Prédiction de la valeur nutritive fourragère avant la récolte de la croissance printanière et estivale des mélanges de luzerne et de graminées

© 2019 Le(s) auteur(s). Les équations de régression actuellement disponibles élaborées pour prédire les attributs nutritifs avant la récolte à partir de mesures simples prises au champ dans des mélanges de luzerne (Medicago sativa L.) et de graminées peuvent aider les producteurs à déterminer le meilleur moment pour récolter leurs fourrages, mais elles ne s’appliquent qu’à la croissance printanière. Notre objectif était d’élaborer et de valider des équations prédictives des attributs nutritifs du fourrage avant la récolte des peuplements mixtes de luzerne et de graminées pour les cycles de croissance du printemps et du premier été. Des échantillons de fourrages (n = 1856) ont été prélevés en 2015 et 2016 dans trois sites de recherche au Québec, au Canada, et utilisés pour élaborer des équations prédictives qui ont ensuite été validées à l’aide d’échantillons (n = 315) prélevés dans des exploitations commerciales du Québec et comparés à des équations mises au point antérieurement dans l’État de New York pour la croissance printanière. Pour les équations récemment mises au point avec deux à quatre mesures au champ, R2 allait de 0,70 à 0,84. La meilleure équation mise au point pour estimer les attributs d'une fibre au détergent neutre analysée avec une α-amylase thermostable et corrigée en fonction de la teneur en cendres du résidu (aNDFom) avait un R2 de 0,82 et une erreur quadratique moyenne (EQM) de 29,3 g kg-1 matière sèche (MS). Certaines équations peuvent servir à prédire la concentration d’aNDFom et la valeur alimentaire relative des échantillons provenant des exploitations commerciales, mais seulement si la proportion de luzerne peut être déterminée avec précision. Les équations élaborées localement ont donné de meilleures prédictions que les équations conçues uniquement pour la croissance printanière dans l’État de New York. Les producteurs de fourrages ont maintenant accès à un outil leur permettant de prédire la valeur nutritive avant la récolte de leurs fourrages pour deux cycles de croissance.