Analyse écophysiologique et modélisation dynamique des intéractions génotype x environnement x conduite de culture chez le soja

Le soja (Glycine max. (L.) Merrill) est une culture légumineuse ne nécessitant pas d’engrais azoté, conduite avec peu de traitements phytosanitaires, présentant un bilan «gaz à effet de serre» très favorable et fournissant des graines riches en protéines (38 à 42 % de la matière sèche). L’eau est le principal facteur limitant de la production de soja (Merrien, 1994), en particulier pour les systèmes de culture du Sud-Ouest de la France confrontés au changement climatique (sécheresses plus fréquentes) et à la pression grandissante sur l’utilisation des ressources en eau pour l’irrigation. Un déficit hydrique imposé durant la période de remplissage des graines s’avère très pénalisant pour le rendement du soja (Pardo et al., 2015). Face à des contextes de production diversifiés et diversement contraints par l’eau, les caractéristiques de la variété prennent de plus en plus de poids (Maury et al. 2015). La démarche mise en œuvre dans la thèse repose sur trois approches bien connectées : (i) l’analyse de processus physiologiques en conditions contrôlées et le phénotypage variétal (i.e. la réponse de la phénologie à la température et à la photopériode pour une large gamme variétale), (ii) l’évaluation des interactions génotypeenvironnement-conduite culturale (IGEC) pour des variétés de référence au champ avec différentes dates de semis et conduites hydriques, et (iii) la modélisation dynamique des IGEC. La réponse de 10 génotypes au dessèchement progressif du sol a été évaluée en 2017 et 2018 sur la plateforme Heliaphen. La réponse de la germination à la température a été étudiée pour caractériser les températures cardinales des génotypes étudiés. Elle a été complétée par une expérimentation en pots sur la plateforme Heliaphen, mettant en jeu plusieurs dates de semis de mars à juillet, pour étudier la réponse de ces génotypes à la photopériode et à la température. Les informations recueillies au cours de ces deux expérimentations ont permis de développer et calibrer un algorithme simplifié de phénologie (dit SPA). Des expérimentations au champ combinant différentes dates de semis et conduites hydriques ont été réalisées dans le cadre du projet Sojamip (2010-2014) et de la thèse (2017-2018). Toutes ces données, produites en Occitanie (de Toulouse à Béziers), ont permis de calibrer et d’évaluer le modèle STICS pour le soja. Le modèle a pu être utilisé pour effectuer un diagnostic a posteriori des conditions rencontrées par les génotypes au champ. Nos résultats montrent la diversité des réponses pour une gamme représentatives des génotypes de soja cultivés en Europe vis-à-vis de la photopériode, de la température et du stress hydrique. Les performances satisfaisantes de l’algorithme de phénologie ont permis d’explorer les zones de culture des variétés étudiées sous les climats actuels et futurs en France. L’étude de la réponse au stress hydrique a permis de mettre en évidence des génotypes qui maintiennent plus ou moins longtemps leur fonctionnement stomatique (types « conservateur » et « performant »). Les performances du modèle STICS ont été satisfaisantes, sauf pour la simulation du rendement et des caractéristiques du grain (huile, azote), mettant en évidence le besoin d’une adaptation des formalismes pour le soja. Le modèle a pu être utilisé pour diagnostiquer les conditions expérimentales au champ à partir d’indices de stress. Ce diagnostic a permis de montrer l’intérêt du semis précoce pour décaler le cycle du soja et ainsi réduire l’intensité et la durée des stress hydriques subis. En conclusion, nous avons montré que l’étude intégrée des IGEC est nécessaire pour comprendre les situations auxquelles les plantes de soja ont dû faire face. Il sera nécessaire de poursuivre la démarche d’exploration en utilisant le modèle STICS pour tester de nombreuses conduites culturales et traits variétaux. Cette perspective permettra de proposer des idéotypes de soja pour les environnements contraints par l’eau en France voire en Europ

