les connaissances nouvelles sur le cycle de l’azote: en ... · de très nombreuses études . sur...

Les connaissances nouvelles sur le cycle de Les connaissances nouvelles sur le cycle de ll’’azote: en quoi et comment ontazote: en quoi et comment ont--elles elles ééttéé

intintéégrgréées es

(ou pas) dans les OAD pour la fertilisation azot(ou pas) dans les OAD pour la fertilisation azotéée ?e ?

Sylvie Recous, JeanSylvie Recous, Jean--Marie MachetMarie Machet, , MarieMarie--HHééllèène Jeuffroyne Jeuffroy

INRA, UMR FARE (Reims), INRA US Agro-Impact (Laon-Mons) , INRA UMR Agronomie (Grignon)

3ème journée de prospective du RMT Fertilisation & Environnement - Paris, le 7 Janvier 2011

Rf

– Re

= M'n + X + Xa + Nirr

-

(Nabsf

– Nabse) - Ix - Gx - Lx(=0) - Ls

Organisation engrais

Pertes gazeuses engrais

Lessivage reliquat

ReliquatFin -

entrée

minéralisation irrigation

Apports organiques

AbsorptionFin -

entrée

entrées sorties

Bilan de masse de l'azote minéral du sol

Sources majeures de

variabilité

VariabilitVariabilitéé

des flux N et gestion de la fertilisation Ndes flux N et gestion de la fertilisation N

Améliorer la connaissance des ddes dééterminants de terminants de la variabilitla variabilitéé

de l’offre du sol en azote, du

besoin en azote du peuplement, de l'utilisation de l'engrais ?

Trois principaux domaines de connaissancesTrois principaux domaines de connaissances

1.1.

La fourniture dLa fourniture d’’azote par le sol azote par le sol Diversité des sources organiques (humus, résidus de récolte, produits organiques) & effets des facteurs climatiques

2.2.

La nutrition azotLa nutrition azotéée des culturese des culturesCourbe de dilution critique, effets des carences azotées, déterminants de la teneur en protéine

3.3.

Les dLes dééterminants de la disponibilitterminants de la disponibilitéé

de lde l’’azote pour les azote pour les cultures, en particulier lcultures, en particulier l’’azote de lazote de l’’engraisengrais

microflore du sol, pertes gazeuses, compétition pour l’azote entre processus dans le sol


De trDe trèès nombreuses s nombreuses éétudes tudes sur la «

qualité

»

(composition chimique) ) des rdes réésidus sidus vvééggéétauxtaux

en vue de prédire leur décomposition (minéralisation du carbone) et la minéralisation de l’azote

=> la composition (qualit=> la composition (qualitéé

biochimique et teneur en azote) est un facteur primordialbiochimique et teneur en azote) est un facteur primordial

1. La fourniture d1. La fourniture d’’azote par le sol azote par le sol

Time (days)

0 40 80 120 160 200

g N

kg-1

resi

due-

C-50

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

50

60

Figure 4

37

21

27

10

47

Time (days)

0 40 80 120 160 200

C-C

O2 (

g kg

-1 re

sidu

e-C

)

0

150

300

450

600

750

Figure 2

32

46

41

34

Minéralisation C Minéralisation N

(Trinsoutrot et al. 2000)


Cultures intermédiaires, nouvelles cultures (ex. cultures à

vocation énergétique), systèmes racinaires, autres conditions de décomposition (notamment non labour) , …

racines

tigesfeuilles

Une forte variabilitvariabilitéé

des caractdes caractééristiques chimiques ristiques chimiques des résidus végétaux, en fonction de leur nature fonctionnelle, de leur maturitnature fonctionnelle, de leur maturitéé

et de leur conditions de croissance et de leur conditions de croissance (ex. diversité

de la composition biochimiques de tiges, feuilles et racines pour 5 plantes, Abiven & Recous, 2005)

0

20

40

60

80

100

120

140

C/N0

10

20

30

40

50

60

Soluble Hémicellulose Cellulose Lignine

% matière sèche

0

2

4

6

8

10

12

14

16

Polyphenols

g. kg-1




Une grande diversité

de la composition des matières organiques exogènes et de leur comportement est observée, en fonction de l’origine et des modalités de traitements (Nicolardot et al., 2004)

