# Etude de l'impact des pratiques agricoles sur la qualité des sols en agriculture biologique. 16 années de suivi de l'évolution de la fertilité des sols sur l'installation expérimentale d'ASTER

Johann Meunier

<figure><img src="image_1.png" /></figure>

## To cite this version:

Johann Meunier. Etude de l'impact des pratiques agricoles sur la qualité des sols en agriculture biologique. 16 années de suivi de l'évolution de la fertilité des sols sur l'installation expérimentale d'ASTER. Agronomie. 2025. hal-05284587

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Submitted on 26 Sep 2025

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<figure><img src="image_2.png" /></figure>

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Etude de l'impact des pratiques agricoles sur
la qualité des sols en agriculture biologique

Johann Meunier

Option CALICE

2024 - 2025
<figure><img src="image_3.png" /></figure>
VetAgro Sup

Mémoire de fin d'études d'ingénieur

# Etude de l'impact des pratiques agricoles sur la qualité des sols en agriculture biologique

Dans quelle mesure les pratiques agricoles mises en place en agriculture biologique influent-elles sur la qualité des sols ? Une approche par le projet QualiSolsBio et par l'installation expérimentale de l'UR INRAE ASTER.

Johann Meunier

CALICE

2024 – 2025

Maîtresse de stage : AUTRET Bénédicte

Tutrice pédagogique : VASSAL Nathalie
<figure><img src="image_4.png" /></figure>
« L'étudiant conserve la qualité d'auteur ou d'inventeur au regard des dispositions du code de la propriété intellectuelle pour le contenu de son mémoire et assume l'intégralité de sa responsabilité civile, administrative et/ou pénale en cas de plagiat ou de toute autre faute administrative, civile ou pénale. Il ne saurait, en cas, seul ou avec des tiers, appeler en garantie VetAgro Sup. »
"Dumm darf der Mensch sein, aber er muss sich zu helfen wissen."

Für meinen Opi,
Remerciements

Je souhaite tout d'abord remercier Bénédicte AUTRET pour m'avoir accueilli au sein de son unité et fait confiance dans la réalisation de ce stage. Son accompagnement soutenu et à toute heure de jour m'aura (presque !) permis d'aborder sereinement les différentes échéances de ce stage. Un grand merci de m'avoir donné l'opportunité de travailler sur la qualité des sols dans un cadre à la fois scientifiquement rigoureux et fondamentalement bienveillant.

Je tiens également à remercier Damien FOISSY et Thomas PUECH pour leur accompagnement dans la valorisation des bases de données de l'installation expérimentale. Thomas, merci d'avoir évité le naufrage du mémoire, lorsqu'à la mi-août nous apportions ensemble les dernières corrections. Note pour moi-même, gare aux unités des teneurs en phosphore !

J'aimerais remercier toutes les personnes avec qui j'ai eu l'occasion de travailler au sein de l'unité de recherche. Techniciens, chercheurs, merci pour vos éclairages sur mes travaux, mais aussi pour les bons moments passés ensemble. Stéphane, oui courir après les brebis un week-end sous l'orage, c'est un bon moment !

Je souhaite également remercier Nathalie VASSAL pour son accompagnement et ses conseils avant le début de mon stage. Merci également de m'avoir transmis, au travers de vos enseignements, la passion des sols.

A mes colocataires du chalot, mes chalotiens, le monde serait plus juste s'il était à l'image de ce que nous avons longuement dessiné. Merci pour ces belles rencontres.

Un grand merci à tous ceux qui, au cours de mon parcours, m'ont aidé à me relever et m'ont dit que cela en valait la peine. Sans vous je pense que j'aurais jeté l'éponge depuis longtemps. La distance n'efface pas les liens. Mes taurillons, merci de m'avoir donné des souvenirs impérissables pour mes dernières années d'études.

Merci à mes parents de m'avoir soutenu tout au long de mon parcours. Merci de m'avoir donné le gout des études, de la persévérance, et surtout l'amour de la terre.

Merci à toi Anaëlle, pour ta patience et tes bons conseils. Merci d'être là au quotidien.
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>3.</td>
      <td>Organisation du suivi long-terme de la fertilité des sols</td>
      <td>14</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.</td>
      <td>Présentation des bases de données disponibles</td>
      <td>14</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>C.</td>
      <td>Approche statistique</td>
      <td>15</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>1.</td>
      <td>Préambule</td>
      <td>15</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2.</td>
      <td>Analyse des données QualiSolsBio</td>
      <td>15</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.</td>
      <td>Analyses préliminaires des bases de données de l'installation expérimentale</td>
      <td>15</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>a.</td>
      <td>Méthodologie statistique</td>
      <td>15</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>b.</td>
      <td>Traitement de la base de données de l'évolution de la fertilité chimique</td>
      <td>16</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>c.</td>
      <td>Traitement de la base de données des interventions mécaniques</td>
      <td>17</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>d.</td>
      <td>Traitement de la base de données de l'assolement</td>
      <td>17</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>e.</td>
      <td>Traitement de la base de données des restitutions de la matière organique</td>
      <td>17</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.</td>
      <td>Analyse de l'impact des pratiques agricoles sur l'évolution de la fertilité chimique des sols de l'installation expérimentale</td>
      <td>18</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.</td>
      <td>Outils informatiques mobilisés</td>
      <td>19</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><b>Résultats</b></td>
      <td></td>
      <td><b>20</b></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>A.</td>
      <td>Analyse des données de l'observatoire QualiSolsBio</td>
      <td>20</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>1.</td>
      <td>Homogénéité de l'échantillon :</td>
      <td>20</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2.</td>
      <td>Synthèse des données de fertilité chimique et biologique de l'observatoire</td>
      <td>20</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.</td>
      <td>Détail de quelques paramètres chimiques en particulier</td>
      <td>21</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.</td>
      <td>Résultats des analyses de stabilité structurale</td>
      <td>22</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>B.</td>
      <td>Caractérisation de l'évolution de la fertilité et des pratiques culturales au sein de l'installation expérimentale d'ASTER</td>
      <td>23</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>1.</td>
      <td>Description de l'évolution de la fertilité des sols de l'installation expérimentale</td>
      <td>23</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2.</td>
      <td>Résultats d'analyse de l'évolution de la fertilité chimique</td>
      <td>23</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>a.</td>
      <td>Caractérisation des trajectoires de fertilité des parcelles de l'installation expérimentale</td>
      <td>23</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>b.</td>
      <td>Classification des parcelles par type d'évolution de la fertilité</td>
      <td>24</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>c.</td>
      <td>Réorganisation des groupes :</td>
      <td>25</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>d.</td>
      <td>Analyse des différences entre types d'évolution de la fertilité</td>
      <td>25</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.</td>
      <td>Résultats de l'analyse des rotations</td>
      <td>26</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>a.</td>
      <td>Classification des parcelles par type de rotation</td>
      <td>26</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>b.</td>
      <td>Analyse des différences entre les différents types de rotation</td>
      <td>26</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.</td>
      <td>Résultats d'analyse de travail du sol</td>
      <td>28</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>a.</td>
      <td>Classification des groupes par type de travail du sol dominant</td>
      <td>28</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>b.</td>
      <td>Analyse des différences entre groupes de travail du sol dominant</td>
      <td>28</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.</td>
      <td>Résultat de l'analyse des restitutions de matière organique</td>
      <td>29</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>a.</td>
      <td>Classification des amendements organiques en fonction de leurs caractéristiques chimiques</td>
      <td>29</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>b.</td>
      <td>Classification des parcelles de l'installation expérimentale en fonction de leur conduite de fertilisation</td>
      <td>31</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>c.</td>
      <td>Analyse des différences entre les types de conduites de fertilisation</td>
      <td>32</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.</td>
      <td>Résumé des travaux de caractérisation des pratiques culturales et de l'évolution de la fertilité chimique</td>
      <td>33</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>C.</td>
      <td>Résultats de l'analyse globale</td>
      <td>33</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table><tr><td>1. Etude de l'association deux à deux des variables</td><td>33</td></tr><tr><td>2. Approfondissement des associations significatives entre le choix de conduite culturale et l'évolution de la fertilité chimique des sols</td><td>34</td></tr><tr><td>a. Association entre l'évolution de la fertilité et la conduite de fertilisation</td><td>34</td></tr><tr><td>b. Association entre l'évolution de la fertilité et le type de rotation</td><td>34</td></tr><tr><td>3. Approfondissement des associations significatives entre la conduite de fertilisation et les autres paramètres</td><td>35</td></tr><tr><td>a. Association entre le type de sol et la conduite de fertilisation</td><td>35</td></tr><tr><td>b. Association entre le type de rotation et la conduite de fertilisation</td><td>35</td></tr><tr><td>4. Réalisation et analyse de l'arbre de décision</td><td>36</td></tr><tr><td>a. Réalisation et paramétrage de l'arbre</td><td>36</td></tr><tr><td>b. Analyse de l'arbre de décision</td><td>36</td></tr><tr><td>5. Analyses des pratiques culturales en lien avec l'organisation spatiale du système</td><td>37</td></tr><tr><td>Discussion</td><td>38</td></tr><tr><td>A. Limites des indicateurs opérationnels mobilisés dans le cadre du projet QualiSolsBio</td><td>38</td></tr><tr><td>B. Etude de l'évolution de la fertilité chimique au sein de l'IE d'ASTER</td><td>38</td></tr><tr><td>1. Discussion des résultats</td><td>38</td></tr><tr><td>2. Comparaison avec des résultats issus d'autres expérimentations long terme en agriculture biologique en Europe</td><td>39</td></tr><tr><td>a. Comparaison avec les résultats de l'essai DOK (Fibl, Suisse)</td><td>39</td></tr><tr><td>b. Impact de la proportion de prairies dans les rotations sur les stocks de carbone et d'azote : illustration par l'expérimentation long terme du Foulum (Danemark)</td><td>40</td></tr><tr><td>C. Limites de la méthode et propositions d'améliorations</td><td>41</td></tr><tr><td>1. De la difficulté à travailler à partir de données collectées sur le long terme</td><td>41</td></tr><tr><td>2. De la pertinence des indicateurs choisis pour la caractérisation du système</td><td>41</td></tr><tr><td>3. Limites d'un outil constitué par et pour l'installation expérimentale</td><td>42</td></tr><tr><td>4. Quels paramètres prendre en compte pour améliorer la performance de l'arbre de décision ?</td><td>43</td></tr><tr><td>D. Quels enseignements de l'arbre dans la conception de systèmes de production agricole ?</td><td>43</td></tr><tr><td>Conclusion</td><td>45</td></tr></table>

Bibliographie

Table des annexes

Annexes
<figure><img src="image_5.png" /></figure>
Table des figures

Figure 1: Etat de dégradation des sols européens en nombre de processus de dégradation. Source : ESDAC, 2022, d'après Panagos et al. 2022

Figure 2 : Les trois aspects de la fertilité des sols et le rôle de la matière organique. Source : Perrin et al. (2021)

Figure 3 : Relation entre le pH du sol et la biodisponibilité des éléments minéraux. Source : Hartemink et al. 2023, d'après Pettinger et al., 1935

Figure 4 : Répartition des parcelles de l'observatoire national QualiSolsBio et détail des parcelles en Grand Est. L'IE désigne l'installation expérimentale de l'UR ASTER

Figure 5 : Schéma du dispositif de prélèvements et de mesures QualiSolsBio. Source : ITAB 2025

Figure 6 : Les différents types de sols présents sur l'installation expérimentale de l'UR ASTER

Figure 7 : Schéma des rotations au sein de l'installation expérimentale depuis le projet Papille. Source : INRAE 2025

Figure 8 : Répartition des points de fertilité de l'installation expérimentale en fonction des différents types de sol

Figure 9 : Calcul des indicateurs d'évolution et de la variabilité de la fertilité.

Figure 10: Décomposition d'un arbre de décision. Source : Bishnoi et al.2022

Figure 11 : Texture des sols de l'observatoire QualiSolsBio en Grand Est reportés sur le triangle des textures de l'Aisne

Figure 12 : Teneurs en phosphore des sols de l'observatoire QualiSolsBio en Grand Est et comparaison avec une valeur de référence issue du projet Phosphobio

Figure 13 : Teneurs en matière organique des sols de l'Observatoire QualiSolsBio en Grand Est

Figure 14 : Rapport entre la teneur en argile et la teneur en matière organique des sols de l'Observatoire QualiSolsBio en Grand Est et régression linéaire appliquée

Figure 15 : Evolution des différents paramètres de la fertilité chimique des sols de l'installation expérimentale, et comparaison avec une valeur de référence issue de l'observatoire national QualiSolsBio

Figure 16 : Graphe des variables issu de l'ACP réalisée sur les variables de la fertilité chimique des sols de l'installation expérimentale

Figure 17: Trajectoire de fertilité des différents points de fertilité de l'installation expérimentale

Figure 18 : Graphe des variables issu de l'ACP réalisée sur les variables de caractérisation des trajectoires de fertilité

Figure 19: Dendrogramme issu de l'ACP et justifiant du nombre de groupes

Figure 20 : Groupes issus de la classification des parcelles par type d'évolution de la fertilité chimique et individus types reportés sur le graphe des variables

Figure 21 : Résultats des Dunn test avec correction de Holm. Comportement des groupes vis à vis des variables utilisées pour la classification d'évolution de la fertilité. Seules les différences significatives sont indiquées (p-values < 0,025)

Figure 22 : Graphe des variables issu de l'ACP réalisée sur les indicateurs de caractérisation des rotations

Figure 23 : Dendrogramme issu de l'ACP et justifiant du nombre de groupes

Figure 24 : Groupes issus de la classification des parcelles par le type de rotation et individus types reportés sur le graphe des variables.
Figure 25 : Résultats des Dunn test avec correction de Holm. Comportement des groupes vis à vis des variables utilisées pour la classification du type de rotation. Seules les différences significatives sont indiquées (p-values < 0,025)

Figure 26 : Dendrogramme issu de l'ACP et justifiant du nombre de groupes

Figure 27 : Groupes issus de la classification des parcelles par le travail du sol et individus types reportés sur le graphe des variables.

Figure 28 : Résultats des Dunn test avec correction de Holm. Comportement des groupes vis à vis des variables utilisées pour la classification du type de travail du sol. Seules les différences significatives sont indiquées (p-values < 0,025)

Figure 29 : Graphe des variables issu de l'ACP réalisée sur les propriétés chimiques des amendements organiques

Figure 30 : Dendrogramme issu de l'ACP et justifiant du nombre de groupes

Figure 31 : Groupes issus de la classification des amendements organiques et individus types reportés sur le graphe des variables

Figure 32 : Résultats des Dunn test avec correction de Holm : Comportement des groupes vis à vis des variables utilisées pour la classification du type d'amendement organique. Seules les différences significatives sont indiquées (p-values < 0,025)

Figure 33 : Graphe des variables issu de l'ACP réalisée sur les indicateurs de caractérisation des conduites de fertilisation

Figure 34 : Dendrogramme issu de l'ACP et justifiant du nombre de groupes

Figure 35 : Groupes issus de la classification des parcelles par la conduite de fertilisation et individus types reportés sur le graphe des variables.

Figure 36 : Résultats des Dunn test avec correction de Holm. Comportement des groupes vis à vis des variables utilisées pour la classification du type de conduite de fertilisation. Seules les différences significatives sont indiquées (p-values < 0,025)

Figure 37 : Résultats des tests de Fisher Freeman Halton sous forme de table d'associations des pratiques culturales et de l'évolution de la fertilité chimiques. Seules les associations significatives sont indiquées

Figure 38 : Table d'association de l'évolution de la fertilité avec les différentes conduites de fertilisation

Figure 39 : Table d'association de l'évolution de la fertilité avec les différents types de rotation

Figure 40 : Table d'association de la conduite de fertilisation avec les différents types de rotation

Figure 41 : Table d'association entre le type de sol et les différentes conduites de fertilisation

Figure 42 : Arbre de décision réalisé à partir de l'évolution de la fertilité chimique et des pratiques culturales mises en place sur l'installation expérimentale

Figure 43 : Table de confusion entre l'évolution de fertilité prédite par le modèle et l'évolution de fertilité constatée

Figure 44 : Répartition des conduites de fertilisation adoptées sur l'installation expérimentale

Figure 45 : Répartition des rotations adoptées sur l'installation expérimentale

Figure 46 : Répartition des conduites de travail du sol adoptées sur l'installation expérimentale

Figure 47 : Répartition des différentes évolutions de la fertilité chimique constatées sur l'installation expérimentale

Figure 48 : Températures annuelles moyennes et maximales relevées sur la station climatique de l'IE entre 1990 et 2025 par rapport à une moyenne interannuelle sur la période

Figure 49 : Nombre de jours de fortes chaleurs et d'épisodes de gel relevés sur la station climatique de l'installation expérimentale de l'IE entre 1990 et 2025 par rapport à une moyenne interannuelle sur la période
<figure><img src="image_6.png" /></figure>
Table des tableaux

Tableau 1: Critères retenus pour la sélection des parcelles de l'observatoire

Tableau 2: Indicateurs choisis pour la caractérisation des pratiques de travail du sol

Tableau 3 : Indicateurs choisis pour la caractérisation des rotations de l'installation expérimentale. La couleur indique le niveau de performance de l'indicateur (vert = bon, jaune = moyen)

Tableau 4 : Principaux résultats des analyses chimiques conduites sur les sols de l'observatoire national, et comparaison avec les valeurs du groupe Grand Est

Tableau 5 : Résultats des slake-test pour les sols de l'Observatoire QualiSolsBio en Grand Est

Tableau 6 : Résultats des tests d'infiltration de l'eau (test Beerkan) pour les sols de l'Observatoire QualiSolsBio en Grand Est
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 1: Etat de dégradation des sols européens en nombre de processus de dégradation. Source : ESDAC, 2022, d'après Panagos et al. 2022</figcaption></figure>
# Introduction

Les sols agricoles sont au cœur des préoccupations majeures du 21ème siècle. Ils sont à la fois supports de la production agricole et réservoirs de biodiversité, et remplissent des fonctions écosystémiques essentielles. De plus, ils sont aujourd'hui reconnus comme des leviers majeurs dans la lutte contre le dérèglement climatique, notamment par le stockage de carbone encouragé par l'initiative 4 pour 1000 (INRA, 2019). Cependant, les sols sont soumis à de nombreux processus de dégradation qui mettent en péril la bonne réalisation de leurs fonctions. Ainsi, 62% des sols européens sont considérés en mauvais état (Panagos et al. 2024), et les sols français n'échappent pas à ce constat (figure 1). Ces phénomènes sont multiples : érosion, perte de matière organique, pollutions aux microplastiques et aux pesticides.

L'agriculture conventionnelle porte une responsabilité forte dans la dégradation de la qualité des sols. L'utilisation massive de pesticides, sur laquelle repose l'agriculture européenne aujourd'hui (Foodwatch 2022; Nandillon et al. 2024) est décriée pour son impact sur la biodiversité, notamment sur les insectes (Wagner et al. 2019). Elle est également l'un des moteurs du changement climatique, responsable notamment de 18,4% des émissions de gaz à effet de serre en France en 2021 (Citepa. 2023). En particulier, l'application de fertilisation minérale azotée, dont la production est très gourmande en énergie et émettrice de CO2, génère des émissions directes de N2O par les sols (Smith et al. 1997).

Ces constats illustrent la nécessité d'une transition vers des systèmes agricoles plus durables pour préserver la qualité des sols et l'environnement. L'agriculture biologique s'inscrit dans une logique de rupture vis-à-vis du modèle conventionnel. Elle interdit notamment l'utilisation de pesticides de synthèse, et aspire à la fermeture des cycles biogéochimiques (FiBl 2021). L'agriculture biologique a pour volonté de contribuer à la protection de l'environnement et du climat. En matière de santé des sols, l'agriculture biologique se doit de préserver la fertilité à long terme des sols et contribuer à atteindre un niveau élevé de biodiversité<fnref n="1" />.

L'impact de l'agriculture biologique sur les sols à long terme est mal connu. En particulier, sa dépendance à certaines pratiques jugées néfastes pour la qualité des sols, telles que le labour, suscite des interrogations. Ce manque de compréhension des sols en agriculture biologique nait du manque d'études sur le temps long de l'évolution des sols et du manque de dispositifs permettant ce type de suivi, notamment à l'échelle régionale. Pourtant, la compréhension du fonctionnement des sols en agriculture biologique est un préalable indispensable pour accompagner les acteurs dans la transition agroécologique. Etant donné ce contexte, ce mémoire vise à répondre à la question suivante :

## Dans quelle mesure les pratiques agricoles mises en place en agriculture biologique influent- elles sur la qualité des sols ?

Le projet QualiSolsBio est coordonné par l'nstitut de l'agriculture et de l'alimentation biologiques (ITAB) et implique des acteurs issus de la recherche, des instituts techniques ainsi que des groupements d'agriculteurs. Il vise à répondre à cette question en mettant en place un observatoire national de la qualité des sols en agriculture biologique. Ce stage a contribué à la mise en place de cet observatoire

<footnote n="1">¹ (RÈGLEMENT (UE) 2018/848 DU PARLEMENT EUROPÉEN ET DU CONSEIL du 30 mai 2018 relatif à la production biologique et à l'étiquetage des produits biologiques, et abrogeant le règlement (CE) no 834/2007 du Conseil 2018).</footnote>
<figure><img src="image_8.png" /></figure>
pour la région Grand Est et a permis une première analyse des résultats obtenus pour ce territoire.
D'autre part, ce travail s'est appuyé sur des données de long terme issues de l'installation
expérimentale de l'UR ASTER pour étudier le lien entre les pratiques culturales et l'évolution de la
fertilité chimique des sols de l'installation expérimentale. Il s'inscrit dans une démarche de
production de connaissances pour accompagner la transition agroécologique, un objectif partagé par
l'UR ASTER et l'ITAB.

Ce mémoire débute par un état des connaissances de l'impact des pratiques agricoles mises en place en agriculture biologique sur la qualité des sols. Il présente ensuite les premiers résultats obtenus pour l'observatoire QualiSolsBio en Grand Est, ainsi que les travaux de caractérisation de l'évolution de la fertilité chimique des sols de l'installation expérimentale de l'UR ASTER, en la reliant aux pratiques agricoles mises en place pendant 16 ans. Enfin, il présente l'analyse des résultats issus de ces travaux et leur discussion.
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 2 : Les trois aspects de la fertilité des sols et le rôle de la matière organique. Source : Perrin et al. (2021)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 3 : Relation entre le pH du sol et la biodisponibilité des éléments minéraux. Source : Hartemink et al. 2023, d'après Pettinger et al., 1935</figcaption></figure>
# Contexte de l'étude

## A. Fertilité et qualité d'un sol agricole

La qualité d'un sol peut être décrite par sa capacité à fonctionner, dans le cadre des limites de son agroécosystème, en supportant la production biologique, en maintenant la qualité environnementale, et en favorisant la santé humaine et animale (Karlen et al. 1997 ; Doran et al. 1995).

