Résumé

Au sein des prairies pâturées, la forte hétérogénéité de la distribution des pissats rend difficile l’échantillonnage du sol en vue de définir les risques de lessivage d’azote nitrique. Dans ce contexte, l'objectif de cet article est de définir l’erreur de la moyenne estimée qui peut être attendue du schéma d’échantillonnage qui y est actuellement appliqué, qui réside en la constitution d’un échantillon composite intégrant 30 carottes de sol de l’horizon 0-30 cm et l’intensité d’échantillonnage qui devrait être préconisée afin d’atteindre un niveau d’erreur pré-défini. Les bases de données mobilisées consistaient, principalement, en 78 parcelles échantillonnées sur l’ensemble des années 2004 et 2005 dans 24 exploitations laitières et en 8 parcelles échantillonnées durant quatre années (2004 à 2007) sur le site expérimental de Gembloux. Sur cette base, nous avons pu montrer l’augmentation significative des écarts-types avec la teneur moyenne. Ainsi, l’augmentation des teneurs moyennes enregistrées permet d’expliquer 63 % et 49 % des accroissements observés au niveau des écarts-types, respectivement, en 2004 et 2005. Les résultats obtenus montrent que le schéma d’échantillonnage appliqué dans le cadre du Programme de Gestion Durable de l’Azote ne permet de définir la teneur en azote nitrique dans les 30 premiers centimètres de sol avec une précision de 10 kg N-NO₃^-.ha^-1 que dans 35 % des prairies échantillonnées. Passer à trois échantillons composites par hectare permet d’atteindre ce niveau de précision dans 90 % des cas lorsque la teneur moyenne observée est inférieure à 20 kg N-NO₃^-.ha^-1. Pour des teneurs supérieures, le nombre d'échantillons nécessaires pour atteindre ce niveau de précision croît rapidement. Dans ce contexte, et afin d’éviter de retenir des faux positifs chez les agriculteurs contrôlés, une marge de tolérance importante a été établie autour de la valeur seuil définie annuellement dans des exploitations respectant de bonnes pratiques en termes de gestion de l’azote. L’utilisation d’indicateurs alternatifs à l’APL pour évaluer les risques de lessivage d’azote nitrique en prairie est également discutée.

Abstract

Sampling scheme to quantify nitrogen leaching risk in grazed grassland: which scheme for which accuracy? In grazed grasslands, the heterogeneity of urine patches distribution needs adapted sampling scheme in order to evaluate N-NO₃^- leaching risks. In such context, the aim of this paper is to define the accuracy that could be expected from the sampling scheme applied in this agro-ecosystem (one average sample including 30 core samples taken in the 0-30 cm soil layer) and the sampling scheme to be applied in order to reach a pre-defined level of standard error. The data bases mobilized were, mainly, 78 grasslands, sampled in 2004 or in 2005, in 24 dairy farms and 8 grasslands sampled during four years (2004 to 2007) in the experimental site in Gembloux. Our results underlined the significant increase of the standard deviation with the concentration mean. So, the mean explained 63 and 49% of the standard deviation increase observed, respectively, in 2004 and 2005. In such context, the sampling scheme applied in the Sustainable Nitrogen Management Program (one composite sample of 30 core samples taken in the 0-30 cm soil layer) allowed to reach a precision of 10 kg N-NO₃^-.ha^-1 in 35% of the grazed grasslands sampled. To shift to three composite samples per hectare allows reaching such an accuracy in 90% of the parcels showing an average nitrite nitrogen content lower than 20 kg N-NO₃^-.ha^-1. For highest values, the samples number necessary to reach such a precision level increases quickly. In such context and in order to identify false positive parcels in audited farms, an important tolerance margin is defined around the threshold value. This value is defined yearly in farms integrating good practices in terms of nitrogen resources management. The use of alternatives indicators to evaluate N-NO₃^-.ha^-1 leaching risk is also evaluated.

