Quantification et prédiction de la minéralisation nette de l'azote du sol in situ, sous divers pédoclimats et systèmes de culture français

Francés. Dans le contexte actuel où l’agriculture doit produire de façon durable, la gestion de l’azote doit être raisonnée de plus en plus finement pour atteindre des objectifs multiples de rendement et de qualité des produits récoltés mais aussi de respect de l’environnement. Ces objectifs ne peuvent être atteints qu’en pilotant la fertilisation azotée au plus près des besoins de la plante et en adaptant le système de culture en interculture afin de réduire les pertes d’azote nitrique et sous forme gazeuse. Pour cela, il convient de connaître et de prévoir précisément la dynamique saisonnière de la minéralisation de l’azote organique du sol in situ. L’objectif de ce travail de thèse est double: (i) quantifier la dynamique de minéralisation nette in situ de l’azote organique du sol durant une année calendaire au champ, et (ii) expliquer et prédire cette minéralisation in situ pour une large gamme de pédoclimats et de systèmes de grande culture français. La minéralisation de l’azote in situ a été estimée en sol nu à l’aide de mesures régulières d’eau et d’azote minéral (O-120 cm) et du programme de calcul LIXIM basé sur un bilan dynamique journalier d’azote. Le concept de temps normalisé permettant de rendre compte des effets de la température et de l’humidité sur la minéralisation de l’azote a également été utilisé afin de normaliser la vitesse de minéralisation in situ en référence à des conditions constantes (vitesse potentielle normalisée). La validité de ce concept a été éprouvée pour une gamme étendue de températures et d’humidités à l’aide d’incubation de sol (conditions contrôlées ou in vitro). La fonction température de type exponentiel (Q10) utilisée initialement a été trouvée inopérante pour des températures supérieures à 25°C ; une fonction de type logistique a été ajustée pour une gamme de températures variant de O à 35 oc et différents sols. La fonction de réponse de la minéralisation à l’humidité s’est avérée variable entre sols, comme suggéré par l’analyse bibliographique ; la fonction humidité initialement utilisée dans le programme LIXTM a été conservée après analyse de sensibilité ayant montré un effet mineur sur nos expérimentations in situ. Les mesures in vitro ont confirmé qu’il n’y a pas d’interaction significative entre température et humidité, comme sous-tendu par le concept de jours normalisés. Deux expérimentations localisées dans le Sud de la France (Toulouse, Drôme) ont permis de montrer, qu’en condition de champ, la dénitrification pouvait représenter une forte perte d’azote quand les apports d’eau sont reçus avec une forte intensité par le sol en été, suite à l’irrigation ou aux pluies d’orage. Une estimation précise de la quantité d’azote minéralisé in situ par bilan dynamique d’eau et d’azote dans ces situations requiert donc une mesure ou une estimation précise de l’azote minéral perdu par dénitrification; or ce phénomène est trop souvent considéré comme négligeable dans les systèmes de grande culture français, ce qui pourrait ne pas être le cas si l’irrigation par aspersion est pratiquée. Le concept de vitesse potentielle normalisée de minéralisation, correspondant à une valeur unique de minéralisation basée sur le temps normalisé, a été globalement validé sur un réseau expérimental de 55 parcelles de grande culture réparties sur l’ensemble du territoire français. Différents méthodes et modèles statistiques ont été testés pour décrire la variabilité observée de la minéralisation potentielle de l’azote in situ. Ainsi, la vitesse de minéralisation in situ de l’azote a été ajustée par RLM (Régression Linéaire Multiple) et PLS (Partial Least Squares Régression). Les formalismes couramment utilisés, correspondant à l’effet de variables quantitatives comme la teneur en argile, en CaCO3 et la quantité d’azote organique, ainsi que la vitesse de minéralisation de l’azote mesurée in vitro n’ont pas permis d’expliquer ni de prédire, avec une bonne précision, la vitesse potentielle de minéralisation de l’azote in situ. Par contre, l’information apportée par des variables qualitatives relatives au système de culture (type de précédent cultural, nature de la rotation, apport régulier ou non de matières organiques exogènes) améliore significativement l’explication de la variabilité et les qualités prédictives des modèles statistiques sélectionnés. Les caractéristiques biologiques du sol, comme le carbone de la biomasse microbienne ou la vitesse de minéralisation in vitro du carbone, ont aussi permis d’améliorer la prédiction de la vitesse de minéralisation de l’azote in situ, confirmant le lien étroit entre minéralisation du carbone et de l’azote organique du sol. Ces variables sont cependant plus difficiles d’accès que les caractéristiques physicochimiques et du système de culture des parcelles. Leur utilisation semble donc plus adaptée pour des modèles de type «recherche » que pour des outils d’aide à la décision nécessitant un paramétrage simple et robuste et des variables d’entrée faciles à acquérir.

