# Bilan hydrique d'une parcelle viticole agroécologique

Jarod Garin

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Jarod Garin. Bilan hydrique d'une parcelle viticole agroécologique. Sciences et techniques de l'agriculture. 2025. hal-05245260v2

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Submitted on 8 Oct 2025

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# Mémoire de fin d'études

Présenté pour l'obtention du diplôme d'Ingénieur Agronome
**Option : Production Végétale Durable (PVD)**

## Bilan hydrique d'une parcelle viticole agroécologique

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par Jarod GARIN

Année de soutenance : 2025

Organisme d'accueil : UMR Agrosystèmes Biodiversifiés (ABSys)
# Mémoire de fin d'études

Présenté pour l'obtention du diplôme d'Ingénieur Agronome
**Option** : Production Végétale Durable (PVD)

## Bilan hydrique d'une parcelle viticole agroécologique

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

par Jarod GARIN

Année de soutenance : 2025

**Mémoire préparé sous la direction de :**
Aurélie METAY

**Présenté le 17/09/2025 devant le jury :**
Raphaël METRAL (Président du jury),
Anne PELLEGRINO (Rapportrice),
Aurélie METAY (Tutrice).

**Organisme d'accueil** : UMR Agrosystèmes Biodiversifiés (ABSys)

**Maîtres de stage** :
Léo GARCIA,
Armand CRABIT.
Résumé

Le secteur viticole adopte progressivement des pratiques plus durables pour renforcer la
résilience des vignobles et faire face aux défis environnementaux, sociétaux et économiques
liés à la viticulture intensive, notamment la dégradation des sols, la perte de biodiversité et la
pollution des eaux et des sols. L'augmentation des températures de 2.2°C à 5.1°C d'ici 2100 et
les sécheresses plus fréquentes, sévères et prolongées menacent la viticulture méditerranéenne.
Par conséquent, comprendre la dynamique hydrique du sol des vignobles biodiversifiés est
devenu un enjeu majeur afin d'identifier des stratégies efficaces de gestion de l'eau qui
favorisent les services écosystémiques et minimisent les dysservices associés.

Cette étude, menée au Domaine du Chapitre, vise à caractériser les effets des pratiques agroécologiques - couvert végétal spontané (système D-viti) et cultures de service (système A-viti) - sur la dynamique hydrique du sol, en comparaison à un témoin (système T-viti avec travail du sol), sous un climat méditerranéen et sur des vignes de six ans (variété Artaban) de 2023 à 2025. Les mesures ont été réalisées à l'aide de sondes capacitives Diviner (5 répétitions par système sur l'horizon 0-160 cm – mesures hebdomadaires) et GroPoint (1 répétition par système sur l'horizon 30-150 cm – mesures continues) respectivement dans les rangs et inter-rangs de vigne. Ces sondes capacitives ont été calibrées avec des sondes à neutrons, utilisées comme référence. Cette nouvelle approche d'étalonnage avec les sondes à neutrons s'appuie sur les caractéristiques du sol (taux d'éléments grossiers, texture et densité apparente) et sur des modèles de forêt aléatoire, indiquant que les sondes capacitives logistiquement moins lourdes et moins chronophages sont fiables pour étudier les stocks d'eau du sol, l'eau disponible pour la vigne (ASW, portion d'eau accessible aux plantes) et la fraction d'eau transpirable du sol (FTSW, indicateur de stress hydrique lié à la capacité de transpiration des plantes).

Les indicateurs de performance des modèles ont confirmé la grande fiabilité des deux sondes capacitives pour approcher la teneur en eau du sol des sondes à neutrons, avec des efficiences des modèles allant de 75.9% à 79.8%, des valeurs de RMSE de 2.8% à 4.4%, et des valeurs de RRMSE de 10.3% à 14.5%. Une disponibilité en eau significativement supérieure (A-viti) ou similaire (D-viti) (73 à 103 mm) par rapport au traitement témoin (67 à 78 mm) a été observée pour les systèmes agroécologiques au débourrement en 2024 et 2025 et jusqu'à floraison dans les horizons de surface (0-40 cm), ainsi que des valeurs de FTSW plus élevées allant de 0.66 à 0.76 pour les systèmes agroécologiques contre 0.58 à 0.64 pour le système témoin, indiquant ainsi une meilleure infiltration et recharge hydrique hivernale. De la nouaison jusqu'à la chute des feuilles en 2024, les systèmes agroécologiques ont subi un stress hydrique intense (valeurs de FTSW allant de 0.15 à 0.47) par rapport au témoin (valeurs de FTSW allant de 0.28 à 0.57) en raison de la transpiration des couverts végétaux, entraînant une diminution de la transpiration de la vigne. Globalement, les systèmes agroécologiques et témoin ont maintenu des niveaux de FTSW optimaux pour une production de vin rouge de qualité supérieure tout au long du cycle de la vigne, excepté de la nouaison à la véraison, où les systèmes agroécologiques sont inférieurs aux niveaux optimaux, tandis que le témoin les a dépassés.

Cette étude offre des perspectives prometteuses quant à l'utilisation de sondes capacitives bien calibrées pour étudier la dynamique hydrique du sol dans les horizons de surface et les horizons plus profonds, facilitant ainsi la mise en place de stratégies de gestion de l'eau adaptées dans les vignobles biodiversifiés. Cependant, ces stratégies doivent être compatibles avec d'autres services écosystémiques attendus par les viticulteurs, tels que le rendement, la qualité du vin et l'effet engrais verts.

**Mots clés** : sondes capacitives, dynamique hydrique du sol, FTSW, couverts végétaux, viticulture durable, résilience climatique
Abstract

**Title** : Water balance of an agroecological vineyard

The wine sector progressively adopts more sustainable practices to enhance vineyard resilience and face environmental, societal and economic challenges resulting from intensive viticulture, including soil degradation, biodiversity losses, water and soil pollution. The increase in temperatures from 2.2°C to 5.1°C by 2100 and increasingly frequent, severe and prolonged droughts threaten Mediterranean viticulture. Therefore, it has become a major challenge to understand soil water dynamics of biodiversified vineyards to identify effective water management strategies that promote ecosystem services and minimize associated disservices. This study, conducted at the Domaine du Chapitre, aims to characterize the effects of agroecological practices - spontaneous cover crops (D-viti system), and service crops (A-viti system) - on soil water dynamics, compared to a control treatment (T-viti system with soil tillage), in a Mediterranean climate and on six-year-old vines (Artaban variety), from 2023 to 2025. Measurements were performed using Diviner (5 repetitions per system on the layer 0-160 cm – weekly measurements) and GroPoint (1 repetition per system on the layer 30-150 cm – continuous measurements) capacitive probes respectively in grapevine rows and inter-rows. These capacitive probes were calibrated with neutron probes used as a reference. This brand-new calibration approach with neutron probes leverages soil characteristics (gravel content, texture and bulk density) and random forest models, indicating that logistically lighter and less time-consuming capacitive probes are reliable for monitoring soil water stocks, available soil water content (ASW, portion of water accessible to plants), and the fraction of transpirable soil water (FTSW, indicator of water stress related to plant transpiration capacity).

Model performance indicators confirmed the high reliability of both capacitive probes in approximating neutron probes soil water content, with model efficiencies ranging from 75.9% to 79.8%, RMSE values from 2.8% to 3.4%, and RRMSE values from 10.3% to 14.5%. Significantly higher (A-viti) or similar (D-viti) water availability (73 to 103 mm) compared to the control treatment (67 to 78 mm) was observed for the agroecological systems at budburst in 2024 and 2025 until flowering within shallow layers (0-40cm), along with higher FTSW values ranging from 0.66 to 0.76 for the agroecological systems against 0.58 to 0.64 for the control treatment, indicating thus improved infiltration and winter water refiling. From setting to leaf fall in 2024, agroecological systems experienced intensified water stress (FTSW values ranging from 0.15 to 0.47) compared to the control treatment (FTSW values ranging from 0.28 to 0.57) due to cover crop transpiration, leading to a decrease of vine transpiration. Overall, both agroecological and control treatments maintained optimal FTSW levels for a premium red wine production throughout the vine's cycle, except from fruit setting to fruit ripening when agroecological systems fall below optimal levels, whereas the control treatment exceeded them. This study thus provides promising insights into using well-calibrated capacitive probes to monitor soil water dynamics in shallow and deeper layers, facilitating tailored water management strategies in biodiversified vineyards. However, these strategies must align with other ecosystem services valued by winegrowers, including yield, wine quality and green manure effects.

**Key words** : capacitive probes, soil water dynamics, FTSW, cover crops, sustainable viticulture, climate resilience

**Pour citer ce document** : Garin, Jarod, (2025). Bilan hydrique d'une parcelle viticole agroécologique. Mémoire d'Ingénieur Agronome, option Production Végétale Durable, L'Institut Agro Montpellier. 73p.
Remerciements

Je tiens tout d'abord à remercier mes encadrants de stage Léo GARCIA et Armand CRABIT pour leur accompagnement, leurs conseils, leur bonne humeur et l'ensemble des discussions au cours de ces 6 mois qui ont permis d'enrichir ce mémoire et ma réflexion.

Plus particulièrement, merci Léo pour m'avoir proposé ce stage ! Travailler à l'UMR ABSys sur la vigne et le fonctionnement hydrique du sol, c'est un « Hell to the yes » ! Plus sérieusement, je tiens à te remercier pour avoir ravivé mon intérêt pour les statistiques appliquées à l'agronomie lors de l'UE Salade, compétences que j'ai pu approfondir en PVD et pendant ce stage. Merci de m'avoir fait découvrir l'univers de la modélisation, les capteurs et autres outils numériques. En bref, merci pour cette R-évélation du monde numérique en agriculture ! Enfin, merci pour ton soutien et ton aide pour la préparation du concours de l'ED GAIA même si cela n'a pas fonctionné. Mais, comme le dit si bien l'expression, « We'll leave no stone unturned » to fund this PhD !

Merci Aurélie pour tes astuces, tes conseils avisés et ton accompagnement depuis le début de l'année, mais aussi pour ta disponibilité et tes recommandations pour l'écriture de ce mémoire. Merci de m'avoir fait confiance et m'avoir retenu à maintes reprises pour le concours et les AAP pour votre sujet de thèse avec Léo, ainsi que pour ton soutien et ton suivi sans faille pour l'ensemble des démarches réalisées pour la thèse. Je te remercie pour l'opportunité professionnelle à venir, en espérant que cette future expérience que je sais déjà enrichissante et passionnante se soldera par l'obtention des financements pour la thèse. We're gonna make it !

Merci à l'ensemble de l'équipe TEAM (Marion, Raphaël, Yvan, Clément, Romane, Diana, Martin...) pour le partage de leurs connaissances et expériences sur le numérique et le fonctionnement d'un système viticole. Évidemment, merci Marion pour m'avoir accompagné toutes les semaines au Chapitre pour les relevés Diviner !

Un grand merci à vous stagiaires d'ABSys (Candice, Adèle, Lise, Martin, Titouan, El-Hadji) pour votre soutien pendant ces 6 mois. Superbe ambiance au bâtiment 27 grâce à vous ! Merci Candice pour les endless discussions de statistiques, ton aide et nos fameuses pauses goûter. Merci Martin pour ton aide précieuse en modélisation et les pauses frisbee pour se dégourdir les jambes et les bras entre deux tests statistiques et la rédaction de deux paragraphes.

Merci à l'ensemble de l'équipe enseignante PVD (Isabelle BASTIE, Aurélie METAY, Léo GARCIA, Hélène MARROU, Brigitte BRUNEL, Stéphane De TOURDONNET...) pour votre accompagnement tout au long de l'année. Merci aux last PiViDi, c'était top de passer l'année avec vous !

Merci aux « Crazy Frogs » (Fantine, Jonas, Romane, Baptiste...) pour ces superbes années à l'IAM ! Merci à mes amis (Laureline, Leroy, Flavy, Tara et Eloi) qui m'ont écouté parler pendant je ne sais combien de temps de mon analyse de données (sorry but not sorry ;) !) et qui ont participé à mes entraînements pour mon audition pour l'ED. You're the best of the best !

Enfin, merci mom, dads, Ronan et Théry pour tout ce que vous avez fait pour moi, mes études et m'avoir appris que peu importe les obstacles, la persévérance est la clé pour atteindre mes objectifs ! Merci au reste de la famille pour votre soutien sans faille et votre intérêt depuis la Nouvelle-Calédonie, Thaïlande et Tahiti ! Je vous dois une fière chandelle !
Table des matières

<table><tr><td>RÉSUMÉ</td><td>3</td></tr><tr><td>ABSTRACT</td><td>4</td></tr><tr><td>REMERCIEMENTS</td><td>5</td></tr><tr><td>TABLE DES MATIERES</td><td>6</td></tr><tr><td>AVANT-PROPOS</td><td>8</td></tr><tr><td>GLOSSAIRE</td><td>9</td></tr><tr><td>SIGLES ET ACRONYMES</td><td>10</td></tr><tr><td>LISTE DES FIGURES</td><td>11</td></tr><tr><td>LISTE DES TABLEAUX</td><td>12</td></tr><tr><td>INTRODUCTION</td><td>13</td></tr><tr><td>I. ÉTAT DE L'ART SUR LA VIGNE ET LES PRATIQUES AGROECOLOGIQUES</td><td>14</td></tr><tr><td>1. VITICULTURE MEDITERRANEENNE ET ENJEUX POUR UNE TRANSITION AGROECOLOGIQUE</td><td>14</td></tr><tr><td>1.1. Le cas du bassin viticole languedocien</td><td>14</td></tr><tr><td>1.2. Les enjeux vers la transition agroécologique</td><td>14</td></tr><tr><td>1.2.1. Enjeux climatiques</td><td>14</td></tr><tr><td>1.2.2. Enjeux sur les sols et la biodiversité</td><td>15</td></tr><tr><td>1.2.3. Quels leviers pour répondre à ces enjeux ?</td><td>15</td></tr><tr><td>2. LA VIGNE ET LES CULTURES DE SERVICE</td><td>16</td></tr><tr><td>2.1. Les stades phénologiques de la vigne et ses besoins</td><td>16</td></tr><tr><td>2.2. Les cultures de service en viticulture</td><td>17</td></tr><tr><td>2.2.1. Services écosystémiques rendus par les cultures de service</td><td>18</td></tr><tr><td>2.2.2. Dysservices</td><td>19</td></tr><tr><td>2.2.3. Les stratégies de pilotage des cultures de service</td><td>19</td></tr><tr><td>3. CARACTERISATION DU BILAN HYDRIQUE D'UNE PARCELLE VITICOLE ENHERBEE</td><td>20</td></tr><tr><td>3.1. Évapotranspiration - ET</td><td>21</td></tr><tr><td>3.2. Variation de stock - ΔS</td><td>21</td></tr><tr><td>3.3. Ruissellement, drainage et remontées capillaires - R, D et Rc</td><td>22</td></tr><tr><td>3.4. Simulation du bilan hydrique en présence de cultures de service</td><td>22</td></tr><tr><td>4. CONTEXTE DU STAGE</td><td>23</td></tr><tr><td>II. PROBLEMATIQUE ET HYPOTHESES</td><td>25</td></tr><tr><td>III. MATERIELS ET METHODES</td><td>26</td></tr><tr><td>1. SITE EXPERIMENTAL AU DOMAINE DU CHAPITRE</td><td>26</td></tr><tr><td>1.1. Présentation de la parcelle expérimentale</td><td>26</td></tr><tr><td>1.2. Design expérimental et caractéristiques spécifiques des systèmes étudiés</td><td>26</td></tr><tr><td>2. MESURES DES PROPRIETES PHYSIQUES ET DU STATUT HYDRIQUE DU SOL</td><td>28</td></tr><tr><td>2.1. Propriétés physiques du sol</td><td>28</td></tr><tr><td>2.1.1. Densité apparente</td><td>28</td></tr><tr><td>2.1.2. Analyse granulométrique</td><td>28</td></tr><tr><td>2.2. Statut hydrique du sol - Teneur en eau volumique et piézométrie</td><td>29</td></tr><tr><td>2.2.1. Sonde à neutrons</td><td>29</td></tr><tr><td>2.2.2. Sonde Diviner</td><td>29</td></tr><tr><td>2.2.3. Sonde GroPoint</td><td>30</td></tr><tr><td>2.2.4. Piézomètres</td><td>30</td></tr></table>
<table><tbody><tr><td>3.</td><td>ANALYSE DE DONNEES</td><td>30</td></tr><tr><td>3.1.</td><td>Intercalibration des sondes capacitives (Diviner et GroPoint) avec les sondes à neutrons</td><td>30</td></tr><tr><td>3.2.</td><td>Calcul des dynamiques des stocks d'eau du sol</td><td>31</td></tr><tr><td>3.3.</td><td>Calcul des composantes du bilan hydrique</td><td>32</td></tr><tr><td>3.3.1.</td><td>Indicateur de l'infiltration de l'eau dans le sol</td><td>32</td></tr><tr><td>3.3.2.</td><td>Calcul de la portion d'eau accessible à la vigne et de la fraction d'eau transpirable du sol</td><td>32</td></tr><tr><td>3.4.</td><td>Modélisation du bilan hydrique</td><td>33</td></tr><tr><td>IV.</td><td>RESULTATS</td><td>34</td></tr><tr><td>1.</td><td>INTERCALIBRATION DES SONDES CAPACITIVES DIVINER ET GROPOINT AVEC LES SONDES A NEUTRONS</td><td>34</td></tr><tr><td>2.</td><td>FONCTIONNEMENT HYDRIQUE DE LA PARCELLE</td><td>34</td></tr><tr><td>2.1.</td><td>Dynamique des stocks d'eau et son infiltration dans le sol</td><td>34</td></tr><tr><td>2.1.1.</td><td>Dynamique des stocks d'eau et infiltration dans l'inter-rang</td><td>36</td></tr><tr><td>2.1.2.</td><td>Dynamique des stocks d'eau dans le rang</td><td>38</td></tr><tr><td>2.2.</td><td>Compétition hydrique entre la vigne et les cultures de service</td><td>39</td></tr><tr><td>2.2.1.</td><td>Moins d'eau disponible en surface pour les systèmes agroécologiques à partir de la nouaison</td><td>39</td></tr><tr><td>2.2.2.</td><td>Les systèmes agroécologiques en stress hydrique entre la nouaison et la véraison</td><td>40</td></tr><tr><td>3.</td><td>BILAN HYDRIQUE</td><td>41</td></tr><tr><td>3.1.</td><td>Simulation de la FTSW par le modèle WaLIS</td><td>41</td></tr><tr><td>3.2.</td><td>Consommations en eau de la vigne simulées par WaLIS</td><td>42</td></tr><tr><td>V.</td><td>DISCUSSIONS ET PERSPECTIVES</td><td>44</td></tr><tr><td>1.</td><td>DISCUSSIONS DES RESULTATS</td><td>44</td></tr><tr><td>1.1.</td><td>Intercalibration et paramétrisation du modèle WaLIS</td><td>44</td></tr><tr><td>1.1.1.</td><td>Intercalibration des sondes capacitives avec les sondes à neutrons satisfaisante pour analyser les effets des cultures de service sur les flux d'eau du sol</td><td>44</td></tr><tr><td>1.1.2.</td><td>Paramétrisation satisfaisante du modèle WaLIS pour analyser l'effet des cultures de service sur la transpiration de la vigne</td><td>44</td></tr><tr><td>1.2.</td><td>Les cultures de service favorisent l'infiltration et la recharge hydrique hivernale</td><td>45</td></tr><tr><td>1.3.</td><td>Les cultures de service assèchent le sol et entraînent une compétition pour l'eau à partir de la nouaison</td><td>47</td></tr><tr><td>2.</td><td>LIMITES METHODOLOGIQUES</td><td>48</td></tr><tr><td>2.1.</td><td>Un nombre de répétitions insuffisant des sondes GroPoint et un besoin de connaître les caractéristiques du sol des autres blocs</td><td>48</td></tr><tr><td>2.2.</td><td>L'estimation de l'enracinement de la vigne est complexe</td><td>48</td></tr><tr><td>2.3.</td><td>Limites du modèle de bilan hydrique WaLIS</td><td>48</td></tr><tr><td>3.</td><td>PERSPECTIVES</td><td>49</td></tr><tr><td>3.1.</td><td>Perspectives méthodologiques</td><td>49</td></tr><tr><td>3.1.1.</td><td>Mesurer la teneur en eau volumique dans l'inter-rang sur l'horizon 0-30cm</td><td>49</td></tr><tr><td>3.1.2.</td><td>Une estimation de la capacité au champ à partir des tensiomètres</td><td>49</td></tr><tr><td>3.1.3.</td><td>Comment extrapoler les modèles de calibration des sondes capacitives avec les sondes à neutrons aux autres blocs pour chaque système ?</td><td>50</td></tr><tr><td>3.2.</td><td>Indicateurs de stress hydrique du sol et de la plante</td><td>50</td></tr><tr><td>3.3.</td><td>Une stratégie de gestion de l'eau basée sur des outils numériques et à raisonner en fonction des objectifs des viticulteurs</td><td>51</td></tr><tr><td>3.3.1.</td><td>Le numérique pour piloter les décisions relatives à l'eau</td><td>51</td></tr><tr><td>3.3.2.</td><td>Pilotage des cultures de service dans les vignes et compromis</td><td>51</td></tr><tr><td>CONCLUSION</td><td></td><td>53</td></tr><tr><td>REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES</td><td></td><td>54</td></tr><tr><td>ANNEXES</td><td></td><td>65</td></tr></tbody></table>
# Avant-propos

