25DF_njt25DRG_nj

(19)

Le nombre de témoins communs est réduit On bénéﬁcie moins de l’eﬀet

complémentaire des témoins révélateurs

nb Rdt Rdt Rdt Rdt R² nb FL

essais moy min (essai) max (essai) pot identifiés Isard 5 ans 55 54.6 15.9 Lavalette 2008 81.1 Le Rheu 2010 104.2 47.4 6

Isard 4 ans 45 54.7 15.9 Lavalette 2008 81.1 Le Rheu 2010 110.0 49.6 6 Cartou 4 ans 46 50.5 25.9 Lavalette 2008 72.8 Houville 2010 98.8 55.5 7

Facteurs limitants du rendement

de 2007 à 2011 (variétés Isard et Cartouche)

On garde des ajustements de l’ordre de 50%

Mais eﬀet de diluDon des facteurs limitants avec un grand nombre de milieux

6 facteurs limitants pour Isard, 7 pour Cartouche

rtFRG : rapport Srgl/Stmp à FRG antDRGi : note ascochytose à DRG (modèle) rtDF : rapport Srgl/Stmp à DF dsdIF : déﬁcit hydrique à IF

xeauxIF : Excès d’eau maximal entre levée et IF stIF : faibles températures entre levée et IF

Pour Isard (5 ans) : Ascochytose à DRG, puis rayonnement, puis déﬁcit

hydrique

(20)

Décrire le réseau d’essais par une analyse sur des témoins révélateurs

Expliquer les variaBons de comportement des variétés

2-‐ DiagnosBc agronomique

IdenDﬁer les facteurs limitants ayant le plus agi sur les témoins révélateurs et quanDﬁer leur impact 1-‐ Calcul des variables descripBves de tous les

facteurs limitants possibles sur un peBt nombre de témoins révélateurs

3-‐ Analyser l’interacBon génotype x milieu sur l’ensemble des variétés

EsDmer les tolérances variétales aux facteurs limitants

Diagvar : une méthode d’analyse des résultats d’essais variétaux

ObjecBfs Etapes

(21)

EsBmaBon de la tolérance des variétés au facteur

limitant décrit par la covariable

environnementale Ce

₁

Rdt

_ij

= Rdt

_m

+ G

_i

+ M

_j

+ G

_i

* M

_j

+ E

_ij

Régression factorielle progressive uBlisant les covariables environnementales,

avec contrainte de signe sur l’eﬀet principal :

Effet

milieu Interaction Moyenne

générale

Effet du

génotype Erreur

ρ₁₁ : Génotype 1 tolérant

ρ₁₂ : Génotype 2 peu tolérant

SigniﬁcaBon des paramètres génotypiques ρ

_ni

Valeurs de la covariable Ce₁ dans chaque milieu

Part d’interaction

du Rdt (terme ρ_1i.Ce_1j)

ρ

_1i

.Ce

_1j

+ … + ρ

_ni

.Ce

_nj

+ G

_i

.M’

_j

(décomposiDon linéaire de l’interacDon)

3- Analyser l’interaction génotype x

milieu sur l’ensemble des variétés

(22)

2007 2008 2009 2010 2011

N1 10

cheyen 10

N2 13

N3 10 13

james 10 13 2 12

lucy 10 13 1 3

cherok 10 13 1 1

isard 10 13 10 11 11

cartou 13 10 11 12

enduro 3 10 11 12

indian 10 11 7

N4 11 12

N5 12

N6 12

N7 12

N8 11

Application sur le réseau CTPS de pois d’hiver classiques de 2007 à 2011

10 à 13 essais par année

16 variétés

Pour avoir des listes plus homogènes, travail sur deux

sous-‐ensembles d’essais

(23)

Etude de deux sous-réseaux

10 20 30 40 50 60 70 80

Rendement par variété (qx/ha à 14%)

Rendement moyen par essai (qx/ha à 14%)

Rendement par variété / Rendement par essai (2007 et 2008)

cherok isard N3 james lucy

20 30 40 50 60 70 80 90

isard N4 indian enduro cartou

Réseau 2007-‐2008 23 essais

Rdt Rdt Rdt mini moy maxi 19.8 51.1 69.8 5 variétés

Réseau 2010-‐2011 23 essais

Rdt Rdt Rdt mini moy maxi 31.9 52.9 80.0 5 variétés

1 variété commune aux

deux réseaux : Isard

(24)

Comportement différencié des variétés (2007-2008)

y = 0.9881x + 1.4743 R² = 0.922

y = 1.1068x -‐ 4.631 R² = 0.9394

y = 0.8214x + 7.8725 R² = 0.8611

10 20 30 40 50 60 70 80

Pente Coef Moy Max regc déter 52.0 67.6 0.99 92.2 51.9 70.9 1.11 93.9 50.9 72.2 1.05 90.5 50.8 70.5 1.04 91.3 49.8 71.3 0.82 86.1