1. Introduction

1Les prairies pâturées sont caractérisées par une forte hétérogénéité de la distribution des éléments minéraux, particulièrement de l’azote et du potassium majoritairement contenus dans les pissats des herbivores (Cuttle et al., 2001), distribués d’une manière aléatoire avec, cependant, une certaine concentration le long des voies de déplacement préférentielles (voies menant aux points d’abreuvement, de traite, etc.) ou, le cas échéant, de complémentation (Cuttle et al., 2001 ; Topp et al., 2003). Ces pissats agissent comme autant de puits d’azote suite à leur forte teneur en urée qui peut représenter l’équivalent d’une application de 500 à 700 kg N^.ha^-1 (Stout et al., 2001). Ainsi, en moyenne, 25 % de l’azote contenu dans les urines est lessivé (Stout, 2003). Ce pourcentage est fonction de la saison suite à un recyclage un peu plus important de l’azote contenu dans les urines émises au printemps (Laurent et al., 2000). Ainsi, Stout (2003) montre que la proportion lessivée de l’azote émis dans les urines varie entre 21 % pour des urines émises au printemps et 32 % pour des urines produites en automne.

2Une telle situation pose problème pour déterminer la valeur de l’indicateur " Azote Potentiellement Lessivable " (APL) – communément utilisé dans les parcelles cultivées ou les prairies fauchées afin de caractériser le risque environnemental représenté par les itinéraires techniques mobilisés par les agriculteurs – dans les agro-écosystèmes pâturés. Dans ces derniers, la pertinence des APL dépend largement de la qualité de l’échantillonnage dans l’espace et dans le temps (Vertès et al., 2007).

3Le Programme de Gestion Durable de l’Azote impose de prélever 30 carottes de sol de la couche 0-30 cm afin d’obtenir un échantillon moyen à analyser, le plus représentatif possible de la parcelle échantillonnée. Dans ce contexte, l'objectif du présent travail est :

4– de définir les performances, l'erreur-type de la moyenne qui peut être attendue d’un tel schéma d’échantillonnage dans une large diversité de prairies pâturées caractérisées par des chargements animaux et des périodes d’application de ces chargements contrastés,

5– de définir la densité d’échantillonnage qui devrait être préconisée afin de quantifier les APL au sein des prairies pâturées avec un niveau d'erreur pré-défini.

2. Matériel et méthodes

2.1. Les données

6Pour atteindre ces objectifs, nous avons travaillé sur base de deux jeux de données.

7Un premier jeu réside dans, respectivement, 47 et 50 profils azotés prélevés, en novembre 2001, dans deux prairies ayant subi un chargement fort similaire d’environ 755 [750-760] et 240 [250-230] UGB (Unité Gros Bétail) jour par ha respectivement sur l’ensemble de la période de pâturage et sur l’arrière-saison. La première (Orphain) est localisée sur un sol limoneux, alors que la seconde (Oubourcy) se situe sur un sol limono-caillouteux.

8Le deuxième jeu de données reprend :

9– les profils réalisés en 2004 et 2005 au sein d’un réseau de, respectivement, 24 et 18 exploitations laitières à raison de, respectivement, une et trois parcelles par exploitation. En 2004, les parcelles échantillonnées ont été sélectionnées de manière à être représentatives d’un gradient de chargement au pâturage, défini au départ du calendrier de pâturage tenu par les exploitants, et ce tant sur l’ensemble de la saison de pâturage que sur l’arrière-saison (Tableau 1), alors qu’en 2005, les parcelles échantillonnées ont été définies aléatoirement comme le veut le système de contrôle appliqué en Wallonie. Les exploitations suivies sont localisées, pour la moitié d’entre elles, sur des sols limono-caillouteux plus ou moins superficiels, alors que l’autre moitié des exploitations est située sur des sols limoneux ayant une faible charge de cailloux. En 2004, cinq échantillons, chacun composé de 30 carottes prélevées sur le profil compris entre 0 et 30 cm, ont été constitués et analysés dans chacune des parcelles suivies. En 2005, ce sont trois échantillons, chacun constitué de 30 carottes prélevées sur le profil compris entre 0 et 30 cm, qui ont été prélevés dans chacune des parcelles échantillonnées ;

10– les données obtenues, de 2004 à 2007, sur huit parcelles d’une exploitation laitière(parcelles situées sur un sol limoneux fortement gleyifié (0-30 cm) pour quatre d’entre elles) ont également été retenues. Ces parcelles présentaient, sur chacun des types de sol, un gradient d’apport d’azote sous forme organique compris entre 110 et 350 kg N^.ha^-1 pour un apport total de 350 kg N^.ha^-1, restitutions au pâturage incluses. Trois échantillons, chacun composé de 30 carottes prélevées sur le profil compris entre 0 et 30 cm, ont été prélevés au terme de chacune des saisons de pâturage.