Je soussigné, GARIN Jarod :

- déclare respecter les consignes de non-plagiat

- déclare avoir utilisé l'intelligence artificielle ChatGPT (GPT-4-turbo, OpenAI) pour identifier l'origine de certains bugs des scripts R que j'ai écrits et m'assister dans la traduction du résumé en anglais. J'ai relu et validé l'ensemble des contenus générés et j'en assume l'entière responsabilité.
## Glossaire

**Agroécologie** : Approche interdisciplinaire (agronomie, écologie...) visant à développer des systèmes de production durable. Elle repose sur les processus naturels, une gestion raisonnée des ressources et la limitation d'intrants et énergies fossiles (Hazard et al., 2016)

**Allélopathie** : « Ensemble des interactions biochimiques réalisées par les plantes entre elles, ou avec des microorganismes » (Aubertin et al., 2018)

**Phyllochrone** : Temps thermique entre la formation de deux feuilles consécutives

**Système de culture** : « Ensemble des modalités techniques mises en œuvre sur des parcelles cultivées de manière identique. Chaque système se définit par la nature des cultures et leur ordre de succession, les itinéraires techniques appliqués à ces différentes cultures, ce qui inclut le choix des variétés » (Sebillotte, 1990a)
Sigles et acronymes

AB : Agriculture Biologique

ANOVA : Analysis of variance

AOP : Appellation d'Origine Protégée

ASL : Above Sea Level

ASW : Available Soil Water

CN : Curve Number

CWSI : Crop Water Stress Index

ETM : Évapotranspiration Maximale

ETR : Évapotranspiration Réelle

FTSW : Fraction of Transpirable Soil Water

HGAM : Hierarchical Generalized Additive Model

IGP : Indication Géographique Protégée

IFT : Indice de Fréquence de Traitement

LAI : Leaf Area Index

NRCS : Natural Resources Conservation Service

OAD : Outil d'Aide à la Décision

RMSE : Root Mean Squared Error

RRMSE : Relative Root Mean Squared Error

RU : Réserve Utile

SAU : Surface Agricole Utile

SF : Scaled Frequency

TAI-OC : Transition Agroécologique et Irrigation en Occitanie

TETRAE : Transition en Territoire de l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement

TDR : Time Domain Reflectometry

UMR : Unité Mixte de Recherche

WaLIS : Water baLance for Intercropped Systems
## Liste des figures

<table><tr><td>Figure 1</td><td>Précipitations et températures moyennes sur 15 ans à Montpellier (2010-2024)</td><td>14</td></tr><tr><td>Figure 2</td><td>Cycle phénologique de la vigne et ses périodes de besoins en eau et azote</td><td>16</td></tr><tr><td>Figure 3</td><td>Services écosystémiques et dysservices attendus lors de l'implémentation d'une culture de service dans les vignes. Adapté de Garcia et al. (2018)</td><td>18</td></tr><tr><td>Figure 4</td><td>Schéma conceptuel du bilan hydrique pour une vigne enherbée de Celette (2007).</td><td>20</td></tr><tr><td>Figure 5</td><td>Schéma conceptuel synthétisant les effets supposés des cultures de service présentes dans les inter-rangs d'une parcelle viticole méditerranéenne</td><td>24</td></tr><tr><td>Figure 6</td><td>Diagramme ombrothermique sur 4 ans (2021 – 2024) au Domaine du Chapitre</td><td>26</td></tr><tr><td>Figure 7</td><td>Dispositif expérimental du projet SALSA au Domaine du Chapitre</td><td>27</td></tr><tr><td>Figure 8</td><td>Gradient de diversification des systèmes étudiés. Adapté de Tabary (2021)</td><td>28</td></tr><tr><td>Figure 9</td><td>Représentation schématique des parcelles élémentaires de chaque système du dispositif expérimental</td><td>28</td></tr><tr><td>Figure 10</td><td>Organisation spatiale du développement de la vigne et des cultures de service</td><td>31</td></tr><tr><td>Figure 11</td><td>Teneur en eau volumique (en cm³.cm⁻³) des modèles random forest pour la sonde GroPoint (A) et la sonde Diviner (B) en fonction de la teneur en eau volumique de la sonde à neutrons (considérée comme la référence)</td><td>34</td></tr><tr><td>Figure 12</td><td>Dynamique des stocks d'eau (en mm) de chaque système dans l'inter-rang depuis septembre 2023 (A) et dans le rang depuis mars 2024 (B) sur 0-160cm</td><td>35</td></tr><tr><td>Figure 13</td><td>Dynamique du niveau de la nappe (en cm) au Domaine du Chapitre par rapport à la surface du sol et des précipitations journalières (en mm) depuis septembre 2023 jusqu'en février 2025</td><td>36</td></tr><tr><td>Figure 14</td><td>Dynamique des stocks en eau (en mm) dans l'inter-rang pour l'horizon de surface (0-40cm) et l'horizon profond (40-150cm), précipitations (en mm) et opérations techniques clés des systèmes agroécologiques</td><td>37</td></tr><tr><td>Figure 15</td><td>Indicateur d'infiltration pour 11 évènements pluvieux entre le 1er octobre et le 31 mars ([13, 61.5]mm) au cours des deux années d'études</td><td>38</td></tr><tr><td>Figure 16</td><td>Dynamique des stocks en eau (en mm) dans le rang pour l'horizon de surface (0-40cm) et l'horizon profond (40-160cm)</td><td>39</td></tr><tr><td>Figure 17</td><td>Quantité d'eau disponible sur l'horizon de surface (0-40cm) (en mm) (A) et différence d'eau disponible à la moyenne sur l'horizon de surface (0-40cm) pour chaque système (modèle HGAM) (B) depuis mars 2024 jusqu'en avril 2025</td><td>40</td></tr><tr><td>Figure 18</td><td>FTSW de la vigne depuis mars 2024 jusqu'en avril 2025</td><td>41</td></tr><tr><td>Figure 19</td><td>FTSW simulées par le modèle WaLIS et calculées à partir des données des sondes à neutrons en fonction du temps pour les systèmes A-viti (A), D-viti (B) et T-viti (C), en 2024.</td><td>42</td></tr><tr><td>Figure 20</td><td>Transpiration journalière de la vigne (en L.m⁻²) simulée par WaLIS pour l'année 2024 pour chaque système</td><td>43</td></tr><tr><td>Figure 21</td><td>Courbe théorique de compromis entre deux services écosystémiques : Engrais vert et recharge hydrique du sol</td><td>52</td></tr></table>
## Liste des tableaux

<table><tr><td>Tableau 1 : Modes de conduite de la vigne et du sol de la parcelle expérimentale</td><td>27</td></tr><tr><td>Tableau 2 : Ensemble des données collectées sur la parcelle expérimentale</td><td>28</td></tr><tr><td>Tableau 3 : Profondeurs respectives des sondes mesurant la teneur en eau volumique du sol.</td><td></td></tr><tr><td>R : rang ; IR : Inter-rang</td><td>29</td></tr><tr><td>Tableau 4 : Avantages et inconvénients des sondes mobilisées au Domaine du Chapitre pour mesurer la teneur en eau volumique du sol</td><td>44</td></tr></table>
## Introduction

L'agriculture méditerranéenne est menacée par le changement climatique avec une diminution des précipitations de 4% à 27% d'ici 2100, et une augmentation de la variabilité des évènements extrêmes (Lionello, 2012). Les projections climatiques estiment une augmentation de 2.2°C à 5.1°C d'ici la fin du siècle et des périodes de sécheresse plus fréquentes, prolongées et sévères (Lionello, 2012 ; Tramblay et al., 2020).

Parallèlement au changement climatique, la filière vitivinicole française fait face à de multiples enjeux. Ils sont d'ordre environnemental, sociétal et économique (FranceAgriMer, 2023). En effet, les produits phytosanitaires (IFT de 19 en 2013) utilisés pour protéger les vignobles des ravageurs et maladies, et la surfertilisation sont responsables de la pollution des eaux et des sols (Agreste, 2017 ; Novara et al., 2021 ; Fried et al., 2024) et d'une diminution de la biodiversité (Sáenz-Romo et al., 2019 ; Blaise et al., 2021 ; Giffard et al., 2022). De plus, les exploitations viticoles conventionnelles présentent fréquemment des sols appauvris et dégradés (Novara et al., 2021 ; Fried et al., 2024). Les enjeux socio-environnementaux se superposent à une concurrence croissante de l'Australie, le Chili, les Etats-Unis... en raison de leur stratégie de commercialisation compétitive (Castaldi et al. 2006). Ces enjeux ont conduit les viticulteurs à repenser leur système de culture afin de produire des vins de qualité tout en considérant les attentes socio-environnementales. L'agroécologie, comme réponse à ces challenges, propose des pratiques (cultures de service, agroforesterie...) susceptibles de réduire les effets du changement climatique et d'adapter les systèmes agricoles aux changements à venir pour maintenir les rendements tout en augmentant la diversité des espèces cultivées, réduisant l'utilisation de produits phytosanitaires, et ayant une meilleure régulation des cycles des nutriments... (Dittmer et al., 2023). Il s'agit ainsi de trouver des compromis entre production viticole, services écosystémiques et dysservices selon les objectifs de production (Garcia et al., 2018 ; Fried et al., 2024 ; Garcia et al., 2024).

Dans ce contexte de changement climatique et de transition agroécologique, la gestion de l'eau et la collaboration des acteurs du territoire autour de cette ressource sont des enjeux essentiels afin de réduire la pression sur cette dernière (Iglesias et al., 2007 ; Duru et al. 2015 ; Prost et al., 2023). La présente étude financée par le projet de recherche TAI-OC (Transition Agroécologique et Irrigation en Occitanie) du programme TETRAE (Transition en Territoire de l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement) vise à comprendre **comment les pratiques de diversification modifient les flux d'eau du sol dans les différents compartiments d'une parcelle viticole méditerranéenne ?** Le projet TAI-OC ambitionne de caractériser les performances des systèmes agroécologiques irrigués et dégager des leviers pour une transition des systèmes de culture irrigués vers l'agroécologie (TAI-OC, 2023). Plus spécifiquement, cette étude s'inscrit dans le cadre du projet VITIFLUX conduit par les UMR ABSys, G-EAU et LEPSE. Ce projet converge avec le projet TAI-OC dans la caractérisation des effets des pratiques agroécologiques sur le fonctionnement hydrique du sol et l'utilisation d'outils (capteurs) pour accompagner les agriculteurs dans leur transition et raisonner l'irrigation. Premièrement, le contexte et les connaissances actuelles sur la vigne, les cultures de service et le bilan hydrique seront présentés. Ensuite, le matériel mobilisé et la démarche mise en œuvre pour répondre à la problématique seront explicités. Et enfin, différents indicateurs de l'état hydrique du sol seront présentés et les résultats seront confrontés à de précédents travaux.
# I. État de l'art sur la vigne et les pratiques agroécologiques

## 1. Viticulture méditerranéenne et enjeux pour une transition agroécologique

### 1.1. Le cas du bassin viticole languedocien

Le vignoble languedocien représente 24% des exploitations viticoles françaises en termes de surface (184 214 ha). 34 623 ha de la superficie viticole totale sont certifiés AB, soit 19% des surfaces viticoles languedociennes. De surcroît, 86% des exploitations viticoles languedociennes conduites en AB ont la certification pour l'entièreté de leur production. Le vignoble languedocien correspond à 21% (en volume) de la production de vin français, avec des rendements moyens autour de 54 hL.ha⁻¹. 15% des exploitations vinifient sur leur exploitation. Les principales stratégies de commercialisation en circuit court sont la vente à la ferme (20%), aux restaurateurs (17%) et aux commerçants détaillants (16%) (Agreste, 2024). Au cours du XXIème siècle, le vignoble languedocien est marqué par d'importantes évolutions structurelles. En effet, le nombre d'exploitations diminue (38% entre 2000 et 2010 et 19% sur la période 2010-2020). De même, les surfaces de vignes diminuent de 21% et 9% entre 2000-2010 et 2010-2020. Parallèlement, la production viticole est essentiellement localisée dans les plus grandes exploitations (> 20 ha), qui représentent 59% de la production standard brute en 2020 (Agreste, 2024).

### 1.2. Les enjeux vers la transition agroécologique

#### 1.2.1. Enjeux climatiques

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>**Figure 1** : Précipitations et températures moyennes sur 15 ans à Montpellier (2010-2024). Les barres d'erreurs noires et rouges représentent les écarts-types, respectivement des précipitations et des températures moyennes mensuelles (données de la station météo INRAE Montpellier – Lavalette).</figcaption></figure>

La viticulture méditerranéenne, vulnérable face aux aléas climatiques, est amenée à s'adapter. D'une part, il est prévu que la mer Méditerranée « se réchauffe 20% plus vite que le reste du monde » (Rambhunjun et al., 2024). D'autre part, ces vagues de chaleur et épisodes de sécheresse plus fréquents, s'accompagnent d'une diminution de la ressource en eau, estimée de
30% à 50 % d'ici 2050 par Milano et al. (2013). Par ailleurs, la variabilité de la disponibilité en eau (précipitations) augmente (Tramblay et al., 2020), avec une variation interannuelle moyenne des précipitations de 49 mm entre 2010 et 2024 à Montpellier (Figure 1). Cette variabilité diffère en fonction de la saison (Figure 1) et est plus élevée en automne/hiver (59 mm) qu'en été (34 mm). De plus, alors que les précipitations moyennes estivales ne montrent pas de tendance particulière, les précipitations moyennes hivernales diminuent (Milano et al., 2013). Donc, ces conditions de contraintes hydriques sévères en méditerranée peuvent entraîner des effets négatifs sur les rendements et la qualité du vin, et incitent les viticulteurs à s'adapter et ainsi reconsidérer la stratégie de gestion de l'eau de leur vignoble (Fraga & Santos, 2018).

### 1.2.2. Enjeux sur les sols et la biodiversité

Parallèlement au changement climatique et aux enjeux sociaux-économiques (Castaldi et al., 2006 ; Giacomarra et al. 2016), la viticulture est au cœur de divers enjeux environnementaux. La monoculture de vigne est associée à une baisse de la fertilité des sols avec de faibles taux en matière organique (Salomé et al., 2016). Les surfaces viticoles, souvent en pente, sont l'une des surfaces agricoles les plus soumises à l'érosion (García-Ruiz et al., 2010). Et, le tassement et la formation de croûte de battance sont déterminants dans la dégradation des sols viticoles (Le Bissonnais & Andrieux, 2007). Ces conditions réduisent l'infiltration de l'eau et provoquent également du ruissellement et de l'érosion (Biddoccu et al., 2016 ; Bagagiolo et al., 2018), phénomènes amplifiés lors d'évènements de pluies intenses et concentrées sur une même période (Garcia et al., 2018 ; Novara et al., 2021). L'érosion éolienne et hydrique peuvent causer des pertes en sol conséquentes, estimées entre 35 et 179 $g.m^{-2}.y^{-1}$ (Ruiz-Colmenero et al., 2011). Par ailleurs, les enjeux de ces phénomènes de ruissellement sont doubles puisqu'ils sont responsables d'une perte en éléments nutritifs tel que l'azote pour la vigne et polluent les eaux (Novara et al., 2021 ; Fried et al., 2024).

L'intensification de l'agriculture avec la mécanisation et l'usage de produits phytosanitaires a aussi conduit à une diminution de la biodiversité du sol et aérienne en raison de la pollution et destruction des habitats naturels (Diaconu et al., 2017 ; Blaise et al., 2021 ; Visconti et al., 2024). Cependant, ces organismes sont nécessaires au bon fonctionnement d'un agroécosystème en participant par exemple à divers processus physico-chimiques du sol (décomposition de la matière organique, minéralisation...) (Pulleman et al., 2012). Sáenz-Romo et al. (2019) ont noté qu'un sol travaillé dans les vignes présente deux fois moins d'insectes prédateurs et parasitoïdes (abondance) au sol par rapport à un sol couvert (couvert végétal spontané ou bandes fleuries). De même, Kehinde & Samways (2012) ont noté que les vignes traitées avec des herbicides, fongicides et autres pesticides présentent une richesse spécifique de scarabées pollinisateurs significativement inférieures à une vigne conduite en agriculture biologique (utilisation de fongicides uniquement).

### 1.2.3. Quels leviers pour répondre à ces enjeux ?

Pour faire face aux challenges de la filière vitivinicole, les viticulteurs peuvent mobiliser et combiner plusieurs leviers tels que la diversification végétale avec les couverts végétaux, l'agroforesterie... ou encore l'utilisation de variété résistante.

Face à la mise en place de ces pratiques, l'approche fonctionnelle permet d'étudier la vigne et ses plantes associées, leurs effets et adaptations dans leur agroécosystème en déterminant des traits fonctionnels définis comme « les caractéristiques morphologiques, physiologiques ou phénologiques héritables et mesurables au niveau de l'individu, de la cellule à l'organisme dans son ensemble, sans référence à l'environnement ou à d'autres niveaux d'organisation » (Violle et al., 2007).
Parallèlement à cette approche, les outils numériques peuvent également être mobilisés pour approfondir nos connaissances sur les interactions dans un système cultivé plurispécifique et adapter le pilotage des pratiques de diversification d'un agrosystème. Par exemple, les modèles numériques permettent d'intégrer la complexité des systèmes agroécologiques et de réaliser des prédictions en considérant différents mécanismes au sein d'un agroécosystème (Leroux, 2025). Dans le cadre des enjeux liés à l'eau, le numérique améliore l'efficacité d'utilisation de la ressource, notamment pour les systèmes irrigués grâce à l'utilisation de capteurs et à la modélisation, qui permettent d'ajuster la quantité apportée en fonction des objectifs de production. Ces dispositifs peuvent ainsi faciliter l'accompagnement des agriculteurs dans leur transition et vers une gestion économe de cette ressource (Leroux, 2023).

## 2. La vigne et les cultures de service

### 2.1. Les stades phénologiques de la vigne et ses besoins

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

**Figure 2** : Cycle phénologique de la vigne et ses périodes de besoins en eau et azote. Les lettres à l'intérieur représentent les stades phénologiques clés de la vigne : B : débourrement ; F : floraison ; N : nouaison ; V : véraison ; R : récolte ; Lf : chute des feuilles ; D : dormance. La couleur verte représente la phase végétative et la couleur rose la phase reproductrice. Les périodes où il est préférable qu'il n'y ait pas de contraintes pour les ressources sont représentées en violet pour l'azote et en bleu pour l'eau.

La vigne est une plante pérenne dont les principaux stades phénologiques sont la dormance, le débourrement, la floraison, la nouaison et la véraison (Figure 2) (Pellegrino et al., 2020 ; Reis et al., 2020). La dormance est la période de préparation des bourgeons, qui contiennent les futurs rameaux et primordia. Une fois la dormance levée, le développement végétatif de la vigne commence avec la croissance des rameaux primaires et le développement d'une nouvelle feuille une fois 21°C accumulé (phyllochrone) par la vigne (Pellegrino et al., 2020). La phase reproductrice de la vigne quant à elle, débute avec la floraison. Ensuite vient la nouaison, la
première phase de formation des baies après la fécondation des ovaires et enfin la véraison, la maturation des baies (gonflement et accumulation des sucres et arômes dans les baies) (IFV, 2017).

Les besoins de la vigne sont variables selon les stades phénologiques. Ses besoins en eau et azote sont réduits pendant la dormance puisque la croissance de la vigne est inhibée. En ce qui concerne les besoins en eau de la vigne, ils sont compris entre 450 et 550 mm (Deloire & Pellegrino, 2021) et la transpiration correspond à 98% de ses besoins. La réserve utile du sol (RU), conditionnée par différentes caractéristiques pédologiques (texture du sol, enracinement maximal de la vigne et taux d'éléments grossiers) doit être remplie ante débourrement et post vendange, respectivement pour assurer un débourrement homogène et maximiser la mise en place des réserves (Deloire & Pellegrino, 2021). Par ailleurs, différentes classes optimales de FTSW (Fraction of Transpirable Soil Water), indicateur de stress hydrique, ont été définies par Pellegrino et al. (2006) selon les principaux stades phénologiques de la vigne, pour une production de vin rouge premium. Les premiers stades phénologiques sont plus sensibles à un manque d'eau : FTSW > 0.6 au débourrement jusqu'à la floraison, entre 0.6 et 0.47 entre la floraison et la fermeture des grappes, entre 0.33 et 0.25 jusqu'à la véraison et entre 0.25 et 0.1 jusqu'à la récolte. Enfin, face à la variabilité de la disponibilité en eau en région méditerranéenne, les viticulteurs mobilisent l'irrigation comme outil pour sécuriser les rendements et maîtriser la qualité des baies (Ojeda & Saurin, 2014 ; Medrano et al., 2015). Le pilotage de l'irrigation doit cependant reposer sur une analyse quantitative de l'état hydrique du sol et de la vigne afin d'éviter des stress hydriques intenses ou un excès d'eau (Ojeda & Saurin, 2014).