Etablissement de «

typologie

»

des matières organiques exogènes basée sur la composition chimique et biochimique pour prédire le potentiel de minéralisation N (Lashermes et al., 2010)

Bases de données « PRO »

=> Paramétrage de modules simplifiés de minéralisation

Effluents d'élevage (48)

Jours (28°C)0 10 20 30 40 50

% N

org

aniq

ue

-40

-20

0

20

40

60

Produits compostés (17)

Jours (28°C)0 20 40 60 80 100

% N

org

aniq

ue

-40

-20

0

20

40

60

Boues STEP (15)

Jours (28°C)0 50 100 150



Exemple de relations entre le rapport C/N de la fraction organiExemple de relations entre le rapport C/N de la fraction organique et la que et la minminééralisation de lralisation de l’’azote pour les matiazote pour les matièères organiques res organiques

exogexogèènesnes

(Nicolardot et al., 2004)

Rapport C organique / N organique

0 10 20 30 40

N m

inér

alis

é (%

N o

rgan

ique

)

-40

-20

0

20

40

60

80

100


No > 90

65 < No ≤ 90

No ≤ 65 CEL > 400

Oui

Non

Classe 1

Classe 2

Classe 6

LIG > 200

Oui

Non

Classe 5

SOL > 700

Oui

Non

Classe 4

450 < SOL ≤ 700

Oui

Non Classe 5

No > 30

Oui

Non

Classe 3

Classe 5

Apport de produit résiduaire organique

Forte minéralisation N : [20-30] mg N /kg MS (2 mois)

Très forte minéralisation N : ≥ 40 mg N /kg MS (2 mois)

[0-15]

[0-10]

[-10, 5]

Risque d’organisation N [-10, 0] mg N /kg MS

Typologie des produits rTypologie des produits réésiduaires vissiduaires vis--àà--vis vis de la minde la minééralisation de N ralisation de N (Lashermes et al., 2010)


Résidus

C/Nrésidus

BiomassezymogèneC/Nbiomasse

HumusC/Nhumus

N minéral

k YCO2

λ h

CO2

Flux C Flux N

k = taux de décomposition des résidusλ = taux de décomposition de la biomasseY = rendement d’assimilation de la biomasseh = rendement d’humification

Schéma du module “résidus” inclus dans le modèleSTICS(Nicolardot et al., 2001)


Exemples dExemples d’’intintéégration de la qualitgration de la qualitéé

chimique dans les chimique dans les modules/modules/ééquations de prquations de préédiction de la mindiction de la minééralisation ralisation

01020304050

0 100 200 300

Temps normalisé

(jours)

kg N/ha

N = 70 * (0.7 –

0.21* e (-0.86 * t)

–

0.49 * e (-0.0121 * t))

Cinétique de minéralisation N d’une vinasse de sucrerie : intégration dans AzoFert®

(Machet et al., 2004

Date d’apport

Contribution en N pour Betterave(kg N/ha)

15 Août

615 Septembre

915 octobre

1315 Novembre

1715 Mars

48


L

’étude des déterminants de la minéralisation de l’azote organique humifié

dans les sols cultivés : pas d’avancées significatives , plutôt des améliorations

••

ParamParaméétrage du K2trage du K2••

Prise en compte dPrise en compte d’’un pool actif et dun pool actif et d’’un pool inerte un pool inerte dans le compartiment N organique, par exemple dans le modèle AMG (Andriulo et al., 1999)

-

partition calée sur celle du carbone-

fraction active fixée à

1/3 de la fraction totale

(quel que soit le contexte agropédoclimatique)

