Similarity of maize seed number responses for a diverse set of sites | Similarité des réponses du nombre de grains par épi de maïs pour un jeu de sites variés

français. La modélisation précise des rendements du maïs (Zea mays L.) dans divers environnements nécessite une simulation réaliste du nombre de grains par épi. La réponse du nombre de grains à la croissance ou à l'interception de la lumière aussitôt après la pollinisation a été décrite avec différents types de fonctions. L'objectif de cette étude était de comparer les réponses du nombre de grains par épi au rayonnement solaire intercepté ou à la croissance de l'épi avec les données provenant d'un ensemble de sites variés. L'hybride Pioneer 3394 planté près de Temple (Texas, USA) en 1999 avec 2,5 à 20 plants/m2 a montré une relation linéaire entre le nombre de grains et la lumière interceptée durant les 11 jours qui ont suivi la sortie des soies ainsi qu'avec le taux de croissance de l'épi durant ces mêmes 11 jours. Des réponses linéaires similaires ont été trouvées pour trois hybrides au Canada avec 4 à 13 plants/m2. De même, la relation pour Pioneer 3394 à Temple a été trouvée similaire à celle obtenue pour le même hybride cultivé en Pennsylvanie ainsi qu'au Kenya. Ainsi, sous diverses conditions d'environnement de ces études, une relation linéaire avec le nombre de grains apparaît comme raisonnable dans ces sites. De telles relations linéaires avec le nombre de grains sont critiques pour appréhender l'optimisation de la densité de plantation afin d'atteindre le maximum de production de grains par unité de surface de sol. En l'absence de stress dû à la sécheresse, la densité optimale sera la densité de plantation minimale qui permettrait d'atteindre l'interception pratiquement complète du rayonnement au moment de la sortie des soies. Comme la probabilité de stress hydrique augmente avec la décroissance de la capacité de rétention en eau du sol ou décroît avec les précipitations escomptées, la densité optimale devra décroître en tenant compte de ces facteurs