{"id":115,"date":"2022-03-01T11:23:05","date_gmt":"2022-03-01T10:23:05","guid":{"rendered":"https:\/\/e-publish.uliege.be\/peyresq22\/?post_type=chapter&#038;p=115"},"modified":"2022-12-20T15:58:29","modified_gmt":"2022-12-20T14:58:29","slug":"determination-dune-date-de-debut-de-drainage-avec-un-outil-de-modelisation-exemple-dutilisation-de-systn-dans-les-hauts-de-france","status":"publish","type":"chapter","link":"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/chapter\/determination-dune-date-de-debut-de-drainage-avec-un-outil-de-modelisation-exemple-dutilisation-de-systn-dans-les-hauts-de-france\/","title":{"raw":"D\u00e9termination d'une date de d\u00e9but de drainage avec un outil de mod\u00e9lisation&nbsp;:&nbsp;exemple&nbsp;d'utilisation de Syst'N dans les Hauts-de-France","rendered":"D\u00e9termination d&rsquo;une date de d\u00e9but de drainage avec un outil de mod\u00e9lisation&nbsp;:&nbsp;exemple&nbsp;d&rsquo;utilisation de Syst&rsquo;N dans les Hauts-de-France"},"content":{"raw":"<div class=\"textbox\">\r\n\r\n<strong>R\u00e9sum\u00e9<\/strong>\r\n<div>\r\n\r\nMalgr\u00e9 les leviers mobilis\u00e9s pour am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des masses d\u2019eau en r\u00e9gion Hauts-de-France, les r\u00e9sultats obtenus restent insatisfaisants. Les zones de captage ayant des teneurs sup\u00e9rieures \u00e0 50 mg.L<sup>-1<\/sup> de nitrate ont \u00e9t\u00e9 class\u00e9es en zones d\u2019actions renforc\u00e9es (ZAR). Dans ces zones, depuis 2018, les agriculteurs y exploitant des parcelles ont l\u2019obligation de r\u00e9aliser des analyses de reliquats azot\u00e9s en entr\u00e9e hiver (REH), avant la p\u00e9riode de drainage, une fois au cours du programme d\u2019action.\r\n\r\nLa date id\u00e9ale pour mesurer ces REH d\u00e9pend des conditions climatiques et notamment du r\u00e9gime des pr\u00e9cipitations. Une date trop pr\u00e9coce sous-estimerait la min\u00e9ralisation de l\u2019azote avant la p\u00e9riode de drainage et donc l\u2019azote potentiellement lessivable (APL). Une date trop tardive sous-estimerait cet APL \u00e0 cause des quantit\u00e9s d\u00e9j\u00e0 lixivi\u00e9es.\r\n\r\n<em>Syst\u2019N\u00ae<\/em> est un mod\u00e8le dynamique de flux d\u2019eau et d\u2019azote \u00e0 pas de temps journalier dans un syst\u00e8me plante \u2013 sol \u2013 atmosph\u00e8re, et dont l\u2019unit\u00e9 de simulation est le croisement entre un syst\u00e8me de culture (SdC), un type de sol, et un climat. Ce mod\u00e8le dynamique associe les formalismes d\u2019autres mod\u00e8les sp\u00e9cifiques \u00e0 des processus biog\u00e9ochimiques, notamment produits par l\u2019INRAe.\r\n\r\nPour chacune des 32 zones identifi\u00e9es de la r\u00e9gion, une station m\u00e9t\u00e9orologique du r\u00e9seau DEMETER proche est associ\u00e9e et un ou plusieurs types de sols majoritaires sont param\u00e9tr\u00e9s dans <em>Syst\u2019N\u00ae<\/em> \u00e0 partir de guides, cartes ou typologies existantes. Une rotation type permettant d\u2019avoir des intercultures courtes et longues probl\u00e9matiques (bl\u00e9 de colza, couvert de moutarde apr\u00e8s bl\u00e9) est d\u00e9finie par ZAR, et deux modalit\u00e9s d\u2019intercultures sont param\u00e9tr\u00e9es\u00a0: une conduite \u00ab classique \u00bb et une conduite avec recul de la date de destruction. Un simulateur stochastique de climat (Cordano &amp; Eccel, 2016) permet de compl\u00e9ter les donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques de l\u2019ann\u00e9e, mises \u00e0 jour hebdomadairement, par une projection climatique \u00e0 court terme \u00ab normale \u00bb. Les quantiles 60\u00a0% et 85\u00a0% des quantit\u00e9s pr\u00e9cipit\u00e9es d\u00e9finissent les projections climatiques \u00ab s\u00e8ches \u00bb et \u00ab humides \u00bb.\r\n\r\nLe cr\u00e9neau de pr\u00e9l\u00e8vements propos\u00e9, \u00e9voluant chaque semaine au fil des pr\u00e9cipitations de la semaine pr\u00e9c\u00e9dente, correspond \u00e0 la date de d\u00e9but de remplissage du dernier horizon param\u00e9tr\u00e9, et \u00e0 la date de fin de remplissage de cet horizon. Les donn\u00e9es sont ensuite publi\u00e9es sur le site de la Chambre d\u2019Agriculture des Hauts-de-France et transmises par mail pour informer les agriculteurs des ZAR d\u00e9j\u00e0 form\u00e9s.\r\n\r\nEn 2020, compte-tenu des pr\u00e9cipitations importantes d\u2019octobre et d\u00e9cembre, la date de drainage simul\u00e9e pouvait aller de fin septembre dans les zones \u00e0 climat oc\u00e9anique (Somme, Pas de Calais), \u00e0 la mi-janvier dans les zones de climat oc\u00e9anique plus d\u00e9grad\u00e9 (Oise, Aisne et Nord) les plus \u00e0 l\u2019Est. La majorit\u00e9 des situations ayant commenc\u00e9 \u00e0 drainer avant la deuxi\u00e8me d\u00e9cade de d\u00e9cembre.\r\n\r\nCes r\u00e9sultats montrent la diversit\u00e9 des situations par rapport au d\u00e9but du drainage et la n\u00e9cessit\u00e9 de bien positionner ce reliquat pour ne pas perdre d\u2019informations sur la lixiviation du nitrate au cours de l\u2019ann\u00e9e.\r\n\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<h1>Introduction<\/h1>\r\n<h2>Contexte des Hauts de France et r\u00e9glementation<\/h2>\r\nLa r\u00e9gion des Hauts-de-France est fortement marqu\u00e9e par l\u2019activit\u00e9 agricole. La surface agricole utilis\u00e9e repr\u00e9sente deux tiers du territoire et les terres arables en occupent 58\u00a0\u00a0% avec 1,8 millions d\u2019hectares. En 2018, 88\u00a0% des terres arables \u00e9taient occup\u00e9es par des 'grandes' cultures dont 64\u00a0% affect\u00e9es aux c\u00e9r\u00e9ales, 12\u00a0% aux ol\u00e9o-prot\u00e9agineux, 17\u00a0% aux cultures industrielles et 7\u00a0% aux pommes de terre (Agreste Hauts-de-France, 2020). Or, l\u2019agriculture est de loin la premi\u00e8re cause d\u2019anthropisation du cycle biog\u00e9ochimique de l\u2019azote continental (Liu et al., 2010) et de nombreuses \u00e9tudes montrent que l\u2019agriculture joue un r\u00f4le important dans l\u2019apparition de pollutions diffuses au nitrate (Beaudoin et al., 2021).\r\n\r\nEn Hauts-de-France, de nombreuses masses d\u2019eau ont un \u00e9tat chimique insatisfaisant \u00e0 cause de pollution par le nitrate. Ainsi, parmi les 35 masses d\u2019eau souterraine en Hauts-de-France, 25 sont en mauvais \u00e9tat chimique dont 14 ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9class\u00e9es \u00e0 cause de la teneur en nitrate (DREAL, 2018), soit 40\u00a0% des masses d\u2019eau souterraine en mauvais \u00e9tat chimique \u00e0 cause du nitrate (Boidron, 2020). La concentration en nitrate dans les eaux souterraines reste assez alarmante sur le territoire, avec une grande partie des mesures d\u00e9passant 40 mg.L<sup>-1<\/sup> (Compernolle et al., 2020).\r\n\r\nEn zone vuln\u00e9rable, soit la quasi-totalit\u00e9 du territoire des Hauts-de-France, les exploitants de plus de 3 ha sont oblig\u00e9s d\u2019utiliser le reliquat de sortie d\u2019hiver (RSH) pour raisonner leur fertilisation. En 2016-2017, ce reliquat a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 sur 82\u00a0% des surfaces pour les exploitants r\u00e9alisant eux-m\u00eames leur bilan de fumure (Agreste Hauts-de-France, 2019).\r\n\r\nDans le cadre de la directive Nitrates, six programmes d\u2019actions ont \u00e9t\u00e9 mis en place. Les quatre premiers programmes ont \u00e9t\u00e9 instaur\u00e9s \u00e0 une \u00e9chelle d\u00e9partementale (1996-2000, 2001-2003, 2004-2007 et 2009-2013). Les r\u00e9sultats n\u2019\u00e9tant gu\u00e8re satisfaisants, un programme d\u2019action national (PAN) a \u00e9t\u00e9 mis en place, renforc\u00e9 par des programmes d\u2019actions r\u00e9gionaux (PAR). Ainsi, deux programmes d\u2019actions nationaux et r\u00e9gionaux ont \u00e9t\u00e9 mis en application en 2014-2018 et en 2018-2022 (Compernolle et al., 2020).\r\n\r\nLe 6<sup>\u00e8me<\/sup> PAR impose un renforcement des mesures r\u00e8glementaires dans des zones dites d\u2019actions renforc\u00e9es (ZAR), zones d\u00e9finies dans les annexes 2 et 3 de l\u2019arr\u00eat\u00e9. Il s\u2019agit notamment de la mesure, apr\u00e8s une formation sp\u00e9cifique, de trois reliquats suppl\u00e9mentaires en d\u00e9but de drainage sur les parcelles o\u00f9 seront pr\u00e9vus les trois RSH r\u00e8glementaires. Cette r\u00e9glementation est \u00e9galement mise en \u0153uvre dans certains bassins d\u2019alimentation de captages (BAC) prioritaires. Ces reliquats azot\u00e9s sont r\u00e9alis\u00e9s par ou \u00e0 la demande des agriculteurs eux-m\u00eames sur les parcelles de leur choix.\r\n\r\nAu vu des probl\u00e9matiques de pollutions azot\u00e9es qui perdurent sur le territoire des Hauts-de-France malgr\u00e9 l\u2019application de la directive Nitrates, il apparait pertinent de remettre en question la d\u00e9marche de gestion des pertes d\u2019azote par obligations de moyens. Coconstruire des objectifs de r\u00e9sultats pourrait \u00eatre int\u00e9ressant pour laisser plus de libert\u00e9 aux exploitants dans leurs pratiques tout en respectant les obligations fix\u00e9es par la directive Nitrates. Ce type de d\u00e9marche est test\u00e9 depuis 2002 en Belgique, \u00e0 travers le projet Nitrawal (aujourd'hui PROTECT'eau[footnote]www.protecteau.be[\/footnote]). Les performances environnementales des exploitants sont contr\u00f4l\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019indicateur de reliquat entr\u00e9e hiver (REH), \u00e9galement appel\u00e9 Azote Potentiellement Lessivable (APL), qui mesure l\u2019azote nitrique dans le sol apr\u00e8s la culture principale de la campagne et donc l\u2019azote susceptible d\u2019\u00eatre lixivi\u00e9 par les pluies hivernales (Wouez., 2022). A travers les effets du projet Nitrawal et d\u2019autres projets \u00e0 l\u2019\u00e9chelle des Aires d\u2019Alimentation de Captage en France, il est possible de constater l\u2019efficacit\u00e9 d\u2019une gestion de l\u2019azote par des mesures de r\u00e9sultats (Morel, 2020). Cette d\u00e9marche est aujourd\u2019hui exp\u00e9riment\u00e9e en r\u00e9gion Hauts-de-France dans le cadre du projet GAZELLE[footnote]Gestion de l\u2019AZote par les rEsultats, dont l\u2019azote potentieLlement Lessivable (2020-2024).[\/footnote] pour r\u00e9pondre aux enjeux cit\u00e9s ci-dessus.\r\n<h2>La simulation du cycle de l\u2019azote pour estimer l\u2019azote lixivi\u00e9<\/h2>\r\nLa quantit\u00e9 de nitrate du sol lixivi\u00e9e d\u00e9pend de la concentration en nitrate pr\u00e9sente dans la solution du sol et de l'\u00e9paisseur de la lame d'eau drainante au cours d'une p\u00e9riode d\u00e9finie. Cette quantit\u00e9 de nitrate pr\u00e9sente dans la solution du sol d\u00e9pend notamment des apports azot\u00e9s et des taux de nitrification et de d\u00e9nitrification (Cameron et al., 2013), deux processus en aval de la min\u00e9ralisation de l\u2019azote.\r\n\r\nL\u2019am\u00e9lioration de la pr\u00e9diction de la min\u00e9ralisation de l\u2019azote dans les sols agricoles est n\u00e9cessaire pour am\u00e9liorer le conseil azot\u00e9 et r\u00e9duire le risque de lixiviation de nitrate (Mary et al., 1999). <em>Syst\u2019N\u00ae<\/em> est un outil informatique de type client-serveur (figure 1) qui int\u00e8gre un mod\u00e8le dynamique de flux d\u2019eau et d\u2019azote \u00e0 pas de temps journalier dans un syst\u00e8me plante \u2013 sol \u2013 atmosph\u00e8re et dont l\u2019unit\u00e9 de simulation est le croisement entre un syst\u00e8me de culture (SdC), un type de sol et un climat (Parnaudeau et al., 2012).\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n[caption id=\"attachment_1241\" align=\"aligncenter\" width=\"1612\"]<img class=\"wp-image-1241 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/peyresq22\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig1hq-scaled-e1666794782899.jpg\" alt=\"\" width=\"1612\" height=\"678\" \/> Figure 1. Sch\u00e9ma simplifi\u00e9 de fonctionnement de <em>Syst\u2019N\u00ae<\/em>.[\/caption]\r\n\r\nCe mod\u00e8le dynamique associe les formalismes d\u2019autres mod\u00e8les sp\u00e9cifiques \u00e0 des processus biog\u00e9ochimiques, notamment produits par l\u2019INRAe. Le mod\u00e8le int\u00e8gre des modules existants issus de\u00a0:\r\n<ul>\r\n \t<li><em>AZOFERT<\/em> (Machet et al., 2007, 2017) pour la min\u00e9ralisation des r\u00e9sidus de r\u00e9colte,<\/li>\r\n \t<li><em>AZODYN<\/em> (Jeuffroy &amp; Recous, 1999) pour l\u2019absorption d\u2019azote par les cultures,<\/li>\r\n \t<li><em>STICS<\/em> (Brisson et al., 1998) pour le bilan hydrique et la lixiviation du nitrate, la min\u00e9ralisation de la mati\u00e8re organique du sol et la fixation symbiotique.<\/li>\r\n<\/ul>\r\nIl reprend \u00e9galement le mod\u00e8le <em>NOE<\/em> (H\u00e9nault et al., 2005) pour simuler les pertes de protoxydes d\u2019azote (N<sub>2<\/sub>O) par d\u00e9nitrification, ainsi que des concepts du mod\u00e8le <em>Volt\u2019air<\/em> (Genermont &amp; Cellier, 1997) adapt\u00e9s \u00e0 <em>Syst\u2019N\u00ae<\/em> (Parnaudeau et al., 2012).\r\n<h2>Probl\u00e9matique<\/h2>\r\nUn reliquat azot\u00e9 repr\u00e9sente une quantit\u00e9 d\u2019azote min\u00e9ral restant dans ce sol \u00e0 un instant donn\u00e9. L\u2019entr\u00e9e d'hiver comme la sortie d'hiver sont g\u00e9n\u00e9ralement d\u00e9finis par des p\u00e9riodes temporelles qui repr\u00e9sentent les p\u00e9riodes habituelles o\u00f9 interviennent respectivement le d\u00e9but du drainage et la fin du drainage. Or, il a \u00e9t\u00e9 observ\u00e9 en r\u00e9gion Hauts-de-France que certaines ann\u00e9es pluvieuses, ce drainage d\u00e9bute plus t\u00f4t sous climat oc\u00e9anique et inversement certains automnes secs sous climat oc\u00e9anique d\u00e9grad\u00e9. De ce fait, un REH peut \u00eatre r\u00e9alis\u00e9 \u00e0 une date diff\u00e9rente et donner une information diff\u00e9rente d\u2019un reliquat r\u00e9alis\u00e9 au plus pr\u00e8s du d\u00e9but du drainage hivernal (RDD). En effet, entre ces deux dates d\u2019entr\u00e9e de l\u2019hiver et du d\u00e9but du drainage peuvent intervenir des processus du cycle de l\u2019azote comme la min\u00e9ralisation lente de la mati\u00e8re organique, la min\u00e9ralisation rapide des r\u00e9sidus de culture, la lixiviation ou encore la d\u00e9nitrification.\r\n\r\nDe ce fait, une date id\u00e9ale pour faire ces RDD d\u00e9pend des conditions climatiques et notamment du r\u00e9gime des pr\u00e9cipitations. Une date trop pr\u00e9coce sous-estimerait la min\u00e9ralisation de l\u2019azote avant la p\u00e9riode de drainage et donc l\u2019azote potentiellement lessivable (APL). Une date trop tardive sous-estimerait cet APL \u00e0 cause des quantit\u00e9s d\u00e9j\u00e0 lixivi\u00e9es.