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Le dernier rapport de la FAO (SOFA, 2020) estime que l'agriculture représente plus de 70 % de l'utilisation de l'eau. Ces estimations auront tendance à augmenter, compte tenu de l'accroissement de la population mondiale et de la demande alimentaire.
Au cours des 20 dernières années, les réserves d'eau douce dans le monde ont diminué de plus de 20 %, une tendance qui ne devrait pas s'inverser compte tenu du changement climatique et de ses effets. Des précipitations mal réparties, des sécheresses et des températures élevées pèsent sur les cultures.
Les zones les plus soumises aux effets du changement climatique sont celles du sud de l'Europe (Italie, Espagne, Portugal, sud de la France, Grèce) où les conditions semi-arides ou arides nécessitent l'utilisation de l'irrigation pour obtenir une production agricole qualitativement et quantitativement acceptable.
Ces dernières années, en raison des réglementations visant à accroître l'efficacité des intrants, les systèmes d'aide à la décision(DSS - Decision Support Systems) ont suscité un intérêt croissant. Les modèles de prévision de xFarm Technologies sont conçus, élaborés, calibrés et validés pour fournir aux agriculteurs et aux chaînes d'approvisionnement un outil technique supplémentaire pour les aider dans leurs activités.
Parmi les activités de xFarm Technologies, il y a l'accompagnement des clients dans des parcours pluriannuels de création-personnalisation :
L'expérimentation a eu lieu en collaboration avec Agriveneto Spaune entreprise leader dans la production et la commercialisation de pommes de terre située dans la région de Padovano. Trois stratégies d'irrigation ont été appliquées, comparées et évaluées en termes de quantité et de qualité de la production finale. Tout cela dans le but de personnaliser et de calibrer le système d'irrigation DSS sur base les exigences de la culture, de l'environnement, du sol et de l'exploitation. La culture concernée est la pomme de terre de table (Solanum tuberosum L.), variété Melrose. Les tubercules ont été semés en février 2022 sur un sol argilo-limoneux avec un schéma de plantation de 0,22 m x 0,9 m, et la récolte a commencé en juillet. L'irrigation a été réalisée à l'aide de mini-asperseurs.
Trois stratégies d'irrigation différentes ont été appliquées sur trois parcelles expérimentales :
Le pourcentage de restitution de l'ETc (évapotranspiration de la culture) a été choisi de manière à imposer deux niveaux de stress différents tout au long de la saison ; en outre, dans les thèses 1 et 2, le DSS Irrigation of xFarm Technologies a renvoyé le"conseil d'irrigation" et des informations sur le moment et la quantité d'eau à irriguer. Ces indications représentent les résultats des modèles qui ont pris en compte les variables climatiques de l'exploitation, les caractéristiques du sol, de la culture et de la variété.
Les capteurs installés sur le terrain comprennent la station météorologique xSense Pro (essentielle pour collecter des variables météorologiques contextualisées telles que la température, les précipitations, l'humidité relative, le rayonnement solaire, la direction et la vitesse du vent) ; un capteur Teros 10 à double profondeur (20 cm - 40 cm ) par parcelle (mesure ponctuelle de l'humidité du sol) et un capteur Teros 21 à double profondeur (20 cm - 40 cm) par parcelle (mesure ponctuelle du potentiel de l'eau).
Pendant la saison, en plus de l'enregistrement constant des données (à intervalles de 30 minutes) mesurées par les capteurs installés, les parcelles ont été surveillées sur une base cadencée et des échantillons ont été prélevés pour la cartographie phénologique de la variété par rapport aux DJC (degrés-jours de croissance) et pour l'évaluation de l'apparence et du comportement des plantes (sur es. en termes de vigueur, de présence de symptômes abiotiques et/ou biotiques) avec différents apports d'irrigation.
À l'approche de la récolte, des enquêtes ont été menées pour évaluer la production et le pourcentage de déchets/parcelles (pommes de terre d'un calibre non accepté dans le commerce).
Le graphique 1 montre lestendances climatiques de 2022 enregistrées par la station météorologique située à proximité des parcelles expérimentales. Les précipitations survenues et l'estimation de l'évapotranspiration des cultures (ETc) accumulée au cours de chaque phase phénologique sont également indiquées.