En plus de l'eau, l'azote est aussi facteur abiotique qui peut réduire considérablement la production (Guilpart et al., 2014). Les besoins en azote de la vigne sont compris entre 30 et 90 kgN.ha⁻¹ (Verdenal et al., 2021). L'azote inorganique commence à être absorbé par la vigne un peu avant floraison, mais les périodes où les prélèvements sont maximaux sont le stade petit pois et la véraison (Verdenal et al., 2021 ; IFV, 2023). La stratégie de fertilisation des vignes est à raisonner en fonction des objectifs de production, des caractéristiques pédologiques et du statut nutritionnel de la vigne (Visconti et al., 2024).

## 2.2. Les cultures de service en viticulture

L'introduction des cultures de service est un des leviers proposés pour répondre aux enjeux actuels de la filière viticole. Ce sont des cultures non marchandes qui ont pour objectif de rendre des services écosystémiques (Garcia et al., 2018 ; Abad et al., 2021ab ; Giffard et al., 2022 ; Garcia et al., 2024), définis comme les « conditions et processus par lesquels les écosystèmes naturels, et les espèces qui les composent soutiennent et répondent aux besoins des hommes » (Daily, 1997). Les cultures de service peuvent être mono/plurispécifiques, spontanées ou semées. Les mélanges d'espèces permettent de bénéficier des atouts de chacune d'elles et réduire les risques associés aux bioagresseurs ou aux conditions pédoclimatiques (Labreuche, 2012). Les graminées améliorent la portance du sol et étouffent les adventices, les crucifères favorisent une meilleure structure du sol, tandis que les légumineuses restituent de l'azote une fois incorporées (Labreuche, 2012 ; Jamet & Geloen, 2023).
2.2.1. Services écosystémiques rendus par les cultures de service

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**Figure 3** : Services écosystémiques et dysservices attendus lors de l'implémentation d'une culture de service dans les vignes. Adapté de Garcia et al. (2018)</figcaption></figure>

Les cultures de service en viticulture fournissent divers services écosystémiques (de régulation, de support, environnementaux, culturels et de provision) et dysservices. On distingue les services entrants (ceux qui influencent l'agroécosystème) et les services sortants (Figure 3). Les cultures de service permettent de gérer les adventices par compétition pour les ressources (eau, azote...) et/ou par allélopathie (Garcia et al., 2018 ; Giffard et al., 2022). Silvestri et al. (2021) ont estimé une diminution de biomasse (matière sèche) des adventices comprises entre 0.18 à 0.42 t.ha⁻¹. De plus, la biodiversité (sol et aérienne) intra parcellaire est améliorée (Winter et al., 2018 ; Fried et al., 2024) ce qui favorise les régulations biologiques (Blaise et al., 2021). Les cultures de service sont également susceptibles de favoriser les symbioses mycorhiziennes et notamment les champignons mycorhiziens à arbuscule. Ces symbioses améliorent l'accessibilité aux nutriments et rendent la vigne plus tolérante aux stress abiotiques tel que déficit hydrique (Giffard et al., 2022). Cette activité biologique dans le sol, supérieure lorsque la destruction des cultures de service ne perturbe pas le sol (tonte), est concentrée sur les premiers centimètres (Virto et al., 2012 ; Sun et al., 2020). Enfin, le microclimat créé par les cultures de service peut accroître les risques de gel au printemps (Hirschy et al., 2020), mais leur présence évite un développement végétatif excessif de la vigne et diminue les risques d'infection par les champignons (Valdés-Gómez et al., 2011 ; Guilpart et al., 2017).

De plus, les cultures de service améliorent les propriétés physico-chimiques du sol. En effet, les cultures de service augmentent la portance du sol et la quantité de matière organique, améliorent sa stabilité structurale et sa porosité (Guzmán et al., 2019 ; Abad et al., 2021a ; Fried et al., 2024) (Figure 3). Ces propriétés favorisent l'infiltration de l'eau et limitent les phénomènes de ruissellement et d'érosion, favorisant ainsi la recharge hydrique hivernale (Garcia et al., 2018). Les feuilles des cultures de service participent également à l'amélioration du processus d'infiltration et la réduction des risques de ruissellement et d'érosion en réduisant l'énergie cinétique des gouttes de pluie (Garcia et al., 2018). Par exemple, Biddoccu et al. (2016) et Novara et al. (2021) ont confirmé que les cultures de service réduisent significativement le ruissellement par rapport à un sol travaillé. De plus, Bagagiolo et al. (2018)
ont montré que ces cultures permettent une réduction de 80% de pertes en sol par rapport à un sol nu. Cette diminution du ruissellement limite la pollution des eaux, par les pesticides, dégradés après leur infiltration dans le sol (Garcia et al., 2018). La lixiviation des nitrates est également limitée par une meilleure efficience de l'utilisation des ressources minérales du fait des prélèvements des NO₃⁻ par les cultures de service (Garcia et al., 2018). Par ailleurs, leur introduction est une stratégie agronomique intéressante pour augmenter l'efficience d'utilisation de l'eau grâce à une exploration racinaire plus en profondeur de la vigne et une réduction de sa surface foliaire (Celette et al., 2008 ; Medrano et al., 2015). Enfin, les cultures de service influencent la disponibilité des éléments nutritifs, et séquestrent du carbone (Abad et al., 2021a ; Giffard et al., 2022).

### 2.2.2. Dysservices

Cependant, l'introduction de cultures de service peut générer des dysservices (Figure 3). En effet, l'association cultures de service - vigne peut diminuer le rendement et affecter la qualité des baies par une compétition pour les ressources (eau et éléments nutritifs) et en servant de refuge (plantes hôtes) pour des ravageurs de la vigne (Celette et al., 2009 ; Celette & Gary, 2013 ; Beslic et al., 2015 ; Delpuech & Metay, 2018).

Par exemple, Delpuech & Metay (2018) ont simulé grâce au modèle WaLIS des ΔFTSW (différence de FTSW entre 60% et 0% de couverture du sol) comprises entre -0.05 et -0.3 pendant la période critique de développement de la vigne (400 à 700 °Cj) sur deux années consécutives. La diminution de l'eau disponible pour la vigne peut entraîner une diminution du rendement (année N + 1), en influençant la phase d'élaboration du rendement et celle de la réalisation de ce potentiel l'année suivante (Guilpart et al., 2014). La compétition pour l'eau en raison de la transpiration des cultures de service est d'autant plus forte pendant les années sèches. Et, en réponse à cet assèchement du sol, notamment des horizons de surface, les vignes peuvent développer leur système racinaire plus en profondeur, horizons moins riches en éléments nutritifs (Celette et al., 2008).

Les cultures de service peuvent également concurrencer la vigne pour les ressources minérales (Celette et al., 2009 ; Celette & Gary, 2013). L'accumulation d'azote dans la vigne est significativement inférieure en présence d'un couvert permanent et non permanent en comparaison à un sol nu (35-60 kg.ha⁻¹, 50-60 kg.ha⁻¹ et 70-100 kg.ha⁻¹ respectivement) d'après Celette et al. (2009). Ces résultats peuvent s'expliquer par un prélèvement direct d'azote minéral par les cultures de service et/ou un déficit hydrique limitant la minéralisation. La complémentarité de la spatialisation des systèmes racinaires des cultures de service et de la vigne évoquée par Celette et al. (2008), traduisant une présence moins importante de la vigne sur les premiers horizons, lieu principal de l'activité biologique, pourrait également expliquer cette différence d'azote. Toutefois, Abad et al. (2021a) ont observé que les cultures de service n'ont pas d'effet sur la disponibilité du potassium et du phosphore.

### 2.2.3. Les stratégies de pilotage des cultures de service

Il existe différentes stratégies d'enherbement des vignobles pour éviter les dysservices. Les stratégies de gestion des cultures de service reposent sur une occupation du sol différente dans le temps et dans l'espace, la nature de la végétation et son mode de destruction. Les cultures de services peuvent être permanentes ou temporaires et sont localisées sur l'ensemble de la parcelle, sur tous les inter-rangs ou encore un inter-rang sur deux (Fernández-Mena et al., 2021).

Selon l'enquête menée en Languedoc-Roussillon par Fernández-Mena et al. (2021), 75% des viticulteurs interrogés ont des cultures de service (spontanées pour la majorité). Les viticulteurs
ont principalement des couverts d'hiver (41%) qu'ils détruisent au débourrement. Respectivement 27.3% et 8.4% des viticulteurs ont une couverture permanente et semi-permanente du sol. La diversification végétale des vignobles peut être utilisée pour diversifier les revenus grâce à l'écotourisme (Gurr et al., 2003), même si certains viticulteurs considèrent qu'ils ont des « réputations de propreté des parcelles » à tenir (Cerdà et al., 2018).

Enfin, la gestion des cultures de service et leur durée de présence déterminent la modification des flux d'eau et des minéraux dans le sol. Par exemple, la réduction du ruissellement par les cultures de service est fortement variable selon la période de l'année (Biddoccu et al., 2016). Ou encore les légumineuses capables de fixer le N₂, restituent de l'azote au sol une fois détruite. Notamment, en absence de déficit hydrique où la biomasse incorporée est mieux minéralisée qu'une biomasse laissée en surface (Garcia et al, 2018). La date de destruction détermine aussi la dynamique temporelle de disponibilité de ces éléments minéraux (Garcia et al., 2024). Les stratégies et tactiques de gestion des cultures de services conditionnent ainsi la production viticole, les services écosystémiques et les dysservices (Garcia et al., 2020 ; Garcia et al., 2024).

### 3. Caractérisation du bilan hydrique d'une parcelle viticole enherbée

Donc, dans ce contexte de transition agroécologique et de changement climatique, comprendre les effets des cultures de service sur le fonctionnement hydrique d'un système viticole biodiversifié est essentiel pour éviter d'éventuelles situations de compétition. La compréhension des flux d'eau dans le continuum sol-plante-atmosphère repose sur la quantification des différents processus hydriques (stocks d'eau dans le sol, transpiration, infiltration...), réalisée grâce au bilan hydrique (Figure 4).

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

**Figure 4** : Schéma conceptuel du bilan hydrique pour une vigne enherbée de Celette (2007). Les lettres v (vigne) et h (herbe) indiquent les compartiments auxquels correspondent les différents flux et état du système. Les variables d'état du système pour chaque compartiment sont encerclées en bleu : couv : couverture du sol ; K : coefficient cultural ; ASW : eau disponible. Les flèches bleues pleines représentent les différents flux d'eau pour chaque compartiment : P : précipitations ; Ruiss : ruissellement ; Es : évaporation du sol ; T : transpiration ; D : drainage. Les flèches bleues en pointillées correspondent à la manière dont sont régulés certains flux lors d'une contrainte hydrique (Ks) et par l'état du système (CN, curve number pour calculer le ruissellement, ASW, couv, K)
Il existe différentes méthodes pour estimer les termes de l'équation du bilan hydrique (teneur en eau, ruissellement, drainage, transpiration, précipitations...).

L'équation du bilan hydrique (Équation 1) par Evett et al. (2012) est la suivante :

$$ET = -\Delta S + P + I - R + F + \varepsilon_{ET} \quad (1)$$

ET : évapotranspiration ; ΔS : variation de la teneur eau au cours du temps ; P : précipitation ; I : irrigation ; R : ruissellement ; F : flux d'eau en profondeur (drainage, remontées capillaires) ; εET : erreur dans le calcul

## 3.1. Évapotranspiration - ET

L'évapotranspiration (ET) dans l'équation du bilan hydrique correspond à l'évapotranspiration réelle, soit la transpiration de la plante et l'évaporation du sol. L'évapotranspiration réelle est calculée à partir d'une succession d'opérations mathématiques. La première étape est la détermination de l'évapotranspiration de référence. Différentes approches et équations permettent d'estimer ce paramètre telles que le transfert de masse, la température, les radiations ou encore une combinaison de ces équations (Xiang et al., 2020) comme le propose Penman (1963) et Monteith (1965) (Équation 2). Monteith ajoute un coefficient associé à la rugosité de la surface cultivée dans l'équation de Penman. Aujourd'hui, la FAO recommande l'utilisation de l'équation de Penman-Monteith (méthode standardisée) pour estimer ce paramètre :

$$ET_{Penman-Monteith} = \Delta(Rn - G) + \rho \cdot Cp (VPD_{air}/ra)/\lambda(\Delta + \gamma(1 + rc/ra)) \quad (2)$$

Δ : pente de la courbe de pression de vapeur saturante en fonction de la température ; Rn : rayonnement net du couvert ; G : densité de flux de chaleur par conduction dans le sol ; ρ : masse volumique de l'air ; Cp : chaleur massique de l'air ; ra : résistance aérodynamique de l'air ; γ : constante psychrométrique ; rc : résistance canopée

A partir de l'évapotranspiration de référence et du coefficient cultural (Kc) qui varie au cours du cycle de culture, l'ETM (évapotranspiration maximale), correspondant aux besoins des cultures peut être estimée (Équation 3) (Xiang et al., 2020) : ETM = Kc × ET<sub>Penman-Monteith</sub> (3)

Enfin, l'ETR (évapotranspiration réelle) est déterminée à partir de l'ETM et d'un coefficient de sécheresse (Ks) (Équation 4), qui varie en fonction de la réserve utile (Tetégan et al., 2015) : ETR = Ks × ETM (4)

## 3.2. Variation de stock - ΔS

La variation de stock (ΔS) en eau peut se calculer à partir des mesures de capteurs (sondes capacitives, sondes à neutrons, sondes TDR, lysimètre...). Ces capteurs permettent d'accéder à la teneur en eau volumique, utilisée pour calculer un stock d'eau pour un horizon donné (épaisseur « d'une tranche de sol ») à un moment donné (Evett et al., 2012). Par ailleurs, pour caractériser complètement le fonctionnement hydrique du sol d'un système viticole enherbé, ces sondes doivent permettre de couvrir l'ensemble des compartiments explorés par la vigne et les cultures de service (Figure 4).

Pour les sondes capacitives, leur utilisation, pour piloter l'irrigation par exemple, nécessite une calibration avec des mesures de référence (humidité pondérale, sonde à neutrons) afin de travailler avec des données plus fiables. En effet, ces sondes montrent des résultats variables (précision) selon les caractéristiques pédologiques telles que la texture qui affecte la permittivité diélectrique ou la température du sol qui influence la conductivité électrique du sol (Burgess et al., 2006; Evett et al., 2012).
### 3.3. Ruissellement, drainage et remontées capillaires - R, D et Rc

Le ruissellement (R), dépendant de l'action de l'eau et du vent sur le sol et ses caractéristiques en surface, est estimé de plusieurs manières. Il peut être déterminé à partir de l'équation du bilan hydrique, à condition de connaître les autres composantes de cette équation. En fonction des situations agronomiques et climatiques, parfois le ruissellement peut être négligé. Le Natural Resources Conservation Service (NRCS) a également développé une méthode d'estimation du ruissellement à partir des précipitations, de l'infiltration et du curve number (CN). Ce dernier paramètre dépend des caractéristiques pédologiques et agronomiques du système cultivé étudié (Mishra & Singh, 2003).

De même que pour le ruissellement, le drainage (D) est généralement calculé à partir des autres composantes du bilan hydrique. Il y a du drainage lorsque :

* La teneur en eau volumique est supérieure à la teneur en eau volumique à la capacité au champ

* L'eau disponible pour les plantes au jour J (ASWj) est supérieure à la quantité d'eau maximale que le sol peut contenir (TTSW)

* La réserve en eau calculée est supérieure à la réserve utile

Aujourd'hui, les modèles de bilan hydrique essayent de simuler de manière plus réaliste ce flux d'eau. Lai et al. (2023) ont par exemple précisé l'équation de l'algorithme SM2RAIN en appliquant une fonction pour apprécier le drainage afin d'estimer l'ET en condition humide.

Enfin, les remontées capillaires (Rc) sont difficiles à estimer et sont donc souvent négligées. Ce flux d'eau ascendant est associé à une rupture de l'équilibre hydrostatique (Gaudin, 1992). Représenter le gradient de potentiel hydrique en fonction de la profondeur permet d'avoir une idée de la présence d'un flux d'eau ascendant. Et, l'application de la loi de Darcy (Équation 5) permet de quantifier les remontées capillaires (Gaudin, 1992) :

$$R_c = -K(h) \times \frac{dH}{dz} \quad (5)$$

Rc : flux d'eau à la profondeur z ; K(h) : conductivité hydraulique du sol dans son état de potentiel matriciel ; dH / dz : gradient de potentiel au point d'intersection du profil de potentiel total avec la droite de saturation

### 3.4. Simulation du bilan hydrique en présence de cultures de service

Le bilan hydrique peut également être calculé par modélisation des processus climatiques et physico-chimiques du sol et de la plante (Panigrahi & Panda, 2003 ; Pellegrino et al., 2006 ; Raes et al., 2006 ; Valdés-Gómez et al., 2009 ; Bertrand et al., 2018 ; Mao et al., 2018). Différents modèles tels que BUDGET, STICS simulent l'eau journalière disponible en considérant les flux entrants et sortants détaillés précédemment. Ces modèles diffèrent par leurs structures, les processus simulés et les formalismes utilisés. Et, certains de ces modèles s'intègrent dans des modèles plus généraux pour caractériser une plus grande diversité de processus et de situations agronomiques.

D'autres modèles de bilan hydrique permettent d'intégrer les pratiques agroécologiques, notamment les cultures de service. En viticulture, le modèle WaLIS (Water baLance for Intercropped Systems) permet de simuler un bilan hydrique pour une vigne enherbée (Celette et al., 2010). Le modèle WaLIS est paramétré sur deux compartiments (rang et inter-rang) (Celette, 2007 ; Celette et al. 2008). WaLIS permet de simuler la disponibilité en eau et le stress hydrique pour les cultures de service et la vigne en couvrant un large spectre de situations agronomiques (Celette et al., 2010).
Plus récemment, Andrenelli et al. (2025) ont développé une méthode de bilan hydrique en s'appuyant sur la méthode de Thornthwaite-Mather. Ce modèle estime plusieurs flux sur une échelle mensuelle : le drainage, ruissellement, évapotranspiration potentielle et réelle... Par exemple, l'estimation de l'évapotranspiration réelle (Équation 6) varie en fonction du stade phénologique, de la vigueur de la vigne et de la gestion de l'inter-rang (travail du sol, enherbé).

$$ETR_i = ETP_i \times (kc_{ivigne} + kc_{ics}) \quad (6)$$

$ETR_i$ : évapotranspiration réelle du mois i ; $ETP_i$ : évapotranspiration potentielle du mois i ; $kc_{ivigne}$ : coefficient cultural de la vigne du mois i ; $kc_{ics}$ : coefficient cultural des cultures de services du mois i

Ce modèle évalue également le stress hydrique de la vigne à partir du potentiel hydrique de base (MPa), variable fortement corrélée au potentiel hydrique du sol. Sur le même principe que Pellegrino et al. (2006) avec la FTSW, Andrenelli et al. (2025) ont établi des classes de tolérance du stress hydrique à partir du potentiel de base selon l'âge de la vigne et ses stades phénologiques. Le modèle est robuste et les simulations s'alignent aux mesures réalisées *in situ*. Bien que des recherches complémentaires permettraient de valider le modèle dans d'autres situations agronomiques et pédoclimatiques, il pourrait être utilisé en tant qu'outil d'aide à la décision pour le design et la gestion de vignobles enherbés.

## 4. Contexte du stage

Ce stage porte donc sur l'étude du bilan hydrique d'une parcelle expérimentale qui appartient au réseau DEPHY Ferme (Cellule d'Animation Nationale DEPHY Ecophyto, 2023). Ce projet consiste à être en rupture avec le système de conduite traditionnel des vignes en diminuant de 80% à 100% l'utilisation de produits phytosanitaires (IFT de 14 en moyenne dans le Languedoc Roussillon) (Vigneau & Pillet, 2011). La mise en œuvre de ces agroécosystèmes bas intrants s'appuie sur une combinaison de leviers agronomiques (cultures de service, vitiforesterie, bandes fleuries, haies fruitières) et génétique (variété résistante à l'oïdium et au mildiou) pour une gestion plus durable de la vigne et du sol (UMR ABSys, 2018).

Par ailleurs, cette parcelle expérimentale accueille plusieurs projets de recherche dont TAI-OC et VITIFLUX. Le projet TAI-OC a pour objectif de caractériser les systèmes agroécologiques irrigués, comprendre les leviers et freins de la transition agroécologique et identifier des outils permettant l'accompagnement des agriculteurs dans leur transition. Quant au projet VITIFLUX, il ambitionne de comprendre et étudier l'impact des pratiques agroécologiques sur le flux d'eau d'un système viticole méditerranéen, dans le sol (première action) et dans la plante (seconde action) sous différentes pratiques de gestion du sol. VITIFLUX est porté par trois UMR dont les travaux de recherche sont complémentaires : ABSys (pour l'agroécologie et biodiversité), G-EAU (pour la compréhension des hydrosystèmes) et LEPSE (pour la physiologie végétale et l'adaptation face au changement climatique).