2.2. Analyse des données

11Le premier jeu de données est mobilisé afin de caractériser la distribution de fréquence des écarts des valeurs d’APL observées au sein des prairies pâturées par rapport à la valeur moyenne enregistrée sur cette même parcelle et, sur cette base, la distribution qui peut être attendue au niveau des valeurs d’APL enregistrées au sein des échantillons composites intégrant 30 carottes de sol. Une fois cette dernière distribution définie, le nombre d’échantillons composites nécessaires pour obtenir un niveau de précision défini pourra être déterminé.

3. Résultats

3.1. Distribution de fréquence des valeurs APL

12Bien qu’ayant subi des pressions fort similaires, en termes de nombre de journées de pâturage par ha, avec de l’ordre de 755 UGB jour par ha sur l’année et 240 UGB jour par ha en arrière-saison, les deux parcelles (parcelles d'Orphain et d'Oubourcy) expriment des profils assez contrastés (Tableau 2). Ainsi au sein de la seconde prairie, la majorité de l’azote est encore sous forme ammoniacale, ce qui explique des teneurs en azote nitrique plus faibles, que ce soit dans la couche 0-30 cm ou sur l’ensemble du profil, et ce alors que la somme de ces deux formes d’azote est fort similaire sur ces deux parcelles avec 42 et 46 kg N^.ha^-1 dans la couche 0-30 cm respectivement pour la première et la seconde prairie. L’impact de la forme sous laquelle se retrouve l’azote agira directement sur les risques de pertes par lixiviation, l’azote nitrique étant beaucoup plus mobile que l’azote ammoniacal.

13De même, la répartition des restitutions au pâturage, reflétée par l’écart-type de l’ensemble des échantillons, apparait comme plus homogène au sein de la seconde parcelle, qui était pâturée par des vaches allaitantes, qu'au sein de la première parcelle qui était exploitée par un troupeau laitier. Dans ce dernier cas, les écarts-types sont supérieurs aux moyennes, alors qu’ils sont du même ordre de grandeur au sein de la seconde parcelle.

14Les distributions des écarts entre les valeurs d’APL observées et la moyenne correspondante sont de type " log-normal " (Test d’Anderson-Darling ; PPrairie1 = 0,154, N = 46 ; PPrairie2 = 0,813, N = 50) (Figure 1).

15Dans ce contexte, la distribution des valeurs qui seraient enregistrées au sein d’échantillons moyens, composites, obtenus en recombinant aléatoirement, avec remise, 30 de ces valeurs d’APL tend, comme illustré à la figure 2 qui reprend les distributions de 50 échantillons moyens ainsi constitués, vers une distribution normale (Test d’Anderson-Darling ; Pprairie1, 0-30 cm = 0,821, N = 50 ; Pprairie1, 0-90 cm = 0,916, N = 50 ; Pprairie2, 0-30 cm = 0,475, N = 50 ; Pprairie2, 0-90 cm = 0,531, N = 50).

16Le nombre d’échantillons composites de 30 carottes (Nb) qu’il est dès lors nécessaire de prélever afin d’obtenir une précision ou marge d’erreur donnée (Em) lors de la détermination de la teneur moyenne, et ce avec un degré de confiance de (1-α), peut alors se définir comme suit (Dagnelie, 1992) :

17Em = μ_1-α/2 * (σ des échantillons composites) * (√ Nb)^-1

18ou

19Nb = (μ_1-α/2 *σ * Em^-1)²

20avec μ_1-α/2 = 1,65 pour α = 0,10, c’est-à-dire pour atteindre un degré de confiance de l’ordre de 90 %.