\r\n\r\nA la demande des acteurs r\u00e9gionaux, la question de l\u2019anticipation et de l\u2019organisation des pr\u00e9l\u00e8vements et d\u2019un bon positionnement de ce RDD, et donc l\u2019estimation d\u2019une date de d\u00e9but drainage pour l\u2019ann\u00e9e en cours, est n\u00e9cessaire pour mieux appr\u00e9hender les variations interannuelles et p\u00e9doclimatiques, ce que peut permettre un outil de mod\u00e9lisation.\r\n<h1>Mat\u00e9riel et m\u00e9thodes<\/h1>\r\n<h2>Localisation g\u00e9ographique des ZAR<\/h2>\r\nLes ZAR des Hauts de France repr\u00e9sentent un total de 32 aires d\u2019alimentation de captages (AAC) en eaux potables (figure 2). Une grande majorit\u00e9 se situe dans l\u2019ex-r\u00e9gion Nord Pas-de-Calais.\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n[caption id=\"attachment_1236\" align=\"aligncenter\" width=\"1619\"]<img class=\"wp-image-1236 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/peyresq22\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig2hq-scaled-e1666794830220.jpg\" alt=\"\" width=\"1619\" height=\"1779\" \/> Figure 2\u00a0: Cartographie des zones d\u2019actions renforc\u00e9es des Hauts-de-France en 2022.<br \/>(Source\u00a0: http:\/\/srv-geo.agriculture-npdc.fr\/adws\/app\/c710b82d-567a-11e7-8be4-5575af51c89c\/)[\/caption]\r\n<h2>Donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques<\/h2>\r\nLes donn\u00e9es climatiques n\u00e9cessaires aux simulations de situations avec <em>Syst\u2019N\u00ae<\/em> sont\r\n<ul>\r\n \t<li>la temp\u00e9rature moyenne journali\u00e8re (\u00b0C),<\/li>\r\n \t<li>le cumul de pluie journalier (mm),<\/li>\r\n \t<li>l\u2019\u00e9vapotranspiration potentielle ETP (mm) et<\/li>\r\n \t<li>le rayonnement global (MJ.m<sup>-2<\/sup>).<\/li>\r\n<\/ul>\r\nChaque ZAR est rattach\u00e9e \u00e0 une zone climatique (tableau 1).\r\n<h6>Tableau 1. Liste des stations climatiques retenues pour les ZAR des Hauts-de-France<\/h6>\r\n<table style=\"border-collapse: collapse;width: 100\u00a0%\" border=\"0\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 33.3333\u00a0%\">ECUIRES\r\nAUCHY-LES-MINES\r\nESNES\r\nCROISETTE\r\nAVESNES-LES-AUBERTS\r\nGRUNY\r\nLE QUESNOY\r\nBEUGNEUX\r\nERCHEU\r\nLORGIES\r\nSOIZE<\/td>\r\n<td style=\"width: 33.3333\u00a0%\">VOYENNES\r\nHERMAVILLE\r\nHARLY\r\nPOUILLY-SUR-SERRE\r\nAIX-NOULETTE\r\nBEAUVAIS\r\nSAINT-THIBAULT\r\nTILLOY-LES-MOFFLAINES\r\nCAIX\r\nBUCY-LE-LONG<\/td>\r\n<td style=\"width: 33.3333\u00a0%\">THIANT\r\nBRIE\r\nROUVROY-LES-MERLES\r\nHESDIGNEUL\r\nVIELS-MAISONS\r\nARCY-STE-RESTITUE\r\nIZEL-LES-ESQUERCHIN\r\nETREUX\r\nBARBERY\r\nSAILLY-FLIBEAUCOURT<\/td>\r\n<\/tr>\r\n<\/tbody>\r\n<\/table>\r\nPlusieurs sources de donn\u00e9es sont disponibles dont des donn\u00e9es publiques europ\u00e9ennes comme celles du <em>JRC<\/em> (Joint Research Centre) <em>Agri4Cast<\/em> (AG4C)[footnote]https:\/\/agri4cast.jrc.ec.europa.eu\/DataPortal\/Index.aspx?o=d[\/footnote], disponibles de 1979 \u00e0 l\u2019ann\u00e9e pr\u00e9c\u00e9dant l\u2019ann\u00e9e en cours.\r\n\r\nLes stations les plus proches du r\u00e9seau DEMETER[footnote]Plateforme web s\u2019appuyant sur un r\u00e9seau de stations m\u00e9t\u00e9orologiques (http:\/\/www.meteo-agriculture.eu\/)[\/footnote] peuvent donner des informations sur l\u2019ann\u00e9e en cours, jusqu\u2019au jour de simulation.\r\n\r\nN\u00e9anmoins, certaines stations manquent d\u2019une sonde pyranom\u00e9trique indispensable pour mesurer le rayonnement global ou de capteurs d\u2019humidit\u00e9, de vent et de pressions atmosph\u00e9riques n\u00e9cessaires au calcul d\u2019ETP. Afin de compl\u00e9ter les donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques n\u00e9cessaires pour le fonctionnement de <em>SYST\u2019N\u00ae<\/em> pour l\u2019ann\u00e9e en cours, et au-del\u00e0 \u00e0 court terme sur l\u2019ann\u00e9e suivante, un g\u00e9n\u00e9rateur stochastique de climat ou SWG (Pfaff, 2008, Caillez, 2016\u00a0; Cordano &amp; Eccel, 2016\u00a0; Cordano &amp; Eccel, 2017\u00a0; Cordano, 2017a\u00a0; Cordano, 2017b) est utilis\u00e9. Ce dernier permet de produire des projections climatiques de nature statistique, point par point, \u00e0 partir de donn\u00e9es quotidiennes observ\u00e9es, tout en conservant les propri\u00e9t\u00e9s statistiques des donn\u00e9es entre les sites. Ces projections poursuivent sans acc\u00e9l\u00e9ration le changement climatique tel qu\u2019il est engag\u00e9 depuis 15 ans. La fonction de g\u00e9n\u00e9ration des pr\u00e9cipitations de ce SWG, sous forme de package R (R Core Team, 2016) \u00ab RMAWGEN \u00bb, fonctionne \u00e9galement pour pr\u00e9dire correctement un rayonnement global et une \u00e9vapotranspiration potentielle.\r\n\r\n\u00c0 partir d\u2019une premi\u00e8re projection de l\u2019ann\u00e9e en cours g\u00e9n\u00e9r\u00e9e avec les quinze derni\u00e8res ann\u00e9es compl\u00e8tes (figure 3), le climat est corrig\u00e9 avec des donn\u00e9es journali\u00e8res de temp\u00e9ratures et pr\u00e9cipitations disponibles, avant de relancer une projection climatique pour l\u2019ann\u00e9e en cours et les ann\u00e9es suivantes prenant alors en compte les sp\u00e9cificit\u00e9s de l\u2019ann\u00e9e en cours. Cette deuxi\u00e8me projection climatique est r\u00e9p\u00e9t\u00e9e \u00e0 chaque mise \u00e0 jour hebdomadaire des donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques r\u00e9elles, sur le courant de l\u2019automne.\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n[caption id=\"attachment_1237\" align=\"aligncenter\" width=\"1632\"]<img class=\"wp-image-1237 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/peyresq22\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig3hq-scaled-e1666794883647.jpg\" alt=\"\" width=\"1632\" height=\"908\" \/> Figure 3. Sch\u00e9ma de capitalisation et de mise \u00e0 jour des donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques pour <em>Syst\u2019N\u00ae<\/em>.[\/caption]\r\n\r\nLa projection de l\u2019automne en cours avec un g\u00e9n\u00e9rateur stochastique de climat (SWG) produit un sc\u00e9nario \u201cnormal\u201d par rapport aux ann\u00e9es ant\u00e9rieures. Afin d\u2019anticiper un automne et un hiver exceptionnels, deux variantes de la projection climatique sont test\u00e9es\u00a0: une variante dite humide avec plus de pr\u00e9cipitations, et une variante dite s\u00e8che avec moins de pr\u00e9cipitations.\r\n\r\nLes occurrences de pr\u00e9cipitations ayant d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9es par le SWG, seule la quantit\u00e9 de pr\u00e9cipitation est modifi\u00e9e pour chaque sc\u00e9nario humide ou sec. La distribution des pr\u00e9cipitations pass\u00e9es est \u00e9valu\u00e9e pour chaque jour de l\u2019ann\u00e9e projet\u00e9, puis, par expertise, les quantiles 85 et 65 ont \u00e9t\u00e9 retenus pour respectivement les sc\u00e9narios humides et secs.\r\n<h2>Param\u00e9trage des sols<\/h2>\r\nLa liste des sols \u00e0 param\u00e9trer pour chaque ZAR d\u00e9pend du choix des conseillers des Chambres d\u2019Agriculture. Selon le d\u00e9partement, les agents ont opt\u00e9 pour l\u2019exhaustivit\u00e9 des situations p\u00e9doclimatiques via des cartes p\u00e9dologiques ou des R\u00e9f\u00e9rentiels R\u00e9gionaux P\u00e9dologiques (RRP), ou ont favoris\u00e9, par expertise, une ou deux des situations p\u00e9doclimatiques probl\u00e9matiques par ZAR (tableau 2).\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n[caption id=\"attachment_1473\" align=\"aligncenter\" width=\"2444\"]<a href=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/peyresq22\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/03\/Mouny-tab2-1.png\"><img class=\"wp-image-1473 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/peyresq22\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/03\/Mouny-tab2-1.png\" alt=\"\" width=\"2444\" height=\"1260\" \/><\/a> <em>Tableau 2. Liste des types de sol simul\u00e9s dans les ZAR des Hauts de France et d\u00e9partements concern\u00e9s.<\/em>[\/caption]\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nChaque horizon de sol a \u00e9t\u00e9 caract\u00e9ris\u00e9 \u00e0 l\u2019aide de la carte des sols de l\u2019Aisne, de la typologie des sols de l\u2019Oise et de la base de donn\u00e9es des sols de <em>Syst\u2019N\u00ae<\/em>, jusqu\u2019\u00e0 90 cm. Chaque sol est caract\u00e9ris\u00e9 par deux horizons pour les sols superficiels et jusqu\u2019\u00e0 quatre horizons pour les sols les plus profonds.\r\n<h2>D\u00e9finition des syst\u00e8mes de culture \u00e0 simuler<\/h2>\r\nLes syst\u00e8mes de culture dans les Hauts-de-France sont assez vari\u00e9s mais les choix se sont limit\u00e9s aux syst\u00e8mes de culture dont les cultures sont param\u00e9tr\u00e9es dans <em>Syst\u2019N\u00ae<\/em>. N\u00e9anmoins, le syst\u00e8me de culture choisi doit pouvoir permettre de simuler sur l\u2019automne en cours au minimum une interculture dite longue et une interculture courte. La r\u00e9gion a \u00e9t\u00e9 d\u00e9coup\u00e9e en trois grands types d\u2019exploitations\u00a0:\r\n<ul>\r\n \t<li>polyculteur-\u00e9leveur avec un syst\u00e8me alternant ma\u00efs ensilage (<em>Zea mays<\/em>) et bl\u00e9 tendre (<em>Triticum aestivum<\/em>) pour les ZAR de Thi\u00e9rache (02)\u00a0;<\/li>\r\n \t<li>c\u00e9r\u00e9alier \u00ab sp\u00e9cialis\u00e9 \u00bb, avec un syst\u00e8me colza d\u2019hiver (<em>Brassica napus<\/em>), bl\u00e9 tendre et orge de printemps (<em>Hordeum vulgare<\/em>) pour les ZAR du Soissonnais, du Tardenois et du Valois (02), et sur les petites terres de l\u2019Oise (60)\u00a0;<\/li>\r\n \t<li>betteravier \u00ab sp\u00e9cialis\u00e9 \u00bb, avec un syst\u00e8me colza d\u2019hiver, bl\u00e9 tendre, orge d\u2019hiver, betterave (<em>Beta vulgaris<\/em>) et bl\u00e9 tendre pour les ZAR du Laonnois et du Saint Quentinois-Vermandois (02), les limons de l\u2019Oise (60), et dans la Somme (80), le Nord (59) et le Pas-de-Calais (62).<\/li>\r\n<\/ul>\r\nLes itin\u00e9raires techniques associ\u00e9s correspondent \u00e0 des itin\u00e9raires techniques moyens rencontr\u00e9s dans le cadre du projet AdOu-SY[footnote]Am\u00e9lioration de l\u2019Outil Syst\u2019N\u00ae pour les Hauts de France\u00a0: http:\/\/www.agro-transfert-rt.org\/projets\/adou-sy\/[\/footnote].\r\n\r\nLe type de pr\u00e9c\u00e9dent et de suivant, ainsi que la gestion de l\u2019interculture, sont connus pour influencer les pertes par lixiviation. Par exemple, une succession colza-bl\u00e9 peut conduire \u00e0 des pertes sous argilo-calcaires de type groie moyenne, allant de 35 \u00e0 61 kg N.ha<sup>-1<\/sup>.an<sup>-1<\/sup> selon la fertilisation du colza, tandis que l\u2019usage de repousses (bl\u00e9 et colza) peut diminuer ces pertes entre 25 et 30 kg N.ha<sup>-1<\/sup>.an<sup>-1<\/sup> (Reau et al., 2007). De ce fait, le travail en fr\u00e9quentiel a permis de se focaliser sur deux intercultures diff\u00e9rentes d\u2019une m\u00eame rotation une m\u00eame ann\u00e9e\u00a0:\r\n<ul>\r\n \t<li>une interculture courte entre le colza et le bl\u00e9 tendre avec repousses de colza et<\/li>\r\n \t<li>une interculture longue entre le bl\u00e9 tendre et la betterave avec couvert de moutarde.<\/li>\r\n<\/ul>\r\nAfin de consid\u00e9rer les possibles variations de dur\u00e9es de couverture pendant l\u2019interculture, deux dur\u00e9es extr\u00eames ont \u00e9t\u00e9 test\u00e9es\u00a0: une dur\u00e9e minimale dite r\u00e9glementaire et une dur\u00e9e maximis\u00e9e consid\u00e9r\u00e9e plus vertueuse.\r\n<h2>Gestion et traitement des donn\u00e9es<\/h2>\r\nToutes les donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 collect\u00e9es et trait\u00e9es sous R (R Core Team, 2016) avec les packages data.table (Dowle &amp; Srinivasan 2020), tidyverse (Wickham et al., 2019) et patchwork (Lin Pedersen, 2020). Le rapprochement d\u2019une ZAR \u00e0 une station ou maille climatique a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9e sur base des points GPS via le package sp (Pebesma &amp; Bivand, 2005\u00a0; Bivand et al., 2013). Les donn\u00e9es brutes journali\u00e8res de <em>Syst\u2019N\u00ae<\/em> ont \u00e9t\u00e9 import\u00e9es via le package XML (Temple Lang, 2020).\r\n\r\nLes analyses se sont focalis\u00e9es sur les donn\u00e9es journali\u00e8res\u00a0:\r\n<ul>\r\n \t<li>d\u2019azote min\u00e9ral du sol,<\/li>\r\n \t<li>d\u2019azote des plantes (pour v\u00e9rifier le d\u00e9roulement des simulations),<\/li>\r\n \t<li>d\u2019humidit\u00e9 des horizons de sol param\u00e9tr\u00e9s,<\/li>\r\n \t<li>de pr\u00e9cipitations,<\/li>\r\n \t<li>de lame drainante et<\/li>\r\n \t<li>de quantit\u00e9s d\u2019azote lixivi\u00e9es.<\/li>\r\n<\/ul>\r\nLe cr\u00e9neau de pr\u00e9l\u00e8vement des RDD propos\u00e9, \u00e9voluant chaque semaine au fil des pr\u00e9cipitations r\u00e9elles de la semaine pr\u00e9c\u00e9dente, correspond \u00e0 la date de d\u00e9but de remplissage du dernier horizon param\u00e9tr\u00e9 et \u00e0 la date de fin de remplissage de cet horizon.\r\n<h1>R\u00e9sultats<\/h1>\r\nDans <em>Syst\u2019N\u00ae<\/em>, une situation (unit\u00e9 de simulation) correspond au croisement d\u2019un syst\u00e8me de culture, avec un itin\u00e9raire technique, sur un type de sol et sous un climat. Pour chaque ZAR, une station climatique est associ\u00e9e. Chaque climat est subdivis\u00e9 en trois projections climatiques \u00e0 court terme. Un syst\u00e8me de culture par ZAR est simul\u00e9 sur un \u00e0 plusieurs types de sols, mais avec le travail en fr\u00e9quentiel, deux intercultures selon deux itin\u00e9raires techniques \u00e0 chaque fois sont simul\u00e9es.\r\n\r\nPour une ZAR avec trois types de sol \u00e0 simuler, 36 simulations sont donc r\u00e9alis\u00e9es par semaine. En couplant le nombre de ZAR et le nombre de types de sols, 831 situations sont simul\u00e9es hebdomadairement.\r\n<h2>Estimation des dates de d\u00e9but drainage et p\u00e9riodes de pr\u00e9l\u00e8vement 2019, 2020 et 2021<\/h2>\r\nLa diversit\u00e9 des situations p\u00e9doclimatiques simul\u00e9es donne une grande diversit\u00e9 d\u2019\u00e9volution du remplissage des horizons de sol param\u00e9tr\u00e9s au cours de ces trois premi\u00e8res ann\u00e9es de simulation.