{"id":464,"date":"2022-08-03T14:59:07","date_gmt":"2022-08-03T12:59:07","guid":{"rendered":"https:\/\/e-publish.uliege.be\/peyresq22\/?post_type=chapter&#038;p=464"},"modified":"2022-12-21T10:11:58","modified_gmt":"2022-12-21T09:11:58","slug":"virginie-et-anne","status":"publish","type":"chapter","link":"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/chapter\/virginie-et-anne\/","title":{"raw":"De la mesure du reliquat \u00e0 l\u2019estimation de la lixiviation du nitrate sous les parcelles agricoles dans les baies \u00ab&nbsp;algues vertes\u00a0\u00bb de Bretagne","rendered":"De la mesure du reliquat \u00e0 l\u2019estimation de la lixiviation du nitrate sous les parcelles agricoles dans les baies \u00ab&nbsp;algues vertes\u00a0\u00bb de Bretagne"},"content":{"raw":"<div class=\"textbox\">\r\n\r\n<strong>R\u00e9sum\u00e9<\/strong>\r\n\r\nD\u00e8s la mise en \u0153uvre du plan de lutte contre les algues vertes (PLAV) en 2010, un r\u00e9seau de mesures du reliquat d\u00e9but drainage (RDD) a \u00e9t\u00e9 mis en place pour identifier les exploitations qui doivent am\u00e9liorer leur gestion de l\u2019azote, essentiellement sur la fertilisation. Ce r\u00e9seau comptait environ 7000 parcelles en 2011, avec trois mesures par ferme.\r\n\r\nUn autre objectif a \u00e9t\u00e9 formul\u00e9 en 2011, \u00e0 savoir l\u2019estimation du risque de la lixiviation du nitrate \u00e0 partir du RDD, afin, d\u2019une part, de permettre aux agriculteurs de se faire une id\u00e9e du risque de pertes d\u2019azote dans leur situation et d\u2019autre part, de fournir un indicateur d\u2019impact environnemental des pratiques des agriculteurs dans leur contexte.\r\n\r\nCe dispositif, les m\u00e9thodes de pr\u00e9l\u00e8vement et de traitement des donn\u00e9es et l\u2019utilisation des r\u00e9sultats ont \u00e9t\u00e9 discut\u00e9s et valid\u00e9s au sein d\u2019un groupe technique appel\u00e9 \"GT reliquats\" du PLAV, constitu\u00e9 de repr\u00e9sentants de l\u2019administration, du d\u00e9veloppement agricole (dont la Chambre d'Agriculture de Bretagne) et de la recherche agronomique (INRAE). Les r\u00e9sultats de chaque exploitation ont \u00e9t\u00e9 envoy\u00e9s \u00e0 chaque agriculteur en avril de chaque ann\u00e9e par la DRAAF, et pr\u00e9sent\u00e9s collectivement aux conseillers de chaque d\u00e9partement concern\u00e9 (22 et 29). D\u00e8s r\u00e9ception des r\u00e9sultats, les agriculteurs sont invit\u00e9s \u00e0 contacter leur conseiller pour analyser les r\u00e9sultats et envisager des am\u00e9liorations dans leur gestion de l\u2019azote si besoin.\r\n\r\nLa base de la m\u00e9thode a \u00e9t\u00e9 con\u00e7ue et mise en place en 2011. Le principe est d\u2019utiliser le logiciel <em>Syst\u2019N<\/em>\u00ae pour estimer le risque de lixiviation du d\u00e9but drainage au 15 avril (fin estim\u00e9e de la p\u00e9riode de drainage) \u00e0 partir de la mesure du reliquat de chaque parcelle, de ses caract\u00e9ristiques (sol, historique d\u2019apport de produits organiques) et des donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques locales. Apr\u00e8s avoir r\u00e9alis\u00e9 une analyse de sensibilit\u00e9 aux propri\u00e9t\u00e9s des sols du territoire concern\u00e9, un seul type de sol a \u00e9t\u00e9 retenu. Un nombre important de simulations (3600) avec <em>Syst\u2019N<\/em>\u00ae en sol nu est r\u00e9alis\u00e9 chaque ann\u00e9e, permettant de g\u00e9n\u00e9rer un m\u00e9ta-mod\u00e8le lin\u00e9aire par zone climatique, qui d\u00e9pend de la vitesse potentielle de min\u00e9ralisation de l\u2019azote du sol. Ce mod\u00e8le est ensuite appliqu\u00e9 \u00e0 la valeur de reliquat d\u00e9but drainage. Enfin, une valeur de d\u2019absorption par le couvert (issue d\u2019une observation sur la parcelle report\u00e9e sur un abaque) est \u00e9galement soustraite \u00e0 la valeur calcul\u00e9e du risque de lixiviation. On remarque dans ce cas que dans les conditions bretonnes, avec hivers doux favorisant la min\u00e9ralisation, et pluvieux, la quantit\u00e9 lixivi\u00e9e peut \u00eatre sup\u00e9rieure au RDD.\r\n\r\nDes adaptations ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9es sur la p\u00e9riode, notamment relatives aux donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques consid\u00e9r\u00e9es (donn\u00e9es de l\u2019ann\u00e9e ou donn\u00e9es moyennes sur 10 ans). Le rendu aux agriculteurs a \u00e9galement \u00e9t\u00e9 modifi\u00e9 \u00e0 plusieurs reprises.\r\n\r\n<\/div>\r\n<h1>Introduction<\/h1>\r\nR\u00e9sultante de l\u2019apport de nutriments, et en particulier de l\u2019azote, par les cours d\u2019eau, et de la conformation propice du milieu, l\u2019eutrophisation des eaux littorales bretonnes est un ph\u00e9nom\u00e8ne qui perdure depuis plusieurs d\u00e9cennies. Or si la Directive Nitrates fixe le seuil de potabilit\u00e9 de l\u2019eau \u00e0 50 mg NO<sub>3<\/sub><sup>-<\/sup>.L <sup>-1<\/sup>, la cible pour endiguer les mar\u00e9es vertes serait de l\u2019ordre de 10 mg.L<sup>-1<\/sup>. Ces mar\u00e9es vertes ont \u00e9t\u00e9 particuli\u00e8rement prononc\u00e9es de 2007 \u00e0 2009, notamment dans les C\u00f4tes d\u2019Armor et ont fait l\u2019objet d\u2019un fort \u00e9cho m\u00e9diatique \u00e0 la suite du d\u00e9c\u00e8s d\u2019un cheval et du malaise de son cavalier \u00e0 proximit\u00e9 de la plage de Saint-Michel-en-Gr\u00e8ve (22) du fait des \u00e9manations toxiques (H<sub>2<\/sub>S) des algues en putr\u00e9faction sur la plage. A la suite de cet \u00e9v\u00e8nement, un premier plan gouvernemental de lutte contre les algues vertes (PLAV) a \u00e9t\u00e9 mis en place d\u00e8s 2010. Il s\u2019appliquait \u00e0 huit baies \u00ab algues vertes \u00bb (BAV) (figure 1) et comportait trois volets\u00a0:\r\n<ol>\r\n \t<li>un volet portant sur l\u2019am\u00e9lioration des connaissances et la gestion des risques\u00a0;<\/li>\r\n \t<li>un volet relatif aux actions curatives\u00a0: am\u00e9lioration du ramassage et des capacit\u00e9s de traitement des algues \u00e9chou\u00e9es\u00a0;<\/li>\r\n \t<li>un volet pr\u00e9ventif comprenant les actions \u00e0 mettre en \u0153uvre pour limiter les flux d\u2019azote vers les c\u00f4tes.<\/li>\r\n<\/ol>\r\nCe dernier volet portait sur l\u2019am\u00e9lioration des techniques de traitement des effluents et eaux us\u00e9es g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par les activit\u00e9s industrielles, agricoles et les collectivit\u00e9s locales, ainsi que sur l\u2019am\u00e9nagement du territoire et le changement de pratiques agricoles.\r\n\r\n[caption id=\"attachment_1983\" align=\"aligncenter\" width=\"1612\"]<img class=\"wp-image-1983 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig1hq-scaled-e1670419436325.jpg\" alt=\"\" width=\"1612\" height=\"1088\" \/> Figure 1. Localisation des huit baies \u00ab algues vertes \u00bb en Bretagne.[\/caption]\r\n\r\nAu sein de ce volet pr\u00e9ventif, il \u00e9tait propos\u00e9 de rendre <em>\u00ab obligatoire la mesure du reliquat azot\u00e9 dans toutes les exploitations et la transmission des donn\u00e9es aux services de police. Des mesures de reliquats apr\u00e8s r\u00e9colte sont ainsi r\u00e9alis\u00e9es dans toutes les exploitations (trois \u00e0 quatre parcelles par exploitation) et les donn\u00e9es individuelles relatives aux reliquats les plus \u00e9lev\u00e9es seront transmises aux services de police. Les r\u00e9sultats de ces mesures peuvent \u00eatre utilis\u00e9s par les services de police de l\u2019eau et par le coordinateur r\u00e9gional des installations class\u00e9es pour orienter les contr\u00f4les. [\u2026] Ces mesures de reliquats s\u2019accompagnent de la mise en place d'un r\u00e9seau de parcelles de r\u00e9f\u00e9rence qui devront permettre d'\u00e9tablir annuellement l'\u00e9chelle des valeurs de reliquat (bon, \u00e0 surveiller, excessif) selon les cultures et les situations p\u00e9doclimatiques.<\/em>\r\n\r\n<em>Les mesures de reliquats dans les exploitations seront r\u00e9alis\u00e9es d\u00e8s 2010 sur les deux baies pilote puis \u00e9tendues \u00e0 l\u2019ensemble des baies \u00ab algues vertes \u00bb dans un d\u00e9lai maximal de trois ans. Le r\u00e9seau des parcelles de r\u00e9f\u00e9rence devra \u00eatre mis en place sur l\u2019ensemble des baies \u00ab\u00a0algues vertes \u00bb d\u00e8s 2010 \u00bb<\/em> (extrait DRAAF, 2010).\r\n\r\nComme le d\u00e9crivent Hanocq &amp; Gu\u00e9zengar (2022), c\u2019est le RDD qui a \u00e9t\u00e9 choisi et mesur\u00e9 sur environ 7000 parcelles, durant une p\u00e9riode de deux mois, avec un recalcul \u00e0 la date r\u00e9elle de d\u00e9but drainage. Le r\u00e9sultat communiqu\u00e9 aux agriculteurs n\u2019\u00e9tait pas seulement le reliquat \u00ab brut \u00bb mais \u00e9galement une note calcul\u00e9e relativement aux reliquats d\u2019un r\u00e9seau de parcelles de r\u00e9f\u00e9rence. Elle prend en compte la conformit\u00e9 des pratiques de gestion de l\u2019azote, notamment le raisonnement de la fertilisation azot\u00e9e. Nous l\u2019appellerons par la suite \u00ab note \u00bb ou \u00ab indicateur de pratiques de fertilisation \u00bb.\r\n\r\nEn 2011, une discussion en \u00ab groupe technique Reliquats \u00bb du PLAV, a valid\u00e9 cette note \u2018relative\u2019 en tant qu\u2019indicateur de pratiques \u00e0 risques mais pas en tant qu\u2019indicateur du risque d\u2019\u00e9mission de nitrate vers l\u2019environnement. La note permettait effectivement d\u2019\u00e9valuer pour une culture donn\u00e9e si l\u2019agriculteur avait agi conform\u00e9ment aux bonnes pratiques de gestion de l\u2019azote, mais pas si son syst\u00e8me permettait d\u2019atteindre de basses fuites d\u2019azote. Une id\u00e9e compl\u00e9mentaire \u00e9tait aussi de montrer aux agriculteurs la quantit\u00e9 d\u2019azote qu\u2019ils risquaient de perdre (par lixiviation) en comparaison \u00e0 la quantit\u00e9 qu\u2019ils apportaient aux cultures. Il a donc \u00e9t\u00e9 d\u00e9cid\u00e9 de calculer \u00e0 partir du RDD (recalcul\u00e9 \u00e0 la date de d\u00e9but drainage) un risque de lixiviation, appel\u00e9 par la suite Indice de risque environnemental (IRE). Le pr\u00e9sent article explicite les grands traits de la construction de la d\u00e9marche de calcul de l\u2019IRE.\r\n<h1>Mat\u00e9riel et m\u00e9thode<\/h1>\r\n<h2>Dispositif de mesures des RDD<\/h2>\r\nLe dispositif de mesures des RDD a \u00e9t\u00e9 mis en place en 2010, avec deux p\u00e9riodes distinctes correspondant \u00e0 un premier PLAV de 2010 \u00e0 2015 puis \u00e0 un second de 2016 \u00e0 2021 (Hanocq &amp; Gu\u00e9zengar, 2022). Le dispositif inclut des parcelles de r\u00e9f\u00e9rence situ\u00e9es dans des exploitations o\u00f9 la fertilisation est raisonn\u00e9e avec certitude. Les autres parcelles sont appel\u00e9es \u00ab parcelles communes \u00bb.\r\n\r\nDans la premi\u00e8re phase, les pr\u00e9l\u00e8vements ont tous \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9s syst\u00e9matiquement dans chaque exploitation cultivant des parcelles sur les bassins versants \u00ab algues vertes \u00bb (BVAV), \u00e0 raison de trois RDD par ferme. Cela a repr\u00e9sent\u00e9 6800 RDD pour 2300 exploitations, soit environ un RDD pour 27 ha sur les 1900 km\u00b2 des bassins versants concern\u00e9s. La campagne de mesures s\u2019\u00e9talant d\u2019octobre \u00e0 d\u00e9cembre, la valeur de chaque reliquat a \u00e9t\u00e9 recalcul\u00e9e \u00e0 la date de d\u00e9but drainage (Hanocq &amp; Gu\u00e9zengar, 2022).\r\n\r\nDans la seconde phase, l\u2019\u00e9chantillon des exploitations a \u00e9t\u00e9 r\u00e9duit d\u2019un facteur 5 (80\u00a0% des exploitations \u00e9taient cibl\u00e9es sur la base des r\u00e9sultats obtenus au cours du suivi de la p\u00e9riode pr\u00e9c\u00e9dente comme les exploitations devant progresser le plus et 20\u00a0% des exploitations \u00e9taient tir\u00e9es au sort). Au total, 1400 RDD ont \u00e9t\u00e9 mesur\u00e9s dans 480 exploitations.\r\n\r\nLes \u00e9chantillonnages ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9s sur une p\u00e9riode d\u2019une semaine par culture. Les reliquats ont \u00e9t\u00e9 mesur\u00e9s (\u00e0 part \u00e9gale) sur ou apr\u00e8s les trois types de cultures (c\u00e9r\u00e9ales, prairies et ma\u00efs) les plus pr\u00e9sentes en Bretagne.\r\n<h2>Outil de simulation <em>Syst\u2019N<\/em><\/h2>\r\n<em>Syst\u2019N<\/em>\u00ae (Parnaudeau et al., 2012) est un outil de diagnostic des pertes d\u2019azote dans les syst\u00e8mes de culture qui simule des flux d\u2019azote dans le syst\u00e8me \u2018sol-plante-atmosph\u00e8re\u2019. Il est constitu\u00e9 d\u2019un simulateur bas\u00e9 sur un mod\u00e8le de culture qui int\u00e8gre des modules repr\u00e9sentant diff\u00e9rents processus du cycle de l\u2019azote pour la plupart issus d\u2019autres mod\u00e8les\u00a0:\r\n<ul>\r\n \t<li>AZOFERT (Machet et al., 2004) pour la min\u00e9ralisation de la mati\u00e8re organique et des r\u00e9sidus de r\u00e9colte\u00a0;<\/li>\r\n \t<li>AZODYN (Jeuffroy &amp; Recous, 1999) pour l\u2019absorption d\u2019azote par les cultures\u00a0;<\/li>\r\n \t<li>STICS (Brisson et al., 1998) pour le bilan hydrique et la lixiviation du nitrate\u00a0;<\/li>\r\n \t<li>NOE (H\u00e9nault et al., 2005) pour simuler les pertes de N<sub>2<\/sub>O par d\u00e9nitrification et<\/li>\r\n \t<li>Volt\u2019air (G\u00e9nermont &amp; Cellier, 1997) simplifi\u00e9 pour les \u00e9missions d\u2019ammoniac par volatilisation au champ.<\/li>\r\n<\/ul>\r\nSur base d\u2019une description des syst\u00e8mes de culture, du sol et de donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques, le mod\u00e8le simule, au pas de temps journalier, des flux d\u2019azote dont les \u00e9missions vers l\u2019environnement (NO<sub>3<\/sub><sup>-<\/sup>, NH<sub>4<\/sub><sup>+<\/sup> et N<sub>2<\/sub>O) (figure 2).\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n[caption id=\"attachment_1210\" align=\"aligncenter\" width=\"1644\"]<img class=\"wp-image-1210 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig2hq-scaled-e1666791074738.jpg\" alt=\"\" width=\"1644\" height=\"704\" \/> Figure 2. Repr\u00e9sentation sch\u00e9matique du logiciel Syst\u2019N\u00ae (version client-serveur) associ\u00e9 \u00e0 la base de donn\u00e9es Pertazote.[\/caption]\r\n\r\nDestin\u00e9 aux conseillers et gestionnaires agro-environnementaux, un de ses int\u00e9r\u00eats est d\u2019avoir des interfaces graphiques qui facilitent la description des syst\u00e8mes de culture et des sols et un mod\u00e8le du cycle de l\u2019azote relativement simple. La version 1.0 (non diffus\u00e9e publiquement) utilis\u00e9e pour ce travail, n\u2019incluait pas encore les cultures.\r\n<h2>D\u00e9marche g\u00e9n\u00e9rale d\u2019\u00e9valuation du risque de lixiviation<\/h2>\r\nPour calculer le risque de lixiviation (appel\u00e9 IRE), les pertes de nitrate ont \u00e9t\u00e9 estim\u00e9es entre le d\u00e9but du drainage (date variable chaque ann\u00e9e) et le 15 avril de l\u2019ann\u00e9e suivante (date moyenne de fin de la p\u00e9riode de drainage) \u00e0 partir du r\u00e9sultat du RDD et des principaux flux d\u2019azote d\u00e9terminant la lixiviation (figure 3).\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n[caption id=\"attachment_1211\" align=\"aligncenter\" width=\"1580\"]<img class=\"wp-image-1211 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig3hq-scaled-e1666791116934.jpg\" alt=\"\" width=\"1580\" height=\"851\" \/> Figure 3. Sch\u00e9ma de la d\u00e9marche globale d\u2019\u00e9valuation du risque de lixiviation.