La qualité d'un sol reste indissociable de sa fertilité, dont les composantes sont la fertilité biologique, physique et chimique (figure 2). Les propriétés biologiques des sols désignent un ensemble de propriétés liées à l'activité microbienne et de la faune des sols (FAO 2025). Celle-ci est impliquée dans un grand nombre de phénomènes essentiels à la fertilité des sols. Ainsi, elle joue un rôle majeur dans le cycle du carbone et de l'azote par la minéralisation ou au contraire l'immobilisation de la matière organique (Recous et al. 2017). De fait, les organismes du sol sont très sensibles à sa teneur en matière organique, car celle-ci est à la base de toutes les chaines trophiques du sol (Briat et Job 2017). Les organismes du sol assurent également d'autres fonctions majeures au sein des sols, tels que la sécrétion de composés organiques permettant la formation d'agrégats (Chenu et al. 2000). Ainsi, la teneur, l'activité et la diversité des organismes du sol sont des indicateurs essentiels de la fertilité biologique des sols.

Les propriétés physiques des sols désignent essentiellement leurs propriétés structurales, ainsi que leur épaisseur et leurs propriétés hydriques. L'état structural d'un sol se mesure au travers de sa porosité, de sa densité et de sa stabilité, notamment par la stabilité de ses agrégats. Chacun de ces trois indicateurs dépend des caractéristiques intrinsèques du sol (texture, granulométrie, épaisseur), et est sensible à la conduite culturale adoptée, à la teneur en matière organique du sol et à l'activité biologique. Par exemple, la teneur en matière organique des sols permet de diminuer leur sensibilité à la compaction et à l'érosion (Reganold et al. 1988 ; Seitz et al. 2019). De la même manière, l'activité de décompaction par les lombriciens joue sur sa porosité et sa capacité d'infiltration. Les propriétés hydriques du sol désignent sa capacité à infiltrer et à retenir l'eau, et sont fortement liées à ses propriétés structurales et à sa teneur en matière organique (Franzluebbers et al. 2002).

Les propriétés chimiques d'un sol se mesurent à sa capacité à fournir aux végétaux les éléments nutritifs nécessaires à leur croissance, à savoir des macronutriments tels que l'azote, le phosphore et le potassium, et des oligo-éléments tels que le fer, le souffre et le magnésium (Lesbegueris et al. 2018). Dans les systèmes de culture, les principaux éléments limitants cette croissance sont l'azote, le phosphore et le potassium. La fertilité chimique d'un sol dépend fortement de ses propriétés biologiques, mais aussi des caractéristiques intrinsèques du sol tels que la nature de la roche mère (Archambeaud et al. 2023). Le pH fait également partie des propriétés chimiques du sol, il joue sur la biodisponibilité des éléments nutritifs. Ainsi, le pH optimal d'un sol agricole pour sa fertilité est d'environ 6,5, pH auquel la biodisponibilité de la plupart des nutriments est la meilleure (Hartemink et al. 2023) (figure 3). La fertilité chimique d'un sol se mesure aussi à sa capacité d'échange cationique (CEC). Celle-ci est liée à la teneur en argile des sols, leur teneur en matière organique et leur pH. Enfin, la présence éventuelle de polluants (éléments traces métalliques, résidus de pesticides) est également un des paramètres de la fertilité chimique des sols.

En 2020, les besoins en éléments fertilisants en agriculture biologique en France ont été estimés à 232 kt d'azote, 84 kt de phosphore et 263 kt de potassium par an (Ministère de l'Agriculture et de la Souveraineté alimentaire, 2023). Ces deux premiers éléments faisant l'objet des préoccupations les plus importantes en agriculture biologique, cette étude y prêtera une attention particulière.
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# B. Agriculture biologique et sols

## 1. Pratiques impactant les sols en agriculture biologique

L'agriculture biologique peut être associée à un certain nombre de pratiques de conduite des cultures en rupture avec l'agriculture conventionnelle, et dont les effets bénéfiques sur les sols sont avérés. Certaines de ces pratiques ne sont pas spécifiques à l'agriculture biologique, mais peuvent y avoir une grande importance en raison des contraintes imposées par le cahier des charges.

Par exemple, en l'absence de produits chimiques, le travail du sol (labour et désherbage mécanique) est un élément essentiel dans la lutte contre les adventices (Beiküfner et al. 2024 ; Trewavas et al. 2004), conjointement avec la gestion des rotations (Bond et al. 2001). La pratique de l'agriculture biologique peut s'accompagner d'une réflexion sur l'intensité du travail du sol, les agriculteurs en AB ayant tendance à privilégier un labour superficiel à un labour profond (Watson et al. 2002). La question de la réduction du travail du sol se pose même par le prisme du non-labour et de l'agriculture biologique de conservation des sols, malgré des contraintes techniques et agronomiques évidentes (Peigné et al. 2007).

De plus, les rotations culturales en AB sont en moyenne 15% plus longues qu'en conventionnel avant le retour d'une culture donnée, et comportent 48% de types de cultures de plus (Barbieri et al. 2017). Ces rotations plus longues sont une conséquence directe de la diversification végétale et de la volonté de réduire les risques sanitaires en espaçant les délais de retour de certaines espèces ou familles botaniques. Elles incluent des légumineuses en tant que source essentielle d'azote pour les cultures dans ces systèmes. Celles-ci sont présentes sous forme de cultures annuelles (légumineuses à graines telles que la lentille), ou entrent dans la composition de prairies temporaires ou de couverts végétaux. Ces prairies temporaires trouvent leur justification dans leur rôle de tête de rotation dans les systèmes de polyculture élevage (Berntsen et al. 2006) limitant à la fois la pression des adventices et assurant une ressource fourragère. Enfin, les légumineuses peuvent également être retrouvées sous forme de cultures associées céréales/légumineuses. L'agriculture biologique est le facteur le plus important dans l'adoption de ce type d'associations (Yan et al. 2025), qui répondent à une logique d'intensification éco-fonctionnelle de l'agriculture biologique (Bedoussac et al. 2015).

Enfin, les amendements organiques jouent un rôle majeur dans l'entretien de la fertilité du sol en agriculture biologique. De même que la restitution des résidus de récolte, leur apport permet de fournir au sol de la matière organique et les éléments minéraux nécessaires à la croissance des cultures (Watson et al. 2002) et à la vie des macro et micro-organismes du sol (Briat et al., 2017). Dans le cadre de cette étude, nous désignerons invariablement par amendements organiques les matières d'origine animale (fumiers, lisiers), les composts, ainsi que les couverts végétaux intégralement ou partiellement restitués au sol.

## 2. L'agriculture biologique questionnée sur son impact sur les sols

L'agriculture biologique est reconnue pour ses effets bénéfiques sur les sols (Krause et al. 2024). Néanmoins, à mesure de la conversion des surfaces, elle fait aujourd'hui face à des questionnements sur son impact à long terme sur la qualité des sols.

La littérature souligne plusieurs problématiques liées au développement des surfaces en agriculture biologique. Ainsi, en simulant les effets d'une conversion de l'ensemble des surfaces arables à l'agriculture biologique, Gaudaré et al. (2023), ont mis en évidence le risque de diminution de la teneur en matière organique des sols liée à une chute drastique des apports de carbone. Les systèmes bas-intrants peuvent également avoir une moins bonne efficacité d'utilisation du substrat, ce qui affecte leur capacité à stocker du carbone dans les sols (Leifeld et al. 2012). D'autre part, les systèmes en agriculture biologique peuvent faire face à des balances négatives en certains éléments minéraux,
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malgré leur volonté de boucler les cycles. Comme pour la majorité des agrosystèmes, les productions sortent du système, ce qui rend ce bouclage difficile. Les systèmes fortement dépendants de la fixation biologique d'azote atmosphérique pour couvrir leur besoin sont particulièrement à risque concernant le phosphore et le potassium (Reimer et al. 2024).

Enfin l'agriculture biologique est questionnée sur son impact à long terme sur la fertilité physique des sols, notamment en raison de sa dépendance au labour, une pratique aujourd'hui décriée pour son impact négatif sur la structure et sur les organismes du sol, et donc sur la fertilité des sols en général (Peigné et al. 2018).

# C. Etat des connaissances sur l'effet des pratiques agricoles en agriculture biologique sur la qualité des sols

## 1. Effet des pratiques sur les propriétés biologiques des sols

**a. Les bienfaits des prairies temporaires sur la fertilité biologique sont attestés mais dépendent de leur niveau d'intensification et de leur poids dans la rotation**

Les effets bénéfiques des prairies temporaires et des couverts végétaux sur la qualité des sols en agriculture biologique sont attestés dans la littérature, et sont généralement associés à une élévation de la teneur en matière organique du sol (Schjønning et al. 2007). Une méta-analyse conduite par Crystal-Ornelas et al. (2021) montre que l'implantation de couverts végétaux est associée à une augmentation de 10% de la concentration en carbone organique dans les 15 premiers centimètres du sol par rapport à un témoin en agriculture biologique sans couverts. Néanmoins, cette élévation peut être limitée à l'horizon superficiel si la proportion de prairies temporaires dans la rotation n'est pas assez élevée, ou que la prairie temporaire n'est pas maintenue assez longtemps. Ainsi, Gantlett et al. (2024) ont montré qu'une prairie temporaire de deux ans en tête d'une rotation de 7 ans ne permet pas d'enrichir le sol en matière organique à plus de 10 cm de profondeur. Zani et al. (2021) ont relevé que seule une proportion élevée de prairies temporaires dans la rotation (30 à 40%) permet d'atteindre cet objectif. L'implantation de couverts végétaux et de prairies temporaires est également un levier d'introduction de légumineuses et donc d'allongement et de diversification des rotations.

**b. L'intensité du travail du sol peut en conditionner la fertilité biologique**

Comme évoqué précédemment, la pratique de l'agriculture biologique offre un espace de réflexion autour du travail du sol. Le labour et le travail du sol en général ont un impact fort sur le biote du sol (Crittenden et al. 2015), parce qu'ils induisent une modification de l'habitat (Peigné et al. 2009).

La littérature montre à de nombreuses reprises que des modulations dans l'intensité du travail du sol permettent de diminuer ses impacts négatifs sur le biote du sol. Le passage à un labour sans retournement se traduit par une augmentation de la biomasse et de l'activité microbienne sur l'horizon travaillé (0-10 cm) et l'horizon du dessous (10-20 cm) par rapport à un labour traditionnel. Cela peut se traduire par une augmentation de 45,76% et 13,96% respectivement de la teneur en carbone microbien de ces horizons (Kuntz et al. 2013) Ces résultats rejoignent partiellement ceux de Berner et al. (2008), qui, dans les mêmes conditions expérimentales mais sur un pas de temps plus court, n'ont obtenu une augmentation significative de la biomasse microbienne que dans les 10 premiers centimètres de sol. La variation dans la nature du travail du sol induit également des changements dans la composition des communautés microbiennes, avec une augmentation des communautés fongiques (Kuntz et al. 2013). La profondeur du labour et le type d'outil utilisé sont donc autant de leviers qui permettent d'atténuer l'impact du labour sur la fertilité biologique des sols.
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c. Les amendements organiques sont associés à une augmentation de la teneur en MO des sols

Les amendements organiques ont un effet positif sur la teneur en matière organique des sols (Fließbach et al. 2007) : malgré une baisse généralisée de la teneur en carbone organique des sols en 21 années d'expérimentation, cette diminution a été moins importante pour les parcelles ayant reçu des apports « normaux » d'amendements organiques que pour les parcelles ayant reçu des apports réduits, de l'ordre de 4% à 10% contre 15% à 16% respectivement. En particulier, l'utilisation d'amendements organiques est associée à une augmentation de la teneur en carbone organique du sol sur les 15 premiers centimètres, généralement en raison de leur enfouissement par labour (Blanco-Canqui et al. 2017). Cette augmentation a été quantifiée à 0,16 Mg.C.ha⁻¹.an⁻¹ dans un système avec apports de fumier de bovin, et à 0.18 Mg.C.ha⁻¹ an⁻¹ dans un système intégrant des engrais verts (Blanco-Canqui et al. 2017). Cependant, cette augmentation n'est pas toujours bornée à l'horizon superficiel du sol : L'utilisation d'amendements organiques est associée à une augmentation de 24% du carbone organique du sol, pondérée par la profondeur, par rapport à un témoin en agriculture biologique sans amendements (Crystal-Ornelas et al. 2021).

2. Effet des pratiques sur les propriétés physiques des sols

a. La modulation de l'intensité du travail du sol a des effets contrastés sur ses propriétés physiques

Le type de travail du sol réalisé, ainsi que sa profondeur et le type d'outil utilisé ont un effet fort sur son impact sur les propriétés physiques du sol en agriculture biologique. De manière générale, la réduction de la profondeur du travail du sol en AB augmente la résistance à la pénétration, dans et sous l'horizon travaillé (Peigné et al. 2018 ; Crittenden et al. 2015 ; Crittenden et al. 2016), et ce indépendamment du type de travail effectué (labour superficiel ou travail du sol sans mélange des horizons). Le labour sans mélange des horizons diminue également la conductivité hydraulique à saturation à l'automne (Crittenden et al. 2015). Ces constats s'accompagnent d'une augmentation de l'ordre de 18% à 22% de la proportion de mottes Delta par rapport à un labour superficiel (Peigné et al. 2018). Ces résultats sont préoccupants car l'activité biologique préservée par la réduction du travail du sol ne permet pas de compenser l'absence de décompaction mécanique dans les sols soumis à un travail réduit (Peigné et al. 2018 ; Duchene et al. 2024).

De même, la littérature montre un lien entre le travail du sol et la stabilité des agrégats. Ces derniers jouent un rôle essentiel dans la préservation de la qualité physique des sols, car ils limitent leur sensibilité à l'érosion (Barthès et al. 2002). Ainsi, Crittenden et al. (2015) notent que le passage à un labour sans mélange des horizons permet d'augmenter la stabilité des agrégats dans l'horizon 10-20 cm. Le lien entre travail du sol et stabilité des agrégats s'explique notamment par l'impact des pratiques sur les communautés microbiennes. Ainsi, la réduction du travail du sol (passage à un travail superficiel sans retournement) provoque un changement dans les communautés microbiennes productrices d'agents liants indispensables dans la formation des agrégats (Cania et al. 2019). Néanmoins, ces auteurs ont montré que ce changement n'affecte pas le potentiel des communautés microbiennes à former ces agrégats.

b. Impact des apports de matières organiques (amendements organiques, engrais verts, couverts végétaux et prairies temporaires)

Le lien entre amendements organiques et propriétés physiques des sols est essentiellement lié à l'augmentation de la teneur en matière organique des sols. Or, celle-ci permet de diminuer leur sensibilité à l'érosion. Les apports stimulent l'activité microbienne et la production d'agents liants qui favorisent la stabilité des agrégats (Elmholt et al. 2008). Williams et al. (2017) ont ainsi montré
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que l'utilisation de fumiers et d'engrais verts permet d'augmenter la taille moyenne des agrégats dans les 15 centimètres supérieurs du sol de 50% et 30% respectivement, par rapport à un témoin en agriculture conventionnelle sans apports. Cela a pour effet indirect une meilleure infiltration de l'eau lorsque des amendements organiques sont apportés (Williams et al. 2017). Le lien entre amendements organiques et capacité de rétention de l'eau dans les sols est en revanche moins évident et fait l'objet de peu d'études en agriculture biologique. En agriculture conventionnelle, leur emploi fait état de résultat contrastés (Williams et al. 2017).

Les prairies temporaires et l'introduction de couverts végétaux sont également associées à une amélioration de la qualité physique des sols. Les prairies temporaires ont la capacité à augmenter la stabilité structurale et la stabilité des sols (Schjønning et al. 2007), non seulement en surface mais aussi dans les horizons de sol plus profonds (Williams et al. 2017). Ainsi, dans une rotation incluant deux années de luzerne, la taille moyenne des agrégats dans l'horizon 15-30cm s'est révélée 55% plus élevée que pour une rotation apportant uniquement du fumier (Williams et al. 2017). Cette propriété explique en partie pourquoi les prairies temporaires ont la capacité à grandement diminuer l'érosion, même 2 ans après leur retournement (Auerswald et al. 2003). Une modélisation du potentiel d'érosion des sols en Bavière montre ainsi que les sols en agriculture biologique ont en moyenne 15% d'érosion de moins qu'en agriculture conventionnelle, et ce malgré des conditions culturales plus défavorables (Auerswald et al. 2003). En particulier, la luzerne est intéressante car elle permet d'augmenter la macroporosité du sol et donc d'augmenter les flux d'eau (Williams et al. 2017). Cependant, cet effet semble être limité dans le temps et n'est plus perceptible 4 ans après destruction de la luzerne (Schlüter et al. 2023). En matière de couverts végétaux, Tully et al. (2020) ont mis en évidence le manque d'études sur leur impact sur la qualité des sols en agriculture biologique. Néanmoins, ils permettent de limiter les risques d'érosion dans les intercultures longues (Robson et al. 2002).

### 3. Effet des pratiques sur les propriétés chimiques des sols

#### a. La composition des rotations et leur teneur en légumineuses sont des leviers majeurs dans la gestion de la fertilité chimique en agriculture biologique

En agriculture biologique, la fertilisation des cultures est fondée sur le principe de retour à la terre des matières fertilisantes, pour pallier l'interdiction des engrais minéraux de synthèse. Afin de subvenir à leurs besoins en azote, les systèmes en agriculture biologique s'appuient essentiellement sur deux leviers : les légumineuses fixant l'azote atmosphérique et les amendements organiques (Godden et al. 2021; Barbieri et al. 2023). Dans les systèmes de polyculture élevage, leur utilisation se fait entre-autres sous forme de prairies temporaires. Ces dernières permettent de bénéficier du bon effet précédent de la légumineuse en tête de rotation, et d'une production fourragère valorisée par les animaux d'élevage. Néanmoins, les effets bénéfiques des prairies temporaires sur la fertilité chimique des sols en agriculture biologique sont fortement dépendants des pratiques adoptées.

La fixation de l'azote atmosphérique par les légumineuses nécessite du phosphore, et peut donc être sensible à un déficit de cet élément dans les sols (Smith et al. 1992). De fait, les légumineuses en général présentent une bonne capacité à mobiliser du phosphore (Friedel et al. 2021), ce qui en fait un levier intéressant pour augmenter la teneur des sols en phosphore mobilisable (Friedel et al. 2021), notamment en cas de restitution du couvert. Néanmoins, dans les systèmes avec une luzerne en tête de rotation, les récoltes peuvent induire une déplétion de ces éléments et donc provoquer l'effet contraire de celui recherché (Tully et al. 2020). De plus dans les systèmes sans élevage, l'utilisation de légumineuses comme source de fertilisation azotée peut aller avec une diminution des apports de fumier et donc des restitutions de phosphore (Tully et al. 2020).
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Dans les systèmes en polyculture-élevage, le pâturage permet une restitution directe au champ de nutriments, dont du phosphore mobilisable, par les déjections animales, ce qui n’est pas le cas pour une prairie non-pâturée (Robson et al. 2002 ; Zani et al. 2021). Néanmoins, le recyclage des effluents d’élevage et une rotation comportant des prairies temporaires avec légumineuses ne permettent pas nécessairement de limiter la déplétion en phosphore par rapport à un système sans élevage (Ohm et al. 2017). Ainsi, sur une expérimentation de 12 ans, la déplétion en phosphore assimilable par les végétaux était de $1,41 \text{ mgP.kg}^{-1}\text{.an}^{-1}$ dans un système en AB alliant céréales et cultures fourragères de légumineuses, contre $1,71 \text{ mgP.kg}^{-1}\text{.an}^{-1}$ dans un système en AB à dominante céréalière (Ohm et al. 2017).

b. <u>Intérêt des couverts végétaux, de la restitution des résidus de récolte et des amendements organiques en général</u>

Les amendements organiques tels que les fumiers ou les composts jouent un rôle majeur sur la fertilité chimique des sols en agriculture biologique, car ils permettent d'enrichir les sols en matières organiques et d'apporter des éléments nutritifs essentiels à la croissance des végétaux. Cet enrichissement est même l'unique moyen de corriger la CEC d'un sol, puisqu'il n'est pas possible de jouer sur sa teneur en argiles. Il s'agit donc d'un levier d'amélioration de la fertilité chimique (Erhart et Hartl 2010). Les composts agissent sur la fertilité à long terme des sols, notamment en raison de la stabilisation d'éléments nutritifs tels que l'azote durant le processus de compostage. Ils peuvent être une source de phosphore et de potassium directement assimilable par les végétaux dans les années suivant leur application (Erhart et Hartl 2010).

Les résidus de récolte sont une source importante de matière organique qui peut être retournée au sol pour favoriser le recyclage des nutriments (Messmer et al. 2012). En raison des limitations en azote liées à l'agriculture biologique, il est vraisemblable que les résidus retournés au sol soient moins riches en azote qu'en agriculture conventionnelle (Watson et al. 2002). De même, les restitutions de carbone organique sont également moins importantes qu'en agriculture conventionnelle en raison des moindres rendements (García-Palacios et al. 2018). Cependant, la biomasse racinaire d'une culture en agriculture biologique peut être jusqu'à 40% plus élevée qu'en agriculture conventionnelle (Hirte et al. 2021), constituant un apport non négligeable de matière organique au sol dans ces systèmes. Concrètement, cela se traduit par une augmentation de $25\text{g.m}^{-2}$ de carbone restitué de plus au sol par une orge en agriculture biologique par rapport à une orge en agriculture conventionnelle (Hirte et al. 2021). De plus, les résidus de récolte issus de rotations diversifiées et intégrant des légumineuses sont habituellement plus riches en azote que pour des rotations n'intégrant pas de légumineuses (Watson et al. 2002).

Les résidus de récolte peuvent également restituer du phosphore au sol sous forme organique, d'ailleurs, la forme organique du phosphore la plus abondante dans les sols est les phytates, d'origine végétale (Romanyà et al. 2017). Talgre et al. (2014) ont montré qu'un couvert végétal de légumineuse entièrement restitué peut servir d'apport en phosphore et potassium pour la culture suivante. Les racines sont plus coriaces à dégrader, et leurs nutriments restitués peuvent servir d'apport pour la culture en deuxième année après destruction du couvert. Néanmoins, ces résultats n'indiquent pas si ces apports permettent de couvrir les besoins en phosphore et potassium des cultures suivantes.

Par ailleurs, les couverts végétaux permettent de limiter le risque de lessivage des nitrates durant les intercultures longues (Watson et al. 2008 ; de Boer et al. 2012 ; Amossé et al. 2014). L'utilisation de couverts végétaux à dominante de légumineuses facilement décomposables comme le trèfle présente un intérêt pour leur capacité à fixer l'azote atmosphérique, mais il y a un risque de désynchronisation entre l'apport d'azote à la destruction du couvert, et les besoins de la culture suivante (Döring et al. 2013). Cette désynchronisation est à l'origine d'un risque accru de lessivage des nitrates, relevé à de nombreuses reprises dans la littérature (Hansen et al. 2019 ; Aronsson et al. 2007 ; Kayser et al. 2010). En revanche, l'incorporation de résidus de récoltes avec des rapports C/N variés, liés à une
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rotation diversifiée en agriculture biologique, permettrait d'améliorer la synchronisation entre les fournitures en azote du sol et les besoins des cultures (Döring et al 2013 ; Watson et al. 2002).

c. <u>Le lien entre intensité du travail du sol et fertilité chimique ne fait pas consensus dans la littérature</u>

Les variations dans l'intensité et le type de travail du sol effectué agissent essentiellement sur la répartition des matières organiques dans les différents horizons du sol, et donc sur la teneur en fonction de l'épaisseur considérée (Dimassi et al. 2014). Ainsi, une variation dans la profondeur du labour induit une stratification de la matière organique (Krauss et al. 2020) et permet d'augmenter la teneur en carbone organique et en potassium de l'horizon superficiel (Zikeli et al. 2013 ; Krauss et al. 2017). Ces auteurs ont montré une augmentation de 11% à 17% de la teneur en carbone organique des 10 centimètres supérieurs de sol sur un pas de temps de 13 ans (Krauss et al. 2017). De même, un travail superficiel sans retournement induit une augmentation de la teneur en matière organique sur les 10 premiers centimètres de sol, pouvant atteindre les 20.8%, soit 3.8 Mg.ha⁻¹ de plus par rapport à un témoin en labour traditionnel (Crittenden et al. 2015 ; Krauss et al. 2022). Cependant, cet enrichissement superficiel s'accompagne d'une diminution de la teneur en matière organique en dessous de l'horizon travaillé (Krauss et al. 2022). Cette déplétion peut s'élever jusqu'à 6,6%, soit 1,6 Mg. ha⁻¹ (Krauss et al. 2022). De plus, ce stockage semble dépendant de facteurs climatiques, des situations de déstockage de carbone ayant été observées lors d'expérimentations en agriculture conventionnelle (Dimassi et al. 2014).