\r\n\r\nLa cranette est un sol superficiel sur sous-sol calcaire, g\u00e9n\u00e9ralement caillouteux (Carte des sols de l\u2019Aisne). Les cranettes sur craie blanche sont plus limoneuses qu\u2019argileuses et la craie fractur\u00e9e ou cryoturb\u00e9e offre une meilleure r\u00e9serve utile qu\u2019un calcaire classique plus dense. De ce fait, seulement deux horizons sont param\u00e9tr\u00e9s pour cette cranette sur craie blanche.\r\n\r\nSur l\u2019exemple (figure 4) de la ZAR de Harly (Aisne, 02), l\u2019\u00e9volution de l\u2019humidit\u00e9 du premier et du deuxi\u00e8me horizon de sol fluctue selon la fr\u00e9quence des pr\u00e9cipitations (figure 4A), comme lors des automnes 2019 et 2020, ou l\u2019intensit\u00e9 de ces pr\u00e9cipitations, comme en juillet 2021. Cette humidit\u00e9 \u00e9volue pour ces deux horizons de cranette limoneuse (figure 4B) entre 23,5\u00a0% (l\u2019humidit\u00e9 \u00e0 la capacit\u00e9 au champ de ces horizons) et 11,9\u00a0% (l\u2019humidit\u00e9 au point de fl\u00e9trissement de ces horizons). Ces deux humidit\u00e9s caract\u00e9ristiques sont ici tr\u00e8s proches du fait d\u2019un param\u00e9trage de la granulom\u00e9trie tr\u00e8s proche (Al Majou et al., 2007).\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n[caption id=\"attachment_2033\" align=\"aligncenter\" width=\"1600\"]<img class=\"wp-image-2033 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig4hq-scaled-e1670929136670.jpg\" alt=\"\" width=\"1600\" height=\"1401\" \/> Figure 4. Diagramme ombrothermique hebdomadaire (A) et \u00e9volution de l\u2019humidit\u00e9 simul\u00e9e des deux derniers horizons param\u00e9tr\u00e9s (B) pour la cranette (CRA) de la ZAR de Harly (02). Les fl\u00e8ches indiquent les moments critiques de remplissage du dernier horizon, entrainant le d\u00e9but des phases de drainage et donc de risques de pertes azot\u00e9es.[\/caption]\r\n\r\nLa phase de remplissage du deuxi\u00e8me horizon d\u00e9bute d\u00e8s lors que le premier horizon a atteint sa capacit\u00e9 au champ. Ce moment marque le d\u00e9but de la pr\u00e9conisation des pr\u00e9l\u00e8vements. Ce dernier est atteint \u00e0 la deuxi\u00e8me d\u00e9cade d\u2019octobre 2019, \u00e0 la premi\u00e8re d\u00e9cade d\u2019octobre 2020 et \u00e0 la premi\u00e8re d\u00e9cade de novembre 2021. Le remplissage de ce deuxi\u00e8me horizon est assez rapide. Il atteint sa capacit\u00e9 au champ g\u00e9n\u00e9ralement sous une quinzaine de jours, d\u00e8s la premi\u00e8re d\u00e9cade de novembre 2019, la deuxi\u00e8me d\u00e9cade d\u2019octobre 2020 et la fin de la troisi\u00e8me d\u00e9cade de novembre 2021. Ce remplissage marque le d\u00e9but du drainage simul\u00e9.\r\n\r\nN\u00e9anmoins, ces r\u00e9sultats sont assez contrast\u00e9s pour la ZAR de Harly. Si l\u2019\u00e9volution de l\u2019humidit\u00e9 du deuxi\u00e8me et dernier horizon param\u00e9tr\u00e9 suit une \u00e9volution classique allant du point de fl\u00e9trissement (au milieu de l\u2019\u00e9t\u00e9) \u00e0 la capacit\u00e9 au champ (\u00e0 la fin de l\u2019automne) en 2019 et 2020, cet horizon atteint deux fois la capacit\u00e9 au champ en 2021, compte-tenu des fortes pr\u00e9cipitations de l'\u00e9t\u00e9 2021. Lors de cet \u00e9pisode de pr\u00e9cipitation, le premier horizon d\u00e9passe m\u00eame bri\u00e8vement la capacit\u00e9 au champ fin juin, entrainant un pic vers le point de saturation, conditionnant du ruissellement et un remplissage brusque du deuxi\u00e8me horizon, entrainant une lixiviation estivale, en lien avec ce fort \u00e9pisode pluvieux. Le dernier horizon param\u00e9tr\u00e9 n\u2019a donc pas atteint le point de fl\u00e9trissement cette ann\u00e9e-l\u00e0.\r\n\r\nDe mani\u00e8re globale, dans l\u2019Aisne, le remplissage simul\u00e9 de l\u2019avant dernier horizon commence d\u00e8s octobre 2020 et d\u00e8s septembre 2021 selon les sites et sols, mais en moyenne ce remplissage n\u2019a lieu qu\u2019\u00e0 la deuxi\u00e8me d\u00e9cade de novembre 2020 et troisi\u00e8me d\u00e9cade d\u2019octobre 2021. Le drainage simul\u00e9 intervient entre la troisi\u00e8me d\u00e9cade d\u2019octobre 2020 et la premi\u00e8re d\u00e9cade de janvier 2021, et entre la troisi\u00e8me d\u00e9cade d\u2019octobre et la troisi\u00e8me d\u00e9cade de d\u00e9cembre 2021.\r\n<h2>Variabilit\u00e9 des r\u00e9sultats obtenus<\/h2>\r\nDans l'Aisne, ces dates varient de 50 \u00e0 80 jours entre les dates minimales et maximales simul\u00e9es de remplissage du dernier horizon et donc du d\u00e9but du drainage, selon l\u2019ann\u00e9e consid\u00e9r\u00e9e, la station climatique choisie et le type de sol analys\u00e9. Dans l\u2019Oise (60), cet \u00e9cart varie de 20 \u00e0 60 jours tandis que dans la Somme (80) cet \u00e9cart varie de 60 jusqu\u2019\u00e0 100 jours vers le Ponthieu. Dans le Nord-Pas-de-Calais, cet \u00e9cart varie de 100 \u00e0 160 jours.\r\n\r\nEn 2020, compte-tenu des pr\u00e9cipitations importantes d\u2019octobre et d\u00e9cembre, la date de d\u00e9but de drainage simul\u00e9e \u00e9tait situ\u00e9e entre la fin septembre dans les zones \u00e0 climat oc\u00e9anique (Somme, Pas de Calais) et la mi-janvier dans les zones de climat oc\u00e9anique d\u00e9grad\u00e9 (Oise, Aisne et Nord) les plus \u00e0 l\u2019est. La majorit\u00e9 des situations ayant commenc\u00e9 \u00e0 drainer avant la deuxi\u00e8me d\u00e9cade de d\u00e9cembre.\r\n\r\nEn 2021, compte-tenu des pr\u00e9cipitations h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes et importantes du d\u00e9but de l\u2019\u00e9t\u00e9, la date de d\u00e9but de drainage simul\u00e9e \u00e9tait situ\u00e9e entre la fin septembre dans le Nord et le Pas de Calais et la mi-d\u00e9cembre dans l\u2019Oise. Dans la Somme le d\u00e9but simul\u00e9 du drainage est atteint \u00e0 la deuxi\u00e8me d\u00e9cade d\u2019octobre tandis que dans l\u2019Aisne, il est atteint \u00e0 la troisi\u00e8me d\u00e9cade de novembre.\r\n\r\nLe dernier horizon d\u2019une cranette sur craie blanche \u00e0 Harly se remplit entre le d\u00e9but de la premi\u00e8re d\u00e9cade et la moiti\u00e9 de la deuxi\u00e8me d\u00e9cade d\u2019octobre 2020, et entre la fin de la troisi\u00e8me d\u00e9cade d\u2019octobre 2021 et la fin de la troisi\u00e8me d\u00e9cade de novembre 2021. Ceci marque la variabilit\u00e9 interannuelle pour une m\u00eame ZAR et un m\u00eame sol. Une cranette \u00e9quivalente dans l\u2019Oise d\u00e9bute son remplissage entre la mi-octobre et la mi-novembre 2020 pour l\u2019achever entre la deuxi\u00e8me d\u00e9cade d\u2019octobre et la deuxi\u00e8me d\u00e9cade de d\u00e9cembre, marquant l\u2019h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9 des pluviom\u00e9tries \u00e0 l\u2019\u00e9chelle d\u2019un d\u00e9partement comme l\u2019Oise et de l\u2019ex-r\u00e9gion Picardie pour une m\u00eame ann\u00e9e consid\u00e9r\u00e9e.\r\n\r\nPour une m\u00eame ZAR comme celle de Lorgies (Nord, 59), l\u2019\u00e9volution de l\u2019humidit\u00e9 du sol (figure 5B) selon la pluviom\u00e9trie (figure 5A) va d\u00e9pendre du type de sol. Les teneurs en limon fin et grossier d\u2019un limon battant (LBAT) et d\u2019un limon argileux (LARG) restent assez proches pour les conserver dans la m\u00eame classe de texture moyenne (Al Majou et al., 2007)\u00a0; ce qui permet de leur associer des comportements tr\u00e8s proches en termes de flux d'eau. Au contraire, la teneur en argile d\u2019une argile limoneuse profonde hydromorphe (ALPH) conduit \u00e0 une texture tr\u00e8s fine et, par cons\u00e9quent, un comportement diff\u00e9rent de celui des limons en termes de flux d\u2019eau.\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n[caption id=\"attachment_2034\" align=\"aligncenter\" width=\"1587\"]<img class=\"wp-image-2034 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig5hq-scaled-e1670929409663.jpg\" alt=\"\" width=\"1587\" height=\"1414\" \/> Figure 5. Diagramme ombrothermique hebdomadaire (A) et \u00e9volution de l\u2019humidit\u00e9 simul\u00e9e des deux derniers horizons param\u00e9tr\u00e9s (B) pour trois types de sols de la ZAR de Lorgies (59).<br \/>ALPH\u00a0: Argile limoneuse profondes hydromorphes\u00a0; LARG\u00a0: Limon argileux\u00a0; LBAT\u00a0: Limon battant (Tableau 2).[\/caption]\r\n\r\nEn 2019 et en 2020, le remplissage de l\u2019avant-dernier horizon param\u00e9tr\u00e9 pour l\u2019argile limoneuse profonde hydromorphe (ALPH) commence avant ceux des deux limons, battant (LBAT) et argileux (LARG). N\u00e9anmoins, le remplissage du dernier horizon marquant le d\u00e9but drainage n\u2019intervient que d\u00e9but d\u00e9cembre 2019 et fin d\u00e9cembre 2020 pour les trois types de sols.\r\n\r\nLes fortes pr\u00e9cipitations de juillet et ao\u00fbt 2021 (figure 5A) ont rapidement satur\u00e9 les horizons profonds des deux limons profonds et l\u2019avant-dernier horizon de l\u2019argile limoneuse profonde (figure 5B). De ce fait, du drainage et de la lixiviation ont pu se produire dans les deux limons bien avant l\u2019automne 2021. Cependant, les tr\u00e8s faibles pr\u00e9cipitations de septembre n\u2019ont pas permis de remplir le dernier horizon param\u00e9tr\u00e9 de l\u2019argile limoneuse profonde hydromorphe. Le drainage n\u2019y intervient qu\u2019\u00e0 la troisi\u00e8me d\u00e9cade d\u2019octobre 2021.\r\n\r\nOutre la texture du sol conditionnant la r\u00e9serve hydrique dans <em>Syst\u2019N\u00ae<\/em>, la couverture du sol contribue \u00e9galement au r\u00e9gime hydrique de la parcelle, de par son besoin en eau. Pour un m\u00eame limon argileux profond (LAP) beauvaisien (Oise, 60), l\u2019\u00e9volution de l\u2019humidit\u00e9 des deux derniers horizons param\u00e9tr\u00e9s (figure 6B) varie selon l\u2019occupation du sol, comme en automne 2019\u00a0:\r\n<ul>\r\n \t<li>sous betterave un peu avant sa r\u00e9colte et sous colza d\u2019hiver, l\u2019humidit\u00e9 du dernier horizon est proche du point de fl\u00e9trissement<\/li>\r\n \t<li>sous moutarde ou sous bl\u00e9 tendre, cette humidit\u00e9 est plus importante.<\/li>\r\n<\/ul>\r\nN\u00e9anmoins, dans les quatre cas de couverture du sol, le drainage d\u00e9bute autour de la mi-novembre 2019, avec moins de 15 jours de d\u00e9calage entre le d\u00e9but du drainage sous bl\u00e9 tendre et celui sous colza d\u2019hiver. Le m\u00eame type de r\u00e9sultats peut \u00eatre observ\u00e9 \u00e0 l\u2019automne 2020 et 2021.\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n[caption id=\"attachment_2035\" align=\"aligncenter\" width=\"1612\"]<img class=\"wp-image-2035 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig6hq-scaled-e1670929656813.jpg\" alt=\"\" width=\"1612\" height=\"1491\" \/> Figure 6. Diagramme ombrothermique hebdomadaire (A) et \u00e9volution de l\u2019humidit\u00e9 simul\u00e9e des deux derniers horizons param\u00e9tr\u00e9s (B) pour les limons argilleux profonds (LAP) de Beauvais, selon plusieurs couples de cultures de pr\u00e9c\u00e9dents-suivants (BET\u00a0: Betterave\u00a0; BTH\u00a0: Bl\u00e9 tendre d\u2019hiver\u00a0; ORP\u00a0: Orge de printemps\u00a0; COLH\u00a0: Colza d\u2019hiver\u00a0; IC regl. = Interculture conserv\u00e9e sur une dur\u00e9e r\u00e8glementaire avant destruction).[\/caption]\r\n<h2>Valorisation des cr\u00e9neaux de pr\u00e9l\u00e8vement estim\u00e9s<\/h2>\r\nLa communication des cr\u00e9neaux ainsi obtenus a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9e par les Chambres d\u2019Agriculture des Hauts-de-France de mani\u00e8re globale[footnote]https:\/\/hautsdefrance.chambre-agriculture.fr\/ressources\/documents\/le-document-en-detail\/actualites\/calendrier-des-prelevements-des-reliquats-azotes-debut-drainage\/[\/footnote] ou cibl\u00e9e.\r\n\r\nCette publication en ligne a \u00e9t\u00e9 compl\u00e9t\u00e9e par trois articles d\u2019information sur les ZAR en 2019, 2020 et 2021, dans la presse agricole locale. Les informations ont \u00e9galement \u00e9t\u00e9 transmises de mani\u00e8re plus cibl\u00e9e dans l\u2019ex-r\u00e9gion Nord-Pas-de-Calais par mail pour informer les agriculteurs des ZAR d\u00e9j\u00e0 form\u00e9s selon les exigences du dernier PAR.\r\n\r\nD\u2019abord pr\u00e9sent\u00e9s au jour simul\u00e9 pr\u00e8s en 2019 et 2020, ces cr\u00e9neaux ont \u00e9t\u00e9 ensuite diffus\u00e9s \u00e0 la d\u00e9cade pr\u00e8s en 2021 et pour les ann\u00e9es \u00e0 venir, afin de faciliter l\u2019organisation des pr\u00e9leveurs et laboratoires, notamment dans le cadre de la phase d\u2019accompagnement de groupes pilotes d\u2019agriculteurs dans le cadre du projet GAZELLE.\r\n<h1>Discussion<\/h1>\r\nL\u2019estimation de la date de d\u00e9but de drainage et des p\u00e9riodes de pr\u00e9l\u00e8vement en 2019, 2020 et 2021 sont assez variables et s\u2019\u00e9loignent souvent des dates classiques de pr\u00e9l\u00e8vement en entr\u00e9e d\u2019hiver, recommand\u00e9es sur la deuxi\u00e8me quinzaine de novembre. Tout \u00e9cart entre ces deux dates implique donc potentiellement des ph\u00e9nom\u00e8nes de min\u00e9ralisation de la mati\u00e8re organique du sol ou des r\u00e9sidus de culture, ou de lixiviation; ce qui complique l'interpr\u00e9tation des reliquats mesur\u00e9s. La variabilit\u00e9 dans les estimations des dates de d\u00e9but de drainage d\u00e9pend essentiellement de la pluviom\u00e9trie pass\u00e9e, qui elle-m\u00eame d\u00e9pend de l\u2019ann\u00e9e et de la zone climatique consid\u00e9r\u00e9e.\r\n\r\nSi la prise en compte des diff\u00e9rents couples \"pr\u00e9c\u00e9dent-suivant\" est importante pour l\u2019\u00e9volution et la gestion de l\u2019azote, elle l\u2019est moins pour prendre en compte l\u2019\u00e9volution de l\u2019eau du sol \u00e0 l\u2019automne. Ce n\u2019est pas le facteur le plus d\u00e9terminant pour estimer une date de d\u00e9but drainage mais l\u2019\u00e9tat de couverture du sol peut tout de m\u00eame permettre de mieux pr\u00e9ciser cette date.\r\n\r\nLes humidit\u00e9s caract\u00e9ristiques \u00e0 capacit\u00e9 au champ et au point de fl\u00e9trissement sont estim\u00e9es dans <em>Syst\u2019N\u00ae<\/em> par des classes de p\u00e9do-transfert r\u00e9gies par un triangle des textures (Al Majou et al., 2007), centim\u00e8tre par centim\u00e8tre. Les r\u00e9sultats changent notamment lorsque la texture est plus fine pour le dernier horizon de sol param\u00e9tr\u00e9, avec une granulom\u00e9trie plus argileuse. L\u2019\u00e9paisseur de cet horizon compte dans le temps de remplissage de celui-ci\u00a0: plus fine est l'\u00e9paisseur, plus vite l'horizon se remplit.