Etude et modélisation des impacts des pratiques agricoles sur l'abondance des communautés microbiennes des sols : dynamiques à l'échelle du paysage

Studying and modelling the abundance of soil microbial communities in response to agricultural practices : dynamics at the landscape scale

• Auteur / Autrice : Laurie Dunn
• Direction : Nicolas Chemidlin Prevost-Bouré, Nicolas Marilleau, Christophe Lang
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Biologie des populations et écologie
• Date : Soutenance le 27/06/2022
• Etablissement(s) : Bourgogne Franche-Comté
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Environnements, Santé (Dijon ; Besançon ; 2012-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Agroécologie (Dijon)
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation : Université de Bourgogne (1970-....)
• Jury : Président / Présidente : Sandrine Petit-Michaut
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nicolas Chemidlin Prevost-Bouré, Nicolas Marilleau, Christophe Lang, Yvan Capowiez, Luc Abbadie, Laetitia Bernard, Christophe Le Page
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Yvan Capowiez, Luc Abbadie

Mots clés

Mots clés contrôlés

Modèles mathématiques

Écologie

Paysages agricoles

Gestion

Sols

Sols -- Microbiologie

Écologie microbienne

Mots clés libres

Modélisation multi-Agent

Ecologie microbienne des sols

Outil d'aide à la décision (OAD)

Agent Based Modelling

Soil Microbial Ecology

Decision Support Instrument (DSI)

Résumé

Les communautés microbiennes des sols sont reconnues comme centrales pour la fertilité des sols et sont des bioindicateurs pour évaluer l’impact des pratiques agricoles sur les sols. L’enjeu est de favoriser leur utilisation pour accompagner / accélérer l’innovation dans le monde agricole. Pour cela, l’objectif était ici de caractériser les dynamiques spatiales et temporelles de l’abondance des communautés microbiennes des sols à l’échelle d’un paysage agricole pour les modéliser et proposer une première version d'outil d’aide à la décision (OAD) aux acteurs du monde agricole. Une approche pluridisciplinaire a été mise en oeuvre en mêlant écologie microbienne, évaluation environnementale, modélisation par des systèmes multi-agents ; combinée à une démarche de modélisation participative permettant d’intégrer le savoir-faire des acteurs (chercheurs, conseillers agricoles et agriculteurs). Cette approche s’est appuyée sur le paysage agricole de Fénay (1200ha, Dijon, 21) pour lequel les communautés microbiennes du sol ont été caractérisées pour leur abondance au cours de trois campagnes respectivement en 2011, 2016 et 2019 ; les pratiques agricoles étant connues depuis 2004. L’analyse des variations d’abondance des communautés microbiennes des sols a permis de mettre en évidence sa dépendance vis à vis des variations des caractéristiques physico-chimiques des sols et des changements de pratiques agricoles, mais aussi et surtout l’importance de l’historique de la parcelle tant en termes d’abondance des communautés microbiennes que de pratiques agricoles. A partir de ces connaissances, un modèle basé sur un système multi-agents a été produit afin de prédire l’évolution de la biomasse microbienne des sols face à des changements de pratiques agricoles. Les étapes de calibration ont permis d’évaluer la capacité d’accueil et le taux de croissance des micro-organismes ainsi que la durée d’impact des pratiques agricoles, ceci en fonction de l’occupation du sol, et ainsi d'aboutir à un modèle ayant une bonne capacité prédictive. En s’appuyant sur une interface utilisateurs, des ateliers participatifs ont permis d’évaluer les facilités d'appropriation du modèle par différents types d'acteurs.

Soil Microbial communities play a major role in soil fertility and are important as bioindicators to evaluate the impacts of agricultural practices on soils. The challenge is to promote their use in order to support / accelerate innovation in the agricultural sector. The goal of this thesis was to characterize spatial and temporal dynamics of soil microbial communities at the scale of an agricultural landscape in order to create models and propose a Decision Support Instrument (DSI) for stakeholders in the agricultural communities. For this, a multi-disciplinary approach was used combining microbial ecology, environment assessment, spatial computer modeling, associated to a participatory approach which effectively mobilize stakeholders' knowledge (scientists, agricultural advisors and growers). This study was based on data collected in Fénay agricultural landscape (1200 ha, Dijon, 21, France) where soil microbial communities were characterized in 2011, 2016 and 2019 and farming practices are known since 2004. The variance of soil microbial community abundance analysis evidenced the impact of soil physico-chemical characteristics variability and the importance of historical plot management in soil microbial community abundance and agricultural practices. Based on this knowledge, a multi-agent model was created in order to predict the evolution of soil microbial community abundance in the face of changing agricultural practices. Calibration steps were required in order to evaluate soil microbial biomass carrying capacity and growth and determine time impact of agricultural practices depending on the land use, and thus result in a model with good predictive capabilities. A graphical user interface was developed in order to conduct participatory workshops and evaluated the handling of the model by various actors.