[\/caption]\r\n\r\n\u00c0 partir de 2016, les pr\u00e9l\u00e8vements \u00e9taient organis\u00e9s sur une semaine par culture, la date d\u2019initialisation de la simulation correspondait au mercredi de la semaine de pr\u00e9l\u00e8vement de la culture concern\u00e9e, sans correction de l\u2019effet de la date de pr\u00e9l\u00e8vement.\r\n\r\nComme il n\u2019\u00e9tait pas envisageable de r\u00e9aliser une simulation avec <em>Syst\u2019N<\/em>\u00ae pour chacune des 6800 parcelles, un plan de simulations a \u00e9t\u00e9 \u00e9labor\u00e9 pour b\u00e2tir des m\u00e9ta-mod\u00e8les lin\u00e9aires (d\u00e9marche pr\u00e9sent\u00e9e dans la suite). Ce plan a \u00e9t\u00e9 ensuite int\u00e9gr\u00e9 dans un tableau Excel\u00a9 rassemblant les donn\u00e9es n\u00e9cessaires au calcul et permettant aussi de prendre en compte l\u2019effet du couvert.\r\n<h2>Tests pr\u00e9alables \u00e0 l\u2019utilisation de <em>Syst\u2019N<\/em><\/h2>\r\nLe mod\u00e8le<em> Syst\u2019N<\/em>\u00ae, encore en phase de test en 2011, a d\u2019abord \u00e9t\u00e9 \u00e9valu\u00e9 et valid\u00e9 pour ce travail avec des essais r\u00e9alis\u00e9s par la Chambre R\u00e9gionale d'Agriculture de Bretagne (CRAB) dans deux stations exp\u00e9rimentales situ\u00e9es \u00e0 proximit\u00e9 des BAV. Dans ces essais, r\u00e9alis\u00e9s pour \u00e9valuer la min\u00e9ralisation de l\u2019azote, des mesures de reliquat et d\u2019humidit\u00e9 du sol ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9es tous les mois\u00a0; le mod\u00e8le <em>Lixim<\/em> (Mary et al., 1999) a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 pour en d\u00e9duire la lixiviation par optimisation de quelques param\u00e8tres. Les r\u00e9sultats issus de <em>Lixim<\/em> sont consid\u00e9r\u00e9s comme des estimations fiables de la lixiviation.\r\n\r\nEn fonction du contexte textural de la parcelle, le RDD est mesur\u00e9 sur 30, 60 ou 90 cm de profondeur. L\u2019effet de cette profondeur de sol \u00e9chantillonn\u00e9\u00a0 sur le calcul du risque de lixiviation a \u00e9t\u00e9 \u00e9valu\u00e9\u00a0: seules les parcelles o\u00f9 les pr\u00e9l\u00e8vements ont \u00e9t\u00e9 effectu\u00e9s jusqu\u2019\u00e0 au moins 60 cm ont \u00e9t\u00e9 consid\u00e9r\u00e9es, car celles o\u00f9 une seule couche a \u00e9t\u00e9 pr\u00e9lev\u00e9e avaient sans doute des sols plus profonds (sup\u00e9rieurs \u00e0 30 cm). Pour cette \u00e9valuation, les entr\u00e9es suivantes ont \u00e9t\u00e9 consid\u00e9r\u00e9es\u00a0:\r\n<ul>\r\n \t<li>trois ann\u00e9es climatiques contrast\u00e9es\u00a0: 2000, 2004, 2008\u00a0;<\/li>\r\n \t<li>une vitesse potentielle de min\u00e9ralisation (Vp) constante = 0,6 kg N.ha<sup>-1<\/sup>.j<sup>-1<\/sup>\u00a0;<\/li>\r\n \t<li>reliquat initial de 20 \u00e0 250 kg N-NO<sub>3<\/sub>\u00af.ha<sup>-1<\/sup> sur deux couches de 30 cm\u00a0;<\/li>\r\n \t<li>r\u00e9partition 60\/40\u00a0% sur les deux couches.<\/li>\r\n<\/ul>\r\nVu le nombre \u00e9lev\u00e9 de parcelles \u00e9chantillonn\u00e9es, il semblait impossible de simuler les risques de lixiviation pour chacune d\u2019entre elles. Dans un premier temps, une analyse de sensibilit\u00e9 des r\u00e9sultats de lixiviation du mod\u00e8le \u00e0 diff\u00e9rentes variables d\u2019entr\u00e9e (li\u00e9es \u00e0 la composante drainage de la lixiviation et \u00e0 la quantit\u00e9 de nitrate lixiviable) a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9e. Il s\u2019agissait de prendre en compte assez de variabilit\u00e9 pour discriminer les cas r\u00e9els\u00a0: caract\u00e9ristiques des sols, historique des parcelles et pratiques (correspondant \u00e0 la vitesse potentielle de min\u00e9ralisation Vp), reliquats et leur r\u00e9partition sur les deux couches.\r\n<h2>\u00c9valuation de l\u2019effet des variables influen\u00e7ant le drainage<\/h2>\r\nL\u2019effet du climat des quatre baies (une station m\u00e9t\u00e9orologique par baie) concern\u00e9es par les RDD en 2011 sur la min\u00e9ralisation, le drainage et la lixiviation\u00a0 a \u00e9t\u00e9 \u00e9valu\u00e9. Les simulations ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9es sur une p\u00e9riode de 10 ans, \u00ab toute chose \u00e9gale par ailleurs \u00bb (m\u00eame sol, m\u00eame vitesse de min\u00e9ralisation, m\u00eame taux initial de remplissage de la r\u00e9serve utile du sol (RU), m\u00eame reliquat initial).\r\n\r\nNous avons ensuite \u00e9valu\u00e9 l\u2019effet des types de sol (caract\u00e9ris\u00e9s par leur texture et densit\u00e9 apparente). La base de donn\u00e9es Sols de Bretagne (Berthier et al., 2013a\u00a0; Berthier et\u00a0al., 2013b) crois\u00e9e \u00e0 la g\u00e9olocalisation des parcelles pr\u00e9lev\u00e9es a permis de distinguer et caract\u00e9riser 14 combinaisons substrat-texture dans la zone d\u2019\u00e9tude pour lesquelles les variables d\u2019entr\u00e9e pour le logiciel <em>Syst\u2019N<\/em>\u00ae, telles que la densit\u00e9 apparente et les classes de texture ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9duites (Al Majou et al., 2008).\r\n<h2>\u00c9valuation de l\u2019effet des variables influen\u00e7ant la lixiviation<\/h2>\r\nNous avons d\u2019abord \u00e9valu\u00e9 l\u2019effet de la variation de la min\u00e9ralisation des sols (variable Vp) sur la lixiviation entre 0,2 kg N.ha<sup>-1<\/sup>.j<sup>-1<\/sup> \u00e0 1,8 kg N.ha<sup>-1<\/sup>.j<sup>-1<\/sup>. <em>Syst\u2019N<\/em>\u00ae peut calculer la min\u00e9ralisation potentielle \u00e0 partir de caract\u00e9ristiques de sols dont nous ne disposions pas pour les parcelles. Nous avons donc choisi d\u2019imposer celle-ci dans le mod\u00e8le en utilisant la variable Vp calcul\u00e9e avec des abaques par la CRAB (GREN, 2013) \u00e0 partir des donn\u00e9es (type de sol, rotation et fertilisation) des diff\u00e9rentes parcelles.\r\n\r\nNous avons ensuite \u00e9valu\u00e9 l\u2019effet du RDD sur la lixiviation, en faisant \u00e9galement varier la Vp de 0,2 kg N.ha<sup>-1<\/sup>.j<sup>-1<\/sup> \u00e0 1,8 kg N.ha<sup>-1<\/sup>.j<sup>-1<\/sup> pour chaque valeur de RDD (de 20 \u00e0 250 kg N-NO<sub>3<\/sub><sup>-<\/sup>.ha<sup>-1<\/sup>).\r\n<h2>Plan de simulation<\/h2>\r\n\u00c0 l\u2019issue des tests pr\u00e9alables, les variables les plus cruciales ont \u00e9t\u00e9 s\u00e9lectionn\u00e9es pour construire le plan de simulation.\r\n\r\nDe 2011 \u00e0 2016, les simulations ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9es sur 60 cm ou 90 cm de sol en fonction de la profondeur de pr\u00e9l\u00e8vement. \u00c0 partir de 2017, par souci de rapidit\u00e9 d\u2019ex\u00e9cution des pr\u00e9l\u00e8vements, seuls les deux premi\u00e8res couches ont \u00e9t\u00e9 \u00e9chantillonn\u00e9es; la troisi\u00e8me couche a \u00e9t\u00e9 estim\u00e9e (15\u00a0% du r\u00e9sultat obtenu sur 0-90 cm) sur la base des observations r\u00e9alis\u00e9es entre 2011 et 2016. Ainsi \u00e0 partir de 2017, toutes les simulations ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9es sur 90 cm de profondeur.\r\n\r\nEn 2011, les simulations ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9es avec les donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques d\u2019une station par baie, en faisant tourner le mod\u00e8le sur les 10 derni\u00e8res ann\u00e9es, de fa\u00e7on \u00e0 obtenir un risque de lixiviation. De 2012 \u00e0 2018, pour avoir des conditions climatiques plus proches de celles des agriculteurs, les donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques utilis\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 celles des stations m\u00e9t\u00e9orologiques les plus proches (20 stations issues des r\u00e9seaux CRAB et M\u00e9t\u00e9o France) avec le climat r\u00e9el jusqu\u2019au 31 d\u00e9cembre.\r\n\r\nLe rendu aux agriculteurs \u00e9tant r\u00e9alis\u00e9 en d\u00e9but d\u2019ann\u00e9e, il \u00e9tait n\u00e9cessaire de g\u00e9n\u00e9rer une ann\u00e9e \u00ab moyenne \u00bb du 1<sup>er<\/sup> janvier au 15 avril (date pr\u00e9sum\u00e9e de fin de lixiviation) avec une station de la baie (ann\u00e9e choisie\u00a0: 2003, dont les temp\u00e9ratures et le cumul pluviom\u00e9trique de d\u00e9but d\u2019ann\u00e9e sont dans la moyenne).\r\n\r\nEn 2019, pour acc\u00e9l\u00e9rer le rendu des r\u00e9sultats aux agriculteurs, une seule ann\u00e9e climatique moyenne a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e d\u00e8s le d\u00e9but de simulation.\r\n<h2>Prise en compte de la couverture hivernale du sol<\/h2>\r\nLa derni\u00e8re \u00e9tape a \u00e9t\u00e9 la prise en compte de la couverture du sol au moment de la mesure du reliquat. Cette couverture peut \u00eatre un couvert d\u2019interculture, une culture d\u2019hiver ou une prairie en place.\r\n\r\nLors du pr\u00e9l\u00e8vement pour le RDD, le pr\u00e9leveur note l\u2019esp\u00e8ce pr\u00e9sente et la hauteur du couvert. Celle-ci est ensuite traduite en biomasse puis en quantit\u00e9 d\u2019azote absorb\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 un abaque de la CRAB (figure 4 pour l\u2019ann\u00e9e 2011). Pour chaque parcelle, le risque de lixiviation final (appel\u00e9 IRE) a donc \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9 ainsi\u00a0:\r\n\r\nLixiviation en sol nu de la date d\u00e9but drainage au 15\/04 (calcul avec <em>Syst\u2019N<\/em>\u00ae) \u2013 90\u00a0% de l\u2019absorption du couvert de la date d\u00e9but drainage au 01\/03 (date moyenne de destruction des couverts).\r\n\r\n[caption id=\"attachment_1901\" align=\"aligncenter\" width=\"1651\"]<img class=\"wp-image-1901 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig4hq-scaled-e1670258175335.jpg\" alt=\"\" width=\"1651\" height=\"1792\" \/> Figure 4. Abaque de calcul de l\u2019absorption pr\u00e9visionnelle du couvert.[\/caption]\r\n<h2>Traitements de r\u00e9sultats<\/h2>\r\nLes r\u00e9sultats d\u2019IRE sont destin\u00e9s \u00e0 chaque agriculteur et n\u2019ont pas vocation \u00e0 \u00eatre trait\u00e9s statistiquement, le plan de simulation n\u2019\u00e9tant pas con\u00e7u pour cela.\r\n\r\nQuelques traitements statistiques ont n\u00e9anmoins \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9s sur l\u2019ensemble des ann\u00e9es sur les parcelles communes pour analyser la variabilit\u00e9 des IRE en fonction de diff\u00e9rents facteurs tels que l\u2019ann\u00e9e, la baie ou la culture pr\u00e9c\u00e9dant le RDD. Pour ces traitements, des valeurs tr\u00e8s \u00e9lev\u00e9es consid\u00e9r\u00e9es comme aberrantes ont \u00e9t\u00e9 exclues en utilisant le seuil sup\u00e9rieur d\u00e9fini ainsi\u00a0:\r\n\r\n[latex]borne sup = Q3 + 1,5 \\times interquartile[\/latex]\r\n\r\nCela a amen\u00e9 \u00e0 exclure 4,4\u00a0% de l\u2019effectif. De plus, pour comparer la lixiviation issue des diff\u00e9rents syst\u00e8mes en faisant abstraction du climat, des simulations de toutes les parcelles ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9es avec le climat oc\u00e9anique pluvieux de Douarnenez en 2011 et 2012.\r\n<h1>R\u00e9sultats<\/h1>\r\n<h2>Tests pr\u00e9alables et obtention des m\u00e9ta-mod\u00e8les annuels<\/h2>\r\nUne \u00e9valuation sur base de r\u00e9sultats d\u2019essais locaux men\u00e9s par la CRAB (dans des conditions analogues aux BAV) a montr\u00e9 la bonne convergence des r\u00e9sultats du mod\u00e8le avec les estimations de lixiviation issues de <em>Lixim<\/em> (figure 5), ce qui a permis de consid\u00e9rer les r\u00e9sultats du mod\u00e8le comme fiables dans les conditions des BAV.\r\n\r\n[caption id=\"attachment_1632\" align=\"aligncenter\" width=\"1638\"]<img class=\"wp-image-1632 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/peyresq22\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig5hq-scaled-e1669220600475.jpg\" alt=\"\" width=\"1638\" height=\"1049\" \/> Figure 5. \u00c9valuation du mod\u00e8le sur deux essais r\u00e9alis\u00e9s en Bretagne, dans des conditions analogues aux baies \u00ab algues vertes \u00bb\u00a0; gauche\u00a0: Crecom (22), essai CRAB\u00a0; droite\u00a0: Tr\u00e9varez (29), essai CRAB, Projet Casdar \u00ab Gestion durable de sols \u00bb. Les points sont des valeurs estim\u00e9es avec Lixim et les traits continus sont les r\u00e9sultats de simulation avec Syst\u2019N\u00ae.[\/caption]\r\n\r\nL\u2019effet du climat sur les sorties du mod\u00e8le (drainage, lixiviation) est relativement marqu\u00e9 (figure 6)\u00a0: la station de la baie de Saint Brieuc se distingue des autres stations. Ces r\u00e9sultats justifient de consid\u00e9rer dans le plan de simulation une station climatique par baie, voire plusieurs stations par baie.\r\n\r\nL\u2019effet du type de sol, correspondant \u00e0 une texture et une densit\u00e9 apparente, test\u00e9 dans deux climats contrast\u00e9s (Concarneau et St Brieuc) et sur deux ann\u00e9es climatiques contrast\u00e9es (2000-2004) est peu marqu\u00e9\u00a0sur la lixiviation, les sols \u00e9tant peu diff\u00e9renci\u00e9s\u00a0: la diff\u00e9rence maximale est de 7 kg N-NO<sub>3<\/sub><sup>-<\/sup>.ha<sup>-1<\/sup> sur la p\u00e9riode 29\/11 \u2013 15\/04 pour une ann\u00e9e et une station climatique donn\u00e9e (figure 7). Par cons\u00e9quent, un sol \u2018moyen\u2019 a \u00e9t\u00e9 retenu pour r\u00e9aliser les simulations.\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<img class=\"aligncenter wp-image-1633 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig6ahq-scaled-e1669220233705.jpg\" alt=\"\" width=\"1561\" height=\"947\" \/>\r\n\r\n[caption id=\"attachment_1634\" align=\"aligncenter\" width=\"1574\"]<img class=\"wp-image-1634 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig6bhq-scaled-e1669220181987.jpg\" alt=\"\" width=\"1574\" height=\"928\" \/> Figure 6. Effet du climat sur le drainage (haut) et sur la lixiviation (bas).[\/caption]\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n[caption id=\"attachment_2020\" align=\"aligncenter\" width=\"1638\"]<img class=\"wp-image-2020 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig7hq-scaled-e1670926099924.jpg\" alt=\"\" width=\"1638\" height=\"876\" \/> Figure 7. Effet du type de sol (2 sites), du climat (2 ann\u00e9es) et du RDD (2 niveaux) sur la lixiviation entre le 29\/11 et le 15\/04.[\/caption]\r\n\r\nLes r\u00e9sultats des simulations pour lesquelles la vitesse potentielle de min\u00e9ralisation (Vp) a vari\u00e9 de 0,2 kg N.ha<sup>-1<\/sup>.j<sup>-1<\/sup> \u00e0 1,8 kg N.ha<sup>-1<\/sup>.j<sup>-1<\/sup>, montrent (figure 8)\u00a0:\r\n<ul>\r\n \t<li>un effet lin\u00e9aire de cette variation sur la lixiviation lors d'hivers humides o\u00f9 le drainage est important et<\/li>\r\n \t<li>une lixiviation non d\u00e9pendante de la min\u00e9ralisation hivernale lors d'hivers secs\u00a0:\u00a0 les valeurs \u00e9tant presque constantes quelle que soit la Vp, pour chaque valeur de RDD. Dans ce cas, c\u2019est le drainage qui est limitant et non la quantit\u00e9 de nitrate disponible.<\/li>\r\n<\/ul>\r\nNous avons donc conserv\u00e9 la variable Vp dans nos simulations. Enfin, les simulations r\u00e9alis\u00e9es sur bassin de St Brieuc, au cours de deux ann\u00e9es climatiques contrast\u00e9es (2000 et 2004) montrent que la lixiviation est fonction lin\u00e9aire du reliquat initial pour un faible drainage (2004) et fonction lin\u00e9aire du reliquat initial, pour une Vp donn\u00e9e, pour un fort drainage (2000) (figure 9).