Le passage d'un labour profond à un labour superficiel provoque donc une concentration de la matière organique dans l'horizon superficiel. Néanmoins, le lien entre intensité du travail du sol et teneur en azote, phosphore et potassium ne fait pas consensus dans la littérature (Tully et al. 2020). Ainsi, Pantani et al. (2022) ont constaté que l'intensité du travail du sol n'a pas d'effet sur ses propriétés chimiques, ici sa teneur en azote et en phosphore assimilable.

D. Les observatoires, outils de l'évaluation de l'évolution de la qualité des sols

Les observatoires sont des dispositifs d'observation et d'analyse mis en place dans le but de suivre « l'évolution d'un phénomène, d'un domaine ou d'une portion de territoire dans le temps et dans l'espace » (Lemoisson et al., 2008). Dans le cadre de la transition agroécologique, ils permettent une meilleure compréhension de l'impact des pratiques sur le sol dans le temps long.

Le premier observatoire de la qualité des sols en France (OQS) nait en 1985, initialement pour permettre la détection précoce d'évolutions défavorables des sols (Martin et al. 1999), suivi de la base de données d'analyses des terres (BDAT) sur la période 1990-1995 (Arrouays et al. 2022). Devant le faible nombre de sols couverts par ces dispositifs, le groupement d'intérêt scientifique sur les sols (GIS Sol) est constitué en 2021, avec l'objectif de mettre en place un réel dispositif de surveillance des sols français (Arrouays et al. 2022). Celui-ci intègre le réseau de mesure de la qualité des sols (RMQS), qui regroupe près de 2200 sites de suivi permettant une observation régulière de la qualité des sols<fnref n="2" />. Le RMQS et la BDAT sont aujourd'hui les principaux observatoires de la qualité des sols agricoles en France, auxquels s'ajoutent par exemple l'observatoire de la qualité biologique des sols (QUBS)<fnref n="3" />, un programme de sciences participatives. Ces observatoires couvrent la qualité

<footnote n="2">² GIS Sol : https://www.gissol.fr/le-gis</footnote>

<footnote n="3">³ INRAE, https://www.inrae.fr/actualites/qubs-nouveau-programme-suivi-qualite-biologique-sols</footnote>
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chimique et biologique des sols. En revanche, il n'existe actuellement pas d'observatoire s'intéressant
à la qualité physique des sols agricoles, si ce n'est au niveau régional<fnref n="4" />.

Problématique

Les observatoires de la qualité des sols en agriculture biologique sont minoritaires sur le territoire. Nous pouvons citer le projet CASDAR<fnref n="5" /> PhosphoBio, centré sur la question du phosphore en AB, et dont les résultats sont disponibles depuis 2024⁶. En revanche, jusqu'à l'émergence du projet QualiSolsBio, il n'existait pas d'observatoire national dédié à la qualité des sols agricoles en agriculture biologique et prenant en compte l'ensemble des dimensions de la fertilité des sols. Or, les sols en agriculture biologique font face à des problématiques qui leur sont propres (cf introduction) dont la limitation en phosphore, qui fait l'objet de préoccupations particulières : elles rappellent la nécessité d'améliorer la connaissance des sols et de produire des références territorialisées propres à l'agriculture biologique.

D'autre part, certaines propriétés du sol ne présentent une évolution significative qu'à partir de
plusieurs années, voire dizaines d'années d'expérimentation (Chabbi et al. 2007), et cette évolution
ne peut être attestée qu'à condition que la situation initiale ait été correctement caractérisée (Neto et
al. 2010). Cela souligne à nouveau l'importance de la mise en place d'observatoires et
d'expérimentations dans le temps long. Ces expérimentations sont assez peu nombreuses en Europe.
De ce fait, de nombreux résultats expérimentaux repris dans la littérature sont issus d'installations
telles que celles du FiBl (Fliessbach et al. 2024), ce qui questionne la reproductibilité de ces résultats
obtenus pour un contexte agropédoclimatique restreint.

Enfin, certaines pratiques agricoles mises en place en AB font l'objet de peu d'études dans la littérature. En particulier, la question de l'effet de la diversification semble peu traitée. En revanche, certains aspects tels que la réduction du travail du sol font l'objet de nombreuses études. De plus, les effets des pratiques agricoles sont essentiellement étudiés par une approche analytique, ce qui tend à occulter les effets combinés de pratiques pouvant toucher à plusieurs aspects de la conduite culturale : fertilisation, assolement ou encore travail du sol. A notre connaissance, il n'existe pas d'étude de l'évolution de la fertilité chimique d'un sol en agriculture biologique sous la forme proposée par ce stage. Ces constats amènent à formuler la problématique suivante :

Dans quelle mesure les pratiques agricoles mises en place en agriculture biologique influent-
elles sur la qualité des sols ?

A. Hypothèses

Hypothèse 1 :

Les parcelles sélectionnées et incluses dans l'observatoire QualiSolsBio en Grand Est présentent un contexte pédoclimatique homogène. Les variations dans les propriétés des sols constatées sont donc le résultat des différentes pratiques mises en place par les exploitations en agriculture biologique sur ce territoire.

<footnote n="4">⁴ARVALIS, https://www.arvalis.fr/infos-techniques/un-observatoire-de-la-fertilite-des-sols-se-met-en-place-dans-louest</footnote>

<footnote n="5">⁵ Compte d'affectation spéciale développement agricole et rural</footnote>

<footnote n="6">⁶ARVALIS, https://www.arvalis.fr/recherche-innovation/nos-travaux-de-recherche/le-replay-du-colloque-phosphobio-est-disponible</footnote>
<figure><img src="image_18.png" /></figure>
### Hypothèse 2 :

En raison de la diversité des exploitations mobilisées par l'observatoire en région Grand Est (polyculture-élevage, grandes cultures), les sols étudiés présentent des différences significatives de fertilités biologique, physique et chimique.

### Hypothèse 3 :

Au sein d'une installation expérimentale telle que celle de l'INRAE ASTER, les différentes parcelles font l'objet de conduites culturales différenciées dans le temps, pour tenir compte d'objectifs de recherche mais aussi des contraintes du milieu. Ainsi, ces différences peuvent être identifiées au niveau de la rotation culturale, de l'itinéraire technique ou encore de l'intensité de la fumure. L'hypothèse est faite que ces différences sont suffisamment marquées dans le temps pour permettre une classification de ces parcelles sur la base des pratiques culturales

### Hypothèse 4 :

Au sein d'un dispositif expérimental fonctionnant sur une logique d'autonomie en intrants, la pratique de l'agriculture biologique provoque une diminution de la fertilité chimique des sols dans le temps. En particulier, des diminutions de teneurs en phosphore peuvent être attendues, s'agissant d'une problématique centrale au sein des exploitations en agriculture biologique.

### Hypothèse 5 :

Les dynamiques d'évolution des propriétés chimiques des sols de l'installation expérimentale sont impactées par les pratiques culturales adoptées sur les parcelles. En raison de la diversité des pratiques culturales supposée par l'hypothèse n°3, les parcelles de l'installation présentent des dynamiques d'évolution de leur fertilité chimique variées.

### Hypothèse 6 :

Les pratiques agricoles, dont le détail des impacts a été donné précédemment, sont les principaux déterminants dans l'évolution de la fertilité chimique des sols, supplantant d'autres paramètres tels que la texture ou le climat.

### Hypothèse 7 :

Les conduites culturales adoptées sur les parcelles subissent aussi des contraintes géographiques liées au système, et qui peuvent modeler ces conduites. En particulier, l'hypothèse peut être faite que les parcelles situées à proximité du siège de l'installation expérimentale sont conduites de manière à maximiser les possibilités de pâturage par les animaux.

## B. Objectifs du stage

Les objectifs de ce stage sont multiples. Tout d'abord, il s'agit d'évaluer l'homogénéité des paramètres pédologiques des parcelles étudiées dans le cadre de l'observatoire QualiSolsBio en région Grand-Est, et de représenter la diversité des impacts des pratiques mises en place sur les paramètres du sol étudiés.

D'autre part, l'objectif est de caractériser l'évolution de la fertilité chimique des sols de l'installation expérimentale de l'INRAE ASTER, et de réaliser une typologie d'évolution de ces sols. Celle-ci sera mise en relation avec une typologie de conduite culturale prenant en compte les pratiques de fertilisation, de travail du sol et de gestion de la rotation culturale, afin de déterminer quelles pratiques influent le plus sur l'évolution de la fertilité chimique des sols. Ces données seront implémentées dans un modèle permettant de faire émerger des bonnes pratiques culturales pour préserver la fertilité chimique des sols.
<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Figure 4 : Répartition des parcelles de l'observatoire national QualiSolsBio et détail des parcelles en Grand Est. L'IE désigne l'installation expérimentale de l'UR ASTER</figcaption></figure>

<table><caption>Tableau 1: Critères retenus pour la sélection des parcelles de l'observatoire</caption><thead><tr><td>Type de critère</td><td>Critère effectif</td></tr></thead><tbody><tr><td>Pédologique</td><td>Teneur en argile &gt; 25%<br>Faible pierrosité<br>pH &gt;7<br>Magnésie élevée si possible</td></tr><tr><td>Pratiques</td><td>Culture de céréale ou prairie temporaire<br>Pas de travail du sol ni d'épandage 2 mois avant réalisation des analyses<br>Parcelle en AB depuis plus de 5 ans<br>Pratiques culturales homogènes dans le temps<br>Historique des parcelles disponible</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Figure 5 : Schéma du dispositif de prélèvements et de mesures QualiSolsBio. Source : ITAB 2025</figcaption></figure>
# Matériel et méthodes

Au cours de ce stage, des données de différentes provenances ont été mobilisées : d'une part des données collectées au sein de fermes du Grand Est dans le cadre du projet QualiSolsBio, et d'autre part des données de long terme issues de l'installation expérimentale de l'UR INRAE ASTER.

## A. L'observatoire QualiSolsBio en région Grand Est

### 1. Cadre de l'étude : Présentation de l'observatoire QualiSolsBio

L'observatoire QualiSolsBio est financé par le CASDAR Co-innovation (2025-2028). Son objectif est de caractériser l'état actuel de la qualité des sols de grandes cultures en AB en France. Pour cela, l'observatoire s'est constitué sur un ensemble de 131 parcelles à l'échelle nationale, pour prendre en compte un ensemble de contextes agropédoclimatiques variés (ITAB 2025). Ce stage a contribué à la caractérisation des sols de 23 parcelles de l'observatoire QualiSolsBio réparties dans la région Grand Est, dont le détail et la répartition est donnée par la figure 4.

Les parcelles de l'installation expérimentale ont été sélectionnées en amont de ce stage, en accord avec les critères définis dans QualiSolsBio, à savoir des parcelles implantées en céréales d'hiver ainsi qu'en prairie temporaire. Les parcelles agriculteurs ont été sélectionnées avec le concours de l'ITAB et de l'association Bio en Grand Est, avec la volonté de sélectionner des parcelles aux caractéristiques pédologiques les plus proches possibles de celles de l'installation expérimentale, conformément aux préconisations de l'observatoire. A ces critères se sont ajoutées des contraintes liées aux pratiques pour s'assurer de la validité des mesures réalisées et de la pertinence du choix de la parcelle dans le cadre de l'observatoire. La région Grand Est étant historiquement un territoire de polyculture élevage, le choix a été fait d'inclure des parcelles en prairies temporaires dans l'observatoire, pour une meilleure représentativité des pratiques en AB en Grand Est. Le descriptif des critères pédologiques et des contraintes liées aux pratiques est donné par le tableau 1.

### 2. Méthodologie de collecte des données

La collecte des données sur les parcelles de l'observatoire a été réalisée entre avril et mai 2025 selon un protocole normalisé au niveau national (figure 5). Une fois une zone homogène définie au sein de la parcelle, l'ensemble des prélèvements et des mesures de l'état structural du sol ont été réalisés dans un cercle de 20 mètres de diamètre. Les mesures qui ont été réalisées sont : la détection de zones de compaction du sol par pénétromètre, l'évaluation de l'état structural du sol par la méthode Vess, et l'évaluation de la vitesse d'infiltration de l'eau par la méthode Beerkan. Ces mesures ont été répétées plusieurs fois :

* 3x3 répétitions pour les tests au pénétromètre

* 3 fois pour les tests VESS

* 3 fois pour l'évaluation de la vitesse d'infiltration de l'eau (méthode Beerkan)

L'organisation de ces tests au sein de la zone d'étude est présentée par la figure 5. Ils ont été complétés par 12 à 15 prélèvements de sol réalisés à 20cm de profondeur. Les échantillons ainsi collectés ont été transmis aux laboratoires Celesta Lab et Auréa, lesquels en ont réalisé les analyses physico-chimiques et biologiques. Par ailleurs, des agrégats pour les horizons 0-2 et 2-20 ont été prélevés lors des tests bêche. Des mesures de stabilité de ces agrégats par la méthode des slake-test ont été réalisés au laboratoire pour compléter. Le détail des analyses et des mesures de qualité structurale des sols réalisées dans le cadre de l'Observatoire QualiSolsBio est donné par l'annexe 1.
<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 6 : Les différents types de sols présents sur l'installation expérimentale de l'UR ASTER</figcaption></figure>
### 3. Présentation de la base de données disponible

L'ensemble des données collectées dans le cadre de l'observatoire QualiSolsBio au niveau national a été centralisé dans une base de données, qui contient : les résultats des tests d'infiltrométrie (méthode Beerkan), d'état structural (méthode VESS), et de stabilité structurale (Slake-tests), de tassement (au pénétromètre), des bioindicateurs faunistiques (laboratoire Auréa Agro-Sciences), des abondances microbiennes et activités enzymatiques du sol (laboratoire Celesta-Lab) et les résultats des analyses physico-chimiques du sol (laboratoire Auréa Agro-Sciences). Les données correspondant aux parcelles étudiées dans le cadre de ce stage ont été extraites de cette base de données et mobilisées dans la suite de ce stage.

## B. L'installation expérimentale de l'UR ASTER

### 1. Cadre de l'étude

L'unité ASTER Mirecourt est une unité de recherche du département ACT (Sciences pour l'action, les transitions, les territoires) et rattachée au Centre INRAE Grand Est Nancy. Formée de 30 agents titulaires, c'est une unité pluridisciplinaire mêlant sciences agronomiques, sociales et informatiques, et dotée d'une installation expérimentale (IE), une exploitation de polyculture, poly-élevage. Son projet est centré sur « les relations entre agricultures et territoires pour accompagner les transformations des systèmes sociotechniques agricoles vers une meilleure durabilité environnementale »<fnref n="7" />.

L'installation expérimentale d'ASTER est située sur la commune de Mirecourt (département des Vosges), à une altitude de 300 m sur le plateau Lorrain Sud. Elle est caractérisée par un climat semi-continental, et présente une pluviométrie annuelle de 875 mm. Elle se déploie sur 240ha dont 135 de prairies permanentes et 105 ha de terres labourables, et présente des sols à dominance argileuse, avec des teneurs en limons variables selon les parcelles (figure 6). L'ensemble des données climatiques de la station météorologique de l'installation est disponible à l'annexe 2.

### 2. Présentation du système et de ses spécificités

La conduite de l'installation expérimentale a connu des évolutions majeures au cours des 25 dernières années. En 2004, elle est convertie à l'agriculture biologique, ce qui fixe un cadre règlementaire à l'expérimentation, et elle passe d'une approche analytique à une approche systémique. De plus, elle s'inscrit dans une conception « pas à pas » (Meynard et al. 2023). L'installation est alors tournée vers la production laitière, avec la mise en place simultanée de 2 systèmes (Coquil et al. 2014) : un système d'élevage uniquement herbager sur 78ha de prairies permanentes, et un système en polyculture-élevage sur 55 ha de prairies permanentes et 105ha de terres labourables. Sur ces dernières, 4 types de rotations ont été mis en place, d'une longueur de 6 à 8 ans, et pour tenir compte des potentialités des parcelles. Leur capacité à être implantées en luzerne et à recevoir une culture de printemps faisait partie des critères de choix des rotations. En matière de cultures, outre les fourrages pour les animaux, ces systèmes produisaient des céréales telles que le blé et le seigle, ainsi que des céréales secondaires, dont une partie était destinée à l'alimentation animale.

En 2016, l'installation expérimentale connait une nouvelle évolution majeure. Elle reste sur une logique d'expérimentation système et de conception pas à pas, mais la diversification est mise au cœur du système : c'est le début du projet PAPILLE (Polyculture poly-élevage Autonome, conçu

<footnote n="7">⁷ INRAE, https://aster.nancy.hub.inrae.fr/</footnote>
<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Figure 7 : Schéma des rotations au sein de l'installation expérimentale depuis le projet Papille. Source : INRAE 2025</figcaption></figure>

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Figure 8 : Répartition des points de fertilité de l'installation expérimentale en fonction des différents types de sol</figcaption></figure>
Pas à pas pour l'alimentation humaine, avec Les ressources du miLiEu). Dès lors, les cultures annuelles sont exclusivement destinées à l'alimentation humaine, et des cultures de diversification (tournesol, lentilles, pois-chiche, cameline, sarrasin, légumes de plein champ) sont introduites. Des associations de cultures, telles que les mélanges de cultures (lentille-cameline, blé-lin, orge-pois carré) sont également expérimentés et les rotations ne sont plus fixes comme auparavant mais bénéficient d'une flexibilité permettant une adaptation aux différentes situations agronomiques (figure 7). Enfin, deux nouveaux ateliers d'élevage en plein air intégral voient le jour : un troupeau ovin allaitant (120 brebis) et un élevage porcin (environ 30 porcs par an) pour valoriser les issues de tri, tandis que le troupeau bovin laitier est maintenu et conduit en herbivorie stricte.

### 3. Organisation du suivi long-terme de la fertilité des sols

Les points de fertilité correspondent à des zones de prélèvements mises en place en 2006 pour des analyses de sol dans les différentes parcelles de l'installation expérimentale. Initialement, ces points ont été définis pour tenir compte à la fois des 4 différentes rotations du système en polyculture élevage, ainsi que de la variabilité de la nature des sols. Ces points sont donc localisés sur des prairies permanentes et sur les terres labourables (figure 8), et certaines parcelles peuvent présenter deux points de fertilité. Ces points ont été affectés par l'abandon des rotations figées en 2016, et le remembrement de certaines parcelles, de sorte qu'il n'en reste plus que 72 d'actifs, répartis sur l'installation expérimentale.

Les points de fertilité ont donné lieu à des analyses de sols réalisées tous les quatre ans à partir de 2006 et jusqu'à aujourd'hui, soit en 2006, 2010, 2014, 2018 et 2022. Elles sont réalisées sur des échantillons prélevés à 15 cm de profondeur dans les prairies permanentes, et à 25 cm de profondeur dans les terres labourables. Ces analyses concernent la texture (en 2006 uniquement), le carbone organique, l'azote total, le pH, le calcaire, la CEC ainsi que les principaux éléments minéraux (P, K, Mg, Ca, Mn, Al, Na, Fe, H). La teneur en matière organique est également mesurée depuis 2022. Les analyses de sols sont réalisées par le Laboratoire d'Analyse des Sols (LAS) INRAE à Arras.

### 4. Présentation des bases de données disponibles

L'ensemble des données de l'installation expérimentale analysées dans le cadre de cette étude provient d'extractions de la base de données de l'UR. Ces extractions comprennent :

- Une base constituée des résultats des analyses chimiques menées en routine au niveau des points de fertilité. Celle-ci comportait les données de fertilité de 38 parcelles ;

- Une base comprenant l'ensemble des interventions culturales impliquant un travail du sol pour toutes les parcelles de l'installation expérimentale sur la période 2004-2022. Cette base comportait notamment le nom et le type d'outil utilisé, le nom d'opération, la date d'intervention, et si l'intervention avait concerné ou non la zone du point de fertilité. Cette base présentait également de manière très incomplète la profondeur à laquelle le travail avait été réalisé ;

- Une base comprenant l'ensemble des opérations de fertilisation sur les parcelles de l'installation expérimentale, avec le type d'amendement apporté, ses propriétés chimiques (C/N, teneurs en azote total, phosphore Olsen (P2O5), carbone, potassium et en matière sèche), le jour de l'intervention, ainsi que la quantité brute de matière apportée ;

- Une base comprenant l'ensemble des cultures implantées sur les terres labourables de l'installation expérimentale sur la période 2006-2025. Celle-ci comportait le nom de la culture, la date d'implantation et de récolte, l'année de récolte, le type de culture (principale ou intermédiaire), ainsi que l'information si la culture a été un échec ou non.
<figure><img src="image_24.png" /></figure>
Pour chacune des bases mentionnées ci-dessus, il était également renseigné le nom de la parcelle concernée, son point de fertilité associé, un identifiant de parcelle (IDPA), ainsi qu'un identifiant d'intervention (IDTK) pour les interventions culturales. L'ensemble de ces dénominateurs communs a permis d'établir un lien entre les différentes bases de données pour la réalisation des analyses.

Ces bases de données ont été complétées d'extractions ponctuelles de données issues de l'installation expérimentale, telle que des données d'analyses de pailles ou de couverts végétaux.

# C. Approche statistique

## 1. Préambule

L'étude de l'évolution de la fertilité chimique des sols de l'installation expérimentale a été réalisée uniquement sur les terres labourables, et non sur les prairies permanentes. Ces dernières présentent en effet des conduites culturales qui leurs sont propres (pâturage, fauche), et qui les distinguent trop par rapport aux terres labourables. D'autre part, leur fertilité a déjà fait l'objet d'une étude en 2022 (Puech et al. 2022).

