Un modèle dynamique de croissance et rendement basé sur la phonémique pour simuler la variabilité de centaines d'hybrides de maïs dans la diversité des environnements Européens

Sous contrainte hydrique, les plantes limitent leur transpiration en diminuant leur croissance foliaire, économisant ainsi l’eau pour la fin du cycle de culture. Une forte variabilité génétique a été observée chez le maïs pour les processus impliqués dans cette réponse. Le compromis entre transpiration et photosynthèse implique qu’une forte plasticité n’est pas toujours avantageuse car elle diminue aussi l’accumulation de biomasse et le rendement. Un génotype qui maximise la production dans un environnement sec n’est donc pas le meilleur dans un autre environnement sec. Le but de cette thèse était de prédire quelles combinaisons de traits reliés à la croissance foliaire aboutissent aux meilleurs rendements dans différents environnements européens. Pour cela, (i) j’ai montré que les contrôles environnementaux et génétiques diffèrent entre l’élongation et l’élargissement foliaires, et établi/testé les équations décrivant ces contrôles. (ii) J’ai développé un modèle de croissance foliaire, en restant parcimonieux en paramètres et en veillant à ce que les paramètres soient mesurables en plateformes de phénotypage. (iii) J’ai développé un cadre de simulation qui inclut 36 ans de conditions climatiques et les pratiques agricoles dans 59 sites de culture du maïs en Europe, ainsi que la paramétré 254 hybrides de maïs qui maximisent la diversité génétique. (iv) Ce cadre d’analyse a été utilisé pour prédire la durée de cycle optimale dans chacun des environnements étudiés, sous les conditions climatiques présentes et futures. (v) J’ai utilisé le cadre de simulation et ces durées de cycle adaptées pour déterminer les meilleurs idéotypes de croissance foliaire adaptés aux différent scenarios environnementaux. Les résultats montrent que les variétés sensibles sont adaptées à l’Europe du sud en condition non-irriguées alors que l’opposé est adapté au nord ou en condition irriguée. Cependant, les meilleures combinaisons de paramètres déterminées dans un espace phénotypique non contraint n’étaient pas disponible dans la diversité génétique observée. Cette thèse fournit aux sélectionneurs des éléments sur les combinaisons de traits qui fournissent un avantage comparatif dans chaque environnement ainsi que le contour des possibles dans la diversité génétique observée.