\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<img class=\"aligncenter wp-image-1636 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig8ahq-scaled-e1669220091170.jpg\" alt=\"\" width=\"1587\" height=\"1164\" \/>\r\n\r\n[caption id=\"attachment_1637\" align=\"aligncenter\" width=\"1593\"]<img class=\"wp-image-1637 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig8bhq-scaled-e1669220038676.jpg\" alt=\"\" width=\"1593\" height=\"1164\" \/> Figure 8. Effet de la vitesse potentielle de min\u00e9ralisation sur la p\u00e9riode 29\/11-15\/04 dans le cas d\u2019un hiver humide (St Brieuc, 2000) en haut et dans le cas d\u2019un hiver sec (St Brieuc, 2004) en bas.[\/caption]\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<img class=\"aligncenter wp-image-1638 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig9ahq-scaled-e1669220005597.jpg\" alt=\"\" width=\"1606\" height=\"1184\" \/>\r\n\r\n[caption id=\"attachment_1639\" align=\"aligncenter\" width=\"1600\"]<img class=\"wp-image-1639 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig9bhq-scaled-e1669219957668.jpg\" alt=\"\" width=\"1600\" height=\"1184\" \/> Figure 9. Effet du RDD et de diff\u00e9rentes Vp sur la p\u00e9riode 29\/11-15\/04 dans le cas d\u2019un hiver humide (St Brieuc, 2000) en haut et dans le cas d\u2019un hiver sec (St Brieuc, 2004) en bas.[\/caption]\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\nCette analyse de l\u2019effet de la variation de diff\u00e9rents facteurs nous a conduits en 2011 au plan de simulation initial pr\u00e9sent\u00e9 en figure 10.\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n[caption id=\"attachment_1200\" align=\"aligncenter\" width=\"1542\"]<img class=\"wp-image-1200 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig10hq-scaled-e1666791995471.jpg\" alt=\"\" width=\"1542\" height=\"825\" \/> Figure 10. Plan de simulation pour une baie.[\/caption]\r\n\r\nIl a \u00e9t\u00e9 modifi\u00e9 \u00e0 partir de 2012 comme expliqu\u00e9 dans la partie mat\u00e9riel et m\u00e9thodes. \u00c0 l\u2019issue de ces simulations r\u00e9alis\u00e9es par zone climatique chaque ann\u00e9e, nous avons obtenu des m\u00e9ta-mod\u00e8les lin\u00e9aires \u00e9tablis avec des param\u00e8tres (a, b, c) variant par baie et par ann\u00e9e\u00a0:\r\n\r\nRisque de lixiviation en sol nu (kg N-NO<sub>3<\/sub><sup>-<\/sup>.ha<sup>-1<\/sup>) = a x Vp + b x Reliquat + c\r\n\r\nCette \u00e9quation a \u00e9t\u00e9 appliqu\u00e9e \u00e0 chaque ligne du tableau de r\u00e9sultats (format Excel\u00a9) des RDD (recalcul \u00e0 la date de d\u00e9but de drainage ou valeur du pr\u00e9l\u00e8vement) correspondant \u00e0 une parcelle, pour laquelle le calcul de la Vp a \u00e9galement \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9.\r\n<h2>Variabilit\u00e9 g\u00e9n\u00e9rale des r\u00e9sultats d\u2019IRE<\/h2>\r\nComme indiqu\u00e9 dans la partie \u00ab Mat\u00e9riel et m\u00e9thodes \u00bb, ces r\u00e9sultats n\u2019ont pas vocation \u00e0 \u00eatre trait\u00e9s statistiquement. Des traitements simples ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9s sur l\u2019ensemble des ann\u00e9es pour caract\u00e9riser l\u2019ordre de grandeur de la variabilit\u00e9 des r\u00e9sultats d\u2019IRE. La grande majorit\u00e9 des parcelles ont un IRE inf\u00e9rieur \u00e0 100 kg N-NO<sub>3<\/sub><sup>-<\/sup>.ha<sup>-1<\/sup>\u00a0(figure 11).\r\n\r\n[caption id=\"attachment_1201\" align=\"aligncenter\" width=\"1593\"]<img class=\"wp-image-1201 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig11hq-scaled-e1666793145862.jpg\" alt=\"\" width=\"1593\" height=\"844\" \/> Figure 11. R\u00e9partition des IRE (kg N-NO<sub>3<\/sub>\u00af.ha<sup>-1<\/sup>) sur l\u2019ensemble des parcelles communes (hors parcelles de r\u00e9f\u00e9rence) entre 2011 et 2019.[\/caption]\r\n\r\nPar ailleurs, des diff\u00e9rences entre baies sont constat\u00e9es, plus en termes de variabilit\u00e9 que de m\u00e9dianes (figure 12 haut).\r\n\r\nLa variabilit\u00e9 interannuelle (figure 12 milieu) est importante, m\u00eame s\u2019il est difficile de comparer les ann\u00e9es entre elles dans la mesure o\u00f9 l\u2019\u00e9chantillon n\u2019est pas le m\u00eame tous les ans (sept BAV la premi\u00e8re ann\u00e9e, quatre BAV ensuite\u00a0; parcelles s\u00e9lectionn\u00e9es \u00e0 partir de 2016).\r\n\r\nEnfin, des diff\u00e9rences entre cultures sont constat\u00e9es (figure 12 bas)\u00a0:\r\n<ul>\r\n \t<li>le r\u00e9sultat le plus marquant \u00e9tant les valeurs faibles et peu dispers\u00e9es de l\u2019IRE sous prairie fauch\u00e9e, qui confirment des r\u00e9sultats de recherches (Vert\u00e8s et al., 2007)\u00a0;<\/li>\r\n \t<li>un risque de lixiviation plus fort est constat\u00e9 apr\u00e8s ma\u00efs (en comparaison \u00e0 une c\u00e9r\u00e9ale), ce qui peut s\u2019expliquer par le fait que le ma\u00efs soit plus souvent pr\u00e9c\u00e9d\u00e9 par une prairie qui d\u00e9stocke de l\u2019azote dans les ann\u00e9es suivant sa destruction\u00a0;<\/li>\r\n \t<li>m\u00eame si l\u2019effectif est faible, l\u2019IRE moyen du ma\u00efs grain est inf\u00e9rieur \u00e0 celui du ma\u00efs ensilage, l\u00e0 encore sans doute du fait que le ma\u00efs ensilage, en ferme d\u2019\u00e9levage bovin, est plus souvent pr\u00e9c\u00e9d\u00e9 de prairie (11\u00a0% des cas) que le ma\u00efs grain (4,1\u00a0% des cas).<\/li>\r\n<\/ul>\r\n<img class=\"aligncenter wp-image-1945 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig12ahq-scaled-e1670333852652.jpg\" alt=\"\" width=\"1574\" height=\"902\" \/><img class=\"aligncenter wp-image-1946 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig12bhq-scaled-e1670333827127.jpg\" alt=\"\" width=\"1612\" height=\"908\" \/>\r\n\r\n[caption id=\"attachment_1947\" align=\"aligncenter\" width=\"1606\"]<img class=\"wp-image-1947 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig12chq-scaled-e1670333801684.jpg\" alt=\"\" width=\"1606\" height=\"780\" \/> Figure 12. Dispersion des IRE (kg N-NO<sub>3<\/sub>\u00af.ha<sup>-1<\/sup>) en fonction de la BAV (haut), de l\u2019ann\u00e9e (milieu) et de la culture (bas) (Ma\u00efs = ma\u00efs dont le type n\u2019a pas \u00e9t\u00e9 pr\u00e9cis\u00e9\u00a0; prairie = prairie mixte fauch\u00e9e\/p\u00e2tur\u00e9e ou type non pr\u00e9cis\u00e9). ALO\u00a0: anse de Loquirec\u00a0; ATR\u00a0: anse de Guisseny\u00a0; BDO\u00a0: baie de Douarnenez; BFO\u00a0: baie de Fouesnant\u00a0; BFR\u00a0: baie de la Fresnaye\u00a0; BSB\u00a0: baie de St Brieuc\u00a0; GSM\u00a0: Lieue de Gr\u00e8ve[\/caption]\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h2>R\u00e9sultats synth\u00e9tiques des ann\u00e9es 2011 et 2012<\/h2>\r\nLes valeurs m\u00e9dianes de l\u2019IRE sont meilleures en parcelles de r\u00e9f\u00e9rences qu\u2019en parcelles communes, et ce toutes les ann\u00e9es (figure 13 haut). Ainsi, elles varient, selon les cultures et les ann\u00e9es, entre 15 et 85 kg N-NO<sub>3<\/sub><sup>-<\/sup>.ha<sup>-1<\/sup> en parcelles de r\u00e9f\u00e9rence et entre 25 et 100 kg N-NO<sub>3<\/sub><sup>-<\/sup>.ha<sup>-1<\/sup> en parcelles \u2018communes\u2019. On observe donc de tr\u00e8s importants \u00e9carts sur les parcelles \u2018communes\u2019, synonymes de grandes amplitudes d\u2019impact environnemental d\u2019une parcelle \u00e0 l\u2019autre, mais aussi probablement d\u2019une exploitation agricole \u00e0 l\u2019autre.\r\n\r\nLa relation entre la qualification du RDD repr\u00e9sent\u00e9e par une note (Hanocq &amp; Gu\u00e9zengar, 2022) et IRE est illustr\u00e9e \u00e0 la figure 13 (milieu)\u00a0: les parcelles les plus mal not\u00e9es ont un risque de lixiviation globalement plus important. Cela \u00e9tant, cette figure montre \u00e9galement que des parcelles avec des notes diff\u00e9rentes peuvent avoir le m\u00eame risque de lixiviation, ce qui montre la compl\u00e9mentarit\u00e9 entre les indicateurs, la note indiquant la marge de progr\u00e8s (le cas \u00e9ch\u00e9ant) pour une culture donn\u00e9e, l\u2019IRE indiquant le risque d\u2019\u00e9mission de nitrate vers l\u2019eau quelle que soit la culture.\r\n\r\nLa figure 13 (bas) montre que la lame drainante et la lixiviation qui en r\u00e9sulte varient selon les baies et expliquent en grande partie la variabilit\u00e9 que pr\u00e9sentent les baies dans les r\u00e9sultats consid\u00e9r\u00e9s dans leur ensemble. Les variations de r\u00e9sultats entre baies sont donc essentiellement li\u00e9es \u00e0 leurs diff\u00e9rences de climat. Il est alors difficile de mettre en \u00e9vidence des r\u00e9sultats qui seraient r\u00e9guli\u00e8rement moins bons \u00e0 cause de pratiques \u00e9l\u00e9mentaires pr\u00e9cises ou de syst\u00e8me moins vertueux\u00a0; cela n\u00e9cessiterait une analyse statistique plus approfondie.\r\n\r\n<img class=\"aligncenter wp-image-1640 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/peyresq22\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13ahq-scaled-e1669219915691.jpg\" alt=\"\" width=\"1619\" height=\"838\" \/><img class=\"aligncenter wp-image-1641 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/peyresq22\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13bhq-scaled-e1669219886198.jpg\" alt=\"\" width=\"1612\" height=\"947\" \/>\r\n\r\n[caption id=\"attachment_1642\" align=\"aligncenter\" width=\"1644\"]<img class=\"wp-image-1642 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/peyresq22\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13chq-scaled-e1669219831767.jpg\" alt=\"\" width=\"1644\" height=\"1004\" \/> Figure 13. R\u00e9partition des IRE en fonction des parcelles de r\u00e9f\u00e9rence ou communes (haut), de la note fertilisation des parcelles (milieu), de la baie en 2012 (bas).[\/caption]\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h1>Discussion<\/h1>\r\n<h2>Limites de la d\u00e9marche<\/h2>\r\nUne limite de la d\u00e9marche tient d\u2019une part \u00e0 la qualit\u00e9 des informations recueillies au moment du pr\u00e9l\u00e8vement. Ainsi, en 2011 (premi\u00e8re ann\u00e9e), des incertitudes ont port\u00e9 sur les items suivants\u00a0: faible profondeur de mesure de certains reliquats par rapport \u00e0 la profondeur r\u00e9elle du sol, esp\u00e8ce et d\u00e9veloppement du couvert (850 d\u00e9veloppements et\/ou types de couvert mal ou non renseign\u00e9s), cultures pr\u00e9c\u00e9dentes (143 codes inexistants pour les cultures et rotations), apports organiques (d\u00e9jections ni produites ni import\u00e9es mais \u00e9pandues) et coordonn\u00e9es g\u00e9ographiques (60 parcelles non g\u00e9o-localisables).\r\n\r\n\u00c0 partir de 2012, le cahier des charges de la DRAAF \u00e0 destination des prestataires en charge du pr\u00e9l\u00e8vement a \u00e9t\u00e9 plus strict afin de garantir une fiabilit\u00e9 accrue des donn\u00e9es recueillies et une profondeur de pr\u00e9l\u00e8vements de deux ou trois couches.\r\n\r\nLe plan de simulations comporte \u00e9galement des lacunes\u00a0: initialement, il y avait un seul climat par baie. A partir de 2012, une vingtaine de station m\u00e9t\u00e9orologiques ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9es pour d\u00e9crire plus finement le gradient pluviom\u00e9trique littoral \u2013 terre de chaque baie.\r\n\r\nDu fait d\u2019avoir utilis\u00e9 <em>Syst\u2019N<\/em>\u00ae sur sol nu pour le calcul de la lixiviation puis d\u2019affecter un effet de pr\u00e9l\u00e8vement par le couvert, l\u2019interaction entre les propri\u00e9t\u00e9s du sol et le d\u00e9veloppement du couvert n'a pas \u00e9t\u00e9 prise en compte.\r\n\r\nCertaines caract\u00e9ristiques du sol, telles que le pourcentage de cailloux ont \u00e9t\u00e9 n\u00e9glig\u00e9es. La d\u00e9marche initiale \u00e9tait fond\u00e9e sur l\u2019assemblage d\u2019outils (<em>Syst\u2019N<\/em>\u00ae, abaque des Vp, abaque des absorptions par les couverts) simples et op\u00e9rationnels sur la zone consid\u00e9r\u00e9e (d\u00e9partements 22 et 29). Cette d\u00e9marche pourrait \u00eatre am\u00e9lior\u00e9e en utilisant un programme informatique permettant d\u2019automatiser la simulation de chacune des parcelles avec <em>Syst\u2019N<\/em>\u00ae. Cependant, dans cette proposition, les simulations seraient potentiellement plus pr\u00e9cises mais de nombreuses valeurs aberrantes pourraient \u00eatre pr\u00e9sentes.\r\n\r\nEnfin une derni\u00e8re limite de la d\u00e9marche \u00e9tait le d\u00e9lai de transmission des r\u00e9sultats aux agriculteurs\u00a0: entre les pr\u00e9l\u00e8vements et l\u2019envoi s\u2019\u00e9coulaient plusieurs mois du fait du temps de mise en \u0153uvre de la m\u00e9thode. Entre 2012 et 2016, la disponibilit\u00e9 des r\u00e9sultats RDD \u00e0 la fin d\u00e9cembre amenait un rendu agriculteur \u00e0 la mi-avril. Le resserrement de la campagne a permis d\u2019effectuer le rendu en f\u00e9vrier. Cependant, les organismes de d\u00e9veloppement agricole souhaitaient obtenir les r\u00e9sultats et d\u00e9ployer les conseils en exploitation en amont de la campagne de fertilisation\u00a0; ce d\u00e9lai n\u2019a jamais pu \u00eatre tenu.\r\n<h2>Usage des r\u00e9sultats<\/h2>\r\nLes r\u00e9sultats sont destin\u00e9s aux agriculteurs qui re\u00e7oivent au printemps suivant les mesures de RDD et les r\u00e9sultats d\u2019IRE de leurs parcelles, assortis d\u2019une notice d\u2019explication dans un courrier cosign\u00e9 par la DRAAF et l\u2019agence de l\u2019eau Bretagne-Normandie. De 2011 \u00e0 2015, les r\u00e9sultats \u00e9taient positionn\u00e9s par rapport aux centiles 25 et 75 de l\u2019ensemble des IRE. Un exemple de bulletin re\u00e7u par les agriculteurs figure en annexe.\r\n\r\nEnsuite les agriculteurs ont pu b\u00e9n\u00e9ficier d\u2019un bulletin avec des pistes de progr\u00e8s personnalis\u00e9es en fonction de leurs r\u00e9sultats sur les pratiques de fertilisation ou des risques inh\u00e9rents \u00e0 leur syst\u00e8me de culture (succession de c\u00e9r\u00e9ales d\u2019hiver, prot\u00e9agineux\u2026) \u00e0 r\u00e9aliser en autodiagnostic afin d\u2019inciter \u00e0 l\u2019engagement dans une phase de conseil plus approfondi.\r\n\r\nL\u2019usage par les agriculteurs a \u00e9volu\u00e9 dans le temps. Au d\u00e9marrage de la d\u00e9marche, le calcul de la lixiviation, simul\u00e9 sur 10 ans, visait la sensibilisation des agriculteurs aux ordres de grandeur des pertes d'azote vers l\u2019eau et la mise en perspective de ceux-ci avec les quantit\u00e9s d\u2019azote apport\u00e9es par la fertilisation. Assez rapidement, la demande des agriculteurs a plut\u00f4t \u00e9t\u00e9 de comprendre ce qui se passait une ann\u00e9e donn\u00e9e, d\u2019avoir un r\u00e9sultat plus concret pour guider les pratiques de gestion de l\u2019azote. Cela a justifi\u00e9 l\u2019utilisation des donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques de l\u2019ann\u00e9e en cours pour \u00eatre au plus pr\u00e8s de la r\u00e9alit\u00e9 de l\u2019ann\u00e9e en question.\r\n\r\nLe second usage des r\u00e9sultats de lixiviation est une analyse synth\u00e9tique annuelle des r\u00e9sultats, pr\u00e9sent\u00e9e au \u00ab\u00a0groupe technique Reliquat\u00a0\u00bb du PLAV, puis aux conseillers des baies au printemps suivant les pr\u00e9l\u00e8vements.\r\n\r\nUne enqu\u00eate r\u00e9alis\u00e9e en 2014 (DRAAF, 2015) aupr\u00e8s de 62 agriculteurs a montr\u00e9 que 27\u00a0\u00a0% d\u2019entre eux voyait un int\u00e9r\u00eat \u00e0 l\u2019estimation de la lixiviation. Ils mettaient cependant en exergue une certaine confusion entre les diff\u00e9rents r\u00e9sultats (RDD, note de fertilisation (issue du RDD) et IRE), malgr\u00e9 les explications transmises avec les r\u00e9sultats. Par cons\u00e9quent, un indicateur tel que l\u2019IRE serait plus pertinent s\u2019il \u00e9tait mobilis\u00e9 soit en r\u00e9unions collectives, soit en accompagnement individuel, mais pas envoy\u00e9 par courrier \u00ab administratif \u00bb \u00e0 chaque agriculteur.