Opportunities and constraints to productivity

ARVALIS institut du végétal / INRA

•1/ Le constat

Evolution du rendement blé France

0,0

10,0

20,0

30,0

40,0

50,0

60,0

70,0

80,019

56

1959

1962

1965

1968

1971

1974

1977

1980

1983

1986

1989

1992

1995

1998

2001

2004

2007

Ren

dem

ent

(q/h

a)

Augmentation annuelle des rendements (q/ha/an) par période glissante de 15 ans

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8

1952

-196

6

1954

-196

8

1956

-197

0

1958

-197

2

1960

-197

4

1962

-197

6

1964

-197

8

1966

-198

0

1968

-198

2

1970

-198

4

1972

-198

6

1974

-198

8

1976

-199

0

1978

-199

2

1980

-199

4

1982

-199

6

1984

-199

8

1986

-200

0

1988

-200

2

1990

-200

4

1992

-200

6

1994

-200

8

France

Analyse par département avec calcul d’un intervalle de confiance

Un phénomène européen

Année de stagnation par pays France 1996 (p= 0.00082)

Danemark 1995 (p=0.0043)

Royaume Uni 1996 (p=0.0010)

Hollande 1993 (p=0.00003)

Suisse 1990 (p=0.00004) Italie 1994 (p=0.052)

Espagne 1989 (p=0.18)

Allemagne 1999 (p=0.055)

Méthode :Test de Fischer Comparaison entre modèle linéaire

et modèles linéaires puis plateau

Une réalité des années 1990

2/ Les causes

annee

rend

emen

t co

rrig

e de

l'ef

fet

anne

e (q

/ha)

1970 1980 1990 2000

6070

8090

100

19701971

19731975

1976

1977197819791980

1981

1982

1983

1984

198519861987

198819891990

19911992

1993199419951996

19971998

1999

20002001

200220032004

2005

2006

2007

EVOLUTION DU RENDEMENT (ISA Nord non traite)avec correction annee (reference 2001); 20 meilleurs genotypes

effectif = 36 y= -2480 + x( 1.29 ) R2 = 0.98moyenne x = 1989.4 moyenne y = 79

annee

rend

emen

t co

rrig

e de

l'ef

fet

anne

e (q

/ha)

1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006

9496

9810

010

210

410

610

8

1994

1995

19961997

1998

1999 20002001

2002

2003

20042005

2006 2007

EVOLUTION DU RENDEMENT (CTPS Nord traite)avec correction annee (reference 2004) + correction serie ; 20 meilleurs genotypes

effectif = 14 y= -1965.47 + x( 1.03 ) R2 = 0.95moyenne x = 2000.5 moyenne y = 102.1

Evolution des rendements « non traité » :+ 1,3 q/ha

Evolution des rendements « traités »+ 0,9q/ha

Rendements observés dans les essais variétés en « gommant » les effets année

Conclusion: le progrès génétique est continu

• Pas de tendance à un fléchissement quand on corrige de l’effet année

• Progrès semble plus important en conditions non traitées: variétés modernes plus résistantes, de meilleure qualité (90% BP-BPS): pas incompatible avec productivité

• Résultats similaires trouvés en UK, Finlande…

y = -2.308x + 28.645

R2 = 0.60

-50

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

0.0 5.0 10.0 15.0 20.0 25.0 30.0

pertes de PMG simulées par modèle (T°maxi, sécheresse remplissage)

écart de rendement (q/ha)

y = -0.2203x + 12.13

R2 = 0.51

-50

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

0 50 100 150 200 250

déficit hydrique cumulé montaison

écart de rendement (q/ha)

La variation du rendement est expliquée en grande partie par 2 variables climatiques : sécheresse (montaison, remplissage) et T°C (remplissage)

Picardie Normandie Centre Bourgogne PACA

67% 63% 62% 68% 88%

Mêmes diagnostics en construisant des modèles par région

Evolution de la sécheresse printanière

Chalôns

NîmesToulouseDéficit hydrique cumulépendant le remplissage

Pluies (mm) du 1/10 au 15/7

Pluies (mm) du 1/02 au 10/05

Evolution de l’échaudage thermiqueNb de jours > 25°C pendant le remplissage

Nb de jours > 25°C pendant le remplissage

Chalôns

Nîmes

Toulouse

S de Tmax > 25°C 10 mai – 10 juin

Source : Météo France (Scénario B2)

Depuis 20 ans

Demain…

CA 28 Octobre 2010

Des stress atypiques certaines années

Récolte 2008 Récolte 2010

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1978

1979

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

année N

corr

(sp

earm

an)

ann

ée N

vs

N+1

Vers une augmentation de la variabilité inter annuelle ?

