FR 3072854 A1 20190503 FR 1771159 A 20171102 - 1 - DESCRIPTION DE L'INVENTION TITRE MÉTHODE POUR LA FORMATION D'UN INDICATEUR ÉLÉMENTAIRE DE L'EFFICACITÉ AGRONOMIQUE D'AZOTOBACTÉRIES EN SOLS ARABLES DOMAINE TECHNIQUE DE L'INVENTION Agronomie, y compris le pilotage de la fertilisation azotée raisonnée (FR) des grandes cultures par échantillonnage ou prélèvement de sols arables. Il est aussi question de bactéries et d'azotobactéries en proximité de résidus de culture cellulosiques au sol (RCS). ÉTAT DE LA TECHNIQUE 1. Fertilisation raisonnée (FR) et fertilisation azotobactérienne raisonnée (FAR) Bien qu'un consensus existe autour de la méthode Comifer (2013) du bilan, ce calcul des doses prévisionnelles d'engrais azoté (dX) est aujourd'hui controversé (Ravier et al. 2015, 2016, 2017). Plus particulièrement, la fertilisation raisonnée (FR) au sens du Comifer ne comptabilise pas véritablement l'activité des azotobactéries telluriques, notamment en présence de résidus de culture (cellulosiques) au sol (RCS). En effet, ce bilan estime que les gains d'N par fixation non symbiotique (Fns) ne font que compenser les pertes gazeuses d'N par dénitrification (Gs), et que globalement le bilan agronomique de la Fns est en ce sens nul ou négligeable. Enfants pauvres de la microbiologie des sols, ces azotobactéries non-symbiotiques ont longtemps été confinées à la famille Azotobacteracea. Or, nous savons aujourd'hui que le potentiel azotobactérien d'un sol en présence de RCS est bien supérieur aux quelques kg-N/ha/an rapportés. Cette sous-estimation du potentiel azotobactérien peut expliquer pourquoi la biofertilisation azotobactérienne par inoculation des RCS (Claude et Fillion 2004) n'est toujours pas aussi répandue qu'espéré. L'intégration de l'activité de ces azotobactéries dans le calcul des doses prévisionnelles d'engrais N, et P, (cf. FAR, fertilisation azotobactérienne azotée ; EP17196251.7) nécessite le développement d'indices élémentaires spécifiques. De plus, l'activation de cette zone d'activité résidusphérique (ZAR), y compris par inoculation azotobactérienne des RCS (Claude et Fillion 2004 ; FR2833016, EP2314669, EP2684588, etc.), pourra aussi affecter ce calcul. 2. Résidus de d'azote minéral (Nm), post-récolte, automnaux et sortie-hiver Les grandes cultures agronomiques mobilisent qu'une partie de l'azote minéral (Nm) libéré du sol et/ou apporté par fertilisation. Les reliquats d'azote qui en résultent sont aujourd'hui estimés ponctuellement par échantillonnage, soit à l'automne (RAT), soit - le plus souvent, en sortie hiver (RSH ; Comifer 2013). Ces RSH seraient ainsi disponibles à la culture suivante et réduiraient - 2 - d'autant dX. Or, ces mesures - RSH surtout, sont notoirement imprécises pour diverses raisons, y compris la grande variabilité spatiale sur des distances aussi courtes que 10 m (Tabor et al. 1985, Cambardella et al. 1985). L'utilisation de valeurs de densités apparentes de la couche arable, arbitraires et/ou imprécises le plus souvent, n'arrange rien. De plus, les RAT, par définition sur 30 5 cm, sont lessivés en profondeur pendant l'interculture. Or, l'importance de cette lixiviation ne peut pas être déterminée ponctuellement sur une parcelle agronomique lors de la simple détermination des RSH superficielles. Enfin, il y a les coûts et une logistique complexe puisque la détermination des RSH nécessite l'envoie des échantillons dès la sortie hiver, période très chargée pour l'agriculteur, dans l'espoir d'obtenir un résultat du laboratoire dès que possible. C'est pourquoi les 10 RAT sont été proposés comme variable de choix au lieu des RSH (EP2942621). Cela dit, cette invention demeure imparfaite et d'autres indices élémentaire d'eAZB sont recherchés. eAZB appréciable, imprécisément, via les RSH lorsque RAT = 0 à la Figures 1. Ces RSH de l'ordre de 10 à 30 uN (Nb. 1 uN = 1 kg-N/ha) sont commensurables avec les recommandations 15 d'engrais N supplémentaires (20 uN) préconisées par la méthode du bilan Comifer (2013) en présence de RCS. On peut s'étonner de cette recommandation du fait que les RCS semblent plutôt apporter de l'Nm en sortie hiver. En effet, à la Figure 2, les RSH lorsque RAT = 0 en présence de RCS selon une série de modélisation Stics TM (Brisson et al. 2008) sont eux aussi de l'ordre de 10 à 20 uN. Il est vraisemblable que le l'immobilisation transitoire d'Nm profitent aux 20 azotobactéries du sol - très sujettes à rétroaction négative par l'Nm, d'où in fine une contribution nette. Le renforcement du potentiel azotobactérien du sol, y compris par inoculation des RCS (Claude et Fillion 2004) augmentera nécessairement cette contribution en N des azotobactéries résidusphériques (alias « pAZB »). Or, pAZB n'est pas actuellement intégrée dans le calcul de la dX faute de suffisamment d'indices élémentaires satisfaisant du potentiel azotobactérien du sol 25 et/ou de l'efficacité de l'azotobactérisation des RCS (alias « eAZB »). 3. Échantillonnage versus prélèvement des parcelles agricoles Déterminer RAT et/ou RSH selon le Comifer 2013 nécessite l'échantillonnage de la zone 30 d'enracinement. Or, l'étendue de ces zones n'est pas connue ponctuellement, l'homme du métier doit échantillonner une profondeur donnée, disons 60 cm au plus dans la plupart des cas, profondeur toute aussi arbitraire que les susdites densités apparentes. Ce problème d'échantillonnage fait que les susdits RAT et RSH sont donc d'assez pauvres prédicteurs du pouvoir de fourniture en azote du sol. Cela résulte, il me semble, d'un mauvais usage des notions 35 d'échantillonnage et de prélèvement, voire de la confusion des genres. Un échantillon consiste en un ensemble représentatif d'une « population mère » possédant les mêmes caractéristiques constituées soit au hasard, soit suivant une quelconque méthode systématique. Or, trop souvent, seul les teneurs élémentaires (mg/kg de N, P, K, etc.) sont mesurées avec précision, et non le volume de sol et l'étendue de la zone d'enracinement ; l'échantillonnage précis et routinier de la 40 parcelle est donc illusoire. Le prélèvement, lui, consiste plus simplement en une certaine portion sur un total ou sur une masse, sans prétentions statistiques et/ou de représentativité. Le - 3 - prélèvement n'est pas entiché des imprécisions et impertinences trop souvent associés à l'échantillonnage de sols spatialement très variables ; le prélèvement peut par contre, vue sa taille réduite, être échantillonné précisément. 5 Sigles et définitions Azotobactérisation : renforcement, y compris par inoculation (Claude et Fillion 2004), des populations d'azotobactéries telluriques en proximité des résidus de culture au sol (RCS) et de cipans (cultures intermédiaires pièges à nitrates ; Claude et al. 1993 ; Inra 2013). 10 eAZBTM : efficacité de l'azotobactérisation des RCS en termes agronomiques (rendements en grains ou en protéines) par rapport à un témoin avec RCS non-azotobactérisés. Échantillonnage pondéral (ep) : processus pour l'obtention de mesures de volume, de densité et de teneur d'une zone bien défini d'un sol arable en surface de manière à estimer précisément la masse élémentaire (eg. N), par unité de poids tellurique (eg. mg/kg) ou de surface arable (kg/ha). 