\r\n<h1>Conclusion\u00a0: la fin du dispositif<\/h1>\r\nTout au long des deux phases du PLAV, des discussions entre parties prenantes ont eu lieu en \"GT reliquats\" sur l\u2019opportunit\u00e9 des diff\u00e9rents indicateurs (RDD \u00ab brut \u00bb, \u00ab plafond \u00bb sur le RDD, note fertilisation et IRE).\r\n\r\n\u00c0 partir de 2016, le RDD \u00ab brut \u00bb a \u00e9t\u00e9 envoy\u00e9 aux agriculteurs avec un avertissement si celui-ci d\u00e9passait 100 kg N-NO<sub>3<\/sub><sup>-<\/sup>.ha<sup>-1<\/sup>\u00a0: dans ce cas l\u2019agriculteur devait obligatoirement prendre rendez-vous avec son conseiller.\r\n\r\nEn 2019, il est d\u00e9cid\u00e9 lors d\u2019une r\u00e9union annuelle du \"GT reliquats\", valid\u00e9 par le comit\u00e9 de pilotage du PLAV, de prioriser l\u2019IRE par rapport \u00e0 la note relative aux pratiques de fertilisation. Dans le relev\u00e9 de d\u00e9cision, on peut lire que cela se justifie par la <em>\u00ab n\u00e9cessit\u00e9 de travailler avant tout en tenant compte des risques environnementaux - l'analyse et la valorisation des IRE et RDD sont donc la priorit\u00e9. Partir de ces donn\u00e9es doit \u00eatre fait sans a priori. Il existe certes des situations dont la r\u00e9solution ne sera pas n\u00e9cessairement simple mais cela ne doit surtout pas emp\u00eacher que le probl\u00e8me soit pos\u00e9 \u00bb<\/em>. Ce qui sous-tend cette derni\u00e8re affirmation est le fait que la note fertilisation relativise le probl\u00e8me environnemental.\r\n\r\nCependant en 2020, suite \u00e0 des discussions et n\u00e9gociations entre diff\u00e9rentes parties prenantes (Administration, Agence de l'Eau, Chambre d\u2019agriculture), la situation change \u00e0 nouveau et il est d\u00e9cid\u00e9 de ne retenir que la note issue des pratiques de fertilisation et de renoncer au calcul de l\u2019IRE. Un des arguments est que les calculs induisent un d\u00e9lai de traitement qui conduit \u00e0 diff\u00e9rer excessivement les dates de r\u00e9unions, l'animation vers les prescripteurs, puis leur valorisation vers les agriculteurs. L\u2019autre argument est que la corr\u00e9lation obtenue sur ma\u00efs entre RDD et IRE est importante (note de cadrage 2020 r\u00e9dig\u00e9e par la DRAAF).\r\n\r\nEnfin, en 2021, les notes sont \u00e9galement abandonn\u00e9es et le dispositif modifi\u00e9\u00a0: suivant l\u2019avis de certaines personnes de l\u2019Agence de l\u2019Eau au sein du \"GT reliquats\", ce sont dor\u00e9navant des mesures de reliquat post-absorption qui sont effectu\u00e9es uniquement sur parcelle de ma\u00efs et des RDD sur prairie.\r\n<h1>Bibliographie<\/h1>\r\nAl 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>Etude et Gestion des Sols<\/em>, 14 (2), 103-116.\r\n\r\nBerthier L., Le Bris A.-L., Lemercier B. et Walter C., 2013a. Organisation des sols des C\u00f4tes d\u2019Armor. Version 1.1. Programme Sols de Bretagne, 246 pages. <a href=\"http:\/\/geowww.agrocampus-ouest.fr\/portails\/?portail=sdb\">http:\/\/geowww.agrocampus-ouest.fr\/portails\/?portail=sdb<\/a>\r\n\r\nBerthier L., Le Bris A.-L., Lemercier B. et Walter C., 2013b. Organisation des sols du Finist\u00e8re. Version 1.1. Programme Sols de Bretagne, 226 pages. <a href=\"http:\/\/geowww.agrocampus-ouest.fr\/portails\/?portail=sdb\">http:\/\/geowww.agrocampus-ouest.fr\/portails\/?portail=sdb<\/a>\r\n\r\nBrisson N., Mary B., Ripoche D., Jeuffroy M.-H., Ruget F., Nicoullaud B., Gate P., Devienne-Barret F., Antonioletti R., Durr C., Richard G., Beaudoin N., Recous S., Tayot X., Plenet D., Cellier P., Machet J.-M., Meynard J.-M., Delecolle R., 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, 311-346.\r\n\r\nDRAAF Bretagne, 2010. Plan de lutte contre les algues vertes. <a href=\"https:\/\/draaf.bretagne.agriculture.gouv.fr\/IMG\/pdf\/Plan_de_lutte_contre_les_algues_vertes_cle8acd68.pdf\">https:\/\/draaf.bretagne.agriculture.gouv.fr\/IMG\/pdf\/Plan_de_lutte_contre_les_algues_vertes_cle8acd68.pdf<\/a>\r\n\r\nDRAAF Bretagne, 2015. Analyses de reliquats d\u2019azote. Rapport de synth\u00e8se sur les quatre premi\u00e8res ann\u00e9es de mise en \u0153uvre\u00a0: 2010 \u00e0 2013. 104 pp + annexes. <a href=\"https:\/\/draaf.bretagne.agriculture.gouv.fr\/IMG\/pdf\/rapport_de_synthese_reliquat_cle8e5aad.pdf\">https:\/\/draaf.bretagne.agriculture.gouv.fr\/IMG\/pdf\/rapport_de_synthese_reliquat_cle8e5aad.pdf<\/a>\r\n\r\nG\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, 145-167.\r\n\r\nGREN Bretagne, 2013. Arr\u00eat\u00e9 \u00e9tablissant le r\u00e9f\u00e9rentiel r\u00e9gional de mise en \u0153uvre de l'\u00e9quilibre de la fertilisation azot\u00e9e pour la r\u00e9gion Bretagne.\r\n\r\nHanocq D., Gu\u00e9zengar A., 2022.\u00a0 L'exemple breton d'un r\u00e9seau de mesure de REH utilis\u00e9 comme outil et indicateur pour diminuer les fuites de nitrate. <em>In\u00a0:<\/em> Vandenberghe C. &amp; Delesalle M., eds.\u00a0 <em>Retours d'exp\u00e9rience autour du REH \/ RDD \/ APL.<\/em> Gembloux, Belgique\u00a0: Presses agronomiques de Gembloux.\r\n\r\nH\u00e9nault C., Bizouard F., Laville P., Gabrielle B., Nicoullaud B., Germon J.C., Cellier P., 2005. Predicting in situ soil N2O emission using NOE algorithm and soil database. <em>Global Change Biology<\/em> 11, 115-127.\r\n\r\nJeuffroy 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, 129-144.\r\n\r\nMachet J.-M., Recous S., Jeuffroy M.-H., Mary B., Nicolardot B., Parnaudeau V., 2004. A dynamic version of the predictive balance sheet method for fertiliser N advice. <em>Controlling Nitrogen Flows and Losses<\/em>, Inst Grassland &amp; Environm Res-193.\r\n\r\nParnaudeau V., Reau R., Dubrulle P., (2012). Un outil d'\u00e9valuation des fuites d'azote vers l'environnement \u00e0 l'\u00e9chelle du syst\u00e8me de culture\u00a0: le logiciel <em>Syst'N<\/em>. Innovations Agronomiques 21, 59-70. <a href=\"http:\/\/www6.inra.fr\/ciag\/Revue\/Volume-21-Septembre-2012\">http:\/\/www6.inra.fr\/ciag\/Revue\/Volume-21-Septembre-2012<\/a>\r\n\r\nVert\u00e8s F., Simon J.-C., Laurent F. et Besnard A., 2007. Prairies et qualit\u00e9 de l\u2019eau \u2013 \u00c9valuation des risques de lixiviation d\u2019azote et optimisation des pratiques. <em>Fourrages<\/em>, 192, 423-440.\r\n<h1>Annexe<\/h1>\r\n<img class=\"aligncenter wp-image-1208 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_annexehq-scaled-e1670329868281.jpg\" alt=\"\" width=\"1625\" height=\"1510\" \/>\r\n\r\n&nbsp;","rendered":"<div class=\"textbox\">\n<p><strong>R\u00e9sum\u00e9<\/strong><\/p>\n<p>D\u00e8s la mise en \u0153uvre du plan de lutte contre les algues vertes (PLAV) en 2010, un r\u00e9seau de mesures du reliquat d\u00e9but drainage (RDD) a \u00e9t\u00e9 mis en place pour identifier les exploitations qui doivent am\u00e9liorer leur gestion de l\u2019azote, essentiellement sur la fertilisation. Ce r\u00e9seau comptait environ 7000 parcelles en 2011, avec trois mesures par ferme.<\/p>\n<p>Un autre objectif a \u00e9t\u00e9 formul\u00e9 en 2011, \u00e0 savoir l\u2019estimation du risque de la lixiviation du nitrate \u00e0 partir du RDD, afin, d\u2019une part, de permettre aux agriculteurs de se faire une id\u00e9e du risque de pertes d\u2019azote dans leur situation et d\u2019autre part, de fournir un indicateur d\u2019impact environnemental des pratiques des agriculteurs dans leur contexte.<\/p>\n<p>Ce dispositif, les m\u00e9thodes de pr\u00e9l\u00e8vement et de traitement des donn\u00e9es et l\u2019utilisation des r\u00e9sultats ont \u00e9t\u00e9 discut\u00e9s et valid\u00e9s au sein d\u2019un groupe technique appel\u00e9 \u00ab\u00a0GT reliquats\u00a0\u00bb du PLAV, constitu\u00e9 de repr\u00e9sentants de l\u2019administration, du d\u00e9veloppement agricole (dont la Chambre d&rsquo;Agriculture de Bretagne) et de la recherche agronomique (INRAE). Les r\u00e9sultats de chaque exploitation ont \u00e9t\u00e9 envoy\u00e9s \u00e0 chaque agriculteur en avril de chaque ann\u00e9e par la DRAAF, et pr\u00e9sent\u00e9s collectivement aux conseillers de chaque d\u00e9partement concern\u00e9 (22 et 29). D\u00e8s r\u00e9ception des r\u00e9sultats, les agriculteurs sont invit\u00e9s \u00e0 contacter leur conseiller pour analyser les r\u00e9sultats et envisager des am\u00e9liorations dans leur gestion de l\u2019azote si besoin.<\/p>\n<p>La base de la m\u00e9thode a \u00e9t\u00e9 con\u00e7ue et mise en place en 2011. Le principe est d\u2019utiliser le logiciel <em>Syst\u2019N<\/em>\u00ae pour estimer le risque de lixiviation du d\u00e9but drainage au 15 avril (fin estim\u00e9e de la p\u00e9riode de drainage) \u00e0 partir de la mesure du reliquat de chaque parcelle, de ses caract\u00e9ristiques (sol, historique d\u2019apport de produits organiques) et des donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques locales. Apr\u00e8s avoir r\u00e9alis\u00e9 une analyse de sensibilit\u00e9 aux propri\u00e9t\u00e9s des sols du territoire concern\u00e9, un seul type de sol a \u00e9t\u00e9 retenu. Un nombre important de simulations (3600) avec <em>Syst\u2019N<\/em>\u00ae en sol nu est r\u00e9alis\u00e9 chaque ann\u00e9e, permettant de g\u00e9n\u00e9rer un m\u00e9ta-mod\u00e8le lin\u00e9aire par zone climatique, qui d\u00e9pend de la vitesse potentielle de min\u00e9ralisation de l\u2019azote du sol. Ce mod\u00e8le est ensuite appliqu\u00e9 \u00e0 la valeur de reliquat d\u00e9but drainage. Enfin, une valeur de d\u2019absorption par le couvert (issue d\u2019une observation sur la parcelle report\u00e9e sur un abaque) est \u00e9galement soustraite \u00e0 la valeur calcul\u00e9e du risque de lixiviation. On remarque dans ce cas que dans les conditions bretonnes, avec hivers doux favorisant la min\u00e9ralisation, et pluvieux, la quantit\u00e9 lixivi\u00e9e peut \u00eatre sup\u00e9rieure au RDD.<\/p>\n<p>Des adaptations ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9es sur la p\u00e9riode, notamment relatives aux donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques consid\u00e9r\u00e9es (donn\u00e9es de l\u2019ann\u00e9e ou donn\u00e9es moyennes sur 10 ans). Le rendu aux agriculteurs a \u00e9galement \u00e9t\u00e9 modifi\u00e9 \u00e0 plusieurs reprises.<\/p>\n<\/div>\n<h1>Introduction<\/h1>\n<p>R\u00e9sultante de l\u2019apport de nutriments, et en particulier de l\u2019azote, par les cours d\u2019eau, et de la conformation propice du milieu, l\u2019eutrophisation des eaux littorales bretonnes est un ph\u00e9nom\u00e8ne qui perdure depuis plusieurs d\u00e9cennies. Or si la Directive Nitrates fixe le seuil de potabilit\u00e9 de l\u2019eau \u00e0 50 mg NO<sub>3<\/sub><sup>&#8211;<\/sup>.L <sup>-1<\/sup>, la cible pour endiguer les mar\u00e9es vertes serait de l\u2019ordre de 10 mg.L<sup>-1<\/sup>. Ces mar\u00e9es vertes ont \u00e9t\u00e9 particuli\u00e8rement prononc\u00e9es de 2007 \u00e0 2009, notamment dans les C\u00f4tes d\u2019Armor et ont fait l\u2019objet d\u2019un fort \u00e9cho m\u00e9diatique \u00e0 la suite du d\u00e9c\u00e8s d\u2019un cheval et du malaise de son cavalier \u00e0 proximit\u00e9 de la plage de Saint-Michel-en-Gr\u00e8ve (22) du fait des \u00e9manations toxiques (H<sub>2<\/sub>S) des algues en putr\u00e9faction sur la plage. A la suite de cet \u00e9v\u00e8nement, un premier plan gouvernemental de lutte contre les algues vertes (PLAV) a \u00e9t\u00e9 mis en place d\u00e8s 2010. Il s\u2019appliquait \u00e0 huit baies \u00ab algues vertes \u00bb (BAV) (figure 1) et comportait trois volets\u00a0:<\/p>\n<ol>\n<li>un volet portant sur l\u2019am\u00e9lioration des connaissances et la gestion des risques\u00a0;<\/li>\n<li>un volet relatif aux actions curatives\u00a0: am\u00e9lioration du ramassage et des capacit\u00e9s de traitement des algues \u00e9chou\u00e9es\u00a0;<\/li>\n<li>un volet pr\u00e9ventif comprenant les actions \u00e0 mettre en \u0153uvre pour limiter les flux d\u2019azote vers les c\u00f4tes.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Ce dernier volet portait sur l\u2019am\u00e9lioration des techniques de traitement des effluents et eaux us\u00e9es g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par les activit\u00e9s industrielles, agricoles et les collectivit\u00e9s locales, ainsi que sur l\u2019am\u00e9nagement du territoire et le changement de pratiques agricoles.<\/p>\n<figure id=\"attachment_1983\" aria-describedby=\"caption-attachment-1983\" style=\"width: 1612px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-1983 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig1hq-scaled-e1670419436325.jpg\" alt=\"\" width=\"1612\" height=\"1088\" srcset=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig1hq-scaled-e1670419436325.jpg 1612w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig1hq-scaled-e1670419436325-300x202.jpg 300w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig1hq-scaled-e1670419436325-1024x691.jpg 1024w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig1hq-scaled-e1670419436325-768x518.jpg 768w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig1hq-scaled-e1670419436325-1536x1037.jpg 1536w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig1hq-scaled-e1670419436325-65x44.jpg 65w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig1hq-scaled-e1670419436325-225x152.jpg 225w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig1hq-scaled-e1670419436325-350x236.jpg 350w\" sizes=\"(max-width: 1612px) 100vw, 1612px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-1983\" class=\"wp-caption-text\">Figure 1. Localisation des huit baies \u00ab algues vertes \u00bb en Bretagne.<\/figcaption><\/figure>\n<p>Au sein de ce volet pr\u00e9ventif, il \u00e9tait propos\u00e9 de rendre <em>\u00ab obligatoire la mesure du reliquat azot\u00e9 dans toutes les exploitations et la transmission des donn\u00e9es aux services de police. Des mesures de reliquats apr\u00e8s r\u00e9colte sont ainsi r\u00e9alis\u00e9es dans toutes les exploitations (trois \u00e0 quatre parcelles par exploitation) et les donn\u00e9es individuelles relatives aux reliquats les plus \u00e9lev\u00e9es seront transmises aux services de police. Les r\u00e9sultats de ces mesures peuvent \u00eatre utilis\u00e9s par les services de police de l\u2019eau et par le coordinateur r\u00e9gional des installations class\u00e9es pour orienter les contr\u00f4les. [\u2026] Ces mesures de reliquats s\u2019accompagnent de la mise en place d&rsquo;un r\u00e9seau de parcelles de r\u00e9f\u00e9rence qui devront permettre d&rsquo;\u00e9tablir annuellement l&rsquo;\u00e9chelle des valeurs de reliquat (bon, \u00e0 surveiller, excessif) selon les cultures et les situations p\u00e9doclimatiques.<\/em><\/p>\n<p><em>Les mesures de reliquats dans les exploitations seront r\u00e9alis\u00e9es d\u00e8s 2010 sur les deux baies pilote puis \u00e9tendues \u00e0 l\u2019ensemble des baies \u00ab algues vertes \u00bb dans un d\u00e9lai maximal de trois ans. Le r\u00e9seau des parcelles de r\u00e9f\u00e9rence devra \u00eatre mis en place sur l\u2019ensemble des baies \u00ab\u00a0algues vertes \u00bb d\u00e8s 2010 \u00bb<\/em> (extrait DRAAF, 2010).