Au bilan, les cultures de service sont susceptibles de modifier différents flux d'eau dans le continuum sol-plante-atmosphère (Figure 5). Par ailleurs, la modification de ces flux est variable en fonction des conditions pédoclimatiques, de la gestion des cultures de service et de la période de l'année (Figure 5).
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>**Figure 5** : Schéma conceptuel synthétisant les effets supposés des cultures de service présentes dans les inter-rangs d'une parcelle viticole méditerranéenne</figcaption></figure>
## II. Problématique et hypothèses

La problématique de ce stage est :

**Comment les pratiques de diversification modifient les flux d'eau du sol dans les différents compartiments d'une parcelle viticole méditerranéenne ?**

**Hypothèse 1** : Il est possible d'intercalibrer des sondes capacitives avec des sondes à neutrons.

**Hypothèse 2** : Les cultures de service permettent d'améliorer la recharge hydrique et l'infiltration de l'eau dans le sol en hiver.

**Hypothèse 3** : Les cultures de service augmentent la compétition pour la ressource eau pendant la phase de croissance de la vigne.

**Hypothèse 4** : La dynamique d'assèchement du sol est plus intense pour les systèmes agroécologiques.

**Hypothèse 5** : La consommation en eau de la vigne est réduite par la présence des cultures de service.

Pour répondre à cette problématique, une approche combinée expérimentation et modélisation a été réalisée. Des mesures ont été effectuées *in situ* par prélèvement de sol et grâce aux capteurs pour calculer divers indicateurs de l'état hydrique du sol. L'utilisation du modèle de bilan hydrique WaLIS, paramétré avec les données des capteurs a permis de compléter la caractérisation des effets des cultures de service sur les flux d'eau d'une parcelle viticole méditerranéenne.
## 1. Site expérimental au Domaine du Chapitre

### 1.1. Présentation de la parcelle expérimentale

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>**Figure 6** : Diagramme ombrothermique sur 4 ans (2021 – 2024) au Domaine du Chapitre. Station météo INRAe Villeneuve-lès-Maguelone</figcaption></figure>

La parcelle se situe au Domaine du Chapitre (43°31'50.46"N 3°52'05.95"E) et occupe une surface totale de 3 ha. Le sol, limono-argileux, est peu profond (jusqu'à 1m au maximum) et présente un pH, taux de matière organique et d'éléments grossiers respectivement de 8.3, 1.78% et inférieur à 15%. Le climat est méditerranéen avec des hivers doux (> 5°C en moyenne), des étés chauds (températures maximales moyennes supérieures à 30°C), des précipitations annuelles moyennes de 518 mm sur les quatre dernières années (Figure 6) et une forte variabilité interannuelle des pluies (253 mm en 2023 et 596.5 mm en 2024).

Les vignes ont été plantées en 2019, avec une distance d'1m entre les ceps sur le rang et 2.8m en inter-rang. Trois systèmes ont été étudiés, le système témoin T-viti et deux systèmes agroécologiques, A-viti et D-viti. La variété des systèmes agroécologiques A-viti et D-viti est Artaban. Il s'agit d'une variété résistante à l'oïdium et au mildiou (INRAe, 2018). Pour le système témoin, les variétés/cépages sont l'Artaban et la Syrah (pas de résistance à l'oïdium et au mildiou). Pour chaque système la vigne est palissée et taillée en cordon de Royat.

### 1.2. Design expérimental et caractéristiques spécifiques des systèmes étudiés

Chaque système comporte 3 répétitions (1 répétition = 1 parcelle élémentaire) de 0.3 ha : les blocs 1, 2 et 3 pour A-viti et D-viti et les blocs 4, 5 et 6 pour T-viti (Figure 7). Le design en trois blocs et l'alternance des parcelles élémentaires pour les systèmes agroécologiques A-viti et D-viti permettent de considérer la variabilité spatiale des caractéristiques pédologiques de la parcelle (Figure 7). Le système T-viti a été séparé des systèmes agroécologiques puisqu'il peut être traité si besoin.
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>**Figure 7** : Dispositif expérimental du projet SALSA au Domaine du Chapitre. Ce dispositif vise à comparer un système de conduite traditionnel des vignes, système T-viti (témoin) à deux pratiques agroécologiques, système A-viti et D-viti. Le design en bloc permet de considérer l'hétérogénéité du sol. Carte réalisée sur QGIS sur une carte de fond satellitaire (Google Satellite)</figcaption></figure>

<table><caption>**Tableau 1** : Modes de conduite de la vigne et du sol de la parcelle expérimentale</caption><thead><tr><th rowspan="2">Systèmes</th><th colspan="5">Mode de conduite</th></tr><tr><th>Conduite de la vigne</th><th>Entretien du sol dans le rang</th><th>Couverture du sol dans l'inter-rang</th><th>Entretien du sol dans l'inter-rang</th><th>Produits phytosanitaires</th></tr></thead><tbody><tr><td>A-viti</td><td>Épamprage et Ébourgeonnage</td><td>Intercep et Paillage</td><td>Couvert végétal semé</td><td>Disques et Tonte</td><td>Pas de traitements</td></tr><tr><td>D-viti</td><td>Épamprage</td><td>Intercep</td><td>Couvert végétal spontané</td><td>Tonte</td><td>Pas de traitements</td></tr><tr><td>T-viti</td><td>Épamprage et Ébourgeonnage</td><td>Intercep</td><td>Pas de couverture</td><td>Rotavator</td><td>Fongicides sur Syrah</td></tr></tbody></table>

Les modes de conduite plus ou moins intensifs de chaque système (Tableau 1) permettent de les situer sur un gradient de biodiversité/perturbation (Figure 8).

Le système T-viti, conduit par le Domaine du Chapitre représente les pratiques habituelles des viticulteurs et peuvent changer d'une année sur l'autre. Par exemple, les viticulteurs ont décidé de semer un mélange de graminées, crucifères et légumineuses un inter-rang sur deux pour la première fois à l'automne 2024. 5 placettes ont été étudiées (zone d'échantillonnage) parmi les 6 rangs d'Artaban de chaque bloc du témoin (Figure 9).

Les systèmes agroécologiques A-viti et D-viti sont conduits par l'UMR ABSys. Les espèces semées pour le système A-viti peuvent varier d'une année à l'autre (Annexe 1), mais les familles de plantes restent similaires. De plus, le paillage en fibre de coco d'A-viti qui était présent sous les rangs de vigne a été enlevé et détruit en avril 2025. 5 placettes ont été étudiées pour chaque répétition de A-viti (Figure 9). Le système D-viti est un système vitiforestier avec deux rangées d'arbres (grenadiers et figuiers) entre 4 rangs d'Artaban. Les essences ont été choisies pour la valorisation commerciale des fruits produits. 4 placettes (sous les rangs de vigne) ont été étudiées pour chaque répétition de D-viti (Figure 9).
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 8 : Gradient de diversification des systèmes étudiés. Adapté de Tabary (2021)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 9 : Représentation schématique des parcelles élémentaires de chaque système du dispositif expérimental. Ces parcelles élémentaires sont répétées trois fois, une dans chaque bloc</figcaption></figure>

## 2. Mesures des propriétés physiques et du statut hydrique du sol

<table><caption>Tableau 2 : Ensemble des données collectées sur la parcelle expérimentale</caption><thead><tr><th>Variable</th><th>Unité de mesure</th><th>Fréquence</th><th>Localisation</th></tr></thead><tbody><tr><td>Charge hydraulique</td><td>cm</td><td>Horaire</td><td>Rang</td></tr><tr><td>Densité apparente</td><td>g/cm<sup>3</sup></td><td>Mesure unique</td><td>Rang et Inter-rang</td></tr><tr><td>Eléments grossiers</td><td>%</td><td>Mesure unique</td><td>Inter-rang</td></tr><tr><td>Texture (5 fractions)</td><td>%</td><td>Mesure unique</td><td>Inter-rang</td></tr><tr><td rowspan="3">Teneur en eau volumique</td><td rowspan="3">cm<sup>3</sup>/cm<sup>3</sup></td><td>Neutron : Mensuelle</td><td>Neutron : Rang et Inter-rang</td></tr><tr><td>GroPoint : 30min</td><td>GroPoint : Inter-rang</td></tr><tr><td>Diviner : Hebdomadaire</td><td>Diviner : Rang</td></tr></tbody></table>

### 2.1. Propriétés physiques du sol

#### 2.1.1. Densité apparente

La densité apparente a été estimée à l'aide de la sonde gamma 501 DR le 15/01/2024. Les mesures sont réalisées tous les 10cm sur un profil 0-160cm dans le rang et l'inter-rang, au sein du bloc 4 pour le système T-viti et le bloc 3 pour les systèmes A-viti et D-viti (Tableau 2).

#### 2.1.2. Analyse granulométrique

Des carottes de sol ont été prélevées au milieu de l'inter-rang, dans le bloc 4 pour T-viti et le bloc 3 pour A-viti et D-viti sur le profil 0-160cm. Pour une carotte, les échantillons ont été divisés par horizon, détectés *in situ*. Au total, 17 échantillons ont été réalisés : 6 pour T-viti et A-viti et 5 pour D-viti. Les échantillons ont été envoyés à Célesta-Lab pour l'analyse de la
distribution granulométrique (Tableau 2) des particules du sol en 5 fractions (argiles [< 2µm], limons fins [2µm à 20µm], limons grossiers [20µm à 50µm], sables fins [50µm à 200µm] et sables grossiers [200µm à 2mm]) selon la méthode standardisée NF X31-107 (Afnor, 2003). Une seconde carotte (à proximité de la première) a permis l'estimation du taux d'éléments grossiers (Tableau 2) pour chaque tranche de 10cm sur un profil de sol 0-160cm. Une fois les échantillons séchés et tamisés à 2mm, les éléments grossiers ont été placés dans une éprouvette de 100mL ± 1mL contenant de l'eau et le volume des éléments grossiers correspond au volume d'eau déplacé après leur introduction dans l'éprouvette.

## 2.2. Statut hydrique du sol - Teneur en eau volumique et piézométrie

### 2.2.1. Sonde à neutrons

Le modèle de sonde à neutrons utilisé est le CPN 503DR. Lorsque la sonde est introduite dans le tube, des neutrons sont émis (émissions radioactives) et interagissent avec les particules d'hydrogène de l'eau du sol. La teneur en eau volumique (cm³.cm⁻³) est calculée à partir d'une équation de calibration en utilisant le nombre d'interactions appelés count ratio (CR) (Burgess et al., 2006). Les sondes à neutrons, peu sensibles aux variations spatiales des caractéristiques pédologiques, sont nos références.

Les relevés mensuels de la sonde à neutrons ont été effectués tous les 10 cm jusqu'à 260 cm de profondeur (Tableau 3). Ils ont été réalisés dans le rang et au milieu de l'inter-rang des vignes sur une placette de chaque système (Tableau 2). Il s'agit de la placette 4 du bloc 4 pour T-viti et les placettes 2 et 6 du bloc 3, respectivement pour les systèmes A-viti et D-viti.

<table><caption>**Tableau 3** : Profondeurs respectives des sondes mesurant la teneur en eau volumique du sol. R : rang ; IR : Inter-rang</caption><thead><tr><th colspan="3">Profondeur (cm)</th></tr><tr><th>Sonde Diviner (R)</th><th>Sonde à Neutron (R + IR)</th><th>Sonde GroPoint (IR)</th></tr></thead><tbody><tr><td>5cm</td><td>10cm</td><td>-</td></tr><tr><td>15cm</td><td>20cm</td><td>-</td></tr><tr><td>25cm</td><td>30cm</td><td>-</td></tr><tr><td>35cm</td><td>40cm</td><td>45cm</td></tr><tr><td>45cm</td><td>50cm</td><td>-</td></tr><tr><td>55cm</td><td>60cm</td><td>60cm</td></tr><tr><td>65cm</td><td>70cm</td><td>75cm</td></tr><tr><td>75cm</td><td>80cm</td><td>-</td></tr><tr><td>85cm</td><td>90cm</td><td>90cm</td></tr><tr><td>95cm</td><td>100cm</td><td>105cm</td></tr><tr><td>105cm</td><td>110cm</td><td>-</td></tr><tr><td>115cm</td><td>120cm</td><td>120cm</td></tr><tr><td>125cm</td><td>130cm</td><td>135cm</td></tr><tr><td>135cm</td><td>140cm</td><td>-</td></tr><tr><td>145cm</td><td>150cm</td><td>150cm</td></tr><tr><td>155cm</td><td>160cm</td><td>-</td></tr></tbody></table>

### 2.2.2. Sonde Diviner

La sonde Diviner 2000 (Sentek Sensor Technologies, 2009) est une sonde capacitive portable qui permet de calculer l'humidité volumique (Annexe 2) du sol à partir de la conversion d'un signal électrique en scaled frequency (SF) qui sont dépendantes du comportement triphasique du sol (Équation 7). Les teneurs en eau volumique calculées à partir des SF sont fortement influencées par les caractéristiques physico-chimiques du sol (Evett et al., 2012).

$$ \mathbf{SF} = \frac{F_a - F_s}{F_a - F_w}, \quad F_a, F_s, F_w : \text{fréquences de l'air, du sol et de l'eau} \quad (7) $$
Les relevés de la sonde Diviner 2000 ont été effectués tous les 10cm jusqu'à 160 cm (Tableau 3) sur un rayon de 5 à 10 cm dans le rang. Les relevés Diviner concernent 3 à 5 placettes pour chaque bloc du système A-viti, 4 placettes pour le système D-viti et 3 à 5 placettes pour le système T-viti. Les relevés de la sonde Diviner ont été réalisés toutes les semaines (Tableau 2) et lorsqu'il y avait une mesure de la sonde à neutrons, les relevés Diviner ont été faits le même jour.

### 2.2.3. Sonde GroPoint

Le sonde GroPoint est une sonde capacitive qui mesure continuellement (pas de temps de 20min) la teneur en eau volumique du sol et la température. Les données brutes de la sonde GroPoint ne sont pas accessibles. De plus, les teneurs en eau volumique mesurées par GroPoint sont également influencées par les caractéristiques physico-chimiques du sol.

Les sondes GroPoint sont situées uniquement dans le bloc 3 et 4 dans l'inter-rang (une dans chaque système : A-viti, D-viti et T-viti). Les relevés ont été effectués tous les 15 cm jusqu'à 150 cm (Tableau 3) de profondeur à partir de 30 cm, en raison d'un travail du sol dans l'inter-rang. Les placettes sont les mêmes que celles de la sonde à neutrons.

### 2.2.4. Piézomètres

La parcelle SALSA au Domaine du Chapitre est équipée de plusieurs piézomètres TD-Diver 19. Les systèmes A-viti et T-viti ont été équipés d'un piézomètre au niveau du bloc 3 (A-viti) et 4 (T-viti) à 4/5m et 2m de profondeur. En revanche, pour le système D-viti situé en bas de pente, les données piézométriques qui ont été utilisées sont celles du piézomètre installé dans la jachère juste à côté à une profondeur de 2m. Les piézomètres renvoient en sortie une charge hydraulique (cm) sur un pas de temps horaire (Tableau 2).

La côte altimétrique (toit de la nappe) peut être calculée par rapport à la surface du sol et par rapport au niveau de la mer (ASL) dans un objectif de comparaison des dynamiques de nappes entre les systèmes (Annexe 3).

## 3. Analyse de données

Le formatage et l'analyse de données ont été effectués sous R (version 4.4.3).

### 3.1. Intercalibration des sondes capacitives (Diviner et GroPoint) avec les sondes à neutrons

Un travail d'intercalibration des sondes capacitives Diviner 2000 dans le rang et GroPoint dans l'inter-rang a été réalisé à partir des sondes à neutrons pour s'assurer de la qualité des données. Pour l'intercalibration des sondes, les modèles retenus sont des modèles random forest (algorithme de machine learning) :

* GroPoint : random forest, $\theta_{SN} = \theta_{GP} + p + da + a + lf + lg + sf + sg + c$

* Diviner : random forest, $\theta_{SN} = SF_{DV} + p + da + a + lf + lg + sf + sg + c$

$\theta_{SN}$ : teneur en eau volumique de la sonde à neutrons (cm$^3$.cm$^{-3}$) ; $\theta_{GP}$ : teneur en eau volumique de la sonde GroPoint (cm$^3$.cm$^{-3}$) ; $SF_{DV}$ : scaled frequency de la sonde Diviner ; p : profondeur (cm) ; da : densité apparente (g.cm$^{-3}$) ; a : argiles (%) ; lf : limons fins (%) ; lg : limons grossiers (%) ; sf : sables fins (%) ; sg : sables grossiers (%) ; éléments grossiers (%)

Le modèle random forest qui fonctionne par arbre de classification est fiable et robuste. Il a été sélectionné puisqu'il permet de faire des liens non linéaires entre la variable à expliquer (teneur en eau volumique de la sonde à neutrons) et les variables explicatives (densité apparente, texture...). Le paramétrage des modèles random forest a été fait par les arguments *ntree*
(nombre d'arbres dans la classification) et mtry (nombre de variables utilisé à chaque nœud) afin de minimiser l'erreur.

Enfin, les indicateurs qui ont été mobilisés pour évaluer la performance des modèles sont :

$$
\text{\textbf{Efficience (EF)}} = 1 - \frac{\sum_{i=1}^{N} (Y_i - \bar{Y})^2}{\sum_{i=1}^{N} (Y_i - \bar{Y})^2}
$$

$$
\text{\textbf{RMSE}} = \sqrt{\left(\frac{1}{N}\right) \times \sum_{i=1}^{N} (D_i)^2}
$$

$$
\text{\textbf{RRMSE}} = \text{\textbf{RMSE}} / \bar{Y}
$$

$$
\text{\textbf{Biais}} = \left(\frac{1}{N}\right) \times \sum_{i=1}^{N} D_i
$$

N : nombre d'observations

$D_i$ : valeur mesurée – valeur simulée

$Y_i$ : valeur mesurée

$\bar{Y}_i$ : valeur simulée

Ȳ : moyenne des observations

3.2. Calcul des dynamiques des stocks d'eau du sol

L'intercalibration préalable des sondes permet d'obtenir des humidités volumiques ajustées
pour les sondes Diviner et GroPoint. Les modèles sélectionnés ont été extrapolés aux autres
dates (hors dates de calibration) afin d'obtenir la dynamique hydrique à un pas de temps plus
réduit. L'extrapolation a également été faite pour les autres placettes d'A-viti et D-viti dans le
bloc 3 et T-viti dans le bloc 4 en faisant l'hypothèse d'homogénéité des caractéristiques
pédologiques au sein du bloc dans le temps.

Des stocks d'eau ont été calculés (Équation 8) à partir des humidités volumiques ajustées pour chaque tranche de 10cm (Diviner et sonde à neutron)/15cm (GroPoint) en considérant le taux d'éléments grossiers :

$$
\text{Stock (mm)} = \theta \times e \times (1 - c) \times 1000 \quad (8)
$$

$\theta$ : teneur en eau volumique (cm$^3$.cm$^{-3}$) ; $e$ : épaisseur de l'horizon (cm) ; $c$ : % d'éléments grossiers

Pour l'horizon 0-30cm dans l'inter-rang, non mesuré par la sonde GroPoint, une approximation a été faite en supposant qu'il existe une relation entre la teneur en eau volumique de l'horizon 0-30cm et l'horizon 30-45cm. Pour chaque système, cette relation est estimée à partir de l'ensemble des mesures de la sonde à neutrons présente dans l'inter-rang (Annexe 4). Le coefficient directeur de chaque relation correspond au coefficient appliqué à la teneur en eau volumique de l'horizon 30-45cm pour estimer celle de 0-30cm.

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>**Figure 10** : Organisation spatiale du développement de la vigne et des cultures de service. L'horizon de surface et l'horizon profond correspondent respectivement aux tranches de sol 0-40 cm et 40-160 cm. C₁ : compartiment de surface dans le rang exploré uniquement par la vigne ; C₂ : compartiment profond dans le rang exploré uniquement par la vigne ; C₃ : compartiment de surface dans l'inter-rang exploré par la vigne et le couvert végétal ; C₄ : compartiment profond dans l'inter-rang exploré uniquement par la vigne</figcaption></figure>
Pour chaque système, 4 compartiments ont été délimités (Figure 10) : un horizon de surface (0-40cm) et un horizon plus profond (40-160cm) dans le rang et l'inter-rang. On suppose que les couverts végétaux sont uniquement présents dans l'horizon de surface de l'inter-rang (Garcia et al., 2020) tandis que la vigne est présente dans tous les compartiments à l'exception de l'horizon profond de l'inter-rang du système D-viti, où la profondeur d'enracinement maximal de la vigne est 40cm (Annexe 5).

