Présentation d’une méthode pour améliorer la connaissance des aptitudes variétales, intérêt des modèles, besoins de développements nouveaux

Innovations Agronomiques (2009) 7, 105-119

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Description détaillée

Les connaissances acquises en agronomie et statistiques permettent aujourd’hui d’aller beaucoup plus loin dans l’exploitation des résultats des réseaux d’évaluation variétale, et dans la connaissance des milieux et des variétés. Concernant les variétés, il est possible d’estimer les tolérances variétales à des facteurs limitants de la production dont les effets sont peu visibles ou difficilement mesurables. Cet article présente une méthode d’interprétation des résultats des essais variétaux, basée sur la description des facteurs limitants de la production. Celle-ci repose sur la collecte de données environnementales, sur l’observation de variétés – témoins et sur la mise en œuvre de modèles agronomiques. Des outils statistiques (régression linéaire, régression factorielle), apportant rapidité et richesse d’interprétation, sont également utilisés pour mettre en relation les variations d’une variable de production avec les variables décrivant les facteurs limitants. Les bases nécessaires à la mise en œuvre de cette méthode (données, observations) et ses limites actuelles sont présentées. Les travaux en cours sur l’amélioration des modèles agronomiques et statistiques, qui mobilisent tous les acteurs de l’évaluation des variétés, devraient permettre de réduire le travail supplémentaire à fournir dans le suivi des essais, et d’obtenir une meilleure convergence entre interprétation statistique et expertise agronomique sur les essais variétaux.

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Information détaillée sur la contribution

Projet

Innovations agronomiques

Innovations agronomiques

Localisation
France
Auteurs
C. Lecomte, L. Prost, A. Gauffreteau
Objectif
Implement best practices, Monitor (metrics, conditions, progress, performance)

Type de fichier
document
Publié sur
02 janv. 2009
Langue originale
French
Site officiel du projet
Innovations agronomiques
License
CC BY