<\/p>\n<p>Comme le d\u00e9crivent Hanocq &amp; Gu\u00e9zengar (2022), c\u2019est le RDD qui a \u00e9t\u00e9 choisi et mesur\u00e9 sur environ 7000 parcelles, durant une p\u00e9riode de deux mois, avec un recalcul \u00e0 la date r\u00e9elle de d\u00e9but drainage. Le r\u00e9sultat communiqu\u00e9 aux agriculteurs n\u2019\u00e9tait pas seulement le reliquat \u00ab brut \u00bb mais \u00e9galement une note calcul\u00e9e relativement aux reliquats d\u2019un r\u00e9seau de parcelles de r\u00e9f\u00e9rence. Elle prend en compte la conformit\u00e9 des pratiques de gestion de l\u2019azote, notamment le raisonnement de la fertilisation azot\u00e9e. Nous l\u2019appellerons par la suite \u00ab note \u00bb ou \u00ab indicateur de pratiques de fertilisation \u00bb.<\/p>\n<p>En 2011, une discussion en \u00ab groupe technique Reliquats \u00bb du PLAV, a valid\u00e9 cette note \u2018relative\u2019 en tant qu\u2019indicateur de pratiques \u00e0 risques mais pas en tant qu\u2019indicateur du risque d\u2019\u00e9mission de nitrate vers l\u2019environnement. La note permettait effectivement d\u2019\u00e9valuer pour une culture donn\u00e9e si l\u2019agriculteur avait agi conform\u00e9ment aux bonnes pratiques de gestion de l\u2019azote, mais pas si son syst\u00e8me permettait d\u2019atteindre de basses fuites d\u2019azote. Une id\u00e9e compl\u00e9mentaire \u00e9tait aussi de montrer aux agriculteurs la quantit\u00e9 d\u2019azote qu\u2019ils risquaient de perdre (par lixiviation) en comparaison \u00e0 la quantit\u00e9 qu\u2019ils apportaient aux cultures. Il a donc \u00e9t\u00e9 d\u00e9cid\u00e9 de calculer \u00e0 partir du RDD (recalcul\u00e9 \u00e0 la date de d\u00e9but drainage) un risque de lixiviation, appel\u00e9 par la suite Indice de risque environnemental (IRE). Le pr\u00e9sent article explicite les grands traits de la construction de la d\u00e9marche de calcul de l\u2019IRE.<\/p>\n<h1>Mat\u00e9riel et m\u00e9thode<\/h1>\n<h2>Dispositif de mesures des RDD<\/h2>\n<p>Le dispositif de mesures des RDD a \u00e9t\u00e9 mis en place en 2010, avec deux p\u00e9riodes distinctes correspondant \u00e0 un premier PLAV de 2010 \u00e0 2015 puis \u00e0 un second de 2016 \u00e0 2021 (Hanocq &amp; Gu\u00e9zengar, 2022). Le dispositif inclut des parcelles de r\u00e9f\u00e9rence situ\u00e9es dans des exploitations o\u00f9 la fertilisation est raisonn\u00e9e avec certitude. Les autres parcelles sont appel\u00e9es \u00ab parcelles communes \u00bb.<\/p>\n<p>Dans la premi\u00e8re phase, les pr\u00e9l\u00e8vements ont tous \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9s syst\u00e9matiquement dans chaque exploitation cultivant des parcelles sur les bassins versants \u00ab algues vertes \u00bb (BVAV), \u00e0 raison de trois RDD par ferme. Cela a repr\u00e9sent\u00e9 6800 RDD pour 2300 exploitations, soit environ un RDD pour 27 ha sur les 1900 km\u00b2 des bassins versants concern\u00e9s. La campagne de mesures s\u2019\u00e9talant d\u2019octobre \u00e0 d\u00e9cembre, la valeur de chaque reliquat a \u00e9t\u00e9 recalcul\u00e9e \u00e0 la date de d\u00e9but drainage (Hanocq &amp; Gu\u00e9zengar, 2022).<\/p>\n<p>Dans la seconde phase, l\u2019\u00e9chantillon des exploitations a \u00e9t\u00e9 r\u00e9duit d\u2019un facteur 5 (80\u00a0% des exploitations \u00e9taient cibl\u00e9es sur la base des r\u00e9sultats obtenus au cours du suivi de la p\u00e9riode pr\u00e9c\u00e9dente comme les exploitations devant progresser le plus et 20\u00a0% des exploitations \u00e9taient tir\u00e9es au sort). Au total, 1400 RDD ont \u00e9t\u00e9 mesur\u00e9s dans 480 exploitations.<\/p>\n<p>Les \u00e9chantillonnages ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9s sur une p\u00e9riode d\u2019une semaine par culture. Les reliquats ont \u00e9t\u00e9 mesur\u00e9s (\u00e0 part \u00e9gale) sur ou apr\u00e8s les trois types de cultures (c\u00e9r\u00e9ales, prairies et ma\u00efs) les plus pr\u00e9sentes en Bretagne.<\/p>\n<h2>Outil de simulation <em>Syst\u2019N<\/em><\/h2>\n<p><em>Syst\u2019N<\/em>\u00ae (Parnaudeau et al., 2012) est un outil de diagnostic des pertes d\u2019azote dans les syst\u00e8mes de culture qui simule des flux d\u2019azote dans le syst\u00e8me \u2018sol-plante-atmosph\u00e8re\u2019. Il est constitu\u00e9 d\u2019un simulateur bas\u00e9 sur un mod\u00e8le de culture qui int\u00e8gre des modules repr\u00e9sentant diff\u00e9rents processus du cycle de l\u2019azote pour la plupart issus d\u2019autres mod\u00e8les\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li>AZOFERT (Machet et al., 2004) pour la min\u00e9ralisation de la mati\u00e8re organique et des r\u00e9sidus de r\u00e9colte\u00a0;<\/li>\n<li>AZODYN (Jeuffroy &amp; Recous, 1999) pour l\u2019absorption d\u2019azote par les cultures\u00a0;<\/li>\n<li>STICS (Brisson et al., 1998) pour le bilan hydrique et la lixiviation du nitrate\u00a0;<\/li>\n<li>NOE (H\u00e9nault et al., 2005) pour simuler les pertes de N<sub>2<\/sub>O par d\u00e9nitrification et<\/li>\n<li>Volt\u2019air (G\u00e9nermont &amp; Cellier, 1997) simplifi\u00e9 pour les \u00e9missions d\u2019ammoniac par volatilisation au champ.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Sur base d\u2019une description des syst\u00e8mes de culture, du sol et de donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques, le mod\u00e8le simule, au pas de temps journalier, des flux d\u2019azote dont les \u00e9missions vers l\u2019environnement (NO<sub>3<\/sub><sup>&#8211;<\/sup>, NH<sub>4<\/sub><sup>+<\/sup> et N<sub>2<\/sub>O) (figure 2).<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<figure id=\"attachment_1210\" aria-describedby=\"caption-attachment-1210\" style=\"width: 1644px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-1210 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig2hq-scaled-e1666791074738.jpg\" alt=\"\" width=\"1644\" height=\"704\" srcset=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig2hq-scaled-e1666791074738.jpg 1644w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig2hq-scaled-e1666791074738-300x128.jpg 300w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig2hq-scaled-e1666791074738-1024x439.jpg 1024w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig2hq-scaled-e1666791074738-768x329.jpg 768w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig2hq-scaled-e1666791074738-1536x658.jpg 1536w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig2hq-scaled-e1666791074738-65x28.jpg 65w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig2hq-scaled-e1666791074738-225x96.jpg 225w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig2hq-scaled-e1666791074738-350x150.jpg 350w\" sizes=\"(max-width: 1644px) 100vw, 1644px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-1210\" class=\"wp-caption-text\">Figure 2. Repr\u00e9sentation sch\u00e9matique du logiciel Syst\u2019N\u00ae (version client-serveur) associ\u00e9 \u00e0 la base de donn\u00e9es Pertazote.<\/figcaption><\/figure>\n<p>Destin\u00e9 aux conseillers et gestionnaires agro-environnementaux, un de ses int\u00e9r\u00eats est d\u2019avoir des interfaces graphiques qui facilitent la description des syst\u00e8mes de culture et des sols et un mod\u00e8le du cycle de l\u2019azote relativement simple. La version 1.0 (non diffus\u00e9e publiquement) utilis\u00e9e pour ce travail, n\u2019incluait pas encore les cultures.<\/p>\n<h2>D\u00e9marche g\u00e9n\u00e9rale d\u2019\u00e9valuation du risque de lixiviation<\/h2>\n<p>Pour calculer le risque de lixiviation (appel\u00e9 IRE), les pertes de nitrate ont \u00e9t\u00e9 estim\u00e9es entre le d\u00e9but du drainage (date variable chaque ann\u00e9e) et le 15 avril de l\u2019ann\u00e9e suivante (date moyenne de fin de la p\u00e9riode de drainage) \u00e0 partir du r\u00e9sultat du RDD et des principaux flux d\u2019azote d\u00e9terminant la lixiviation (figure 3).<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<figure id=\"attachment_1211\" aria-describedby=\"caption-attachment-1211\" style=\"width: 1580px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-1211 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig3hq-scaled-e1666791116934.jpg\" alt=\"\" width=\"1580\" height=\"851\" srcset=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig3hq-scaled-e1666791116934.jpg 1580w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig3hq-scaled-e1666791116934-300x162.jpg 300w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig3hq-scaled-e1666791116934-1024x552.jpg 1024w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig3hq-scaled-e1666791116934-768x414.jpg 768w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig3hq-scaled-e1666791116934-1536x827.jpg 1536w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig3hq-scaled-e1666791116934-65x35.jpg 65w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig3hq-scaled-e1666791116934-225x121.jpg 225w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig3hq-scaled-e1666791116934-350x189.jpg 350w\" sizes=\"(max-width: 1580px) 100vw, 1580px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-1211\" class=\"wp-caption-text\">Figure 3. Sch\u00e9ma de la d\u00e9marche globale d\u2019\u00e9valuation du risque de lixiviation.<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u00c0 partir de 2016, les pr\u00e9l\u00e8vements \u00e9taient organis\u00e9s sur une semaine par culture, la date d\u2019initialisation de la simulation correspondait au mercredi de la semaine de pr\u00e9l\u00e8vement de la culture concern\u00e9e, sans correction de l\u2019effet de la date de pr\u00e9l\u00e8vement.<\/p>\n<p>Comme il n\u2019\u00e9tait pas envisageable de r\u00e9aliser une simulation avec <em>Syst\u2019N<\/em>\u00ae pour chacune des 6800 parcelles, un plan de simulations a \u00e9t\u00e9 \u00e9labor\u00e9 pour b\u00e2tir des m\u00e9ta-mod\u00e8les lin\u00e9aires (d\u00e9marche pr\u00e9sent\u00e9e dans la suite). Ce plan a \u00e9t\u00e9 ensuite int\u00e9gr\u00e9 dans un tableau Excel\u00a9 rassemblant les donn\u00e9es n\u00e9cessaires au calcul et permettant aussi de prendre en compte l\u2019effet du couvert.<\/p>\n<h2>Tests pr\u00e9alables \u00e0 l\u2019utilisation de <em>Syst\u2019N<\/em><\/h2>\n<p>Le mod\u00e8le<em> Syst\u2019N<\/em>\u00ae, encore en phase de test en 2011, a d\u2019abord \u00e9t\u00e9 \u00e9valu\u00e9 et valid\u00e9 pour ce travail avec des essais r\u00e9alis\u00e9s par la Chambre R\u00e9gionale d&rsquo;Agriculture de Bretagne (CRAB) dans deux stations exp\u00e9rimentales situ\u00e9es \u00e0 proximit\u00e9 des BAV. Dans ces essais, r\u00e9alis\u00e9s pour \u00e9valuer la min\u00e9ralisation de l\u2019azote, des mesures de reliquat et d\u2019humidit\u00e9 du sol ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9es tous les mois\u00a0; le mod\u00e8le <em>Lixim<\/em> (Mary et al., 1999) a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 pour en d\u00e9duire la lixiviation par optimisation de quelques param\u00e8tres. Les r\u00e9sultats issus de <em>Lixim<\/em> sont consid\u00e9r\u00e9s comme des estimations fiables de la lixiviation.<\/p>\n<p>En fonction du contexte textural de la parcelle, le RDD est mesur\u00e9 sur 30, 60 ou 90 cm de profondeur. L\u2019effet de cette profondeur de sol \u00e9chantillonn\u00e9\u00a0 sur le calcul du risque de lixiviation a \u00e9t\u00e9 \u00e9valu\u00e9\u00a0: seules les parcelles o\u00f9 les pr\u00e9l\u00e8vements ont \u00e9t\u00e9 effectu\u00e9s jusqu\u2019\u00e0 au moins 60 cm ont \u00e9t\u00e9 consid\u00e9r\u00e9es, car celles o\u00f9 une seule couche a \u00e9t\u00e9 pr\u00e9lev\u00e9e avaient sans doute des sols plus profonds (sup\u00e9rieurs \u00e0 30 cm). Pour cette \u00e9valuation, les entr\u00e9es suivantes ont \u00e9t\u00e9 consid\u00e9r\u00e9es\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li>trois ann\u00e9es climatiques contrast\u00e9es\u00a0: 2000, 2004, 2008\u00a0;<\/li>\n<li>une vitesse potentielle de min\u00e9ralisation (Vp) constante = 0,6 kg N.ha<sup>-1<\/sup>.j<sup>-1<\/sup>\u00a0;<\/li>\n<li>reliquat initial de 20 \u00e0 250 kg N-NO<sub>3<\/sub>\u00af.ha<sup>-1<\/sup> sur deux couches de 30 cm\u00a0;<\/li>\n<li>r\u00e9partition 60\/40\u00a0% sur les deux couches.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Vu le nombre \u00e9lev\u00e9 de parcelles \u00e9chantillonn\u00e9es, il semblait impossible de simuler les risques de lixiviation pour chacune d\u2019entre elles. Dans un premier temps, une analyse de sensibilit\u00e9 des r\u00e9sultats de lixiviation du mod\u00e8le \u00e0 diff\u00e9rentes variables d\u2019entr\u00e9e (li\u00e9es \u00e0 la composante drainage de la lixiviation et \u00e0 la quantit\u00e9 de nitrate lixiviable) a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9e. Il s\u2019agissait de prendre en compte assez de variabilit\u00e9 pour discriminer les cas r\u00e9els\u00a0: caract\u00e9ristiques des sols, historique des parcelles et pratiques (correspondant \u00e0 la vitesse potentielle de min\u00e9ralisation Vp), reliquats et leur r\u00e9partition sur les deux couches.<\/p>\n<h2>\u00c9valuation de l\u2019effet des variables influen\u00e7ant le drainage<\/h2>\n<p>L\u2019effet du climat des quatre baies (une station m\u00e9t\u00e9orologique par baie) concern\u00e9es par les RDD en 2011 sur la min\u00e9ralisation, le drainage et la lixiviation\u00a0 a \u00e9t\u00e9 \u00e9valu\u00e9. Les simulations ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9es sur une p\u00e9riode de 10 ans, \u00ab toute chose \u00e9gale par ailleurs \u00bb (m\u00eame sol, m\u00eame vitesse de min\u00e9ralisation, m\u00eame taux initial de remplissage de la r\u00e9serve utile du sol (RU), m\u00eame reliquat initial).<\/p>\n<p>Nous avons ensuite \u00e9valu\u00e9 l\u2019effet des types de sol (caract\u00e9ris\u00e9s par leur texture et densit\u00e9 apparente). La base de donn\u00e9es Sols de Bretagne (Berthier et al., 2013a\u00a0; Berthier et\u00a0al., 2013b) crois\u00e9e \u00e0 la g\u00e9olocalisation des parcelles pr\u00e9lev\u00e9es a permis de distinguer et caract\u00e9riser 14 combinaisons substrat-texture dans la zone d\u2019\u00e9tude pour lesquelles les variables d\u2019entr\u00e9e pour le logiciel <em>Syst\u2019N<\/em>\u00ae, telles que la densit\u00e9 apparente et les classes de texture ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9duites (Al Majou et al., 2008).<\/p>\n<h2>\u00c9valuation de l\u2019effet des variables influen\u00e7ant la lixiviation<\/h2>\n<p>Nous avons d\u2019abord \u00e9valu\u00e9 l\u2019effet de la variation de la min\u00e9ralisation des sols (variable Vp) sur la lixiviation entre 0,2 kg N.ha<sup>-1<\/sup>.j<sup>-1<\/sup> \u00e0 1,8 kg N.ha<sup>-1<\/sup>.j<sup>-1<\/sup>. <em>Syst\u2019N<\/em>\u00ae peut calculer la min\u00e9ralisation potentielle \u00e0 partir de caract\u00e9ristiques de sols dont nous ne disposions pas pour les parcelles. Nous avons donc choisi d\u2019imposer celle-ci dans le mod\u00e8le en utilisant la variable Vp calcul\u00e9e avec des abaques par la CRAB (GREN, 2013) \u00e0 partir des donn\u00e9es (type de sol, rotation et fertilisation) des diff\u00e9rentes parcelles.<\/p>\n<p>Nous avons ensuite \u00e9valu\u00e9 l\u2019effet du RDD sur la lixiviation, en faisant \u00e9galement varier la Vp de 0,2 kg N.ha<sup>-1<\/sup>.j<sup>-1<\/sup> \u00e0 1,8 kg N.ha<sup>-1<\/sup>.j<sup>-1<\/sup> pour chaque valeur de RDD (de 20 \u00e0 250 kg N-NO<sub>3<\/sub><sup>&#8211;<\/sup>.ha<sup>-1<\/sup>).<\/p>\n<h2>Plan de simulation<\/h2>\n<p>\u00c0 l\u2019issue des tests pr\u00e9alables, les variables les plus cruciales ont \u00e9t\u00e9 s\u00e9lectionn\u00e9es pour construire le plan de simulation.