Travaux en cours••

ParamParaméétrage du K2 trage du K2 Valé

et al. (2007) : •

Modèle statistique ANN (Artificial Neuronal Network) à

4 variables :Argile et Carbonate de calcium, -

pH eau. Fréquence de colza dans la rotation


Le climat

kk

CO2

La texture

Le labour

Minéralisation

lente du Carbone

du sol

Les principes du calcul: Ca

= 33% Corg

k= 0.02 à 0.06 fonction teneur argile, calcaire, travail du soldC/dt = k’1.m –

k.Ca

C stable

C actifKK’’11

. m. m

Humification

1 –

k’1

Résidus

organiquesLes pailles

Les racines

Le fumierLe compost

Minéralisation rapidedu Carbone des résidus

Un modèle simple de calcul de bilan humique à

la parcelle : AMG* (Andriulo et al., 1999)


Approche dynamique de l’évolution des matières organiques du sol : utilisation du concept de temps normalisé

(Andren & Paustian, 1987)

•

Objectif :

Prise en compte des variations de tempPrise en compte des variations de tempéérature (T) et drature (T) et d’’humidithumiditéé

(H)(H)

du sol par des fonctions décrivant les effets de la température f(T) et de l’humidité

g(H) sur les processus dépendant des activités microbiennes relatifs aux cycles du C et N dans le sol;

•

Intérêts

: -

Simuler lSimuler l’’effet du climat en utilisant des vitesses potentielles de transfeffet du climat en utilisant des vitesses potentielles de transformationormation•

-

Standardiser et extrapoler les références, généraliser à

des contextes très variés

-

Comparer des vitesses de transformations pour diffComparer des vitesses de transformations pour difféérentes situations prentes situations péédoclimatiquesdoclimatiques

-

Comparer les dynamiques mesurées au champ et au laboratoire

T°C

température

Tref Tref+10

humidité

f(T) g(H)

Hmin Hcc

0.2

1.0

Jour normalisé = f(T)*g(H) référence = 15°C et Hcc

T°C

température

Tref Tref+10

humidité

f(T) g(H)

Hmin Hcc

0.2

1.0

Jour normalisé = f(T)*g(H) référence = 15°C et Hcc

N minéralisé

-40

-20

0

20

40

0 50 100 150

Jours "normalisés"

CI

Colza

Vinasse

Temps normalisé ⇒ Temps réel

N minéralisé

-40

-20

0

20

40

juil oct janv avr juil

Colza

CI

Vinasse

Reliquat Récolte


Exemple: Azofert (Machet et al., 2004)


1.1.


2.2.


3.3.


de lde l’’azote pour les azote pour les cultures en particulier lcultures en particulier l’’azote de lazote de l’’engraisengrais




2. La nutrition azot2. La nutrition azotéée des culturese des cultures

Indice de nutrition azotIndice de nutrition azotééee

: INN = %Nobs

/ %NcritINN ≥

1 ⇒ l’azote n’est pas limitant de la croissance du bléINN < 1 ⇒ la culture est en carence azotéeL’intensité

de la carence est d’autant plus forte que l’INN est faible

Une étape déterminante dans les recherches sur la nutrition azotée Caractériser l’état azoté

d’une culture par l’INN et la courbe de dilution critique

Courbe critique :Si BM < 1.55 t/ha

alors %Ncrit

= 4.4Si BM ≥

1.55 t/haalors %Ncrit

= 5.35 MS-0.442

(Justes et al., 1994)

BMobs

%Ncrit

%Nobs

Blé (Justes et al., 1994); Colza (Colnenne et al., 1999); Maïs (Plénet et Cruz, 1997); Pois (Ney et al., 1997); Pomme de terre (Duchenne et al., 1997); Betterave (Duval et al., 2003); etc.

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

INN

TEMPS

Durée

: DC

Intensité

: IC

SortieHiver Floraison

Etudes portant sur les conséquences d’une nutrition azotée suboptimale: caractérisation des carences azotées et effets sur le nombre de grains par m²

Caractéristiques d’une carence(Jeuffroy et Bouchard, 1999)

Effet de la carence sur le NG/m²

ING = Indice de Nb de grains/m²

=

NG/m²

d’une culture carencée / NG/m²

d’une culture non carencée cultivée dans les mêmes conditions

y = -0.0012x + 1.0319R2 = 0.9439

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

0 100 200 300 400 500 600 700IC*DCIC*DC

ING

ING

non diff de 1diff de 1

La relation entre perte de nombre de grains/m² et caractéristiques de la carence n'est pas différente entre variétés