15 iAZBTM : indice agrégé d'eAZB Indicateurs agrégés (cf. Lairez et al. 2015) : résultent de l'agrégation de plusieurs indicateurs élémentaires impliqués dans un même phénomène, ces indicateurs élémentaires étant exprimés dans une unité commune ou un score (Si) avant d'être agrégés. Cette dernière repose, soit sur une relation empirique démontrée, soit sur des conventions établies par des experts définissant ce qui compose un tel critère élémentaire. 20 Indicateurs élémentaires (cf. Lairez et al. 2015) : utilisés quand un phénomène ne peut pas être décrit directement, ou précisément, en raison de sa complexité. Ils fournissent des informations sur un phénomène en le quantifiant ou le qualifiant. Ils simplifient l'information en se basant sur des observations, des données, des sorties de modèles, ou des mesures. jpe (jours post enfouissement) : se rapportant à rNN5Ois, la période de temps écoulée entre l'enfouissement 25 des RCS, généralement à l'automne et un quelconque prélèvement de la ZAR afin de déterminer ponctuellement rNN. Un cas particulier est jpe*, moment auquel la relation rNN5Ois rNN est la plus appréciable en termes de corrélation ; à ce moment, cette relation est généralement sigmoïdale (logistique ; cf. équation 2) et permet ainsi d'identifier rNN5Ois le plus révélateur d'eAZB, i.e. l'efficacité agronomique de l'azotobactérisation des RCS (cf. Figure 5). 30 jpi (jours post initiation) : se rapportant à rNN50iv, la période de temps, en jours, écoulée entre le début et la fin de l'incubation in vitro du prélèvement de la ZAR. pAZBTM : contribution en azote des azotobactéries résidusphériques Prélèvement indiciel (pi) : processus pour l'obtention d'une certaine portion sur un total ou sur une masse. Contrairement à l'échantillonnage, le prélèvement n'a pas à être priori statistiquement ou pondéralement 35 représentatif de l'ensemble duquel il provient, mais peut lui-même faire l'objet d'un échantillonnage pondéral, cette fois-ci très précis cependant. RAT : reliquats Nm automnaux obtenue par échantillonnage pondéral ; par définition, les RAT sont évalués ici sur 30 cm de profondeur, et cela à l'automne immédiatement avant ou après l'enfouissement des RCS. rNN : ratio massique N-NH4/N-NOsdu sol et/ou de la solution du sol et/ou d'un prélèvement de la ZAR. Sans 40 unités et ne nécessitant pas l'interprétation de la profondeur du sol et/ou de sa densité apparente afin d'exprimer Nm en kg-N/ha, cette variable est assez précise, et moins arbitraire ; du fait du métabolisme N des microorganismes dans le sol, il est aussi le reflète de l'activité immédiate de cette microflore tellurique. - 4 - rNN5Ois : rNN50 in situ. indice de fourniture d'Nm sortie d'hiver calculé sur la base du ratio massique NNH4/N-NOsdu sol et/ou de la solution du sol à l'automne post récolte et en sortie hiver de manière à tenir compte de la lixiviation d'Nm en profondeur pendant l'interculture. Conceptuellement, il s'agit donc rapport RSH/RAT = rNN50is mais calculé à partir d'une relation empirique, avantageusement logistique avec 5 asymptotes de type rNN50is = (a + (d -a) / [ 1 + (rNNjpe* / c)b ]), lorsque rNN = rNNjpe*, i.e. la valeur rNN lorsque jpe (jours post enfouissement) = jpe* (infra). Les paramètres a et d sont des paramètres d'asymptotes (minima et maxima, respectivement), b le paramètre de pente, et c l'abscisse au point de mi-pente (50%) dont l'ordonnée est (a+b)/2. rNN50iv : rNN50 in vitro. ratio massique N-NH4/N-NOsdu sol et/ou de la solution du sol établi à partir d'un 10 prélèvement automnal et/ou post récolte peu avant ou après l'enfouissement des RCS, ledit prélèvement ayant été préalablement incubé jusqu'à obtention d'une phase accélérée d'augmentation de rNN avec le temps d'incubation (jours post initiation, jpi) atteignant 50% du rNN maximum. Ce point d'inflexion desdites accélérations est avantageusement établi à l'aide de fonctions logistiques, par exemple à quatre paramètres et de type rNN = a + (d -a) / [ 1 + (jpi / c)b ] sachant que les paramètres a et d sont des paramètres 15 d'asymptotes (a étant le minimum et d le maximum), b le paramètre de pente, et surtout c correspond à l'abscisse du point de mi-pente dont l'ordonnée est (a+b)/2 lorsque rNN = rNN50iv. RSH : reliquats d'azote minéral (Nm ; kg-N/ha, ou mg-N/kg-sol) sortie-hiver, avant le premier apport d'engrais N et obtenue par échantillonnage pondéral et comprenant l'ensemble de l'Nm, y compris celui provenant de la lixiviation, sur 90 à 120 cm de profondeur. 20 ZAR (zone activité résidusphérique) : volume de sol entourant les résidus de culture cellulosiques en cour de décomposition dans ou sur le sol et affectant l'activité des microflore microbiennes et dont l'étendue est généralement limitée à quelques mm de part et d'autre lesdits résidus de culture. DIVULGATION DE L'INVENTION 25 Problème technique Le problème technique est tripartite. Premièrement, la méthode du bilan (Comifer 2013) dépend d'une estimation des RSH imprécises du fait que les RAT, initialement confinés en surface de la 30 couche arable, vont migrer en profondeur, plus ou moins rapidement selon le type de sol, la pluviométrie, etc. Deuxièmement, il y a confusion entre échantillonnage (pondéral) et prélèvement (indiciel). L'échantillon permet d'avoir une idée d'ensemble de la population de laquelle il provient en vue d'obtenir un résultat représentatif statistiquement significatif. Le prélèvement, lui, n'a pas de prétentions statistiques ou représentatives à l'égard des mesures quantitatives pondérales ; le 35 prélèvement ne concerne qu'une certaine portion prise sur un total, ou sur une masse (poids). Enfin et troisièmement, la méthode du bilan du Comifer (2013) n'intègre pas la contribution de l'azotobactérisation des RCS, néglige pAZB et nuit ainsi au développement de la fertilisation azotobactérienne raisonnée (FAR). 40 Solution technique Je propose d'échantillonner ce prélèvement de terre caractéristique, mais pas nécessairement représentatif, de la parcelle agricole. La solution technique prévoit donc l'échantillonnage - 5 - (pondéral) des rNN d'un prélèvement (indiciel) de terre. L'invention invoque donc les notions d'échantillonnage pondéral, ou massique, et de prélèvement indiciel, mais inverse l'ordre habituel dans lequel s'effectuent ces deux opérations. Le prélèvement concerne donc, non les habituelles couches arables et/ou zones d'enracinement, mais plutôt une certaine zone d'activité 5 résidusphérique (ZAR). La solution technique s'appuie sur, non la masse d'Nm, mais sur le ratio rNN = [N-NI-14/N-NO3]. En effet, rNN est synonyme d'une accumulation d'N-NI-14 à un moment donné ; un rNN plutôt élevé signifie que les ions NH4 en voie de nitrification s'accumulent, vraisemblablement du fait d'une récente (immédiate) activité microbienne (azotobactérienne) plus importante qu'autrement sans RCS (azotobactérisés). 