3.2. Nombre d’échantillons composites nécessaires pour atteindre une précision de 5 kg N-NO₃^-.ha^-1 ou 10 kg N-NO₃^-.ha^-1

21Au sein des deux prairies du premier jeu de données. Avec des écarts-types de 10 et 2 kg N-NO₃^-.ha^-1 dans la couche 0-30 cm du profil, respectivement pour la première et pour la seconde prairie, un nombre de 11 et d’1 échantillons composites de 30 carottes seront nécessaires pour déterminer les APL avec une erreur de 5 kg N-NO₃^-.ha^-1 respectivement au sein de cette première et de cette seconde prairie. Le seuil de 5 kg N-NO₃^-.ha^-1 a été retenu dans un premier temps car il correspond au niveau de précision de la méthode d’analyse, qui est de l’ordre de 10 % par rapport aux teneurs observées (extraction réalisée sur un même échantillon, J.-P. Destain, communication personnelle), soit 3 à 4 kg N-NO₃^-.ha^-1 si l’on se base sur des teneurs acceptables qui sont de l’ordre de 30 kg N-NO₃^-.ha^-1 dans la couche 0-30 cm.

22Si l’on considère l’ensemble des 90 cm de profil, pour lesquels les écarts-types sont, respectivement, de 28 et 5 kg N-NO₃^-.ha^-1, ce sont 85 et 3 échantillons composites de 30 carottes qui seraient nécessaires pour atteindre ce niveau de précision dans la première et dans la seconde prairie, respectivement. Dans ce dernier cas, 21 et 1 échantillons composites seraient nécessaires pour atteindre une erreur de 10 kg N-NO₃^-.ha^-1. Vu le niveau de variation observé au sein de cet agro-écosystème, ce sera ce niveau de précision qui sera retenu par la suite.

23Au sein du deuxième jeu de données. Au sein de ce jeu de données, la distribution des écarts entre les teneurs des échantillons composites obtenus et les teneurs moyennes correspondantes est de type « normale » (Figure 3), ce qui nous permet de mobiliser la relation définie en 3.1. afin de déterminer le nombre d’échantillons composites nécessaires pour atteindre un niveau de précision pré-défini.

24Suivi au sein d’un réseau d’exploitations laitières. La moyenne et l’écart-type des valeurs observées, en 2004, sur chacune des 24 parcelles échantillonnées ont pu être calculés et mis en relation. Cette approche permet de souligner l’augmentation significative de l’écart-type avec la moyenne (Figure 4). L’augmentation des teneurs moyennes enregistrées permet en effet d’expliquer 63 % (N = 23) des accroissements des écarts-types observés. Cette observation reste valable pour les données obtenues en 2005. Dans ce cas, l’augmentation des teneurs moyennes enregistrées permet d’expliquer 49 % (N = 54) des accroissements observés.

25L'application de la relation mise en avant au point 3.1., en vue de déterminer le nombre d’échantillons composites nécessaires à l’obtention d’une précision donnée en fonction de l’écart-type observé, toujours avec un degré de confiance de 90 %, conduit aux résultats suivants. Pour les parcelles échantillonnées à l'automne 2004, caractérisées par des teneurs moyennes comprises entre 5 et 41 kg N-NO₃^- ha^-1 (20 kg N-NO₃^- ha^-1 en moyenne générale), le prélèvement d’un échantillon composé de 30 carottes permet d’atteindre la précision souhaitée, à savoir 10 N-NO₃^- ha^-1, dans seulement 4 % des cas. Cette proportion passe à 56 et 76 % si l’on fait passer le nombre d’échantillons composites respectivement à 3 et 5 (Tableau 3).

26En 2005, la prise d’un seul échantillon composite a permis d’atteindre une précision de 10 kg N-NO₃^- ha^-1 dans 41 % des pâtures échantillonnées. Passer à 3 ou 5 échantillons composites par parcelle aurait permis d'atteindre ce niveau de précision dans, respectivement, 55 et 65 % des cas.

27Vu l’augmentation des écarts-types parallèlement aux teneurs moyennes, on peut cependant souligner que la prise de 3 échantillons composites, de 30 carottes de sol sur le profil 0-30 cm, permet d’atteindre une précision de 10 kg N-NO₃^- ha^-1 dans 82 % et 93 % des parcelles présentant des teneurs moyennes inférieures à 20 kg N-NO₃^- ha^-1, respectivement en 2004 (n = 17) et 2005 (n = 29). Lorsque les teneurs moyennes sont supérieures ou égales à ce seuil, une telle pression d’échantillonnage permet d’atteindre ce niveau de précision dans seulement 0 et 12 % des cas, respectivement en 2004 (n = 8) et 2005 (n = 25).