Après une carence azotée, un apport d’N permet à la culture de recouvrer une vitesse maximale d’absorption

On peut tolérer des carences sans effet préjudiciable sur le rendement



0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

16/1 30/1 13/2 27/2 12/3 26/3 9/4 23/4 7/5 21/5

DATE (jour calendaire)

Indi

ce d

e nu

triti

on a

zoté

e (I

NN

TN1LN2L

Soissons 1996

106.9 q/ha107.0 q/ha

109.6 q/ha

0 .0

0 .2

0 .4

0 .6

0 .8

1 .0

1 .2

1 .4

2 1 -ja n v 1 8 -fé v r 1 8 -m a r s

1 5 -a v r 1 3 -m a i 1 0 -ju in

D A T E

INN

TS N 1 L

Soissons 199593.1 q/ha98.8 q/ha

ConsConsééquences dquences d’’une carence une carence azotazotéée sur le rendement e sur le rendement

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

10-janv 9-févr 11-mars 10-avr 10-mai 9-juinDATE

Indi

ce d

e N

utri

tion

Azo

tée

(IN

N)

NcritB0-99apport d'NB0L-99

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

21-janv 20-févr 22-mars 21-avr 21-mai 20-juin

DATE

Indi

ce d

e N

utri

tion

Azo

tée

(IN

N)

NcritS2-95apport d'NS2L-95

Effet dEffet d’’un apport dun apport d’’azote sur lazote sur l’’INNINN


Jeuffroy et Bouchard, 1999



ESSAIS DE GRIGN ON, 1992 et 1995

0

20

40

60

80

100

120

0 10 20 30 40 50Jours depuis floraison

Azo

te a

ccum

ulé

depu

is

Flor

aiso

n (k

g/ha

)

95-EB95-EC295-EPF92-N092-N192-N392-T

Forte capacité

d’absorption post-floraison

y = 0.76x + 4.13R2 = 0.97

0

100

200

300

0 100 200 300QN Floraison

QN

rem

obili

sé

La quantité

N remobilisée est déterminée par la quantité

N absorbé

à

la floraison

Girard, 1997

y = 0.70x

0

50

100

150

200

250

300

0 50 100 150 200 250 300

Qté

d'N

rem

obili

sé à

la r

écol

te (k

g/m

²)

Qté N absorbé à floraison (kg/m²)

Camp-rémy

Isengrain

Oratorio

Récital

Renan

Arche

DI9714

Hynoprécia

Rumba

Le taux de remobilisation ne change pas en fonction de la variété

Barbottin et al., 2005


La teneur en protéines des grains de blé

modélisée à

partir de l’état du peuplement à

la floraison et du fonctionnement post floraison (Jeuffroy et al., 2000 )

%Pi

Azotedes

grains

Rendementen

grains

N absorbéaprès

floraison

N absavant flo

remobilisé

CroissanceAériennePost-flo

Taille maxides grains

N Disponibledans sol

Stock d'N dans le bléà

floraison

Indicefoliaire

Rayont

To

Autres F.L.

NG/m2

Fonctionnementde la culture

avant floraison(fertilisation N)

Fonctionnementde la culture

après floraison



Azodyn-blé(Jeuffroy et Recous, 1999; Girard, 1997; Jeuffroy et al., 2000

Caractéristiques du sol

(Clay%, CaCO3 %, N%)

Données climatiques

(température, pluie, Irr)

Nature du précédent

Amendement

s organiques

(date, dose, forme)

Minéralisation nette de l’humus, des résidus et des amendements organiques (Mh, Mr, Ma)

Engrais minéral ou organique

(date et dose)

Nmin dans sol

Vitesse de croissance la semaine avant

apport

Indice de nutrition

azotée (NNI)Quantité

de N aérien réel

Courbe de dilution

maxi, Vmax

Climat (rayonnement, température)

Quantité maxi de N accumulé

dans la culture

Biomasse aérienne

Rayonnement intercepté

Indice foliaire

RUE

NG/m²réel Quantité

max de N dans les grains

Max Biomasse des grains

Biomasse des grains = rendement

Quantité

N dans les grains

Teneur en protéines

Acides aminés accumulés

N remobilisé

N dans organes végétatifs

Nmin dans sol à

récolte climat (température)

CAU de l’engrais

climat avant floraison (température, rayonnement, déficit hydrique)NG/m²

max

ENTREES

SORTIES



1.1.