La première analyse de sol a été réalisée en juillet 2006, tandis que la dernière a été réalisée en mai 2022 : la durée entre ces deux dates constitue la plage temporelle étudiée. Seules les parcelles dotées d'un point de fertilité actif sur ce pas de temps ont été conservées dans le cadre de cette étude. Une parcelle a été écartée en raison de trop grandes différences avec les autres parcelles de l'échantillon, liées à son historique (anciennement parcelle de maraîchage en agriculture conventionnelle). Celle-ci présente notamment des teneurs en phosphore nettement supérieures aux autres parcelles de l'installation expérimentale. Le traitement des différentes bases de données mobilisées a systématiquement débuté par une sélection des opérations (de travail du sol, de fertilisation etc.) ayant eu lieu durant la période étudiée et ayant concerné le point de fertilité. Certaines opérations n'impactant qu'une portion de parcelle ont donc été écartées. L'étude présentée par ce stage est donc raisonnée à l'échelle des points de fertilité. Néanmoins, dans un souci de clarté, la parcelle sera souvent présentée comme extension de la zone de fertilité, même si cela ne correspond pas exactement à la réalité du terrain.

## 2. Analyse des données QualiSolsBio

La base de données de l'observatoire QualiSolsBio a fait l'objet de statistiques essentiellement descriptives. Le lien entre la teneur en argiles et la teneur en matière organique a été étudié en appliquant un modèle linéaire, après vérification de la normalité des données. Les hypothèses de normalité et d'homoscédasticité des résidus ont également été vérifiées.

## 3. Analyses préliminaires des bases de données de l'installation expérimentale

### a. Méthodologie statistique

L'ensemble des bases de données issues de l'installation expérimentale ont donné lieu à un traitement statistique similaire, à l'exception de la base de données liée aux points de fertilité : pour chaque base de données, des indicateurs ont été calculés pour tenir compte au mieux des informations portées par ces bases. En raison du faible nombre d'individus (38), le nombre de ces indicateurs s'est limité à 5 au maximum, afin qu'il n'y ait pas de perte d'information dans la suite du traitement statistique.
## Calcul des variables d'évolution :

$$ \text{evo\_dim\_1} = (x5 - x1) \times \alpha_{\text{dim1}} \quad \text{avec} \quad \alpha_{\text{dim1}} = \frac{\%\text{dim1}}{\% \text{ dim } 1 + \% \text{ dim } 2} \times 100 $$

$$ \text{evo\_dim\_2} = (y5 - y1) \times \alpha_{\text{dim2}} \quad \text{avec} \quad \alpha_{\text{dim2}} = \frac{\%\text{dim2}}{\% \text{ dim } 1 + \% \text{ dim } 2} \times 100 $$

## Calcul des variables de variabilité :

$$ \text{var\_dim\_1} = \alpha_{\text{dim1}} \times \sum_{i=1}^{5} |x_i - x_{i-1}| $$

$$ \text{var\_dim\_2} = \alpha_{\text{dim2}} \times \sum_{i=1}^{5} |x_i - x_{i-1}| $$

<caption>Figure 9 : Calcul des indicateurs d'évolution et de la variabilité de la fertilité.</caption>
Les spécificités des individus ont été explorées à l'aide d'analyses en composantes principales (ACP) normées, basées sur les indicateurs précédemment calculés. Ces ACP n'ont pas eu pour rôle de définir quels étaient les meilleurs indicateurs pour analyser les jeux de données, mais simplement d'étudier le comportement entre-eux de ces indicateurs et d'en donner une représentation visuelle. Il s'agissait également d'un traitement préalable indispensable à la réalisation des classifications hiérarchiques ascendantes qui ont ensuite été réalisées sur les parcelles. Les groupes issus des classifications ont fait l'objet d'une consolidation par les k-means pour accroître la stabilité des groupes. Pour chaque groupe, un parangon statistique a été déterminé, c'est-à-dire l'individu dont le point est le plus proche du centre de gravité du groupe auquel il appartient. Ces parangons ont permis de caractériser les différents groupes, en donnant leurs principaux traits distinctifs.

La pertinence des groupes obtenus par classification au regard des indicateurs calculés a été évaluée à l'aide de tests non-paramétriques de Kruskal-Wallis. Ils ont été préférés aux ANOVA en raison de la faiblesse de l'échantillon, ayant pour conséquence un faible nombre d'individus dans les différents groupes. Les tests de Kruskal-Wallis ne nécessitent pas une répartition normale des données, laquelle ne peut pas être garantie au sein d'échantillons de petite taille. Lorsque ces tests révélaient des différences significatives pour au moins deux des groupes, des tests post-hoc de Dunn ont été réalisés pour comparer les groupes deux à deux. Une correction de Holm a été appliquée : celle-ci est conseillée lorsque l'on réalise des comparaisons multiples dans un contexte d'analyse exploratoire. En effet, elle offre un bon compromis entre puissance statistique et respect du risque d'erreurs de type 1 (Desquilbet, 2022).

## b. Traitement de la base de données de l'évolution de la fertilité chimique

Parmi les variables présentes dans la base de données de l'évolution de la fertilité chimique, seules six ont été retenues pour la réalisation de l'ACP. Il s'agit du carbone organique, de la capacité d'échange cationique (CEC), de la teneur en azote total, la teneur en phosphore Olsen et la teneur en potassium. Il s'agit de paramètres parmi les principaux paramètres définissant la fertilité d'un sol (Fardeau 2015). De plus, ces variables ont été mesurées systématiquement lors de la réalisation des analyses de sol, ce qui n'est pas le cas d'autres variables telles que la teneur en matière organique. Malgré son importance dans la fertilité chimique des sols, le pH n'a pas été retenu. En effet, il s'agit d'une valeur relativement stable dans le temps pour les sols de l'installation expérimentale (voir annexe 3). De plus, les pH de l'installation expérimentale sont compris entre 5,5 et 8,5, avec une valeur moyenne qui oscille entre 7,01 et 7,13. Le pH optimal d'un sol agricole se situe entre 6 et 7. Ainsi, il s'agit d'un paramètre pour lequel une augmentation ne correspond pas à une augmentation de la fertilité dans le cadre de cette étude, contrairement aux paramètres retenus.

Le graphe des individus obtenus par ACP représente, pour chaque point de fertilité, sa position pour chaque année de prélèvement, soit 5 points par point de fertilité. Les coordonnées de ces individus ont servi de base pour la caractérisation de l'évolution de la fertilité dans le temps. Quatre variables ont ainsi été calculées (figure 9) : l'évolution sur la première dimension de l'ACP (evo_dim_1), l'évolution sur la deuxième dimension de l'ACP (evo_dim_2), la variabilité sur la première dimension de l'ACP (var_dim_1), et la variabilité sur la deuxième dimension de l'ACP (var_dim_2). Leur calcul intègre la part de la variance totale des données expliquée par les deux premiers axes de l'ACP. Les valeurs d'évolution peuvent être positives ou négatives en fonction de l'évolution de la fertilité, tandis que les valeurs de variabilité sont systématiquement positives.

La base de données ainsi obtenue a été à nouveau soumise à une ACP, puis à une classification hiérarchique ascendante (CAH) pour obtenir une typologie d'évolution de la fertilité chimique des points de fertilité. Les scripts R permettant ces analyses et la réalisation des figures associées sont disponibles aux annexes 4 et 5. Ils peuvent servir de scripts de référence pour les autres analyses détaillées dans la suite de ce mémoire.
<table><caption>Tableau 2: Indicateurs choisis pour la caractérisation des pratiques de travail du sol</caption><thead><tr><td>Indicateur</td><td>Méthode de calcul</td><td>Profondeur de travail</td></tr></thead><tbody><tr><td>Fréquence de labour superficiel</td><td>Nombre de labours superficiels / total d'interventions de travail mécanique</td><td>8 – 15 cm</td></tr><tr><td>Fréquence de labour profond</td><td>Nombre de labours profonds / total d'interventions de travail mécanique</td><td>15 – 20 cm</td></tr><tr><td>Fréquence de travail superficiel</td><td>Nombre d'interventions de travail superficiel / total d'interventions de travail mécanique</td><td>5 – 15 cm</td></tr><tr><td>Fréquence de travail moyen à profond</td><td>Nombre d'interventions de travail moyen à profond / total d'interventions de travail mécanique</td><td>20 – 35 cm</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 3 : Indicateurs choisis pour la caractérisation des rotations de l'installation expérimentale. La couleur indique le niveau de performance de l'indicateur (vert = bon, jaune = moyen)</caption><thead><tr><td>Indicateur</td><td>Méthode de calcul</td><td>Représentation</td></tr></thead><tbody><tr><td>Fréquence de prairies temporaires</td><td>Nombre d'années en PT / durée de l'étude</td><td>Indicateur de la longueur de la rotation</td></tr><tr><td>Fréquence de céréales cultivées en pur</td><td>Nombre d'années en céréales en pur / durée de l'étude</td><td>Indicateur de la diversification des cultures</td></tr><tr><td>Fréquence de céréales cultivées en association avec des légumineuses</td><td>Nombre d'années de céréales en association avec des légumineuses / durée de l'étude</td><td>Indicateur de la diversification des cultures</td></tr><tr><td>Fréquence d'oléo-protéagineux</td><td>Nombre d'années d'oléo-protéagineux / durée de l'étude</td><td>Indicateur de la diversification des cultures</td></tr><tr><td>Fréquence de légumes de plein champ</td><td>Nombre d'années de légume de plein champ / durée de l'étude</td><td>Indicateur de la diversification des cultures</td></tr></tbody></table>
### c. Traitement de la base de données des interventions mécaniques

La base de données des interventions mécaniques a tout d'abord été filtrée pour ne conserver que les opérations de travail du sol qui ont concerné les points de fertilité. Les différents couples type d'opération – type d'outils (voir annexe 6) ont été associés à une profondeur spécifique de travail en mobilisant l'expertise métier d'un technicien de l'installation expérimentale.

Quatre indicateurs ont ensuite été créés et calculés pour chaque parcelle : la fréquence de labour superficiel sur le pas de temps de l'étude, la fréquence de labour profond, la fréquence de travail superficiel, et la fréquence de travail moyen à profond hors labour. Leur détail ainsi que la méthode de calcul et la profondeur de travail associée sont donnés par le tableau 2. Le travail très superficiel (0-5 cm) a été exclu de cette étude, celui-ci n'ayant que peu d'impact à long terme sur les propriétés des sols (voir introduction). Les parcelles ont ensuite été soumis à une CAH sur la base de ces 4 indicateurs pour déterminer une typologie de parcelles en fonction du travail du sol.

### d. Traitement de la base de données de l'assolement

La base de données d'assolement a été traitée en ne prenant en compte que les cultures présentes au niveau du point de fertilité année après année et sans tenir compte des couverts végétaux. Les cultures faisant partie des récoltes 2006 et 2022 ont été conservées dans l'analyse des rotations.

Divers indicateurs ont été créés pour prendre en considération la diversité des espèces végétales cultivées et l'importance de la place occupée par les prairies temporaires. Ces indicateurs sont des fréquences de culture rapportées au pas de temps de l'étude, et sont présentés par le tableau 3. Des choix de catégorisation ont parfois dû être réalisés : ainsi, le chia a été classé comme céréale en raison de sa nature de pseudo-céréale. Les indicateurs retenus ont ensuite été soumises à une ACP puis à une CAH pour obtenir une typologie de parcelles en fonction des cultures implantées, soit une typologie de rotation.

### e. Traitement de la base de données des restitutions de la matière organique

La base de données des restitutions de matière organique comporte la description de matières organiques de natures différentes. Il s'agit des données liées à la fumure (fumiers de différents types, lisiers, eaux vertes et blanches), auxquelles ont été ajoutées les données liées aux restitutions de résidus de récoltes et de couverts végétaux. Ces données ont été complétées par des indications de pâturage des animaux, sous forme de jUGB/ha/an. Cette unité exprime le nombre de jours de pâturage par an, multiplié par le nombre d'UGB, c'est une unité d'intensité du pâturage. En raison de l'incomplétude de certaines de ces données, un certain nombre d'approximations ont été réalisées pour pouvoir rendre compte de l'ensemble des pratiques déployées sur l'installation expérimentale.

L'installation expérimentale réalise régulièrement des analyses sur les fumures apportées sur les cultures. Lorsque néanmoins certaines analyses n'étaient pas disponibles, une moyenne de référence a été appliquée, calculée à partir de résultats d'analyses précédentes et en tenant compte du type d'effluent.

La restitution de résidus de cultures est une pratique qui s'est intensifiée au sein de l'installation expérimentale au cours de ces dernières années. Malheureusement, l'IE ne dispose pas d'une caractérisation robuste de ces restitutions. Une estimation de la matière sèche restituée a été réalisée à partir de données de rendement : ratio grain/paille de bottillons analysés en routine sur l'IE, et pour les parcelles sur lesquelles les pailles n'ont pas été récoltées. Lorsque ce ratio n'était pas disponible, une valeur arbitraire a été fixée, à 0,5TMS/ha pour les légumes de plein champ, et à 2TMS/ha pour le sarrasin et la jachère. Lorsque les rendements des cultures ont été nuls (cultures détruites ou non-récoltées), aucune restitution de paille n'a été considérée. Les valeurs de C/N et de teneurs en carbone
<figure><img src="image_25.png" /></figure>
en azote, en K2O et en P2O5 des pailles restituées ont été obtenues en réalisant une moyenne des valeurs obtenues lors d'analyses réalisées ponctuellement sur l'installation expérimentale.

L'installation expérimentale ne dispose pas de données complètes sur les couverts végétaux pour la période pré-2012. Ainsi, le rendement en TMS/ha pour cette période a été estimé à partir de données de rendements de couverts ultérieurs. Il a été fixé à 2tMS/ha, ce qui correspond à un rendement moyen sur l'installation expérimentale. De même, certaines données manquantes sur la période 2019-2021, en raison de la pandémie de COVID19 ont également été remplacées par un rendement estimé à 2TMS/ha. Les valeurs de C/N et de teneurs en carbone, en azote, en K2O et en P2O5 ont été obtenues en réalisant une moyenne des valeurs obtenues lors d'analyses réalisées ponctuellement sur l'installation expérimentale.

Enfin, concernant les données de pâturage, il a été décidé de diviser par deux les valeurs en jUGB/ha/an pour les données de l'année 2006. En effet, sur l'installation expérimentale, les vaches laitières pâturent généralement à partir de la fin mars-début avril. La première analyse de fertilité chimique a été réalisée en juillet, ce qui correspond donc approximativement à la moitié de la période de pâturage sur l'installation expérimentale. En outre, les données de pâturage de l'année 2022 ont été sorties de l'analyse. En effet, la dernière analyse de la fertilité chimique (mai 2022) a été réalisée au début de la période de pâturage. Il a donc été considéré que ramené à la durée totale de l'étude, l'impact de cette courte période entre mars 2022 et mai 2022 est négligeable.

Afin de tenir compte de la variabilité interannuelle des caractéristiques des différents effluents d'élevage considérés, il a été décidé d'en réaliser une analyse en composante principale puis une classification. Celle-ci a été réalisée à partir des valeurs de teneurs en matière sèche, en carbone, en azote, en P2O5, en K2O et de C/N des effluents et des matières organiques restituées (couverts végétaux), et a permis d'obtenir une classification qui ne soit pas cloisonnée au type de matière organique, mais qui tient compte de leurs propriétés chimiques. En revanche, les données liées à la restitution des pailles ont dans un premier temps été exclues de cette classification, en raison notamment de valeurs de C/N nettement supérieures aux autres amendements, et qui auraient déséquilibré la classification.

A partir de cette classification, les quantités totales apportées sur la période 2006-2022 par type d'amendement ont été calculées, en TMS/ha. Elles ont servi de base pour une seconde ACP, qui a également intégré la somme des données de pâturage en jUGB/ha/an, et un indicateur de la fréquence des apports sur la durée de l'expérimentation, calculé de la manière suivante :

$$ \text{Freq\_apport} = \frac{\text{Nombre d'années avec un apport au minimum}}{\text{durée totale de l'expérimentation}} $$

Cette classification a permis d'obtenir une typologie de parcelle par gestion des amendements.

## 4. Analyse de l'impact des pratiques agricoles sur l'évolution de la fertilité chimique des sols de l'installation expérimentale.

Les résultats des classifications réalisées sur l'évolution de la fertilité chimique et les conduites culturales (travail du sol, assolement et restitutions de matière organique) ont été agrégés dans une nouvelle base de données, laquelle comprenait également une indication de texture de sol pour chacun des points de fertilité. La base ainsi obtenue était composée de 38 individus auxquels étaient associés un groupe pour chaque pratique et contexte pouvant influencer l'évolution de la fertilité chimique du sol.

Dans un premier temps, des tests de Fisher-Freeman-Halton ont été réalisés entre les différentes variables. Cette méthode permet de tester l'association ou l'indépendance de deux variables pour lesquelles le nombre d'individus par modalité peut être inférieur à 5, contrairement au test du Chi2.
<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>Figure 10: Décomposition d'un arbre de décision. Source : Bishnoi et al. 2022</figcaption></figure>
Les tests de Fisher-Freeman-Halton sont une extension du test de Fisher pour la comparaison de deux variables dont le nombre de modalités est fini et supérieur à 2 (Bertrand et Maumy-Bertrand, 2011). L'objectif était d'étudier à la fois d'éventuelles associations entre le type de sol ou les pratiques culturales et l'évolution de la fertilité chimique. En raison du nombre important de tests réalisés (5 variables, donc 10 associations testées), une correction de Benjamini-Hochberg (Benjamini et Hochberg 1995) a été appliquée pour limiter le nombre de faux positifs dans les résultats des tests de Fisher-Freeman-Halton, et obtenir des p-values-ajustées. Dans un but exploratoire, l'ensemble des associations pour lesquelles le test de Fisher-Freeman-Halton s'est révélé positif avant correction ont été approfondies pour étudier la nature de cette association.

Enfin, un arbre de décision (ou decision tree) a été réalisé. Les arbres de décision sont des outils qui permettent, dans un contexte exploratoire, d'étudier le lien entre variable réponse et variable explicative, et de mettre en évidence des interactions entre variables occultées par les tests de comparaison deux à deux tels que décrit précédemment. Ils permettent également de mettre en évidence les variables explicatives qui ont le plus d'impact sur la variable réponse, et constituent une représentation graphique de ces interactions. L'arbre a été réalisé à partir de cette même base de données, et en choisissant la variable liée à l'évolution de la fertilité chimique comme variable dépendante et les variables liées à l'assolement, au travail du sol et à la conduite de la fertilisation comme variables explicatives. La variable de texture du sol a été exclue de cette analyse pour ne prendre en compte que les pratiques culturales et non le milieu, dans un souci de cohérence avec la problématique de cette étude.

Dans le cadre de cette étude, l'arbre de décision a été réalisé par la méthode CART (Classification and Regression Trees) développée par Breiman et al en 1984 (Breiman et al. 2017). C'est la fonction de classification, adaptée aux variables qualitatives, qui a été utilisée. L'arbre (figure 10) fonctionne de la manière suivante : on part d'un nœud racine (root node) qui contient l'ensemble des observations. A partir de ce nœud, l'algorithme répartit les individus en deux sous-groupes (spliting) au niveau d'un nœud de décision (decision node), en cherchant quelle est la variable explicative la plus adaptée pour réaliser cette séparation. Il s'agit de celle qui permet de former les sous-groupes les plus homogènes, sur la base de l'impureté de Gini, une mesure de la dispersion des classes dans chaque sous-groupe (Bishnoi et al. 2022). Les feuilles de l'arbre (leaf node) correspondent aux situations pour lesquelles il n'y a plus de spliting possible. Dans notre cas, chaque feuille indique un type d'évolution de la fertilité chimique.

L'arbre a été élagué (pruning) en tenant compte du degré de complexité (CP) pour limiter le risque de surapprentissage, c'est-à-dire que l'arbre soit trop sensible aux particularités des données d'entrainement au lieu de rendre compte de tendances générales. Sa performance a été mesurée en réalisant une table de confusion entre les évolutions de la fertilité prédites d'après les variables explicatrices, et les évolutions de la fertilité constatées sur le terrain.

## 5. Outils informatiques mobilisés

L'ensemble des extractions mentionnées ci-dessus a été réalisé à partir de bases Microsoft Access. En fonction des situations, un premier traitement des bases a pu être réalisé sur le logiciel Microsoft Excell. Par la suite, l'ensemble des traitements statistiques a été réalisé à l'aide du logiciel R. En particulier, les packages *dplyr*, *tidyr*, et *tibble*, ont été utilisés pour la mise en forme des données. Les ACP et classifications ont été réalisées à l'aide du package *FactoMineR*. Les tests de normalité des données (test de shapiro), de comparaison de médiane (test de Kruskal-Wallis), et les corrections de Holm ont été réalisés à l'aide du package *stats* compris dans R. Les tests post-hoc non paramétriques (tests de Dunn) ont été réalisés à l'aide du package *dunn.test*. Enfin, la régression linéaire appliquée aux données de l'observatoire QualiSolsBio a été réalisée avec le package *lmtest*.
<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>Figure 11 : Texture des sols de l'observatoire QualiSolsBio en Grand Est reportés sur le triangle des textures de l'Aisne</figcaption></figure>

<table><caption>Tableau 4 : Principaux résultats des analyses chimiques conduites sur les sols de l'observatoire national, et comparaison avec les valeurs du groupe Grand Est</caption><thead><tr><th></th><th>Nombre d'individus</th><th>Minimum</th><th>Maximum</th><th>Ecart type</th><th>Moyenne nationale</th><th>Moyenne groupe Grand-Est</th></tr></thead><tbody><tr><td>pH eau</td><td>131</td><td>5,5</td><td>8,5</td><td>0,73</td><td>7,55</td><td>7,41</td></tr><tr><td>pH KCl</td><td>131</td><td>4,3</td><td>8</td><td>1,02</td><td>6,78</td><td>6,52</td></tr><tr><td>Matière organique (%)</td><td>131</td><td>0,9</td><td>6,6</td><td>0,95</td><td>2,97</td><td>3,22</td></tr><tr><td>Carbone organique (%)</td><td>131</td><td>0,5</td><td>3,8</td><td>0,56</td><td>1,73</td><td>1,87</td></tr><tr><td>Azote total Dumas (%)</td><td>131</td><td>0,075</td><td>0,401</td><td>0,06</td><td>0,18</td><td>0,20</td></tr><tr><td>C/N</td><td>131</td><td>5,6</td><td>16,1</td><td>0,86</td><td>9,39</td><td>9,38</td></tr><tr><td>CEC metson (még/100g)</td><td>131</td><td>2,7</td><td>35,1</td><td>7,55</td><td>13,68</td><td>19,12</td></tr><tr><td>P2O5 Olsen (mg/kg)</td><td>131</td><td>10</td><td>193</td><td>33,21</td><td>47,81</td><td>53,96</td></tr><tr><td>CaO échangeable (mg/kg)</td><td>131</td><td>655</td><td>17066</td><td>3797,95</td><td>7590,78</td><td>6878,83</td></tr><tr><td>K2O échangeable (mg/kg)</td><td>131</td><td>39</td><td>795</td><td>179,13</td><td>268,92</td><td>380,65</td></tr><tr><td>MgO échangeable (mg/kg)</td><td>131</td><td>56</td><td>3191</td><td>859,88</td><td>312,05</td><td>809,52</td></tr><tr><td>Sulfate aqueux (mg/100g)</td><td>131</td><td>0,7</td><td>85</td><td>4,79</td><td>3,55</td><td>5,13</td></tr><tr><td>Cu EDTA (mg/kg)</td><td>131</td><td>0,7</td><td>23,6</td><td>1,59</td><td>2,99</td><td>3,14</td></tr><tr><td>Fe EDTA (mg/kg)</td><td>131</td><td>9,96</td><td>307,5</td><td>61,09</td><td>76,06</td><td>75,33</td></tr><tr><td>Mn EDTA (mg/kg)</td><td>131</td><td>3,99</td><td>147,1</td><td>47,93</td><td>33,90</td><td>46,51</td></tr><tr><td>Zn EDTA (mg/kg)</td><td>131</td><td>1</td><td>12,1</td><td>0,95</td><td>2,14</td><td>2,26</td></tr><tr><td>Bore eau bouillante (mg/kg)</td><td>131</td><td>0,05</td><td>0,53</td><td>0,10</td><td>0,25</td><td>0,28</td></tr><tr><td>Carbone KMnO4 (mg/kg)</td><td>131</td><td>407</td><td>2290</td><td>266,84</td><td>980,27</td><td>932,70</td></tr><tr><td>Carbone KMnO4 (%Corga)</td><td>131</td><td>2,3</td><td>10,7</td><td>0,86</td><td>5,82</td><td>5,09</td></tr><tr><td>Biomasse microbienne moléculaire (µg ADN/g)</td><td>117</td><td>8,6</td><td>149</td><td>34,72</td><td>65,48</td><td>86,11</td></tr><tr><td>Abondance des bactéries (ADNr 16S) (Nb copies)</td><td>117</td><td>248172</td><td>4071653</td><td>821913,50</td><td>1095470,84</td><td>1391124,14</td></tr><tr><td>Abondance des champignons (ADNr 18S) (Nb copies)</td><td>117</td><td>4879</td><td>107000</td><td>24882,80</td><td>22864,84</td><td>28224,33</td></tr><tr><td>Ratio F/B (%)</td><td>117</td><td>1,01</td><td>5,19</td><td>1,10</td><td>2,15</td><td>2,09</td></tr><tr><td>Arylamidase (mU/g)</td><td>120</td><td>0,5</td><td>25,5</td><td>3,58</td><td>6,03</td><td>6,23</td></tr><tr><td>b-glucosidase (mU/g)</td><td>120</td><td>3,7</td><td>440,2</td><td>92,41</td><td>19,45</td><td>42,15</td></tr></tbody></table>
Les figures ont été réalisées à l'aide des packages *ggplot2*, *ggrepel*, *gsgnif*, ainsi qu'à l'aide des packages *factoextra* et *soiltexture*. L'agencement des figures a été réalisé à l'aide du package *patchwork*. L'outil d'intelligence artificielle ChatGPT a pu être utilisé pour la correction de certains scripts R en vue de produire des figures pour ce mémoire.

