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   L’acquisition des ressources dépend à la fois de l’architecture de la plante, résultant de son développement et de sa croissance, de la disponibilité des ressources dans le milieu, et des processus impliqués dans l’absorption des ressources sensu stricto (absorption minérale, photosynthèse ...). Les contraintes multiples, aussi bien abiotiques que biotiques, vont modifier la disponibilité pour les ressources, altérer des processus (photosynthèse ...) ou affecter directement des organes (destruction de feuille, attaque sur fruit ...). L’objectif de réduction des intrants et l’intensification écologique, avec l’augmentation de la biodiversité cultivée, engendrent une compétition accrue pour les ressources et accroit l’hétérogénéité de leur distribution dans le milieu.

   Les travaux existants mettent en évidence la très grande plasticité du développement (émergence des organes, initiation florale) et de la croissance des organes (en masse sèche et en dimension) en lien avec les disponibilités endogènes pour les ressources, statut hydrique et carboné de la plante en particulier (Rahmati et al., 2015, 2018 ; Zhu et al., 2019). Les projets en cours s’appuient sur une démarche analytique et intégrative de modélisation via l’explicitation des processus de développement, de croissance, d’acquisition et de transfert des ressources (Baldazzi et al., 2013 ; Simon et al., 2022). L’analyse du fonctionnement de la plante sous l’effet de déficit hydrique va se poursuivre dans le cadre de projets (Irriwell, Quamisol) et d’une action COST (FruitCREWS). Dans le cadre de l’agrivoltaïsme dynamique, les études vont également se poursuivre (projet PIA SunAgri’3) pour mieux appréhender l’effet de l’ombrage sur la chute physiologique des fruits et son impact sur la production (Juillion et al., 2022). Le cadre de modélisation doit permettre à la fois d’intégrer la multiplicité des processus affectés ainsi que d’expérimenter in silico, à la recherche des meilleures stratégies (irrigation, ombrage...). Le couplage des modèles avec la caractérisation de l’environnement (capteurs) et de la plante (proxidétection) doit également permettre d’aller vers le développement d’outils d’aide à la décision dans le cadre de l’agriculture numérique afin d’optimiser la gestion d’un ensemble de pratiques.

Publications :

Baldazzi, V., Pinet, A., Vercambre, G., Bénard, C., Biais, B., Génard, M. (Auteur de correspondance) (2013). In-silico analysis of water and carbon relations under stress conditions. a multi-scale perspective centered on fruit. Frontiers in Plant Science, 4. https://doi.org/10.3389/fpls.2013.00495

Juillion, P, Lopez, G., Fumey, D., Lesniak, V., Génard, M., Vercambre, G. (2022) Shading apple trees with an agrivoltaic system: Impact on water relations, leaf morphophysiological characteristics and yield determinants. Scientia Horticulturae, 306, 15 December 2022, 111434 https://doi.org/10.1016/j.scienta.2022.111434

Rahmati, M., Miras Avalos, J. M., Valsesia, P., Lescourret, F., Genard, M., Davarynejad, G. H., Bannayan, M., Azizi, M., Vercambre, G. (2018). Disentangling the Effects of Water Stress on Carbon Acquisition, Vegetative Growth, and Fruit Quality of Peach Trees by Means of the QualiTree Model. Frontiers in Plant Science, 9, 1-16. , https://doi.org/10.3389/fpls.2018.00003.

Rahmati M., Davarynejad G. H., Génard M., Bannayan M., Azizi M., Vercambre G. (2015). Peach water relations, gas exchange, growth and shoot mortality under water deficit in semi-arid weather conditions. PLoS ONE, 10 (4), https://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0120246

Simon, J., Baptiste, C., Lartaud, M., Verdeil, J.L., Brunel, B., Vercambre, G., Génard, M., Cardoso, M., Alibert, E., Goze-Bac, C., Bertin, N. (2022) Pedicel anatomy and histology in tomato vary according to genotype and water-deficit environment, affecting fruit mass. Plant Science, 321, 111313, https:// doi: 10.1016/j.plantsci.2022.111313

Zhu, J., Génard, M., Poni, S., Gambetta, G.A., Vivin, P., Vercambre, G., Trought, M.C.T., Ollat, N., Delrot, S., Dai, Z. (2018) Modelling grape growth in relation to whole-plant carbon and water fluxes. J. Exp. Bot, https://doi.org/10.1093/jxb/ery367.

 Moyens et Partenariat :

Projets : SunAgri’3 (PIA Ademe), Irriwell (PRIMA H2020), CANOP (ANR 2022-2025), Quamisol (INRAE MP Syalsa 2023-2025)

Thèses : N. Savalle-Gloire (2020-2023), Yan Zhao (2022-2026)

Post-doc: projet Irriwell (2023, 18 mois)

Collaborations : CSIC (Espagne), UMR EMMAH, CNRS BioNanoNMRI, ONERA OTA¹, station expérimentale de La Pugère

¹ONERA : Office national d'études et de recherches aérospatiales, OTA : Optique et Techniques Avancées