51.1 69.8 1 100

cherok isard

N3 james

lucy Moy

Régression conjointe

Parmi les variables disponibles, à quel facteur limitant le rendement est-‐il corrélé ?

rdtprot prot pmg antitry ngm2 ddflo dfflo durflo precmat peuplev peupshv difnp survhv htfflo htrec difht vrsveg vrsmat pinodes oidium rdt14 0.97 -0.43 0.50 0.01 0.86 0.21 0.15 -0.11 0.12 0.06 0.50 -0.47 0.76 0.08 -0.15 0.53 -0.24 -0.32 -0.23 -0.34 rdtprot -0.21 0.43 -0.04 0.87 0.21 0.19 -0.03 0.10 0.05 0.48 -0.44 0.68 0.14 -0.04 0.52 -0.23 -0.29 -0.15 -0.08

Pertes de

plantes

(25)

Réponse des variétés aux pertes de plantes (2007 et 2008)

y = -‐3.5772x + 54.283 R² = 0.8867

y = -‐2.1122x + 50.693 R² = 0.7414

0 10 20 30 40 50 60 70

0 5

10 15

20 25

Pertes de plantes en % par essai

Rendement par variété / Pertes de plantes par essai

pente coef Moy Max regf déter 52.0 67.6 -3.32 91.8 51.9 70.9 -3.58 88.7 50.9 72.2 -3.51 88.0 50.8 70.5 -2.15 78.1 49.8 71.3 -2.11 74.1 51.1 69.8 -2.93 89.9 cherok

isard N3 james

lucy Moy

Régression factorielle

Lucy et James ont un rendement qui diminue

moins rapidement en cas de pertes de plantes

(26)

Comportement des variétés (2010-2011)

y = 1.0084x + 2.0164 R² = 0.8723

y = 1.1548x -‐ 6.5434 R² = 0.9566

y = 0.8416x + 5.307 R² = 0.8767

20 30 40 50 60 70 80 90

isard N4 indian enduro cartou

isard N4 indian enduro

cartou Moy

pente coef Moy Max regc déter 55.4 81.1 1.01 87.2 54.5 83.4 1.15 95.7 53.3 87.4 1.01 88.3 52.9 75.6 0.99 95.3 49.8 72.8 0.84 87.7

52.9 80.0 1 100

Régression conjointe

Parmi les variables disponibles, à quel facteur limitant le rendement est-‐il corrélé ?

rdtprot prot pmg ngm2 ddflo dfflo durflo precmat peuplev peupshv difnp froid survhv pouvcou htfflo htrec difht vrsveg vrsmat pinodes rdt14 0.95 0.21 0.33 0.84 0.33 0.57 0.59 0.27 0.19 0.53 0.06 -0.30 -0.11 0.44 0.74 0.06 0.52 -0.46 0.61 0.36 rdtprot 0.50 0.38 0.81 0.33 0.62 0.65 0.19 0.12 0.45 0.00 -0.26 -0.34 0.52 0.82 0.01 0.59 0.05 0.58 0.41

Diagnostic des facteurs limitants et évaluation des tolérances variétales

Diagnostic des facteurs limitants et évaluation des tolérances variétales

Diagnostic des facteurs limitants et évaluation des

tolérances variétales

Christophe Lecomte , INRA Agroécologie, Dijon

La production des protéagineux est instable

Les variétés ne réagissent pas de la même façon dans les diﬀérents

milieux

Instabilité de tous les

caractères de producBon

L’instabilité est due aux variaBons de

l’environnement et aux diﬀérences de sensibilité des variétés aux facteurs environnementaux

La production des protéagineux est instable

P o is d 'h ive r

Les catalogues ne fournissent que des informations partielles sur les aptitudes variétales

 On a peu d’éléments pour choisir les variétés en foncBon des caractérisBques connues des milieux

Résistance aux maladies, aux fortes températures, à la sécheresse,

… ?

Le mode d’interprétation des résultats des essais variétaux

ne permet pas de valoriser l’interaction génotype x milieu

-­‐

Le mode d’interprétation des résultats des essais variétaux

ne permet pas de valoriser l’interaction génotype x milieu

Décrire le réseau d’essais par une analyse sur des témoins révélateurs

Expliquer les variaBons de comportement des variétés

2-­‐ DiagnosBc agronomique

IdenDﬁer les facteurs limitants ayant le plus agi sur les témoins révélateurs et quanDﬁer leur impact 1-­‐ Calcul des variables descripBves de tous les

facteurs limitants possibles sur un peBt nombre de témoins révélateurs

3-­‐ Analyser l’interacBon génotype x milieu sur l’ensemble des variétés

EsDmer les tolérances variétales aux facteurs limitants

Diagvar : une méthode d’analyse des résultats d’essais variétaux

ObjecBfs Etapes

1- Décrire les facteurs limitants

1- Décrire les facteurs limitants

Variables descripBves des facteurs limitants

-­‐ converDes sur une échelle commune (de 0 à 100)