Future area expansion outweighs increasing drought risk for soybean in Europe

The European Union is highly dependent on soybean imports from overseas to meet its protein demands. Individual Member States have been quick to declare self-sufficiency targets for plant-based proteins, but detailed strategies are still lacking. Rising global temperatures have painted an image of a bright future for soybean production in Europe, but emerging climatic risks such as drought have so far not been included in any of those outlooks. Here, we present simulations of future soybean production and the most prominent risk factors across Europe using an ensemble of climate and soybean growth models. Projections suggest a substantial increase in potential soybean production area and productivity in Central Europe, while southern European production would become increasingly dependent on supplementary irrigation. Average productivity would rise by 8.3% (RCP 4.5) to 8.7% (RCP 8.5) as a result of improved growing conditions (plant physiology benefiting from rising temperature and CO2 levels) and farmers adapting to them by using cultivars with longer phenological cycles. Suitable production area would rise by 31.4% (RCP 4.5) to 37.7% (RCP 8.5) by the mid-century, contributing considerably more than productivity increase to the production potential for closing the protein gap in Europe. While wet conditions at harvest and incidental cold spells are the current key challenges for extending soybean production, the models and climate data analysis anticipate that drought and heat will become the dominant limitations in the future. Breeding for heat-tolerant and water-efficient genotypes is needed to further improve soybean adaptation to changing climatic conditions

Ecophysiological analysis and dynamic modelling of genotype x environment x crop management for soybean