\r\n\r\nUne des plus grandes sources de variabilit\u00e9 observ\u00e9e semble \u00eatre celle li\u00e9e au climat. Du fait de deux grandes tendances climatiques dites oc\u00e9aniques (\u00e0 proximit\u00e9 de la Manche et de la Mer du Nord ainsi qu\u2019en Thi\u00e9rache \u00e0 l\u2019est des Hauts-de-France) et oc\u00e9aniques d\u00e9grad\u00e9es (vers l\u2019int\u00e9rieur des terres), la gamme de dates de d\u00e9but du drainage simul\u00e9e peut fortement varier certaines ann\u00e9es et s\u2019\u00e9loigner des dates classiquement pratiqu\u00e9es (entre la derni\u00e8re d\u00e9cade de novembre et la premi\u00e8re de d\u00e9cembre).\r\n\r\nUne seconde grande source de variabilit\u00e9 observ\u00e9e est li\u00e9e au climat de l\u2019ann\u00e9e. En termes de pluviom\u00e9trie, l\u2019ann\u00e9e 2021 se d\u00e9marque notamment par des pluies estivales exceptionnelles mais h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes, entrainant notamment un drainage estival.\r\n\r\nFaute de donn\u00e9es et de ressources humaines associ\u00e9es, les pr\u00e9conisations de dates de d\u00e9but de drainage n\u2019ont pas encore pu \u00eatre compar\u00e9es \u00e0 d\u2019autres donn\u00e9es comme des cases lysim\u00e9triques, des bougies poreuses ou des pi\u00e9zom\u00e8tres, voire d\u2019autre m\u00e9thodes d\u2019estimation comme des mesures d\u2019humidit\u00e9.\r\n<h1>Conclusion et perspectives<\/h1>\r\nLa multi-simulation avec un mod\u00e8le complexe comme <em>Syst\u2019N\u00ae<\/em> peut permettre d\u2019estimer, sur une grande vari\u00e9t\u00e9 de situations, l\u2019\u00e9volution des r\u00e9serves utiles en fonction des pr\u00e9cipitations pass\u00e9es et de projections sur des pr\u00e9cipitations futures. Celle-ci montre une grande variabilit\u00e9 de dates selon la pluviom\u00e9trie de l\u2019ann\u00e9e, la zone climatique consid\u00e9r\u00e9e, le type de sol simul\u00e9 et, dans une moindre mesure, la culture en place.\r\n\r\nCette approche originale, plus pr\u00e9cise que les approches simplifi\u00e9es existantes et qu\u2019une simple date d\u2019entr\u00e9e hiver, semble donc une bonne option pour r\u00e9pondre au besoin d\u2019estimer une date de d\u00e9but du drainage hivernal et un cr\u00e9neau de pr\u00e9l\u00e8vement favorable \u00e0 un reliquat d\u00e9but drainage permettant d\u2019\u00e9valuer l\u2019azote potentiellement lixiviable pendant l\u2019hiver. N\u00e9anmoins, la grande variabilit\u00e9 des cr\u00e9neaux ainsi obtenus ne facilite pas l\u2019organisation des pr\u00e9leveurs et des laboratoires d\u2019analyse.\r\n\r\nDe plus, la quantit\u00e9 de situations \u00e0 reproduire hebdomadairement implique, sauf ressources informatiques ad\u00e9quates, un temps d\u2019ex\u00e9cution non n\u00e9gligeable. Mais cette approche complexe permet d\u2019aller plus loin (en estimant \u00e0 la fois les dynamiques d\u2019eau et d\u2019azote) jusqu\u2019\u00e0 un RSH simul\u00e9 et une estimation de la lixiviation hivernale. Le fonctionnement sous projet R permet d\u2019\u00eatre \u00e9volutif et reproductible et \u00e0 terme de se passer d\u2019interface lorsque l\u2019outil <em>Syst\u2019N\u00ae<\/em> sera accessible par API (Application Programming Interface).\r\n\r\nUne piste d\u2019am\u00e9lioration serait de mieux cibler les situations aux comportements contrast\u00e9s, tant au niveau p\u00e9doclimatique qu\u2019au niveau du syst\u00e8me de culture, comme l\u2019int\u00e9gration de successions culturales incluant des pommes de terre et des l\u00e9gumes dans les syst\u00e8mes de culture du Nord et du Pas-de-Calais. Cette premi\u00e8re piste d\u2019am\u00e9lioration permettrait par la suite une simplification du plan de simulations r\u00e9alis\u00e9 afin de cibler les situations \u00e0 risque propres aux ZAR, pour un traitement des donn\u00e9es plus efficace, ce qui favoriserait la transmission et la p\u00e9rennit\u00e9 du dispositif.\r\n\r\nUn groupe de travail avec les animateurs des territoires concern\u00e9s, faisant suite aux retours du s\u00e9minaire, a permis de rendre le dispositif plus op\u00e9rationnel, plus facilement r\u00e9alisable et mieux diffusable, pour les ann\u00e9es \u00e0 venir\u00a0:\r\n<ul>\r\n \t<li>zonage plus restreint des Hauts-de-France en quatorze grandes zones climatiques\u00a0;<\/li>\r\n \t<li>focalisation des simulations sur quelques cas-types et un ou deux types de sol par zone\u00a0;<\/li>\r\n \t<li>pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9os \u00e0 sept jours prises en compte\u00a0;<\/li>\r\n \t<li>indication d\u2019une d\u00e9cade maximale pour le pr\u00e9l\u00e8vement afin de faciliter l\u2019organisation des laboratoires et pr\u00e9leveurs\u00a0;<\/li>\r\n \t<li>indication du niveau de pr\u00e9cipitations n\u00e9cessaires pour atteindre le d\u00e9but du drainage, donn\u00e9es plus explicites pour les agriculteurs et qui permettra une meilleure lisibilit\u00e9 des r\u00e9sultats.<\/li>\r\n<\/ul>\r\nLa communication graphique par cartographies via un syst\u00e8me d'information g\u00e9ographique est \u00e9galement en r\u00e9flexion pour faciliter la diffusion et la lecture des r\u00e9sultats obtenus.\r\n<h1>Bibliographie<\/h1>\r\nAgreste Hauts-de-France, 2019. \u00c9tude et analyse. 36. <a href=\"https:\/\/draaf.hauts-de-france.agriculture.gouv.fr\/IMG\/pdf\/Etudes_et_analyses_No36_-_fertilisation_cle87ac22.pdf\">https:\/\/draaf.hauts-de-france.agriculture.gouv.fr\/IMG\/pdf\/Etudes_et_analyses_No36_-_fertilisation_cle87ac22.pdf<\/a>\r\n\r\nAgreste Hauts-de-France. 2020. 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Dans ces zones, depuis 2018, les agriculteurs y exploitant des parcelles ont l\u2019obligation de r\u00e9aliser des analyses de reliquats azot\u00e9s en entr\u00e9e hiver (REH), avant la p\u00e9riode de drainage, une fois au cours du programme d\u2019action.<\/p>\n<p>La date id\u00e9ale pour mesurer ces REH d\u00e9pend des conditions climatiques et notamment du r\u00e9gime des pr\u00e9cipitations. Une date trop pr\u00e9coce sous-estimerait la min\u00e9ralisation de l\u2019azote avant la p\u00e9riode de drainage et donc l\u2019azote potentiellement lessivable (APL). Une date trop tardive sous-estimerait cet APL \u00e0 cause des quantit\u00e9s d\u00e9j\u00e0 lixivi\u00e9es.<\/p>\n<p><em>Syst\u2019N\u00ae<\/em> est un mod\u00e8le dynamique de flux d\u2019eau et d\u2019azote \u00e0 pas de temps journalier dans un syst\u00e8me plante \u2013 sol \u2013 atmosph\u00e8re, et dont l\u2019unit\u00e9 de simulation est le croisement entre un syst\u00e8me de culture (SdC), un type de sol, et un climat. Ce mod\u00e8le dynamique associe les formalismes d\u2019autres mod\u00e8les sp\u00e9cifiques \u00e0 des processus biog\u00e9ochimiques, notamment produits par l\u2019INRAe.<\/p>\n<p>Pour chacune des 32 zones identifi\u00e9es de la r\u00e9gion, une station m\u00e9t\u00e9orologique du r\u00e9seau DEMETER proche est associ\u00e9e et un ou plusieurs types de sols majoritaires sont param\u00e9tr\u00e9s dans <em>Syst\u2019N\u00ae<\/em> \u00e0 partir de guides, cartes ou typologies existantes. Une rotation type permettant d\u2019avoir des intercultures courtes et longues probl\u00e9matiques (bl\u00e9 de colza, couvert de moutarde apr\u00e8s bl\u00e9) est d\u00e9finie par ZAR, et deux modalit\u00e9s d\u2019intercultures sont param\u00e9tr\u00e9es\u00a0: une conduite \u00ab classique \u00bb et une conduite avec recul de la date de destruction. Un simulateur stochastique de climat (Cordano &amp; Eccel, 2016) permet de compl\u00e9ter les donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques de l\u2019ann\u00e9e, mises \u00e0 jour hebdomadairement, par une projection climatique \u00e0 court terme \u00ab normale \u00bb. Les quantiles 60\u00a0% et 85\u00a0% des quantit\u00e9s pr\u00e9cipit\u00e9es d\u00e9finissent les projections climatiques \u00ab s\u00e8ches \u00bb et \u00ab humides \u00bb.<\/p>\n<p>Le cr\u00e9neau de pr\u00e9l\u00e8vements propos\u00e9, \u00e9voluant chaque semaine au fil des pr\u00e9cipitations de la semaine pr\u00e9c\u00e9dente, correspond \u00e0 la date de d\u00e9but de remplissage du dernier horizon param\u00e9tr\u00e9, et \u00e0 la date de fin de remplissage de cet horizon. Les donn\u00e9es sont ensuite publi\u00e9es sur le site de la Chambre d\u2019Agriculture des Hauts-de-France et transmises par mail pour informer les agriculteurs des ZAR d\u00e9j\u00e0 form\u00e9s.<\/p>\n<p>En 2020, compte-tenu des pr\u00e9cipitations importantes d\u2019octobre et d\u00e9cembre, la date de drainage simul\u00e9e pouvait aller de fin septembre dans les zones \u00e0 climat oc\u00e9anique (Somme, Pas de Calais), \u00e0 la mi-janvier dans les zones de climat oc\u00e9anique plus d\u00e9grad\u00e9 (Oise, Aisne et Nord) les plus \u00e0 l\u2019Est. La majorit\u00e9 des situations ayant commenc\u00e9 \u00e0 drainer avant la deuxi\u00e8me d\u00e9cade de d\u00e9cembre.<\/p>\n<p>Ces r\u00e9sultats montrent la diversit\u00e9 des situations par rapport au d\u00e9but du drainage et la n\u00e9cessit\u00e9 de bien positionner ce reliquat pour ne pas perdre d\u2019informations sur la lixiviation du nitrate au cours de l\u2019ann\u00e9e.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<h1>Introduction<\/h1>\n<h2>Contexte des Hauts de France et r\u00e9glementation<\/h2>\n<p>La r\u00e9gion des Hauts-de-France est fortement marqu\u00e9e par l\u2019activit\u00e9 agricole. La surface agricole utilis\u00e9e repr\u00e9sente deux tiers du territoire et les terres arables en occupent 58\u00a0\u00a0% avec 1,8 millions d\u2019hectares. En 2018, 88\u00a0% des terres arables \u00e9taient occup\u00e9es par des &lsquo;grandes&rsquo; cultures dont 64\u00a0% affect\u00e9es aux c\u00e9r\u00e9ales, 12\u00a0% aux ol\u00e9o-prot\u00e9agineux, 17\u00a0% aux cultures industrielles et 7\u00a0% aux pommes de terre (Agreste Hauts-de-France, 2020). Or, l\u2019agriculture est de loin la premi\u00e8re cause d\u2019anthropisation du cycle biog\u00e9ochimique de l\u2019azote continental (Liu et al., 2010) et de nombreuses \u00e9tudes montrent que l\u2019agriculture joue un r\u00f4le important dans l\u2019apparition de pollutions diffuses au nitrate (Beaudoin et al., 2021).<\/p>\n<p>En Hauts-de-France, de nombreuses masses d\u2019eau ont un \u00e9tat chimique insatisfaisant \u00e0 cause de pollution par le nitrate. Ainsi, parmi les 35 masses d\u2019eau souterraine en Hauts-de-France, 25 sont en mauvais \u00e9tat chimique dont 14 ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9class\u00e9es \u00e0 cause de la teneur en nitrate (DREAL, 2018), soit 40\u00a0% des masses d\u2019eau souterraine en mauvais \u00e9tat chimique \u00e0 cause du nitrate (Boidron, 2020). La concentration en nitrate dans les eaux souterraines reste assez alarmante sur le territoire, avec une grande partie des mesures d\u00e9passant 40 mg.L<sup>-1<\/sup> (Compernolle et al., 2020).<\/p>\n<p>En zone vuln\u00e9rable, soit la quasi-totalit\u00e9 du territoire des Hauts-de-France, les exploitants de plus de 3 ha sont oblig\u00e9s d\u2019utiliser le reliquat de sortie d\u2019hiver (RSH) pour raisonner leur fertilisation. En 2016-2017, ce reliquat a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 sur 82\u00a0% des surfaces pour les exploitants r\u00e9alisant eux-m\u00eames leur bilan de fumure (Agreste Hauts-de-France, 2019).<\/p>\n<p>Dans le cadre de la directive Nitrates, six programmes d\u2019actions ont \u00e9t\u00e9 mis en place. Les quatre premiers programmes ont \u00e9t\u00e9 instaur\u00e9s \u00e0 une \u00e9chelle d\u00e9partementale (1996-2000, 2001-2003, 2004-2007 et 2009-2013). Les r\u00e9sultats n\u2019\u00e9tant gu\u00e8re satisfaisants, un programme d\u2019action national (PAN) a \u00e9t\u00e9 mis en place, renforc\u00e9 par des programmes d\u2019actions r\u00e9gionaux (PAR). Ainsi, deux programmes d\u2019actions nationaux et r\u00e9gionaux ont \u00e9t\u00e9 mis en application en 2014-2018 et en 2018-2022 (Compernolle et al., 2020).<\/p>\n<p>Le 6<sup>\u00e8me<\/sup> PAR impose un renforcement des mesures r\u00e8glementaires dans des zones dites d\u2019actions renforc\u00e9es (ZAR), zones d\u00e9finies dans les annexes 2 et 3 de l\u2019arr\u00eat\u00e9. Il s\u2019agit notamment de la mesure, apr\u00e8s une formation sp\u00e9cifique, de trois reliquats suppl\u00e9mentaires en d\u00e9but de drainage sur les parcelles o\u00f9 seront pr\u00e9vus les trois RSH r\u00e8glementaires. Cette r\u00e9glementation est \u00e9galement mise en \u0153uvre dans certains bassins d\u2019alimentation de captages (BAC) prioritaires. Ces reliquats azot\u00e9s sont r\u00e9alis\u00e9s par ou \u00e0 la demande des agriculteurs eux-m\u00eames sur les parcelles de leur choix.<\/p>\n<p>Au vu des probl\u00e9matiques de pollutions azot\u00e9es qui perdurent sur le territoire des Hauts-de-France malgr\u00e9 l\u2019application de la directive Nitrates, il apparait pertinent de remettre en question la d\u00e9marche de gestion des pertes d\u2019azote par obligations de moyens. Coconstruire des objectifs de r\u00e9sultats pourrait \u00eatre int\u00e9ressant pour laisser plus de libert\u00e9 aux exploitants dans leurs pratiques tout en respectant les obligations fix\u00e9es par la directive Nitrates. Ce type de d\u00e9marche est test\u00e9 depuis 2002 en Belgique, \u00e0 travers le projet Nitrawal (aujourd&rsquo;hui PROTECT&rsquo;eau<a class=\"footnote\" title=\"www.protecteau.be\" id=\"return-footnote-115-1\" href=\"#footnote-115-1\" aria-label=\"Footnote 1\"><sup class=\"footnote\">[1]<\/sup><\/a>). Les performances environnementales des exploitants sont contr\u00f4l\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019indicateur de reliquat entr\u00e9e hiver (REH), \u00e9galement appel\u00e9 Azote Potentiellement Lessivable (APL), qui mesure l\u2019azote nitrique dans le sol apr\u00e8s la culture principale de la campagne et donc l\u2019azote susceptible d\u2019\u00eatre lixivi\u00e9 par les pluies hivernales (Wouez., 2022). A travers les effets du projet Nitrawal et d\u2019autres projets \u00e0 l\u2019\u00e9chelle des Aires d\u2019Alimentation de Captage en France, il est possible de constater l\u2019efficacit\u00e9 d\u2019une gestion de l\u2019azote par des mesures de r\u00e9sultats (Morel, 2020). Cette d\u00e9marche est aujourd\u2019hui exp\u00e9riment\u00e9e en r\u00e9gion Hauts-de-France dans le cadre du projet GAZELLE<a class=\"footnote\" title=\"Gestion de l\u2019AZote par les rEsultats, dont l\u2019azote potentieLlement Lessivable (2020-2024).\" id=\"return-footnote-115-2\" href=\"#footnote-115-2\" aria-label=\"Footnote 2\"><sup class=\"footnote\">[2]<\/sup><\/a> pour r\u00e9pondre aux enjeux cit\u00e9s ci-dessus.