Un modèle HGAM a été utilisé pour tester la significativité des variables système, année et leur interaction sur la dynamique des stocks bruts. La sélection du modèle a été effectuée selon le critère du BIC. Les modèles HGAM permettent d'analyser ici des fonctions non linéaires complexes entre deux variables quantitatives (temps et stocks d'eau) et ces relations peuvent être modifiées par des variables qualitatives (système, année dans cette étude) (Pedersen et al., 2019).

## 3.3. Calcul des composantes du bilan hydrique

### 3.3.1. Indicateur de l'infiltration de l'eau dans le sol

Un indicateur de l'infiltration a été calculé à partir des variations de stocks dans l'inter-rang après un évènement pluvieux (Équation 9) sur un pas de temps journalier :

$$p_i = \Delta S/P \quad (9)$$

$p_i$ : proxy de l'infiltration ; $\Delta S$ : variation de stocks après évènement (mm) ; $P$ : précipitations (mm)

Les évènements pluvieux qui ont été sélectionnés sont compris entre octobre et mars et entre 13.5mm (pluviométrie minimale pour observer une variation de stock à 30-45cm) et 61.5mm. Au total, 11 évènements ont été recensés, et quelques évènements ont été regroupés sur 2 jours lorsqu'il est tombé plus de 10mm par jour. La variation de stock qui a été utilisée dans le calcul de cet indicateur de partage entre l'infiltration et le ruissellement correspond à la somme des variations de stock pour chaque profondeur, calculée à partir des teneurs en eau volumiques de la sonde GroPoint.

Une ANOVA a été réalisée pour évaluer l'effet du système, de l'année et leur interaction. Si l'hypothèse de normalité n'était pas respectée, un test de Kruskal-Wallis a été effectué suivi d'un test de Dunn pour la comparaison post-hoc à l'aide du package rstatix.

### 3.3.2. Calcul de la portion d'eau accessible à la vigne et de la fraction d'eau transpirable du sol

L'estimation des humidités caractéristiques est nécessaire pour pouvoir calculer certaines variables de l'état hydrique du système telles que la TTSW, l'ASW et la FTSW. La teneur en eau volumique critique (frontière basse de la TTSW où la vigne n'est plus capable d'extraire l'eau du sol) a été approchée par la teneur en eau volumique minimale (Annexe 6) obtenue par les sondes à neutrons au cours de l'été 2024 (Lacape et al., 1998 ; Pellegrino et al., 2004). La teneur en eau volumique à la capacité champ pour chaque horizon de chaque système a été extraite de la littérature (Bruand et al., 2004) en fonction de leur texture.

La taille du réservoir d'eau accessible à la vigne (TTSW) et la portion d'eau disponible pour la vigne au jour j (ASW) ont été calculées à partir des humidités caractéristiques et de la profondeur d'enracinement maximal de la vigne, déterminée par profil cultural (Annexe 5). La TTSW correspond à la différence entre la teneur en eau volumique critique et la teneur en eau volumique à capacité champ pour chaque profondeur. L'ASW correspond à la somme de l'eau disponible sur le profil d'enracinement de la vigne dans le rang et dans l'inter-rang
(Équation 10). Pour s'affranchir de potentiels effets de la nappe phréatique et de la profondeur d'enracinement de la vigne sur la quantité d'eau accessible au vigne, l'ASW a été calculée sur l'horizon de surface (0-40cm) :

$$
\begin{align*}
\mathbf{ASW} &= \mathbf{0}, \text{ si } \theta_j < \theta_{\min} \text{ (teneur en eau volumique critique)} \\
&= (\theta_j - \theta_{\min}) \times \mathbf{e} \times (\mathbf{1} - \mathbf{c}) \times \mathbf{1000}, \text{ si } \theta_{\min} < \theta_j < \theta_{\text{cc}} \text{ (teneur en eau volumique à capacité au champ)} \\
&= (\theta_{\text{cc}} - \theta_{\min}) \times \mathbf{e} \times (\mathbf{1} - \mathbf{c}) \times \mathbf{1000}, \text{ si } \theta_j > \theta_{\text{cc}} \quad (10)
\end{align*}
$$

La FTSW a été calculée en faisant le rapport entre l'ASW et la TTSW sur l'ensemble du profil d'enracinement de la vigne (Équation 11):

$$
\mathbf{FTSW}_{j} = \mathbf{ASW}_{j}/\mathbf{TTSW} \quad (11)
$$

FTSW<sub>j</sub> : fraction d'eau transpirable du jour j ; ASW<sub>j</sub> : eau disponible au jour j ; TTSW : taille du réservoir d'eau accessible à la vigne

Un modèle HGAM a été utilisé pour tester la significativité de l’effet des variables système et année et leur interaction sur l’eau disponible pour la vigne. La sélection du modèle a été effectuée à partir du critère du BIC.

**3.4. Modélisation du bilan hydrique**

Le modèle de bilan hydrique WaLIS (version 2.3) a été mobilisé pour compléter la caractérisation du fonctionnement hydrique de chaque système en 2024 (Celette et al., 2010). Cette modélisation a été réalisée sur l'horizon 0-50cm avec un enracinement des couverts végétaux à 40cm. Même si la vigne explore des horizons de sol plus profonds, ce choix a été fait en raison de la présence d'une nappe phréatique qui peut parfois remonter très haut. Elle peut entraîner une alimentation hydrique ascendante, modifiant ainsi le bilan hydrique, alors que les remontées capillaires ne sont pas simulées par WaLIS. Par ailleurs, dans le cadre de la modélisation, le couvert végétal spontané de D-viti a été considéré comme un couvert végétal semé (simulé par le modèle).

Les paramètres utilisés ont été recensés en Annexe 7. Ceux concernant l'état hydrique du sol et le LAI initial correspondent à des données mesurées *in situ*. Les autres paramètres correspondent aux paramètres par défaut du modèle. La paramétrisation du modèle a été effectuée à partir de l'indicateur de contrainte hydrique FTSW et des indicateurs d'évaluation de performance présentés en 3.1. Les FTSW mesurées ont été calculées à partir de la teneur en eau volumique des sondes à neutrons. La paramétrisation a été réalisée en faisant varier le kmax de la vigne entre 0.35 et 0.5 afin de sélectionner celui qui maximise les indicateurs de performance. Une fois le modèle calibré, les consommations en eau de la vigne (Équation 12) des différents systèmes ont été étudiées :

$$
\mathbf{T}_{v}^{j}=\mathbf{k}_{v}^{j} \times \mathbf{ETP}^{j} \times \mathbf{WI}_{T v}^{j} \quad (12)
$$

$T_v^j$ : transpiration de la vigne au jour j ; $k_v^j$ : coefficient cultural de la vigne au jour j ; $ETP^j$ : évapotranspiration potentielle au jour j ; $WI_{T_v}^j$ : facteur de stress hydrique sur la transpiration de la vigne au jour j (minimum entre 1 et le rapport FTSW de la vigne au jour j-1 et le seuil de FTSW)
# IV. Résultats

## 1. Intercalibration des sondes capacitives Diviner et GroPoint avec les sondes à neutrons

Les indicateurs de performance des modèles random forest montrent que ces modèles qui s'appuient sur les caractéristiques pédologiques permettent de bien estimer la teneur en eau volumique des sondes à neutrons dans l'inter-rang avec la sonde GroPoint (Figure 11a) et dans le rang avec la sonde Diviner (Figure 11b). Les efficiences (EF) sont supérieures à 0.7 et il y a 2.8% et 3.4% d'erreur dans la prédiction de la teneur en eau volumique respectivement pour les sondes GroPoint et Diviner. Les biais sont proches de 0 pour chacune des sondes et l'erreur de prédiction normalisée par rapport aux observations (RRMSE) est faible (10.3% et 14.5%) (Figure 11).

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>**Figure 11** : Teneur en eau volumique (en cm³.cm⁻³) des modèles random forest pour la sonde GroPoint (A) et la sonde Diviner (B) en fonction de la teneur en eau volumique de la sonde à neutrons (considérée comme la référence). La droite en pointillée rouge représente la droite y = x</figcaption></figure>

## 2. Fonctionnement hydrique de la parcelle

### 2.1. Dynamique des stocks d'eau et son infiltration dans le sol

Dans l'inter-rang, les stocks d'eau de la sonde GroPoint pour le système T-viti (compris entre 285 et 337 mm) sont quasiment constants. Cette dynamique s'explique par un dysfonctionnement de la sonde renvoyant des humidités volumiques brutes aberrantes. En effet, les humidités volumiques mesurées pour chaque profondeur sont pratiquement identiques au cours du temps et peu ou pas de variations sont observées après un évènement pluvieux (quelques mm). De même, pour l'horizon 30-40cm, les humidités volumiques mesurées sont parfois comprises entre 1 et 3%. Par ailleurs, il a été observé que GroPoint suretime le stock d'eau de 35, 50 et 37 mm pour le système D-viti respectivement en juillet, août et octobre 2024 (Figure 12a) par rapport à la sonde à neutrons. En revanche, pour le système A-viti, peu importe la période de l'année, la différence de stocks d'eau entre la sonde GroPoint et la sonde à neutrons est toujours inférieure à 23 mm (janvier 2025) et vaut en moyenne 8.6 mm (Figure 12a). De même, la sonde Diviner suretime le stock d'eau pour tous les systèmes pendant la période estivale jusqu'en octobre, avec des différences de stocks d'eau par rapport aux sondes à neutrons allant de 3 à 43 mm, 4 à 47 mm et 3 à 30 mm respectivement pour les systèmes A-viti, D-viti et T-viti (Figure 12b). En revanche, pendant l'hiver et le printemps, la sonde Diviner
a tendance à sous-estimer les stocks en eau pour chaque système, avec des différences de stocks d'eau par rapport aux sondes à neutrons allant de 5 à 36 mm, 2 à 39 mm et 16 à 40 mm respectivement pour les systèmes A-viti, D-viti et T-viti (Figure 12b).

<figure><img src="image_15.png" /></figure>

**Figure 12** : Dynamique des stocks d'eau (en mm) de chaque système dans l'inter-rang depuis septembre 2023 (A) et dans le rang depuis mars 2024 (B) sur 0-160cm. Les points ronds représentent les stocks calculés à partir des données des sondes à neutrons, les lignes représentent les stocks en eau calculés pour la sonde GroPoint dans l'inter-rang, les croix représentent les stocks calculés à partir des données de la sonde Diviner dans le rang. Pour les sondes capacitives, uniquement les données des placettes équipées avec les sondes à neutrons sont représentées : placette 4 pour T-viti, placette 2 pour A-viti et placette 6 pour D-viti

En profondeur, les dynamiques des flux d'eau sont sensiblement similaires pour les systèmes agroécologiques (A-viti et D-viti). En effet, même si la nappe ne remonte pas au même niveau par rapport à la surface du sol, globalement, le niveau de la nappe se rapproche et s'éloigne de la surface du sol à la même période pour chacun des systèmes agroécologiques (Figure 13). Cependant, pendant l'hiver-printemps 2024, la dynamique est plus lisse pour le système A-viti par rapport au système D-viti qui présente des variations inter-journalières plus importantes (jusqu'à 80cm contre 20cm pour le système A-viti). Par rapport à la surface du sol, le niveau de la nappe oscille entre -450 et -300 cm et -130 et 0cm respectivement pour les systèmes A-viti et D-viti. Le toit de la nappe se trouve au plus proche de la surface du sol au printemps pour chacun des systèmes agroécologiques (-300cm pour A-viti et entre -60 et 0cm pour D-viti). De même, la période où la nappe remonte le moins haut pour les systèmes A-viti et D-viti est le mois de septembre (Figure 13). Enfin, les conditions sont différentes pour le système témoin (T-viti) qui ne réagit pas aux évènements pluvieux, indiquant une absence ou faible recharge de la nappe, avec le toit de la nappe qui plafonne à -430cm par rapport à la surface du sol (Figure 13).
<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>**Figure 13** : Dynamique du niveau de la nappe (en cm) au Domaine du Chapitre par rapport à la surface du sol et des précipitations journalières (en mm) depuis septembre 2023 jusqu'en février 2025</figcaption></figure>

2.1.1. Dynamique des stocks d'eau et infiltration dans l'inter-rang

Les systèmes présentent des dynamiques de stocks d'eau en surface et en profondeur qui varient de manière significative (p-value < 2e-16) d'une année sur l'autre (Annexe 8). Les dynamiques en surface semblent être d'autant plus différentes en début de saison (septembre, octobre) et fin de saison 2024 (juillet, août) tandis qu'en profondeur les dynamiques commencent à différer au niveau du débourrement.

Les stocks minimaux (290.3 ; 279.2 et 298.2 mm respectivement pour les systèmes T-viti, A-viti et D-viti) et maximaux (310.8 ; 362.8 et 439.3 mm) pour chaque système sont atteints sur la même période en 2023-2024, respectivement en janvier/décembre pour les stocks minimaux et en avril/mai pour les stocks maximaux. En 2024-2025, A-viti et D-viti atteignent leur stock maximal à deux périodes différentes : environ 1-2 mois avant le débourrement pour D-viti (février) et post-débourrement pour A-viti (avril) (Annexe 9). Pour tous les systèmes, le sol s'assèche pendant la période estivale sans pour autant y atteindre le stock d'eau minimal. Les stocks minimaux pour la période 2024-2025 sont atteints en octobre pour les systèmes A-viti et D-viti et en janvier pour le système T-viti (Annexe 9).

Sur les deux années d'études, après un évènement pluvieux, l'amplitude de variation des stocks d'eau en surface (jusqu'à 40 mm) pour les systèmes agroécologiques est supérieure à l'amplitude de variation des stocks d'eau en profondeur (une dizaine de mm) (Figure 14). De même, en surface, A-viti présente des amplitudes de variations de stocks (62 à 102 mm) supérieures à D-viti (72 à 102 mm), excepté en septembre/octobre 2024 où aucune variation de stocks d'eau n'est observée pour A-viti contrairement à D-viti. De plus, A-viti s'assèche de manière plus importante, excepté en mai 2024 où la variation de stocks d'eau en surface vaut -20mm et -30mm, respectivement pour les systèmes A-viti et D-viti (Figure 14). En profondeur, D-viti présente toujours des stocks d'eau supérieurs, jusqu'à 44% et 62% d'eau en plus sur la saison 2024 par rapport à A-viti et T-viti (Figure 14). En novembre 2024, nous notons cependant une variation de 50 mm en profondeur pour A-viti et seulement de quelques mm pour D-viti.

Au bilan, les systèmes agroécologiques ont des stocks d'eau dans l'inter-rang supérieurs (+ 40 à + 140 mm) au témoin en sortie d'hiver 2024 et 2025.
<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>**Figure 14** : Dynamique des stocks en eau (en mm) dans l'inter-rang pour l'horizon de surface (0-40cm) et l'horizon profond (40-150cm), précipitations (en mm) et opérations techniques clés des systèmes agroécologiques. Le système T-viti n'est pas représenté en surface en raison de dynamiques aberrantes. S : semis ; T : tonte ; D : disque (A-viti). Cumuls des précipitations : 468.5mm (2023-2024) ; 418.5 (2024-Avril 2025). Les données représentées sont celles des placettes 4, 2 et 6 respectivement pour les systèmes T-viti, A-viti et D-viti</figcaption></figure>

Il existe une forte variabilité des valeurs de l'indicateur d'infiltration qui est compris entre 0.15-0.58, et 0.46-1.04 pour le système A-viti, respectivement en 2024 et 2025, 0.36-0.73 et 0.11-0.59 pour le système D-viti, respectivement en 2024 et 2025 (Figure 15). Aucune différence significative de cet indicateur d'infiltration n'est observée, même s'il semblerait qu'en 2023-2024, l'eau se serait mieux infiltrée en moyenne pour le système D-viti (0.486) en comparaison au système A-viti (0.3675) (Figure 15). Cependant, en 2024-2025, cette tendance s'inverse, et l'eau s'infiltrerait mieux en moyenne pour le système A-viti (0.858) par rapport au système D-viti (0.314) (Figure 15).

L'indicateur d'infiltration est généralement plus élevé lors d'évènements pluvieux intenses : mars 2024 (24.5 et 44mm), octobre 2024 (61.5mm) et février 2025 (33.5mm) indépendamment
du système étudié. De même, cet indicateur est généralement moins élevé pour des évènements pluvieux plus faibles à l'exception d'un évènement de 13.5mm pour A-viti (1.04).

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>**Figure 15** : Indicateur d'infiltration pour 11 évènements pluvieux entre le 1er octobre et le 31 mars ([13, 61.5]mm) au cours des deux années d'études. « ns » signifie qu'il n'y a pas de différence significative entre les systèmes et années selon la comparaison post-hoc de Dunn réalisée sur l'interaction système/année. Les données représentées sont celles des sondes GroPoint : placettes 4, 2 et 6 respectivement pour le système T-viti, A-viti et D-viti</figcaption></figure>

### 2.1.2. Dynamique des stocks d'eau dans le rang

Les systèmes présentent des dynamiques de stocks d'eau différentes en surface (0-40cm) et en profondeur (40-150cm) et ces dynamiques varient de manière significative (p-value < 2e-16) d'une année sur l'autre uniquement pour l'horizon profond (Annexe 10). En surface, le système A-viti présente des stocks d'eau significativement supérieurs (+ 5 à 20 mm) aux stocks des systèmes D-viti et T-viti. De plus, les stocks d'eau du système D-viti en surface sont uniquement supérieurs à ceux du système T-viti de juin à janvier (+ 5 à 11 mm). En profondeur, les stocks d'eau ne diffèrent pas significativement selon les systèmes, excepté au printemps 2025, où les stocks d'eau sont supérieurs pour le système A-viti.

Les stocks minimaux et maximaux de chaque année et pour chaque système sont atteints à la même période (Annexe 9). En 2023-2024, les stocks minimaux sont atteints en août et les stocks maximaux en avril et mai (Annexe 9). De même, en 2024-2024, les stocks minimaux sont atteints en septembre/octobre pour les trois systèmes et les stocks maximaux en mars/avril à l'exception du système D-viti, dont le stock maximal est atteint en juillet après 5 jours d'irrigation (Annexe 9).

Dans le rang, en surface, les stocks d'eau du système A-viti sont supérieurs (50 à 90 mm) toutes années confondues (Figure 16) à ceux des systèmes D-viti (46 à 77 mm) et T-viti (34 à 75 mm). Par ailleurs, en 2023-2024, la différence de stocks d'eau en surface entre les systèmes D-viti/T-viti et le système A-viti diminue au cours du cycle de la vigne jusqu'en juillet (17 à environ 1/2 mm), puis réaugmente jusqu'aux vendanges (5 à 15 mm). Cependant, en 2024-2025, nous n'observons qu'une légère diminution de la différence de stocks d'eau entre A-viti et D-viti/T-viti.
viti à partir de juillet 2025 (19 à 7 mm) (Figure 16). En 2023-2024, pour l'horizon profond, D-viti présente toujours des stocks d'eau (305 à 340 mm) supérieurs à A-viti (294 à 321 mm) et T-viti (198 à 261). Cependant, à partir de mars 2025, les stocks d'eau pour l'horizon profond du système D-viti sont similaires ou inférieurs (313 à 350 mm) aux stocks d'eau du système A-viti (314 à 356 mm), mais restent toujours supérieurs aux stocks d'eau du système T-viti (220 à 286 mm) (Figure 16). Les écarts moyens de stocks d'eau sont toujours inférieurs pour l'horizon de surface, 6.55, 9.48 et 10.36 mm, respectivement pour A-viti, D-viti et T-viti, par rapport à l'horizon profond, 12.10, 26.81 et 46.63 mm, respectivement pour A-viti, D-viti et T-viti (Annexe 11).

Enfin, après un évènement pluvieux de 15 mm (sur deux jours) et l'irrigation du système D-viti entre le 16 juillet et le 21 juillet 2025 (environ 80mm), nous notons une variation de stocks d'eau positive pour D-viti, respectivement + 26 et 45 mm en surface et en profondeur. En revanche, les stocks d'eau restent constants en surface pour les systèmes A-viti (- 0.3 mm) et T-viti (+ 0.1 mm). Et en profondeur, les stocks d'eau diminuent cependant de 4 et 5 mm, respectivement pour A-viti et T-viti entre le 16 juillet et 21 juillet 2025 (Figure 16).

<figure><img src="image_19.png" /></figure>

**Figure 16** : Dynamique des stocks en eau (en mm) dans le rang pour l'horizon de surface (0-40cm) et l'horizon profond (40-160cm). Les différentes opérations techniques sur les vignes sont représentées par une lettre avec entre parenthèse le système sur lequel l'opération est effectuée (A pour A-viti, D pour D-viti et T pour T-viti : I : intercept ; E : épamprage (et ébourgeonnage pour A-viti) ; R : rognage ; V : vendange ; P : taille ; M : suppression du paillage présent sur A-viti ; W : irrigation. Les données de la sonde Diviner représentées sont une moyenne de toutes les placettes de chaque système.

