Evaluating irrigation water productivity by modeling : example of subsurface drip-irrigated maize in deep loamy soil

Abstract

Sous le paradigme de « more crop per drop », augmenter la productivité de l’eau consommée en agriculture irriguée est devenue l’un des points majeurs du développement en systèmes d’irrigation. Dans ce contexte, évaluer les performances des techniques d’irrigation et leur aptitude à réduire la consommation en eau est une condition préalable à l’optimisation de l’utilisation de l’eau en agriculture. La technique d’irrigation dont il est question dans ce travail de thèse est le goutte-à-goutte enterré (GGE) que l’on souhaite modéliser afin d’évaluer ses performances agronomiques dans divers contextes pédoclimatiques.De nombreux modèles de cultures permettent aujourd’hui de prédire le rendement agricole en fonction, inter allia, des conditions climatiques, du type de sol, de la disponibilité de l’eau, des éléments nutritif et des pratiques agricoles. Ces modèles de cultures couplent généralement les processus de transfert d’eau et des solutés dans le sol au développement végétatif des cultures. L’extraction de l’eau par les racines des plantes y joue le rôle de jonction entre le Sol et la Plante.Malgré la forte variabilité spatio-temporelle de l’activité de l’extraction racinaire, cette activité est souvent présentée dans les modèles de cultures par des fonctions empiriques « statiques » : la distribution spatiale de l’extraction de l’eau du sol dépend d’une forme prédéfinie de la densité racinaire mais non du type d’irrigation. Ces fonctions empiriques s’avèrent être adaptées à la simulation de l’extraction racinaire lorsque l’eau est apportée à la surface du sol (irrigation par aspersion, gravitaire, etc.). Cependant, leur légitimité sous irrigation localisée reste à démontrer.La présente thèse tente d’évaluer la performance de l’approche empirique pour modéliser de l’extraction de l’eau sous l’irrigation localisée par GGE, avec pour objectif d’élaborer un modèle de cultures opérationnel adapté à ce type d’irrigation.Dans un premier temps, le rôle de la fonction définissant la distribution spatiale de la densité racinaire est analysé. Des simulations numériques appuyées par des expérimentations de terrain ont permis d’analyser le phénomène de « compensation de l’extraction racinaire », phénomène plus particulièrement exacerbé en irrigation localisée. En rendre compte par la modélisation s’est avéré nécessaire pour prédire la consommation en eau des cultures, la distribution de l’eau dans le sol, et surtout les flux de drainage sous GGE.Dans un second temps, les fruits de cette analyse ont été valorisés par le développement de SDICM, un modèle de cultures couplant les processus de transfert bidirectionnel de l’eau dans le sol au développement végétatif de la culture. Ce modèle a été confronté aux observations de terrain ce qui a permis de constater l’importance du processus d’extraction racinaire dans la prédiction des profils hydriques en sols cultivés.Finalement, les résultats d'ordre agronomiques des essais conduits au site d'études ont été synthétisés afin d'évaluer les performances de l'irrigation par GGE pour la production de maïs dans le contexte climatique du Sud de la France.The "more crop per drop" paradigm is behind considerable efforts to increasing the productivity of water consumed in irrigated agriculture. In this context, the evaluation of the agronomic performances of irrigation techniques and their ability to reduce the water consumption is a prerequisite for optimizing water use in irrigated agriculture. This thesis explores the potentials of Subsurface Drip Irrigation (SDI) within a modeling framework to evaluate its agronomic performance under various soil and climatic contexts.Many crop models allow today the prediction of crop yields as a function of, inter alia, the climatic conditions, the type of soil, the availability of water, of nutrient, and agricultural practices. These crop models usually couple the water and solute transfer processes in the soil to crop development. The water uptake of plant roots plays herein a key role of joining the processes in soil to those of the plant.Despite the strong spatial and temporal variability of the activity of root uptake, this activity is often presented in crop models with empirical “static” functions: the spatial distribution of water uptake depends on a predefined distribution of root density, but not on the type of irrigation. These empirical functions are found to be suitable for the simulation of root uptake when water is brought to the surface (sprinkler irrigation, gravity, etc.). However, their legitimacy under drip irrigation remains to be demonstrated.This thesis evaluates the performance of the empirical approaches for modeling root water uptake under drip irrigation, with the ultimate objective of introducing a simple crop model suitable for this technique.From the one hand, the role of the function defining the spatial distribution of root density is explored. Numerical simulations supported by field experiments allowed analyzing the phenomenon of "compensatory water uptake", which is exacerbated under localized irrigation. Considering this phenomenon in modeling was necessary for adequately predicting water consumption of the crop, the distribution of water in the soil, and especially drainage fluxes under SDI.From the other hand, the findings from the first study are taken into account in the development of SDICM, Subsurface Drip Irrigation Crop Model. SDICM is couples bidirectional water transfer process in the soil to crop growth. This model was confronted with field observations which allowed putting forward the importance of root water uptake process in the prediction of water profiles in cropped soils.Finally, an application example was conducted where the water productivity of maize under different pedo-climatic conditions was assessed using SDICM and a capacitive type model. The purpose of the comparison is to highlight the importance of simulating bidirectional soil-water transfer in the context of SDI