10 Concrètement, je propose une méthode pour la formation d'un indicateur élémentaire de l'efficacité de l'azotobactérisation (eAZB) des résidus de culture cellulosiques au sol (RCS) et de culture intermédiaires pièges à nitrates (cipan) applicable en fertilisation raisonnée (FR) par mesure du ratio N-NH4/N-NO3 (rNN) de l'azote minéral (Nm) du sol sans recourir à l'échantillonnage pondéral 15 de la zone vadose ou d'enracinement et caractérisée en ce que la zone d'activité résidusphérique (ZAR), c'est-à-dire le volume de sol entourant les susdits résidus de culture en cour de décomposition dans ou sur le sol et affectant l'activité des microflores microbiennes, fait l'objet d'un simple prélèvement indiciel échantillonné pondéralement pour Nm et rNN, et en ce que ; 20 > les RCS sont azotobactérisés par renforcement, y compris via l'inoculation, des populations d'azotobactéries telluriques en proximité des RCS et des cipans, avant leur enfouissement et la constitution de la ZAR, > la profondeur de la ZAR est égale à celle de l'enfouissement des RCS, > la valeur critique de rNN, rNN50, est déterminée soit in vitro (rNN50iv), soit in situ 25 (rNN5Ois), et représente la valeur médiane entre les valeurs rNN minimales et maximales respectives atteintes au cour de la minéralisation desdits RCS à travers le temps. La ZAR est repérée visuellement par la présence manifeste de RCS à travers une coupe de la surface du sol, ou implicitement sur la base du réglage de l'instrument aratoire utilisé pour 30 l'enfouissement des RCS tel que par exemple une charrue à socs ou encore des instruments aratoires à disques et dérivés de disques. La ZAR pour détermination de rNN50iv est prélevée en automne immédiatement après l'enfouissement des résidus de culture cellulosiques (RCS). Ce prélèvement de la ZAR est échantillonné de manière répétée afin de déterminer rNN à travers le temps et d'en établir la cinétique, avantageusement journalière, par exemple à l'aide de 35 microsondes spécifiques pour l'N-NO3 et N-NH4. Pour les RCS de types TSL (tournesol) et ZEA (maïs) enfouis tardivement à l'automne ou encore les RCS de types BTH (blé d'hiver, céréales) et CLZ (colza) enfouis hâtivement à la fin de l'été les prélèvements de la ZAR sont effectués entre 0 et 7 jpe (jours post enfouissement), et plus particulièrement dès que possible post enfouissement. 40 Le moment donné pour l'établissement de rNN correspond à une augmentation accélérée de rNN au cours de l'incubation in vitro dudit prélèvement de la ZAR à température et humidité constantes, - 6 - et plus particulièrement au moment correspondant au point d'inflexion d'une fonction empirique avec plateaux asymptotiques de type ; rNN =a + (d-a)/[ 1 + (jpi/c)b] 5 sachant que les paramètres a et d sont des paramètres d'asymptotes (a étant le minimum et d le maximum), b est le paramètre de pente, le paramètre c correspond à l'abscisse du point de mi- pente, ou point d'inflexion, dont l'ordonnée est (a+b)/2 lorsque rNN = rNN50iv, et jpi (jours post initiation) la période de temps, en jours, écoulée entre le début et la fin de l'incubation in vitro du 10 prélèvement de la ZAR. Il sera aussi possible, à terme, d'accélérer cette cinétique rNN de manière à rendre l'invention plus efficace, d'ajouter une certaine quantité de substrat carboné au microcosme comme le proposent EP2684588, EP2314669, ou encore EP2213154. La ZAR pour détermination de rNN50is est elle prélevée en sortie hiver. Ce prélèvement de la 15 ZAR est échantillonnée ponctuellement de manière répétée afin d'obtenir une mesure représentative et ponctuelle de rNN dans ce prélèvement. L'indice rNN50is est ici obtenu directement d'une fonction empirique décrivant rNN50is selon la valeur de rNN au moment des susdits prélèvements (jpe*), jpe* étant le jpe auquel la relation rNN50is rNN est la plus forte, et plus particulièrement à l'aide d'une fonction logistique avec asymptotes à 4 paramètres de type; 20 rNN50 = a + (d -a) / [ 1 + (rNNjpe* / c)b = rNN50is sachant que a et d sont des paramètres d'asymptotes (a étant le minimum et d le maximum), b est le paramètre de pente, et c le paramètre correspondant à l'abscisse du point de mi-pente dont 25 l'ordonnée est (a+b)/2 lorsque rNN = rNN50is. Enfin, le moment du prélèvement in situ de la ZAR, en nombre de jpe, le plus révélateur de rNN entant qu'indice de la contribution de Nm (jpe*) est situé, pour les RCS de types TSL et ZEA enfouis tardivement à l'automne, entre 50 et 70 jpe, et plus particulièrement à 60 jpe ; pour les RCS de types BTH et CLZ enfouis hâtivement à la fin de l'été, ce moment est situé entre 120 et 160 jpe, et plus particulièrement à environ 150 jpe. 30 Les valeurs rNN50iv et/ou rNN50is, étant elles corrélées à eAZB - i.e. efficacité de l'azotobactérisation des RCS en termes agronomiques (rendements en grains ou en protéines) par rapport à un témoin avec RCS non-azotobactérisés, sont utilisées entant qu'indice prédisant eAZB sur la culture suivante implantée sur ces RCS enfouis. 35 Avantages apportés et activité inventive L'invention permet d'éviter de recourir impérativement à des mesures pondérales de l'azote minéral du sol (Nm), soit à l'automne (RAT), soit en sortie hiver (RSH). En effet, ces mesures foncièrement 40 impércises et donc souvent impertinentes supposent une appréciation correcte de la profondeur et de la densité apparente de la zone vadose, deux mesures difficilement obtenues avec précision par l'homme du métier de la cadre du conseil agronomique. Ne plus devoir effectuer, ou estimer, ces mesures massiques de Nm par échantillonnage - par opposition à un simple prélèvement, de - 7 - la zone d'enracinement, est inhabituel. De plus, l'utilisation d'indices non pondéreux (eg. rNN, rNN50is et rNN50iv) plus précis que les habituelles mesures de RAT et RSH permet de contourner la méthode du bilan (Comifer 2013) au profit d'une véritable fertilisation azotobactérienne raisonnée (FAR ; Claude et Fillion 2004 ; Claude 2017 ; EP17196251.7) intégrant cette fois-ci la 5 contribution de l'activité diazotrophique de la ZAR. BRÈVE DESCRIPTION DES DESSINS ET FIGURES Figure 1 : RSH (reliquats sortie hiver ; kg Nm/ha sur 90 cm) en fonction des RAT (reliquats 10 automnaux d'Nm ; kg-N/ha sur 30 cm). Ces données de Mengel 1990, et Claude 1990 et Claude et al. 1993 (en abîme), illustrent qu'il est possible de prédire RSH ne connaissant que les RAT. Encore faut-il tenir compte du type de RCS (ici, colza et maïs), l'environnement pédo - climatique, etc. Les RSH en profondeur sont essentiellement du même ordre de grandeur que les RAT en surface du sol, et les RSH 15 lorsque RAT = 0,00 est de 5 à 10 unités d'N (uN ; kg-N/ha). L'échelle logarithmique des RAT masque que la relation RSH :: RAT est imprécise lorsque les RAT -30 uN. Figure 2 : Selon les modélisations effectuées à partir des données aux Tableaux 1 et 2, les RSH (sur 120 cm de profondeur) selon RAT (sur 30 cm de profondeur) pour quatre types de RCS, soit dans l'ordre habituelle de tournesol (TSL), blé tendre d'hiver (BTH), colza 20 (CLZ) et maïs-grain (ZEA) ; les modélisations Stics décrites dans le texte. La progression des RSH, bien que quasi unitaire par rapport à RAT, implique encore une fois des RSH négatifs lorsque RAT = 0,00. A noter la séparation en deux groupe des RSH :: RAT selon l'importance des RAT (cf. Figure 1). Figure 3 : Augmentation