Inglés. In the context of sustainable agriculture, nitrogen fertilization must be managed with great accuracy to reach various objectives such as improved crop quality and yield and also the preservation of environment. To achieve these goals, nitrogen fertilization must fit crop demand closely and the cropping system has to be designed to reduce nitrogen loss either in nitrate or gaseous forms. This requires better knowledge of in situ soil net nitrogen mineralization. This work has two mains objectives: (i) quantify the soil organic nitrogen mineralization dynamics for one year in field conditions and (ii) explain and forecast this in situ mineralization for a wide range of pedoclimates and arable cropping systems in France. In situ nitrogen mineralization was calculated in bare soil conditions with frequent measurements of soil water and mineraI nitrogen (up to 120 cm depth) and the use of the LIXIM program, whieh is based on a daily dynamie nitrogen budget. The concept of norinalized time, whieh takes into aeeount the effeet of soil temperature and moisture on nitrogen mineralization, was used to normalise the in situ mineralization rate with reference to constant conditions. The validity of this concept was tested for a wide range of temperature and moisture conditions using soil incubation (in vitro controlled conditions). The exponential temperature function (Q10) initially used was found unsuited to temperatures over 25°C. A logistic function was adjusted for the 0-35°C temperature range in different soils. The function describing the nitrogen mineralization response to soil moisture was found variable between soils, as suggested by literature. We therefore chose to keep the moisture function initially used in the LIXIM program as a sensitivity analysis demonstrated that it has little effect for our in situ experiments. The in vitro experiments confirmed that there was no significant interaction between the effect of temperature and moisture on nitrogen mineralization as postulated in the normalized time concept. Two field experiments located in the South of France (Toulouse, Drôme) allowed us to show that denitrification could be a major cause of N loss in summer when large amounts of water are supplied by irrigation or rainfall. Thus accurate estimation of mineralized N by dynamic water and nitrogen budget in such field conditions requires precise measurement or estimation of the amount of N lost by denitrification. This phenomenon is often considered as insignificant in French arable cropping systems, which could be false when sprinkler irrigation is perfomed. The concept of potential normalized mineralization rate, corresponding to a constant mineralization rate in normalized time, was globally validated in an experimental network formed by 55 arable crop fields distributed over all of France. Two statistical methods were used to describe the observed variability of the in situ potential nitrogen mineralization rate: Multiple Linear Regression (MLR) and Partial Least Squares regression (PLS). The quantitative variables commonly used to explain and predict in situ nitrogen mineralization rate, such as clay and CaCO3 content, stock of organic nitrogen and also nitrogen mineralization rate measured in laboratory conditions, were not good predictors of in situ potential nitrogen mineralization rate. The explanation of in situ nitrogen mineralization variability and the predictive quality of the statistical models were greatly improved by including qualitative variables related to cropping system history, such as preceding crops, rotation type and the occurrence of regular application of organic manures. The use of biological soil characteristics, such as carbon of the microbial biomass and in vitro carbon mineralization rate, further improved the prediction of in situ nitrogen mineralization rate. This confirmed that soil carbon mineralization is closely related to organic nitrogen mineralization. However those biological soil characteristics are less easily accessible than physical and chemical soil characteristics and cropping system information. Consequently the use of biological variables seems more adapted to research models than to decision support tools which require simple and robust parameterization and easily accessible inputs.