Early assessment of organic winter wheat performances (yield and grain protein content): a combination of regional agronomic diagnosis, modelling with weed indicators and analysing information sampled by farmers to manage their technical practices. - Archive ouverte HAL Access content directly
Theses Year : 2008

Early assessment of organic winter wheat performances (yield and grain protein content): a combination of regional agronomic diagnosis, modelling with weed indicators and analysing information sampled by farmers to manage their technical practices.

Evaluation précoce des performances du blé biologique (rendement et teneur en protéines) : une approche combinée de diagnostic agronomique, de modélisation à l'aide d'indicateurs de nuisibilité et d'études des pratiques dans les exploitations agricoles

Marion Casagrande
  • Function : Author
  • PersonId : 873485

Abstract

As agriculture is expected to be more sustainable, organic farming offers an opportunity of respecting the environment. However, organic yields still remain under conventional ones. Yields and grain protein contents are highly variable and limited by numerous factors. Moreover, low grain protein contents limit commercialization of organic wheat as they are often under the required level of 10.5% by millers. In order to improve organic winter wheat performances, first, the limiting factors and cultivation techniques explaining yield and grain protein content variability were identified and ranked through a regional agronomic diagnosis carried out in south-eastern France. A innovative statistical method, mixing model, was used to carry out this diagnosis. Then, models, which predict the effect of an early weed density on yield and late weed density distributions, were developed, using quantile regression methods. Those models could help to adjust fertilisation and weed control strategies during the crop cycle. Finally, those previously identified weed indicators were compared to those used by farmers in their fields to manage cropping techniques. Prospects for the assessment of decision support system tool for fertilisation and weed control in organic winter wheat were also provided.
Dans l'optique d'une agriculture plus durable, l'agriculture biologique offre l'opportunité d'une production agricole plus respectueuse de l'environnement. Néanmoins, en agriculture biologique, les niveaux de production sont inférieurs à ceux de l'agriculture conventionnelle. Le rendement et la teneur en protéines du blé biologique sont très variables et limités par de nombreux facteurs. Les faibles teneurs en protéines posent des difficultés de commercialisation car elles sont généralement inférieures au seuil de 10,5% que les organismes de collecte exigent pour les débouchés de panification. Afin d'améliorer les performances du blé biologique, dans un premier temps, les facteurs limitants et les pratiques agricoles expliquant ces performances ont été identifiés et hiérarchisés à l'aide d'un diagnostic agronomique réalisé en région Rhône-Alpes. Ce diagnostic a été réalisé à l'aide d'une méthode statistique innovante de mélange de modèles. Puis, des modèles permettant de prédire la distribution du rendement et de la densité d'une population d'adventices tardive à partir d'une densité précoce dans des parcelles de blé biologique, ont été mis au point à l'aide de la méthode de régression quantile. Ils permettent d'aider au raisonnement des pratiques de désherbage et de fertilisation. Enfin, une analyse des pratiques des agriculteurs a permis de prendre en compte la manière dont les agriculteurs prélèvent des informations sur leurs parcelles pour déclencher leurs pratiques. Des propositions sont ensuite discutées pour valoriser les résultats de ce travail dans la construction d'un outil d'aide à la décision destiné à raisonner les pratiques de désherbage et de fertilisation.
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Dates and versions

pastel-00004736 , version 1 (09-04-2009)

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  • HAL Id : pastel-00004736 , version 1

Cite

Marion Casagrande. Early assessment of organic winter wheat performances (yield and grain protein content): a combination of regional agronomic diagnosis, modelling with weed indicators and analysing information sampled by farmers to manage their technical practices.. Life Sciences [q-bio]. AgroParisTech, 2008. English. ⟨NNT : 2008AGPT0052⟩. ⟨pastel-00004736⟩
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