## 2.2. **Compétition hydrique entre la vigne et les cultures de service**

### 2.2.1. Moins d'eau disponible en surface pour les systèmes agroécologiques à partir de la nouaison

Entre le débourrement et floraison, D-viti et T-viti présentent toujours des ASW (sur 0-40 cm) significativement inférieures (p-value < 2e-16) à A-viti, 76 à 78mm et 94 à 101mm en 2024, 67 à 77mm et 97 à 103mm en 2025 respectivement pour les systèmes D-viti/T-viti et pour le système A-viti (Figure 17ab). Il n'y a cependant pas de différence significative d'eau disponible entre D-viti et T-viti entre le débourrement et la floraison (Figure 17b).

Nous notons un assèchement très fort des systèmes agroécologiques à partir de début juin 2024 jusqu'à la récolte, 47 à 19 mm et 69 à 43 mm respectivement pour les systèmes agroécologiques
et le système T-viti (Figure 17a). De plus, à la fermeture des grappes en fin juin 2024, l'eau disponible en surface pour la vigne du système T-viti est significativement supérieure à l'eau disponible en surface pour la vigne des systèmes agroécologiques (Figure 17b). Il y a près de deux fois plus d'eau disponible pour la vigne de T-viti (43 à 53 mm) par rapport aux vignes des systèmes A-viti (19 à 26 mm) et D-viti (18 à 20 mm) (Figure 17a).

Par ailleurs, nous remarquons que la quantité d'eau disponible pour la vigne double presque pour le système D-viti (+ 23 mm) de septembre à octobre 2024 contrairement au système A-viti (+ 9 mm) et T-viti (+ 9 mm) (Figure 17a).

<figure><img src="image_20.png" /></figure>

**Figure 17** : Quantité d'eau disponible sur l'horizon de surface (0-40cm) (en mm) (A) et différence d'eau disponible à la moyenne sur l'horizon de surface (0-40cm) pour chaque système (modèle HGAM) (B) depuis mars 2024 jusqu'en avril 2025. La courbe en pointillée représente la courbe moyenne du modèle HGAM et la p-value représente la significativité de l'effet « système ». B : débourrement ; F : floraison ; N : nouaison ; V : véraison. Les données représentées correspondent aux placettes 4, 2 et 6 respectivement pour le système T-viti, A-viti et D-viti

### 2.2.2. Les systèmes agroécologiques en stress hydrique entre la nouaison et la véraison

La FTSW n'excède pas 0.8 sur l'ensemble du cycle végétatif et reproductif de la vigne en 2024 et 2025 (Figure 18), indiquant une contrainte hydrique pour tous les systèmes. Les systèmes A-viti et D-viti sont moins contraints que le système témoin T-viti entre le débourrement et la floraison, toutes années confondues, 0.66 à 0.76 et 0.58 à 0.64 respectivement pour les systèmes agroécologiques et le système témoin (Figure 18). Cependant, cette tendance s'inverse au moment de la nouaison, où les FTSW sont inférieures pour les systèmes A-viti et D-viti (0.47 à 0.15) par rapport au système T-viti (0.57 à 0.28). Après vendange, la différence de FTSW entre le système T-viti et les systèmes A-viti/D-viti diminue (0.12 à 0.02), et puis les systèmes agroécologiques sont de nouveaux moins contraints que le système témoin à partir de l'hiver 2024-2025 (Figure 18).

De plus, entre le débourrement et la floraison, la fraction d'eau transpirable du sol de chaque système correspond à la classe optimale (0.6 à 1) de FTSW définie par Pellegrino et al. (2006). Cependant, entre la floraison et la véraison, les FTSW des systèmes A-viti et D-viti sont inférieures aux classes optimales (différences de FTSW de 0.01 à 0.28 par rapport à la frontière basse de la classe optimale), tandis que les valeurs de FTSW du système T-viti se situent dans
ces classes optimales. A partir de la véraison, les systèmes A-viti et D-viti maintiennent de
nouveau des FTSW optimales (0.1 à 0.25) alors que le système T-viti dépasse la classe optimale
entre véraison et récolte (différences de FTSW de 0.03 à 0.05 par rapport à la frontière haute
de la classe optimale) (Figure 18).

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>**Figure 18** : FTSW de la vigne depuis mars 2024 jusqu'en avril 2025. Les zones en rose représentent les classes optimales de FTSW définies par Pellegrino et al. (2006). B : débourrement ; F : floraison ; N : nouaison ; V : véraison. Les données représentées correspondent aux placettes 4, 2 et 6 respectivement pour le système T-viti, A-viti et D-viti</figcaption></figure>

**3. Bilan hydrique**

**3.1. Simulation de la FTSW par le modèle WaLIS**

Le modèle restitue bien la fraction d'eau transpirable du sol pour tous les systèmes (Figure 19, Annexe 12). Cependant, WaLIS est plus performant pour simuler l'état hydrique des systèmes D-viti et T-viti (Figure 19bc) par rapport au système A-viti (Figure 19a), avec des efficiences (EF) de 0.8, 0.913 et 0.91, des RMSE de 0.116, 0.092 et 0.083, et des RRMSE de 0.292, 0.21 et 0.186 respectivement pour les systèmes A-viti, D-viti et T-viti. Par ailleurs, le modèle a tendance à surestimer les FTSW (biais > 0) pour tous les systèmes (Figure 19). Cette surestimation est d'autant plus importante pendant la période débourrement-floraison avec des écarts moyens entre les valeurs observées et simulées de 0.1817, 0.065 et 0.106 respectivement pour les systèmes A-viti, D-viti et T-viti. Cependant, à partir de la fermeture des grappes jusqu'à la récolte, le modèle sous-estime en moyenne la FTSW de 0.048, 0.0665, 0.0492, respectivement pour les systèmes A-viti, D-viti et T-viti (Figure 19).
<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>**Figure 19** : FTSW simulées par le modèle WaLIS et calculées à partir des données des sondes à neutrons en fonction du temps pour les systèmes A-viti (A), D-viti (B) et T-viti (C), en 2024. Les courbes noires correspondent aux FTSW simulées par le modèle WaLIS et les points bleus aux FTSW calculées à partir des sondes à neutrons pour l'horizon 0-50cm.</figcaption></figure>

## 3.2. Consommations en eau de la vigne simulées par WaLIS

La transpiration maximale journalière de la vigne simulée par WaLIS est atteinte en juin et vaut 2.75, 2.74 et 3.11 mm respectivement pour A-viti, D-viti et T-viti. Les systèmes agroécologiques et le système témoin transpirent la même quantité d'eau par m² de sol, depuis le débourrement jusqu'en juin (Figure 20). En revanche, à partir de juin et jusqu'à mi-août, le système témoin, T-viti transpire en moyenne 11% et 53% de plus que les systèmes A-viti et D-viti (Figure 20). Enfin, de mi-août jusqu'à la chute des feuilles, les systèmes agroécologiques transpirent en moyenne 75% (A-viti) et 93% (D-viti) de plus que le système témoin (Figure 20).
<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>**Figure 20** : Transpiration journalière de la vigne (en L.m⁻²) simulée par WaLIS pour l'année 2024 pour chaque système</figcaption></figure>
## 1. Discussions des résultats

### 1.1. Intercalibration et paramétrisation du modèle WaLIS

#### 1.1.1. Intercalibration des sondes capacitives avec les sondes à neutrons satisfaisante pour analyser les effets des cultures de service sur les flux d'eau du sol

Afin de s'assurer de la qualité des données, les sondes Diviner et GroPoint ont été intercalibrées (modèle random forest) avec les sondes à neutrons, moins sensibles aux caractéristiques pédologiques. Les indicateurs de performance du modèle random forest pour l'intercalibration de la sonde Diviner (Figure 11b: EF = 0.798 et RMSE = 0.034) avec la sonde à neutrons sont semblables à ceux obtenus par de précédents travaux. En effet, Dietrich & Steidl (2021) ont recensé pour des sols à dominance limono-argileuse/argilo-limoneuse ( textures dominantes au Domaine du Chapitre), des R² et RMSE variant de 0.35 à 0.95 et de 0.018 à 0.074 pour une calibration de la sonde Diviner avec l'humidité pondérale, qui est la mesure de référence pour calculer la teneur en eau du sol. Pour les sondes GroPoint (Figure 11a), qui ont récemment été déployées (Riot Technology Corp, 2016), il n'y a pas de référence pour comparer les résultats de sa calibration.

Cette nouvelle démarche d'intercalibration des sondes capacitives adaptées aux compartiments du sol d'un système viticole enherbé avec les sondes à neutrons est innovante. En effet, au-delà de s'assurer de la qualité des données (Evett et al., 2012), le déploiement des sondes capacitives bien calibrées représente une alternative pertinente pour suivre l'état hydrique du milieu et raisonner la stratégie de gestion de l'eau d'un agroécosystème grâce à une prise en main rapide, simple et au gain de temps qu'elles offrent par rapport à une sonde à neutrons (Tableau 4). Leur utilisation doit cependant être raisonnée en fonction des objectifs d'utilisation et des moyens techniques et financiers.

<table><caption>**Tableau 4** : Avantages et inconvénients des sondes mobilisées au Domaine du Chapitre pour mesurer la teneur en eau volumique du sol</caption><thead><tr><td>Types de sonde</td><td>Sonde à neutron</td><td>Sonde Diviner</td><td>Sonde GroPoint</td></tr></thead><tbody><tr><td>Avantages</td><td>Plus robuste et fiable</td><td>Logistique faible, récupération des données</td><td>Logistique faible et mesures continues</td></tr><tr><td>inconvénients</td><td>Logistique lourde, radioactivité</td><td>Moins robuste et fiable</td><td>Moins robuste et fiable</td></tr></tbody></table>

#### 1.1.2. Paramétrisation satisfaisante du modèle WaLIS pour analyser l'effet des cultures de service sur la transpiration de la vigne

La calibration et l'analyse de la qualité des simulations en sortie d'un modèle sont importantes pour simuler des processus proches de ceux observés *in situ* (Wegehenkel, 2005). Près de la moitié des paramètres se sont vus attribués des valeurs grâce aux données mesurées sur le terrain, le reste des paramètres étant les valeurs par défaut du modèle. Parmi les paramètres d'entrée du modèle WaLIS, les données concernant l'état hydrique initial du modèle (teneur en eau volumique initiale dans chaque compartiment, humidités caractéristiques), le partage ruissellement/infiltration et l'interception de rayonnement maximale de la vigne (kmax) sont essentielles (Roux et al., 2014). Dans cette étude, la paramétrisation du modèle WaLIS pour s'assurer de la qualité des prédictions repose sur le paramètre kmax. En effet, l'état hydrique initial est connu (mesures *in situ*) et les coefficients du partage ruissellement et infiltration (curve number : CN) sont extraits de la table de l'USDA-NRCS (2007) en fonction du « type
de sol » et de la couverture végétale. L'estimation des kmax à partir d'un bilan radiatif aurait permis d'affiner le paramétrage du modèle (Riou et al., 1989).

Bien qu'il existe des méthodes de référence pour mesurer ces paramètres, il est parfois difficile de les estimer et ainsi des approximations sont faites tout en étant conscient des incertitudes associées.

L'évaluation de la qualité des prédictions du modèle WaLIS repose sur la comparaison des FTSW simulées par le modèle et les FTSW mesurées à partir des sondes à neutrons, souvent utilisées pour comparer des données observées et simulées (Lebon et al., 2003 ; Celette et al., 2010). Les indicateurs de performance du modèle WaLIS (Figure 19) pour simuler l'état de contrainte hydrique des systèmes agroécologiques et témoin sont satisfaisants. Ils correspondent aux résultats obtenus par Delpuech et al. (2010) dans l'Hérault et la Maine-et-Loire, avec des efficiences supérieures à 0.6, des biais inférieurs à 0.09 et une RMSE de l'ordre de 0.1. Par ailleurs, dans le cadre de cette étude, une autre option était possible pour évaluer la qualité des prédictions. En effet, les sondes à neutrons sont plus recommandées par rapport aux sondes capacitives (Evett et al., 2012), mais l'utilisation de ces sondes capacitives permettrait d'affiner ce travail de paramétrisation du modèle grâce à des points de mesures plus réguliers, intégrant mieux les dynamiques des flux d'eau dans le sol.

## 1.2. Les cultures de service favorisent l'infiltration et la recharge hydrique hivernale

Les systèmes agroécologiques présentent toujours des stocks d'eau supérieurs dans le rang et l'inter-rang (Figure 14 et 16) par rapport au système témoin (de quelques mm à 140 mm). D'une part, le niveau de la nappe oscille entre 0 et 140cm et 300 et 450cm de profondeur respectivement pour D-viti et A-viti (Figure 13), alimentant ainsi les systèmes agroécologiques (notamment D-viti) via des flux d'eau ascendants (Yang et al., 2011), notamment pendant l'hiver et le printemps. D'autre part, la présence d'un paillage dans le rang du système A-viti (Figure 16), favorise l'infiltration pendant l'hiver et limite l'évaporation de l'eau de surface au cours du cycle de développement de la vigne (Chen et al., 2007). Par ailleurs, contrairement au système D-viti, le système A-viti est épampré et ébourgeonné (mai), ce qui réduit sa surface foliaire totale, réduisant ainsi la transpiration de la vigne d'A-viti par rapport à D-viti (Mirás-Avalos et al., 2017). De même, la taille à deux yeux du système T-viti (un œil pour les systèmes A-viti et D-viti) expliquerait les stocks d'eau plus faibles observés pour le témoin. Ce mode d'entretien de la vigne conduit à une surface foliaire supérieure pour le système témoin par rapport aux systèmes agroécologiques, entraînant ainsi une transpiration supérieure de T-viti (Lopez, 2016), d'autant plus que la vigne de T-viti n'est pas contrainte dans l'inter-rang par les cultures de service.

Plus spécifiquement, pendant la période hivernale, la présence des cultures de service favorise l'infiltration de l'eau suite à un évènement pluvieux (Figure 18) (Blanco-Canqui & Ruis, 2020). Par exemple, fin septembre/début octobre 2024, le système D-viti (présence d'un couvert végétal spontané) est le seul système à favoriser l'infiltration de l'eau dans le sol (variation de stocks positive dans l'inter-rang) (Figure 14) (Novara et al., 2021), par rapport aux systèmes T-viti et A-viti, dont le sol dans l'inter-rang, est nu (cultures de service n'ont été semées que le 9 octobre 2024 pour A-viti). Par ailleurs, le semis d'une culture de service par rapport à un enherbement spontané du sol permet de bénéficier de services écosystémiques supplémentaires (Fernández-Mena et al., 2021). En effet, choisir de semer une culture de service nécessite de choisir des espèces. Les espèces peuvent par exemple être choisies pour leurs besoins en eau plus faibles et un développement racinaire améliorant la porosité du sol, favorisant ainsi
l'infiltration de l'eau (Haruna et al., 2020 ; Fernández-Mena et al., 2021). Dans cette étude, les FTSW observées étaient semblables pour les systèmes A-viti (couvert végétal semé) et D-viti (couvert végétal spontané), indiquant un même état de contrainte hydrique des systèmes agroécologiques pour le début des saisons 2023-2024 et 2024-2025 (Figure 18). Cependant, au débourrement, l'eau disponible en surface (0-40cm) pour la vigne du système D-viti est significativement inférieure à l'eau disponible pour la vigne du système A-viti en 2024 et 2025 (Figure 17). Puisqu'aucune différence significative d'infiltration n'est observée entre les systèmes A-viti et D-viti à l'automne-hiver 2023-2024 et 2024-2025 (Figure 15), cette différence de disponibilité en eau pourrait s'expliquer par le paillage sous le rang du système A-viti qui limite l'évaporation (Chen et al., 2007), sa surface foliaire plus faible (ébourgeonnage) et/ou une consommation en eau supérieure du couvert végétal spontané. Cette dernière hypothèse est confirmée en 2024 par une biomasse des couverts supérieures pour le système D-viti par rapport au système A-viti au début du cycle (Annexe 13) (Blanco-Canqui et al., 2022).

De plus, bien qu'aucune différence d'infiltration n'ait été observée (Figure 15), la caractérisation d'un système à infiltrer de l'eau est plus complexe et dépend en réalité d'un grand nombre de facteurs (régime des pluies, densité du couvert végétal, date de semis, composition du couvert...). Dans cette étude l'intensité d'un évènement pluvieux (cumul d'eau sur une certaine période) n'a pas été prise en compte. Les données ne permettaient pas de créer des catégories d'évènements puisque les variations des stocks d'eau à 30 cm sont plus susceptibles de s'observer lors d'évènements pluvieux intenses. Or, de nombreux travaux soulignent l'importance de différencier les évènements selon leur intensité (Biddoccu et al., 2016 ; Blanco-Canqui, 2018). L'efficacité de réduction du ruissellement(/amélioration de l'infiltration) par les cultures de service est plus élevée lors d'évènements très intenses. Bagagiolo et al. (2018) ont montré pendant des évènements « intenses » (cumul > 16 mm.h⁻¹) une diminution de 55% du ruissellement et 79% de pertes en sol grâce à une couverture végétale par rapport à un sol travaillé. Pour un évènement « normal » (cumul < 16 mm.h⁻¹ et évènement < 50h), les cultures de service entraînent seulement une réduction de 14% du ruissellement en comparaison à la modalité travaillée (Bagagiolo et al. 2018).

Une meilleure infiltration de l'eau conduit à une meilleure recharge hydrique hivernale pour les systèmes agroécologiques, avec des stocks d'eau (Figure 14 et 16) et des portions d'eau accessibles à la vigne (Figure 17) significativement supérieurs pour A-viti et D-viti par rapport à T-viti. Ces résultats sont confortés par de précédents travaux tel que Basche et al. (2016) qui ont noté en début de printemps pendant trois années consécutives, des stocks d'eau supérieurs (horizon 0-30cm) pour une modalité couverte (seigle) par rapport à une modalité non couverte. De plus, les systèmes A-viti et D-viti sont moins contraints que le système témoin (différence de FTSW de + 0.02 à + 0.12) à la sortie de l'hiver et début du printemps (Figure 18). Cette différence positive de FTSW entre un système enherbé et désherbé est aussi observée par Delpuech & Metay (2018) au niveau du débourrement en 2012 et 2013 (différences de FTSW de + 0.01 à + 0.1). Par ailleurs, les FTSW observées à débourrement (0.6 à 0.75) au Domaine du Chapitre (Figure 18) sont comprises dans la fraction basse de la gamme de variation de FTSW observées (0.5 à 1) par Pellegrino et al. (2006) pour des vignes non irriguées enherbées, indiquant que la recharge hydrique n'est pas complète. Enfin, qu'il y ait ou non des cultures de service, la recharge hydrique hivernale est fortement dépendante du climat (régime des pluies) (Gaudin et al., 2010 ; Celette & Gary, 2013) conduisant ainsi à des recharges hivernales interannuelles variables. Cette variabilité n'est cependant pas observée dans cette étude avec des recharges similaires en 2024 et 2025 (247 mm et 275 mm respectivement pour l'hiver 2023-2024 et l'hiver 2024-2025).
## 1.3. Les cultures de service assèchent le sol et entraînent une compétition pour l'eau à partir de la nouaison

La gestion des cultures de services, à raisonner dans le temps et l'espace, est essentielle pour limiter la compétition pour l'eau, considérée comme la ressource la plus limitante dans un système viticole biodiversifié en région méditerranéenne (Fernández-Mena et al., 2021). Selon les stades phénologiques de la vigne, le stress hydrique supporté par la vigne est différent (Pellegrino et al. 2006). Dans cette étude, la période débourrement-floraison est marquée par une absence de compétition entre la vigne et les cultures de service pour les systèmes agroécologiques (A-viti et D-viti), qui présentent des FTSW supérieures au système témoin (Figure 18), comme cela a pu être observé par Celette & Gary (2013). D'autres études montrent au contraire que des vignes enherbées sont de plus en plus contraintes par rapport aux vignes non enherbées entre le débourrement et la floraison (Lopez, 2016 ; Delpuech & Metay, 2018). Par exemple, Lopez (2016) a montré sur 3 sites différents qu'au cours de la période débourrement-floraison, les vignes enherbées ont plus asséché le sol que les vignes non enherbées, en raison de la transpiration des cultures de service. L'intensité de cet assèchement par les cultures de service dépend cependant du régime des pluies, puisqu'un printemps pluvieux (175mm et 97 mm respectivement pour la période débourrement-floraison de 2024 et 2025) permet de compenser les pertes en eau par transpiration des cultures de service (Delpuech & Metay, 2018) et maintenir une contrainte hydrique plus faible pour les systèmes enherbés par rapport aux systèmes désherbés. De plus, aucune différence de transpiration de la vigne n'a été observée entre les systèmes agroécologiques et le système témoin entre le débourrement et la floraison (Figure 20).