<\/p>\n<p>De 2011 \u00e0 2016, les simulations ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9es sur 60 cm ou 90 cm de sol en fonction de la profondeur de pr\u00e9l\u00e8vement. \u00c0 partir de 2017, par souci de rapidit\u00e9 d\u2019ex\u00e9cution des pr\u00e9l\u00e8vements, seuls les deux premi\u00e8res couches ont \u00e9t\u00e9 \u00e9chantillonn\u00e9es; la troisi\u00e8me couche a \u00e9t\u00e9 estim\u00e9e (15\u00a0% du r\u00e9sultat obtenu sur 0-90 cm) sur la base des observations r\u00e9alis\u00e9es entre 2011 et 2016. Ainsi \u00e0 partir de 2017, toutes les simulations ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9es sur 90 cm de profondeur.<\/p>\n<p>En 2011, les simulations ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9es avec les donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques d\u2019une station par baie, en faisant tourner le mod\u00e8le sur les 10 derni\u00e8res ann\u00e9es, de fa\u00e7on \u00e0 obtenir un risque de lixiviation. De 2012 \u00e0 2018, pour avoir des conditions climatiques plus proches de celles des agriculteurs, les donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques utilis\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 celles des stations m\u00e9t\u00e9orologiques les plus proches (20 stations issues des r\u00e9seaux CRAB et M\u00e9t\u00e9o France) avec le climat r\u00e9el jusqu\u2019au 31 d\u00e9cembre.<\/p>\n<p>Le rendu aux agriculteurs \u00e9tant r\u00e9alis\u00e9 en d\u00e9but d\u2019ann\u00e9e, il \u00e9tait n\u00e9cessaire de g\u00e9n\u00e9rer une ann\u00e9e \u00ab moyenne \u00bb du 1<sup>er<\/sup> janvier au 15 avril (date pr\u00e9sum\u00e9e de fin de lixiviation) avec une station de la baie (ann\u00e9e choisie\u00a0: 2003, dont les temp\u00e9ratures et le cumul pluviom\u00e9trique de d\u00e9but d\u2019ann\u00e9e sont dans la moyenne).<\/p>\n<p>En 2019, pour acc\u00e9l\u00e9rer le rendu des r\u00e9sultats aux agriculteurs, une seule ann\u00e9e climatique moyenne a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e d\u00e8s le d\u00e9but de simulation.<\/p>\n<h2>Prise en compte de la couverture hivernale du sol<\/h2>\n<p>La derni\u00e8re \u00e9tape a \u00e9t\u00e9 la prise en compte de la couverture du sol au moment de la mesure du reliquat. Cette couverture peut \u00eatre un couvert d\u2019interculture, une culture d\u2019hiver ou une prairie en place.<\/p>\n<p>Lors du pr\u00e9l\u00e8vement pour le RDD, le pr\u00e9leveur note l\u2019esp\u00e8ce pr\u00e9sente et la hauteur du couvert. Celle-ci est ensuite traduite en biomasse puis en quantit\u00e9 d\u2019azote absorb\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 un abaque de la CRAB (figure 4 pour l\u2019ann\u00e9e 2011). Pour chaque parcelle, le risque de lixiviation final (appel\u00e9 IRE) a donc \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9 ainsi\u00a0:<\/p>\n<p>Lixiviation en sol nu de la date d\u00e9but drainage au 15\/04 (calcul avec <em>Syst\u2019N<\/em>\u00ae) \u2013 90\u00a0% de l\u2019absorption du couvert de la date d\u00e9but drainage au 01\/03 (date moyenne de destruction des couverts).<\/p>\n<figure id=\"attachment_1901\" aria-describedby=\"caption-attachment-1901\" style=\"width: 1651px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-1901 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig4hq-scaled-e1670258175335.jpg\" alt=\"\" width=\"1651\" height=\"1792\" srcset=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig4hq-scaled-e1670258175335.jpg 1651w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig4hq-scaled-e1670258175335-276x300.jpg 276w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig4hq-scaled-e1670258175335-943x1024.jpg 943w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig4hq-scaled-e1670258175335-768x834.jpg 768w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig4hq-scaled-e1670258175335-1415x1536.jpg 1415w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig4hq-scaled-e1670258175335-65x71.jpg 65w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig4hq-scaled-e1670258175335-225x244.jpg 225w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig4hq-scaled-e1670258175335-350x380.jpg 350w\" sizes=\"(max-width: 1651px) 100vw, 1651px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-1901\" class=\"wp-caption-text\">Figure 4. Abaque de calcul de l\u2019absorption pr\u00e9visionnelle du couvert.<\/figcaption><\/figure>\n<h2>Traitements de r\u00e9sultats<\/h2>\n<p>Les r\u00e9sultats d\u2019IRE sont destin\u00e9s \u00e0 chaque agriculteur et n\u2019ont pas vocation \u00e0 \u00eatre trait\u00e9s statistiquement, le plan de simulation n\u2019\u00e9tant pas con\u00e7u pour cela.<\/p>\n<p>Quelques traitements statistiques ont n\u00e9anmoins \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9s sur l\u2019ensemble des ann\u00e9es sur les parcelles communes pour analyser la variabilit\u00e9 des IRE en fonction de diff\u00e9rents facteurs tels que l\u2019ann\u00e9e, la baie ou la culture pr\u00e9c\u00e9dant le RDD. Pour ces traitements, des valeurs tr\u00e8s \u00e9lev\u00e9es consid\u00e9r\u00e9es comme aberrantes ont \u00e9t\u00e9 exclues en utilisant le seuil sup\u00e9rieur d\u00e9fini ainsi\u00a0:<\/p>\n<p>[latex]borne sup = Q3 + 1,5 \\times interquartile[\/latex]<\/p>\n<p>Cela a amen\u00e9 \u00e0 exclure 4,4\u00a0% de l\u2019effectif. De plus, pour comparer la lixiviation issue des diff\u00e9rents syst\u00e8mes en faisant abstraction du climat, des simulations de toutes les parcelles ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9es avec le climat oc\u00e9anique pluvieux de Douarnenez en 2011 et 2012.<\/p>\n<h1>R\u00e9sultats<\/h1>\n<h2>Tests pr\u00e9alables et obtention des m\u00e9ta-mod\u00e8les annuels<\/h2>\n<p>Une \u00e9valuation sur base de r\u00e9sultats d\u2019essais locaux men\u00e9s par la CRAB (dans des conditions analogues aux BAV) a montr\u00e9 la bonne convergence des r\u00e9sultats du mod\u00e8le avec les estimations de lixiviation issues de <em>Lixim<\/em> (figure 5), ce qui a permis de consid\u00e9rer les r\u00e9sultats du mod\u00e8le comme fiables dans les conditions des BAV.<\/p>\n<figure id=\"attachment_1632\" aria-describedby=\"caption-attachment-1632\" style=\"width: 1638px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-1632 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/peyresq22\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig5hq-scaled-e1669220600475.jpg\" alt=\"\" width=\"1638\" height=\"1049\" srcset=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig5hq-scaled-e1669220600475.jpg 1638w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig5hq-scaled-e1669220600475-300x192.jpg 300w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig5hq-scaled-e1669220600475-1024x656.jpg 1024w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig5hq-scaled-e1669220600475-768x492.jpg 768w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig5hq-scaled-e1669220600475-1536x984.jpg 1536w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig5hq-scaled-e1669220600475-65x42.jpg 65w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig5hq-scaled-e1669220600475-225x144.jpg 225w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig5hq-scaled-e1669220600475-350x224.jpg 350w\" sizes=\"(max-width: 1638px) 100vw, 1638px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-1632\" class=\"wp-caption-text\">Figure 5. \u00c9valuation du mod\u00e8le sur deux essais r\u00e9alis\u00e9s en Bretagne, dans des conditions analogues aux baies \u00ab algues vertes \u00bb\u00a0; gauche\u00a0: Crecom (22), essai CRAB\u00a0; droite\u00a0: Tr\u00e9varez (29), essai CRAB, Projet Casdar \u00ab Gestion durable de sols \u00bb. Les points sont des valeurs estim\u00e9es avec Lixim et les traits continus sont les r\u00e9sultats de simulation avec Syst\u2019N\u00ae.<\/figcaption><\/figure>\n<p>L\u2019effet du climat sur les sorties du mod\u00e8le (drainage, lixiviation) est relativement marqu\u00e9 (figure 6)\u00a0: la station de la baie de Saint Brieuc se distingue des autres stations. Ces r\u00e9sultats justifient de consid\u00e9rer dans le plan de simulation une station climatique par baie, voire plusieurs stations par baie.<\/p>\n<p>L\u2019effet du type de sol, correspondant \u00e0 une texture et une densit\u00e9 apparente, test\u00e9 dans deux climats contrast\u00e9s (Concarneau et St Brieuc) et sur deux ann\u00e9es climatiques contrast\u00e9es (2000-2004) est peu marqu\u00e9\u00a0sur la lixiviation, les sols \u00e9tant peu diff\u00e9renci\u00e9s\u00a0: la diff\u00e9rence maximale est de 7 kg N-NO<sub>3<\/sub><sup>&#8211;<\/sup>.ha<sup>-1<\/sup> sur la p\u00e9riode 29\/11 \u2013 15\/04 pour une ann\u00e9e et une station climatique donn\u00e9e (figure 7). Par cons\u00e9quent, un sol \u2018moyen\u2019 a \u00e9t\u00e9 retenu pour r\u00e9aliser les simulations.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-1633 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig6ahq-scaled-e1669220233705.jpg\" alt=\"\" width=\"1561\" height=\"947\" srcset=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig6ahq-scaled-e1669220233705.jpg 1561w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig6ahq-scaled-e1669220233705-300x182.jpg 300w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig6ahq-scaled-e1669220233705-1024x621.jpg 1024w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig6ahq-scaled-e1669220233705-768x466.jpg 768w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig6ahq-scaled-e1669220233705-1536x932.jpg 1536w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig6ahq-scaled-e1669220233705-65x39.jpg 65w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig6ahq-scaled-e1669220233705-225x136.jpg 225w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig6ahq-scaled-e1669220233705-350x212.jpg 350w\" sizes=\"(max-width: 1561px) 100vw, 1561px\" \/><\/p>\n<figure id=\"attachment_1634\" aria-describedby=\"caption-attachment-1634\" style=\"width: 1574px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-1634 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig6bhq-scaled-e1669220181987.jpg\" alt=\"\" width=\"1574\" height=\"928\" srcset=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig6bhq-scaled-e1669220181987.jpg 1574w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig6bhq-scaled-e1669220181987-300x177.jpg 300w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig6bhq-scaled-e1669220181987-1024x604.jpg 1024w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig6bhq-scaled-e1669220181987-768x453.jpg 768w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig6bhq-scaled-e1669220181987-1536x906.jpg 1536w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig6bhq-scaled-e1669220181987-65x38.jpg 65w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig6bhq-scaled-e1669220181987-225x133.jpg 225w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig6bhq-scaled-e1669220181987-350x206.jpg 350w\" sizes=\"(max-width: 1574px) 100vw, 1574px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-1634\" class=\"wp-caption-text\">Figure 6. Effet du climat sur le drainage (haut) et sur la lixiviation (bas).<\/figcaption><\/figure>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<figure id=\"attachment_2020\" aria-describedby=\"caption-attachment-2020\" style=\"width: 1638px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-2020 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig7hq-scaled-e1670926099924.jpg\" alt=\"\" width=\"1638\" height=\"876\" srcset=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig7hq-scaled-e1670926099924.jpg 1638w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig7hq-scaled-e1670926099924-300x160.jpg 300w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig7hq-scaled-e1670926099924-1024x548.jpg 1024w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig7hq-scaled-e1670926099924-768x411.jpg 768w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig7hq-scaled-e1670926099924-1536x821.jpg 1536w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig7hq-scaled-e1670926099924-65x35.jpg 65w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig7hq-scaled-e1670926099924-225x120.jpg 225w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig7hq-scaled-e1670926099924-350x187.jpg 350w\" sizes=\"(max-width: 1638px) 100vw, 1638px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-2020\" class=\"wp-caption-text\">Figure 7. Effet du type de sol (2 sites), du climat (2 ann\u00e9es) et du RDD (2 niveaux) sur la lixiviation entre le 29\/11 et le 15\/04.<\/figcaption><\/figure>\n<p>Les r\u00e9sultats des simulations pour lesquelles la vitesse potentielle de min\u00e9ralisation (Vp) a vari\u00e9 de 0,2 kg N.ha<sup>-1<\/sup>.j<sup>-1<\/sup> \u00e0 1,8 kg N.ha<sup>-1<\/sup>.j<sup>-1<\/sup>, montrent (figure 8)\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li>un effet lin\u00e9aire de cette variation sur la lixiviation lors d&rsquo;hivers humides o\u00f9 le drainage est important et<\/li>\n<li>une lixiviation non d\u00e9pendante de la min\u00e9ralisation hivernale lors d&rsquo;hivers secs\u00a0:\u00a0 les valeurs \u00e9tant presque constantes quelle que soit la Vp, pour chaque valeur de RDD. Dans ce cas, c\u2019est le drainage qui est limitant et non la quantit\u00e9 de nitrate disponible.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Nous avons donc conserv\u00e9 la variable Vp dans nos simulations. Enfin, les simulations r\u00e9alis\u00e9es sur bassin de St Brieuc, au cours de deux ann\u00e9es climatiques contrast\u00e9es (2000 et 2004) montrent que la lixiviation est fonction lin\u00e9aire du reliquat initial pour un faible drainage (2004) et fonction lin\u00e9aire du reliquat initial, pour une Vp donn\u00e9e, pour un fort drainage (2000) (figure 9).<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-1636 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig8ahq-scaled-e1669220091170.jpg\" alt=\"\" width=\"1587\" height=\"1164\" srcset=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig8ahq-scaled-e1669220091170.jpg 1587w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig8ahq-scaled-e1669220091170-300x220.jpg 300w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig8ahq-scaled-e1669220091170-1024x751.jpg 1024w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig8ahq-scaled-e1669220091170-768x563.jpg 768w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig8ahq-scaled-e1669220091170-1536x1127.jpg 1536w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig8ahq-scaled-e1669220091170-65x48.jpg 65w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig8ahq-scaled-e1669220091170-225x165.jpg 225w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig8ahq-scaled-e1669220091170-350x257.jpg 350w\" sizes=\"(max-width: 1587px) 100vw, 1587px\" \/><\/p>\n<figure id=\"attachment_1637\" aria-describedby=\"caption-attachment-1637\" style=\"width: 1593px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-1637 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig8bhq-scaled-e1669220038676.jpg\" alt=\"\" width=\"1593\" height=\"1164\" srcset=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig8bhq-scaled-e1669220038676.jpg 1593w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig8bhq-scaled-e1669220038676-300x219.jpg 300w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig8bhq-scaled-e1669220038676-1024x748.jpg 1024w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig8bhq-scaled-e1669220038676-768x561.jpg 768w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig8bhq-scaled-e1669220038676-1536x1122.jpg 1536w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig8bhq-scaled-e1669220038676-65x47.jpg 65w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig8bhq-scaled-e1669220038676-225x164.jpg 225w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig8bhq-scaled-e1669220038676-350x256.jpg 350w\" sizes=\"(max-width: 1593px) 100vw, 1593px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-1637\" class=\"wp-caption-text\">Figure 8. Effet de la vitesse potentielle de min\u00e9ralisation sur la p\u00e9riode 29\/11-15\/04 dans le cas d\u2019un hiver humide (St Brieuc, 2000) en haut et dans le cas d\u2019un hiver sec (St Brieuc, 2004) en bas.