de rNN selon le nombre de jours post initiation (jpi) de l'incubation in vitro 25 pour les situations pédologiques aux Tableaux 2 et 3 à température et humidité constantes. Les bacs de prélèvement sont ici ceux proposés dans EP13366004.3. rNN ( N-NO3/N-NI-14) peut être suivi à travers le temps, par exemple à l'aide de micro sondes (Bendikov et al. 2005, Yang et al. 2011, Larsen et al. 1996). Ces relations [rNN jpi] permettent de déterminer le rNN50iv, i.e. la valeur de rNN lorsque le jpi est égale 30 au paramètre c pour ce type de fonctions logistiques avec asymptotes (eg. équation (1)). Figure 4 : Relations empiriques décrivant l'efficacité de la fertilisation azotobactérienne des RCS (eAZB ; témoin sans azotobactérisation = TNT = 100) en fonction de rNN50iv (Tableau 2). Ces ratios des rendements agronomiques en grains (RDT) ou unitaires (RUNrdt ; unité de RDT par unité d'engrais N) avec et sans azotobactérisation (eAZB) progressent 35 selon l'augmentation de rNN50iv. Figure 5 : rNN5Ois selon la valeur de rNN à jpe* (rNNjpe*). Ces relations empiriques issues des modélisation (Tableaux 3 et 4) sont ici avantageusement paramétrées (Tableau 5) à l'aide d'une fonction non linéaire logistique et asymptotique à quatre paramètres (équation 2). Les valeurs d'rNN5Ois ainsi calculées à partir de rNNjpe* seront mieux 40 corrélées avec eAZB (Figure 6) qu'avec de simples rNN non transformé (Figure 6, en abïme). - 8 - Figure 6 : eAZB (témoin = TNT = 100) en termes de rendement unitaire protéique du (RUNrdn ; kg de protéine récoltée par uN) du blé d'hiver (BTH) est bel et bien fonction positive d'rNN50is calculé logistiquement à partir de la régression non linéaire à quatre paramètres (équation 2), Tableaux 5, 6 et 7). Sans être parfaite, cette relation eAZB 5 rNN50is (Tableau 7) est plus prononcée que la relation témoin eAZB rNN (en abîme). Figure 7 : Les coefficients de détermination (R2) pour eAZB en termes de RDT, RDN et RUN selon les RSH et RAT, d'une part, et selon les nouveaux indicateurs rNN50iv et ib au sens de l'invention, d'autre part. Puisqu'il s'agit de trois valeurs d'eAZB différentes, on peut additionner (superposer) ces valeurs de R2. 10 Figure 8 : Application de l'invention en fertilisation raisonnée. Les valeurs rNN50iv et/ou rNN5Ois, étant elles corrélées à eAZB peuvent être utilisées entant qu'indice prédisant eAZB sur la culture suivante implantée sur ces RCS enfouis. Or, cet valeurs d'eAZB sert à calibrer la dose d'engrais N, dose dite ici « dN », alias dX selon la méthode du bilan maintenant dépassée. A partir de données agro-pédo-climatiques de 30 essais agronomiques de 15 blés de de colza (2011 à 2015), des indices élémentaires d'eAZB tels que rNN50 sont agrégés par analyse multicritère en un indice composé d'eAZB, IAZBTM (EP17196251.7). dN (uN) ainsi calculée selon le potentiel de rendement escompté (pRDT ; Qx/ha) est dégressive selon eAZB iAZB en raison de la contribution des azotobactéries au régime azoté de la culture. 20 MODE DE RÉALISATION PRÉFÉRÉ DE L'INVENTION L'invention est réalisée (i) in vitro, et/ou (ii) in situ. Les valeurs de rNN50iv (in vitro) sont dans tous les cas corrélés à eAZB et peuvent servir à rationner dX dans le cadre d'une fertilisation raisonnée 25 azotobactérienne. Idem pour les valeurs de rNN5Ois (in situ). D'une manière ou d'une autre, un prélèvement indiciel est effectué, soit (i) à l'automne dès l'enfouissement des RCS et incubé de manière à obtenir rNN50iv après un nombre de jpi empirique, soit (ii) en sortie d'hiver après un nombre de jpe préétabli ici de manière à obtenir rNN5Ois. Il n'est plus question d'échantillonner pondéralement la parcelle, mais simplement d'y effectuer un prélèvement indiciel. 30 (i) Détermination de rNN50iv in vitro : suivi de la cinétique rNN au sein d'un prélèvement de terre à l'aide de microsondes pendant n jpi Prélèvements indiciels de la ZAR, avantageusement à l'automne 35 rNN50iv étant une mesure non pondérale, un simple prélèvement (indiciel) suffit. La ZAR prélevée est facilement identifiable à la présence de RCS tout juste enfouis. Il est aussi possible de jauger la profondeur de celle-ci sur la base du réglage de l'outil aratoire ayant effectué l'enfouissement. Lors de certains travaux culturaux simplifiés (TCS), l'enfouissement des pailles à l'aide de 40 déchaumeurs à dent et à disques s'effectue sur 5 à 10 cm de profondeur. Le prélèvement à l'aide d'une truelle de cette zone, à divers endroits sur la parcelle si l'on veut, nous évite maintenant - 9 - d'avoir à sonder en profondeur le sol. Notons enfin et encore une fois que rNN50is et rNN étant des ratios sans dimensions, il n'est plus nécessaire d'obtenir la densité apparente de la ZAR afin d'exprimer Nm en kg-N/ha. 5 La ZAR automnale est donc facilement repérable en profondeur par la présence de RCS enfouis ; cette profondeur dépendra de l'outil aratoire et sont réglage. Une fois le prélèvement unique, mais représentatif, effectué, quelques centaines de grammes de cette terre (ZAR) sont placés dans un bac prévu à cet effet, avantageusement et par exemple selon EP13366004.3, muni de deux microsondes, l'une pour l'azote nitrique, l'autre pour l'azote ammoniacal. 10 Les prélèvements sont placés dans des bacs protégeant leurs intégrités microbiologiques. Je propose à cet effet le kit de prélèvement environnemental EP2684588 permettant d'apporter au prélèvement un substrat liquide. En effet, sans avoir à rompre le scellé protégeant le prélèvement immédiatement après avoir été transféré du sol au bac, nous incubons cette terre pendant une 15 période déterminée. Ce suivi de rNN in vitro à travers le temps fait ici office d'échantillonnage dudit prélèvement. Stratégie de modélisation Stics TM 20 Pour démontrer la faisabilité de la réalisation de l'invention et d'un méta-modèle décrivant la cinétique de rNN pour prédire rNN50 (infra), j'ai fait appel au modèle agronomique Stics TM (Brisson et al. 2008, Hou lès et al. 2004). Une trentaine de situations agronomiques (Tableau 1) avec est sans azotobactérisation des RCS et permettant de déterminer eAZB (Tableau 2). 