Utilisation des données sur l’eau dans le sol et l’eau souterraine lors de la conception de stratégies d’adaptation à la sécheresse

Gary Parkin, professeur agrégé, Université de Guelph, 2013 - 2014

Enjeu

En 2012, la majeure partie du Sud de l’Ontario a reçu beaucoup moins de précipitations qu’habituellement, ce qui a causé une diminution importante de la production fourragère. La sécheresse pendant les saisons de croissance peut avoir un grave impact sur le rendement des récoltes, surtout pour les grandes cultures qui ne sont pas irriguées, comme les cultures fourragères, le blé, le soja et le maïs. Les agriculteurs cherchent continuellement de meilleurs systèmes de gestion afin de réduire la gravité et la variabilité des incidences de la sécheresse.

Deux projets ont abordé ce problème:

• Projet 1 : [2008–2012] Towards Economic and Environmental Sustainability in Agriculture through the Implementation of Combined Beneficial Management Practices and Remedial Approaches Designed to Minimize Impacts to Water Quality(Vers une durabilité économique et environnementale en agriculture par la mise en œuvre de pratiques combinées de gestion bénéfiques et de mesures correctives conçues pour minimiser les impacts sur la qualité de l’eau), David Rudolph, Université de Waterloo

Dans le cadre de ce projet, on a étudié la quantité d’eau drainée quotidiennement dans les canalisations souterraines, l’alimentation de la nappe souterraine et le lessivage de l’azote, à l’aide d’un modèle d’hydrologie du sol, DRAINMOD, sur une base annuelle dans 12 régions de l’Ontario pour fournir de l’information sur la variabilité des dates optimales d’ensemencement du maïs dans chaque région.

• Projet 2 : [2004–2007] Validation and Use of Two Models for Estimating Optimum Crop Planting Dates, Soil Water Balance, and Nitrogen Leaching(Validation et utilisation de deux modèles pour estimer les dates optimales d’ensemencement du maïs, l’équilibre eau-sol et le lessivage de l’azote), Gary Parkin, Université de Guelph

Deux modèles (SHAW et DRAINMOD) ont servi à estimer les budgets d’eau et d’azote pour 12 régions de l’Ontario. Les modèles ont été validés avec des données de terrain de température et de l’humidité disponible du sol.

L’utilisation des résultats du modèle DRAINMOD obtenus dans les projets initiaux permet de résumer les incidences historiques des sécheresses sur le rendement du maïs. Non seulement la base de données du modèle contient de l’information sur les incidences des sécheresses dans chacune des 12 régions sur une période de 48 ans, mais elle comprend aussi l’effet de trois différentes textures de sol sur le rendement. Par conséquent, le premier objectif de l’étude proposée est d’utiliser les résultats de la modélisation de l’hydrologie du sol pour évaluer le risque des incidences des sécheresses sur le rendement du maïs.

Il y a peu d’études à long terme sur les incidences d’une rétention accrue de l’humidité du sol sur le rendement des cultures en semis direct (sans labour) pendant des périodes de sécheresse. Pour combler cette lacune de connaissances, le deuxième objectif de cette étude est d’appliquer les données de contenu en eau du sol obtenues sur une base horaire pendant une période de 10 ans (de 2001 à 2010), dans des systèmes sans labour et avec labour, afin de déterminer si les systèmes sans labour permettent de conserver l’humidité du sol et d’accroître les rendements de culture.

Projet

La recherche proposée se fonde sur les résultats des deux projets initiaux. Une des séries de résultats de DRAINMOD qui n’a pas été analysée dans le projet initial porte sur la réduction du rendement de maïs causée par les périodes sèches en saison de croissance. Ces données seront utilisées pour évaluer statistiquement la variabilité régionale des différences texturales du sol sur les incidences de la sécheresse, ce qui n’a jamais été réalisé à l’échelle proposée, soit une période de 48 ans, dans 12 régions de l’Ontario, à l’aide de trois classes de textures du sol. Les pertes économiques dues à la sécheresse seront estimées à l’aide des prix du maïs qui ont prévalu au cours de ces 48 ans.

Des mesures sur le terrain de température et de l’humidité disponible du sol ont été recueillies dans deux systèmes de travail du sol – sans labour et avec labour – entre 2001 et 2010 à la station de recherche Elora. Cette série de données dans le temps sera analysée statistiquement pour déterminer les différences entre les deux types de travail du sol lien avec le rendement de la culture et les conditions météorologiques.

Les estimations des réductions annuelles de rendement du maïs fourniront aux agriculteurs des renseignements d’ordre économique qu’ils pourront utiliser au moment de décider s’ils adoptent un système agronomique résistant à la sécheresse, comme les semis directs (sans labour). Par exemple, si le résultat montre une perte économique moyenne annuelle importante due à la sécheresse, cela pourrait encourager plus d’agriculteurs à changer du système classique de labour du sol au système de gestion sans labour.

Les résultats modélisés de même que les données de terrain serviront à déterminer si l’on peut utiliser l’humidité du sol et la profondeur de la nappe d’eau souterraine pour estimer les sécheresses à venir, en comparant les valeurs aux moyennes à long terme précédant immédiatement une saison de croissance affectée par la sécheresse.

En résumé, le projet produira les connaissances suivantes:

1. Des estimations modélisées (DRAINMOD) de la réduction annuelle du rendement du maïs résultant des conditions de sécheresse.
2. Les différences mesurées sur le terrain de l’humidité du sol et de la température entre des systèmes sans labour et avec labour
3. Un outil de prédiction du risque de sécheresse basé sur la profondeur de la nappe d’eau souterraine et l’humidité disponible du sol.

Produits

Produits anticipés

1. Présentations aux réunions d’agriculteurs, y compris aux colloques Farmsmart et Southwest Agricultural Conference en janvier 2015
2. Des articles pour les publications agricoles rurales, dont Country Guide
3. Diffusion des résultats dans un site Web dédié aux questions de bilan hydrique du sol en Ontario

Résultats

Résultats anticipés

• Connaissances accrues liées à l’économie, pour aider à la prise de décision
• Connaissances accrues de l’hydrologie en lien avec le risque de sécheresse en Ontario
• Décisions d’investissement éclairées en lien avec l’adoption potentielle de système agronomique résistant à la sécheresse.