Agroscope a construit un modèle qui permet de prédire la date de germination des pommes de terre pour une variété donnée en fonction des variables climatiques de la saison de culture. Ce modèle repose sur 25 années d’essais variétaux. Le but est de proposer aux agriculteurs et à l’interprofession un outil pour optimiser la gestion de leur stockage.
La germination des pommes de terre pendant le stockage entraîne des pertes de qualité et de ce fait des pertes économiques pour les agriculteurs. Anticiper la date de germination, qui se produit après la levée de dormance, pourrait permettre une meilleure gestion des stocks et diminuer les pertes. Agroscope a développé un modèle qui permet de prédire la date de germination des pommes de terre pour une variété donnée en fonction de variables climatiques de la saison de culture.
Un modèle basé sur plus de 3000 données
Dans une récente étude, Agroscope a exploité une large base de données issue d’essais pluriannuels et multi-environnements, couvrant plus de 500 variétés de pommes de terre testées sur six sites pendant 25 années. Cette base de données contient plus de 3000 enregistrements de dates de germination.
Les analyses ont montré que la variété expliquait la majorité de la variabilité de la dormance (60,3 %), suivie par l'année (13,9 %) et le lieu de croissance (5,4 %).
Sur cette base, environ 250 prédicteurs ont été pris en compte pour développer un modèle prédictif de la germination.
Un outil prometteur d’optimisation de la gestion des stocks de pommes de terre
Le modèle permet de prédire la date de germination avec une précision de 14,59 jours. Il utilise comme principaux prédicteurs la «classe variétale» et la «somme des températures maximales journalières de l'air pendant la période allant de la plantation à la récolte». Les prédictions du modèle ont été confirmées par un essai en serre utilisant des mesures de dormance de variétés de pommes de terre cultivées sous différents régimes de température. Avec l'impact croissant du changement climatique sur la production agricole, les modèles prédictifs comme celui développé ici peuvent constituer un outil efficace et rentable pour optimiser le contrôle de la germination des pommes de terre pendant le stockage.
Il est prévu de développer un outil (application smartphone ou site internet) basé sur ce modèle qui soit facile d’utilisation. Son but est d’aider les agriculteurs à connaitre la date de germination pendant le stockage pour une variété et une année donnée en entrant dans l’outil le nom de la variété et les dates de plantation et de récolte.
Article scientifique original: Prediction of potato sprouting during storage