<\/figcaption><\/figure>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-1638 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig9ahq-scaled-e1669220005597.jpg\" alt=\"\" width=\"1606\" height=\"1184\" srcset=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig9ahq-scaled-e1669220005597.jpg 1606w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig9ahq-scaled-e1669220005597-300x221.jpg 300w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig9ahq-scaled-e1669220005597-1024x755.jpg 1024w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig9ahq-scaled-e1669220005597-768x566.jpg 768w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig9ahq-scaled-e1669220005597-1536x1132.jpg 1536w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig9ahq-scaled-e1669220005597-65x48.jpg 65w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig9ahq-scaled-e1669220005597-225x166.jpg 225w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig9ahq-scaled-e1669220005597-350x258.jpg 350w\" sizes=\"(max-width: 1606px) 100vw, 1606px\" \/><\/p>\n<figure id=\"attachment_1639\" aria-describedby=\"caption-attachment-1639\" style=\"width: 1600px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-1639 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig9bhq-scaled-e1669219957668.jpg\" alt=\"\" width=\"1600\" height=\"1184\" srcset=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig9bhq-scaled-e1669219957668.jpg 1600w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig9bhq-scaled-e1669219957668-300x222.jpg 300w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig9bhq-scaled-e1669219957668-1024x758.jpg 1024w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig9bhq-scaled-e1669219957668-768x568.jpg 768w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig9bhq-scaled-e1669219957668-1536x1137.jpg 1536w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig9bhq-scaled-e1669219957668-65x48.jpg 65w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig9bhq-scaled-e1669219957668-225x167.jpg 225w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig9bhq-scaled-e1669219957668-350x259.jpg 350w\" sizes=\"(max-width: 1600px) 100vw, 1600px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-1639\" class=\"wp-caption-text\">Figure 9. Effet du RDD et de diff\u00e9rentes Vp sur la p\u00e9riode 29\/11-15\/04 dans le cas d\u2019un hiver humide (St Brieuc, 2000) en haut et dans le cas d\u2019un hiver sec (St Brieuc, 2004) en bas.<\/figcaption><\/figure>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Cette analyse de l\u2019effet de la variation de diff\u00e9rents facteurs nous a conduits en 2011 au plan de simulation initial pr\u00e9sent\u00e9 en figure 10.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<figure id=\"attachment_1200\" aria-describedby=\"caption-attachment-1200\" style=\"width: 1542px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-1200 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig10hq-scaled-e1666791995471.jpg\" alt=\"\" width=\"1542\" height=\"825\" srcset=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig10hq-scaled-e1666791995471.jpg 1542w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig10hq-scaled-e1666791995471-300x161.jpg 300w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig10hq-scaled-e1666791995471-1024x548.jpg 1024w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig10hq-scaled-e1666791995471-768x411.jpg 768w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig10hq-scaled-e1666791995471-1536x822.jpg 1536w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig10hq-scaled-e1666791995471-65x35.jpg 65w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig10hq-scaled-e1666791995471-225x120.jpg 225w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig10hq-scaled-e1666791995471-350x187.jpg 350w\" sizes=\"(max-width: 1542px) 100vw, 1542px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-1200\" class=\"wp-caption-text\">Figure 10. Plan de simulation pour une baie.<\/figcaption><\/figure>\n<p>Il a \u00e9t\u00e9 modifi\u00e9 \u00e0 partir de 2012 comme expliqu\u00e9 dans la partie mat\u00e9riel et m\u00e9thodes. \u00c0 l\u2019issue de ces simulations r\u00e9alis\u00e9es par zone climatique chaque ann\u00e9e, nous avons obtenu des m\u00e9ta-mod\u00e8les lin\u00e9aires \u00e9tablis avec des param\u00e8tres (a, b, c) variant par baie et par ann\u00e9e\u00a0:<\/p>\n<p>Risque de lixiviation en sol nu (kg N-NO<sub>3<\/sub><sup>&#8211;<\/sup>.ha<sup>-1<\/sup>) = a x Vp + b x Reliquat + c<\/p>\n<p>Cette \u00e9quation a \u00e9t\u00e9 appliqu\u00e9e \u00e0 chaque ligne du tableau de r\u00e9sultats (format Excel\u00a9) des RDD (recalcul \u00e0 la date de d\u00e9but de drainage ou valeur du pr\u00e9l\u00e8vement) correspondant \u00e0 une parcelle, pour laquelle le calcul de la Vp a \u00e9galement \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9.<\/p>\n<h2>Variabilit\u00e9 g\u00e9n\u00e9rale des r\u00e9sultats d\u2019IRE<\/h2>\n<p>Comme indiqu\u00e9 dans la partie \u00ab Mat\u00e9riel et m\u00e9thodes \u00bb, ces r\u00e9sultats n\u2019ont pas vocation \u00e0 \u00eatre trait\u00e9s statistiquement. Des traitements simples ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9s sur l\u2019ensemble des ann\u00e9es pour caract\u00e9riser l\u2019ordre de grandeur de la variabilit\u00e9 des r\u00e9sultats d\u2019IRE. La grande majorit\u00e9 des parcelles ont un IRE inf\u00e9rieur \u00e0 100 kg N-NO<sub>3<\/sub><sup>&#8211;<\/sup>.ha<sup>-1<\/sup>\u00a0(figure 11).<\/p>\n<figure id=\"attachment_1201\" aria-describedby=\"caption-attachment-1201\" style=\"width: 1593px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-1201 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig11hq-scaled-e1666793145862.jpg\" alt=\"\" width=\"1593\" height=\"844\" srcset=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig11hq-scaled-e1666793145862.jpg 1593w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig11hq-scaled-e1666793145862-300x159.jpg 300w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig11hq-scaled-e1666793145862-1024x543.jpg 1024w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig11hq-scaled-e1666793145862-768x407.jpg 768w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig11hq-scaled-e1666793145862-1536x814.jpg 1536w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig11hq-scaled-e1666793145862-65x34.jpg 65w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig11hq-scaled-e1666793145862-225x119.jpg 225w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_fig11hq-scaled-e1666793145862-350x185.jpg 350w\" sizes=\"(max-width: 1593px) 100vw, 1593px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-1201\" class=\"wp-caption-text\">Figure 11. R\u00e9partition des IRE (kg N-NO<sub>3<\/sub>\u00af.ha<sup>-1<\/sup>) sur l\u2019ensemble des parcelles communes (hors parcelles de r\u00e9f\u00e9rence) entre 2011 et 2019.<\/figcaption><\/figure>\n<p>Par ailleurs, des diff\u00e9rences entre baies sont constat\u00e9es, plus en termes de variabilit\u00e9 que de m\u00e9dianes (figure 12 haut).<\/p>\n<p>La variabilit\u00e9 interannuelle (figure 12 milieu) est importante, m\u00eame s\u2019il est difficile de comparer les ann\u00e9es entre elles dans la mesure o\u00f9 l\u2019\u00e9chantillon n\u2019est pas le m\u00eame tous les ans (sept BAV la premi\u00e8re ann\u00e9e, quatre BAV ensuite\u00a0; parcelles s\u00e9lectionn\u00e9es \u00e0 partir de 2016).<\/p>\n<p>Enfin, des diff\u00e9rences entre cultures sont constat\u00e9es (figure 12 bas)\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li>le r\u00e9sultat le plus marquant \u00e9tant les valeurs faibles et peu dispers\u00e9es de l\u2019IRE sous prairie fauch\u00e9e, qui confirment des r\u00e9sultats de recherches (Vert\u00e8s et al., 2007)\u00a0;<\/li>\n<li>un risque de lixiviation plus fort est constat\u00e9 apr\u00e8s ma\u00efs (en comparaison \u00e0 une c\u00e9r\u00e9ale), ce qui peut s\u2019expliquer par le fait que le ma\u00efs soit plus souvent pr\u00e9c\u00e9d\u00e9 par une prairie qui d\u00e9stocke de l\u2019azote dans les ann\u00e9es suivant sa destruction\u00a0;<\/li>\n<li>m\u00eame si l\u2019effectif est faible, l\u2019IRE moyen du ma\u00efs grain est inf\u00e9rieur \u00e0 celui du ma\u00efs ensilage, l\u00e0 encore sans doute du fait que le ma\u00efs ensilage, en ferme d\u2019\u00e9levage bovin, est plus souvent pr\u00e9c\u00e9d\u00e9 de prairie (11\u00a0% des cas) que le ma\u00efs grain (4,1\u00a0% des cas).<\/li>\n<\/ul>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-1945 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/12\/vp_fig12ahq-scaled-e1670333852652.jpg\" alt=\"\" width=\"1574\" height=\"902\" 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Dispersion des IRE (kg N-NO<sub>3<\/sub>\u00af.ha<sup>-1<\/sup>) en fonction de la BAV (haut), de l\u2019ann\u00e9e (milieu) et de la culture (bas) (Ma\u00efs = ma\u00efs dont le type n\u2019a pas \u00e9t\u00e9 pr\u00e9cis\u00e9\u00a0; prairie = prairie mixte fauch\u00e9e\/p\u00e2tur\u00e9e ou type non pr\u00e9cis\u00e9). ALO\u00a0: anse de Loquirec\u00a0; ATR\u00a0: anse de Guisseny\u00a0; BDO\u00a0: baie de Douarnenez; BFO\u00a0: baie de Fouesnant\u00a0; BFR\u00a0: baie de la Fresnaye\u00a0; BSB\u00a0: baie de St Brieuc\u00a0; GSM\u00a0: Lieue de Gr\u00e8ve<\/figcaption><\/figure>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>R\u00e9sultats synth\u00e9tiques des ann\u00e9es 2011 et 2012<\/h2>\n<p>Les valeurs m\u00e9dianes de l\u2019IRE sont meilleures en parcelles de r\u00e9f\u00e9rences qu\u2019en parcelles communes, et ce toutes les ann\u00e9es (figure 13 haut). Ainsi, elles varient, selon les cultures et les ann\u00e9es, entre 15 et 85 kg N-NO<sub>3<\/sub><sup>&#8211;<\/sup>.ha<sup>-1<\/sup> en parcelles de r\u00e9f\u00e9rence et entre 25 et 100 kg N-NO<sub>3<\/sub><sup>&#8211;<\/sup>.ha<sup>-1<\/sup> en parcelles \u2018communes\u2019. On observe donc de tr\u00e8s importants \u00e9carts sur les parcelles \u2018communes\u2019, synonymes de grandes amplitudes d\u2019impact environnemental d\u2019une parcelle \u00e0 l\u2019autre, mais aussi probablement d\u2019une exploitation agricole \u00e0 l\u2019autre.<\/p>\n<p>La relation entre la qualification du RDD repr\u00e9sent\u00e9e par une note (Hanocq &amp; Gu\u00e9zengar, 2022) et IRE est illustr\u00e9e \u00e0 la figure 13 (milieu)\u00a0: les parcelles les plus mal not\u00e9es ont un risque de lixiviation globalement plus important. Cela \u00e9tant, cette figure montre \u00e9galement que des parcelles avec des notes diff\u00e9rentes peuvent avoir le m\u00eame risque de lixiviation, ce qui montre la compl\u00e9mentarit\u00e9 entre les indicateurs, la note indiquant la marge de progr\u00e8s (le cas \u00e9ch\u00e9ant) pour une culture donn\u00e9e, l\u2019IRE indiquant le risque d\u2019\u00e9mission de nitrate vers l\u2019eau quelle que soit la culture.<\/p>\n<p>La figure 13 (bas) montre que la lame drainante et la lixiviation qui en r\u00e9sulte varient selon les baies et expliquent en grande partie la variabilit\u00e9 que pr\u00e9sentent les baies dans les r\u00e9sultats consid\u00e9r\u00e9s dans leur ensemble. Les variations de r\u00e9sultats entre baies sont donc essentiellement li\u00e9es \u00e0 leurs diff\u00e9rences de climat. Il est alors difficile de mettre en \u00e9vidence des r\u00e9sultats qui seraient r\u00e9guli\u00e8rement moins bons \u00e0 cause de pratiques \u00e9l\u00e9mentaires pr\u00e9cises ou de syst\u00e8me moins vertueux\u00a0; cela n\u00e9cessiterait une analyse statistique plus approfondie.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-1640 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/peyresq22\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13ahq-scaled-e1669219915691.jpg\" alt=\"\" width=\"1619\" height=\"838\" srcset=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13ahq-scaled-e1669219915691.jpg 1619w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13ahq-scaled-e1669219915691-300x155.jpg 300w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13ahq-scaled-e1669219915691-1024x530.jpg 1024w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13ahq-scaled-e1669219915691-768x398.jpg 768w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13ahq-scaled-e1669219915691-1536x795.jpg 1536w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13ahq-scaled-e1669219915691-65x34.jpg 65w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13ahq-scaled-e1669219915691-225x116.jpg 225w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13ahq-scaled-e1669219915691-350x181.jpg 350w\" sizes=\"(max-width: 1619px) 100vw, 1619px\" \/><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-1641 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/peyresq22\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13bhq-scaled-e1669219886198.jpg\" alt=\"\" width=\"1612\" height=\"947\" srcset=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13bhq-scaled-e1669219886198.jpg 1612w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13bhq-scaled-e1669219886198-300x176.jpg 300w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13bhq-scaled-e1669219886198-1024x602.jpg 1024w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13bhq-scaled-e1669219886198-768x451.jpg 768w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13bhq-scaled-e1669219886198-1536x902.jpg 1536w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13bhq-scaled-e1669219886198-65x38.jpg 65w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13bhq-scaled-e1669219886198-225x132.jpg 225w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13bhq-scaled-e1669219886198-350x206.jpg 350w\" sizes=\"(max-width: 1612px) 100vw, 1612px\" \/><\/p>\n<figure id=\"attachment_1642\" aria-describedby=\"caption-attachment-1642\" style=\"width: 1644px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-1642 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/peyresq22\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13chq-scaled-e1669219831767.jpg\" alt=\"\" width=\"1644\" height=\"1004\" srcset=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13chq-scaled-e1669219831767.jpg 1644w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13chq-scaled-e1669219831767-300x183.jpg 300w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13chq-scaled-e1669219831767-1024x625.jpg 1024w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13chq-scaled-e1669219831767-768x469.jpg 768w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13chq-scaled-e1669219831767-1536x938.jpg 1536w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13chq-scaled-e1669219831767-65x40.jpg 65w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13chq-scaled-e1669219831767-225x137.jpg 225w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/11\/vp_fig13chq-scaled-e1669219831767-350x214.jpg 350w\" sizes=\"(max-width: 1644px) 100vw, 1644px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-1642\" class=\"wp-caption-text\">Figure 13. R\u00e9partition des IRE en fonction des parcelles de r\u00e9f\u00e9rence ou communes (haut), de la note fertilisation des parcelles (milieu), de la baie en 2012 (bas).