-­‐ croissantes avec l’eﬀet du

FL

Exemple de modèle : régression linéaire mulDple pas à pas uDlisant les variables descripDves des facteurs limitants, avec contrainte sur le signe des variables

Rdtr j = λ 0 + λ 1 .FL 1j + λ 2 .FL 2j + … + λ n .FL nj + E j

2- Diagnostic agronomique

IdenBﬁer et quanBﬁer les facteurs limitants

responsables des variaBons de la variable de producBon

Intérêt d’uBliser des modèles staBsBques : rapidité, validité staDsDque

-­‐ Régression linéaire mulDple simple ou avec mélange de modèles

-­‐ Régression PLS

Résultats du diagnostic sur le réseau CTPS 2007-2008-2009 (4 variétés d’hiver)

Rdts observés

Isard : 31.8  87.6 q/ha Cherokee : 19.1  81.7

Cartouche : 33.6  73.0 886_01 : 15.1  61.1

Rdt potenBel = ordonnée à l’origine de la régression Valeurs plausibles

plus forte pour Cartouche (85.8) plus faible pour 886_01 (59.9) R² relaBvement peu élevés

pour Isard et Cherokee (3 FL) Variable

Rendement

Nature des facteurs limitants et paramètres associés

Caractérisation des essais (variétés d’hiver classiques)

Auzeville en 2008 :

-­‐ Rôle très marqué de l’ascochytose à l’iniDaDon ﬂorale

Mons 2008 :

-­‐ Prédominance des fortes températures entre DF et DRG

-­‐ Rôle moindre du gel entre IF et DF (Isard) et de l’excès d’eau hivernal

Dans les deux essais, la sécheresse et le

manque de rayonnement entre IF et DRG

ont joué un rôle

Caractérisation des essais (réseau Hr)

Deux essais contrastés Bretenières 2008 :

-­‐ Rôle comparable de 3 FL, -­‐ Pas de pertes de plantes Theix 2007 :

-­‐ Rôle prépondérant du gel entre IF et DF

-­‐ Perte de plantes

-­‐ Pas de retard à la levée

Pour 886/01,

FL observés, aoendus :

Autres FL :

FL aoendus, absents :

 Pistes pour opBmiser un réseau expérimental :

Str ucturation d’un réseau expérimental Exemple du réseau Hr

Le rendement en protéines

varie beaucoup plus que le taux de protéines

Isard : 6.4  16.6 q/ha (20.0  23.4 %) Cherokee : 3.7  13.5 (19.9  23.3 %) Cartouche : 6.4  14.1 (19.2  22.4 %) 886_01 : 3.2  12.9 (20.6  26.1 %)

Le RdtP (potenBel) d’Isard, Cherokee et 886_01 est plausible Le diagnosBc est idenBque au diagnosBc « Rdt » pour Isard

-‐

2-‐ DiagnosBc agronomique

IdenDﬁer les facteurs limitants ayant le plus agi sur les témoins révélateurs et quanDﬁer leur impact 1-‐ Calcul des variables descripBves de tous les

3-‐ Analyser l’interacBon génotype x milieu sur l’ensemble des variétés

-‐ converDes sur une échelle commune (de 0 à 100)

-‐ croissantes avec l’eﬀet du

Rdtr _j = λ ₀ + λ ₁ .FL _1j + λ ₂ .FL _2j + … + λ _n .FL _nj + E _j

-‐ Régression linéaire mulDple simple ou avec mélange de modèles

-‐ Régression PLS

-‐ Rôle très marqué de l’ascochytose à l’iniDaDon ﬂorale

-‐ Prédominance des fortes températures entre DF et DRG

-‐ Rôle moindre du gel entre IF et DF (Isard) et de l’excès d’eau hivernal

-‐ Rôle comparable de 3 FL, -‐ Pas de pertes de plantes Theix 2007 :

-‐ Rôle prépondérant du gel entre IF et DF

-‐ Perte de plantes

-‐ Pas de retard à la levée

2-‐ DiagnosBc agronomique

IdenDﬁer les facteurs limitants ayant le plus agi sur les témoins révélateurs et quanDﬁer leur impact 1-‐ Calcul des variables descripBves de tous les

3-‐ Analyser l’interacBon génotype x milieu sur l’ensemble des variétés

sous-‐ensembles d’essais

Réseau 2007-‐2008 23 essais

Réseau 2010-‐2011 23 essais

Parmi les variables disponibles, à quel facteur limitant le rendement est-‐il corrélé ?

Parmi les variables disponibles, à quel facteur limitant le rendement est-‐il corrélé ?