28Essai " gradient d’apport d’azote sous forme organique ". Dans le cadre de cet essai, au travers des quatre années de suivi, un seul échantillon suffit pour obtenir un niveau de précision de 10 kg N-NO₃^-.ha^-1 dans 50 % des cas. Le prélèvement de 3 et 5 échantillons a permis d’atteindre une précision de 10 kg kg N-NO₃^-.ha^-1 dans, respectivement, 59 et 75 % des cas (Tableau 4).

4. Discussion et conclusion

29Nous avons pu voir qu'en général, l'incertitude observée autour de la valeur APL est directement proportionnelle à cette dernière : plus la valeur APL est élevée, moindre est la précision avec laquelle elle est définie. Plus concrètement, le schéma d'échantillonnage proposé par le Programme de Gestion Durable de l’Azote (un échantillon composé de 30 carottes sur le profil 0-30 cm) permet d'être sûr de la valeur avancée, avec une marge d'erreur inférieure à 10 kg N-NO₃^-.ha^-1 dans seulement 35 et 52 % des cas lorsque nous considérons, respectivement, l'ensemble des parcelles échantillonnées ou uniquement les parcelles présentant une teneur moyenne inférieure à 20 kg N-NO₃^-.ha^-.

30lorsque la teneur observée est inférieure à 20 kg N-NO₃^-.ha^-1. Lorsque la teneur observée est supérieure, et donc plus proche d'une classe de risque, le nombre d'échantillons nécessaire pour atteindre ce niveau d'erreur croît rapidement.

31C’est pour tenir compte de ce phénomène, lié à l’accroissement de l’écart-type parallèlement à celui des valeurs moyennes enregistrées, qu’une marge de tolérance importante, plus importante au niveau des prairies pâturées que des autres agro-écosystèmes, a été établie autour de la valeur de référence définie au départ des APL enregistrés, l’année en question, au sein d’exploitations respectant de bonnes pratiques en termes de gestion de l’azote. La marge de tolérance ainsi définie permet d’éviter de retenir de faux positifs.

32Une alternative, afin de mieux cerner la valeur des APL au sein des prairies pâturées, pourrait être la mise en place d'un échantillonnage séquencé qui nécessiterait de revenir faire des échantillons composites au sein des parcelles dépassant le seuil des 20 kg N-NO₃^-.ha^-1, cependant, dans ce cas, le nombre d’échantillons nécessaires pour atteindre la précision souhaitée augmente rapidement.

33Il pourrait également être intéressant de rechercher une alternative à la réalisation d’APL afin d’évaluer le risque de lixiviation de l’azote dans les agro-écosystèmes pâturés. Un de ces indicateurs pourrait être le chargement au pâturage (Simon et al., 1997 ; Laurent et al., 2000 ; Topp et al., 2003 ; Hennart et al., 2007a) représenté par le nombre de vaches multiplié par le nombre de journées de pâturage par ha.

34Cependant, si cet indicateur peut indiquer un niveau de risque, il n’est pas toujours corrélé aux APL enregistrés en arrière-saison sur une parcelle donnée (Hennart et al., 2007b). Cette absence de relation systématique peut s’expliquer par l’importance des conditions climatiques d’arrière-saison sur les valeurs des APL. Des conditions favorables à la pousse de l’herbe pouvant " épuiser " le profil et réduire les corrélations attendues.

35Une approche similaire, visant à définir le chargement au pâturage, et ce plus précisément en arrière-saison (Laurent et al., 2000 ; Stout, 2003), à appliquer en vue de réduire les risques de lessivage d’azote nitrique au sein des prairies pâturées, avait été mise en place au sein des fermes inscrites en Démarche Qualité. Néanmoins, une telle approche s’est vite avérée difficilement applicable et peu contrôlable.

36Remerciements

37Cette étude a été menée dans le cadre de la convention 2738/1 financée par la DGARNE, Direction du Développement rural. Les auteurs tiennent à remercier les éleveurs les ayant accueillis et ayant enregistré leurs pratiques afin de mener à bien la présente approche. Ils tiennent également à remercier M. Ch. Vandenberghe pour ses apports lors de la relecture de cet article. Finalement, ils remercient les équipes techniques de la Section Systèmes agricoles et du Centre de Michamps pour la réalisation des échantillonnages.

Bibliographie

Pour citer cet article