Productivité et valeur alimentaire de mélanges prairiaux
Quelles productivité et valeur alimentaire de mélanges prairiaux adaptés aux élevages caprins
Afin de mieux valoriser la production fourragère des prairies multi-espèces des élevages, il est essentiel d’estimer leur valeur nutritive.
Retrouvez l’intervention réalisée lors du séminaire final du PSDR Flèche
Prévision des compositions chimique et botanique (graminées / légumineuses) des prairies multi-espèces par spectrométrie proche infra-rouge (SPIR)
L’estimation de la valeur nutritive
Pour estimer la valeur nutritive, des méthodes d’analyse chimique ont été proposées pour estimer les teneurs en hémicellulose, cellulose et lignine, la teneur en matière organique et la teneur en matières azotées totales. La valeur énergétique peut aussi être estimée par une mesure de digestibilité enzymatique au laboratoire, méthode beaucoup moins lourde que la mesure de référence de la digestibilité in vivo. Ces méthodes, bien que plus abordables que les méthodes basées sur l’animal restent trop coûteuses et longues pour analyser un grand nombre d’échantillons. Une méthode indirecte, la spectrométrie dans le proche infra-rouge (SPIR) a été proposée pour prévoir rapidement et à faible coût les résultats des analyses chimiques qui peuvent être utilisées pour estimer la valeur nutritive. Cette méthode peut permettre également de quantifier la part de graminées et de légumineuses dans une prairie multi-espèces.
La spectrométrie dans le proche infra rouge
La SPIR est basée sur des équations de prévision des valeurs chimiques ou de composition à partir de spectres d’absorption dans le proche infra-rouge. Ces équations sont obtenues à partir d’échantillons qui sont à la fois analysés en chimie, ou triés manuellement pour la composition botanique, et en spectrométrie. Il est essentiel que les échantillons utilisés pour construire ces équations soient représentatifs de la diversité des échantillons à estimer par la suite.
Les objectifs
Les objectifs, dans ce projet, étaient 1/ d’enrichir des équations de INRAE existantes avec des échantillons « verts » issus de prairies multi-espèces variées de Patuchev et du réseau d’éleveurs REDCap et 2/ de créer des équations pour prévoir la valeur composition chimique d’échantillons de foin.
Résultats
Concernant les échantillons de fourrage « vert », nous avons analysés par SPIR, en utilisant l’équation INRAE existante, 586 échantillons de diverses prairies. Parmi eux, 120 ont aussi été analysés en chimique analytique. Ceci nous a permis de montrer qu’en moyenne, pour l’ensemble des critères, la qualité de prédiction par SPIR des valeurs chimiques était très -bonne : R²>0 ,88 et un biais faible.
Concernant les échantillons de foins, l’analyse de 80 échantillons en SPIR avec l’équation INRAE sur fourrage « vert » et l’analyse en chimie analytique de 63 d’entre eux ont montré une bonne qualité de prédiction pour tous les caractères (R²>0,95) mais avec des biais pouvant importants. La création d’une nouvelle équation en ajoutant les échantillons de foins aux échantillons « verts » a permis d’augmenter la qualité de la prédiction avec un R² supérieur à 0,97 et un biais réduit.
Les résultats sur la prédiction de la composition botanique (graminées / légumineuses) avec l’équation INRAE existante montre une bonne qualité de prédiction sur les échantillons présentant peu de « diverses ».
Conclusion
En conclusion, ce projet a permis le développement d’équations de prévision de la composition chimique de fourrage vert et de foin issus de prairies multi-espèces variées. Dans le futur, il faudrait développer un outil permettant une prédiction de cette composition directement par l’éleveur afin de valoriser au mieux chaque parcelle ou meule de foin.
Partenaires et remerciements Les auteurs remercient chaleureusement V. Menanteau, N. Moynet, G. Rochas et M. Vandier pour leurs analyses chimiques ainsi que l’ensemble des personnes du dispositif expérimental Patuchev pour la collecte et la préparation des échantillons. Les auteurs remercient également le PSDR, INRAE et l’Institut Agro-Agrocampus Ouest pour le financement de l’étude.
Rédacteurs :
- Charlène Barotin ; INRAE, UR P3F • charlene.barotin@inrae.fr
- Hugues Caillat, INRAE, UE FERLus
- Jérémie Jost, Institut de l’élevage
- Rémy Delagarde, INRAE l’Institut Agro-Agrocampus Ouest, UMR PEGASE
- Philippe Barre, INRAE UR P3F • philippe.barre@inrae.fr
