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Construction d’indicateurs de mesure de l’impact des pratiques agricoles et de gestion du paysage sur le service écosystémique de régulation des ravageurs. Contexte général. A/ Objectifs équipe LAE. B/ Objectif équipe INRA Mirecourt axe 1.
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Construction d’indicateurs de mesure de l’impact des pratiques agricoles et de gestion du paysage sur le service écosystémique de régulation des ravageurs
Contexte général A/ Objectifs équipe LAE B/ Objectif équipe INRA Mirecourt axe 1 Elaboration outils d’évaluation des pratiques agricoles et de gestion paysage sur services écosystémiques rendus par biodiversité Elaboration outils pilotage systèmes de production innovants « partenaires de la nature » Conversion AB station • Mes objectifs • Objectifs communs Construction indicateur impact des pratiques sur efficience prédation par auxiliaires terrestres Impact systèmes productions sur dynamiques populations auxiliaires terrestres
Travaux de recherches préalables A1/ comparaison deux méthodes construction indicateur (thèse B. Clergué) B/ Impact systèmes prod sur dynamiques pop auxiliaires terrestres Arbre décision Arbre décision à dire expert par fouille données (algorithme C4.5. Weka) • évolution pop point zéro 2006 (stage M1) • évolution pop en 2010 (stage M1) • intérêt de fouille données pour prise en compte concomitante de différentes échelles (parcelle, exploitation, territoire) • garantie de plus d’objectivité / méthode à dire d’expert (ou mesure incertitude plus aisée) • premières tendances à conforter sur analyses plusieurs années • nécessité recours à méthodes analyses multivariées, spatialisation données
3 bases données source A1/ Comparaison deux méthodes construction indicateur (thèse Boris Clergué) Arbres décision Algorithme C4 5 (Quinlan, 1993) weka 3.4.
Echelle = parcelle | Nombre d’applications de pesticides = 0 | | Type d’habitat = Prairie permanente : | | Type d’habitat = Prairie temporaire : | | Type d’habitat = Céréale : | | Type d’habitat = Haie | | | âge de la haie <= 5 ans : | | | âge de la haie > 5 ans : CCS : 40,7% ACS : 73,5% Arbre de décision obtenu par fouille données Classe de nombre d’espèces carabes 2 (14.28/6.35) 2 (16.28/10.51) 3 (25.11/15.44) 7 (2.17/0.17) 6 (3.25/1.25) • supériorité méthode fouille de données, mais nécessité d’affiner connaissance conditions d’usage • 3 échelles concomittantes: parcelle, exploitation, territoire • insuffisance variable de sortie (diversité spécifique) • - validation partielle à l’échelle parcelle sur base données publications internationales
A2/ Mesure impact pratiques agricoles + gestion bordures sur effectifs prédateurs/proies et efficience prédation (pg Casdar + Thèse INRA-Région ) Différents types de bordures de champs • Évaluation de la diversité et l’abondance des prédateurs (2009-2011) et proies. • Évaluation efficience prédation (2010-2011) avec mise en place « proies sentinelles » • Protection proies par des cages engrillage d’une maille carrée de 12,8 mm(Meek et al., 2002). • comptage des proies sentinelles prédatées effectué après 24 et 48 heures. Témoin sans prédation
Quels outils d’analyse pour résoudre nos questions? • quelle est la hiérarchie des variables de l’environnement (pratiques, paysage) selon leur impact sur la fonction de régulation? • quels autres outils de classification que l’algorithme C4.5. (intégrant de façon concomitante différentes échelles)? • comment faire si l’on a deux variables de sortie à confronter (proies/prédateurs) • comment intégrer la spatialisation des données dans bases de données source? • comment intégrer données spatiales avec niveaux précision différentes (description bordures champs / paysage environnant)? (transformation en figure ?)
Quels outils d’analyse pour résoudre nos questions? • comment établir une variable de sortie complexe « d ’efficience de la régulation des ravageurs »? • comment intégrer différentes variables de sorties? • peut-on agréger résultats d’expériences avec différents couples prédateurs/proies ? Et comment? • comment intégrer la prédation à différentes distances de bordure? (transformation en figure ?)
B/ Impact systèmes production sur dynamiques populations auxiliaires terrestres Réseau 72 pièges Barber Répartis dans les différentes parcelles, selon systèmes cultures
Quels outils d’analyse pour résoudre nos questions? • quelle est la hiérarchie des variables de l’environnement (pratiques, paysage) selon leur impact sur la diversité et l’abondance des différents ordres, espèces arthropodes? • quels outils d’analyse utiliser pour intégrer la spatialisation des données, tout en conservant l’objectif de hiérarchisation des variables de l’environnement? • comment intégrer différentes variables de description de la dynamique de population des arthropodes (diversité, abondance…..) sans forcément avoir recours à des indices complexes à interpréter (ex: Indice de Shannon, équitabilité,….)?
Quels outils d’analyse pour résoudre nos questions? • quel est l’impact des nouveaux systèmes de production sur la dynamique des populations au long terme ? (4 ans de recul) • doit-on attendre fin d’une rotation complète pour cela? (6 ou 8 ans) • quel outil d’analyse le plus adapté pour faire ressortir les évolutions les plus « saillantes », alors que chaque piège constitue une situation particulière?….
Conclusion • Mur « méthodologique »: besoin véritable boîte à outils • Thèse INRA région 2010-2013 • Volonté de déposer projet CRCT pour 2011-2012