Au cours du cycle de développement de la vigne, la tendance s'inverse et la vigne entre en compétition avec les cultures de service (Figure 17 et 18) (Celette et al., 2008 ; Lopez, 2016). A partir de la nouaison et jusqu'aux vendanges, la portion d'eau accessible pour la vigne en surface est significativement inférieure pour les systèmes A-viti et D-viti (18 à 30 mm) par rapport au système témoin (43 à 60 mm) (Figure 17) et entraîne une diminution de la transpiration de la vigne en raison des prélèvements d'eau par les cultures de service (Figure 20). Bien qu'à partir de la nouaison, le système témoin T-viti est moins contraint que les systèmes agroécologiques (Figure 18), ce qui conduit à un meilleur développement végétatif et à une meilleure activité photosynthétique pour T-viti. Le système témoin dépasse la classe optimale de FTSW définie par Pellegrino et al. (2006) entre la véraison et la récolte, pouvant influencer négativement la qualité des baies par dilution des sucres et des composés aromatiques (Garcia et al., 2018). De même, la contrainte hydrique sévère subie par les systèmes agroécologiques entre la nouaison et la véraison peut influencer négativement la réalisation du potentiel de rendement de l'année en cours et/ou l'élaboration du potentiel de rendement de l'année suivante (Guilpart et al., 2014). Ces résultats soulignent donc l'importance du pilotage des cultures de service, avec pour objectif d'atteindre une situation optimale qui correspondrait à une situation intermédiaire entre ce qui est vécu par le système T-viti et par les systèmes A-viti et D-viti. Dans cette étude, les cultures de service sont tondues (passage des disques uniquement en juin pour le système A-viti). Donc, un passage de disque à la place d'une tonte et/ou d'une destruction plus précoce des cultures de service permettrait d'atteindre cette situation optimale.

Les contraintes hydriques vécues par le système D-viti sont cependant à nuancer par rapport à sa profondeur maximale d'enracinement, puisque D-viti explore deux fois moins de sol que les systèmes A-viti et T-viti (Annexe 5). Cet effet sol masquerait potentiellement l'effet associé à la pratique.
## 2. Limites méthodologiques

Cette étude présente certaines limites méthodologiques associées à la stratégie d'échantillonnage et le matériel utilisé.

### 2.1. Un nombre de répétitions insuffisant des sondes GroPoint et un besoin de connaître les caractéristiques du sol des autres blocs

Dans la présente étude, il n'y a pas de répétitions pour les sondes GroPoint. Deux nouvelles sondes ont été installées au cours de la saison 2025. Les premières données de ces nouvelles sondes ne sont pas utilisables (perturbation, sol pas complètement « refermé ») et les sondes historiques ont été déconnectées en avril 2025, d'où l'arrêt des mesures en avril dans l'inter-rang. Ces contraintes logistiques conditionnent ainsi la plage temporelle étudiée pour l'ASW et la FTSW de la vigne. De même, en l'absence de contraintes financières et techniques, installer des sondes GroPoint sur les autres blocs pour chaque système permettrait de mieux caractériser la variabilité spatiale du comportement hydrique de chaque parcelle élémentaire. Pour les sondes Diviner, connaître les variables pédologiques (mobilisées dans le modèle de calibration) au sein des autres blocs permettrait d'améliorer la puissance statistique du test en augmentant le nombre de répétitions et de généraliser le fonctionnement hydrique du sol dans le rang à l'échelle de la parcelle.

### 2.2. L'estimation de l'enracinement de la vigne est complexe

La disponibilité en eau pour les plantes dépend non seulement de l'état hydrique du milieu mais aussi de l'exploration racinaire des plantes (Ritchie, 1981). Dans cette étude, la profondeur d'enracinement des cultures de service est hypothétique et celle de la vigne repose sur l'analyse à un moment et un endroit donnés de profils culturaux en faisant ainsi l'hypothèse que l'enracinement de la vigne est identique en tout point du bloc de chaque système. *In situ*, l'estimation de l'enracinement de la vigne est complexe (Trambouze, 1996) et dépend de plusieurs facteurs tels que la profondeur du sol sur lequel la vigne est installée, sa structure mais aussi sa texture (Smart et al., 2006), état modifié par la présence des cultures de service. En effet, l'assèchement des horizons de surface par les cultures de service peut conduire à un développement plus en profondeur du système racinaire de la vigne (Celette & Gary, 2013) tandis que l'irrigation favorise le développement racinaire en surface, ou en excès, limite ce développement en raison d'un manque d'oxygène (Morisset et al., 1982). Par ailleurs, sur la parcelle étudiée l'exploration racinaire de la vigne est comprise entre la surface du sol et 80 cm, sachant que dans la plupart des cas la vigne concentre ses racines dans le premier mètre (Smart et al., 2006).

### 2.3. Limites du modèle de bilan hydrique WaLIS

Le modèle WaLIS a été validé et utilisé à plusieurs reprises en région méditerranéenne (Naulleau, 2021) mais présente quelques limites pour la représentation de certaines opérations techniques et certains processus hydrologiques. La paramétrisation du modèle pour le système A-viti est moins performante que pour les systèmes D-viti et T-viti. En effet, le système A-viti est tondu et détruit. Cependant, la destruction du couvert n'est pas simulée par le modèle. L'absence de l'option « destruction » expliquerait une différence de FTSW simulées-observées supérieures pour le système A-viti en comparaison des systèmes D-viti et T-viti. De plus, un travail du sol favorise de manière temporaire l'infiltration de l'eau par rapport à un sol nu, impliquant ainsi un CN variable au cours du temps dans l'inter-rang (Naulleau, 2021). Les flux
ascendants d'eau ne sont pas non plus simulés par WaLIS, flux essentiel en présence d'une nappe phréatique, comme dans la présente étude. Enfin, des ajustements seraient à considérer pour différencier les cultures de service semées ou spontanées, voire même les espèces présentes puisqu'elles sont susceptibles d'utiliser différemment la ressource eau (Celette et al., 2010).

# 3. Perspectives

## 3.1. Perspectives méthodologiques

### 3.1.1. Mesurer la teneur en eau volumique dans l'inter-rang sur l'horizon 0-30cm

En raison du travail du sol dans l'inter-rang, les sondes GroPoint sont enfouies à 30cm de profondeur, ne permettant donc pas de mesurer la teneur en eau volumique pour l'horizon 0-30cm dans l'inter-rang. Dans le cadre cette étude, l'hypothèse d'une relation linéaire entre la teneur en eau volumique moyenne sur 0-30 cm et la teneur en eau volumique sur 30-40 cm des sondes à neutrons a été faite pour estimer une teneur en eau volumique sur l'horizon 0-30cm à partir des données mesurées par les sondes GroPoint. Cette relation pourrait être améliorée en établissant plusieurs relations selon la période de l'année. Par exemple, il pourrait y avoir une relation pendant l'automne, hiver et printemps et une seconde relation pendant la période estivale, puisqu'il semblerait que la relation soit différente pour des humidités volumiques élevées et des humidités volumiques plus faibles (Annexe 4).

De plus, des sondes TDR (Time Domain Reflectometry) (0-30cm) ont récemment été installées sur toutes les placettes équipées avec les sondes GroPoint. Ces nouvelles sondes permettent ainsi de compléter les profils hydriques dans l'inter-rang avec des valeurs mesurées. Par ailleurs, même si selon Evett et al. (2012), les sondes TDR sont moins sensibles aux conditions pédologiques (conductivité électrique, température...) et peuvent servir en tant qu'alternative aux sondes à neutrons et l'humidité gravimétrique, leur calibration est nécessaire. Des modèles de calibration existent pour calibrer les sondes TDR pour des sols limono-argileux (24-45% d'argiles) sur l'ensemble de la gamme de variation d'humidité volumique (Schwartz et al., 2009ab).

### 3.1.2. Une estimation de la capacité au champ à partir des tensiomètres

Dans la présente étude, la capacité au champ est extraite de la littérature (Bruand et al., 2004). Cependant, la parcelle est également instrumentée avec des tensiomètres (Teros 22 et Tensiemark) à 25, 40, 70 et 90cm de profondeur, dans les inter-rangs des blocs 3 pour les systèmes A-viti et D-viti et le bloc 4 pour le système T-viti. A partir de la teneur en eau volumique mesurée avec les sondes capacitives et des potentiels matriciels mesurés avec les tensiomètres, des courbes de rétention en eau peuvent être tracées (van Genuchten, 1980). Sous R, cette relation est accessible grâce à la fonction fitsoilwater du package soilphysics. L'ajustement du modèle permet de déterminer les paramètres (n, α, θr et θs) de l'équation de Van Genuchten (Équation 13), nécessaires pour calculer la teneur en eau volumique à la capacité au champ pour chaque profondeur et système. Cette approche permet de mieux rendre compte de la taille du réservoir d'eau disponible pour la vigne le long de son profil d'enracinement.

$$ \theta(h) = \theta_r + [ (\theta_s - \theta_r)/(1 + (\alpha h)^n)^{(1-1/n)} ] \quad (13) $$

Par ailleurs, le sol du Domaine du Chapitre est calcaire, caractéristique affectant potentiellement la rétention en eau du sol. Sur le même principe que pour d'autres types de sel (Aceves-N et al., 1975), une forte concentration en carbonate de calcium (si dissous) est susceptible de rendre
encore plus négatif le potentiel hydrique, soit de rendre l'eau moins disponible pour la vigne et les cultures de service. Il serait intéressant de faire analyser des échantillons de sols pour connaître la concentration molaire en sels dissous de ces échantillons afin de savoir si l'on peut toujours approximer le potentiel hydrique par le potentiel matriciel ou si le potentiel osmotique (dépendant de la concentration molaire en sels dissous) est une composante non négligeable (Équation 14).

$$ \psi_{tot} = \psi_{g} + \psi_{m} + \psi_{o} \quad (14) $$

$\psi_{tot}$ : potentiel hydrique ; $\psi_{g}$ : potentiel gravitaire ; $\psi_{m}$ : potentiel matriciel ; $\psi_{o}$ : potentiel osmotique

### 3.1.3. Comment extrapoler les modèles de calibration des sondes capacitives avec les sondes à neutrons aux autres blocs pour chaque système ?

Tout d'abord, les modèles random forest utilisés pour calibrer les sondes Diviner et GroPoint peuvent être remobilisés pour les blocs 1 et 2 des systèmes A-viti et D-viti et les blocs 5 et 6 du système T-viti. Pour extrapoler ces modèles statistiques, il est nécessaire de connaître la densité apparente, le taux d'éléments grossiers et la texture (taux d'argiles, limons fins, limons grossiers, sables fins et sables grossiers) de chaque système, bloc et profondeur.

De plus, une autre option serait de créer de nouveaux blocs à partir d'une carte de résistivité. La résistivité est une grandeur physique du sol qui permet de capter ses variations spatiales, rendant bien compte des caractéristiques hydrologiques et mécaniques du sol (Tabbagh et al., 2000). Grâce aux données de résistivité et à une méthode de clustering telle que les K-means, des clusters, correspondant aux nouveaux blocs, peuvent être établis. En revanche, cette alternative n'est valide que si les placettes d'intercalibration avec la sonde à neutrons se trouvent dans des clusters différents. En effet, aucun modèle statistique ne pourra être appliqué pour une placette faisant partie d'un cluster pour lequel les sondes capacitives n'ont pas été calibrées.

## 3.2. Indicateurs de stress hydrique du sol et de la plante

Cette étude s'intéresse au fonctionnement hydrique du sol d'une parcelle viticole enherbée. Cependant, il serait intéressant de croiser le fonctionnement hydrique du sol avec celui de la vigne. La parcelle a été équipée de deux types de capteurs au printemps 2025, FloraPulse et dendromètres. Les capteurs FloraPulse correspondent à des microtensiomètres installés sur un cep de vigne et mesurent en continu un potentiel hydrique (Lakso et al., 2016). Les dendromètres mesurent en continu les variations du diamètre des ceps et des rameaux des vignes (Agriscope 2020). Ces capteurs permettent ainsi de suivre continuellement l'état hydrique de la vigne et identifier des périodes de stress hydrique. Il est donc pertinent d'analyser conjointement les données issues des capteurs plantes et des capteurs sol. De plus, il pourrait être intéressant de voir s'il existe une quelconque relation entre les potentiels matriciels mesurés par les tensiomètres dans le sol et les potentiels hydriques de la vigne mesurés par les capteurs FloraPulse.

En complément des capteurs plantes, des mesures de potentiels hydriques de base ont été réalisées en juin, juillet et août 2025 pour suivre l'évolution du stress hydrique vécue par la vigne pendant la période estivale. Et à récolte, l'analyse des δ¹³C permet de rendre compte du stress hydrique subit par la vigne pendant sa phase reproductrice.

Conjointement aux mesures des capteurs, de potentiels de base et δ¹³C, d'autres mesures ponctuelles peuvent être effectuées pour adapter la stratégie de gestion de l'eau des vignes enherbées. C'est le cas par exemple des variables physiologiques liées à l'état hydrique de la vigne telles que la conductance stomatique (Celette, 2007) mesurée avec un poromètre ou
encore la température (thermographe à infrarouge) et le calcul du CWSI (Crop Water Stress Index) (Prueger et al., 2019).

## 3.3. Une stratégie de gestion de l'eau basée sur des outils numériques et à raisonner en fonction des objectifs des viticulteurs

### 3.3.1. Le numérique pour piloter les décisions relatives à l'eau

La présente étude montre l'intérêt d'utiliser des capteurs pour suivre l'évolution de l'état hydrique du sol et caractériser des périodes de stress hydrique pour la vigne. Des capteurs bien calibrés peuvent ainsi permettre d'adapter la stratégie de gestion de l'eau dans les vignes enherbées (destruction des couverts, irrigation...). De plus, la modélisation est un outil intéressant pour le suivi de l'état hydrique du sol d'une vigne enherbée, puisqu'un modèle peut permettre de simuler le fonctionnement d'un système diversifié complexe. Ainsi, la modélisation permet de mieux comprendre les interactions au sein d'un agroécosystème et/ou servir d'outil d'aide à la décision mobilisable par les acteurs du terrain (Prost, 2008). Il existe plusieurs avantages à l'utilisation de modèles pour caractériser des processus physiques tels que les flux d'eau : le temps de simulation plus court que l'acquisition de données *in situ*, d'autant plus si l'acquisition de ces données représente un certain coût, ou encore la prédiction de scénarios futurs (Di Paola et al., 2016). Cependant, l'utilisation d'un modèle nécessite au préalable de caractériser l'agroécosystème et renseigner des paramètres d'entrée (inputs) qui peuvent parfois être difficile d'accès (Boote et al., 1996, Di Paola et al., 2016). L'enjeu, autour de la conception et l'utilisation de ces modèles, repose sur un compromis entre la précision des processus simulés, sa facilité d'accès et d'utilisation par d'autres personnes que les concepteurs et son champ d'application (Di Paola et al., 2016). Enfin, en viticulture, les modèles peuvent être mobilisés pour simuler différentes stratégies de pilotage des cultures de service, préalablement définies avec les viticulteurs à la suite de plusieurs ateliers par exemple. Ces simulations permettraient d'anticiper des interventions pour gérer les cultures de service afin d'éviter/limiter d'éventuelles situations de compétition hydrique.

Enfin, d'autres outils numériques peuvent être mobilisés pour compléter la caractérisation du fonctionnement du sol et/ou de la plante réalisée grâce aux capteurs et la modélisation. Par exemple, l'analyse de d'image multispectrale et l'utilisation d'intelligence artificielle permettent de prédire des indicateurs du statut hydrique de la vigne tel que le potentiel de tige. Giannico et al. (2024) ont montré que les modèles random forest permettent de prédire les potentiels de tige dans des régions semi-arides grâce aux données sur la végétation de la vigne considérées comme variable prédictive du potentiel de tige. Laroche-Pinel et al. (2024) proposent aussi une combinaison d'outils numériques (imagerie : Landsat 8 et algorithme Gradient Boosting Machine couplés avec des données météorologiques et de sol) pour prédire le potentiel de tige et la conductance stomatique de la vigne. Ces travaux ouvrent de nouvelles perspectives dans la combinaison de plusieurs outils numériques pour prédire le statut hydrique de la vigne à partir d'indices de végétation et des conditions pédoclimatiques.

### 3.3.2. Pilotage des cultures de service dans les vignes et compromis

La stratégie de gestion de l'eau pour des vignes enherbées doit être intégrée dans une stratégie plus globale de pilotage des cultures de service. Selon la hiérarchisation des objectifs des viticulteurs, leurs moyens techniques et financiers (matériel, accessibilité à l'irrigation...) et leurs contraintes, le pilotage des cultures de service diffère. Par exemple, si l'objectif principal est d'apporter des éléments nutritifs pour la vigne tel que l'azote, la stratégie de destruction des cultures de service (date et méthode) qui va être mobilisée pour améliorer la disponibilité en
azote, affecte aussi la disponibilité en eau pour la vigne. La destruction des cultures de service par des disques (avec une incorporation de la biomasse végétale dans le sol) favorise un apport plus conséquent d'azote disponible pour la vigne (Garcia et al., 2024). Mais, plus cette destruction est tardive, plus la vigne risque d'entrer en compétition pour l'eau avec les cultures de service. Cependant, une fois les cultures de service détruites par des disques, elles arrêtent de transpirer et il y a donc moins ou plus de compétition entre la vigne et les cultures de service, contrairement à des cultures de service tondues et qui repoussent (Garcia et al., 2024).

Les choix stratégiques des viticulteurs dépendent ainsi des compromis entre services écosystémiques et dysservices, mais aussi des compromis entre plusieurs services écosystémiques (Figure 21).

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>**Figure 21** : Courbe théorique de compromis entre deux services écosystémiques : Engrais vert et recharge hydrique du sol</figcaption></figure>
Conclusion

Les multiples services écosystémiques rendus par les cultures de service dans les vignobles sont
connus, mais de nombreux viticulteurs sont toujours réticents quant à leur introduction dans
leurs vignes, et ce d'autant plus face aux variations climatiques qui compromettent la durabilité
du modèle viticole méditerranéen. Dans un tel contexte, cette étude a permis de caractériser par
mesure et simulation la modification des flux d'eau dans les différents compartiments de sol
d'une parcelle viticole agroécologique grâce à l'utilisation de plusieurs capteurs et la
modélisation.

Les sondes capacitives Diviner et GroPoint mobilisées pour cette étude car logistiquement
moins lourdes et permettant un suivi régulier de la teneur en eau volumique du sol ont été
intercalibrées avec des sondes à neutrons, notre référence. L'intercalibration a permis de
manipuler des valeurs de teneur en eau volumique fiables pour caractériser le fonctionnement
hydrique du sol de cette parcelle. Ce premier travail de calibration ouvre des perspectives
intéressantes pour l'intercalibration de sondes capacitives à partir de données pédologiques. De
plus, à débourrement, l'eau disponible en surface pour la vigne est similaire (D-viti) ou
significativement supérieure (A-viti) pour les systèmes agroécologiques, et leurs FTSW sont
supérieures à celles du témoin en 2024 et 2025. Ces résultats confirment que les cultures de
service pendant l'automne/hiver favorisent l'infiltration de l'eau dans le sol et donc sa recharge
hydrique, bien qu'aucune différence d'infiltration n'ait été observée entre les cultures de service
semées et spontanées. Cependant, au cours du cycle de développement de la vigne, notamment
autour de la nouaison, cette tendance s'inverse. La compétition entre la vigne et les cultures de
service conduit à de plus faibles valeurs de FTSW et une disponibilité en eau (en surface)
significativement inférieure pour les systèmes agroécologiques par rapport au système témoin
jusqu'à la chute des feuilles.

Par ailleurs, une analyse plus fine de l'état hydrique du sol conjointement à une analyse de l'état
hydrique de la plante permettrait de mieux comprendre les flux d'eau dans le continuum sol-
plante-atmosphère (disponibilité et accessibilité de l'eau pour la vigne) et ainsi d'adapter le
pilotage des cultures de service.