<\/figcaption><\/figure>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h1>Discussion<\/h1>\n<h2>Limites de la d\u00e9marche<\/h2>\n<p>Une limite de la d\u00e9marche tient d\u2019une part \u00e0 la qualit\u00e9 des informations recueillies au moment du pr\u00e9l\u00e8vement. Ainsi, en 2011 (premi\u00e8re ann\u00e9e), des incertitudes ont port\u00e9 sur les items suivants\u00a0: faible profondeur de mesure de certains reliquats par rapport \u00e0 la profondeur r\u00e9elle du sol, esp\u00e8ce et d\u00e9veloppement du couvert (850 d\u00e9veloppements et\/ou types de couvert mal ou non renseign\u00e9s), cultures pr\u00e9c\u00e9dentes (143 codes inexistants pour les cultures et rotations), apports organiques (d\u00e9jections ni produites ni import\u00e9es mais \u00e9pandues) et coordonn\u00e9es g\u00e9ographiques (60 parcelles non g\u00e9o-localisables).<\/p>\n<p>\u00c0 partir de 2012, le cahier des charges de la DRAAF \u00e0 destination des prestataires en charge du pr\u00e9l\u00e8vement a \u00e9t\u00e9 plus strict afin de garantir une fiabilit\u00e9 accrue des donn\u00e9es recueillies et une profondeur de pr\u00e9l\u00e8vements de deux ou trois couches.<\/p>\n<p>Le plan de simulations comporte \u00e9galement des lacunes\u00a0: initialement, il y avait un seul climat par baie. A partir de 2012, une vingtaine de station m\u00e9t\u00e9orologiques ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9es pour d\u00e9crire plus finement le gradient pluviom\u00e9trique littoral \u2013 terre de chaque baie.<\/p>\n<p>Du fait d\u2019avoir utilis\u00e9 <em>Syst\u2019N<\/em>\u00ae sur sol nu pour le calcul de la lixiviation puis d\u2019affecter un effet de pr\u00e9l\u00e8vement par le couvert, l\u2019interaction entre les propri\u00e9t\u00e9s du sol et le d\u00e9veloppement du couvert n&rsquo;a pas \u00e9t\u00e9 prise en compte.<\/p>\n<p>Certaines caract\u00e9ristiques du sol, telles que le pourcentage de cailloux ont \u00e9t\u00e9 n\u00e9glig\u00e9es. La d\u00e9marche initiale \u00e9tait fond\u00e9e sur l\u2019assemblage d\u2019outils (<em>Syst\u2019N<\/em>\u00ae, abaque des Vp, abaque des absorptions par les couverts) simples et op\u00e9rationnels sur la zone consid\u00e9r\u00e9e (d\u00e9partements 22 et 29). Cette d\u00e9marche pourrait \u00eatre am\u00e9lior\u00e9e en utilisant un programme informatique permettant d\u2019automatiser la simulation de chacune des parcelles avec <em>Syst\u2019N<\/em>\u00ae. Cependant, dans cette proposition, les simulations seraient potentiellement plus pr\u00e9cises mais de nombreuses valeurs aberrantes pourraient \u00eatre pr\u00e9sentes.<\/p>\n<p>Enfin une derni\u00e8re limite de la d\u00e9marche \u00e9tait le d\u00e9lai de transmission des r\u00e9sultats aux agriculteurs\u00a0: entre les pr\u00e9l\u00e8vements et l\u2019envoi s\u2019\u00e9coulaient plusieurs mois du fait du temps de mise en \u0153uvre de la m\u00e9thode. Entre 2012 et 2016, la disponibilit\u00e9 des r\u00e9sultats RDD \u00e0 la fin d\u00e9cembre amenait un rendu agriculteur \u00e0 la mi-avril. Le resserrement de la campagne a permis d\u2019effectuer le rendu en f\u00e9vrier. Cependant, les organismes de d\u00e9veloppement agricole souhaitaient obtenir les r\u00e9sultats et d\u00e9ployer les conseils en exploitation en amont de la campagne de fertilisation\u00a0; ce d\u00e9lai n\u2019a jamais pu \u00eatre tenu.<\/p>\n<h2>Usage des r\u00e9sultats<\/h2>\n<p>Les r\u00e9sultats sont destin\u00e9s aux agriculteurs qui re\u00e7oivent au printemps suivant les mesures de RDD et les r\u00e9sultats d\u2019IRE de leurs parcelles, assortis d\u2019une notice d\u2019explication dans un courrier cosign\u00e9 par la DRAAF et l\u2019agence de l\u2019eau Bretagne-Normandie. De 2011 \u00e0 2015, les r\u00e9sultats \u00e9taient positionn\u00e9s par rapport aux centiles 25 et 75 de l\u2019ensemble des IRE. Un exemple de bulletin re\u00e7u par les agriculteurs figure en annexe.<\/p>\n<p>Ensuite les agriculteurs ont pu b\u00e9n\u00e9ficier d\u2019un bulletin avec des pistes de progr\u00e8s personnalis\u00e9es en fonction de leurs r\u00e9sultats sur les pratiques de fertilisation ou des risques inh\u00e9rents \u00e0 leur syst\u00e8me de culture (succession de c\u00e9r\u00e9ales d\u2019hiver, prot\u00e9agineux\u2026) \u00e0 r\u00e9aliser en autodiagnostic afin d\u2019inciter \u00e0 l\u2019engagement dans une phase de conseil plus approfondi.<\/p>\n<p>L\u2019usage par les agriculteurs a \u00e9volu\u00e9 dans le temps. Au d\u00e9marrage de la d\u00e9marche, le calcul de la lixiviation, simul\u00e9 sur 10 ans, visait la sensibilisation des agriculteurs aux ordres de grandeur des pertes d&rsquo;azote vers l\u2019eau et la mise en perspective de ceux-ci avec les quantit\u00e9s d\u2019azote apport\u00e9es par la fertilisation. Assez rapidement, la demande des agriculteurs a plut\u00f4t \u00e9t\u00e9 de comprendre ce qui se passait une ann\u00e9e donn\u00e9e, d\u2019avoir un r\u00e9sultat plus concret pour guider les pratiques de gestion de l\u2019azote. Cela a justifi\u00e9 l\u2019utilisation des donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques de l\u2019ann\u00e9e en cours pour \u00eatre au plus pr\u00e8s de la r\u00e9alit\u00e9 de l\u2019ann\u00e9e en question.<\/p>\n<p>Le second usage des r\u00e9sultats de lixiviation est une analyse synth\u00e9tique annuelle des r\u00e9sultats, pr\u00e9sent\u00e9e au \u00ab\u00a0groupe technique Reliquat\u00a0\u00bb du PLAV, puis aux conseillers des baies au printemps suivant les pr\u00e9l\u00e8vements.<\/p>\n<p>Une enqu\u00eate r\u00e9alis\u00e9e en 2014 (DRAAF, 2015) aupr\u00e8s de 62 agriculteurs a montr\u00e9 que 27\u00a0\u00a0% d\u2019entre eux voyait un int\u00e9r\u00eat \u00e0 l\u2019estimation de la lixiviation. Ils mettaient cependant en exergue une certaine confusion entre les diff\u00e9rents r\u00e9sultats (RDD, note de fertilisation (issue du RDD) et IRE), malgr\u00e9 les explications transmises avec les r\u00e9sultats. Par cons\u00e9quent, un indicateur tel que l\u2019IRE serait plus pertinent s\u2019il \u00e9tait mobilis\u00e9 soit en r\u00e9unions collectives, soit en accompagnement individuel, mais pas envoy\u00e9 par courrier \u00ab administratif \u00bb \u00e0 chaque agriculteur.<\/p>\n<h1>Conclusion\u00a0: la fin du dispositif<\/h1>\n<p>Tout au long des deux phases du PLAV, des discussions entre parties prenantes ont eu lieu en \u00ab\u00a0GT reliquats\u00a0\u00bb sur l\u2019opportunit\u00e9 des diff\u00e9rents indicateurs (RDD \u00ab brut \u00bb, \u00ab plafond \u00bb sur le RDD, note fertilisation et IRE).<\/p>\n<p>\u00c0 partir de 2016, le RDD \u00ab brut \u00bb a \u00e9t\u00e9 envoy\u00e9 aux agriculteurs avec un avertissement si celui-ci d\u00e9passait 100 kg N-NO<sub>3<\/sub><sup>&#8211;<\/sup>.ha<sup>-1<\/sup>\u00a0: dans ce cas l\u2019agriculteur devait obligatoirement prendre rendez-vous avec son conseiller.<\/p>\n<p>En 2019, il est d\u00e9cid\u00e9 lors d\u2019une r\u00e9union annuelle du \u00ab\u00a0GT reliquats\u00a0\u00bb, valid\u00e9 par le comit\u00e9 de pilotage du PLAV, de prioriser l\u2019IRE par rapport \u00e0 la note relative aux pratiques de fertilisation. Dans le relev\u00e9 de d\u00e9cision, on peut lire que cela se justifie par la <em>\u00ab n\u00e9cessit\u00e9 de travailler avant tout en tenant compte des risques environnementaux &#8211; l&rsquo;analyse et la valorisation des IRE et RDD sont donc la priorit\u00e9. Partir de ces donn\u00e9es doit \u00eatre fait sans a priori. Il existe certes des situations dont la r\u00e9solution ne sera pas n\u00e9cessairement simple mais cela ne doit surtout pas emp\u00eacher que le probl\u00e8me soit pos\u00e9 \u00bb<\/em>. Ce qui sous-tend cette derni\u00e8re affirmation est le fait que la note fertilisation relativise le probl\u00e8me environnemental.<\/p>\n<p>Cependant en 2020, suite \u00e0 des discussions et n\u00e9gociations entre diff\u00e9rentes parties prenantes (Administration, Agence de l&rsquo;Eau, Chambre d\u2019agriculture), la situation change \u00e0 nouveau et il est d\u00e9cid\u00e9 de ne retenir que la note issue des pratiques de fertilisation et de renoncer au calcul de l\u2019IRE. Un des arguments est que les calculs induisent un d\u00e9lai de traitement qui conduit \u00e0 diff\u00e9rer excessivement les dates de r\u00e9unions, l&rsquo;animation vers les prescripteurs, puis leur valorisation vers les agriculteurs. L\u2019autre argument est que la corr\u00e9lation obtenue sur ma\u00efs entre RDD et IRE est importante (note de cadrage 2020 r\u00e9dig\u00e9e par la DRAAF).<\/p>\n<p>Enfin, en 2021, les notes sont \u00e9galement abandonn\u00e9es et le dispositif modifi\u00e9\u00a0: suivant l\u2019avis de certaines personnes de l\u2019Agence de l\u2019Eau au sein du \u00ab\u00a0GT reliquats\u00a0\u00bb, ce sont dor\u00e9navant des mesures de reliquat post-absorption qui sont effectu\u00e9es uniquement sur parcelle de ma\u00efs et des RDD sur prairie.<\/p>\n<h1>Bibliographie<\/h1>\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>Etude et Gestion des Sols<\/em>, 14 (2), 103-116.<\/p>\n<p>Berthier L., Le Bris A.-L., Lemercier B. et Walter C., 2013a. Organisation des sols des C\u00f4tes d\u2019Armor. Version 1.1. Programme Sols de Bretagne, 246 pages. <a href=\"http:\/\/geowww.agrocampus-ouest.fr\/portails\/?portail=sdb\">http:\/\/geowww.agrocampus-ouest.fr\/portails\/?portail=sdb<\/a><\/p>\n<p>Berthier L., Le Bris A.-L., Lemercier B. et Walter C., 2013b. Organisation des sols du Finist\u00e8re. Version 1.1. Programme Sols de Bretagne, 226 pages. <a href=\"http:\/\/geowww.agrocampus-ouest.fr\/portails\/?portail=sdb\">http:\/\/geowww.agrocampus-ouest.fr\/portails\/?portail=sdb<\/a><\/p>\n<p>Brisson N., Mary B., Ripoche D., Jeuffroy M.-H., Ruget F., Nicoullaud B., Gate P., Devienne-Barret F., Antonioletti R., Durr C., Richard G., Beaudoin N., Recous S., Tayot X., Plenet D., Cellier P., Machet J.-M., Meynard J.-M., Delecolle R., 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, 311-346.<\/p>\n<p>DRAAF Bretagne, 2010. Plan de lutte contre les algues vertes. <a href=\"https:\/\/draaf.bretagne.agriculture.gouv.fr\/IMG\/pdf\/Plan_de_lutte_contre_les_algues_vertes_cle8acd68.pdf\">https:\/\/draaf.bretagne.agriculture.gouv.fr\/IMG\/pdf\/Plan_de_lutte_contre_les_algues_vertes_cle8acd68.pdf<\/a><\/p>\n<p>DRAAF Bretagne, 2015. Analyses de reliquats d\u2019azote. Rapport de synth\u00e8se sur les quatre premi\u00e8res ann\u00e9es de mise en \u0153uvre\u00a0: 2010 \u00e0 2013. 104 pp + annexes. <a href=\"https:\/\/draaf.bretagne.agriculture.gouv.fr\/IMG\/pdf\/rapport_de_synthese_reliquat_cle8e5aad.pdf\">https:\/\/draaf.bretagne.agriculture.gouv.fr\/IMG\/pdf\/rapport_de_synthese_reliquat_cle8e5aad.pdf<\/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, 145-167.<\/p>\n<p>GREN Bretagne, 2013. Arr\u00eat\u00e9 \u00e9tablissant le r\u00e9f\u00e9rentiel r\u00e9gional de mise en \u0153uvre de l&rsquo;\u00e9quilibre de la fertilisation azot\u00e9e pour la r\u00e9gion Bretagne.<\/p>\n<p>Hanocq D., Gu\u00e9zengar A., 2022.\u00a0 L&rsquo;exemple breton d&rsquo;un r\u00e9seau de mesure de REH utilis\u00e9 comme outil et indicateur pour diminuer les fuites de nitrate. <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>H\u00e9nault C., Bizouard F., Laville P., Gabrielle B., Nicoullaud B., Germon J.C., Cellier P., 2005. Predicting in situ soil N2O emission using NOE algorithm and soil database. <em>Global Change Biology<\/em> 11, 115-127.<\/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, 129-144.<\/p>\n<p>Machet J.-M., Recous S., Jeuffroy M.-H., Mary B., Nicolardot B., Parnaudeau V., 2004. A dynamic version of the predictive balance sheet method for fertiliser N advice. <em>Controlling Nitrogen Flows and Losses<\/em>, Inst Grassland &amp; Environm Res-193.<\/p>\n<p>Parnaudeau V., Reau R., 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 <em>Syst&rsquo;N<\/em>. Innovations Agronomiques 21, 59-70. <a href=\"http:\/\/www6.inra.fr\/ciag\/Revue\/Volume-21-Septembre-2012\">http:\/\/www6.inra.fr\/ciag\/Revue\/Volume-21-Septembre-2012<\/a><\/p>\n<p>Vert\u00e8s F., Simon J.-C., Laurent F. et Besnard A., 2007. Prairies et qualit\u00e9 de l\u2019eau \u2013 \u00c9valuation des risques de lixiviation d\u2019azote et optimisation des pratiques. <em>Fourrages<\/em>, 192, 423-440.<\/p>\n<h1>Annexe<\/h1>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-1208 size-full\" src=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_annexehq-scaled-e1670329868281.jpg\" alt=\"\" width=\"1625\" height=\"1510\" srcset=\"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_annexehq-scaled-e1670329868281.jpg 1625w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_annexehq-scaled-e1670329868281-300x279.jpg 300w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_annexehq-scaled-e1670329868281-1024x952.jpg 1024w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_annexehq-scaled-e1670329868281-768x714.jpg 768w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_annexehq-scaled-e1670329868281-1536x1427.jpg 1536w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_annexehq-scaled-e1670329868281-65x60.jpg 65w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_annexehq-scaled-e1670329868281-225x209.jpg 225w, https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-content\/uploads\/sites\/12\/2022\/10\/vp_annexehq-scaled-e1670329868281-350x325.jpg 350w\" sizes=\"(max-width: 1625px) 100vw, 1625px\" \/><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"author":10,"menu_order":2,"template":"","meta":{"pb_show_title":"on","pb_short_title":"","pb_subtitle":"","pb_authors":["virginie-parnaudeau","anne-gezengar"],"pb_section_license":""},"chapter-type":[],"contributor":[92,65],"license":[],"class_list":["post-464","chapter","type-chapter","status-publish","hentry","contributor-anne-gezengar","contributor-virginie-parnaudeau"],"part":96,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/464"}],"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":78,"href":"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/464\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2157,"href":"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/464\/revisions\/2157"}],"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\/464\/metadata\/"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=464"}],"wp:term":[{"taxonomy":"chapter-type","embeddable":true,"href":"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapter-type?post=464"},{"taxonomy":"contributor","embeddable":true,"href":"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-json\/wp\/v2\/contributor?post=464"},{"taxonomy":"license","embeddable":true,"href":"https:\/\/e-publish.uliege.be\/APL_REH_RDD\/wp-json\/wp\/v2\/license?post=464"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}