<\/p>\n<h2>La simulation du cycle de l\u2019azote pour estimer l\u2019azote lixivi\u00e9<\/h2>\n<p>La quantit\u00e9 de nitrate du sol lixivi\u00e9e d\u00e9pend de la concentration en nitrate pr\u00e9sente dans la solution du sol et de l&rsquo;\u00e9paisseur de la lame d&rsquo;eau drainante au cours d&rsquo;une p\u00e9riode d\u00e9finie. Cette quantit\u00e9 de nitrate pr\u00e9sente dans la solution du sol d\u00e9pend notamment des apports azot\u00e9s et des taux de nitrification et de d\u00e9nitrification (Cameron et al., 2013), deux processus en aval de la min\u00e9ralisation de l\u2019azote.<\/p>\n<p>L\u2019am\u00e9lioration de la pr\u00e9diction de la min\u00e9ralisation de l\u2019azote dans les sols agricoles est n\u00e9cessaire pour am\u00e9liorer le conseil azot\u00e9 et r\u00e9duire le risque de lixiviation de nitrate (Mary et al., 1999). <em>Syst\u2019N\u00ae<\/em> est un outil informatique de type client-serveur (figure 1) qui int\u00e8gre un mod\u00e8le dynamique de flux d\u2019eau et d\u2019azote \u00e0 pas de temps journalier dans un syst\u00e8me plante \u2013 sol \u2013 atmosph\u00e8re et dont l\u2019unit\u00e9 de simulation est le croisement entre un syst\u00e8me de culture (SdC), un type de sol et un climat (Parnaudeau et al., 2012).<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<figure id=\"attachment_1241\" aria-describedby=\"caption-attachment-1241\" style=\"width: 1612px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-1241 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/peyresq22\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig1hq-scaled-e1666794782899.jpg\" alt=\"\" width=\"1612\" height=\"678\" srcset=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig1hq-scaled-e1666794782899.jpg 1612w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig1hq-scaled-e1666794782899-300x126.jpg 300w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig1hq-scaled-e1666794782899-1024x431.jpg 1024w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig1hq-scaled-e1666794782899-768x323.jpg 768w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig1hq-scaled-e1666794782899-1536x646.jpg 1536w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig1hq-scaled-e1666794782899-65x27.jpg 65w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig1hq-scaled-e1666794782899-225x95.jpg 225w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig1hq-scaled-e1666794782899-350x147.jpg 350w\" sizes=\"(max-width: 1612px) 100vw, 1612px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-1241\" class=\"wp-caption-text\">Figure 1. Sch\u00e9ma simplifi\u00e9 de fonctionnement de <em>Syst\u2019N\u00ae<\/em>.<\/figcaption><\/figure>\n<p>Ce mod\u00e8le dynamique associe les formalismes d\u2019autres mod\u00e8les sp\u00e9cifiques \u00e0 des processus biog\u00e9ochimiques, notamment produits par l\u2019INRAe. Le mod\u00e8le int\u00e8gre des modules existants issus de\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li><em>AZOFERT<\/em> (Machet et al., 2007, 2017) pour la min\u00e9ralisation des r\u00e9sidus de r\u00e9colte,<\/li>\n<li><em>AZODYN<\/em> (Jeuffroy &amp; Recous, 1999) pour l\u2019absorption d\u2019azote par les cultures,<\/li>\n<li><em>STICS<\/em> (Brisson et al., 1998) pour le bilan hydrique et la lixiviation du nitrate, la min\u00e9ralisation de la mati\u00e8re organique du sol et la fixation symbiotique.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Il reprend \u00e9galement le mod\u00e8le <em>NOE<\/em> (H\u00e9nault et al., 2005) pour simuler les pertes de protoxydes d\u2019azote (N<sub>2<\/sub>O) par d\u00e9nitrification, ainsi que des concepts du mod\u00e8le <em>Volt\u2019air<\/em> (Genermont &amp; Cellier, 1997) adapt\u00e9s \u00e0 <em>Syst\u2019N\u00ae<\/em> (Parnaudeau et al., 2012).<\/p>\n<h2>Probl\u00e9matique<\/h2>\n<p>Un reliquat azot\u00e9 repr\u00e9sente une quantit\u00e9 d\u2019azote min\u00e9ral restant dans ce sol \u00e0 un instant donn\u00e9. L\u2019entr\u00e9e d&rsquo;hiver comme la sortie d&rsquo;hiver sont g\u00e9n\u00e9ralement d\u00e9finis par des p\u00e9riodes temporelles qui repr\u00e9sentent les p\u00e9riodes habituelles o\u00f9 interviennent respectivement le d\u00e9but du drainage et la fin du drainage. Or, il a \u00e9t\u00e9 observ\u00e9 en r\u00e9gion Hauts-de-France que certaines ann\u00e9es pluvieuses, ce drainage d\u00e9bute plus t\u00f4t sous climat oc\u00e9anique et inversement certains automnes secs sous climat oc\u00e9anique d\u00e9grad\u00e9. De ce fait, un REH peut \u00eatre r\u00e9alis\u00e9 \u00e0 une date diff\u00e9rente et donner une information diff\u00e9rente d\u2019un reliquat r\u00e9alis\u00e9 au plus pr\u00e8s du d\u00e9but du drainage hivernal (RDD). En effet, entre ces deux dates d\u2019entr\u00e9e de l\u2019hiver et du d\u00e9but du drainage peuvent intervenir des processus du cycle de l\u2019azote comme la min\u00e9ralisation lente de la mati\u00e8re organique, la min\u00e9ralisation rapide des r\u00e9sidus de culture, la lixiviation ou encore la d\u00e9nitrification.<\/p>\n<p>De ce fait, une date id\u00e9ale pour faire ces RDD d\u00e9pend des conditions climatiques et notamment du r\u00e9gime des pr\u00e9cipitations. Une date trop pr\u00e9coce sous-estimerait la min\u00e9ralisation de l\u2019azote avant la p\u00e9riode de drainage et donc l\u2019azote potentiellement lessivable (APL). Une date trop tardive sous-estimerait cet APL \u00e0 cause des quantit\u00e9s d\u00e9j\u00e0 lixivi\u00e9es.<\/p>\n<p>A la demande des acteurs r\u00e9gionaux, la question de l\u2019anticipation et de l\u2019organisation des pr\u00e9l\u00e8vements et d\u2019un bon positionnement de ce RDD, et donc l\u2019estimation d\u2019une date de d\u00e9but drainage pour l\u2019ann\u00e9e en cours, est n\u00e9cessaire pour mieux appr\u00e9hender les variations interannuelles et p\u00e9doclimatiques, ce que peut permettre un outil de mod\u00e9lisation.<\/p>\n<h1>Mat\u00e9riel et m\u00e9thodes<\/h1>\n<h2>Localisation g\u00e9ographique des ZAR<\/h2>\n<p>Les ZAR des Hauts de France repr\u00e9sentent un total de 32 aires d\u2019alimentation de captages (AAC) en eaux potables (figure 2). Une grande majorit\u00e9 se situe dans l\u2019ex-r\u00e9gion Nord Pas-de-Calais.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<figure id=\"attachment_1236\" aria-describedby=\"caption-attachment-1236\" style=\"width: 1619px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-1236 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/peyresq22\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig2hq-scaled-e1666794830220.jpg\" alt=\"\" width=\"1619\" height=\"1779\" srcset=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig2hq-scaled-e1666794830220.jpg 1619w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig2hq-scaled-e1666794830220-273x300.jpg 273w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig2hq-scaled-e1666794830220-932x1024.jpg 932w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig2hq-scaled-e1666794830220-768x844.jpg 768w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig2hq-scaled-e1666794830220-1398x1536.jpg 1398w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig2hq-scaled-e1666794830220-65x71.jpg 65w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig2hq-scaled-e1666794830220-225x247.jpg 225w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig2hq-scaled-e1666794830220-350x385.jpg 350w\" sizes=\"(max-width: 1619px) 100vw, 1619px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-1236\" class=\"wp-caption-text\">Figure 2\u00a0: Cartographie des zones d\u2019actions renforc\u00e9es des Hauts-de-France en 2022.<br \/>(Source\u00a0: http:\/\/srv-geo.agriculture-npdc.fr\/adws\/app\/c710b82d-567a-11e7-8be4-5575af51c89c\/)<\/figcaption><\/figure>\n<h2>Donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques<\/h2>\n<p>Les donn\u00e9es climatiques n\u00e9cessaires aux simulations de situations avec <em>Syst\u2019N\u00ae<\/em> sont<\/p>\n<ul>\n<li>la temp\u00e9rature moyenne journali\u00e8re (\u00b0C),<\/li>\n<li>le cumul de pluie journalier (mm),<\/li>\n<li>l\u2019\u00e9vapotranspiration potentielle ETP (mm) et<\/li>\n<li>le rayonnement global (MJ.m<sup>-2<\/sup>).<\/li>\n<\/ul>\n<p>Chaque ZAR est rattach\u00e9e \u00e0 une zone climatique (tableau 1).<\/p>\n<h6>Tableau 1. Liste des stations climatiques retenues pour les ZAR des Hauts-de-France<\/h6>\n<table style=\"border-collapse: collapse;width: 100\u00a0%\">\n<tbody>\n<tr>\n<td style=\"width: 33.3333\u00a0%\">ECUIRES<br \/>\nAUCHY-LES-MINES<br \/>\nESNES<br \/>\nCROISETTE<br \/>\nAVESNES-LES-AUBERTS<br \/>\nGRUNY<br \/>\nLE QUESNOY<br \/>\nBEUGNEUX<br \/>\nERCHEU<br \/>\nLORGIES<br \/>\nSOIZE<\/td>\n<td style=\"width: 33.3333\u00a0%\">VOYENNES<br \/>\nHERMAVILLE<br \/>\nHARLY<br \/>\nPOUILLY-SUR-SERRE<br \/>\nAIX-NOULETTE<br \/>\nBEAUVAIS<br \/>\nSAINT-THIBAULT<br \/>\nTILLOY-LES-MOFFLAINES<br \/>\nCAIX<br \/>\nBUCY-LE-LONG<\/td>\n<td style=\"width: 33.3333\u00a0%\">THIANT<br \/>\nBRIE<br \/>\nROUVROY-LES-MERLES<br \/>\nHESDIGNEUL<br \/>\nVIELS-MAISONS<br \/>\nARCY-STE-RESTITUE<br \/>\nIZEL-LES-ESQUERCHIN<br \/>\nETREUX<br \/>\nBARBERY<br \/>\nSAILLY-FLIBEAUCOURT<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Plusieurs sources de donn\u00e9es sont disponibles dont des donn\u00e9es publiques europ\u00e9ennes comme celles du <em>JRC<\/em> (Joint Research Centre) <em>Agri4Cast<\/em> (AG4C)<a class=\"footnote\" title=\"https:\/\/agri4cast.jrc.ec.europa.eu\/DataPortal\/Index.aspx?o=d\" id=\"return-footnote-115-3\" href=\"#footnote-115-3\" aria-label=\"Footnote 3\"><sup class=\"footnote\">[3]<\/sup><\/a>, disponibles de 1979 \u00e0 l\u2019ann\u00e9e pr\u00e9c\u00e9dant l\u2019ann\u00e9e en cours.<\/p>\n<p>Les stations les plus proches du r\u00e9seau DEMETER<a class=\"footnote\" title=\"Plateforme web s\u2019appuyant sur un r\u00e9seau de stations m\u00e9t\u00e9orologiques (http:\/\/www.meteo-agriculture.eu\/)\" id=\"return-footnote-115-4\" href=\"#footnote-115-4\" aria-label=\"Footnote 4\"><sup class=\"footnote\">[4]<\/sup><\/a> peuvent donner des informations sur l\u2019ann\u00e9e en cours, jusqu\u2019au jour de simulation.<\/p>\n<p>N\u00e9anmoins, certaines stations manquent d\u2019une sonde pyranom\u00e9trique indispensable pour mesurer le rayonnement global ou de capteurs d\u2019humidit\u00e9, de vent et de pressions atmosph\u00e9riques n\u00e9cessaires au calcul d\u2019ETP. Afin de compl\u00e9ter les donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques n\u00e9cessaires pour le fonctionnement de <em>SYST\u2019N\u00ae<\/em> pour l\u2019ann\u00e9e en cours, et au-del\u00e0 \u00e0 court terme sur l\u2019ann\u00e9e suivante, un g\u00e9n\u00e9rateur stochastique de climat ou SWG (Pfaff, 2008, Caillez, 2016\u00a0; Cordano &amp; Eccel, 2016\u00a0; Cordano &amp; Eccel, 2017\u00a0; Cordano, 2017a\u00a0; Cordano, 2017b) est utilis\u00e9. Ce dernier permet de produire des projections climatiques de nature statistique, point par point, \u00e0 partir de donn\u00e9es quotidiennes observ\u00e9es, tout en conservant les propri\u00e9t\u00e9s statistiques des donn\u00e9es entre les sites. Ces projections poursuivent sans acc\u00e9l\u00e9ration le changement climatique tel qu\u2019il est engag\u00e9 depuis 15 ans. La fonction de g\u00e9n\u00e9ration des pr\u00e9cipitations de ce SWG, sous forme de package R (R Core Team, 2016) \u00ab RMAWGEN \u00bb, fonctionne \u00e9galement pour pr\u00e9dire correctement un rayonnement global et une \u00e9vapotranspiration potentielle.<\/p>\n<p>\u00c0 partir d\u2019une premi\u00e8re projection de l\u2019ann\u00e9e en cours g\u00e9n\u00e9r\u00e9e avec les quinze derni\u00e8res ann\u00e9es compl\u00e8tes (figure 3), le climat est corrig\u00e9 avec des donn\u00e9es journali\u00e8res de temp\u00e9ratures et pr\u00e9cipitations disponibles, avant de relancer une projection climatique pour l\u2019ann\u00e9e en cours et les ann\u00e9es suivantes prenant alors en compte les sp\u00e9cificit\u00e9s de l\u2019ann\u00e9e en cours. Cette deuxi\u00e8me projection climatique est r\u00e9p\u00e9t\u00e9e \u00e0 chaque mise \u00e0 jour hebdomadaire des donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques r\u00e9elles, sur le courant de l\u2019automne.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<figure id=\"attachment_1237\" aria-describedby=\"caption-attachment-1237\" style=\"width: 1632px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-1237 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/peyresq22\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig3hq-scaled-e1666794883647.jpg\" alt=\"\" width=\"1632\" height=\"908\" srcset=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig3hq-scaled-e1666794883647.jpg 1632w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig3hq-scaled-e1666794883647-300x167.jpg 300w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig3hq-scaled-e1666794883647-1024x570.jpg 1024w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig3hq-scaled-e1666794883647-768x427.jpg 768w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig3hq-scaled-e1666794883647-1536x855.jpg 1536w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig3hq-scaled-e1666794883647-65x36.jpg 65w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig3hq-scaled-e1666794883647-225x125.jpg 225w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/jcm_fig3hq-scaled-e1666794883647-350x195.jpg 350w\" sizes=\"(max-width: 1632px) 100vw, 1632px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-1237\" class=\"wp-caption-text\">Figure 3. Sch\u00e9ma de capitalisation et de mise \u00e0 jour des donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques pour <em>Syst\u2019N\u00ae<\/em>.<\/figcaption><\/figure>\n<p>La projection de l\u2019automne en cours avec un g\u00e9n\u00e9rateur stochastique de climat (SWG) produit un sc\u00e9nario \u201cnormal\u201d par rapport aux ann\u00e9es ant\u00e9rieures. Afin d\u2019anticiper un automne et un hiver exceptionnels, deux variantes de la projection climatique sont test\u00e9es\u00a0: une variante dite humide avec plus de pr\u00e9cipitations, et une variante dite s\u00e8che avec moins de pr\u00e9cipitations.<\/p>\n<p>Les occurrences de pr\u00e9cipitations ayant d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9es par le SWG, seule la quantit\u00e9 de pr\u00e9cipitation est modifi\u00e9e pour chaque sc\u00e9nario humide ou sec. La distribution des pr\u00e9cipitations pass\u00e9es est \u00e9valu\u00e9e pour chaque jour de l\u2019ann\u00e9e projet\u00e9, puis, par expertise, les quantiles 85 et 65 ont \u00e9t\u00e9 retenus pour respectivement les sc\u00e9narios humides et secs.