2.2.


3.3.


de lde l’’azote pour les azote pour les cultures en particulier lcultures en particulier l’’azote de lazote de l’’engraisengrais



Les travaux avec isotope 15N : Les travaux avec isotope 15N : ont permis de quantifier des flux: organisation microbienne, flux «

bruts

»

d’azote, relations avec la dynamique du carbone, partition à

court terme entre plante et microorganismes du sol, pertes gazeuses par défaut de bilan

3. Les déterminants de la disponibilité

de l’azote pour la plante

ORGANISATION brute

Matière organique humifiée

MINERALISATION brute

AssimilationAssimilation

Humification

Humification

Résidus de culture

Recyclage

Ammonium Nitrate

NITRIFICATION

Biomassemicrobienne

CO2

Couplage des cycles C et N Couplage des cycles C et N dans le sol dans le sol

Recous et al., 2004


0

1

2

3

4

Culture annuelle Prairie

N (kg/ha/j)

Aita (1996) Loiseau et Thiéry (1992)

Minéralisation brute

Organisation brute.

Minéralisation nette.=-

Flux totaux (ou bruts) de lFlux totaux (ou bruts) de l’’azote estimazote estiméés avec la technique 15N s avec la technique 15N

Recous et al, 1997

3. Les déterminants de l’utilisation de l’azote disponible

⇒Importance de l’état du couvert au moment de l’apport d’azote, pour maximiser l’utilisation et minimiser les pertes⇒ le sol ne constitue pas un «

réservoir

»

pour l’azote de l’engrais⇒La plante est «

apte

»

à

gagner la compétition pour l’azote avec les autres mécanismes, si la synchronisation entre disponibilité

et demande en N du peuplement est bonne .

Les études en dynamique ont démontré

une relation relation éétroite entre utilisation de N apporttroite entre utilisation de N apportéé

et vitesse et vitesse de croissancede croissance

au moment de l’apport , et entre pertes dpertes d’’N engrais et utilisation par la planteN engrais et utilisation par la plante

Limaux et al., 1999

10

20

30

40

50

60

perte

s N en

grais

(% ap

port)

20 30 40 50 60 Utilisation par la culture (% apport)

Mons N1

Mons N2

Lix d1

Lix d2

Lix d3

Mir N2d1

Mir N2d2

0

10

20

30

40

50

60

0 20 40 60 80 100 120

Mirecourt N1

Mirecourt N2

Lixières N2

Mons

N uptake efficiency %

Crop growth rate


3. Les déterminants de la disponibilité

de l’azote pour la plante

Plus récemment les études sur les pertes gazeuses, volatilisation et volatilisation et éémissions de N20missions de N20, conduisent à

élaborer des modules simples et à

les insérer dans les outils de diagnostic (ex. Syst’N) et OAD pour la fertilisation (ex. Azofert) .

VoltVolt’’Air (GAir (Géénermont et al)nermont et al)AZOFERT (Machet et al), AZOFERT (Machet et al),

Morvan et alMorvan et al

CROPS

Organic NOrganic N

AIR

SOIL

WATER

NH 44 + NO 33 -

Organic N

NH 33

NO 33-

NH 44+

N 22

NN 22 OO

NO 33-

Denitrification

Fixation

Volatilisation

Uptake

Transformations

« Fluxs » H Humification

HH

N inputs

Leaching

Exportation

Nitrification

Mineralisation

CultureNOrganic N

AIR

SOIL

WATER

NH 44 + NO 33 -

Organic N

NH 33

NO 33-

NH 44+

N 22

NN 22 OO

NO 33-

DenitrificationDenitrification

FixationFixation

VolatilisationVolatilisation

UptakeAbsorption

TransformationsTransformations

HH Humification

HHHH

N

Apports N

LeachingLessivage

ExportationExportation

NitrificationNitrification

MineralisationMineralisation

NOE (HNOE (Héénault et al)nault et al)

