L'Azote Potentiellement Lessivable (APL) pour prédire le reliquat azoté au printemps en Wallonie

Petit, S. [Nitrawal, Gembloux, Belgique] Vanclooster, Marnik [UCL] Hupin, F. [Nitrawal, Gembloux, Belgique]

Nous proposons ici la présentation des résultats d’un mémoire de fin d’étude Bio-ingénieur réalisé à l’Université catholique de Louvain (Belgique) sous la tutelle du Professeur Marnik Vanclooster (Université catholique de Louvain, Earth and Life Institute) et de Mme Frédérique Hupin (Nitrawal). Le sujet du mémoire était le fruit d’une demande de l’asbl Nitrawal, une association née du Programme de Gestion Durable de l'Azote (PGDA, implémentation wallonne de la Directive Nitrate européenne) qui a pour objet d'accompagner les agriculteurs dans leur démarche pour protéger les ressources en eau. L'objectif de l'étude est le développement d'un modèle d'estimation du reliquat azoté au printemps du profil pédologique des parcelles agricoles via la valorisation des analyses d'azote nitrique à l'automne en région limoneuse et sablo-limoneuse. Cet outil permettra d'augmenter la souplesse des logiciels de conseils de fertilisation par bilan azoté. Une base de données est constituée rassemblant les couples de profils azotés à l'automne (APL) et au printemps (PAP) accompagnés des variables agropédoclimatiques susceptibles d'influencer le stock d'azote minéral durant l'interculture. Une série de modèles de régression conduits par des analyses stepwise sont envisagés pour la sélection des facteurs prépondérant. Une approche d'intelligence artificielle nous permet d'améliorer nos objectifs de prédictions par la construction d'un réseau de neurones artificiels (RNA) capturant 76 % de la variabilité du PAP. Une analyse de sensibilité des facteurs est conduite via une méthode adaptée de Morris.