# Résultats

## A. Analyse des données de l'observatoire QualiSolsBio

L'observatoire QualiSolsBio est un outil en plein développement : L'ensemble des tests n'a pas encore été réalisé pour toutes les parcelles identifiées pour intégrer l'observatoire. En particulier, les données issues des tests de stabilité structurale des sols (slake-tests, test Beerkan) demeurent très incomplètes au niveau national au moment de la rédaction de ce mémoire, et n'ont donc pas fait l'objet d'un traitement.

Cette partie vise donc à donner un premier aperçu des résultats obtenus pour l'observatoire à l'échelle nationale puis de la région Grand-Est, sachant que les conclusions qui peuvent en être tirées ne sont que partielles et provisoires.

### 1. Homogénéité de l'échantillon :

Le report des données de texture des parcelles de l'observatoire QualiSolsBio en Grand-Est sur le triangle de l'Aisne (figure 11) montre que ces parcelles présentent des textures relativement homogènes, avec une majorité de parcelles caractérisées comme Argiles Limoneuses (9 parcelles) ou comme Argiles Lourdes (6 parcelles). Le premier objectif de cette division régionale de l'observatoire, à savoir de regrouper des parcelles aux caractéristiques pédologiques comparables, est donc atteint. En revanche, si l'on compare les parcelles agriculteurs avec les parcelles de l'installation expérimentale de l'INRAE Aster, on constate que la différence est plus marquée, celles-ci étant des parcelles argilo-limoneuses ou des limons argilo-sableux. En particulier, les argiles lourdes avec les teneurs en argiles les plus fortes (>60%, parcelles 9, 10 et 11) s'éloignent nettement de ces caractéristiques. Ainsi, le second objectif de la division régionale, à savoir de sélectionner des parcelles aux caractéristiques pédologiques comparables à celles de l'installation expérimentale, n'est pas pleinement atteint. Néanmoins, pour la suite de l'analyse il sera considéré qu'en raison de la proximité des textures des différentes parcelles de l'observatoire, les autres paramètres chimiques étudiés varient à condition pédologiques équivalentes. Il est donc pertinent de comparer ces paramètres comme conséquences des pratiques mises en place par les exploitants agricoles sur ces parcelles.

### 2. Synthèse des données de fertilité chimique et biologique de l'observatoire

Le tableau 4 synthétise les principaux résultats des analyses chimiques réalisées sur les sols de l'observatoire au niveau national. Il met en évidence la grande diversité des situations rencontrées, comme le souligne la variabilité pour l'ensemble des paramètres. Par exemple, la teneur en matière organique varie de 0,90% à 6,60%, avec un écart type d'environ 1%, ce qui est considérent sur ce type d'indicateur. Cette variabilité peut être même encore plus importante si l'on prend un paramètre tel que le phosphore (P2O5 Olsen), qui varie de 10mg/kg au minimum à 193 mg/kg au maximum, avec un écart-type de 36,85 mg/kg). Ces résultats sont à considérer en regard de la diversité de contextes dans lesquels les prélèvements ont été réalisés : l'observatoire QualiSolsBio regroupe des parcelles réparties sur l'ensemble du territoire (voir Matériel et Méthodes) et qui se situent dans des contextes agropédoclimatiques variés. Par exemple, il met sur un même plan des parcelles présentant
<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>Figure 12 : Teneurs en phosphore des sols de l'observatoire QualiSolsBio en Grand Est et comparaison avec une valeur de référence issue du projet Phosphobio</figcaption></figure>

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>Figure 13 : Teneurs en matière organique des sols de l'Observatoire QualiSolsBio en Grand Est</figcaption></figure>

<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>Figure 14 : Rapport entre la teneur en argile et la teneur en matière organique des sols de l'Observatoire QualiSolsBio en Grand Est et régression linéaire appliquée</figcaption></figure>
des sols à dominante sableuse (Sud-Ouest) avec des sols à dominante argileuse (Grand-Est). Or, ces deux types de sols n'ont pas le même comportement vis-à-vis de la matière organique, notamment en raison de leur teneur en argile.

Ces premiers résultats permettent d'avoir un aperçu de l'état des lieux de la fertilité chimique et biologique des sols en agriculture biologique en France. Néanmoins, ils mettent également en évidence la nécessité de produire des références territorialisées lorsque l'on souhaite accompagner les acteurs sur la question de la qualité des sols, afin de comparer des systèmes qui se positionnent dans des contextes agropédoclimatiques cohérents.

Le tableau 4 donne également les principaux résultats de l'observatoire QualisSolsBio au niveau de la région Grand-Est et permet la comparaison avec la moyenne nationale de l'observatoire. Il apparaît que la teneur moyenne en matière organique des sols de l'observatoire régional est légèrement supérieure à la teneur moyenne en matière organique des sols de l'observatoire national (3,22% contre 2,97%). Cette différence est également notable pour les teneurs en Carbone organique (1,87% contre 1,73%) et pour la teneur en azote total (méthode Dumas), (0,31% contre 0,18%). De la même manière, les sols de l'observatoire régional sont en moyenne plus riches en phosphore (P2O5, 53,96 mg/kg) que les sols de l'observatoire national (47,81 mg/kg). Enfin, de manière plus anecdotique, les sols de l'observatoire régional présentent en moyenne une meilleure abondance bactérienne et fongique que les sols de l'observatoire national.

### 3. Détail de quelques paramètres chimiques en particulier

L'analyse des teneurs en matière organique (figure 12) montre une variabilité importante de cette valeur entre les sols des différentes parcelles de l'observatoire, avec une teneur minimale de 2%, une teneur maximale de 5,2% et une valeur médiane située à 3%. L'écart type est de 0,95%.

La mise en relation des teneurs en matière organique des sols de l'observatoire et de leur teneur en argiles montre une corrélation positive entre ces deux variables (figure 14). La teneur en matière organique suit une répartition normale au sein de l'échantillon (p-value de 0,08), ce qui justifie l'application d'un modèle linéaire à ce dernier. Celui-ci confirme la corrélation positive entre ces deux variables (p-value de 9,08 * 10⁻⁶, coefficient de pente de 0,057). Les résidus suivent une répartition normale (p-value de 0,36), et l'hypothèse d'homoscédasticité des résidus est également vérifiée (p-value de 0,17), ce qui permet de valider le modèle utilisé. Les parcelles pour lesquelles les teneurs en matière organique sont élevées par rapport à leur teneur en argile, telles que les parcelles 17 et 19, sont des parcelles qui étaient en prairie temporaire au moment de l'analyse, ce qui peut expliquer ces valeurs. En particulier, la parcelle 17 peut être opposée à la parcelle 21, avec laquelle elle partage une teneur en argile autour de 30%. La parcelle 21 était en blé au moment de l'analyse, ce qui souligne l'impact que peuvent avoir les pratiques culturales sur la teneur en matière organique des sols.

L'analyse des teneurs en phosphore (figure 13) montre une variabilité importante de cette valeur entre les sols des différentes parcelles de l'observatoire, avec une teneur minimale de 17g/kg, une teneur maximale de 176g/kg et avec un écart type de 33,21 g/kg. La médiane est située à 48g/Kg, ce qui est légèrement supérieur à la référence nationale de 44g/kg, obtenue dans le cadre du projet PhosphoBio (Glachant, 2024).
<table><caption>Tableau 5 : Résultats des slake-test pour les sols de l'Observatoire QualiSolsBio en Grand Est</caption><thead><tr><th rowspan="2">Identifiant Parcelle</th><th colspan="4">Horizon 1 (0-2 cm)</th><th colspan="4">Horizon 2 (2-20)</th></tr><tr><th>Répétition 1</th><th>Répétition 2</th><th>Répétition 3</th><th>Moyenne</th><th>Répétition 1</th><th>Répétition 2</th><th>Répétition 3</th><th>Moyenne</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>5</td><td>6</td><td>5</td><td>5,33</td><td>5</td><td>6</td><td>6</td><td>5,67</td></tr><tr><td>2</td><td>5</td><td>4</td><td>4</td><td>4,33</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td><td>6,00</td></tr><tr><td>3</td><td>NA</td><td>NA</td><td>NA</td><td>NA</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td><td>6,00</td></tr><tr><td>4</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td><td>6,00</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td><td>6,00</td></tr><tr><td>5</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td><td>6,00</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td><td>6,00</td></tr><tr><td>6</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td><td>6,00</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td><td>6,00</td></tr><tr><td>7</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td><td>6,00</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td><td>6,00</td></tr><tr><td>8</td><td>NA</td><td>NA</td><td>NA</td><td>NA</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td><td>6,00</td></tr><tr><td>9</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td><td>6,00</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td><td>6,00</td></tr><tr><td>10</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td><td>6,00</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td><td>6,00</td></tr><tr><td>11</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td><td>6,00</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td><td>6,00</td></tr><tr><td>12</td><td>6</td><td>5</td><td>4</td><td>5,00</td><td>5</td><td>4</td><td>5</td><td>4,67</td></tr><tr><td>13</td><td>4</td><td>3</td><td>3</td><td>3,33</td><td>5</td><td>5</td><td>5</td><td>5,00</td></tr><tr><td>14</td><td>4</td><td>4</td><td>4</td><td>4,00</td><td>5</td><td>5</td><td>4</td><td>4,67</td></tr><tr><td>15</td><td>5</td><td>4</td><td>5</td><td>4,67</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td><td>6,00</td></tr><tr><td>16</td><td>5</td><td>6</td><td>5</td><td>5,33</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td><td>6,00</td></tr><tr><td>17</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td><td>6,00</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td><td>6,00</td></tr><tr><td>18</td><td>5</td><td>5</td><td>5</td><td>5,00</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td><td>6,00</td></tr><tr><td>19</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td><td>6,00</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td><td>6,00</td></tr><tr><td>20</td><td>6</td><td>6</td><td>5</td><td>5,67</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td><td>6,00</td></tr><tr><td>21</td><td>3</td><td>3</td><td>3</td><td>3,00</td><td>4</td><td>3</td><td>3</td><td>3,33</td></tr><tr><td>22</td><td>NA</td><td>NA</td><td>NA</td><td>NA</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td><td>6,00</td></tr><tr><td>23</td><td>NA</td><td>NA</td><td>NA</td><td>NA</td><td>6</td><td>6</td><td>5</td><td>5,67</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 6 : Résultats des tests d'infiltration de l'eau (test Beerkan) pour les sols de l'Observatoire QualiSolsBio en Grand Est</caption><thead><tr><th>Identifiant Parcelle</th><th>Répétition 1 (ml/min)</th><th>Répétition 2 (ml/min)</th><th>Répétition 3 (ml/min)</th><th>Moyenne (ml/min)</th><th>Moyenne (L/h/m2)</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>1063,2</td><td>1261,6</td><td>222,62</td><td>849,14</td><td>1613,37</td></tr><tr><td>2</td><td>409,09</td><td>616,79</td><td>221,09</td><td>415,66</td><td>789,75</td></tr><tr><td>3</td><td>1109,6</td><td>524,6</td><td>359,52</td><td>664,57</td><td>1262,69</td></tr><tr><td>4</td><td>NA</td><td>NA</td><td>84,07</td><td>84,07</td><td>159,73</td></tr><tr><td>5</td><td>NA</td><td>88,79</td><td>NA</td><td>88,79</td><td>168,70</td></tr><tr><td>6</td><td>810,18</td><td>307,47</td><td>NA</td><td>558,83</td><td>1061,77</td></tr><tr><td>7</td><td>173,6</td><td>416,81</td><td>425,45</td><td>338,62</td><td>643,38</td></tr><tr><td>8</td><td>1358,4</td><td>853,98</td><td>171,41</td><td>794,60</td><td>1509,73</td></tr><tr><td>9</td><td>312,3</td><td>614,62</td><td>615,99</td><td>514,30</td><td>977,18</td></tr><tr><td>10</td><td>934,53</td><td>877,79</td><td>328,53</td><td>713,62</td><td>1355,87</td></tr><tr><td>11</td><td>469,22</td><td>383,93</td><td>142,22</td><td>331,79</td><td>630,40</td></tr><tr><td>12</td><td>NA</td><td>257,33</td><td>NA</td><td>257,33</td><td>488,93</td></tr><tr><td>13</td><td>1004,7</td><td>NA</td><td>338,44</td><td>671,57</td><td>1275,98</td></tr><tr><td>14</td><td>302,01</td><td>197,04</td><td>263,02</td><td>254,02</td><td>482,64</td></tr><tr><td>15</td><td>751,71</td><td>173,25</td><td>707,37</td><td>544,11</td><td>1033,81</td></tr><tr><td>16</td><td>1219,4</td><td>917,99</td><td>492,18</td><td>876,52</td><td>1665,39</td></tr><tr><td>17</td><td>NA</td><td>NA</td><td>147,17</td><td>147,17</td><td>279,62</td></tr><tr><td>18</td><td>241,72</td><td>82,93</td><td>482,72</td><td>269,12</td><td>511,33</td></tr><tr><td>19</td><td>131,01</td><td>310,12</td><td>NA</td><td>220,57</td><td>419,07</td></tr><tr><td>20</td><td>110,01</td><td>433,07</td><td>168,9</td><td>237,33</td><td>450,92</td></tr><tr><td>21</td><td>NA</td><td>NA</td><td>NA</td><td>NA</td><td>NA</td></tr><tr><td>22</td><td>563,62</td><td>435,03</td><td>464,17</td><td>487,61</td><td>926,45</td></tr><tr><td>23</td><td>350,59</td><td>135,81</td><td>176,3</td><td>220,90</td><td>419,71</td></tr></tbody></table>
4. Résultats des analyses de stabilité structurale

Le tableau 5 présente les résultats des tests d'infiltration de l'eau pour les parcelles de l'Observatoire QualiSolsBio en Grand Est. On peut constater une grande variabilité des résultats au sein d'une même parcelle, puis au sein des différentes parcelles de l'observatoire régional. Ces résultats soulignent à quel point le test Beerkan peut être sensible à la variabilité de l'état structural du sol dans la zone d'étude.

Ces résultats sont à mettre en lien avec les pratiques culturales observées sur les parcelles, et notamment sur les différences entre parcelles en prairies temporaires et parcelles en cultures annuelles. Les prairies temporaires, surtout lorsqu'elles sont en deuxième ou plus année d'exploitation, peuvent présenter une plus grande variabilité de leur état de surface, lié notamment à l'état du couvert végétal. La parcelle 8 illustre parfaitement ce phénomène, avec des vitesses d'infiltration qui vont de 1358,4 ml/min à 171,41 ml/min en fonction de la répétition. Par ailleurs, celle-ci peuvent présenter un état de compaction du sol de surface, lié au pâturage, au passage d'engins de récolte, ou simplement à une absence prolongée de travail du sol, contrairement aux parcelles en cultures annuelles. Ces caractéristiques, couplées à une forte densité racinaire dans les premiers centimètres, peut avoir un effet significatif sur la capacité d'infiltration des sols. Ainsi, sur les parcelles 4 et 5, la vitesse d'infiltration de l'eau a été particulièrement faible, au point de ne pas pouvoir déterminer de vitesse d'infiltration de l'eau fiable par la suite.

Le tableau 6 présente les résultats des tests de stabilité des agrégats (slake tests) réalisés sur les parcelles de l'observatoire QualiSolsBio en Grand Est. Ils témoignent d'une bonne stabilité, avec une majorité de parcelles (14) pour lesquelles les agrégats de l'horizon de surface obtiennent une note de stabilité de 5 à 6, et une écrasante majorité de parcelles (19) pour lesquelles les agrégats de l'horizon 0-20cm obtiennent une note de stabilité de 5 à 6. Les parcelles pour lesquelles il n'y a pas de note de stabilité pour l'horizon 0-2cm (NA dans le tableau 3 ci-dessus) sont des parcelles pour lesquelles les agrégats n'ont pas pu être collectés en raison d'une trop grande friabilité. Ces agrégats obtiennent donc une note de 0 de stabilité par défaut. Il serait intéressant de vérifier si pour ces parcelles en particulier, il n'y a pas eu de travail du sol superficiel dans les 3 mois avant prélèvement des agrégats, tels qu'un désherbage mécanique par exemple.
<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>Figure 15 : Evolution des différents paramètres de la fertilité chimique des sols de l'installation expérimentale, et comparaison avec une valeur de référence issue de l'observatoire national QualiSolsBio</figcaption></figure>

<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>Figure 16 : Graphe des variables issu de l'ACP réalisée sur les variables de la fertilité chimique des sols de l'installation expérimentale</figcaption></figure>
# B. Caractérisation de l'évolution de la fertilité et des pratiques culturales au sein de l'installation expérimentale d'ASTER

## 1. Description de l'évolution de la fertilité des sols de l'installation expérimentale

La figure 15 présente l'évolution entre 2006 et 2022 des paramètres de la fertilité chimique du sol de l'IE d'ASTER considérée dans le cadre de cette étude. Selon le paramètre étudié, cette évolution diffère. Pour certains paramètres tels que les teneurs en azote et en potassium, ainsi que pour la CEC, les valeurs sont relativement constantes au cours de l'étude. A l'inverse, la teneur en carbone semble avoir légèrement diminué jusqu'en 2014, année d'inflexion avant une légère remontée à partir de 2018. Enfin, La teneur en phosphore semble avoir connu un net déclin jusqu'en 2014, avant d'atteindre une certaine stabilité autour de 0,7 g/kg. La diminution de la teneur en phosphore peut être mise en lien avec la conversion de l'installation expérimentale à l'agriculture biologique en 2006, celle-ci ayant marqué la fin des apports de phosphore minéral.

De plus, les parcelles pour lesquelles les valeurs de fertilité sont les plus élevées au départ connaissent également la plus forte variabilité au cours du temps. A l'inverse, les parcelles dont la fertilité est la moins bonne (faibles valeurs) sont aussi celles qui semblent sujettes à une meilleure stabilité. Cette diversité peut notamment être liée aux différents types de sols en présence, mais aussi aux différentes pratiques culturales adoptées

La teneur moyenne en carbone varie de 18,65 g/kg à 24,14 g/kg, ce qui est légèrement supérieur à la moyenne nationale des parcelles de l'observatoire QualiSolsBio (17,3 g/kg) au moment de l'étude. La teneur moyenne en azote est comprise entre 1,75 g/kg et 1,93 g/kg, ce qui en fonction des années est légèrement inférieur ou légèrement supérieur à la moyenne des parcelles QualiSolsBio (1,8 g/kg). Malgré la diminution des teneurs en phosphore avant stabilisation, celles-ci restent supérieures à la valeur moyenne nationale de l'observatoire (4,8 g/kg). Les teneurs en potassium moyennes des parcelles de l'IE varient entre 0,20 et 0,24 g/kg, ce qui est en revanche inférieur à la valeur moyenne de l'observatoire (0,27 g/kg). Enfin, les valeurs moyennes de CEC oscillent entre 15,33 et 17,72 cmol+/kg, ce qui est également supérieur à la moyenne de l'observatoire (13,7 cmol+/kg). C'est une valeur moyenne, synonyme d'échanges faciles à peu faciles. Nous pouvons donc estimer que la fertilité chimique des sols de l'installation expérimentale est satisfaisante au vu des résultats de l'observatoire national QualiSolsBio.