Graphique 1. Tendance climatique 2022 à Stork (PD) avec une répartition de l'année par phase phénologique. Pour chaque phase phénologique, les sommes des précipitations totales (mm) et la somme des Etc (mm) sont indiquées.
En 2022, les précipitations cumulées pendant la saison de croissance (avril à juillet) ont été de 97 mm par rapport à la moyenne historique de 400 mm sur les 10 dernières années au même endroit et pendant la même période. Dans les phases phénologiques les plus critiques du point de vue des besoins en eau, telles que le développement végétatif et le gonflement des tubercules, la culture a fait état de demandes en eau élevées.
Graphique 2. Données d'humidité du sol mesurées par la sonde au cours de la saison dans les parcelles expérimentales où les différentes stratégies d'irrigation ont été appliquées. Pour chaque thèse et pour chaque phase phénologique, l'eau totale percolée et l'eau en termes d'irrigations et de conseils d'irrigation renvoyés par le DSS sont rapportés en mm.
Des réserves naturelles très inférieures à la moyenne et des températures moyennes très élevées ont entraîné la nécessité d'augmenter le nombre d'interventions en matière d'irrigation.
Le graphique 2. montre l'évolution des mesures effectuées par les capteurs d'humidité du sol dans les différentes thèses. Les données de percolation (somme de l'eau percolée par phase phénologique) et les conseils d'irrigation spécifiques pour chaque thèse (eau totale en mm simulée et réalisée) sont également indiqués.
A la fin de la saison, près de la récolte, une série de mesures a été effectuée sur les plantes et les parcelles, y compris la production totale pour chaque thèse. Quelques-unes des données de fin de saison collectées sur le terrain et résultant des analyses préliminaires sont présentées dans le tableau suivant.
D'après une première analyse en fin de saison, on peut constater que la Thèse 2 réalisée à l'aide du système d'irrigation DSS de xFarm Technologies et caractérisée par un rendement moyen de 81% de l'Etc, a conduit à une augmentation de la production d'environ 80 Qli/ha presque pour la même quantité d'eau utilisée pour l'irrigation par rapport à la parcelle Traditionnelle.
Cette différence, qui sera évaluée et validée au cours de la saison expérimentale 2023, peut être attribuée à l'augmentation de l'efficience de l'irrigation rendue possible par l'intégration des informations provenant du DSS d'irrigation et de l'expérience des techniciens. Les conseils d'irrigation fournis par le DSS ont permis d'identifier et de quantifier le moment de l'irrigation et la quantité d'eau à apporter en fonction des besoins réels de la plante dans les différentes phases phénologiques.
Dans la thèse 1, par contre, la production a été plus faible que dans les deux autres thèses parce qu'un rendement Etc moyen de 60% a été choisi contre 81% et 78% respectivement. Ceci a conduit la culture à un stress hydrique qui a affecté la production.
Comme l'a montré l'essai, les systèmes de gestion de l'eau sont un allié important pour une utilisation efficace de l'eau. Malgré les résultats encourageants de l'essai sur le terrain, il est encore nécessaire d'affiner les modèles pour accroître leur efficacité.
Par conséquent, au cours de la saison 2023, le comportement de la culture sera à nouveau évalué en la soumettant à des "stress hydriques contrôlés" à l'aide de capteurs et de modèles mathématiques. Cela sera crucial pour soutenir l'activité d'étalonnage et de validation du DSS Irrigation, car cela permet d'identifier les seuils minimaux et maximaux optimaux d'humidité du sol pour la variété spécifique, le stade phénologique, la texture du sol et les caractéristiques agro-environnementales.
L'objectif est, pour une même production, d'augmenter l'efficacité de l'utilisation de l'eau.
Cela sera possible non seulement grâce à la mise en place d'expérimentations sur le terrain qui permettront de recueillir des données contextualisées sur la culture, la zone et les caractéristiques pédo-climatiques qui permettront de "personnaliser" le produit en fonction des besoins de l'exploitation et de la culture, mais surtout grâce à des systèmes d'aide à la décision tels que les DSS et à l'utilisation de technologies innovantes qui soutiendront et amélioreront la prise de décision par le technicien-agriculteur. Le tout mis à disposition à travers la plateforme xFarm avec le soutien constant de l'équipe de recherche et développement qui accompagnera ce projet et bien d'autres projets agronomiques.
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