25 Les valeurs de rNN50iv calculées via l'équation (1) - une vingtaine, sont mises en relation avec les eAZB correspondant (Figure 4). J'ai réglé TMN et TMX, températures minimales et maximales, sans recourir au générateur de données quotidienne MODAWEC (cf. infra rNN5Ois), à 19 et 21 degrés C sur 365 jours ; la PCP (précipitation) est fixée à 2 mm par jours, soit un cumul de 730 mm par année, valeur moyenne pour la France. Les valeurs pour l'ensoleillement et 30 l'évapotranspiration sont fixes et sans importance puisqu'il n'y a pas de biomasse végétale in vitro. Suivi de la cinétique rNN jpi et détermination de rNN50iv On mesure directement rNN de la ZAR à l'aide de microsondes, l'une pour N-NO3 (Bendikov et al. 35 2005, Larsen et al. 1996) et l'autre pour N-NH4 (Yang et al. 2011) directement à travers la membrane microporeuse du kit de prélèvement, par exemple selon EP13366004.3. Ces teneurs en N-NO3 et N-NH4 seront notées (automatiquement) toute au cours de la période d'incubation, aussi souvent que nécessaire pour tracer des courbes rNN jpi, sigmoïdes pour la plupart (Figure 3). Certains développements expérimentaux sont à prévoir afin de réduire les coûts de tels suivis, 40 d'où à ce stade l'intérêt de la modélisation. - 10 - Tableau 1 : Sommaire statistiques des données pédoclimatiques des trente (30) situations agronomiques récoltés de 2011 à 2015 avec et sans azotobactérisation des RCS impliquées dans le calcul d'eAZB. (rCNsol - ratio carbone sur azote de la matière organique du sol ; N et Corg azote et carbone du sol ; RAT - résidus automnaux d'azote minéral ; RSH - résidus sortie hiver 5 d'azote minéral, ammoniacal (NH4) et nitrique (NO3) ; rNN - ratio N-NH4 sur N-NO3 d'un échantillon ou prélèvement de terre ; dpH = pHKCI - pHeau ; N et Pres - teneurs en N et P des RCS ; rCN, CP et NPrcs - ratios C sur N, C sur P et N sur P des RCS. RCS BTH (blé, n = 14) étype RCS CLZ (colza ; (n = 6) étype RCS TSL étype RCS ZEA (maïs ; n = 7) étype (tournesol ; n = 3) rCNsol 9 1 10 0 10 0 10 0 Norg 0,13 0,025 0,176 0,058 0,175 0,108 0,142 0,025 Corg 1,19 0,33 1,76 0,58 1,75 1,08 1,42 0,25 Argile 30,6 9,3 23 7 30 26 19,7 8,2 RAT 32,1 9,1 29,2 12,1 17 3,5 27,5 12,3 RSH-NH4 2,93 2,55 5,5 1,26 3,93 1,26 3,45 3,41 RSH-NO3 25,1 16,1 44,5 19,2 32,6 9,6 27 20,3 RSH 28,1 18,2 50 20,5 36,6 8,4 30,5 22,5 rNN 0,108 0,06 0,117 0,022 0,118 0,071 0,135 0,065 pHeau 7,7 1,2 6,7 0,2 6,7 0,2 7,3 0,9 pHKCI 6,76 1,31 5,66 0,5 5,66 0,41 6,45 0,83 dpH 0,91 0,33 1,04 0,3 1,08 0,47 0,87 0,21 RCS 9 0 6 0 6 0 12 0 Nrcs 2,14 0 1,02 0 1,02 0 1,4 0 Prcs 0,065 0,017 0,07 0 0,07 0 0,125 0 rCNrcs 90 0 45 0 45 0 60 0 rCPrcs 3095 447 657 0 657 0 670 0 rNPrcs 34,4 5 14,6 0 14,6 0 11,2 0 10 Tableau 2 : Jeux de données provenant des modélisations des cinétiques rNN50iv, in vitro, mis en relation avec eAZB, l'efficacité de l'azotobactérisation des RCS (cf. Figure 4). Situation dX dN RAT jpe rNN50iv eAZB::RUN'rdt eAZB::RDT eAZB::RUN'rdn eAZB::RDN 1 174 208 14 118 0,433 156 143,3 115 105,5 2 154 182 14 118 0,433 150 150,2 123 122,8 3 210 192 34 128 0,278 106 106,4 100 99,7 4 190 151 34 128 0,278 122 114,2 122 113,6 5 102 151 36 153 0,218 120 105,6 118 104,2 6 130 121 13 112 102,7 129 117,8 7 143 134 25 145 0,176 120 108,5 105 95,2 8 133 139 25 145 0,176 106 101 101 96,3 9 56 99 10 143 0,289 133 107,8 128 104,1 10 152 127 24 10 0,429 133 122,3 139 127,9 11 173 136 53 158 0,182 98 90,7 105 97,8 12 155 132 8 153 0,368 118 108,5 13 205 110 21 148 0,223 114 110,7 117 113 14 180 115 19 150 0,248 100 112 100 15 160 104 19 150 0,203 104 116 111 16 140 91 19 150 0,203 104 115 115 17 180 252 21 171 0,227 104 110 99 18 160 247 21 171 0,227 100 102 100 19 140 219 21 171 0,227 107 108 104 20 210 119 23 140 0,28 100 108 100 21 190 104 23 140 0,28 106 112 109 22 170 98 23 140 0,28 121 126 121 23 177 349 19 16 94,5 94,7 85 85,4 24 177 301 19 16 113 101,6 103 92,4 25 162 277 32,4 17 134 119 103 91,5 26 162 259 32,4 17 115,9 114,2 92 92,1 27 179 311 39,7 32 98,1 98,2 92 91 28 179 266 39,7 32 108,5 96,1 105 92,9 29 198 230 43,8 18 0,165 107,3 97 103 94,6 30 198 238 43,8 18 0,165 110 108,5 106 107 rNN50iv est donc repéré après une une phase accélérée d'augmentation de rNN selon jpi (Figure 3), rNN50iv étant ici la valeur rNN atteignant 50% du maximum associé à une inflexion de ladite accélération selon une fonction logistique, à quatre paramètres par exemple, du type ; 5 rNN = a + (d -a) / [ 1 + api / c)b équation (1) le paramètre c correspondant à l'abscisse à ce point de mi-pente dont l'ordonnée est (a+b)/2. Comme nous le verrons, rNN50iv (in vitro) s'avère être un indice d'eAZB comparable à rNN50is dérivé d'rNN (in situ), ce qui sera d'un point de vue technique, très avantageux pour l'utilisateur. 10 Les courbes obtenues par modélisation Stics (Brisson et al. 2000, Houlès et al. 2004) ayant servies à cet effet sont décrites à la Figure 3. Détermination de eAZB selon rNN50iv 15 Une fois rNN50iv identifié à l'aide de l'équation (1) appliquée aux courbes de types décrits à la Figure 3, on note que ces valeurs de rNN50iv sont assez bien corrélées avec eAZB (Tableau 3, Figure 4). En effet, ici la vingtaine situation pédologiques (Tableau 1) traduites en une trentaines de modélisations Stics (Brisson et al. 2000, Houlès et al. 2004) ont chacune avec une valeurs d'eAZB à l'appui (Tableau 3). Or, et comme nous le voyons à la Figure 4, les corrélations eAZB 20 rNN50iv sont bel et bien plus précises que celles, eAZB :: RAT, à la Figure 3, ce qui représente ici un net avantage technique lors du calcul de la dX (infra, Applications). (ii) Détermination de rNN5Ois in situ : calcul d'rNN5Ois à partir d'un estimé de rNN50iv après n jpe (jours post enfouissement des RCS) 25 Stratégie de modélisation Stics La modélisation des rNN5Ois jpe* est plus complexe que celle des rNN50iv parce que rNN5Ois est défini comme le ratio rsh/rat tenant compte de l'éventuelle lixiviation des RAT. Néanmoins, les 30 20 sites (essais ; Tableau 1) comportant els 30 valeurs d'eAZB (Tableaux 2 et 3) constituent en fait quatre paramètres RCS (TLS, BTH, CLZ et ZEA), 20 paramètres sols (1 à 20 ; Tableau 1), et six paramètres climats (ASPH et BLGN 0, 1 et 2 ; Tableau 4). Ces 20 situations agro - pédologiques (sols) seront dont appliquées aux quatre (4) itinéraires techniques comportant différents RCS, et cela pour chacun des six (6) climats ; il en résultera donc 4 x 6 x 20 = 480 scenarii (modélisations) 35 déroulés sur 210 jpe, soit 120 par type de RCS. Ces modélisations permirent d'identifier à quel moment ape*) la valeur de rNN du prélèvement est la plus révélatrice de rNN5Ois. Les blés semés dans la foulée de l'enfouissement ont donc produit peu de biomasse, soit en dessous des - 1,5 t/ha critiques suggérées par Juste et al. 1994 pour la 40 détermination de NNI. Pour chacun des 4 types de RCS, les 6 météorologies (Tableau 4) et les 20 situations pédoclimatiques (Tableau 1) sont décrites ici ; nous parlerons donc des 480 modélisations agor-pédo-climatiques, ou APC. - 12 - Les scénarii météorologiques sont générés à partir des moyennes climatiques (Tableau 4) à l'aide du logiciel MODAWEC (Liu et al. 2009) développé pour générer des précipitations quotidiennes sur 365 jours, ainsi que les maxima et minima de températures sur la base de valeurs mensuelles moyennes y compris le nombre de jours pluvieux, mesure indirecte de l'intensité des pluies. Liu et 5 al. 2009 ont démonté que les rendements des cultures et l'évapotranspiration ainsi simulées se comparent très bien avec celles simulées avec les données météorologiques quotidiennes observées. MODAWEC peut donc étendre l'application d'un modèle tel que Stics dans les régions où les données quotidiennes ne sont pas disponibles, ou permettre des modélisations géographiquement plus fines. 