<\/p>\n<h2>Param\u00e9trage des sols<\/h2>\n<p>La liste des sols \u00e0 param\u00e9trer pour chaque ZAR d\u00e9pend du choix des conseillers des Chambres d\u2019Agriculture. Selon le d\u00e9partement, les agents ont opt\u00e9 pour l\u2019exhaustivit\u00e9 des situations p\u00e9doclimatiques via des cartes p\u00e9dologiques ou des R\u00e9f\u00e9rentiels R\u00e9gionaux P\u00e9dologiques (RRP), ou ont favoris\u00e9, par expertise, une ou deux des situations p\u00e9doclimatiques probl\u00e9matiques par ZAR (tableau 2).<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<figure id=\"attachment_1473\" aria-describedby=\"caption-attachment-1473\" style=\"width: 2444px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/peyresq22\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/03\/Mouny-tab2-1.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-1473 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/peyresq22\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/03\/Mouny-tab2-1.png\" alt=\"\" width=\"2444\" height=\"1260\" srcset=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/03\/Mouny-tab2-1.png 2444w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/03\/Mouny-tab2-1-300x155.png 300w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/03\/Mouny-tab2-1-1024x528.png 1024w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/03\/Mouny-tab2-1-768x396.png 768w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/03\/Mouny-tab2-1-1536x792.png 1536w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/03\/Mouny-tab2-1-2048x1056.png 2048w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/03\/Mouny-tab2-1-65x34.png 65w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/03\/Mouny-tab2-1-225x116.png 225w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/03\/Mouny-tab2-1-350x180.png 350w\" sizes=\"(max-width: 2444px) 100vw, 2444px\" \/><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-1473\" class=\"wp-caption-text\"><em>Tableau 2. Liste des types de sol simul\u00e9s dans les ZAR des Hauts de France et d\u00e9partements concern\u00e9s.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Chaque horizon de sol a \u00e9t\u00e9 caract\u00e9ris\u00e9 \u00e0 l\u2019aide de la carte des sols de l\u2019Aisne, de la typologie des sols de l\u2019Oise et de la base de donn\u00e9es des sols de <em>Syst\u2019N\u00ae<\/em>, jusqu\u2019\u00e0 90 cm. Chaque sol est caract\u00e9ris\u00e9 par deux horizons pour les sols superficiels et jusqu\u2019\u00e0 quatre horizons pour les sols les plus profonds.<\/p>\n<h2>D\u00e9finition des syst\u00e8mes de culture \u00e0 simuler<\/h2>\n<p>Les syst\u00e8mes de culture dans les Hauts-de-France sont assez vari\u00e9s mais les choix se sont limit\u00e9s aux syst\u00e8mes de culture dont les cultures sont param\u00e9tr\u00e9es dans <em>Syst\u2019N\u00ae<\/em>. N\u00e9anmoins, le syst\u00e8me de culture choisi doit pouvoir permettre de simuler sur l\u2019automne en cours au minimum une interculture dite longue et une interculture courte. La r\u00e9gion a \u00e9t\u00e9 d\u00e9coup\u00e9e en trois grands types d\u2019exploitations\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li>polyculteur-\u00e9leveur avec un syst\u00e8me alternant ma\u00efs ensilage (<em>Zea mays<\/em>) et bl\u00e9 tendre (<em>Triticum aestivum<\/em>) pour les ZAR de Thi\u00e9rache (02)\u00a0;<\/li>\n<li>c\u00e9r\u00e9alier \u00ab sp\u00e9cialis\u00e9 \u00bb, avec un syst\u00e8me colza d\u2019hiver (<em>Brassica napus<\/em>), bl\u00e9 tendre et orge de printemps (<em>Hordeum vulgare<\/em>) pour les ZAR du Soissonnais, du Tardenois et du Valois (02), et sur les petites terres de l\u2019Oise (60)\u00a0;<\/li>\n<li>betteravier \u00ab sp\u00e9cialis\u00e9 \u00bb, avec un syst\u00e8me colza d\u2019hiver, bl\u00e9 tendre, orge d\u2019hiver, betterave (<em>Beta vulgaris<\/em>) et bl\u00e9 tendre pour les ZAR du Laonnois et du Saint Quentinois-Vermandois (02), les limons de l\u2019Oise (60), et dans la Somme (80), le Nord (59) et le Pas-de-Calais (62).<\/li>\n<\/ul>\n<p>Les itin\u00e9raires techniques associ\u00e9s correspondent \u00e0 des itin\u00e9raires techniques moyens rencontr\u00e9s dans le cadre du projet AdOu-SY<a class=\"footnote\" title=\"Am\u00e9lioration de l\u2019Outil Syst\u2019N\u00ae pour les Hauts de France\u00a0: http:\/\/www.agro-transfert-rt.org\/projets\/adou-sy\/\" id=\"return-footnote-115-5\" href=\"#footnote-115-5\" aria-label=\"Footnote 5\"><sup class=\"footnote\">[5]<\/sup><\/a>.<\/p>\n<p>Le type de pr\u00e9c\u00e9dent et de suivant, ainsi que la gestion de l\u2019interculture, sont connus pour influencer les pertes par lixiviation. Par exemple, une succession colza-bl\u00e9 peut conduire \u00e0 des pertes sous argilo-calcaires de type groie moyenne, allant de 35 \u00e0 61 kg N.ha<sup>-1<\/sup>.an<sup>-1<\/sup> selon la fertilisation du colza, tandis que l\u2019usage de repousses (bl\u00e9 et colza) peut diminuer ces pertes entre 25 et 30 kg N.ha<sup>-1<\/sup>.an<sup>-1<\/sup> (Reau et al., 2007). De ce fait, le travail en fr\u00e9quentiel a permis de se focaliser sur deux intercultures diff\u00e9rentes d\u2019une m\u00eame rotation une m\u00eame ann\u00e9e\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li>une interculture courte entre le colza et le bl\u00e9 tendre avec repousses de colza et<\/li>\n<li>une interculture longue entre le bl\u00e9 tendre et la betterave avec couvert de moutarde.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Afin de consid\u00e9rer les possibles variations de dur\u00e9es de couverture pendant l\u2019interculture, deux dur\u00e9es extr\u00eames ont \u00e9t\u00e9 test\u00e9es\u00a0: une dur\u00e9e minimale dite r\u00e9glementaire et une dur\u00e9e maximis\u00e9e consid\u00e9r\u00e9e plus vertueuse.<\/p>\n<h2>Gestion et traitement des donn\u00e9es<\/h2>\n<p>Toutes les donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 collect\u00e9es et trait\u00e9es sous R (R Core Team, 2016) avec les packages data.table (Dowle &amp; Srinivasan 2020), tidyverse (Wickham et al., 2019) et patchwork (Lin Pedersen, 2020). Le rapprochement d\u2019une ZAR \u00e0 une station ou maille climatique a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9e sur base des points GPS via le package sp (Pebesma &amp; Bivand, 2005\u00a0; Bivand et al., 2013). Les donn\u00e9es brutes journali\u00e8res de <em>Syst\u2019N\u00ae<\/em> ont \u00e9t\u00e9 import\u00e9es via le package XML (Temple Lang, 2020).<\/p>\n<p>Les analyses se sont focalis\u00e9es sur les donn\u00e9es journali\u00e8res\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li>d\u2019azote min\u00e9ral du sol,<\/li>\n<li>d\u2019azote des plantes (pour v\u00e9rifier le d\u00e9roulement des simulations),<\/li>\n<li>d\u2019humidit\u00e9 des horizons de sol param\u00e9tr\u00e9s,<\/li>\n<li>de pr\u00e9cipitations,<\/li>\n<li>de lame drainante et<\/li>\n<li>de quantit\u00e9s d\u2019azote lixivi\u00e9es.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Le cr\u00e9neau de pr\u00e9l\u00e8vement des RDD propos\u00e9, \u00e9voluant chaque semaine au fil des pr\u00e9cipitations r\u00e9elles de la semaine pr\u00e9c\u00e9dente, correspond \u00e0 la date de d\u00e9but de remplissage du dernier horizon param\u00e9tr\u00e9 et \u00e0 la date de fin de remplissage de cet horizon.<\/p>\n<h1>R\u00e9sultats<\/h1>\n<p>Dans <em>Syst\u2019N\u00ae<\/em>, une situation (unit\u00e9 de simulation) correspond au croisement d\u2019un syst\u00e8me de culture, avec un itin\u00e9raire technique, sur un type de sol et sous un climat. Pour chaque ZAR, une station climatique est associ\u00e9e. Chaque climat est subdivis\u00e9 en trois projections climatiques \u00e0 court terme. Un syst\u00e8me de culture par ZAR est simul\u00e9 sur un \u00e0 plusieurs types de sols, mais avec le travail en fr\u00e9quentiel, deux intercultures selon deux itin\u00e9raires techniques \u00e0 chaque fois sont simul\u00e9es.<\/p>\n<p>Pour une ZAR avec trois types de sol \u00e0 simuler, 36 simulations sont donc r\u00e9alis\u00e9es par semaine. En couplant le nombre de ZAR et le nombre de types de sols, 831 situations sont simul\u00e9es hebdomadairement.<\/p>\n<h2>Estimation des dates de d\u00e9but drainage et p\u00e9riodes de pr\u00e9l\u00e8vement 2019, 2020 et 2021<\/h2>\n<p>La diversit\u00e9 des situations p\u00e9doclimatiques simul\u00e9es donne une grande diversit\u00e9 d\u2019\u00e9volution du remplissage des horizons de sol param\u00e9tr\u00e9s au cours de ces trois premi\u00e8res ann\u00e9es de simulation.<\/p>\n<p>La cranette est un sol superficiel sur sous-sol calcaire, g\u00e9n\u00e9ralement caillouteux (Carte des sols de l\u2019Aisne). Les cranettes sur craie blanche sont plus limoneuses qu\u2019argileuses et la craie fractur\u00e9e ou cryoturb\u00e9e offre une meilleure r\u00e9serve utile qu\u2019un calcaire classique plus dense. De ce fait, seulement deux horizons sont param\u00e9tr\u00e9s pour cette cranette sur craie blanche.<\/p>\n<p>Sur l\u2019exemple (figure 4) de la ZAR de Harly (Aisne, 02), l\u2019\u00e9volution de l\u2019humidit\u00e9 du premier et du deuxi\u00e8me horizon de sol fluctue selon la fr\u00e9quence des pr\u00e9cipitations (figure 4A), comme lors des automnes 2019 et 2020, ou l\u2019intensit\u00e9 de ces pr\u00e9cipitations, comme en juillet 2021. Cette humidit\u00e9 \u00e9volue pour ces deux horizons de cranette limoneuse (figure 4B) entre 23,5\u00a0% (l\u2019humidit\u00e9 \u00e0 la capacit\u00e9 au champ de ces horizons) et 11,9\u00a0% (l\u2019humidit\u00e9 au point de fl\u00e9trissement de ces horizons). Ces deux humidit\u00e9s caract\u00e9ristiques sont ici tr\u00e8s proches du fait d\u2019un param\u00e9trage de la granulom\u00e9trie tr\u00e8s proche (Al Majou et al., 2007).<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<figure id=\"attachment_2033\" aria-describedby=\"caption-attachment-2033\" style=\"width: 1600px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-2033 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig4hq-scaled-e1670929136670.jpg\" alt=\"\" width=\"1600\" height=\"1401\" srcset=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig4hq-scaled-e1670929136670.jpg 1600w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig4hq-scaled-e1670929136670-300x263.jpg 300w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig4hq-scaled-e1670929136670-1024x897.jpg 1024w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig4hq-scaled-e1670929136670-768x672.jpg 768w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig4hq-scaled-e1670929136670-1536x1345.jpg 1536w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig4hq-scaled-e1670929136670-65x57.jpg 65w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig4hq-scaled-e1670929136670-225x197.jpg 225w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig4hq-scaled-e1670929136670-350x306.jpg 350w\" sizes=\"(max-width: 1600px) 100vw, 1600px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-2033\" class=\"wp-caption-text\">Figure 4. Diagramme ombrothermique hebdomadaire (A) et \u00e9volution de l\u2019humidit\u00e9 simul\u00e9e des deux derniers horizons param\u00e9tr\u00e9s (B) pour la cranette (CRA) de la ZAR de Harly (02). Les fl\u00e8ches indiquent les moments critiques de remplissage du dernier horizon, entrainant le d\u00e9but des phases de drainage et donc de risques de pertes azot\u00e9es.<\/figcaption><\/figure>\n<p>La phase de remplissage du deuxi\u00e8me horizon d\u00e9bute d\u00e8s lors que le premier horizon a atteint sa capacit\u00e9 au champ. Ce moment marque le d\u00e9but de la pr\u00e9conisation des pr\u00e9l\u00e8vements. Ce dernier est atteint \u00e0 la deuxi\u00e8me d\u00e9cade d\u2019octobre 2019, \u00e0 la premi\u00e8re d\u00e9cade d\u2019octobre 2020 et \u00e0 la premi\u00e8re d\u00e9cade de novembre 2021. Le remplissage de ce deuxi\u00e8me horizon est assez rapide. Il atteint sa capacit\u00e9 au champ g\u00e9n\u00e9ralement sous une quinzaine de jours, d\u00e8s la premi\u00e8re d\u00e9cade de novembre 2019, la deuxi\u00e8me d\u00e9cade d\u2019octobre 2020 et la fin de la troisi\u00e8me d\u00e9cade de novembre 2021. Ce remplissage marque le d\u00e9but du drainage simul\u00e9.<\/p>\n<p>N\u00e9anmoins, ces r\u00e9sultats sont assez contrast\u00e9s pour la ZAR de Harly. Si l\u2019\u00e9volution de l\u2019humidit\u00e9 du deuxi\u00e8me et dernier horizon param\u00e9tr\u00e9 suit une \u00e9volution classique allant du point de fl\u00e9trissement (au milieu de l\u2019\u00e9t\u00e9) \u00e0 la capacit\u00e9 au champ (\u00e0 la fin de l\u2019automne) en 2019 et 2020, cet horizon atteint deux fois la capacit\u00e9 au champ en 2021, compte-tenu des fortes pr\u00e9cipitations de l&rsquo;\u00e9t\u00e9 2021. Lors de cet \u00e9pisode de pr\u00e9cipitation, le premier horizon d\u00e9passe m\u00eame bri\u00e8vement la capacit\u00e9 au champ fin juin, entrainant un pic vers le point de saturation, conditionnant du ruissellement et un remplissage brusque du deuxi\u00e8me horizon, entrainant une lixiviation estivale, en lien avec ce fort \u00e9pisode pluvieux. Le dernier horizon param\u00e9tr\u00e9 n\u2019a donc pas atteint le point de fl\u00e9trissement cette ann\u00e9e-l\u00e0.<\/p>\n<p>De mani\u00e8re globale, dans l\u2019Aisne, le remplissage simul\u00e9 de l\u2019avant dernier horizon commence d\u00e8s octobre 2020 et d\u00e8s septembre 2021 selon les sites et sols, mais en moyenne ce remplissage n\u2019a lieu qu\u2019\u00e0 la deuxi\u00e8me d\u00e9cade de novembre 2020 et troisi\u00e8me d\u00e9cade d\u2019octobre 2021. Le drainage simul\u00e9 intervient entre la troisi\u00e8me d\u00e9cade d\u2019octobre 2020 et la premi\u00e8re d\u00e9cade de janvier 2021, et entre la troisi\u00e8me d\u00e9cade d\u2019octobre et la troisi\u00e8me d\u00e9cade de d\u00e9cembre 2021.<\/p>\n<h2>Variabilit\u00e9 des r\u00e9sultats obtenus<\/h2>\n<p>Dans l&rsquo;Aisne, ces dates varient de 50 \u00e0 80 jours entre les dates minimales et maximales simul\u00e9es de remplissage du dernier horizon et donc du d\u00e9but du drainage, selon l\u2019ann\u00e9e consid\u00e9r\u00e9e, la station climatique choisie et le type de sol analys\u00e9. Dans l\u2019Oise (60), cet \u00e9cart varie de 20 \u00e0 60 jours tandis que dans la Somme (80) cet \u00e9cart varie de 60 jusqu\u2019\u00e0 100 jours vers le Ponthieu. Dans le Nord-Pas-de-Calais, cet \u00e9cart varie de 100 \u00e0 160 jours.