[Paroles de doctorants] Rémi Mahmoud : Modéliser la performance de cultures associées annuelles. Une approche combinant écologie fonctionnelle et science des données

Rémi Mahmoud porte une thèse cofinancée par #DigitAg et l’Inra

J’ai fait mes études à l’INSA de Rennes, option Génie Mathématique. J’ai découvert l’agronomie lors de mon stage de master 2 en 2018 et ce domaine m’a fortement plu. J’ai depuis longtemps la volonté de faire une thèse et l’occasion s’est présentée pendant mon stage de M2 de continuer le travail que j’effectuais à ce moment. Je vois dans ces 3 ans de thèse une opportunité de creuser ce sujet dans le détail et de mieux comprendre le fonctionnement des cultures associées, qui sont un des leviers d’une agriculture durable.

Les cultures associées (deux cultures ou plus qui se développent sur une même parcelle agricole pendant une période significative de leur cycle de croissance) sont un atout majeur pour le développement d’une agriculture durable. Ma thèse s’inscrit dans la modélisation de la performance de ce type de cultures. Il s’agit de concevoir des modèles statistiques permettant de prédire la performance (rendement) de cultures associées annuelles. Pour cela, je dispose d’une base de données où des valeurs de traits fonctionnels (hauteur, biomasse etc.) sont mesurés sur des espèces (pois, blé, lentilles etc.) dans différents environnements (sites, années). L’idée est de calculer des métriques rendant compte de la complémentarité des espèces et d’autres la plasticité. En effet, des théories de l’écologie des communautés indiquent que les processus de complémentarité et de plasticité sont fortement impliqués dans le fonctionnement des couverts mélangés. A partir de ces indicateurs et de variables pédo-climatiques (sol et climat), je pourrai développer ces modèles statistiques. Le but est de pouvoir déterminer quels espèces et quelles variétés fonctionnent bien entre elles, en fonction du pédo-climat considéré.

Mon sujet s’inscrit naturellement dans la suite de mon stage de master 2. Il me convient car il est pluridisciplinaire (écologie, agronomie et statistiques). Il s’inscrit dans la recherche de solutions efficaces et durables pour l’agriculture qui fait face à de nombreux défis.

Depuis la fin de mon stage de master, la base de données avec laquelle j’avais travaillée a été fortement enrichie par mes encadrants. Je dois donc d’abord la reprendre en main et en effectuer une analyse descriptive complète. En fin de stage de master 2, j’avais observé une relation quasi linéaire entre le rendement du blé en culture associée et la différence de vitesses de croissance de biomasses (vitesse de croissance de la biomasse du blé – vitesse de croissance de la biomasse du pois). J’aimerais voir si on retrouve ce résultat pour d’autres espèces.

Modéliser la performance de cultures associées annuelles. Une approche combinant écologie fonctionnelle et science des données

  • Date de démarrage : novembre 2019
  • Université : Université de Montpellier
  • Ecole doctorale :  I2S –  Information Structures Systèmes
  • Discipline / Spécialité : Biostatistiques
  • Directeur de thèse : Nadine Hilgert, Inra MISTEA
  • Encadrant(es)  : Pierre Casadebaig & Noémie Gaudio, Inra AGIR
  • Financement : #DigitAg – Inra
  • #DigitAg : Thèse cofinancée – Axes 5, 6 – Challenge 1

Mots-clés : cultures associées, statistiques, agroécologie

Résumé :

L’utilisation de la diversité végétale cultivée émerge comme l’un des leviers pour s’orienter vers une agriculture durable. En effet, la diversité d’une communauté végétale augmente et stabilise la production primaire via des effets de complémentarité entre plantes. Pour l’agriculture, l’enjeu actuel est de déterminer quels mélanges d’espèces améliorent la performance globale du système via une meilleure utilisation des ressources environnementales disponibles dans le système de culture considéré. Bien que l’intérêt agronomique de ces couverts mélangés (i.e. cultures ssociées)
ait été mis en évidence expérimentalement en contexte bas intrants, les conclusions de ces travaux soulignent la variabilité de ces résultats selon les conditions environnementales.
Notre objectif est de développer des approches prédictives (modèles statistiques) basées sur des théories issues de l’écologie des communautés pour concevoir des couverts mélangés. Ces théories suggèrent que deux processus sont particulièrement impliqués dans la performance des couverts mélangés. La complémentarité de niches peut être quantifiée par la distance entre des traits fonctionnels clés (caractéristiques morphologiques et physiologiques de la plante) des composantes du mélange. La plasticité phénotypique peut être quantifiée par la variance des ces traits entre différentes conditions de culture. Nous cherchons à appliquer ces concepts à des espèces annuelles sélectionnées et cultivées en mélange, en calculant des métriques de complémentarité et de plasticité pour prédire la performance de ces couverts dans une large gamme d’environnements. Pour cela, nous disposons d’une base de données de mesures de traits sur une dizaine d’espèces, chacune représentée par plusieurs variétés et dans différents environnements (sites, années). A partir de ces mesures et de variables pédo-climatiques, nous mobiliserons des analyses statistiques considérant les traits de manière indépendante (trait par trait) ou multivariée (multi-trait).

 

Contact:  remi.mahmoud  [AT] inra.fr​ – Tél : +33 (0) 5 61 28 53 70

Communications / Publications

Mahmoud, Rémi & Gaudio, Noémie & Casadebaig, Pierre & Gendre, Xavier & Bedoussac, Laurent & Corre-Hellou, Guénaëlle & Fort, Florian & Journet, Etienne-Pascal & Litrico, Isabelle & Naudin, Christophe & Violle, Cyrille. (2018). A trait-based approach to understand and predict the performance of arable annual mixed crops. International Conference on Ecological Sciences sfeécologie2018, 22-25 Oct 2018, Rennes (France)