Modélisation de la qualité des graines de tournesol et de colza

Date : 09 févr. 2021

Lieu : Baziège (31)

Stage de fin d'études (M1/M2) : 4 à 6 mois

 

Prévision de la qualité des graines de tournesol et de colza à l’échelle territoriale

 

 

Contexte et objectif du stage

La prévision de la teneur en huile et en protéines des graines de tournesol et de colza à l’échelle d’un bassin de collecte est une demande forte des organismes stockeurs (coopératives) car elle conditionne la logistique (silos) et l’accès au marché. Par ailleurs, la poursuite d’un objectif d’autonomie national en protéines, appuyée par le Plan Protéines Végétales, encourage les entreprises de transformation à collecter des graines riches en protéines pour valoriser au mieux les tourteaux nationaux.
Des modèles de simulation (crop models) sont souvent utilisés pour prévoir le rendement et la teneur en huile en fonction du sol, du climat et de la conduite culturale (dont la variété) à l’échelle parcellaire (Casadebaig et al., 2011 ; Andrianasolo et al, 2014). Ces modèles nécessitent des données bien caractérisées, qui ne sont pas toujours disponibles (type et profondeur de sol, états initiaux, etc.). Les modèles statistiques ont également été largement utilisés pour prédire la qualité des graines en fonction d’autres variables (indicateurs climatiques, rendement, etc.) (Song et al., 2016 ; Li et al., 2020). A l’échelle départementale, qui est envisagée dans cette étude, et avec des informations limitées quant aux cultivars utilisés, ce genre d’étude fait défaut. 
Les indicateurs éco-climatiques sont de plus en plus utilisés pour étudier le comportement des cultures sur de larges échelles (Caubel et al, 2015). Ils permettent d’expliquer des variations de rendement ou de qualité, qui nous intéressent dans cette étude. En tournesol, le projet Caravage a permis de retenir les indicateurs les plus pertinents pour le rendement qui pourront être remobilisés dans cette étude (Landré et al., 2021) et complétés pour la teneur en huile et en protéines.  En colza, les indicateurs DIACOL (CETIOM, 2004) sont fréquemment utilisés pour procéder à des bilans de campagne chez Terres Inovia, et pourront être complétés par des indicateurs issus de la recherche bibliographique pour expliquer la qualité des graines à la récolte. L’institut Terres Inovia dispose d’une base de données historique fournie recensant les origines (département) des prélèvements et les résultats d’analyses en laboratoire correspondantes. Les données climatiques historiques seront disponibles soit via SAFRAN (données interpolées) soit au niveau stationnel.

L’objectif du stage sera donc de proposer des modèles de prédiction de la qualité des graines de tournesol et de colza en s’appuyant sur une base de données climatiques (échelle France) et des données d’analyses de graines en laboratoire collectées depuis 15 ans. La construction de ces modèles passera par le calcul intermédiaire d’indicateurs éco-climatiques caractéristiques de ces deux espèces.

 

Conditions d’exercice

Ce stage permettra à l’étudiant(e) de se familiariser avec les questions de modélisation appliquées à la résolution de problématiques agronomiques finalisées et de mettre en œuvre des méthodes d’évaluation de la qualité prédictive d’un modèle. Il est souhaitable de ce fait d’avoir une pratique minimale du logiciel R et un certain goût pour l’analyse de données. Ce stage convient à un étudiant en agronomie ou statistiques désireux d’acquérir une expérience en modélisation dans un contexte finalisé.

Le stage se déroulera à la station inter-instituts de Baziège près de Toulouse (31) dans le cadre des activités menées en partenariat avec INRAE au sein de l’Unité Mixte Technologique « Pactole ». 

 

Encadrement

Céline Schoving (Terres Inovia), c.schoving@terresinovia.fr

Philippe Debaeke (INRAE), philippe.debaeke@inrae.fr

 

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