10 Tableau 3 : Exemple de données climatologiques de deux des six de données (ASPH 0 et BLGN 0) avec moyennes mensuelles de WTDA (nombre de jours pluvieux), PCP (pluviométrie ; mm), SDPC (écartype PCP), TMX (température maximale ; degrés C), SDTX (écartype TMX), TMN (température minimale ; degrés C), SDTN (écartype TMN). MODAWEC (Liu et al. 2009) génère 15 par la suite des valeurs météorologiques utilisables avec Stics TM. ASPH 0 JAN FEB MAR APR MAY JuN JUL AUG SEP OCT NOV DEC WTDA 12 11,67 12,67 10,83 15,33 10,83 11,17 12,5 11,17 15,83 10 15 PCP 77,25 63,17 60,08 54,25 66,47 75,25 80,25 80,45 63,5 78,58 95,42 162,25 SDPC 8,04 7,28 9,33 7,89 5,54 8,11 8,83 11,24 8,97 6,17 13,83 17,07 TMX 3,1 3,94 9,92 15,49 19,59 22,87 25,33 25,41 20,35 15,06 9,01 4,6 SDTX 6,01 5,38 5,91 5,2 5,87 4,31 4,53 4,45 4,51 5,04 4,96 5,81 TMN -1,7 -2,2 1,43 5,22 9,3 12,46 14,32 13,86 10,15 6,61 3,08 -0,4 SDTN 5,43 5,44 5,67 4,26 4,17 3,44 3,21 3,16 3,98 4,57 4,18 5,06 BLGN 0 JAN FEB MAR APR MAY JuN JUL AUG SEP OCT NOV DEC WTDA 15,5 7 15,5 7,5 15,5 15 15,5 15,5 15 15,5 15 15,5 PCP 64,5 3 34,5 2,5 36,5 5,5 33,5 2 96,5 6,5 51,5 4,5 SDPC 3,93 0,65 2,46 0,36 2,69 0,56 1,98 0,13 7,38 0,53 3,45 0,59 TMX 8,75 11,7 14,65 20,7 22,7 25,4 28,25 29,7 26,85 20,65 15,05 11,1 SDTX 197,39 166,81 223,17 211,24 275,88 278,72 284,86 336,27 326,74 278,27 200,82 217,64 TMN 0,9 2,35 5,8 8,85 11,75 14,35 16,95 16,35 13,9 9,6 7,1 2,45 SDTN 192,87 161,92 218,45 208,95 270,21 271,53 281,43 333,46 321,75 274,22 195,52 210,94 Tableau 4 : Données pour les itinéraires technique selon le type de RCS. Ce sont ces valeurs qui ont été inscrites dans les fichers Stics .ini et .tec. Elles correspondent approximativement à des 20 enfouissements des RCS à mi-août pour les RCS de blé tendre ou céréales (BTH) et colza (CLZ), à la mi-octobre pour les RCS de tournesol (TSL), et début novembre pour ceux de maïs-grain (ZEA). Les moments propices pour les prélèvements en jpe (jours post-enfouissement) ont été déterminés empiriquement selon le degré de corrélation rNN5Ois rNNIpe- (Figure 5). type de RCS enfouissement (jj) prélèvement (jj) prélèvement (jpe*) t/ha rCN TSL 287 - mi janvier 60 7 45 BTH 228 - mi janvier 150 9 60 CLZ 228 - mi janvier 150 6 45 ZEA 312 - mi janvier 60 12 90 25 Détermination de jpe* et obtention de rNN5Ois selon le type de RCS La valeur de jpe* à laquelle déterminer rNN in situ (rNN5Ois) est établie empiriquement, soit par suivi in situ des rNN sur 30 cm de profondeur (développement expérimental assez onéreux), soit 30 plus avantageusement ici par modélisation. jpe* est donc le jpe parmi les susdits 210 jpe auquel la relation rNN5Ois rNN est la plus forte. Il fallut ici donc observer, pas par pas, chacune desdites - 13 - relations pour chaque jpe et s'arrêter sur jpe* pour lequel la corrélation rNN50is rNN est la plus forte. Selon cette étude, les jpe* pour les RCS TSL et ZEA sont d'environs 60, et d'environs 150 pour les RCS BTH et CLZ (Tableau 5). Or, ces relations rNN5Ois rNNjpe (Figure 5) sont foncièrement logistiques (sigmoïdales), et cela avantageusement à quatre paramètres du type ; 5 rNN5Ois = a + (d -a) / [ 1 + (rNNjpe* / c)b équation (2). Les paramètres a et d sont des paramètres d'asymptotes (a étant le minimum et d le maximum), et b est le paramètre de pente. Le paramètre c correspond à l'abscisse du point de mi-pente dont 10 l'ordonnée est (a+b)/2. Lorsque a est inférieur à d, la courbe descend de d à a et, lorsque a est supérieur à d, la courbe monte de a à d. Ces paramètres, pour chaque type de RCS, tel qu'estimés à partir des graphes rNN5Ois rNN (Figure 5) sont rapportés au Tableau 6. Plutôt imprécises à ce stade, ces relations feront maintenant l'objet de raffinements. 15 Tableau 5 : Paramétrage de l'équation (2). Ces paramètres sont propres aux courbes logistiques avec asymptotes présentées à la Figure 5. Ces relations empiriques permettent ainsi de transformer les rNN in situ en rNN5Ois, variable in situ non pondérale ici particulièrement bien corrélée l'efficacité de l'azotobactérisation des RCS (eAZB ; Tableaux 5 et 6). Ces paramètres ne 20 sont pas définitifs et pourront être peaufinés dans le cadre de développements expérimentaux. Paramètre TSL BTH CLZ ZEA a 17,00 3333 4,000 16,00 b 6,500 1,275 25,00 10,00 c 0,225 58,00 0,125 0,240 d 1,750 0,500 1,750 2,000 Prélèvements indiciels de la ZAR en sortie hiver et scénario de modélisation Au lieu d'incuber in vitro le prélèvement de terre et suivre rNN à travers le temps (jpi) comme c'est 25 le cas avec rNN50iv, on prélève la terre à un moment donné, jpe*, i.e. n jpe (jours post enfouissement), nécessairement avant le premier apport d'azote après la sortie d'hiver. Cela présuppose donc d'avoir préétablit jpe*, et cela pour chaque type de RCS (Tableaux 4 et 5) ; l'utilisateur n'aura qu'à prélever la ZAR, essentiellement de la même manière que pour la détermination de rNN50iv (supra), dans le mesure où la ZAR est toujours discernable en 30 profondeur ; faut de quoi, un prélèvement à 30 cm de profondeur est préconisé. Or comme nous le verrons au Tableau 5, jpe*, moment auquel établir les rNN servant à établir rNN5Ois (Tableau 6, Figure 5) sont de 60 pour les RCS de TSL et ZEA, et de 150 pour ceux de BTH et CLZ. Notons encore une fois que rNN5Ois est une mesure non-pondérale de la capacité du sol à fournir de l'Nm pendant l'interculture, y compris ici l'Nm d'origine azotobactérienne via le traitement AZB des RCS. 35 Établissement de la fonction rNN5Ois rNNjpe Le dosage des N-NO3 et N-NH4 des prélèvements in situ à n jpe est par contre cette fois-ci effectué conventionnellement par un laboratoire d'analyse. Ce faisant, ce prélèvement sera ainsi 40 nécessairement échantillonné. - 14 - Il est aussi plausible de décrire directement rNN50is selon les rNN à jpe*, moment auquel les relations rNN50is rNN sont les plus significatives (Figure 5). Nb. rNN50is est le ratio RSH / RAT de façon à tenir compte de la lixiviation éventuelle d'Nm pendant l'interculture. Pour chaque type de RCS, les rNN50is et rNN jusqu'à 210 jpe pour chacune des 20 x 6 = 120 modélisations sont 5 donc mises en relations. Nous obtenons ainsi des jeux de 40 à 120 points rNN5Ois rNN selon les modélisations retenues (Figure 5). Or, les jpe auxquels les relations rNN5Ois rNN sont les plus fortes (jpe*) dépend du type de RCS ; 60 dans le cas des RCS TSL et ZEA, et 150 pour les RCS de type BTH et CLZ (Tableau 4), et de la date d'enfouissement des RCS. 10 Détermination de eAZB selon rNN5Ois Connaissant rNN du prélèvement effectué à jpe* (rNNjpe*), nous pouvons maintenant calculer directement rNN5Ois pour cette parcelle, et du coup déterminer eAZB (Tableaux 6 et 7). Pour ce faire, rappelons que parmi les 4 x 6 x 20 = 480 scenarii modélisés ayant perms la formation des 15 courbes rNN5Ois rNN (Figure 5) et rNN50iv jpi (Figure 3), trente (30) sont associés à de véritables valeurs d'eAZB (Tableau 3). Nous pouvons donc modéliser rNN à jpe* et déterminer à l'aide de l'équation (2) et des paramètres au Tableau 6 rNN5Ois pour chacun des trente (30) essais agronomiques selon leur type de RCS (Tableau 7). 