## 2. Résultats d'analyse de l'évolution de la fertilité chimique

### a. Caractérisation des trajectoires de fertilité des parcelles de l'installation expérimentale

L'ACP préliminaire a été réalisée sur les 5 variables choisies pour caractériser la fertilité chimique des sols, à savoir la CEC, la teneur en carbone, en azote, en P2O5 Olsen et en Potassium (figure 16). Les deux premiers axes de l'ACP préliminaire expriment respectivement 50,5 et 35,4% de l'inertie totale du jeu de données, soit un total satisfaisant de 85,9%%. Les variables liées à la CEC, l'azote total et le carbone organique sont corrélées positivement et contribuent principalement à la première dimension, respectivement à hauteur de 33%, 32% et 31%. Les variables liées au potassium et au phosphore sont corrélées positivement et contribuent essentiellement à la deuxième dimension à hauteur de 46%. De plus, chacune de ces variables est corrélée positivement à plus de 75% avec son axe respectif. Au vu de ces résultats, nous pouvons donc considérer que l'évolution de la fertilité chimique peut être caractérisée par la trajectoire dans le temps des points de fertilité sur ces deux axes.
<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>Figure 17: Trajectoire de fertilité des différents points de fertilité de l'installation expérimentale</figcaption></figure>

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>Figure 18 : Graphe des variables issu de l'ACP réalisée sur les variables de caractérisation des trajectoires de fertilité</figcaption></figure>

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>Figure 19: Dendrogramme issu de l'ACP et justifiant du nombre de groupes</figcaption></figure>
La figure 17 présente les trajectoires de fertilité des différentes parcelles, obtenues à l'aide du graphe des individus. Elle met en évidence une grande diversité de profils de trajectoires. Ainsi, certaines parcelles peuvent connaitre une grande variabilité sur les deux axes, sans que toutefois l'évolution soit très forte. La parcelle 17RA illustre bien ce cas de figure : son évolution sur la première et la deuxième dimension est faible (respectivement +2,9 et -5,9), tandis que sa variabilité sur la première et sur la deuxième dimension est importante (respectivement 126,1 et 70,9). En revanche, une forte évolution de la fertilité est généralement associée à grande variabilité, ce qui est illustré par la parcelle 24BE. Celle-ci présente une forte évolution sur la première et la deuxième dimension (respectivement +56,8 et -26,8), ainsi qu'une forte variabilité sur la première et sur la deuxième dimension (respectivement 198,6 et 82,3). Enfin, certaines parcelles présentent globalement une faible évolution et une faible variabilité de leur fertilité. Il s'agit notamment de la parcelle 08JU, caractérisée par une faible évolution de sa fertilité sur la première et sur la deuxième dimension (respectivement -1,9 et +5,1), ainsi qu'une faible variabilité sur ces deux dimensions (respectivement 44,4 et 17,7). Ces différences de trajectoire de fertilité entre les différentes parcelles permettent d'en réaliser une classification. Dans un souci de clarté, on parlera de stabilité lorsqu'il sera question d'évolution de la fertilité, et de variabilité lorsqu'il sera question d'évolution de la fertilité.

b. **Classification des parcelles par type d'évolution de la fertilité**

L'ACP réalisée préalablement à la CAH montre que les deux premiers axes expriment ensemble 71,4% de l'inertie totale du jeu de données, ce qui constitue un résultat satisfaisant (figure 19). Les variables liées à l'évolution (evo_dim1) et à la variabilité (var_dim1) sur la première dimension semblent fortement corrélées positivement, et contribuent également à la formation des deux axes de l'ACP. En revanche, les variables liées à l'évolution (evo_dim2) et à la variabilité (var_dim2) sur la deuxième dimension ne semblent pas corrélées. La variable var_dim2 contribue essentiellement à la deuxième dimension de l'ACP, et à hauteur de 58,9%, tandis que la variable evo_dim2 contribue essentiellement à sa première dimension et à hauteur de 46,5%. La CAH réalisée sur les parcelles à partir de ces indicateurs permet d'obtenir 5 groupes distincts (figures 18 et 19) :

* « CN=Δ- ; PK-Δ+ » : Un premier groupe dont l'individu type est la parcelle (34PF), caractérisée par une forte diminution de la fertilité sur l'axe 2 de l'ACP préliminaire (-41,13), une stagnation voire une diminution de la fertilité sur l'axe 1 de l'ACP (-8,56), une faible variabilité sur la première dimension (46,11), et une forte variabilité sur la deuxième dimension (99,63). Ce groupe comporte 8 parcelles.

* **Carbone Stables** : Un second groupe dont l'individu type est la parcelle 10HB, caractérisée par une faible variabilité de la fertilité chimique sur la première dimension de l'ACP (+29,56). Ce groupe comporte 9 parcelles.

* « CN=Δ+ ; PK=Δ+ » : Un troisième groupe dont l'individu type est la parcelle 22ET, caractérisée par une forte variabilité de la fertilité chimique sur la première (+151,81) et sur la deuxième (+91,88) dimension de l'ACP, tandis que son évolution sur la première (+19,9) et sur la deuxième dimension (-26,84) est relativement faible. Ce groupe comporte 8 parcelles.

* « CN=Δ- ; PK=Δ- » : Un quatrième groupe dont l'individu type est la parcelle 04RA, caractérisée par une faible évolution de la fertilité chimique sur la première (+4,93) et sur la deuxième (-10,1), ainsi qu'une faible variabilité sur ces deux dimensions (respectivement 64,65 et 35,81). Ce groupe comporte 9 parcelles.
<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>Figure 20 : Groupes issu de la classification des parcelles par type d'évolution de la fertilité chimique et individus types reportés sur le graphe des variables</figcaption></figure>

<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>Figure 21 : Résultats des Dunn test avec correction de Holm. Comportement des groupes vis à vis des variables utilisées pour la classification d'évolution de la fertilité. Seules les différences significatives sont indiquées (p-values < 0,025)</figcaption></figure>
* **Carbone+** Un cinquième groupe dont l'individu type est la parcelle 12DO, caractérisée par une forte évolution positive de la fertilité chimique sur la première dimension de l'ACP (+66,1). Ce groupe comporte 4 parcelles.

### c. Réorganisation des groupes :

La réalisation de tests de Kruskal-Wallis montre que l'ensemble des variables étudiées présente une différence significative (p-value systématiquement inférieure à 0,05) pour au moins 2 des groupes issus de la classification, ce qui invite à la réalisation de tests post-hoc.

L'organisation des groupes dans le graphe des variables, ainsi que leurs caractéristiques (résultats des tests de Dunn avec correction de Holm) sont données par l'annexe 7. Le groupe des « Carbone+ » ne se distingue significativement du groupe des « Carbone Stables » ni pour la variable liée à l'évolution de la fertilité sur la première dimension de l'ACP (p-value de 0,2959), ni pour la variable liée à l'évolution sur la deuxième dimension de l'ACP (p-value de 0,0765), mais seulement pour la variable liée à la variabilité sur la première dimension de l'ACP (p-value de 0,064). Nous pouvons donc en conclure que les parcelles de ces deux groupes présentent globalement des comportements similaires de leur fertilité dans le temps selon les variables choisies dans le cadre de cette étude. Compte-tenu du faible effectif du groupe des « Carbone+ » (4 parcelles), il a été décidé de fusionner ce groupe avec celui des « Carbone Stables » malgré leur éloignement dans le dendrogramme issu de la classification. Ce nouveau groupe comporte 13 parcelles, dont on qualifieira l'évolution de la fertilité chimique de « CN+Δ- ; PK=Δ+ » dans la suite de cette étude. L'organisation des groupes dans le graphe des variables est donnée par la figure 20.

### d. Analyse des différences entre types d'évolution de la fertilité

Les groupes issus de la fusion détaillée ci-dessus sont présentés par la figure 21. De nouveaux tests de Kruskal Wallis ont été réalisés. Ceux-ci montrent que l'ensemble des variables étudiées présente une différence significative (p-value systématiquement inférieure à 0,05) pour au moins 2 des groupes issus de la classification.

La figure 21 présente les caractéristiques des groupes issus de la classification et les résultats des Dunn test avec correction de Holm. Ils montrent que le groupe des « CN+Δ- ; PK=Δ+ » se distingue significativement des groupes « CN=Δ- ; PK-Δ+ » et « CN=Δ- ; PK=Δ- » pour la variable liée à l'évolution de la fertilité sur la première dimension de l'ACP (p-value respectives de 0,0002 et de 0,0005). Les parcelles des groupes « CN=Δ- ; PK-Δ+ » et « CN=Δ- ; PK=Δ- » partagent une teneur en Carbone, en Azote et une CEC relativement stable sur le pas de temps de l'étude, comme le montrent les valeurs moyennes d'évolution sur la première dimension (respectivement de -1,06 et de 4,05).

Le groupe des « CN=Δ- ; PK-Δ+ » se distingue significativement des groupes « CN+Δ- ; PK=Δ+ », « CN=Δ+ ; PK=Δ+ » et « CN=Δ- ; PK=Δ- » pour la variable liée à l'évolution de la fertilité sur la deuxième dimension de l'ACP, avec des p-values respectives de 0,0180, 0,0064 et inférieure à 0,0001. Il s'agit donc de parcelles dont la teneur en phosphore et en potassium diminue nettement sur la durée de l'étude, tandis que leurs teneurs en carbone, en azote et leur valeur de CEC restent relativement stables, voire augmentent.

Le groupe des parcelles « CN=Δ- ; PK=Δ- » se distingue significativement des groupes « CN=Δ+ ; PK=Δ+ », « CN+Δ- ; PK=Δ+ » et « CN=Δ- ; PK-Δ+ » pour la variable liée à la variabilité sur la deuxième dimension de l'ACP, avec des p-values respectives de 0,0001, 0,0052 et de 0,0193. Les parcelles du groupe des « CN=Δ- ; PK=Δ- » présentent donc une teneur en phosphore et en potassium relativement peu variable sur la durée de l'étude, à l'inverse des parcelles des autres groupes.
<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>Figure 22 : Graphe des variables issu de l'ACP réalisée sur les indicateurs de caractérisation des rotations</figcaption></figure>

<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>Figure 23 : Dendrogramme issu de l'ACP et justifiant du nombre de groupes</figcaption></figure>

<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>Figure 24 : Groupes issus de la classification des parcelles par le type de rotation et individus types reportés sur le graphe des variables</figcaption></figure>
Le groupe des « CN=Δ+ ; PK=Δ+ » se distingue significativement des groupes des « CN=Δ- ; PK-Δ+ » et « CN+Δ- ; PK=Δ+ » pour la variable liée à la variabilité de la fertilité sur la première dimension de l'ACP (p-value respectives de 0,0001 et de 0,0043). Il se distingue également du groupe des « CN=Δ- ; PK=Δ- » pour la variable liée à la variabilité sur la deuxième dimension de l'ACP (p-value de 0,0001). Les parcelles du groupe des « CN=Δ+ ; PK=Δ+ » ont donc une fertilité chimique relativement stable mais très variable sur le pas de temps de l'étude.

### 3. Résultats de l'analyse des rotations

#### a. Classification des parcelles par type de rotation

L'ACP réalisée sur les indicateurs de caractérisation des rotations montre que les 2 premières dimensions de l'ACP expriment ensemble 64% de l'inertie totale du jeu de données, ce qui constitue un résultat satisfaisant (figure 22). Les variables fréquence de prairies temporaires (fq_leg_per), d'associations céréales légumineuses (fq_cere_leg) et de légumes de plein champ (fq_leg_plein champ) contribuent le plus à la formation de la première dimension, avec des contributions respectives de 47%, 26% et 13%. Les variables fréquences de céréales cultivées en pur (fq_cereales_pur) et de cultures d'oléo-protéagineux (fq_oleo_protea) contribuent le plus à la formation de la deuxième dimension, avec des contributions respectives de 54 et 40%. La classification réalisée à partir de cette ACP permet d'obtenir 4 groupes distincts (figures 23 et 24) :

* **Courte Div-** : Un premier groupe dont l'individu type est la parcelle (02PF), caractérisée par une forte fréquence de prairies temporaires (0,53), une forte fréquence de céréales cultivées en pur (0,41), et une faible fréquence de cultures de diversification (fq_cere_leg = 0,06, pas de cultures d'oléo-protéagineux). Ce groupe comporte 12 parcelles.

* **Courte Div+** : Un second groupe dont l'individu type est la parcelle (13DO), caractérisée par une forte fréquence de prairies temporaires (0,53), une fréquence relative importante de cultures d'oléo-protéagineux (0,06) et de d'associations céréales-légumineuses (0,06), et une fréquence relative plus faible de céréales cultivées en pur (0,35). Ce groupe comporte 7 parcelles.

* **Longue Div-** : Un troisième groupe dont l'individu type est la parcelle (23JU), caractérisée par une fréquence relative importante de cultures de céréales en pur (0,47) ainsi qu'en association avec des légumineuses (0,12), et une fréquence relative faible de prairies temporaires (0,35). Ce groupe comporte 15 parcelles.

* **Longue Div+** : Un quatrième groupe dont l'individu type est la parcelle (28SA), caractérisée par une fréquence relative importante de cultures d'oléo-protéagineux et de céréales cultivées en association avec des légumineuses (respectivement 0,12 et 0,18), et une faible fréquence relative de prairies temporaires (0,29). Ce groupe comporte 4 parcelles.

#### b. Analyse des différences entre les différents types de rotation

La réalisation de tests de Kruskal-Wallis montre que l'ensemble des variables étudiées présente une différence significative (p-value inférieure à 0,05) pour au moins un des groupes issus de la classification, ce qui invite à la réalisation de tests post-hoc. La figure 25 présente les caractéristiques des groupes issus de la classification et les résultats des Dunn test avec correction de Holm. Ces derniers montrent que la variable liée à la fréquence de légumes de plein champ n'induit de différence significative entre aucun des groupes étudiés. En revanche, les groupes des parcelles présentant une rotation de type « Courte Div- » et « Courte Div+ » se distinguent des groupes « Longue Div- » et « Longue Div+ » pour la fréquence de prairies temporaires (p-values respectives
<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>Figure 25 : Résultats des Dunn test avec correction de Holm. Comportement des groupes vis à vis des variables utilisées pour la classification du type de rotation. Seules les différences significatives sont indiquées (p-values < 0,025)</figcaption></figure>
inférieurs à 0,0001 et égale à 0,0012, et égale à 0,0020 et 0,0049). La fréquence de prairies temporaires traduit le temps de retour d'une prairie temporaire dans la rotation, laquelle marque la fin d'une rotation. Cet indicateur met en évidence une opposition entre les rotations de type « Courte » et les rotations de type « Longue ».

Les céréales constituent généralement un élément dominant dans les rotations, ce qui est illustré par les fréquence moyennes de ce type de culture qui vont de 0,37 pour les rotations de type « Courte Div+ » à 0,47 pour les rotations du type « Longue Div- ». Les associations céréales-légumineuses n'étant pas comprises dans l'indicateur de fréquence de culture de céréales, ces valeurs sont même en réalité sous-estimées. Ceci peut expliquer pourquoi cette variable n'induit pas de différence significative entre les différents types de rotation, à l'exception des rotations de type « Courte Div+ » et « Longue Div- » (p-value de 0,0005) qui constituent les deux conduites culturales extrêmes observées sur l'installation expérimentale.

La fréquence de cultures d'oléo-protéagineux induit des différences significatives entre les groupes de parcelles avec des rotations de type « Courte Div- » et « Courte Div+» (p-value de 0,0005), ainsi qu'entre groupes de parcelles avec des rotations de type « Courte Div-» et « Longue Div-» (p-value de 0,0105) et entre les parcelles avec des rotations de type « Courte Div-» et « Longue Div+» (p-value de 0,0004). En revanche, cette variable n'induit pas de différence significative entre les groupes de rotations du type « Longue », même si les rotations du type « Longue Div+» semblent avoir une fréquence plus importante de cultures d'oléo-protéagineux. Ceci peut s'expliquer par le fait que l'implantation d'une culture d'oléo-protéagineux n'est pas nécessairement un marqueur de diversification, même si elles sont très représentées au sein des cultures de diversification. Ainsi, des protéagineux pouvaient être implantés dans le cadre des rotations 8H. De plus, l'allongement des rotations est naturellement propice à la diversification des cultures, notamment en lien avec le besoin de faire alterner les familles botaniques et les cultures d'hiver et de printemps pour lutter contre les ravageurs, la pression adventice ou encore les maladies. Les rotations longues vont donc avoir une plus grande tendance à intégrer des cultures d'oléo-protéagineux, plus par contrainte agronomique que par réelle volonté de diversification.

Enfin, la fréquence d'associations de céréales et de légumineuses permet de distinguer les rotations de type « Courte Div- » des rotations de type « Longue Div- » et « Longue Div+» (p-values de 0,0039 et de 0,0034), mais pas des rotations de type « Courte Div+» (p-value de 0,3241). De même, cette variable permet de distinguer les rotations de type « Courte Div+» et « Longue Div+» (p-value de 0,0158). L'association de céréales avec des légumineuses est habituellement un levier agronomique mobilisé dans le cadre de rotations longues, pour garantir la fourniture en azote à la céréale lorsque celle-ci est située à distance de la dernière prairie temporaire. Ceci peut expliquer pourquoi la fréquence d'association est plutôt faible pour les rotations du type « Courte » (respectivement de 0,02 et de 0,03 pour les rotations « Courte Div- » et « Courte Div+ »), et qu'il n'y a pas de différence significative entre ces deux groupes (p-value de 0,3241) : ce levier n'est tout simplement peu voire pas mobilisé pour des rotations courtes. A contrario, il est nettement plus actionné pour les parcelles des groupes « Longue Div+» (fréquence moyenne de 0,09) et « Longue Div- » (fréquence moyenne de 0,13). Tout comme pour les cultures d'oléo-protéagineux, leur implantation peut être liée à une contrainte agronomique plus qu'à une volonté de diversification, ce qui peut expliquer l'absence de différence significative entre les deux groupes de rotations du type « Longue » (p-value de 0,2426).
<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>Figure 26: Dendrogramme issu de l'ACP et justifiant du nombre de groupes</figcaption></figure>

<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>Figure 27 : Groupes issu de la classification des parcelles par le travail du sol et individus types reportés sur le graphe des variables.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_44.png" /><figcaption>Figure 28 : Résultats des Dunn test avec correction de Holm. Comportement des groupes vis à vis des variables utilisées pour la classification du type de travail du sol. Seules les différences significatives sont indiquées (p-values < 0,025)</figcaption></figure>
# 4. Résultats d'analyse de travail du sol

## a. Classification des groupes par type de travail du sol dominant

L'ACP réalisée sur les indicateurs de caractérisation du travail du sol montre que les 2 premières dimensions de l'ACP expriment ensemble 75,14% de l'inertie totale du jeu de données, ce qui constitue un résultat satisfaisant (figure 27). Les variables de fréquence de travail du sol superficiel (fq_sup) et de labour profond (fq_labor_prof) contribuent le plus à la formation de la première dimension, avec des contributions respectives de 51,4% et de 42,9%, et semblent corrélées négativement entre-elles. La variable de fréquence de labour superficiel (fq_labor_sup) contribue le plus à la formation de la deuxième dimension de l'ACP, avec une contribution de 99,1%. La variable liée à la fréquence de travail moyen à profond (fq_moy_prof) est mal représentée sur les deux premières dimensions (cos 2 de 0,096 et de 0,070). La CAH réalisée à partir de cette ACP permet d'obtenir 3 groupes distincts (figures 26 et 27) :

* **Labour superficiel** : Un premier groupe dont l'individu type est la parcelle (06MO), caractérisé par une fréquence relative importante de labour superficiel (0,07), et une faible fréquence relative de labour profond (0,05). Ce groupe comporte 6 parcelles.

* **Travail superficiel** : Un second groupe dont l'individu type est la parcelle (37RA), caractérisé par une fréquence relative importante de travail superficiel (0,89) et une fréquence relative faible de labour superficiel (0) et profond (0,11). Ce groupe comporte 14 parcelles.

* **Labour profond** : Un troisième groupe dont l'individu type est la parcelle (19HB), caractérisé par une fréquence relative importante de labour profond (0,15) et une fréquence relative faible de travail superficiel (0,81) et de labour superficiel (0,04). Ce groupe comporte 18 parcelles.

## b. Analyse des différences entre groupes de travail du sol dominant.

La réalisation de tests de Kruskal-Wallis montre que la variable liée à la fréquence de travail moyen à profond ne présente pas de variations significatives entre les groupes définis ci-dessus (p-value de 0,5043). En revanche, l'ensemble des autres variables, présente une différence significative (p-value systématiquement inférieure à 0,05) pour au moins 2 des groupes issus de la classification, ce qui invite à la réalisation de tests post-hoc.

La figure 28 présente les caractéristiques des groupes issus de la classification et les résultats des Dunn test avec correction de Holm. Ces derniers montrent que le groupe « Labour profond » se distingue significativement des groupes « Labour superficiel » et « Travail superficiel » pour la variable liée à la fréquence de labour profond, avec des p-values respectives de 0,0001 et de 0,0030. De même, il se distingue de ces deux groupes pour la variable liée à la fréquence de travail superficiel, avec des p-values respectives de 0,0044 et inférieure à 0,0001. Il s'agit donc d'un groupe de parcelles sur lesquelles le labour réalisé est plus fréquemment profond, au détriment d'un travail superficiel et d'un labour superficiel.

Le groupe « Travail superficiel » se distingue significativement des groupes « Labour profond » et « Labour superficiel » pour la variable liée à la fréquence de labour superficiel, avec des p-values respectives de 0,0005 et inférieure à 0,0001. Il se distingue également significativement du groupe « Labour profond » pour la variable liée à la fréquence de travail superficiel (p-value inférieure à 0,0001), mais pas du groupe « Labour superficiel » (p-value de 0,1945). Il s'agit donc d'un groupe de parcelles pour lesquelles le travail superficiel est réalisé au détriment d'un labour superficiel.
<figure><img src="image_45.png" /><figcaption>Figure 29 : Graphe des variables issu de l'ACP réalisée sur les propriétés chimiques des amendements organiques</figcaption></figure>

<figure><img src="image_46.png" /><figcaption>Figure 30 : Dendrogramme issu de l'ACP et justifiant du nombre de groupes</figcaption></figure>

<figure><img src="image_47.png" /><figcaption>Figure 31 : Groupes issus de la classification des amendements organiques et individus types reportés sur le graphe des variables.</figcaption></figure>
Enfin, le groupe « **Labour superficiel** » se distingue significativement des groupes « **Labour profond** » et « **Travail superficiel** » pour la variable liée à la fréquence de labour superficiel, avec des p-values respectives de 0,0228 et inférieure à 0,0001. Il se distingue également du groupe « **Labour profond** » pour la variable liée à la fréquence de labour profond (voir ci-dessus), mais pas du groupe « **Travail superficiel** » (p-value de 0,0480). Il s'agit donc d'un groupe de parcelles pour lesquelles le labour réalisé est plus fréquemment superficiel, au détriment d'un labour profond.

**5. Résultat de l'analyse des restitutions de matière organique**

**a. Classification des amendements organiques en fonction de leurs caractéristiques chimiques**

La figure 29 présente les résultats de l'ACP préliminaire réalisée sur les caractéristiques chimiques des effluents d'élevages et autres amendements organiques. Les deux premières dimensions de l'ACP expriment respectivement 63,10 et 17,65 % de l'inertie totale du jeu de données, soit un total satisfaisant de 80, 75%.

Le premier axe de l'ACP est principalement expliqué par les variables liées à la teneur en potassium (contribution de 21,26%), le C/N (19,44%), la teneur en carbone (18,7%), en matière sèche (18,46%) et en azote (14,37%). Les teneurs en carbone, en matière sèche et le C/N semblent corrélés positivement entre-elles, et négativement avec la teneur en azote et en potassium.

Le deuxième axe de l'ACP est principalement expliqué par les variables liées à la teneur en phosphore, en azote et en potassium, avec des contributions respectives de 34,51%, 22,24% et 15,85%. La CAH réalisée à partir de cette ACP préliminaire permet d'obtenir 4 groupes distincts (figures 30 et 31) :

* **Liquide+** : Un premier groupe dont l'individu type est une EVB (IDECH 16779), caractérisé par des fortes valeurs pour les teneurs en azote (63,7 g/kgMS), en phosphore (25,3 g/kgMS) et en potassium (219 g/kgMS), et des faibles valeurs pour le C/N (5), la teneur en matière sèche (0,30 %) et en carbone (305 g/kgMS). Ce groupe comporte 18 amendements

* **Liquide-** : Un second groupe dont l'individu type est un purin (IDECH 906), caractérisé par une forte valeur pour la teneur en potassium (311 g/kgMS), des teneurs intermédiaires en azote (31,9 g/kgMS) et en phosphore (12,5 g/kgMS) et des faibles valeurs pour le C/N (8), la teneur en matière sèche (0,52 %) et en carbone (259 g/kgMS). Ce groupe comporte 16 amendements.