- 7 jours

OBSERVATIONS sur l’anticipation des stades du blé

Evolution des dates d’apparition du stade ’épiaison pour 2 types de variétés

On a gagné 8 jours en 20 ans à l’épiaison

03-mai

08-mai

13-mai

18-mai

23-mai

28-mai

02-juin

07-juin

12-juin

17-juin

1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

date épiaison précoce

date épiaison tardif

Conclusion 1

-Un climat plus pénalisant en tendance-Un climat plus variable

Explique environ 2/3 du « plafonnement »

Evolution du fractionnement de l'azote apporte

1.8

2

2.2

2.4

2.6

2.8

3

3.2

3.4

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

No

mb

re m

oye

n d

'ap

po

rts

N

SCEES Pratiques Culturales ONIGC ARVALIS

Evolution du fractionnement de la fertilisation azotée

Moyenne « grand Bassin Parisien »

Entre +0.5 et 1.3 q/ha en moyenne autour de +/- 40 unités

La fertilisation azotée ?

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

1995 1997 1999 2001 2003 2005

Récolte

Evolution des précédents blé en surface (%

du total)

Blé

Colza

Maîs

Pois

Tournesol

féverole

betterave

60

65

70

75

80

85

90

95

100

1995 1997 1999 2001 2003 2005

Récolte

Rendement

tout

Colza

Pois

féverole

Blé

COLZA+ 15%

POIS- 15%

Analyse sur les 5 départements

Des rotations à base de cultures d’hiver

Autres éléments techniques

•Contraintes réglementaires (azote / produits phytosanitaires)•Erosion de l(efficacité de produits phytosanitaires (Ex. Strobilurines)•Développement des ravageurs (baisse de disponibilité de produits / changements climatiques)

Conclusion 2

La contrainte réglementaire et économique explique 1/3 du

plafonnement

Impact des pratiques : 35/40%Une multitude de facteursIntégration d’aspects techniques /

réglementaires et économiques

Retrouver une croissance des rendements ?

40

45

50

55

60

65

70

75

80

85

90

95

100

1982 1987 1992 1997 2002 2007

Année de récolte

Rendement (q/ha)

Blé d'hiver

Maïs grain

Blé depuis 95

Maîs depuis 95

Linéaire (Blé depuis 95)

Linéaire (Maîs depuis95)

0.29 q/ha/an

Pente nulle

0,0

10,0

20,0

30,0

40,0

50,0

60,0

70,0

80,0

1956

1959

1962

1965

1968

1971

1974

1977

1980

1983

1986

1989

1992

1995

1998

2001

2004

2007

Ren

dem

en

t (q

/ha)

10 à 14q/ha

Blé Les marges de progrès pour une adaptation au changement climatique sont réelles

• une phénologie mieux adaptée aux risques climatiques qui évoluent est permise (connaissance des gènes de développement, esquive…)

• contrainte de l’exigence qualité (progrès génétique)

• une variabilité génétique existante avec des outils de caractérisation

à valoriser à court terme

- besoin par quintal, tolérance aux maladies, potentiel de Poids de 100 grains…

à moyen terme

- fertilité des épis, tolérance à la canicule, à la carence N, effet « stay green », stabilité de la qualité…

• combiner génétique et techniques culturales pour stimuler les effets partiels (meilleur échappement aux maladies, renforcer l’efficience vis-à-vis de l’azote…)

Maïs Effet thermique > 0 dans certaines régions

• Pas de contraintes « qualité », innovations rapidement mis en œuvre par les producteurs

• Pour le futur : impact du raccourcissement du cycle

• Progrès à court terme• mise en œuvre de stratégie d’esquive

• amélioration de l’efficience des irrigations en conditions restrictives (effet « timing » 10-15 q/ha)

•Progrès à moyen terme • Amélioration de l’efficience d’utilisation de l’eau

• Amélioration Tolérance à des stades sensibles (froid et chaud)

• Rupture de la liaison durée du cycle / potentiel (en jouant sur indice de récolte)

Conclusion 3

Retrouver une croissance (0,5 à 1q/ha)

Adapter les variétés et les pratiques à l’évolution climatique

adapter le « bouquet variétal » aux risques climatiques de chaque milieu : esquive / résistance intrinsèque

développer les outils d’aide à la décision pour optimiser les techniques de production

Eviter les contraintes inutiles sur la productiondonner accès à l’innovation tout en restant cohérent avec les

exigences environnementales