Le soja (Glycine max. (L.) Merrill) est une culture légumineuse ne nécessitant pas d’engrais azoté, conduite avec peu de traitements phytosanitaires, présentant un bilan «gaz à effet de serre» très favorable et fournissant des graines riches en protéines (38 à 42 % de la matière sèche). L’eau est le principal facteur limitant de la production de soja (Merrien, 1994), en particulier pour les systèmes de culture du Sud-Ouest de la France confrontés au changement climatique (sécheresses plus fréquentes) et à la pression grandissante sur l’utilisation des ressources en eau pour l’irrigation. Un déficit hydrique imposé durant la période de remplissage des graines s’avère très pénalisant pour le rendement du soja (Pardo et al., 2015). Face à des contextes de production diversifiés et diversement contraints par l’eau, les caractéristiques de la variété prennent de plus en plus de poids (Maury et al. 2015). La démarche mise en œuvre dans la thèse repose sur trois approches bien connectées : (i) l’analyse de processus physiologiques en conditions contrôlées et le phénotypage variétal (i.e. la réponse de la phénologie à la température et à la photopériode pour une large gamme variétale), (ii) l’évaluation des interactions génotypeenvironnement-conduite culturale (IGEC) pour des variétés de référence au champ avec différentes dates de semis et conduites hydriques, et (iii) la modélisation dynamique des IGEC. La réponse de 10 génotypes au dessèchement progressif du sol a été évaluée en 2017 et 2018 sur la plateforme Heliaphen. La réponse de la germination à la température a été étudiée pour caractériser les températures cardinales des génotypes étudiés. Elle a été complétée par une expérimentation en pots sur la plateforme Heliaphen, mettant en jeu plusieurs dates de semis de mars à juillet, pour étudier la réponse de ces génotypes à la photopériode et à la température. Les informations recueillies au cours de ces deux expérimentations ont permis de développer et calibrer un algorithme simplifié de phénologie (dit SPA). Des expérimentations au champ combinant différentes dates de semis et conduites hydriques ont été réalisées dans le cadre du projet Sojamip (2010-2014) et de la thèse (2017-2018). Toutes ces données, produites en Occitanie (de Toulouse à Béziers), ont permis de calibrer et d’évaluer le modèle STICS pour le soja. Le modèle a pu être utilisé pour effectuer un diagnostic a posteriori des conditions rencontrées par les génotypes au champ. Nos résultats montrent la diversité des réponses pour une gamme représentatives des génotypes de soja cultivés en Europe vis-à-vis de la photopériode, de la température et du stress hydrique. Les performances satisfaisantes de l’algorithme de phénologie ont permis d’explorer les zones de culture des variétés étudiées sous les climats actuels et futurs en France. L’étude de la réponse au stress hydrique a permis de mettre en évidence des génotypes qui maintiennent plus ou moins longtemps leur fonctionnement stomatique (types « conservateur » et « performant »). Les performances du modèle STICS ont été satisfaisantes, sauf pour la simulation du rendement et des caractéristiques du grain (huile, azote), mettant en évidence le besoin d’une adaptation des formalismes pour le soja. Le modèle a pu être utilisé pour diagnostiquer les conditions expérimentales au champ à partir d’indices de stress. Ce diagnostic a permis de montrer l’intérêt du semis précoce pour décaler le cycle du soja et ainsi réduire l’intensité et la durée des stress hydriques subis. En conclusion, nous avons montré que l’étude intégrée des IGEC est nécessaire pour comprendre les situations auxquelles les plantes de soja ont dû faire face. Il sera nécessaire de poursuivre la démarche d’exploration en utilisant le modèle STICS pour tester de nombreuses conduites culturales et traits variétaux. Cette perspective permettra de proposer des idéotypes de soja pour les environnements contraints par l’eau en France voire en EuropeSoybean (Glycine max. (L.) Merrill) is a leguminous crop that does not require nitrogen fertilizer, which is grown with few pesticides, has a very good greenhouse gas balance and provides protein-rich seeds (38 to 42% of the dry matter on average). Water is the main limiting factor in soybean production (Merrien, 1994), particularly for cropping systems in southwestern France facing the context of climate change (more frequent droughts) and increasing pressure on the use of water resources for irrigation. A water deficit imposed during the seed filling period is particularly detrimental to soybean yield (Pardo et al., 2015). Facing diversified and diverse production contexts constrained by water, the characteristics of the variety are becoming increasingly important (Maury et al. 2015). The approach implemented in the thesis is based on three wellconnected approaches: (i) analysis of key physiological processes under controlled conditions and varietal phenotyping (i.e. phenology response to temperature and photoperiod over a wide varietal range), (ii) evaluation of genotype-environment-crop management interactions (GEMI) for field reference varieties with different planting dates and water management, and (iii) dynamic modelling of GEMI. The response of 10 genotypes to progressive soil drying was evaluated in 2017 and 2018 on the Heliaphen outdoor platform. The germination response to temperature was studied to characterize the cardinal temperatures of the genotypes tested. It was completed by a pot experiment on the Heliaphen platform, involving several planting dates from March to July, to study the response of these same genotypes to photoperiod and temperature. The information collected during these two experiments made it possible to develop and calibrate a simplified phenology algorithm (SPA). Field experiments combining different planting dates and water managements were carried out as part of the Sojamip project (2010-2014) and the thesis (2017- 2018). All these data, produced in the Occitanie region (from Toulouse to Béziers), made it possible to calibrate and evaluate the STICS model for Soybean. The model could be used to perform a posteriori diagnosis of the conditions encountered by genotypes in the field. Our results show the diversity of responses of soybean genotypes grown in Europe to photoperiod, temperature and water stress. The satisfactory performance of the phenology algorithm made it possible to explore the cultivation areas of the varieties studied under current and future climates in France. The study of the response to water stress made it possible to identify genotypes that maintain their stomatal functioning for a longer or shorter period of time ("conservative" vs "efficient" types). The performance of the STICS model was satisfactory, except for the simulation of the yield and characteristics of the grain (oil, nitrogen), highlighting the need for an adaptation of the formalisms for soybean. The model was able to be used to diagnose experimental conditions in the field through the calculation of stress indices. This diagnosis made it possible to show the interest of early planting to delay the soybean cycle and thus reduce the intensity and duration of water stress. In conclusion, we have shown that the integrated study of GEMIs is necessary to understand the situations that soybean plants have faced. However, it will be necessary to continue the exploration process using STICS to be able to test many cultural practices and varietal traits. This perspective will make it possible to propose soybean ideotypes for waterconstrained environments in France and possibly Europ

Are soybean models ready for climate change food impact assessments?

