Conception du système

Les parcelles de graminées porte-graine sont soumise à de forte pression de campagnols des champs. Des modalités d'expérimentation sont mises au sein des parcelles pour comparer leurs efficacités dans la régulation des populations du ravageur, à savoir :

- Travail du sol

- Piégeage

- Traitement rodenticide

Des comptages d'indices frais de présence sont réalisés avant et après mise en place d'actions. Ces actions seront systématiquement comparées entre elles ainsi qu'à la modalité "témoin". Les parcelles de graminées ne restent que quelques années en place. Ainsi, nous serons amenés à changer plusieurs fois de parcelles durant le projet.

La possibilité de réalisation d'aménagements paysagers (zones refuges pour prédateurs, nichoirs à rapaces, ...) sont également à l'étude.

Mots clés :
Graminées - Campagnols des champs - Travail du sol - Piégeage

Caractéristiques du système

Echelle de la parcelle agricole

1. Diminuer la présence de campagnols en faisant des passages d'outils de travail du sol superficiel

2. Augmenter la robustesse des cultures grâce à des outils qui apportent des co-bénéfices à la parcelle

Evolution des taux d'infestation

Evolution du taux d'infestation de campagnols des champs au cours du temps (J0, J21 et J42), dans une modalité témoin, une modalité de travail superficiel du sol (herse) et une modalité traitée par rodenticide

Ces sont les prédictions issus du glmm_1, dans un dactyle de trois an au printemps, dans le site expérimental de la Marne. Les barres représentent les erreurs standards prédites. Des lettres différentes témoignent de différences significatives entre les moyennes marginales du modèle.

Comparaison des taux d'infestation dans les modalités

Comparaison, pour chaque jour (J0, J21 et J42) des taux d'infestation de campagnols des champs dans une modalité témoin, une modalité de travail superficiel du sol (herse) et une modalité traitée par rodenticide.

Ces taux sont les prédictions issues du glmm_1, dans un dactyle de trois ans au printemps, dans le site expérimental de la Marne. Les barres représentent les erreurs standards prédites. Des lettres différentes témoignent de différences significatives entre les moyennes marginales du modèle.

*A compléter (graphique + texte)

Pour aller plus loin, il serait intéressant de voir comment évoluent les populations de campagnols des champs après 42 jours : à quel moment le taux d’infestation dans la méthode alternative redevient-il équivalent à celui du témoin ?

De plus, le fonctionnement de la herse sur la diminution du taux d’infestation de campagnols des champs n’est pas complétement connu. En plus d’une action létale et de destruction des galeries superficielles et des coulées, la herse pourrait engendrer un phénomène de dispersion. Cette dispersion rendrait les individus plus vulnérables à la prédation (Laundre, Hernandez, et Ripple, 2010). La recherche d’un nouvel habitat et la reconstruction du réseau de galerie pourrait être au détriment de la reproduction.

Cette dispersion pourrait d’ailleurs être facilitée par la largeur étroite des bandes dans l’expérimentation. Un travail sur la totalité de la parcelle pourrait montrer d’autres résultats.

Par ailleurs, d’après Audren et Fleisch (2022), il semble qu’au-delà de 60 % les effets de la herse ne soient plus avérés. Cette hypothèse n’a pas été testée dans cette étude, puisque les taux initiaux des données disponibles ne dépassent pas ces 60 %.

Lors des prédictions du GLMM, des variables explicatives ont été fixées. La culture est un dactyle, l’âge de la culture est de 3 ans et la saison est le printemps. Selon le niveau choisi pour fixer ces variables, les valeurs des taux d’infestation peuvent changer. En revanche, la dynamique de l’évolution est inchangée. D’après le résumé de ce modèle (cf. Figure 9) et grâce à l’étude graphique des variables explicatives (cf. Annexes 9, 10 et 11), on constate que les variables « cultures » et « saison » ont des magnitudes d’effet plus importantes (valeurs absolues des « Estimate » des résumés des modèles). Une variable avec une forte magnitude d’effet, peut masquer l’effet des jours et des modalités sur la variable « presence ».

En automne, le taux d’infestation est plus élevé qu’au printemps (Jacob et al., 2014). Fixer la variable saison à « automne » fera donc augmenter les taux d’infestation.