20 Tableau 6 (cf. Figure 6) : Efficacité de l'azotobactérisation des RCS (eAZB ; témoin = 100) pour 30 situations agronomiques comprenant quatre (4) types de résidus de culture au sol (RCS) ; tournesol (TSL), blé tendre d'hiver (BTH), colza (CLZ) et maïs-grain (ZEA). Les rendements agronomiques (RDT ; qx/ha) et protéique (RDN ; kg-N/ha) de blé tendre d'hiver (BTH), ainsi que 25 les rendements unitaires - agronomiques ou protéiques (RUN ; RDT ou RDN par uNfertilisant). Situation RAT rNNipe* rNN5Ois Iogit eAZB::RUNrdt eAZB::RDT eAZB::RUNrdn eAZB::RDN 1 14 0,143 3,927 156 143,3 115 105,5 2 14 0,143 3,927 150 150,2 123 122,8 3 34 0,114 1,959 106 106,4 100 99,7 4 34 0,114 1,959 122 114,2 122 113,6 5 36 0,146 2,116 120 105,6 118 104,2 6 13 0,200 6,591 112 102,7 129 117,8 7 25 0,153 2,152 120 108,5 105 95,2 8 25 0,153 2,152 106 101 101 96,3 9 10 0,221 6,307 133 107,8 128 104,1 10 24 0,100 2,002 133 122,3 139 127,9 11 53 0,129 1,874 98 90,7 105 97,8 12 8 0,260 3,865 118 108,5 13 21 0,200 3,947 114 110,7 117 113 14 19 0,045 0,865 100 112 100 15 19 0,045 0,865 104 116 111 16 19 0,045 0,865 104 115 115 17 21 0,064 1,063 104 110 99 18 21 0,064 1,063 100 102 100 19 21 0,064 1,063 107 108 104 20 23 0,147 2,130 100 108 100 21 23 0,147 2,130 106 112 109 22 23 0,147 2,130 121 126 121 23 19 0,077 1,765 94,5 94,7 85 85,4 24 19 0,077 1,765 113 101,6 103 92,4 25 32,4 0,101 1,509 134 119 103 91,5 26 32,4 0,101 1,509 115,9 114,2 92 92,1 27 39,7 0,094 1,752 98,1 98,2 92 91 28 39,7 0,094 1,752 108,5 96,1 105 92,9 29 43,8 0,058 2,000 107,3 97 103 94,6 30 43,8 0,058 2,000 110 108,5 106 107 - 15 - L'efficacité de l'azotobactérisation des RCS (eAZB) est relative à une témoin non traité (TNT = 100) et peut donc être exprimée en termes de RDT, RDN et/ou RUN', au choix. Afin de permettre le lissage des valeurs, deux par deux, les trente observation (autant d'essais) ont été ordonnée par eAZB RDN grandissante. J'ai constaté net un progrès technique par rapport aux mesures 5 concernant les teneurs en Nm du sol les plus immédiatement comparables à rNN50is, et cela à l'exclusion des RSH eux-mêmes, mesures trop pondérales et donc imprécises. De plus, cette corrélation eAZB rNN50is est plus forte que la corrélation eAZB rNN (en abîme, Figure 6), ou encore plus simplement eAZB :: RAT (EP2942621), et cela à hauteur de 10 à 20% en termes de R2. Cette plus grande précision sera valorisée au moment de l'intégration (l'agrégation) d'rNN5Ois 10 dans un indice composé encore plus révélateur de pAZB et eAZB. Tableau 7 : Idem au Tableau 6 - Les moyennes glissantes (moving average ; n= 3) de manière à graduer la réponse d'eAZB à rNN5Ois. Les valeurs au Tableau 7 ayant été ordonnées selon RDN (rendement protéique ; kg protéique par unité d'azote fertilisant apporté), la réponse d'eAZB 15 RUN'rdn à la Figure 6 est d'autant plus non biaisée. Le type de météorologie (Tableau 4) et les identifiant USM permettent de retrouver ces 30 essai parmi les 480 scenarii ayant servis à la construction des courbes rNN5Ois rNNIpe- à la Figure 5. Situation RAT rNNipe= rNN5Ois line rNN5Ois Iogit eAZB::RUN'rdt eAZB::RDT eAZB::RUN'rdn eAZB::RDN 1 28,9 0,100 1,820 2,964 133 126 111 106 2 19,0 0,122 2,539 2,965 142 136 131 125 3 26,5 0,080 1,535 1,412 106 103 106 100 4 26,5 0,080 1,535 1,412 122 109 119 114 5 25,0 0,145 2,543 3,021 138 124 117 105 6 18,0 0,173 3,729 4,360 112 112 128 119 7 25,0 0,153 3,814 2,152 113 105 103 96 8 39,0 0,141 2,812 2,013 102 96 103 97 9 23,0 0,184 4,083 4,211 127 107 123 104 10 16,0 0,180 2,761 2,934 126 115 11 37,0 0,096 1,393 1,469 98 97 108 98 12 13 27,5 0,157 3,871 2,953 118 112 120 113 14 20,0 0,055 0,857 0,964 100 107 100 15 20,0 0,123 3,075 2,406 114 107 117 112 16 16,0 0,123 3,075 3,728 112 103 122 116 17 27,5 0,089 1,653 1,511 106 105 105 99 18 22,0 0,105 1,511 1,596 100 105 100 19 15,5 0,143 3,555 3,685 133 107 118 104 20 22,0 0,105 1,511 1,596 104 108 102 21 21,0 0,096 1,393 1,497 105 114 110 22 18,5 0,145 2,549 3,029 150 136 125 122 23 24 29,4 0,086 1,970 1,758 111 99 104 93 25 32,4 0,101 1,453 1,509 125 117 98 92 26 25,7 0,089 1,779 1,637 114 108 98 92 27 36,1 0,097 1,643 1,630 116 109 98 91 28 41,8 0,076 1,211 1,876 108 97 104 94 29 34,4 0,105 2,200 2,076 114 103 104 95 30 33,4 0,102 1,317 2,065 110 107 109 108 20 APPLICATIONS BIOINDUSTRIELLES ET AGRONOMIQUES rNN50iv et rNN5Ois sont nettement plus déterminants d'eAZB que les simples RAT et RSH. Cela permet d'appliquer ces indices à la FAR (fertilisation azotobactérienne raisonnée ; EP17196251.7). De plus, ces indices sont avant-gardistes en ce sens qu'ils sont issus de pi plutôt que d'ep. 25 - 16 - rNN50iv et rNN50is seront intégrés, agrégés en sorte, dans un indice composé. Nous prévoyons qu'il sera ainsi possible non seulement de prédire eAZB, mais aussi et surtout, de recalculer les besoins en engrais N de la culture en termes de dX, mais tenant maintenant compte maintenant de telles azotobactérisations des RCS, fait nouveau pour le secteur de la fertilisation-N raisonnée des 5 grandes cultures. En effet, rNN50iv et rNN50iv sont assez bien corrélés à eAZB. Il est donc possible d'utiliser ces indices comme prédicteurs d'eAZB affectant la culture suivante implantée sur ces différents types de RCS et la ZAR ainsi constituée. Les azotobactéries inoculées dans la ZAR vont nécessairement affecter sa contribution en Nm. Mais ce qu'il y a de plus intéressant ici c'est que les indices rNN50iv et/ou rNN50is sont assez bien corrélés avec eAZB ; nous pouvons donc 10 prédire eAZB à l'aide de ces indices, et du coup mieux rationner, raisonner en sorte, la fertilisation N en présence de telles biofertilisations. Bien qu'imparfaites, ces relations eAZB rNN50iv (Figure 4) et eAZB rNN50is sont suffisamment fortes, même à ce stade de développement de la technologie, pour servir d'indice d'eAZB. In fine, l'invention contribue à la fertilisation azotobactérienne raisonnée (FAR ; Figure 8 ; Claude et Fillion 2004 ; Claude 2017 ; 15 EP17196251.7) en proposant un nouvel indicateur élémentaire d'eAZB, iCAS, pour le calcul de la dose prévisionnelle d'engrais-N, dite « dN » plutôt que « dX » pour marquer la différence avec la méthode de bilan. La FAR s'appuie sur la modélisation dynamique des cinétiques C, N, P et S en sols arables, et donc sur l'exploitation des bases de données agro-écologiques françaises, européennes, voire mondiales (Dumanski et al. 1993). 20 Références, bibliographie et brevets pertinents Abras, J-P Goffart et J-P Destain. 2013. Perspectives d'amélioration du conseil prévisionnel de fertilisation azotée à la parcelle en Wallonie par l'utilisation du logiciel AzoFert®. Biotechnol. Agron. Soc. Environ. 25 2013 17(S1), 215-220 Bendikov, TA., J Kim et TC. Harmon. 2005. Development and environmental application of a nitrate selective microsensor based on doped polypyrrole films. Sensors and Actuators B 106:512-517 Brisson, M. Launay, B. Mary et N. Beaudoin (eds) 2008. Conceptual basis, formalisations and parameterization of the STICS crop model. Éds. Quae (Inra), RD10 78026 versailles Cedex, France. 30 Cambardella CA, TB Moorman, JM Novak, TB Parkin, DL Karlen, RF Turco et AE Konopka. 1985. 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Calcul de la fertilisation azotée : Guide méthodologique pour l'établissement des prescriptions locales. Comifer Le Diamant A, 92909 Paris La Défense Cedex Tél. : 01 46 53 10 75 Édition 2013 Constantin, J., N. Beaudoin, M. Launay, J. Duval et B. Mary. 2012. Long-term nitrogen dynamics in various catch crop scenarios: Test and simulations with STICS model in a temperate climate. Agriculture, Ecosystems and Environment 147 (2012) 36- 46 Dumanski, J., W.W. Pettapiece, D.F. Acton et P-P. Claude. 