<\/p>\n<p>En 2020, compte-tenu des pr\u00e9cipitations importantes d\u2019octobre et d\u00e9cembre, la date de d\u00e9but de drainage simul\u00e9e \u00e9tait situ\u00e9e entre la fin septembre dans les zones \u00e0 climat oc\u00e9anique (Somme, Pas de Calais) et la mi-janvier dans les zones de climat oc\u00e9anique d\u00e9grad\u00e9 (Oise, Aisne et Nord) les plus \u00e0 l\u2019est. La majorit\u00e9 des situations ayant commenc\u00e9 \u00e0 drainer avant la deuxi\u00e8me d\u00e9cade de d\u00e9cembre.<\/p>\n<p>En 2021, compte-tenu des pr\u00e9cipitations h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes et importantes du d\u00e9but de l\u2019\u00e9t\u00e9, la date de d\u00e9but de drainage simul\u00e9e \u00e9tait situ\u00e9e entre la fin septembre dans le Nord et le Pas de Calais et la mi-d\u00e9cembre dans l\u2019Oise. Dans la Somme le d\u00e9but simul\u00e9 du drainage est atteint \u00e0 la deuxi\u00e8me d\u00e9cade d\u2019octobre tandis que dans l\u2019Aisne, il est atteint \u00e0 la troisi\u00e8me d\u00e9cade de novembre.<\/p>\n<p>Le dernier horizon d\u2019une cranette sur craie blanche \u00e0 Harly se remplit entre le d\u00e9but de la premi\u00e8re d\u00e9cade et la moiti\u00e9 de la deuxi\u00e8me d\u00e9cade d\u2019octobre 2020, et entre la fin de la troisi\u00e8me d\u00e9cade d\u2019octobre 2021 et la fin de la troisi\u00e8me d\u00e9cade de novembre 2021. Ceci marque la variabilit\u00e9 interannuelle pour une m\u00eame ZAR et un m\u00eame sol. Une cranette \u00e9quivalente dans l\u2019Oise d\u00e9bute son remplissage entre la mi-octobre et la mi-novembre 2020 pour l\u2019achever entre la deuxi\u00e8me d\u00e9cade d\u2019octobre et la deuxi\u00e8me d\u00e9cade de d\u00e9cembre, marquant l\u2019h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9 des pluviom\u00e9tries \u00e0 l\u2019\u00e9chelle d\u2019un d\u00e9partement comme l\u2019Oise et de l\u2019ex-r\u00e9gion Picardie pour une m\u00eame ann\u00e9e consid\u00e9r\u00e9e.<\/p>\n<p>Pour une m\u00eame ZAR comme celle de Lorgies (Nord, 59), l\u2019\u00e9volution de l\u2019humidit\u00e9 du sol (figure 5B) selon la pluviom\u00e9trie (figure 5A) va d\u00e9pendre du type de sol. Les teneurs en limon fin et grossier d\u2019un limon battant (LBAT) et d\u2019un limon argileux (LARG) restent assez proches pour les conserver dans la m\u00eame classe de texture moyenne (Al Majou et al., 2007)\u00a0; ce qui permet de leur associer des comportements tr\u00e8s proches en termes de flux d&rsquo;eau. Au contraire, la teneur en argile d\u2019une argile limoneuse profonde hydromorphe (ALPH) conduit \u00e0 une texture tr\u00e8s fine et, par cons\u00e9quent, un comportement diff\u00e9rent de celui des limons en termes de flux d\u2019eau.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<figure id=\"attachment_2034\" aria-describedby=\"caption-attachment-2034\" style=\"width: 1587px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-2034 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig5hq-scaled-e1670929409663.jpg\" alt=\"\" width=\"1587\" height=\"1414\" srcset=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig5hq-scaled-e1670929409663.jpg 1587w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig5hq-scaled-e1670929409663-300x267.jpg 300w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig5hq-scaled-e1670929409663-1024x912.jpg 1024w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig5hq-scaled-e1670929409663-768x684.jpg 768w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig5hq-scaled-e1670929409663-1536x1369.jpg 1536w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig5hq-scaled-e1670929409663-65x58.jpg 65w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig5hq-scaled-e1670929409663-225x200.jpg 225w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig5hq-scaled-e1670929409663-350x312.jpg 350w\" sizes=\"(max-width: 1587px) 100vw, 1587px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-2034\" class=\"wp-caption-text\">Figure 5. Diagramme ombrothermique hebdomadaire (A) et \u00e9volution de l\u2019humidit\u00e9 simul\u00e9e des deux derniers horizons param\u00e9tr\u00e9s (B) pour trois types de sols de la ZAR de Lorgies (59).<br \/>ALPH\u00a0: Argile limoneuse profondes hydromorphes\u00a0; LARG\u00a0: Limon argileux\u00a0; LBAT\u00a0: Limon battant (Tableau 2).<\/figcaption><\/figure>\n<p>En 2019 et en 2020, le remplissage de l\u2019avant-dernier horizon param\u00e9tr\u00e9 pour l\u2019argile limoneuse profonde hydromorphe (ALPH) commence avant ceux des deux limons, battant (LBAT) et argileux (LARG). N\u00e9anmoins, le remplissage du dernier horizon marquant le d\u00e9but drainage n\u2019intervient que d\u00e9but d\u00e9cembre 2019 et fin d\u00e9cembre 2020 pour les trois types de sols.<\/p>\n<p>Les fortes pr\u00e9cipitations de juillet et ao\u00fbt 2021 (figure 5A) ont rapidement satur\u00e9 les horizons profonds des deux limons profonds et l\u2019avant-dernier horizon de l\u2019argile limoneuse profonde (figure 5B). De ce fait, du drainage et de la lixiviation ont pu se produire dans les deux limons bien avant l\u2019automne 2021. Cependant, les tr\u00e8s faibles pr\u00e9cipitations de septembre n\u2019ont pas permis de remplir le dernier horizon param\u00e9tr\u00e9 de l\u2019argile limoneuse profonde hydromorphe. Le drainage n\u2019y intervient qu\u2019\u00e0 la troisi\u00e8me d\u00e9cade d\u2019octobre 2021.<\/p>\n<p>Outre la texture du sol conditionnant la r\u00e9serve hydrique dans <em>Syst\u2019N\u00ae<\/em>, la couverture du sol contribue \u00e9galement au r\u00e9gime hydrique de la parcelle, de par son besoin en eau. Pour un m\u00eame limon argileux profond (LAP) beauvaisien (Oise, 60), l\u2019\u00e9volution de l\u2019humidit\u00e9 des deux derniers horizons param\u00e9tr\u00e9s (figure 6B) varie selon l\u2019occupation du sol, comme en automne 2019\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li>sous betterave un peu avant sa r\u00e9colte et sous colza d\u2019hiver, l\u2019humidit\u00e9 du dernier horizon est proche du point de fl\u00e9trissement<\/li>\n<li>sous moutarde ou sous bl\u00e9 tendre, cette humidit\u00e9 est plus importante.<\/li>\n<\/ul>\n<p>N\u00e9anmoins, dans les quatre cas de couverture du sol, le drainage d\u00e9bute autour de la mi-novembre 2019, avec moins de 15 jours de d\u00e9calage entre le d\u00e9but du drainage sous bl\u00e9 tendre et celui sous colza d\u2019hiver. Le m\u00eame type de r\u00e9sultats peut \u00eatre observ\u00e9 \u00e0 l\u2019automne 2020 et 2021.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<figure id=\"attachment_2035\" aria-describedby=\"caption-attachment-2035\" style=\"width: 1612px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-2035 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig6hq-scaled-e1670929656813.jpg\" alt=\"\" width=\"1612\" height=\"1491\" srcset=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig6hq-scaled-e1670929656813.jpg 1612w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig6hq-scaled-e1670929656813-300x277.jpg 300w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig6hq-scaled-e1670929656813-1024x947.jpg 1024w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig6hq-scaled-e1670929656813-768x710.jpg 768w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig6hq-scaled-e1670929656813-1536x1421.jpg 1536w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig6hq-scaled-e1670929656813-65x60.jpg 65w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig6hq-scaled-e1670929656813-225x208.jpg 225w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/jcm_fig6hq-scaled-e1670929656813-350x324.jpg 350w\" sizes=\"(max-width: 1612px) 100vw, 1612px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-2035\" class=\"wp-caption-text\">Figure 6. Diagramme ombrothermique hebdomadaire (A) et \u00e9volution de l\u2019humidit\u00e9 simul\u00e9e des deux derniers horizons param\u00e9tr\u00e9s (B) pour les limons argilleux profonds (LAP) de Beauvais, selon plusieurs couples de cultures de pr\u00e9c\u00e9dents-suivants (BET\u00a0: Betterave\u00a0; BTH\u00a0: Bl\u00e9 tendre d\u2019hiver\u00a0; ORP\u00a0: Orge de printemps\u00a0; COLH\u00a0: Colza d\u2019hiver\u00a0; IC regl. = Interculture conserv\u00e9e sur une dur\u00e9e r\u00e8glementaire avant destruction).<\/figcaption><\/figure>\n<h2>Valorisation des cr\u00e9neaux de pr\u00e9l\u00e8vement estim\u00e9s<\/h2>\n<p>La communication des cr\u00e9neaux ainsi obtenus a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9e par les Chambres d\u2019Agriculture des Hauts-de-France de mani\u00e8re globale<a class=\"footnote\" title=\"https:\/\/hautsdefrance.chambre-agriculture.fr\/ressources\/documents\/le-document-en-detail\/actualites\/calendrier-des-prelevements-des-reliquats-azotes-debut-drainage\/\" id=\"return-footnote-115-6\" href=\"#footnote-115-6\" aria-label=\"Footnote 6\"><sup class=\"footnote\">[6]<\/sup><\/a> ou cibl\u00e9e.<\/p>\n<p>Cette publication en ligne a \u00e9t\u00e9 compl\u00e9t\u00e9e par trois articles d\u2019information sur les ZAR en 2019, 2020 et 2021, dans la presse agricole locale. Les informations ont \u00e9galement \u00e9t\u00e9 transmises de mani\u00e8re plus cibl\u00e9e dans l\u2019ex-r\u00e9gion Nord-Pas-de-Calais par mail pour informer les agriculteurs des ZAR d\u00e9j\u00e0 form\u00e9s selon les exigences du dernier PAR.<\/p>\n<p>D\u2019abord pr\u00e9sent\u00e9s au jour simul\u00e9 pr\u00e8s en 2019 et 2020, ces cr\u00e9neaux ont \u00e9t\u00e9 ensuite diffus\u00e9s \u00e0 la d\u00e9cade pr\u00e8s en 2021 et pour les ann\u00e9es \u00e0 venir, afin de faciliter l\u2019organisation des pr\u00e9leveurs et laboratoires, notamment dans le cadre de la phase d\u2019accompagnement de groupes pilotes d\u2019agriculteurs dans le cadre du projet GAZELLE.<\/p>\n<h1>Discussion<\/h1>\n<p>L\u2019estimation de la date de d\u00e9but de drainage et des p\u00e9riodes de pr\u00e9l\u00e8vement en 2019, 2020 et 2021 sont assez variables et s\u2019\u00e9loignent souvent des dates classiques de pr\u00e9l\u00e8vement en entr\u00e9e d\u2019hiver, recommand\u00e9es sur la deuxi\u00e8me quinzaine de novembre. Tout \u00e9cart entre ces deux dates implique donc potentiellement des ph\u00e9nom\u00e8nes de min\u00e9ralisation de la mati\u00e8re organique du sol ou des r\u00e9sidus de culture, ou de lixiviation; ce qui complique l&rsquo;interpr\u00e9tation des reliquats mesur\u00e9s. La variabilit\u00e9 dans les estimations des dates de d\u00e9but de drainage d\u00e9pend essentiellement de la pluviom\u00e9trie pass\u00e9e, qui elle-m\u00eame d\u00e9pend de l\u2019ann\u00e9e et de la zone climatique consid\u00e9r\u00e9e.<\/p>\n<p>Si la prise en compte des diff\u00e9rents couples \u00ab\u00a0pr\u00e9c\u00e9dent-suivant\u00a0\u00bb est importante pour l\u2019\u00e9volution et la gestion de l\u2019azote, elle l\u2019est moins pour prendre en compte l\u2019\u00e9volution de l\u2019eau du sol \u00e0 l\u2019automne. Ce n\u2019est pas le facteur le plus d\u00e9terminant pour estimer une date de d\u00e9but drainage mais l\u2019\u00e9tat de couverture du sol peut tout de m\u00eame permettre de mieux pr\u00e9ciser cette date.<\/p>\n<p>Les humidit\u00e9s caract\u00e9ristiques \u00e0 capacit\u00e9 au champ et au point de fl\u00e9trissement sont estim\u00e9es dans <em>Syst\u2019N\u00ae<\/em> par des classes de p\u00e9do-transfert r\u00e9gies par un triangle des textures (Al Majou et al., 2007), centim\u00e8tre par centim\u00e8tre. Les r\u00e9sultats changent notamment lorsque la texture est plus fine pour le dernier horizon de sol param\u00e9tr\u00e9, avec une granulom\u00e9trie plus argileuse. L\u2019\u00e9paisseur de cet horizon compte dans le temps de remplissage de celui-ci\u00a0: plus fine est l&rsquo;\u00e9paisseur, plus vite l&rsquo;horizon se remplit.<\/p>\n<p>Une des plus grandes sources de variabilit\u00e9 observ\u00e9e semble \u00eatre celle li\u00e9e au climat. Du fait de deux grandes tendances climatiques dites oc\u00e9aniques (\u00e0 proximit\u00e9 de la Manche et de la Mer du Nord ainsi qu\u2019en Thi\u00e9rache \u00e0 l\u2019est des Hauts-de-France) et oc\u00e9aniques d\u00e9grad\u00e9es (vers l\u2019int\u00e9rieur des terres), la gamme de dates de d\u00e9but du drainage simul\u00e9e peut fortement varier certaines ann\u00e9es et s\u2019\u00e9loigner des dates classiquement pratiqu\u00e9es (entre la derni\u00e8re d\u00e9cade de novembre et la premi\u00e8re de d\u00e9cembre).<\/p>\n<p>Une seconde grande source de variabilit\u00e9 observ\u00e9e est li\u00e9e au climat de l\u2019ann\u00e9e. En termes de pluviom\u00e9trie, l\u2019ann\u00e9e 2021 se d\u00e9marque notamment par des pluies estivales exceptionnelles mais h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes, entrainant notamment un drainage estival.<\/p>\n<p>Faute de donn\u00e9es et de ressources humaines associ\u00e9es, les pr\u00e9conisations de dates de d\u00e9but de drainage n\u2019ont pas encore pu \u00eatre compar\u00e9es \u00e0 d\u2019autres donn\u00e9es comme des cases lysim\u00e9triques, des bougies poreuses ou des pi\u00e9zom\u00e8tres, voire d\u2019autre m\u00e9thodes d\u2019estimation comme des mesures d\u2019humidit\u00e9.<\/p>\n<h1>Conclusion et perspectives<\/h1>\n<p>La multi-simulation avec un mod\u00e8le complexe comme <em>Syst\u2019N\u00ae<\/em> peut permettre d\u2019estimer, sur une grande vari\u00e9t\u00e9 de situations, l\u2019\u00e9volution des r\u00e9serves utiles en fonction des pr\u00e9cipitations pass\u00e9es et de projections sur des pr\u00e9cipitations futures. Celle-ci montre une grande variabilit\u00e9 de dates selon la pluviom\u00e9trie de l\u2019ann\u00e9e, la zone climatique consid\u00e9r\u00e9e, le type de sol simul\u00e9 et, dans une moindre mesure, la culture en place.<\/p>\n<p>Cette approche originale, plus pr\u00e9cise que les approches simplifi\u00e9es existantes et qu\u2019une simple date d\u2019entr\u00e9e hiver, semble donc une bonne option pour r\u00e9pondre au besoin d\u2019estimer une date de d\u00e9but du drainage hivernal et un cr\u00e9neau de pr\u00e9l\u00e8vement favorable \u00e0 un reliquat d\u00e9but drainage permettant d\u2019\u00e9valuer l\u2019azote potentiellement lixiviable pendant l\u2019hiver. N\u00e9anmoins, la grande variabilit\u00e9 des cr\u00e9neaux ainsi obtenus ne facilite pas l\u2019organisation des pr\u00e9leveurs et des laboratoires d\u2019analyse.