Introduction Maximisation de la pousse Maximisation de la pousse d’épinettes blanches en pépinière

Maximisation de la pousse Maximisation de la pousse

d’épinettes blanches en pépinière

Par Pierre-Yves L’Espérance MTH6301 - A08

Introduction

n 26 millions d’épinettes blanches ont été ensemencés en pépinière au Québec en 2007

n De ce nombre 59% étaient des plants de

n De ce nombre 59% étaient des plants de fortes dimensions (PFD)

n 80% des arbres plantés au Québec sont génétiquement améliorés

Introduction

n La proportion d’épinettes blanches

génétiquement modifiées est très élevée Les plants de différentes familles ne

n Les plants de différentes familles ne

pousseront pas avec les mêmes besoins

n Créer une méthode statistique pour évaluer précisément les besoins optimaux applicable à chaque famille.

Motivations

n 6 derniers étés à travailler pour l’industrie du reboisement.

n Les 5 derniers pour PRT Frontier à Dryden, Ontario.

n Faire un plan qui puisse répondre aux

besoins d’optimisation d’une telle entreprise.

Plan de présentation

n Améliorations génétiques :

n «Tree improvement»

n Au Québec

Les facteurs de pousse

n Les facteurs de pousse

n Les réponses à la pousse

n Le plan CCD

Améliorations Génétiques

n Expériences en «Tree improvement»

n Processus d’optimisation de l’espèce épinette blanche pour des besoins de production accrue.

blanche pour des besoins de production accrue.

«Tree improvement»

n Méthodes : Cueillette de cônes d’arbres préalablement identifiés comme

performants

Production de plants avec ces cônes Production de plants avec ces cônes

Croisement en pollinisation Croisement par greffon

Production de plants

Sélection des meilleurs selon critères préétablis

Améliorations Génétiques

n Au Québec

n Recherches pour améliorer le réseau racinaire au stade juvénile

au stade juvénile

n Recherches pour avoir des plants qui tolèrent mieux les gels et dégels subits

n Recherches en optimisation de production de matière ligneuse

Facteurs de pousse

n Volume du récipient

n Densité du substrat

n pH du substrat

n Teneur en eau du substrat

n Date d’ensemencement

n Humidité dans la serre

n Concentration en CO₂ dans la serre ^FacteursSERRE

Facteurs de pousse

n À noter l’absence du facteur fertilisant

n Facteur essentiel à l’optimisation de l’épinette blanche

n Plusieurs formules existent, mais jalousement

n Plusieurs formules existent, mais jalousement cachées

n Tous les plants de l’expérience devront être soumis aux mêmes conditions de fertilisants selon les recommandations de l’expert.

Espace de variabilité des facteurs de pousse

Facteur Valeur minimale Valeur maximale

Volume du récipient 23 cm³ 262 cm³

Densité du substrat 0,3 g/cm³ 0,7g/cm³

pH du substrat 4 7

pH du substrat 4 7

Teneur en eau du substrat 15% v/v 60% v/v

Date d’ensemencement 5 mai 14 juin

Humidité relative dans la serre

40% 65%

Concentration en CO₂ dans la serre

350ppm 2000ppm

Les réponses à la pousse

n On veut :

Réponse Optimale

Hauteur du plant (cm) maximale

Diamètre de la tige principale (cm) maximale

n Et une équation de prédiction des effets significatifs quadratique incluant les

interactions triples

Masse sèche des parties aériennes (g) maximale Masse sèche du réseau racinaire (g) Maximale Occurrence de moisissure (%) Minimale

Méthodologie

n Chaque essais d’une combinaison de

modalités comprendra 1000 individus de la même famille

n Quel sera le nombre de serres nécessaires?

Tamisage (ordre 1)

Recherche de la région optimale par

descente du gradient

Plan CCD (ordre 2) Obtention

du nouvel espace de variabilité pour CCD

Tamisage

n Nombre maximal de serre à utiliser : 4, à cause des facteurs de serres

n Capacité d’une serre avoisine les 100 000 plants

plants

n Donc plan de tamisage sera un plan complet 2⁷ à 128 essais

n Total de plants : 128 000

n Espace libre par serre : 68 000 pour production normale

CCD (cas de facteurs maximaux)

Contient un plan complet 2⁷ de 128 essais, nécessitant

4 serres

Contient 3 essais au centre nécessitant

1 serre

Contient 14 essais aux axes ± 3,36, nécessitant

4 serres

145 essais 145 000 plants

9 serres

CCD optimisation

n Critère rotatable

n Trouver équation de prédiction quadratique avec effets significatifs (faire la vérification avec effets significatifs (faire la vérification avec interactions triples)

n Trouver les conditions de pousses optimales pour une famille

Conclusion

n Méthode réaliste qui prend en compte les ressources disponibles

Est assez précise pour s’appliquer à

n Est assez précise pour s’appliquer à différentes familles de plants

n Se fait sur une longue période (2x 2 ans)

Références

n Sylvie A. Carles1, 4, Mohammed S. Lamhamedi2, Jean Beaulieu3, Fabienne Colas2, Debbie C. Stowe1 et Hank A.

Margolis1, Génétique et architecture des racines des plants d’épinette blanche produits en pépinière forestière, Colloque de transfert de connaissances Des plants aux plantations : techniques, technologies et performances, Québec 19 septembre 2007

n Mohammed S. Lamhamedi, Optimisation des principales techniques culturales affectant l’architecture des racines et la qualité des plants produits en pépinière forestière, Direction de la recherche forestière (DRF) Ministère des Ressources naturelles et de la Faune, Journée des producteurs en pépinière Institut québécois du développement de l’horticulture ornementale, Drummondville 1er février 2007,

ornementale, Drummondville 1er février 2007,

n Landis T., The Container Tree Nursery Manual, http://www.rngr.net/Publications/ctnm, 1995

n Contact : M. Scott Carpenter, Manager PRT Frontier,

PO Box 757 75 Pollard Road

Dryden ON Canada P8N 2Z4

Phone: 1 800 270 9973 or 1 807 937 8360 (ext 31) scott.carpenter@prtgroup.com