Prévoir la croissance de l’herbe

Le modèle MoSt GG permet de prédire la pousse de l’herbe hebdomadaire à la parcelle à partir de 3 paramètres : climat, fertilisation azotée, gestion du pâturage.

Entre les périodes où l’éleveur est dépassé par la pousse et le creux d’été, pas facile d’être « herbager ». Encore moins pour les éleveurs qui n’ont pas l’herbe dans la peau. Mais bientôt, plus besoin de chausser les bottes pour gérer au mieux le pâturage : le modèle « Moorepark – Saint-Gilles Grass Gowth » – MoSt GG en abrégé – parvient à prédire la pousse avec une précision qui pourrait mettre n’importe quel herbomètre hors-service. Il est actuellement commercialisé dans une trentaine de fermes irlandaises.

Début de pâturage optimisé

Ce modèle de prédiction de croissance de l’herbe, mis au point par l’Inra de Saint-Gilles (35) et le centre de recherche et d’innovation animal et fourrager de Cork, s’annonce comme un outil de modélisation de systèmes prairiaux jusqu’ici incomparable si l’on en croit les résultats des essais. À l’avenir, on peut imaginer une application avec ce type d’informations : « Parcelle n° 12 : niveau d’entrée de hauteur d’herbe atteint – temps de séjour dans la parcelle optimisée pour votre troupeau : 3 jours – prévoir fertilisation : 30 UN en sortie ». Encore un outil supplémentaire diront certains éleveurs. Sauf que la précision de gestion attendue par ce modèle est forte.

Épandeur sur pattes

Pour intégrer l’effet azote des fecès, chaque dépôt d’urine et de fèces est affecté à 2 m2 de la parcelle par le modèle de prédiction. Pour chaque pissat, il est considéré que 85 % de la quantité d’azote épandu rejoint le stock d’azote minéral et 15 % se volatilise. Pour chaque bouse, 75 % de son contenu en azote intègre le pool d’azote organique, 22 % rejoint le pool d’azote minéral et 3 % se volatilise.

Données croisées

Les chercheurs ont en effet tenu compte de multiples interactions entre les différents facteurs susceptibles d’influencer la pousse de l’herbe : lien entre les flux et types d’azote et les flux d’eau ; minéralisation et immobilisation de l’azote dans le sol ; effet des règles de gestion de parcelle (pratiques de fertilisation, de pâturage et de fauche) ; caractérisation du sol ; modélisation des dépôts d’urine et de fèces au champ ; climat (température, pluie, radiation) ; espèces et variétés, etc. Bref, les chercheurs ont mis une masse de données dans la « lessiveuse » informatique, ont brassé le tout et la pousse de l’herbe du « Champ d’en bas » n’a plus de secret pour les algorithmes. Avec une précision locale élevée puisque le modèle pourrait utiliser les prévisions climatiques d’une station de ferme pour calculer la production des prairies.

Effet eau, effet azote

Les années se suivent et ne se ressemblent pas. Et pourtant le modèle de prévision de croissance est capable de « reproduire la variabilité intra-annuelle » et de « s’adapter aux différentes années climatiques ». Cela a été le cas pendant la période de test, comme en 2010 marqué par un été très sec et comme en 2014 très humide. Conformément à la loi des rendements décroissants, la réponse à la fertilisation moyenne, sur 10 années d’observation, diminue avec l’augmentation de la quantité d’azote appliqué : elle passe de 28 kg MS/ha, entre les fertilisations 0 et 100, à 13 kg MS/ha, entre 200 et 300 kg N/ha (essais Inra, Pin-au-haras, Orne).

En savoir plus : Revue Fourrages, AFPF, décembre 2018.

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