Enfin, dans un contexte de changement climatique et transition agroécologique, construire des
stratégies de pilotage des cultures de service opérationnelles et adaptées pour maximiser les
services écosystémiques attendus et limiter la compétition pour les ressources, et en particulier
l'eau en méditerranée, est un enjeu essentiel. Le développement d'outils numériques tels que la
modélisation, l'analyse d'image et l'intelligence artificielle offre, par exemple, de nombreuses
perspectives pour aller plus loin dans la caractérisation et prédiction du fonctionnement d'un
système viticole enherbé et aider à son pilotage. La construction de tels outils implique
cependant une collaboration entre des instituts techniques, la recherche ... et une traduction de
ces outils en OAD mobilisables directement par les acteurs du terrain.
Références bibliographiques

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Annexes

<table><tr><td>Annexe 1 : Conduite et composition des cultures de service semées</td><td>66</td></tr><tr><td>Annexe 2 : Équation de calibration par défaut de la sonde Diviner 2000</td><td>66</td></tr><tr><td>Annexe 3 : Conversion de la charge hydraulique en côte altimétrique</td><td>67</td></tr><tr><td>Annexe 4 : Relation entre la teneur en eau volumique de l'horizon 0-30cm et l'horizon 30-40cm</td><td>67</td></tr><tr><td>Annexe 5 : Enracinement de la vigne</td><td>68</td></tr><tr><td>Annexe 6 : Profils hydriques de la sonde à neutrons de chaque système au cours de l'été 2024</td><td>68</td></tr><tr><td>Annexe 7 : Paramètres d'entrée du modèle de bilan hydrique WaLIS</td><td>69</td></tr><tr><td>Annexe 8 : Résultats modèles HGAM dans l'inter-rang</td><td>70</td></tr><tr><td>Annexe 9 : Stocks d'eau minimaux et maximaux de chaque système</td><td>71</td></tr><tr><td>Annexe 10 : Résultats modèles HGAM dans le rang</td><td>71</td></tr><tr><td>Annexe 11 : Écart-type des stocks d'eau dans le rang</td><td>72</td></tr><tr><td>Annexe 12 : FTSW simulée par le modèle WaLIS et mesurée par les sondes à neutrons</td><td>72</td></tr><tr><td>Annexe 13 : Biomasse des cultures de service dans les inter-rangs</td><td>72</td></tr></table>
# Partie 1 : Informations complémentaires sur le matériel et la méthode

## Annexe 1 : Conduite et composition des cultures de service semées

<table><caption>**Tableau 5** : Conduite et composition des cultures de service semées sur A-viti en 2023-2024 et 2024-2025</caption><thead><tr><th></th><th>Date de semis</th><th>Composition</th><th>Densité de semis (kg/ha)</th><th>Date de destruction</th><th>Méthode de destruction</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="6">2023-2024</td><td rowspan="6">29 Septembre 2023</td><td>Féverole</td><td>30</td><td>4 Avril 2024</td><td>1ère Tonte</td></tr><tr><td>Pois fourrager</td><td>15</td><td>7 et 11 Juin 2024</td><td>2ème Tonte</td></tr><tr><td>Gesse</td><td>15</td><td>13 Juin 2024</td><td>Disque</td></tr><tr><td>Moutarde blanche</td><td>1.5</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Radis chinois</td><td>2.5</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Avoine</td><td>18</td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="6">2024-2025</td><td rowspan="6">9 Octobre 2024</td><td>Féverole</td><td>100</td><td>18 mars 2025</td><td>Disque</td></tr><tr><td>Pois fourrager</td><td>50</td><td>14 mai 2025</td><td>Tonte</td></tr><tr><td>Gesse</td><td>50</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Moutarde</td><td>5</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Radis</td><td>8</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

## Annexe 2 : Équation de calibration par défaut de la sonde Diviner 2000

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>**Figure 22** : Équation de calibration de la sonde Diviner 2000. Cette équation provient de la combinaison d'un ensemble de données sur différents types de sol (sableux, limono-sableux...) (Sentek Sensor Technologies, 2009)</figcaption></figure>
Annexe 3 : Conversion de la charge hydraulique en côte altimétrique

<figure><img src="image_26.png" /></figure>

Calcul par rapport à la surface du sol

$$
T_s = L_{\text{fil}} - (h_{\text{tube}} - h_{\text{trou}}) - C
$$

Calcul par rapport à l'ASL

$$
T_m = A - L_{\text{fil}} + (h_{\text{tube}} - h_{\text{trou}}) + C
$$

**Figure 23** : Représentation schématique des données permettant la conversion de la charge hydraulique mesurée par le piézomètre en côte altimétrique par rapport à la surface du sol (A) et le niveau de l'océan, l'ASL (B)

Annexe 4 : Relation entre la teneur en eau volumique de l’horizon 0-30cm et l’horizon 30-40cm

<figure><img src="image_27.png" /></figure>

**Figure 24** : Teneur en eau volumique moyenne de la sonde à neutrons sur l’horizon 0-30cm en fonction de la teneur en eau volumique de l’horizon 30-40cm. Chaque point correspond à une date différente entre le 15 janvier 2024 et le 6 mai 2025
Annexe 5 : Enracinement de la vigne

<table><caption>**Tableau 6** : Profondeur d'enracinement maximal des systèmes A-viti, D-viti et T-viti dans le rang et l'inter-rang, estimé par profil cultural</caption><thead><tr><th></th><th colspan="3">Profondeur d'enracinement maximal</th></tr><tr><th></th><th>T-viti</th><th>A-viti</th><th>D-viti</th></tr></thead><tbody><tr><th>Rang</th><td>70 cm</td><td>80 cm</td><td>50 cm</td></tr><tr><th>Inter-rang</th><td>60 cm</td><td>80 cm</td><td>40cm</td></tr></tbody></table>

Annexe 6 : Profils hydriques de la sonde à neutrons de chaque système au cours de l'été 2024

<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>**Figure 25** : Profils hydriques de la sonde à neutrons pour chaque système pendant la période estivale (juin à août). Chaque courbe représente la teneur en eau volumique de la sonde à neutrons en fonction de la profondeur pour différentes dates</figcaption></figure>
Annexe 7 : Paramètres d'entrée du modèle de bilan hydrique WaLIS

<table><caption>Tableau 7 : Paramètres d'entrée du modèle WaLIS pour les systèmes A-viti, D-viti et T-viti.</caption><thead><tr><th colspan="6">AVITI</th></tr><tr><th>Paramètre</th><th>Valeur</th><th>Paramètre</th><th>Valeur</th><th>Paramètre</th><th>Valeur</th></tr></thead><tbody><tr><td>jdeb</td><td>0</td><td>herblairate</td><td>0.9</td><td>P5J2_R</td><td>28</td></tr><tr><td>jfin</td><td>0</td><td>LAlinit</td><td>0.815</td><td>P5J1_IR</td><td>35.6</td></tr><tr><td>seuilpeff</td><td>2</td><td>LAlres</td><td>0.3</td><td>P5J2_IR</td><td>53</td></tr><tr><td>row_spacing</td><td>2800</td><td>LLSmin</td><td>700</td><td>U</td><td>2.7</td></tr><tr><td>p</td><td>0.6</td><td>LAltonte</td><td>0</td><td>b1_evap</td><td>14</td></tr><tr><td>soil_depth_grapevine</td><td>500</td><td>dtonte</td><td>04/04/2024, 07/06/2024, 13/06/2024</td><td>b2_evap</td><td>0.15</td></tr><tr><td>soil_depth_grass</td><td>400</td><td>dbr</td><td>18/03/2024</td><td>FTSWhregultr</td><td>0.6</td></tr><tr><td>theta_fc</td><td>0.3056</td><td>arretTr</td><td>01/11</td><td>FTSWhregulLAI</td><td>0.9</td></tr><tr><td>theta_pwp</td><td>0.12286</td><td>ddkmax</td><td>600</td><td>FTSWvregulTR</td><td>0.4</td></tr><tr><td>theta_init_grass</td><td>0.214</td><td>kmax</td><td>0.5</td><td>flagRuiss</td><td>0</td></tr><tr><td>theta_init_grapevine</td><td>0.195</td><td>CN_Ruiss</td><td>94</td><td>reinit</td><td>N</td></tr><tr><td>soil_voxel_thickness</td><td>100</td><td>CN_Ruiss2</td><td>84</td><td>c_a</td><td>1.0572</td></tr><tr><td>levee</td><td>15/01</td><td>P5J1_R</td><td>12.7</td><td>c_b</td><td>5.3452</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th colspan="6">DVITI</th></tr><tr><th>Paramètre</th><th>Valeur</th><th>Paramètre</th><th>Valeur</th><th>Paramètre</th><th>Valeur</th></tr></thead><tbody><tr><td>jdeb</td><td>0</td><td>herblairate</td><td>0.9</td><td>P5J2_R</td><td>28</td></tr><tr><td>jfin</td><td>0</td><td>LAlinit</td><td>0.815</td><td>P5J1_IR</td><td>35.6</td></tr><tr><td>seuilpeff</td><td>2</td><td>LAlres</td><td>0.3</td><td>P5J2_IR</td><td>53</td></tr><tr><td>row_spacing</td><td>2800</td><td>LLSmin</td><td>700</td><td>U</td><td>2.7</td></tr><tr><td>p</td><td>0.6</td><td>LAltonte</td><td>0</td><td>b1_evap</td><td>14</td></tr><tr><td>soil_depth_grapevine</td><td>500</td><td>dtonte</td><td>04/04/2024</td><td>b2_evap</td><td>0.15</td></tr><tr><td>soil_depth_grass</td><td>400</td><td>dbr</td><td>18/03/2024</td><td>FTSWhregultr</td><td>0.6</td></tr><tr><td>theta_fc</td><td>0.2762</td><td>arretTr</td><td>01/11</td><td>FTSWhregulLAI</td><td>0.9</td></tr><tr><td>theta_pwp</td><td>0.13884</td><td>ddkmax</td><td>600</td><td>FTSWvregulTR</td><td>0.4</td></tr><tr><td>theta_init_grass</td><td>0.251</td><td>kmax</td><td>0.5</td><td>flagRuiss</td><td>0</td></tr><tr><td>theta_init_grapevine</td><td>0.177</td><td>CN_Ruiss</td><td>94</td><td>reinit</td><td>N</td></tr><tr><td>soil_voxel_thickness</td><td>100</td><td>CN_Ruiss2</td><td>84</td><td>c_a</td><td>1.0572</td></tr><tr><td>levee</td><td>15/01</td><td>P5J1_R</td><td>12.7</td><td>c_b</td><td>5.3452</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th colspan="6">TVITI</th></tr><tr><th>Paramètre</th><th>Valeur</th><th>Paramètre</th><th>Valeur</th><th>Paramètre</th><th>Valeur</th></tr></thead><tbody><tr><td>jdeb</td><td>0</td><td>herblairate</td><td>0.9</td><td>P5J2_R</td><td>28</td></tr><tr><td>jfin</td><td>0</td><td>LAlinit</td><td>0.815</td><td>P5J1_IR</td><td>35.6</td></tr><tr><td>seuilpeff</td><td>2</td><td>LAlres</td><td>0.3</td><td>P5J2_IR</td><td>53</td></tr><tr><td>row_spacing</td><td>2800</td><td>LLSmin</td><td>700</td><td>U</td><td>2.7</td></tr><tr><td>p</td><td>0</td><td>LAltonte</td><td>0</td><td>b1_evap</td><td>14</td></tr><tr><td>soil_depth_grapevine</td><td>500</td><td>dtonte</td><td>0</td><td>b2_evap</td><td>0.15</td></tr><tr><td>soil_depth_grass</td><td>0</td><td>dbr</td><td>18/03/2024</td><td>FTSWhregultr</td><td>0.6</td></tr><tr><td>theta_fc</td><td>0.2876</td><td>arretTr</td><td>01/11</td><td>FTSWhregulLAI</td><td>0.9</td></tr><tr><td>theta_pwp</td><td>0.10942</td><td>ddkmax</td><td>600</td><td>FTSWvregulTR</td><td>0.4</td></tr><tr><td>theta_init_grass</td><td>0.19</td><td>kmax</td><td>0.5</td><td>flagRuiss</td><td>0</td></tr><tr><td>theta_init_grapevine</td><td>0.191</td><td>CN_Ruiss</td><td>94</td><td>reinit</td><td>N</td></tr><tr><td>soil_voxel_thickness</td><td>100</td><td>CN_Ruiss2</td><td>84</td><td>c_a</td><td>1.0572</td></tr><tr><td>levee</td><td>15/01</td><td>P5J1_R</td><td>12.7</td><td>c_b</td><td>5.3452</td></tr></tbody></table>
# Partie 2 : Résultats complémentaires

## Annexe 8 : Résultats modèles HGAM dans l'inter-rang

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>**Figure 26** : Fonctions moyennes des modèles HGAM (en pointillé) et déviation spécifique des systèmes sur l'horizon de surface (A et B) et l'horizon profond (C et D) dans l'inter-rang en 2023-2024 et 2024-2025. L'interaction entre les variables système et année significative (p-value < 0.05) indique que les dynamiques des stocks en surface et en profondeur des systèmes sont différentes sur les deux années de l'étude</figcaption></figure>
Annexe 9 : Stocks d'eau minimaux et maximaux de chaque système

<table><caption>**Tableau 8** : Stocks d'eau du sol minimaux et maximaux pour chaque système dans le rang et l'inter-rang en 2023-2024 et 2024-2025</caption><thead><tr><th rowspan="3"></th><th colspan="4">Inter-rang</th><th colspan="4">Année 2024-2025</th></tr><tr><th colspan="4">Année 2023-2024</th><th colspan="4">Année 2024-2025</th></tr><tr><th>Min</th><th>Date Min</th><th>Max</th><th>Date Max</th><th>Min</th><th>Date Min</th><th>Max</th><th>Date Max</th></tr></thead><tbody><tr><th>T-viti</th><td>290.3</td><td>25/01/2024</td><td>310.8</td><td>23/05/2024</td><td>284.3</td><td>30/01/2025</td><td>337.1</td><td>16/04/2024</td></tr><tr><th>A-viti</th><td>279.2</td><td>10/01/2024</td><td>362.8</td><td>22/05/2024</td><td>294.9</td><td>05/10/2024</td><td>421.7</td><td>16/04/2024</td></tr><tr><th>D-viti</th><td>298.2</td><td>20/12/2023</td><td>439.3</td><td>03/04/2024</td><td>340.3</td><td>04/10/2024</td><td>444.3</td><td>09/02/2025</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th rowspan="3"></th><th colspan="4">Rang</th><th colspan="4">Année 2024-2025</th></tr><tr><th colspan="4">Année 2023-2024</th><th colspan="4">Année 2024-2025</th></tr><tr><th>Min</th><th>Date Min</th><th>Max</th><th>Date Max</th><th>Min</th><th>Date Min</th><th>Max</th><th>Date Max</th></tr></thead><tbody><tr><th>T-viti</th><td>247.9</td><td>23/08/2024</td><td>335.1</td><td>07/05/2024</td><td>220.9</td><td>15/10/2024</td><td>358.5</td><td>18/03/2025</td></tr><tr><th>A-viti</th><td>344.6</td><td>23/08/2024</td><td>408.2</td><td>22/05/2024</td><td>343.8</td><td>19/09/2024</td><td>442.1</td><td>22/04/2025</td></tr><tr><th>D-viti</th><td>356.3</td><td>23/08/2024</td><td>412.4</td><td>03/04/2024</td><td>352.5</td><td>19/09/2024</td><td>432.9</td><td>21/07/2025</td></tr></tbody></table>

Annexe 10 : Résultats modèles HGAM dans le rang

<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>**Figure 27** : Fonctions moyennes des modèles HGAM (en pointillé) et déviation spécifique des systèmes sur l'horizon de surface (A) et l'horizon profond (C et D) dans le rang en 2023-2024 et 2024-2025. L'interaction entre les variables système et année n'est significative que pour l'horizon profond (p-value < 0.05). En surface, les dynamiques de stocks d'eau d'un même système sont similaires sur les deux années d'étude, mais les dynamiques de stocks d'eau entre systèmes sont significativement différentes (p-value < 0.05)</figcaption></figure>
Annexe 11 : Écart-type des stocks d'eau dans le rang

<table><caption>**Tableau 9** : Écart-type des stocks d'eau de chaque système dans le rang (sonde Diviner)</caption><thead><tr><th>Système</th><th>Écart-type moyen pour l'horizon de surface</th><th>Écart-type moyen pour l'horizon profond</th></tr></thead><tbody><tr><td>A-viti</td><td>6.55 mm</td><td>12.10 mm</td></tr><tr><td>D-viti</td><td>9.48 mm</td><td>26.81 mm</td></tr><tr><td>T-viti</td><td>10.36 mm</td><td>46.63 mm</td></tr></tbody></table>

Annexe 12 : FTSW simulée par le modèle WaLIS et mesurée par les sondes à neutrons

<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>**Figure 28** : FTSW simulée par WaLIS en fonction des FTSW mesurées à partir des sondes à neutrons pour les systèmes A-viti (A), D-viti (B) et T-viti (C) sur 0-50cm</figcaption></figure>

Annexe 13 : Biomasse des cultures de service dans les inter-rangs

<table><caption>**Tableau 10** : Biomasse des cultures de service dans les inter-rangs pour les systèmes A-viti et D-viti en 2024 et tous les systèmes en 2025.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Année</th><th rowspan="2">Système</th><th colspan="2">Biomasse</th></tr><tr><th>Mars</th><th>Mai</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">2024</td><td>A-viti</td><td>41.9 ± 13.7</td><td>74.0 ± 16.5</td></tr><tr><td>D-viti</td><td>44.5 ± 4.0</td><td>138.6 ± 24.3</td></tr><tr><td>T-viti</td><td>/</td><td>/</td></tr><tr><td rowspan="3">2025</td><td>A-viti</td><td>616.8 ± 54.9</td><td>/</td></tr><tr><td>D-viti</td><td>171.8 ± 96.2</td><td>/</td></tr><tr><td>T-viti</td><td>449.3 ± 30.7</td><td>/</td></tr></tbody></table>
Résumé

Le secteur viticole adopte progressivement des pratiques plus durables pour renforcer la résilience des vignobles et faire face aux défis environnementaux, sociétaux et économiques liés à la viticulture intensive, notamment la dégradation des sols, la perte de biodiversité et la pollution des eaux et des sols. L'augmentation des températures de 2.2°C à 5.1°C d'ici 2100 et les sécheresses plus fréquentes, sévères et prolongées menacent la viticulture méditerranéenne. Par conséquent, comprendre la dynamique hydrique du sol des vignobles biodiversifiés est devenu un enjeu majeur afin d'identifier des stratégies efficaces de gestion de l'eau qui favorisent les services écosystémiques et minimisent les dysservices associés.

Cette étude, menée au Domaine du Chapitre, vise à caractériser les effets des pratiques agroécologiques - couvert végétal spontané (système D-viti) et cultures de service (système A-viti) - sur la dynamique hydrique du sol, en comparaison à un témoin (système T-viti avec travail du sol), sous un climat méditerranéen et sur des vignes de six ans (variété Artaban) de 2023 à 2025. Les mesures ont été réalisées à l'aide de sondes capacitives Diviner (5 répétitions par système sur l'horizon 0-160 cm - mesures hebdomadaires) et GroPoint (1 répétition par système sur l'horizon 30-150 cm - mesures continues) respectivement dans les rangs et inter-rangs de vigne. Ces sondes capacitives ont été calibrées avec des sondes à neutrons, utilisées comme référence. Cette nouvelle approche d'étalonnage avec les sondes à neutrons s'appuie sur les caractéristiques du sol (taux d'éléments grossiers, texture et densité apparente) et sur des modèles de forêt aléatoire, indiquant que les sondes capacitives logistiquement moins lourdes et moins chronophages sont fiables pour étudier les stocks d'eau du sol, l'eau disponible pour la vigne (ASW, portion d'eau accessible aux plantes) et la fraction d'eau transpirable du sol (FTSW, indicateur de stress hydrique lié à la capacité de transpiration des plantes).

Les indicateurs de performance des modèles ont confirmé la grande fiabilité des deux sondes capacitives pour approcher la teneur en eau du sol des sondes à neutrons, avec des efficiences des modèles allant de 75.9% à 79.8%, des valeurs de RMSE de 2.8% à 4.4%, et des valeurs de RRMSE de 10.3% à 14.5%. Une disponibilité en eau significativement supérieure (A-viti) ou similaire (D-viti) (73 à 103 mm) par rapport au traitement témoin (67 à 78 mm) a été observée pour les systèmes agroécologiques au débourrement en 2024 et 2025 et jusqu'à floraison dans les horizons de surface (0-40 cm), ainsi que des valeurs de FTSW plus élevées allant de 0.66 à 0.76 pour les systèmes agroécologiques contre 0.58 à 0.64 pour le système témoin, indiquant ainsi une meilleure infiltration et recharge hydrique hivernale. De la nouaison jusqu'à la chute des feuilles en 2024, les systèmes agroécologiques ont subi un stress hydrique intense (valeurs de FTSW allant de 0.15 à 0.47) par rapport au témoin (valeurs de FTSW allant de 0.28 à 0.57) en raison de la transpiration des couverts végétaux, entraînant une diminution de la transpiration de la vigne. Globalement, les systèmes agroécologiques et témoin ont maintenu des niveaux de FTSW optimaux pour une production de vin rouge de qualité supérieure tout au long du cycle de la vigne, excepté de la nouaison à la véraison, où les systèmes agroécologiques sont inférieurs aux niveaux optimaux, tandis que le témoin les a dépassés.

Cette étude offre des perspectives prometteuses quant à l'utilisation de sondes capacitives bien calibrées pour étudier la dynamique hydrique du sol dans les horizons de surface et les horizons plus profonds, facilitant ainsi la mise en place de stratégies de gestion de l'eau adaptées dans les vignobles biodiversifiés. Cependant, ces stratégies doivent être compatibles avec d'autres services écosystémiques attendus par les viticulteurs, tels que le rendement, la qualité du vin et l'effet engrais verts

Mots clés : sondes capacitives, dynamique hydrique du sol, couverts végétaux, viticulture durable, résilience climatique

Pour citer ce document : Garin, Jarod, (2025). Bilan hydrique d'une parcelle viticole agroécologique. Mémoire d'Ingénieur Agronome, option Production Végétale Durable, L'Institut Agro Montpellier. 73p.