La recherche centrée sur l'exploitation se concentre sur la variabilité des rendements dans les systèmes céréaliers des petits exploitants du Népal

Les systèmes de culture céréalière des petits exploitants sont essentiels à la sécurité alimentaire et nutritionnelle dans la plupart des régions du monde en développement. Cependant, la productivité de la plupart des champs de riz, de maïs et de blé est bien en deçà de son potentiel. L'une des causes profondes est liée à l'incapacité des agriculteurs à gérer la variabilité.

Les agriculteurs sont confrontés à une multitude de facteurs de perte de rendement liés à la qualité variable des sols à travers le paysage et à l'imprévisibilité de la réponse des cultures causée par un climat fluctuant.

Les systèmes d'aide à la décision généralisés sont intrinsèquement moins efficaces pour répondre à la variabilité. Dans le cas des systèmes de recommandation d'application d'éléments nutritifs, les systèmes de recommandation au niveau national ou même au niveau du district sont souvent insuffisants en raison de leurs approches globales qui sont trop rigides pour s'adapter aux circonstances uniques d'un agriculteur.

Non seulement ces systèmes généralisés produisent moins de céréales, mais ils ont également tendance à gaspiller les ressources d'une ferme en raison d'une utilisation inefficace des nutriments. Le recours continu à ces systèmes favorise les déséquilibres des éléments nutritifs du sol qui peuvent augmenter le risque de dommages environnementaux par l'émission de gaz à effet de serre, la contamination des eaux souterraines ou la dégradation des sols.

Une équipe mondiale de chercheurs se concentre sur l'établissement d'alternatives viables aux approches généralisées des applications de nutriments. Les résultats de leurs récentes recherches publiées dans le Elsevier Journal Systèmes agricoles décrit une stratégie « spécifique au site » qui a beaucoup contribué à améliorer les résultats obtenus à partir d'un vaste réseau de petites exploitations céréalières au Népal.

« Des recherches antérieures nous indiquent qu'une bonne gestion des éléments nutritifs a le potentiel de doubler les rendements céréaliers dans les champs des petits exploitants, ce qui a un grand potentiel pour améliorer leur viabilité et leur résilience », Explique Dr Sudarshan Dutta, auteur correspondant et scientifique de l'Institut Africain de Nutrition Végétale (APNI). «Notre approche centrée sur les agriculteurs est centrée sur l'identification des meilleures combinaisons de source de nutriments, de taux, de calendrier et de placement pour chaque agriculteur, ainsi que les dates optimales pour le repiquage du riz ou le semis de maïs et de blé.»

Leur recherche est basée sur un outil d'aide à la décision à la ferme appelé Expert en nutriments (NE). Le système logiciel est bien testé dans toute l'Asie du Sud et du Sud-Est, en Chine et en Afrique subsaharienne et s'avère être un moyen adaptable de mettre en œuvre une forme plus précise de gestion des éléments nutritifs capable de s'adapter à la combinaison unique de conditions rencontrées par les petits agriculteurs.

Dans cette étude, les chercheurs ont comparé NE aux approches généralisées communes telles que la pratique commune des agriculteurs et les recommandations du gouvernement, tout en testant également une analyse statistique avancée conçue pour aider à expliquer la variabilité des cultures céréalières dans cette région.

Les données ont été collectées à partir des parcelles recevant les différentes prescriptions de fertilisation et ont été connectées à un modèle de « forêt aléatoire » basé sur l'apprentissage automatique conçu pour découvrir les modèles dominants parmi une longue liste de prédicteurs potentiels de rendement des cultures. Le résultat a été un classement des principaux facteurs contrôlant les rendements du riz, du blé et du maïs pour chaque stratégie de gestion des éléments nutritifs testée.

« Notre introduction de l'apprentissage automatique représente une innovation pour aider à identifier les principales limites de tout programme de gestion des nutriments » expliqua Dutta.

L'une des principales conclusions de l'étude a été la validation plus poussée de NE, qui a généré des résultats supérieurs en termes de productivité, de rentabilité et d'efficacité d'utilisation des nutriments à travers le réseau de 600 essais à la ferme.

L'exercice d'analyse des données d'apprentissage automatique a clairement identifié l'absorption des nutriments des plantes comme le meilleur prédicteur de la variabilité du rendement des cultures céréalières. Expert en nutriments est une approche basée sur les plantes qui détermine les besoins en éléments nutritifs spécifiques aux cultures en fonction des relations connues entre l'absorption des éléments nutritifs des plantes et le rendement.

En creusant plus profondément, l'analyse a permis à l'équipe de recherche de mieux comprendre lequel des principaux éléments nutritifs des plantes a eu le plus grand impact sur les rendements du riz, du maïs et du blé, et comment l'utilisation de tout système de recommandation a tendance à modifier l'ordre d'importance.

« L'un des principaux objectifs de cette recherche est de présenter une image plus claire aux décideurs politiques de la voie à suivre », explique le Dr Dutta. « Nous devons continuer à nous concentrer sur le développement de systèmes de gestion des nutriments crédibles, exploitables et réactifs pour les petits producteurs de céréales de la plaine indo-gangétique et au-delà. »

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Accusé de réception
Ce résumé est extrait de l'article publié par Timsina et al. 2021. Amélioration de la gestion des nutriments dans les céréales à l'aide de Nutrient Expert et d'outils d'apprentissage automatique : productivité, rentabilité et efficacité de l'utilisation des nutriments. Systèmes agricoles. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2021.103181

L'équipe ci-dessus est composée de chercheurs de la Global Evergreening Alliance, Melbourne, Australie ; Institut Africain de Nutrition Végétale, Benguéir, Maroc ; Université Mohammed VI Polytechnique (UM6P), Benguérir, Maroc, Institut Africain de Recherche pour l'Agriculture Durable (ASARI), UM6P, Laâyoune, Maroc ; Département de génie agricole et alimentaire, Institut indien de technologie de Kharagpur, Bengale occidental, Inde ; Forum pour le bien-être rural et la réforme agricole pour le développement (FORWARD), Chitwan, Népal ; Faculté d'agriculture, Université Far-western, Tikapur, Népal; Conseil indien de la recherche agricole, Institut central de recherche pour l'agriculture des terres arides, Hyderabad, Inde ; CIMMYT, Dhaka, Bangladesh ; Institute for Study and Development Worldwide, Homebush West, Australie.

Contributeurs APNI: Gavin Sulewski, rédacteur en chef, et Sudarshan Dutta, scientifique