* **Solide+** : Un troisième groupe composé d'effluents tels que le fumier de dépôt IDECH 18798, qui partagent des fortes valeurs pour les variables liées à la teneur en matière sèche (ici 19,6 %) et en carbone (ici 399 g/kgMS), et des faibles valeurs pour la variable liée à la teneur en potassium (ici 66,8 g/kgMS). Ce groupe comporte 36 amendements.

* **Solide-** : Un quatrième groupe composé d'effluents tels que le fumier de dépôt IDECH 880, qui partagent des fortes valeurs pour les variables liées au C/N (ici 17), à la teneur en matière sèche (ici 18,5%) et en carbone (ici 424 g/kgMS), et des faibles valeurs pour les variables liées à la teneur en potassium (ici 42,6 g/kgMS), en azote (ici 25,6 /kgMS) et en phosphore (ici 13,4 g/kgMS). Ce groupe comporte 40 amendements.
<figure><img src="image_48.png" /><figcaption>Figure 32 : Résultats des Dunn test avec correction de Holm : Comportement des groupes vis à vis des variables utilisées pour la classification du type d'amendement organique. Seules les différences significatives sont indiquées (p-values < 0,025)</figcaption></figure>
La réalisation de tests de normalité des données montre que celle-ci n'est pas systématiquement atteinte pour les différentes variables au sein des groupes, ce qui oriente l'analyse vers la réalisation de tests de Kruskal Wallis. Ceux-ci montrent que l'ensemble des variables étudiées présente une différence significative (p-value inférieure à 0,05) pour au moins un des groupes issus de la classification, ce qui invite à la réalisation de tests post-hoc.

La figure 32 présente les caractéristiques des groupes issus de la classification et les résultats des Dunn test avec correction de Holm. Ils montrent que les groupes des « **Liquide+** » et « **Liquide-** » se distinguent significativement des groupes de « **Solide+** » et « **Solide-** » pour la variable liée à la teneur en matière sèche (p-value systématiquement inférieures à 0,0001). On peut ainsi clairement définir une opposition entre les amendements dits « Liquides », et les amendements dits « Solides ».

Le groupe des « **Liquide+** » se distingue significativement du groupe des « **Liquide-** » pour la variable liée à la teneur en azote (p-value de 0,0015), ainsi que pour la variable liée à la teneur en P2O5 (p-value inférieure à 0,0001), mais pas pour la variable liée à la teneur en K2O (p-value de 0,1181). Au sein des amendements liquides se distinguent donc des amendements liquides plus chargés en éléments minéraux (de la catégorie +), et des amendements liquides moins chargés en éléments minéraux (de la catégorie -).

Le groupe des « **Solides-** » se distingue significativement du groupe des « **Solides+** » pour les variables liées à la teneur en K2O (p-value de 0,0004), en azote total (p-value inférieure à 0,0001) et pour la variable liée à la teneur en P2O5 (p-value inférieure à 0,0001). De la même manière, on peut donc distinguer au sein des amendements dits « solides » des amendements plus chargés en éléments minéraux (de la catégorie+) et moins chargés en éléments minéraux (de la catégorie -).

La répartition des différents amendements disponibles sur l'installation expérimentale dans les groupes issus de la classification décrite ci-dessus est disponible à l'annexe 8. Le groupe « **Liquide+** » concentre la majorité des EVB, lesquelles sont particulièrement chargées en éléments minéraux facilement accessibles, tandis que le groupe des « **Liquide-** » concentre l'essentiel des purins, caractérisés par une forte teneur en potassium sur l'exploitation. En revanche, la répartition des amendements au sein des catégories « Solide » est moins nette : Les fumiers de dépôt sont répartis entre les catégories « Solide+ » et « Solide- », tous comme les lisiers et les fumiers pailleux. Cela pourrait être lié au temps de dépôt de ces fumiers, lequel joue sur la disponibilité des éléments minéraux au moment de l'épandage. Il peut toutefois être noté que les fumiers compostés sont concentrés dans la catégorie des « Solide+ », tandis que les fumiers de raclage sont plutôt concentrés dans la catégorie des « Solide- » Enfin, les résidus de culture ont été attribués à la classe des « Solide- » en raison de leurs caractéristiques chimiques : C/N élevé (92,4), teneur en azote particulièrement faible (5g/kgMS).
<figure><img src="image_49.png" /><figcaption>Figure 33: Graph of variables issued from the ACP performed on the indicator variables of the fertilisation conduits</figcaption></figure>

<figure><img src="image_50.png" /><figcaption>Figure 34 : Dendrogram showing the relationship of the groups of the ACP results and justifying the number of the groups</figcaption></figure>

<figure><img src="image_51.png" /><figcaption>Figure 35 : Groupings of the results of the classification of the parcels by the conduit of fertilisation and individual types reported on the graph of the variables.</figcaption></figure>
b. Classification des parcelles de l'installation expérimentale en fonction de leur
conduite de fertilisation

La figure 33 présente les résultats de la seconde ACP, réalisée à partir des résultats de la classification réalisée ci-dessus, des données de pâturage et de l'indicateur de fréquence d'apports de matière organique. Les trois premières dimensions expriment respectivement 43,8%, 18,7% et 14,6% de la variabilité totale du jeu de données, ce qui constitue un total satisfaisant de 77,2%. La première dimension de l'ACP est majoritairement expliquée par les variables liées au nombre de jours de pâturage cumulés, à la fréquence des apports et la quantité apportée d'amendements des catégories « Liquide+ » et « Liquide- », avec des contributions respectives de 30,9%, 22,3%, 19,3% et 16,6%. Ces 4 variables sembles corrélées positivement.

La deuxième dimension de l'ACP est essentiellement expliquée par les variables liées à la quantité apportée d'amendements de type « Solide+ » et « Solide- », avec des contributions respectives de 43,1% et 35,5%.

Enfin, la troisième dimension de l'ACP est essentiellement expliquée par les variables liées aux quantités apportées d'amendements des catégories « Liquide- », « Solide+ », « Liquide + » et à la fréquence des apports d'amendements, avec des contributions respectives de 29,5%, 26,7%, 16,9% et 22,5%.

La classification réalisée à partir de cette ACP permet d'obtenir 4 groupes distincts (figures 34 et 35):

* **Fumure Solide Pauvre Fréquence-** ou **FSPF-** : Un premier groupe dont l'individu type est la parcelle (31JU), caractérisée par des apports importants d'amendements de la catégorie « Solide- » (24,57 TMS/ha cumulées), une faible fréquence d'apports d'amendements (0,24) et une faible utilisation par le pâturage (196 jUGB/ha cumulés). Ce groupe comporte 7 parcelles.

* **Fumure Solide Riche Fréquence-** ou **FSRF-** : Un deuxième groupe dont l'individu type est la parcelle (37RA), caractérisée par des apports importants d'amendements de la catégorie « Solide+» (9,44TMS/ha cumulées), une faible fréquence d'apports d'amendements (0,24) et une faible utilisation par le pâturage (159 jUGB/ha cumulés). Ce groupe comporte 10 parcelles.

* **Pâturage Fumure Solide Fréquence+** ou **PFSF+** : Un troisième groupe dont l'individu type est la parcelle (78MO), caractérisée par une fréquence élevée d'apports d'amendements (0,59), et de faibles apports d'amendements de la catégorie « Liquide+ » (0 TMS/ha cumulées). Ce groupe comporte 11 parcelles.

* **Pâturage Fumure Diversifiée Fréquence+** ou **PFDF+** : Un quatrième groupe dont l'individu type est la parcelle (07JU), caractérisée par de forts apports d'amendements des catégories « Liquide+» et « Liquide-» (respectivement 0,37 TMS/ha et 0,56 TMS/ha), une fréquence élevée d'apports d'amendements (0,47), et une utilisation importante pour le pâturage (1528 jUGB/ha cumulés). Ce groupe comporte 11 parcelles.
<figure><img src="image_52.png" /><figcaption>Figure 36 : Résultats des Dunn test avec correction de Holm. Comportement des groupes vis à vis des variables utilisées pour la classification du type de conduite de fertilisation. Seules les différences significatives sont indiquées (p-values < 0,025)</figcaption></figure>
### c. Analyse des différences entre les types de conduites de fertilisation

La réalisation de tests de normalité des données montre que celle-ci n'est pas systématiquement atteinte pour les différentes variables au sein des groupes, ce qui oriente l'analyse vers la réalisation de tests de Kruskal Wallis. Ceux-ci montrent que l'ensemble des variables étudiées présente une différence significative (p-value inférieure à 0,05) pour au moins un des groupes issus de la classification, ce qui invite à la réalisation de tests post-hoc.

La figure 36 présente les caractéristiques des groupes issus de la classification et les résultats des Dunn test avec correction de Holm. Ces derniers montrent que la variable liée à la quantité apportée cumulée d'amendements de la catégorie « Solide+ » n'induit pas de différences significatives entre les groupes issus de la classification. Ainsi, le groupe des « FSPF- » ne se distingue significativement du groupe des « FSRF- » que pour la variable liée à la quantité apportée cumulée d'amendements de la catégorie « Solide- », avec une p-value de 0,0121. En revanche, bien que cela ne soit pas significatif, les parcelles du groupe des « FSRF- » semblent recevoir en moyenne plus de d'amendements chargés en éléments minéraux (catégorie Solide+) que les parcelles des autres groupes.

Les parcelles du groupe des « FSPF- » et des « FSRF- » partagent une faible fréquence d'apports de matière organique (moyennes respectives de 0,25 et 0,28), une faible utilisation pour le pâturage (moyennes respectives de 301,4 et de 452,23 jUGB/ha), et de faibles apports d'amendements liquides pauvres ou chargés en éléments minéraux. Ce sont donc des parcelles pour lesquelles la fertilisation est peu fréquente, et essentiellement assurée par le biais d'amendements solides.

Le groupe des « PFSF+ » se distingue significativement des groupes des « FSRF- » et « FSPF- » pour la variable liée à la fréquence des apports de matière organique (p-values respectives de 0,0003 et 0,0003, mais pas du groupe des « PFDF+» (p-value de 0,4814). Il se distingue également de ces deux groupes pour la variable liée à l'utilisation pour le pâturage (p-values respectives de 0,0038 et de 0,0091), mais pas du groupe des « Liquide+» (p-value de 0,3246).

Enfin, le groupe des « FSDF+» se distingue significativement des groupes « PFSF+», «FSRF-», et « FSPF-» pour les variables liées à la quantité apportée cumulée d'amendements des catégories « Liquide+» et « Liquide-», avec des p-values respectives inférieure à 0,0001, de 0,0002, de 0,0015, et de 0,0002, de 0,0002 et de 0,0007. Le groupe des « PFDF+» se distingue également du groupe des « FSRF-» et « FSPF-» pour la variable liée à la fréquence des apports de matière organique (p-value respectives de 0,0029 et de 0,0032), ainsi que pour la variable liée à l'utilisation pour le pâturage (p-value respectives de 0,0007 et de 0,0003). Il s'agit d'un groupe de parcelles pour lesquelles la fertilisation est fréquente et diversifiée (amendements solides et liquides et déjections des animaux au pâturage).

Les groupes des « PFDF+» et des « PFSF+» partagent une fréquence élevée d'apports de matière organique (moyennes respectives de 0,51 et de 0,56), une utilisation importante pour le pâturage (moyennes respectives de 1517 jUGB/ha et de 1223 jUBB/ha), ce qui les distingue des deux autres groupes.

Enfin, l'absence de différences significatives entre les différents groupes pour la variable liée à la quantité totale apportée d'amendements Solide+ montre que cette ressource est répartie relativement équitablement entre les différentes parcelles de l'installation expérimentale. Ce type d'amendement offre un bon compromis entre disponibilité immédiate des éléments minéraux et volume de carbone apporté, ce qui en fait un amendement complet, et peut expliquer cette bonne répartition entre les différentes parcelles.
<figure><img src="image_53.png" /><figcaption>Figure 37 : Résultats des tests de Fisher Freeman Halton sous forme de table d'associations des pratiques culturales et de l'évolution de la fertilité chimiques. Seules les associations significatives sont indiquées</figcaption></figure>
# 6. Résumé des travaux de caractérisation des pratiques culturales et de l'évolution de la fertilité chimique

Les indicateurs calculés par pratique culturale pour les différents points de fertilité sont donnés par l'annexe 9. Ils ont permis de réaliser une typologie d'évolution de la fertilité chimique, et des typologies de conduite en fonction des cultures implantées, des pratiques de travail du sol et des pratiques de fertilisation. Ce travail a mis en évidence qu'au sein de l'installation expérimentale, les sols n'ont pas tous eu la même évolution de leur fertilité chimique. Il a également montré les différences de pratiques culturales que l'on peut observer sur les parcelles de l'IE. Le détail des conduites adoptées pour chaque parcelle est donné en annexe 10.

Dans la suite de notre étude, ces différents paramètres seront mis en relation au travers de tests d'association et de l'arbre de décision pour étudier le lien entre ces paramètres et leur impact sur l'évolution de la fertilité chimique des sols.

# C. Résultats de l'analyse globale

## 1. Etude de l'association deux à deux des variables

La réalisation des tests de Fisher-Freeman-Halton montre que quatre paires de variables présentent une association significative avant correction de Benjamini-Hochberg. Il s'agit des variables liées à l'évolution de la fertilité et la fertilisation (p-value de 0,015), l'évolution de la fertilité et la rotation (p-value de 0,048), la fertilisation et le type de sol (p-value de 0,042), et la fertilisation et la rotation (p-value inférieure à 0,0001). Ces résultats sont présentés par la figure 37.

Ces résultats soulignent plusieurs choses : D'une part, dans le cadre de cette étude, il y a un lien entre l'évolution de la fertilité chimique des sols et la conduite de fertilisation, ainsi que le type de rotation adoptés pour les différentes parcelles. D'autre part, la conduite de la fertilisation semble être adaptée aux différents types de sols, ainsi qu'à la nature de la rotation. En revanche, le travail du sol ne semble être lié à aucune des autres variables. Enfin, l'absence d'association entre les variables liées à l'évolution de la fertilité et le type de sol (p-value de 0,120) conforte la décision d'exclure cette variable de la suite de cette étude détaillée au Matériel et Méthodes. Ce résultat met en évidence que dans le cadre de cette étude, il n'y a pas de lien entre la diversité de texture des sols et l'évolution de leur fertilité chimique.

Après correction de Benjamini-Hochberg, les deux seules variables significativement associées sont les variables liées à la fertilisation et à la rotation. Néanmoins, pour poursuivre dans une démarche exploratoire, les associations significatives avant correction ont tout de même été considérées dans la suite de cette étude.
<figure><img src="image_54.png" /><figcaption>Figure 38 : Table d'association de l'évolution de la fertilité avec les différentes conduites de fertilisation</figcaption></figure>

<figure><img src="image_55.png" /><figcaption>Figure 39: Table d'association de l'évolution de la fertilité avec les différents types de rotation</figcaption></figure>
## 2. Approfondissement des associations significatives entre le choix de conduite culturale et l'évolution de la fertilité chimique des sols

### a. Association entre l'évolution de la fertilité et la conduite de fertilisation

La figure 38 donne les résultats de l'approfondissement de l'association entre la conduite de la fertilisation et l'évolution de la fertilité. Il peut être noté qu'un maintien global de la fertilité chimique et avec peu de variabilité (évolution « CN=Δ- ; PK=Δ- ») semble être associé à une fertilisation fréquente avec des amendements chargés en éléments minéraux (conduite « PFDF+ », 66,7% d'association). Cela est probablement lié à la fréquence et à la diversité des apports d'amendements organiques liés à cette conduite. Par exemple, les déjections animales sont une source d'éléments minéraux directement accessibles pour les végétaux, tandis que les apports d'amendements solides contribuent à la formation de matière organique stable.

De la même manière, une évolution de la fertilité chimique soumise à une forte variabilité (évolution « CN=Δ+ ; PK=Δ+ ») semble être associée à une fertilisation peu fréquente et basée sur des amendements solides plus ou moins chargés en éléments minéraux et peu de pâturage (conduites FSPF- et FSRF-), avec un pourcentage total d'association de 87,5%. La fréquence d'apport est probablement déterminante dans cette évolution : une fréquence d'apport trop faible pourrait ne pas être suffisante pour combler le déficit d'éléments minéraux induit par les exportations de cultures, déficit qui n'est pas non plus comblé par le pâturage dans ce type de conduite. La variabilité de la fertilité chimique pourrait également être liée aux propriétés des fumures solides, et notamment à leur temps de maturation : en fonction du type d'amendement solide apporté, les éléments minéraux contenus peuvent être directement assimilables par les végétaux ou non, et donc induire une plus grande variabilité de la fertilité en fonction du moment où est réalisée la mesure.

Enfin, une fertilisation fréquente basée sur le pâturage et une diversité de types d'amendements solides (conduite « PFSF+ ») peut conduire, selon la situation, à un maintien (évolution « CN+Δ- ; PK=Δ+ », 46,2%) ou à une diminution (évolution « CN=Δ- ; PK-Δ+ », 50%) de la fertilité chimique.

Cette diversité d'évolution de la fertilité chimique pour les différentes conduites de fertilisation met en évidence que ces dernières seules n'expliquent pas l'évolution de la fertilité chimique, mais que celle-ci est multifactorielle.

### b. Association entre l'évolution de la fertilité et le type de rotation

La figure 39 donne les résultats de l'approfondissement de l'association entre le type de rotation et l'évolution de la fertilité chimique. Il semblerait ainsi qu'une fertilité chimique variable dans le temps (évolution « CN=Δ+ ; PK=Δ+ ») soit associée aux rotations longues plus ou moins diversifiées (respectivement 25% et 75% d'association). Cela pourrait s'expliquer par l'espacement entre les prairies génératrices de fertilité dans ce type de rotation. En l'absence de mesure compensatoire, telle qu'une fumure adaptée, ces rotations peuvent entrainer un déclin de la fertilité chimique notamment en fin de rotation, lequel est source de variabilité au moment des mesures.

A l'inverse, une fertilité chimique stable et peu variable dans le temps (évolution « CN=Δ- ; PK=Δ- ») semble être associée à des rotations courtes (total de 77,7% d'association). Cela s'explique par la place des prairies dans ce type de rotation. Celles-ci permettent d'enrichir les sols en matière organique, tandis que le pâturage joue sur la disponibilité des éléments minéraux via les déjections des animaux. Néanmoins, les évolutions « CN=Δ- ; PK-Δ+ » peuvent également être associées à aux rotations de type « Courte Traditionnelle ». L'hypothèse peut être faite que ces rotations, qui privilégient des cultures plus exigeantes en éléments minéraux au détriment de cultures de diversification, ont des besoins qui ne sont pas compensés par la présence importante de prairies dans
<figure><img src="image_56.png" /><figcaption>Figure 40 : Table d'association de la conduite de fertilisation avec les différents types de rotation</figcaption></figure>

<figure><img src="image_57.png" /><figcaption>Figure 41 : Table d'association entre le type de sol et les différentes conduites de fertilisation</figcaption></figure>
ces rotations. En l'absence d'autres mesures compensatrices, ce décalage entre les besoins et les apports induit une baisse de la fertilité chimique pour ces parcelles.

Enfin, la figure met en évidence que le maintien de la teneur en carbone, en azote et de la CEC (évolution « CN+Δ- ; PK=Δ+ ») peut être atteint pour tout type de rotation, ce qui suggère que l'évolution de la fertilité chimique n'est pas uniquement conditionnée par les pratiques de fertilisation. Cette pluralité de situations laisse à penser que le type de rotation est associée à d'autres variables pour expliquer l'évolution de la fertilité.

### 3. Approfondissement des associations significatives entre la conduite de fertilisation et les autres paramètres.

#### a. Association entre le type de sol et la conduite de fertilisation.

La figure 40 donne les résultats de l'approfondissement du lien entre type de sol et conduite de fertilisation. Celle-ci souligne que les sols Limono-Sableux reçoivent une fertilisation fréquente et composée d'amendements solides et de pâturage (conduite « PFSF+», 100% d'association). L'hypothèse peut être faite que cette stratégie est liée à une moins bonne capacité de ces sols à former un complexe argilo-humique, en raison de leur plus faible teneur en argile. Le choix est donc fait de faire des apports fréquents pour maintenir un bon niveau de fertilité de ces sols.

Par ailleurs, les sols argilo-limoneux reçoivent plutôt une fertilisation basée sur des amendements solides (conduites « FSPF- » et « FSRF- », total de 100% d'association). L'hypothèse peut être faite que ces sols présentent naturellement une teneur en matière organique plus importante, en raison de leur teneur en argile, et donc une plus grande disponibilité d'éléments minéraux disponibles par minéralisation. La stratégie adoptée pour ces parcelles viserait plutôt au maintien de cette teneur en matière organique, tout en proposant une source d'éléments minéraux directement accessibles par le pâturage.

Pour les sols argileux, la conduite de fertilisation semble privilégier une fumure fréquente basée sur des amendements diversifiés et le pâturage (conduite « PFDF+», 100% d'association). Là encore, l'hypothèse peut être faite que la stratégie de fertilisation vise au maintien de la bonne fertilité de ces sols.

La figure 41 suggère l'installation expérimentale adopte une stratégie de fumure adaptée aux différents types de sols. Cependant, la diversité de situations, notamment pour les sols limoneux, met en évidence que le type de sol n'est logiquement pas l'unique déterminant dans la stratégie de fertilisation.

#### b. Association entre le type de rotation et la conduite de fertilisation.

La figure 41 présente les résultats de l'approfondissement entre la conduite de fertilisation et le type de rotation. Celle-ci met en évidence que la conduite de fertilisation adoptée est polarisée par la longueur de la rotation. Ainsi, les rotations longues sont essentiellement concernées par les apports d'amendements sous forme solide (conduites FSPF- et FSRF-), avec des totaux de 86,6% d'association pour les rotations « Longue Div- » et de 100% pour les rotations « Longue Div+». Cette stratégie peut être expliquée par l'espacement des prairies dans ce type de rotation, et la volonté de compenser leur effet créateur de fertilité par l'apport d'amendements solides équilibrés.

A l'inverse, les rotations courtes sont essentiellement liées à une fertilisation fréquente, diversifiée et qui laisse une part importante au pâturage. Ainsi, les rotations de type « Courte Div- » et de type « Courte Div+ » ont reçu à 100% des conduites de fertilisation « PFSF+» et « PFDF+». Cela s'explique par la part importante des prairies dans ces types de rotations, qui induit naturellement plus de pâturage.
<figure><img src="image_58.png" /><figcaption>Figure 42 : Arbre de décision réalisé à partir de l'évolution de la fertilité chimique et des pratiques culturales mises en place sur l'installation expérimentale</figcaption></figure>

<figure><img src="image_59.png" /><figcaption>Figure 43 : Table de confusion entre l'évolution de fertilité prédite par le modèle et l'évolution de fertilité constatée</figcaption></figure>
L'installation expérimentale semble donc adapter une conduite de fertilisation qui soit adaptée aux besoins des différents types de rotation, mais qui réciproquement est également dépendante de la part de prairies temporaires en leur sein.