Représentation des processus simulés par le calculateur de l’outil Syst’N (Parnaudeau et al., 2009)


Ex: Dans SYSTEx: Dans SYST’’N N (Parnaudeau et al., 2010)

Dénitrification

: DaDa

= DDpp

* FN

* FW

* FT * FpH (NOE, Henault et al. 2000) Potentiel de dénitrification (Dp)

-

mesuré: dans les modèles NOE, Ceres-EGC-

calculé

en fonction du C organique des sols : Syst’N ( Heinen, 2006, Farquharson et Baldock, 2008)

N20 : Da * Coefficient N20/N20+N2

(NOE, => valeur fixé

à

partir de mesures)

Ex: Dans AZOFERT Ex: Dans AZOFERT (Machet et al., 2004)

Volatilisation d’ammoniac estimée à partir de :* caractéristiques du sol (pH, CEC)* la forme de l’engrais (physique et chimique)* mode d’apport (en surface, incorporation dans le sol)* l’état de végétation de la culture à

la date d’apport de l’engrais

Se traduit par une estimation de la perte sous forme d‘ammoniac, et des recommendations de formes d‘azote à

éviter.

Conclusions et Conclusions et ééllééments de discussionments de discussion

Une approche par « compartiments » et « postes du bilan » du cycle de N dans le système sol-plante, très partagée entre scientifiques et agronomes de terrain: une modélisation implicite ou explicite, qui fait consensus sur les principaux processus àprendre en compte (?)Pas de révolution sur la minéralisation des sources organiques: difficultépersistante à définir des lois d’action génériques, simples et robustes pour une large gamme de substrats et de conditions => nécessaire effort de mutualisation (en cours). Rôle important des microorganismes du sol et nécessité de les prendre en compte pour comprendre le fonctionnement du sol, et des cycles biogéochimiques, mais peu d’utilisation possible dans les OAD pour plusieurs raisonsINN et courbe de dilution critique : une success story ! , outils de diagnostic permettant le pilotage en cours de culture (déclenchement ou non d’un apport N)

–

Prédiction d’entrée en carence = teneur en nitrate de jus de base de tige (Justes et al., 1997) permettant de déterminer la nécessité

d’un apport N–

Evaluation de la biomasse végétale en sortie d’hiver et de l’azote absorbé par le peuplement: colza, blé, …) pour ajuster le calcul de la fertilisation

–

Témoin double densité

(Limaux et al., 2002) permettant d’anticiper l’entrée en carence


Des avancées significatives au cours des 15 dernières années, en modélisation dynamique des processus (sol et plante) permettant d’envisager des stratégies innovantes de fertilisation azotée, et des outils dynamiques (ex. Azofert® et Reliquat virtuel, azodyn-blé en conditions N sub-optimales).

–

Une autre success story: les jours normalisés !!Certaines connaissances sont encore insuffisamment utilisées pour piloter les apports d’azote,

–

les relations entre les dates d’apport (vitesse de croissance) et l’utilisation de l’engrais (fractionnement);

–

les connaissances sur les carences en N conduisent à

des stratégies optimales de fertilisation assez différentes: pourraient être entrées dans les OAD mais ne le sont pas (nécessite notamment de calculer une durée de carence tolérable pour le peuplement et pas seulement une date d’entrée en carence)

–

Connaissances sur les

déterminants de la teneur en protéines des grains ne sont pas rentrés dans les OAD, , mais pourraient l’être

Des recherches intensifiées actuellement, sur les émissions de gaz et notamment le N20, permettant d’envisager dans l’avenir, une meilleure prise en compte de ces processus dans les OAD. La principale difficulté liée à ces processus restera la variabilité spatiale (verticale et horizontale) et temporelle de ces flux, difficile à prendre en compte dans des outils simples (beaucoup d’incertitudes).


ConclusionsConclusions

les connaissances nouvelles sur le cycle de l’azote: en ... · de très nombreuses études . sur...

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