An accurate estimation of crop yield under climate change scenarios is essential to quantify our ability to feed a growing population and develop agronomic adaptations to meet future food demand. A coordinated evaluation of yield simulations from process-based eco-physiological models for climate change impact assessment is still missing for soybean, the most widely grown grain legume and the main source of protein in our food chain. In this first soybean multi-model study, we used ten prominent models capable of simulating soybean yield under varying temperature and atmospheric CO2 concentration [CO2] to quantify the uncertainty in soybean yield simulations in response to these factors. Models were first parametrized with high quality measured data from five contrasting environments. We found considerable variability among models in simulated yield responses to increasing temperature and [CO2]. For example, under a + 3 ◦C temperature rise in our coolest location in Argentina, some models simulated that yield would reduce as much as 24%, while others simulated yield increases up to 29%. In our warmest location in Brazil, the models simulated a yield reduction ranging from a 38% decrease under + 3 ◦C temperature rise to no effect on yield. Similarly, when increasing [CO2] from 360 to 540 ppm, the models simulated a yield increase that ranged from 6% to 31%. Model calibration did not reduce variability across models but had an unexpected effect on modifying yield responses to temperature for some of he models. The high uncertainty in model responses indicates the limited applicability of individual models for climate change food projections. However, the ensemble mean of simulations across models was an effective tool to reduce the high uncertainty in soybean yield simulations associated with individual models and their parametrization. Ensemble mean yield responses to temperature and [CO2] were similar to those reported from the literature. Our study is the first demonstration of the benefits achieved from using an ensemble of grain legume models for climate change food projections, and highlights that further soybean model development with experiments under elevated [CO2] and temperature is needed to reduce the uncertainty from the individual models.The National Institute of Food and Agriculture and the University of Kentucky [Hatch funds].https://www.elsevier.com/locate/ejadm2022Plant Production and Soil Scienc

Evaluating differences among crop models in simulating soybean in-season growth

DATA AVAILABILITY : Data will be made available upon request.Crop models are useful tools for simulating agricultural systems that require continued model development and testing to increase their robustness and improve how they describe our current understanding of processes. Coordinated and “blind” evaluation of multiple models using same protocols and experimental datasets provides unique opportunities to further improve models and enhance their reliability. For soybean [Glycine max (L.) Merr.], there has been limited coordinated multi-model evaluations for the simulation of in-season plant growth dynamics. We evaluated ten dynamic soybean crop models for their simulation of in-season plant growth using data from five experiments conducted in Argentina, Brazil, France, and USA. We evaluated models after a Blind (using only phenology data) and a Full calibration (with in-season and end-of-season variables). Calibration reduced model uncertainty by reducing standard bias for the simulation of in-season variables (biomass, leaf, pod, and stem weights, and leaf area index, LAI). However, we found that most models had difficulty in reproducing leaf growth dynamics, with normalized root mean squared error (nRMSE) of 56% for leaf weight and 43% for LAI (across locations and models after Full calibration). Models with different levels of complexity and experience were capable of simulating final seed yield at maturity with reasonable accuracy (nRMSE of 8–31% after Full calibration). However, the nRMSE for pod weight (of 17–64% after Full calibration) was two-fold larger than that of seed yield. Moreover, the models differed in how they simulated timing from sowing to beginning seed growth (47–93 days) and effective seed filling period (18–54 days), owing to model structural differences in defining the reproductive developmental stages. Overall, we identified the following processes that can benefit from further model improvement: leaf expansion and senescence, reproductive phenology, and partitioning to reproductive growth. Simulation of pod wall tissue and individual seed cohorts is another aspect that many models currently lack. Model improvement can benefit from high-temporal resolution experimental datasets that concurrently account for phenology, plant growth, and partitioning. Further, we recommend collecting reproductive phenology in the field consistent with actual dry matter allocation to organs in the models and collecting multiple observations of seed and pod weight to aid model improvement for simulation of seed growth and yield formation.The National Institute of Food and Agriculture, United States Department of Agriculture and the University of Kentucky.http://www.elsevier.com/locate/fcr2025-02-27hj2024Plant Production and Soil ScienceSDG-02:Zero Hunge