# 4. Réalisation et analyse de l'arbre de décision

## a. Réalisation et paramétrage de l'arbre

La figure 42 montre l'arbre de décision réalisé à partir de la base de données des classifications. Le degré de complexité adopté (CP) est égal à 0,01. Le modèle obtient un taux de bonne classification de 63%, ce qui constitue un résultat faible mais cohérent au vu du faible nombre d'individus sur lequel il a été entrainé. Pour comparaison, la variable dépendante faisant état de 4 modalités différentes, une répartition réalisée au hasard aurait une probabilité de 25% de bonne classification. Il faut toutefois souligner que ces résultats ont été obtenus sur le jeu d'apprentissage du modèle, et qu'en raison de la faiblesse statistique de la base de données, une cross-validation n'a pas pu être réalisée. Il est très probable qu'en cas d'utilisation sur un autre jeu de données, la performance du modèle soit en deçà de celle obtenue.

La figure 43 permet de mettre en lumière les évolutions de fertilité pour lesquelles les prédictions se sont révélées les plus performantes. Ainsi, les prédictions d'évolution se sont révélées à 88,9% exactes pour les évolutions « CN=Δ- ; PK=Δ- », à 69,2% pour les évolutions « CN+Δ- ; PK=Δ+ », et à 62,5% pour les évolutions de type « CN=Δ+ ; PK=Δ+ ». En revanche, les prédictions se sont révélées particulièrement mauvaises pour les évolutions de type « CN=Δ- ; PK=Δ+ », avec seulement 25% de prédictions correctes. On ne cherchera donc pas à caractériser de conduite culturale menant à ce type d'évolution dans la suite de cette étude, contrairement aux autres évolutions.

## b. Analyse de l'arbre de décision.

L'analyse de l'arbre montre que le type de rotation est la variable la plus discriminante pour la partition des données, séparant les rotations courtes des rotations longues. Par la suite, l'ordre des variables discriminantes diffère en fonction du type de rotation :

Pour les rotations courtes, une fertilisation avec une fréquence élevée (conduite PFSF+) couplée à un travail du sol profond semble mener à un maintien de la teneur en carbone des sols (évolution « CN+Δ- ; PK=Δ+ ». De la même manière, une fertilisation fréquente et basée sur des amendements diversifiés (conduite PFDF+) semble induire un maintien de la fertilité des sols avec peu de variabilité (évolution « CN=Δ- ; PK=Δ+ »). Il s'agit donc de deux types de conduites qui conduisent à un maintien global de la fertilité chimique des sols. L'interaction entre le travail du sol profond et les rotations courtes est cohérente : les rotations courtes ont une fréquence plus élevée de prairies temporaires, lesquelles peuvent nécessiter un travail du sol plus intense avant début d'une nouvelle rotation. De la même manière, l'interaction entre les conduites de fertilisation PFDF+ et PFSF+ et les rotations de type « Courte » s'explique par la place importante occupée par les prairies dans ces rotations : l'utilisation par le pâturage induit de fortes restitutions par les animaux.

Pour les rotations longues, le couplage d'un travail superficiel ou d'un labour profond avec une conduite de fertilisation basée sur des apports peu fréquents d'amendements solides (conduite FSRF- semble permettre le maintien de la teneur en carbone des sols (évolution « CN+Δ- ; PK=Δ+ »). Pour toutes les autres conduites de fertilisation, cette conduite peut toutefois entrainer une variabilité importante de la fertilité chimique (évolution « CN=Δ+ ; PK=Δ+ »).

A l'inverse, peu importe le type de fertilisation, le labour superficiel semble être associé à une fertilité avec peu de variations (évolution « CN=Δ- ; PK=Δ- »). L'interaction entre une fumure basée sur des amendements solides plus ou moins riches en éléments minéraux et les rotations longues s'explique par la nécessité de maintenir une fertilité dans des parcelles ne pouvant que peu compter sur l'effet
<figure><img src="image_60.png" /><figcaption>Figure 44 : Répartition des conduites de fertilisation adoptées sur l'installation expérimentale</figcaption></figure>

<figure><img src="image_61.png" /><figcaption>Figure 45 : Répartition des rotations adoptées sur l'installation expérimentale</figcaption></figure>
des prairies permanentes. L'effet des couverts végétaux, dont l'implantation est favorisée par des rotations longues incluant des alternances de cultures de printemps et d'hiver, ne doit pas non plus être négligé. L'arbre de décision met en évidence le fait que des rotations longues peuvent être mises en place sans nécessairement que la fertilité chimique des sols ne soit affectée. Néanmoins, elles peuvent également être source d'une plus grande variabilité de la fertilité, ce qui ne constitue pas une situation idéale dans un système de culture.

## 5. Analyses des pratiques culturales en lien avec l'organisation spatiale du système

L'installation expérimentale bénéficie d'un parcellaire relativement groupé. Néanmoins, la mise en relation des différentes conduites culturales et de l'évolution de la fertilité chimique avec la distance des parcelles au siège de l'installation expérimentale met en évidence un certain nombre de contraintes liées au système. En particulier, l'élevage bovin laitier nécessite d'avoir des surfaces pâturables relativement proches du siège de l'installation en raison de la traite des vaches. Cela a donc nécessairement des conséquences sur la conduite de ces parcelles. Ce phénomène est illustré par la figure 44, qui met en évidence que les parcelles du secteur des Ravenel (parcelles -RA) ont une conduite de fertilisation largement liée au pâturage (conduites PFDF+ en particulier), qui témoigne de la présence importante des animaux sur ces parcelles. A l'inverse les parcelles situées à plus grande distance du siège, telles que les parcelles du secteur des Petites Fin (parcelles -PF), de Saumnaumont (parcelles -SA) et de Beaufroid (parcelles -BE) ont des conduites de fertilisation marquées par l'absence de pâturage et l'apport d'amendements solides (conduites FSPF- et FSRF-). Ces parcelles sont également physiquement séparées de parcelles telles que celles des Justices par une route départementale (D266), ce qui limite le déplacement des animaux et donc leur pâturage.

En revanche, l'effet de la distance au siège sur le type de rotation adopté semble moins évident (figure 45). En effet, bien que les parcelles proches semblent être conduites avec des rotations plutôt courtes (voir secteur des Ravenel), cela n'est pas systématique. Cela est dû à des aspects pratiques : certaines parcelles ne présentent pas de clôture permanente, ou sont au bord de routes, ce qui complique la contention des animaux. A l'inverse, des parcelles éloignées du siège peuvent tout de même être conduites en rotations courtes (voir secteur des Hauts du Bois -HB). La longueur des rotations semble affectée par un effet d'îlot lorsque des prairies permanentes se trouvent à proximité des terres labourables. Ce phénomène peut notamment être constaté dans les secteurs de Haut du Bois (-HB), des Moines (-MO) et de Domvallier (-DO). Les îlots qui contiennent des prairies temporaires ont nécessairement une présence plus importante d'animaux, ce qui justifie l'intérêt d'avoir plus de prairies temporaires à proximité.

La figure 46 montre qu'il n'y a pas de lien manifeste entre les pratiques de travail du sol et l'éloignement au siège de l'exploitation. Ce résultat est cohérent avec l'absence de corrélation entre le travail du sol et les autres conduites culturales constatée paragraphe C.1. (Etude de l'association deux à deux des variable). Les pratiques de travail du sol sont dépendantes de nombreux paramètres qui incluent le type de rotation, mais aussi la texture du sol et des propriétés propres aux parcelles telles que le salissement. Tous ces paramètres n'ont pas pu être pris en compte dans cette étude, ce qui pourrait expliquer ce résultat.

Enfin, la figure 47 met en évidence que les parcelles qui présentent les évolutions de fertilité les moins favorables (baisse du phosphore et du potassium ou forte variabilité) sont plutôt des parcelles situées loin du siège de l'exploitation agricole (secteurs de Saumnaumont (-SA) et de Beaufroid (-BE)), et donc moins mobilisées pour le pâturage. Cela souligne à nouveau l'importance des animaux dans le maintien de la fertilité des sols.
<figure><img src="image_62.png" /><figcaption>Figure 46 : Répartition des conduites de travail du sol adoptées sur l'installation expérimentale</figcaption></figure>

<figure><img src="image_63.png" /><figcaption>Figure 47 : Répartition des différentes évolutions de la fertilité chimique constatées sur l'installation expérimentale</figcaption></figure>
# Discussion

## A. Limites des indicateurs opérationnels mobilisés dans le cadre du projet QualiSolsBio

La mise en place de l'observatoire QualiSolsBio en Grand-Est a été réalisée sur un pas de temps court, pour être compatible avec les différents objectifs de ce stage. Cette contrainte temporelle est à l'origine de biais qui peuvent avoir influencé les résultats présentés dans le cadre de cette étude. Une première source de biais identifiée réside en les conditions climatiques dans lesquelles les mesures de terrain ont été réalisées. Certains tests ont ainsi été réalisés sur des sols tout justes ressuyés, tandis que d'autres ont été réalisés sur des sols très secs. En particulier, les sols argileux peuvent présenter des fentes de retrait qui peuvent considérablement influencer les résultats des tests Beerkan, même lorsque la mise en place du test au champ a essayé de limiter ce type de risque.

Les méthodes mobilisées dans le cadre du projet QualiSolsBio sont une forme de compromis entre exactitude des données collectées et faisabilité des analyses. En effet, la réalisation des tests a été confiée à aux acteurs de terrains et donc à un public varié, constitué de techniciens, de stagiaires ou encore de conseillers agricoles. De fait, ces tests présentent un certain nombre de limites, lesquelles ont été constatées dans cette étude. Par exemple, les slake-tests ont révélé que pour certains agrégats, la note de stabilité attribuée pouvait évoluer positivement entre la première et la deuxième phase du test. Cette possibilité a été envisagée par le concepteur même du kit de test (Herrick et al. 2001), mais caractérisée de mineure (inférieure à 5% des échantillons). Cependant, dans le cadre des échantillons QualiSolsBio en Grand-Est, cette situation est apparue pour une proportion plus importante des échantillons. Afin de mieux caractériser les dynamiques de dégradation des agrégats dans l'eau, (Vanwindekens et al. 2023) ont proposé une méthode dite du QuantiSlakeTest prenant en compte l'évolution de la masse des agrégats. Cette méthode aurait pu constituer une approche plus fine de la stabilité des agrégats dans le cadre du projet QualiSolsbio.

Par ailleurs, la forte hétérogénéité des résultats des tests beerkan questionne l'interprétabilité des résultats dans la suite du projet. Une manière simple de lutter contre cette hétérogénéité aurait été de d'augmenter le nombre de répétitions de ces tests. Néanmoins, cela remettrait en cause la faisabilité de l'ensemble de ces tests sur une journée de travail. A titre indicatif, la réalisation de l'ensemble des mesures et prélèvements prévus dans le cadre du projet QualiSolsBio représentait environ 3h30 de travail par parcelle, dont au maximum 2 heures de tests Beerkan.

La difficulté d'interprétation des différents tests pris indépendamment souligne la pertinence de croiser ces indicateurs avec d'autres, notamment les résultats de la notation VESS, ainsi qu'avec les résultats des analyse chimiques. C'est là toute la pertinence du projet QualiSolsBio, qui vise à avoir une approche relativement complète de la qualité des sols en agriculture biologique.

## B. Etude de l'évolution de la fertilité chimique au sein de l'IE d'ASTER

### 1. Discussion des résultats

L'étude des trajectoires de fertilité des parcelles de l'installation expérimentale révèle que la fertilité des sols dépend de paramètres qui peuvent évoluer indépendamment. En particulier, les teneurs en phosphore Olsen et en Potassium n'ont pas évolué de la même manière que les teneurs en carbone, en azote, et la CEC. Ce résultat invite à reconsidérer la manière dont est pensée la fertilisation des sols.
<figure><img src="image_64.png" /></figure>
L'étude des trajectoires de fertilité permet de distinguer quatre types d'évolution de la fertilité, parmi lesquels le type d'évolution « CN=Δ- ; PK=Δ- » est le plus intéressant du point de vue agronomique. C'est aussi l'évolution la plus en cohérence avec la philosophie de l'installation expérimentale, à savoir de « faire au mieux avec les ressources du milieu ». Les pratiques qui y sont liées permettent de maintenir la fertilité sur le long terme, et de garantir une fertilité stable des autres pratiques. Les évolutions « CN+Δ- ; PK=Δ+ » et « CN=Δ+ ; PK=Δ+ » semblent bénéfiques en apparence, mais la variabilité qu'elles impliquent peut être difficile à gérer dans un système que l'on souhaite optimisé pour la production alimentaire. Enfin, l'évolution « CN=Δ- ; PK=Δ+ » est celle que l'on doit éviter, car elle correspond à une diminution nette de la fertilité chimique des sols. Cette situation illustre également les risques de diminution des teneurs en phosphore et en potasse des sols en agriculture biologique.

La prairie temporaire est un élément incontournable dans la gestion et le maintien de la fertilité chimique des sols. C'est un résultat manifeste apporté par l'arbre de décision, la longueur de la rotation étant le paramètre responsable de la première séparation des données. Ce résultat est cohérent avec la littérature. Faire de la prairie temporaire un élément central des rotations est un levier majeur de préservation de la fertilité chimique (Piutti et al. 2015).

## 2. Comparaison avec des résultats issus d'autres expérimentations long terme en agriculture biologique en Europe

### a. Comparaison avec les résultats de l'essai DOK (Fibl, Suisse)

Les expérimentations long-terme en agriculture biologique réalisant un suivi dans le temps de la fertilité des sols sont peu nombreuses en Europe. L'essai DOK conduit par le Fibl en Suisse depuis 1978 réalise ce type de suivi, avec différentes conduites culturales comparées sur le temps long. Cet essai se distingue significativement de la démarche adoptée sur l'IE : C'est un essai randomisé de comparaison de pratiques en agriculture biologique et en agriculture conventionnelle. Il est conduit sur un sol à dominante limoneuse (71% d'argiles), ce qui le distingue nettement des sols de l'IE. Néanmoins, dans le cadre de notre étude, le type de sol n'étant pas significativement lié à l'évolution de la fertilité, la comparaison de ces deux systèmes est jugée pertinente. Dans le détail, la rotation étudiée dure sept ans, dont deux de prairie temporaire, et intègre notamment des pommes de terre, du soja et des couverts végétaux (description essai DOK). Aux vues de ces éléments, ce type de rotation correspondrait à une rotation de type « Longue Div+ », avec un haut niveau de diversification. Parmi les différents essais du DOK, ce sont les essais BIOORG 1 et 2 qui se rapprochent le plus de la situation agronomique de l'installation expérimentale. Pour ces essais, la fertilisation est assurée par des apports de fumier composté et de lisier, à hauteur de la production 1,4 UGB/ha pour BIOORG 2 et 0,7 pour BIOORG, ainsi que par la restitution de couverts végétaux (Fliessbach et al. 2024).

L'analyse de l'évolution des stocks de carbone et d'azote total des sols des essais BIOORG 2 montrent que ces teneurs se sont maintenues sur la durée de l'étude. Dans le cadre de ce stage, ce sont des teneurs en carbone et en azote qui ont été mesurées, l'évolution de la densité apparente du sol n'a pas pu être prise en compte. Néanmoins, ces résultats sont cohérents avec les enseignements de l'arbre de décision, qui montre que des rotations longues couplées avec une fumure diversifiée et fréquente permet de maintenir des teneurs en carbone et en azote constantes (évolutions « CN=Δ+ ; PK=Δ+ » et « CN+Δ- ; PK=Δ+ »). A l'inverse, la conduite BIOORG 1 a conduit à une diminution des stocks de carbone et d'azote. Notre étude n'a pas permis d'identifier une situation agronomique au sein de l'IE qui provoque une diminution des teneurs en carbone et en azote. Néanmoins, ces résultats soulignent l'importance de maintenir un bon niveau de fumure pour préserver la fertilité des sols.

Les sols de l'essai DOK ont connu une nette baisse de leur teneur en phosphore soluble à partir de la mise en place de l'essai, qui a marqué la fin de la supplémentation minérale en phosphore du sol. Cette baisse s'est étalée sur la durée des 3 premières rotations, soit 21 ans, et dans les essais BIOORG,
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elle correspond à une division par deux de la teneur en phosphore soluble des sols, passant d'environ 2 mg/kg de sol à moins de 1 mg/kg de sol (méthode d'extraction au CO2). Puis, les teneurs en phosphore se sont stabilisées autour de cette valeur. Cette dynamique du phosphore rappelle celle constatée sur l'installation expérimentale pour le phosphore Olsen, qui a lui aussi connu un déclin avant de se stabiliser. Ces résultats suggèrent que la teneur en phosphore labile des sols en agriculture biologique tend à se stabiliser après une période de déclin suite à l'abandon de la fertilisation minérale. Krause et al. (2024) estiment que cette diminution est liée à un lessivage de phosphore soluble dans les horizons plus profonds du sol.

Ces dynamiques pourraient également être expliquées par l'effet des conduites culturales sur les communautés microbiennes du sol et leur métabolisme. Ainsi, Krause et al. (2025) ont montré qu'au sein de l'essai DOK, les sols des essais conduits en agriculture biologique ont un meilleur potentiel d'acquisition de phosphore organique que les sols des essais conduits en agriculture conventionnelle. La dynamique observée pourrait donc être la conséquence d'un temps d'adaptation des communautés microbiennes aux ressources proposées par le milieu, pour une meilleure valorisation des amendements épandus et des ressources en phosphore du sol. Cette hypothèse ne peut néanmoins pas être affirmée en l'absence d'une part de suivi des caractéristiques des communautés microbiennes dans le temps sur l'essai DOK, et d'autre part d'une caractérisation des communautés microbiennes sur l'installation expérimentale de l'UR ASTER.

**b. Impact de la proportion de prairies dans les rotations sur les stocks de carbone et d'azote : illustration par l'expérimentation long terme du Foulum (Danemark)**

L'essai conduit par l'université d'Aarhus au Danemark présente des caractéristiques qui permettent sa comparaison avec celui conduit sur l'IE d'ASTER. C'est un essai en placettes sur la production laitière en agriculture biologique conduit depuis 1987 sur un sol à dominante sableuse (teneur supérieure à 70%). Les rotations initialement mises en place comportent un tiers de prairies temporaires (trèfle et graminées) ainsi que des céréales sur une durée de 6 ans. Depuis 2006, un second type de rotation a été mis en place avec deux tiers de prairies temporaires. La fertilisation est assurée par l'apports de lisiers avec différentes modalités dans les quantités apportées sur les prairies temporaires (Jensen et al. 2022). Compte tenu de la proportion de prairies dans le premier type de rotation, celui-ci peut être rapproché d'une rotation « Longue Div- » dans le cadre de notre étude. La proportion de prairies dans le deuxième type de rotation dépasse légèrement la proportion de prairies dans les rotations « Courte Div- » de l'IE.

Pour cet essai, les teneurs en carbone organique du sol et en azote total présentent un comportement asymptotique : elles ont connu une augmentation à partir de la mise en place avant de se stabiliser. En particulier, pour les sols concernés par le premier type de rotation, la teneur en carbone est passée d'environ 161 g/kg en 1986 à 17,9 g/kg en 2018, tandis que la teneur en azote est passée de 1,42 g/kg en 1986 à 1,55 g/kg en 2018. Pour le deuxième type de rotation, la teneur en carbone et en azote n'avait pas encore marqué de stabilisation en 2018 (comportement linéaire) (Jensen et al. 2022). Ce type de comportement des teneurs en carbone et en azote n'a pas été constaté au cours de cette étude. Au contraire, la teneur en carbone des sols a marqué un très léger recul lorsque l'installation expérimentale a été convertie à l'agriculture biologique. Cette différence pourrait provenir de l'utilisation des terres avant le début des deux expérimentations. En effet, avant conversion à l'AB de l'IE, des prairies temporaires étaient déjà comprises dans les rotations, tandis que pour l'expérimentation du Foulum, des céréales étaient principalement cultivées (Eriksen et al. 1999). L'augmentation de la teneur en carbone organique du sol est attendue plus importante pour des sols avec des teneurs initiales plus faibles : il est possible que les sols de l'IE aient atteint un état stable en carbone avant le passage en agriculture biologique, tandis que cet état n'a été atteint que plusieurs années après le début de l'expérimentation pour les sols du Foulum.
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En revanche, le comportement asymptotique des teneurs en carbone et en azote une fois l'état stable atteint illustre une situation de maintien de la fertilité pour ces deux paramètres, ce qui coïncide avec certains résultats de notre étude obtenus pour les rotations longues.

## C. Limites de la méthode et propositions d'améliorations

### 1. De la difficulté à travailler à partir de données collectées sur le long terme

L'une des principales difficultés rencontrées au cours de cette étude résidait dans le fait de travailler avec des données collectées sur le long terme. En effet, ce temps long accroît le risque d'inexactitudes dans les données, en raison d'évolutions des méthodes de collecte des données, de changements au sein de l'équipe INRAE, ou encore de changements d'orientation des projets de recherche ou de conduite de l'installation expérimentale.

La réalisation de cette étude a donc débuté par un travail considérable de validation des données issues de différentes séries de mesures (approximation de valeurs pour les données manquantes, vérification des unités et de l'homogénéité des mesures), lequel s'est prolongé jusqu'au milieu du mois d'aout pour certaines bases de données. Malgré ce travail, il n'est pas exclu que certaines opérations culturales n'aient pas été prises en compte, ou de manière erronée. En effet, la collecte des données de l'installation expérimentale fonctionne sur un modèle déclaratif, à savoir que chaque opération réalisée fait l'objet d'une fiche renseignant notamment le type d'intervention, la date, le matériel utilisé etc. Cette fiche est ensuite retranscrite dans la base de données de l'UR. Nous avons constaté que cette retranscription pouvait faire l'objet d'oublis ou d'erreurs, lesquels sont difficiles à identifier compte-tenu de la quantité d'information à traiter. Néanmoins, il a été considéré que ces oublis ponctuels n'ont pas d'effet significatif sur les résultats obtenus, ramenés à la durée totale de l'étude.

Enfin, en raison des orientations de recherche de l'UR, certains paramètres n'ont pas fait l'objet de mesures sur l'ensemble de la durée de l'étude. Il s'agit par exemple des valeurs de restitutions de matière organique liées aux couverts végétaux. Afin de pallier ce manque de données, des estimations ont été réalisées à partir de données de l'installation expérimentale, plutôt qu'à partir de données de référence issues de la littérature. Ce choix a été réalisé afin de tenir compte des spécificités de l'installation expérimentale, mais induit nécessairement des approximations. Par exemple, les rendements des couverts végétaux peuvent avoir été surestimés ou sous-estimés, notamment en raison de variations interannuelles des conditions climatiques.

### 2. De la pertinence des indicateurs choisis pour la caractérisation du système

Le travail réalisé dans le cadre de cette étude est une première caractérisation des composantes du système de production de l'installation expérimentale au vu d'expliquer les différentes trajectoires de fertilité des parcelles. Les indicateurs choisis pour réaliser cette caractérisation sont donc adaptés aux spécificités de ce système. Néanmoins, au vu des résultats de cette étude, la question de la pertinence de certains indicateurs peut être soulevée. En particulier, la caractérisation des pratiques de travail du sol a pu être incomplète, même si chaque intervention de travail du sol a été consignée par les techniciens de l'installation expérimentale (type d'outil, profondeur de travail). Pour améliorer cette caractérisation dans des projets futur, l'indicateur STIR (Soil Tillage Intensity Rating) pourrait être mobilisé. Celui-ci prend en compte le type de travail réalisé, sa profondeur, ou encore la vitesse de travail et permet d'obtenir un score qui donne le niveau de perturbation du sol.
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