1993. Application of agro-ecological concepts and hierarchy theory in the design of databases for spatial and temporal characterization of land and soif. Geoderma 60 : 343-358. (http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/001670619390035J) Grignani, C et L Zavattaro. 2000. A survey on actual agricultural practices and their effects on the minerai nitrogen concentration of the soif solution. Eur. J. 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A Zinc Oxide Nanorod Ammonia Microsensor 35 Integrated with a Readout Circuit on-a-Chip. Sensors 11:11112-11121 REVENDICATIONS1. Méthode pour la formation d'un indicateur élémentaire de l'efficacité de l'azotobactérisation (eAZB) des résidus de culture cellulosiques au sol (RCS) et de culture intermédiaires pièges à nitrates (cipan) applicable en fertilisation raisonnée (FR) par mesure du ratio N-NH4/N-NO3 (rNN) de l'azote minéral (Nm) du sol sans recourir à l'échantillonnage pondéral de la zone vadose ou d'enracinement et lorsque les RCS et/ou les cipans sont azotobactérisés par renforcement, y compris via l'inoculation, des populations d'azotobactéries telluriques en proximité des RCS et des cipans avant leur enfouissement et la constitution de la ZAR, caractérisée en ce que ; - la zone d'activité résidusphérique (ZAR), c'est-à-dire le volume de sol entourant les susdits résidus de culture en cour de décomposition dans ou sur le sol et affectant l'activité des microflores microbiennes, fait l'objet d'un simple prélèvement indiciel échantillonné pondéralement pour Nm et rNN, et en ce que ; - la profondeur de la ZAR est égale à celle de l'enfouissement des RCS, - la valeur critique de rNN, rNN50, est déterminée soit in vitro (rNN50iv), soit in situ (rNN5Ois), et représente la valeur médiane entre les valeurs rNN minimales et maximales respectives atteintes au cour de la minéralisation desdits RCS à travers le temps. 2. Méthode pour formation d'un indicateur élémentaire de l'efficacité de l'azotobactérisation (eAZB) selon la première revendication caractérisée en ce que la ZAR est repérée visuellement par la présence manifeste de RCS à travers une coupe de la surface du sol, ou implicitement sur la base du réglage de l'instrument aratoire utilisé pour l'enfouissement des RCS tel que par exemple une charrue à socs ou encore des instruments aratoires à disques et dérivés de disques. 3. Méthode pour formation d'un indicateur élémentaire de l'efficacité de l'azotobactérisation (eAZB) selon une quelconque des précédentes revendications caractérisée en ce que la ZAR pour détermination de rNN50iv est prélevée en automne immédiatement après l'enfouissement des résidus de culture cellulosiques (RCS). 4. Méthode pour formation d'un indicateur élémentaire de l'efficacité de l'azotobactérisation (eAZB) selon une quelconque des revendications précédentes caractérisée en ce que le prélèvement de la ZAR est échantillonné de manière répétée afin de déterminer rNN à travers le temps et d'en établir la cinétique, avantageusement journalière, par exemple à l'aide de microsondes spécifiques pour l'N-NO3 et N-NH4. 5. Méthode pour formation d'un indicateur élémentaire de l'efficacité de l'azotobactérisation (eAZB) selon une quelconque des précédentes revendications précédentes caractérisée en ce que pour les RCS de types TSL (tournesol) et ZEA (maïs) enfouis tardivement à l'automne ou encore les RCS de types BTH (blé d'hiver, céréales) et CLZ (colza) enfouis hâtivement à la fin de l'été les - 19 - prélèvements de la ZAR sont effectués entre 0 et 7 jpe (jours post enfouissement), et plus particulièrement dès que possible post enfouissement. 6. Méthode pour formation d'un indicateur élémentaire de l'efficacité de l'azotobactérisation 5 (eAZB) selon une quelconque des précédentes revendications caractérisée en ce que le moment donné pour l'établissement de rNN50iv correspond à une augmentation accélérée de rNN au cours de l'incubation in vitro dudit prélèvement de la ZAR à température et humidité constantes, et plus particulièrement au moment correspondant au point d'inflexion d'une fonction empirique avec plateaux asymptotiques de type ; 10 rNN = a + (d -a) / [ 1 +(jpi/c)b] sachant que les paramètres a et d sont des paramètres d'asymptotes (a étant le minimum et d le maximum), b est le paramètre de pente, le paramètre c correspond à l'abscisse du point de mi- 15 pente, ou point d'inflexion, dont l'ordonnée est (a+b)/2 lorsque rNN = rNN50iv, et jpi (jours post initiation) la période de temps, en jours, écoulée entre le début et la fin de l'incubation in vitro du prélèvement de la ZAR. 7. Méthode pour formation d'un indicateur élémentaire de l'efficacité de l'azotobactérisation 20 (eAZB) selon les revendications 1 et 2 caractérisée en ce que la ZAR pour détermination de rNN5Ois est prélevée en sortie hiver. 8. Méthode pour formation d'un indicateur élémentaire de l'efficacité de l'azotobactérisation (eAZB) selon la revendication précédente caractérisée en ce que le prélèvement de la ZAR est 25 échantillonnée ponctuellement de manière répétée afin d'obtenir une mesure représentative et ponctuelle de rNN dans ce prélèvement. 9. Méthode pour formation d'un indicateur élémentaire de l'efficacité de l'azotobactérisation (eAZB) selon une quelconque des deux revendications précédentes caractérisée en ce que l'indice 30 rNN5Ois est obtenu directement d'une fonction empirique décrivant rNN5Ois selon la valeur de rNN au moment des susdits prélèvements (jpe*), jpe* étant le jpe auquel la relation rNN5Ois rNN est la plus forte, et plus particulièrement à l'aide d'une fonction logistique avec asymptotes à quatre paramètres de type; 35 rNN50 = a + (d -a) / [ 1 + (rNN,pe- / c)b = rNN5Ois sachant que les paramètres a et d sont des paramètres d'asymptotes (a étant le minimum et d le maximum), b est le paramètre de pente, et c le paramètre correspondant à l'abscisse du point de mi-pente dont l'ordonnée est (a+b)/2 lorsque rNN = rNN5Ois. 40 10. Méthode pour formation d'un indicateur élémentaire de l'efficacité de l'azotobactérisation (eAZB) selon une quelconque des trois revendications précédentes caractérisée en ce que le moment du prélèvement in situ de la ZAR, en nombre de jpe, le plus révélateur de rNN entant qu'indice de la contribution de Nm (jpe*) est situé, pour les RCS de types TSL et ZEA enfouis tardivement à l'automne, entre 50 et 70 jpe, et plus particulièrement à 60 jpe ; pour les RCS de -20- types BTH et CLZ enfouis hâtivement à la fin de l'été, ce moment est situé entre 120 et 160 jpe, et plus particulièrement à environ 150 jpe. 11. Méthode pour formation d'un indicateur élémentaire de l'efficacité de l'azotobactérisation 5 (eAZB) selon une quelconque des revendications précédentes caractérisée en ce que les valeurs rNN50iv et/ou rNN5Ois, étant elles corrélées à eAZB - i.e. efficacité de l'azotobactérisation des RCS en termes agronomiques (rendements en grains ou en protéines) par rapport à un témoin avec RCS non-azotobactérisés, sont utilisées entant qu'indice prédisant eAZB sur la culture suivante implantée sur ces RCS enfouis. 10