<\/p>\n<p>De plus, la quantit\u00e9 de situations \u00e0 reproduire hebdomadairement implique, sauf ressources informatiques ad\u00e9quates, un temps d\u2019ex\u00e9cution non n\u00e9gligeable. Mais cette approche complexe permet d\u2019aller plus loin (en estimant \u00e0 la fois les dynamiques d\u2019eau et d\u2019azote) jusqu\u2019\u00e0 un RSH simul\u00e9 et une estimation de la lixiviation hivernale. Le fonctionnement sous projet R permet d\u2019\u00eatre \u00e9volutif et reproductible et \u00e0 terme de se passer d\u2019interface lorsque l\u2019outil <em>Syst\u2019N\u00ae<\/em> sera accessible par API (Application Programming Interface).<\/p>\n<p>Une piste d\u2019am\u00e9lioration serait de mieux cibler les situations aux comportements contrast\u00e9s, tant au niveau p\u00e9doclimatique qu\u2019au niveau du syst\u00e8me de culture, comme l\u2019int\u00e9gration de successions culturales incluant des pommes de terre et des l\u00e9gumes dans les syst\u00e8mes de culture du Nord et du Pas-de-Calais. Cette premi\u00e8re piste d\u2019am\u00e9lioration permettrait par la suite une simplification du plan de simulations r\u00e9alis\u00e9 afin de cibler les situations \u00e0 risque propres aux ZAR, pour un traitement des donn\u00e9es plus efficace, ce qui favoriserait la transmission et la p\u00e9rennit\u00e9 du dispositif.<\/p>\n<p>Un groupe de travail avec les animateurs des territoires concern\u00e9s, faisant suite aux retours du s\u00e9minaire, a permis de rendre le dispositif plus op\u00e9rationnel, plus facilement r\u00e9alisable et mieux diffusable, pour les ann\u00e9es \u00e0 venir\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li>zonage plus restreint des Hauts-de-France en quatorze grandes zones climatiques\u00a0;<\/li>\n<li>focalisation des simulations sur quelques cas-types et un ou deux types de sol par zone\u00a0;<\/li>\n<li>pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9os \u00e0 sept jours prises en compte\u00a0;<\/li>\n<li>indication d\u2019une d\u00e9cade maximale pour le pr\u00e9l\u00e8vement afin de faciliter l\u2019organisation des laboratoires et pr\u00e9leveurs\u00a0;<\/li>\n<li>indication du niveau de pr\u00e9cipitations n\u00e9cessaires pour atteindre le d\u00e9but du drainage, donn\u00e9es plus explicites pour les agriculteurs et qui permettra une meilleure lisibilit\u00e9 des r\u00e9sultats.<\/li>\n<\/ul>\n<p>La communication graphique par cartographies via un syst\u00e8me d&rsquo;information g\u00e9ographique est \u00e9galement en r\u00e9flexion pour faciliter la diffusion et la lecture des r\u00e9sultats obtenus.<\/p>\n<h1>Bibliographie<\/h1>\n<p>Agreste Hauts-de-France, 2019. \u00c9tude et analyse. 36. <a href=\"https:\/\/draaf.hauts-de-france.agriculture.gouv.fr\/IMG\/pdf\/Etudes_et_analyses_No36_-_fertilisation_cle87ac22.pdf\">https:\/\/draaf.hauts-de-france.agriculture.gouv.fr\/IMG\/pdf\/Etudes_et_analyses_No36_-_fertilisation_cle87ac22.pdf<\/a><\/p>\n<p>Agreste Hauts-de-France. 2020. Hauts-de-France\u202f: Panorama du monde agricole, forestier et agroalimentaire \u00bb. 58. <a href=\"http:\/\/draaf.hauts-de-france.agriculture.gouv.fr\/Hauts-de-France-Panorama-du-monde\">http:\/\/draaf.hauts-de-france.agriculture.gouv.fr\/Hauts-de-France-Panorama-du-monde<\/a><\/p>\n<p>Al Majou H., Bruand A., Duval O., Cousin I., 2007. Comparaison de fonctions de p\u00e9dotransfert nationales et europ\u00e9ennes pour pr\u00e9dire les propri\u00e9t\u00e9s de r\u00e9tention en eau des sols. <em>\u00c9tude et Gestion des Sols<\/em>, 14(2), 103-116.<\/p>\n<p>Beaudoin N., Venet E., Maucorps J., Vandenberghe C., Pugeaux N., Viennot P., Gourcy L., Brayer C., Machet J.-M., Couturier A., Billy C., Vigour N., Hulin G., Dorel G., Mary B., 2021. Long term response of water and nitrogen fluxes to Good Agricultural Practices at field and catchment scales. <em>Science of the Total Environment<\/em>, 776, 145954.<\/p>\n<p>Bivand R.S., Pebesma E., Gomez-Rubio V., 2013. <em>Applied spatial data analysis with R, Second edition<\/em>. Springer, NY. https:\/\/asdar-book.org\/<\/p>\n<p>Brisson et al., 1998. STICS: a generic model for the simulation of crops and their water and nitrogen balances. I. Theory and parameterization applied to wheat and corn. <em>Agronomie<\/em>, 18 (5-6), 311-346. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1051\/agro:19980501\">https:\/\/doi.org\/10.1051\/agro:19980501<\/a><\/p>\n<p>Boidron A., 2020. \u00c9volution des syst\u00e8mes de culture et des reliquats azot\u00e9s en Hauts-de-France depuis le d\u00e9but de la directive nitrates. Rapport de stage \u00ab\u00a0Recherche et innovation\u00a0\u00bb. France, Angers\u00a0: \u00c9cole Sup\u00e9rieure d&rsquo;Agricultures.<\/p>\n<p>Caillez, 2016. Gen-CFox &#8211; a stochastic weather generator for daily temperature and precipitations\u00a0: usability for climate change adaptation in agriculture. Vannes &#8211; Centre Henri Lebesgue: Chambre d&rsquo;agriculture de la Creuse. <a href=\"https:\/\/perso.univ-rennes1.fr\/valerie.monbet\/SWGEN2016\/Cailliez.pdf\">https:\/\/perso.univ-rennes1.fr\/valerie.monbet\/SWGEN2016\/Cailliez.pdf<\/a><\/p>\n<p>Cameron, K. C., Di H. J., et Moir J. L. 2013. \u00ab Nitrogen Losses from the Soil\/Plant System: A Review \u00bb. Annals of Applied Biology 162 (2): 145\u201173. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1111\/aab.12014\">https:\/\/doi.org\/10.1111\/aab.12014<\/a><\/p>\n<p>Compernolle L., Gandon F., Garcia Melo P. L., Pinault M., Vanheeghe A., Delesalle M., Vandoorme B., Taisne E., 2020. <em>Gestion de l\u2019azote en Hauts de France. \u00c9tude.<\/em> France, Lillle\u00a0: ISA Lille.<\/p>\n<p>Cordano, 2017a. RGENERATE: Tools To Generate Vector Time Series. R package. <a href=\"https:\/\/CRAN.R-project.org\/package=RGENERATE\">https:\/\/CRAN.R-project.org\/package=RGENERATE<\/a><\/p>\n<p>Cordano, 2017b. RGENERATEPREC: Tools to Generate Daily-Precipitation Time Series. R package. <a href=\"https:\/\/CRAN.R-project.org\/package=RGENERATEPREC\">https:\/\/CRAN.R-project.org\/package=RGENERATEPREC<\/a><\/p>\n<p>Cordano E., Eccel E., 2016. Tools for stochastic weather series generation in R environment. <em>Italian Journal of Agrometeorology<\/em>, 3, 31-42. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.19199\/2016.3.2038-5625.031\">https:\/\/doi.org\/10.19199\/2016.3.2038-5625.031<\/a><\/p>\n<p>Cordano E., Eccel E., 2017. RMAWGEN: Multi-Site Auto-Regressive Weather GENerator. R Package. <a href=\"https:\/\/CRAN.R-project.org\/package=RMAWGEN\">https:\/\/CRAN.R-project.org\/package=RMAWGEN<\/a><\/p>\n<p>Dowle M., Srinivasan A., 2020. Data.table: Extension of data.frame. R package version 1.13.6. <a href=\"https:\/\/CRAN.R-project.org\/package=data.table\">https:\/\/CRAN.R-project.org\/package=data.table<\/a><\/p>\n<p>G\u00e9nermont S., Cellier P., 1997. A mechanistic model for estimating ammonia volatilization from slurry applied to bare soil. <em>Agricultural and Forest Meteorology<\/em>, 88(1-4), 145-167. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1016\/S0168-1923(97)00044-0\">https:\/\/doi.org\/10.1016\/S0168-1923(97)00044-0<\/a><\/p>\n<p>H\u00e9nault C. et al., 2005. Predicting in situ soil N2O emission using NOE algorithm and soil database. <em>Global Change Biology<\/em>, 11(1), 115-127. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1111\/j.1365-2486.2004.00879.x\">https:\/\/doi.org\/10.1111\/j.1365-2486.2004.00879.x<\/a><\/p>\n<p>Jeuffroy M.-H., Recous S., 1999. Azodyn: a simple model simulating the date of nitrogen deficiency for decision support in wheat fertilization. <em>European journal of Agronomy<\/em>, 10(2), 129-144. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1016\/S1161-0301(98)00059-8\">https:\/\/doi.org\/10.1016\/S1161-0301(98)00059-8<\/a><\/p>\n<p>Machet J.-M. et al., 2007. <em>Pr\u00e9sentation et mise en oeuvre d\u2019AZOFERT\u00ae: nouvel outil d\u2019aide \u00e0 la d\u00e9cision pour le raisonnement de la fertilisation N des cultures<\/em>. France, Blois\u00a0: Colloque GEMAS-COMIFER.<\/p>\n<p>Machet J.-M. et al., 2017. A Dynamic Decision-Making Tool for Calculating the Optimal Rates of N Application for 40 Annual crops while minimising the residual level of mineral N at harvest. <em>Agronomy<\/em>, 7(4), 73. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.3390\/agronomy7040073\">https:\/\/doi.org\/10.3390\/agronomy7040073<\/a><\/p>\n<p>Morel A., 2020. <em>\u00c9valuation des d\u00e9marches de protection de l&rsquo;eau fond\u00e9es sur des objectifs de r\u00e9sultats en mati\u00e8re de fuites d&rsquo;azote. M\u00e9moire de fin d&rsquo;\u00e9tude. <\/em>France, Montpellier\u00a0: SurAgro, Montpellier.<\/p>\n<p>Lin Pedersen T. 2020. Patchwork\u00a0: The Composer of Plots. R package version 1.1.1. <a href=\"https:\/\/CRAN.R-project.org\/package=patchwork\">https:\/\/CRAN.R-project.org\/package=patchwork<\/a><\/p>\n<p>Liu J., You L., Amini M., Obersteiner M., Herrero M., Zehnder A. J. B. &amp; Yang H., 2010. A high-resolution assessment on global nitrogen flows in cropland. <em>Proceedings of the National Academy of Sciences<\/em>, 107 (17), 8035\u20138040.<\/p>\n<p>Mary B., Beaudoin N., Justes E., &amp; Machet J.-M., 1999. Calculation of nitrogen mineralization and leaching in fallow soil using a simple dynamic model. <em>European journal of soil science<\/em>, 50(4), 549-566.<\/p>\n<p>Parnaudeau V., Reau R., &amp; Dubrulle P., 2012. Un outil d&rsquo;\u00e9valuation des fuites d&rsquo;azote vers l&rsquo;environnement \u00e0 l&rsquo;\u00e9chelle du syst\u00e8me de culture\u00a0: le logiciel Syst&rsquo;N. <em>Innovations agronomiques<\/em>, 21, 59-70.<\/p>\n<p>Pebesma E.J., Bivand R.S., 2005. Classes and methods for spatial data in R. R News 5 (2). <a href=\"https:\/\/cran.r-project.org\/doc\/Rnews\/\">https:\/\/cran.r-project.org\/doc\/Rnews\/<\/a><\/p>\n<p>Pfaff, 2008. VAR, SVAR and SVEC Models: Implementation Within R Package vars. <em>Journal of Statistical Software<\/em>, 24(4).<\/p>\n<p>R Core Team, 2016. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for statistical Computing. Vienna, Austria. <a href=\"https:\/\/www.R-project.org\/\">https:\/\/www.R-project.org\/<\/a><\/p>\n<p>Reau R., Bouthier A., Champolivier L., 2007. <em>Les pertes d\u2019azote par lixiviation dans les rotations c\u00e9r\u00e9ali\u00e8res avec colza<\/em>.\u00a0 8<sup>\u00e8mes<\/sup> Journ\u00e9es de la fertilisation raisonn\u00e9e et de l&rsquo;analyse de terre GEMAS-COMIFER, Blois 20-21 novembre 2007, 11p<\/p>\n<p>Temple Lang D., 2020. XML: Tools for Parsing and Generating XML Within R and S-Plus. R package version 3.99-0.3. <a href=\"https:\/\/CRAN.R-project.org\/package=XML\">https:\/\/CRAN.R-project.org\/package=XML<\/a><\/p>\n<p>Wickham et al., 2019. Welcome to the tidyverse. Journal of Open Source Software, 4(43), 1686. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.21105\/joss.01686\">https:\/\/doi.org\/10.21105\/joss.01686<\/a><\/p>\n<p>Wouez D., 2022. L\u2019APL Wallon, outil de contr\u00f4le et d&rsquo;encadrement. <em>In\u00a0:<\/em> Vandenberghe C. &amp; Delesalle M., eds.\u00a0 <em>Retours d&rsquo;exp\u00e9rience autour du REH \/ RDD \/ APL.<\/em> Gembloux, Belgique\u00a0: Presses agronomiques de Gembloux.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<hr class=\"before-footnotes clear\" \/><div class=\"footnotes\"><ol><li id=\"footnote-115-1\">www.protecteau.be <a href=\"#return-footnote-115-1\" class=\"return-footnote\" aria-label=\"Return to footnote 1\">&crarr;<\/a><\/li><li id=\"footnote-115-2\">Gestion de l\u2019AZote par les rEsultats, dont l\u2019azote potentieLlement Lessivable (2020-2024). <a href=\"#return-footnote-115-2\" class=\"return-footnote\" aria-label=\"Return to footnote 2\">&crarr;<\/a><\/li><li id=\"footnote-115-3\">https:\/\/agri4cast.jrc.ec.europa.eu\/DataPortal\/Index.aspx?o=d <a href=\"#return-footnote-115-3\" class=\"return-footnote\" aria-label=\"Return to footnote 3\">&crarr;<\/a><\/li><li id=\"footnote-115-4\">Plateforme web s\u2019appuyant sur un r\u00e9seau de stations m\u00e9t\u00e9orologiques (http:\/\/www.meteo-agriculture.eu\/) <a href=\"#return-footnote-115-4\" class=\"return-footnote\" aria-label=\"Return to footnote 4\">&crarr;<\/a><\/li><li id=\"footnote-115-5\">Am\u00e9lioration de l\u2019Outil Syst\u2019N\u00ae pour les Hauts de France\u00a0: http:\/\/www.agro-transfert-rt.org\/projets\/adou-sy\/ <a href=\"#return-footnote-115-5\" class=\"return-footnote\" aria-label=\"Return to footnote 5\">&crarr;<\/a><\/li><li id=\"footnote-115-6\">https:\/\/hautsdefrance.chambre-agriculture.fr\/ressources\/documents\/le-document-en-detail\/actualites\/calendrier-des-prelevements-des-reliquats-azotes-debut-drainage\/ <a href=\"#return-footnote-115-6\" class=\"return-footnote\" aria-label=\"Return to footnote 6\">&crarr;<\/a><\/li><\/ol><\/div>","protected":false},"author":10,"menu_order":3,"template":"","meta":{"pb_show_title":"on","pb_short_title":"","pb_subtitle":"","pb_authors":["jean-christophe-mouny"],"pb_section_license":""},"chapter-type":[],"contributor":[70],"license":[],"class_list":["post-115","chapter","type-chapter","status-publish","hentry","contributor-jean-christophe-mouny"],"part":96,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/115"}],"collection":[{"href":"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters"}],"about":[{"href":"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-json\/wp\/v2\/types\/chapter"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-json\/wp\/v2\/users\/10"}],"version-history":[{"count":51,"href":"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/115\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2121,"href":"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/115\/revisions\/2121"}],"part":[{"href":"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-json\/pressbooks\/v2\/parts\/96"}],"metadata":[{"href":"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/115\/metadata\/"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=115"}],"wp:term":[{"taxonomy":"chapter-type","embeddable":true,"href":"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapter-type?post=115"},{"taxonomy":"contributor","embeddable":true,"href":"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-json\/wp\/v2\/contributor?post=115"},{"taxonomy":"license","embeddable":true,"href":"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-json\/wp\/v2\/license?post=115"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}