INTEGRATED CROP- RUMINANT LIVESTOCK SYSTEMS AS A STRATEGY TO INCREASE NUTRIENT CIRCULARITY AND PROMOTE SUSTAINABILITY IN THE CONTEXT OF CLIMATE CHANGE – INTEGRITY

L’INRAE a mené des activités dans le WP1 et a apporté des données et un savoir-faire pour décrire les systèmes mixtes culture-ruminants d’Auvergne, de Guadeloupe et du Brésil. Les informations collectées dans le cadre des activités ont été utilisées pour estimer l’impact des interventions proposées sur la circularité des nutriments dans les systèmes agricoles avec une approche holistique et intégrative, et pour améliorer les modèles de prédiction actuels. En Guadeloupe, les données provenaient des expérimentions issues des installations de recherche de l’INRAE ayant plusieurs systèmes de production de ruminants élevés à la fois en bâtiment et au pâturage ainsi et que des informations collectées dans des exploitations agricoles. Au Brésil, les données d’une ferme d’étude de cas (reproduction, élevage et finition) ont été utilisées et une source supplémentaire de données pour la phase de finition a été collectée à partir d’un essai mené à l’Embrapa. Le bilan GES en utilisant la méthodologie proposée par le GIEC 2019 a été utilisé. La méthode d’analyse des réseaux écologiques a également permis d’évaluer 1/ l’effet de l’intégration culture-élevage-forêt sur les performances du système (efficacité, résilience, autosuffisance) et 2/ les compromis entre ces indicateurs locaux et globaux d’émissions de GES estimés (Monteiro et al., 2024, en cours de rédaction). L’INRAE s’est également impliqué dans le WP3 où il a fourni des informations sur les outils de prise de décision utilisés en France et a collaboré à l’évaluation comparative des données collectées sur les outils disponibles dans d’autres régions. Dans le même WP, l’INRAE a coordonné la compilation des ensembles de données de différents systèmes mixtes culture-élevage ainsi des données existantes des projets antérieurs. Deux bases de données ont été créées, qui se distinguent par les sources des données. Pour la première base de données, les données ont été collectées à partir des rapports des tâches 2.1 et 2.3 respectivement. De plus, le rapport mettait en évidence la composition chimique des sous-produits identifiés et le processus in vitro pour déterminer le niveau d'inclusion des sous-produits dans l’alimentation des ruminants identifiés dans trois (3) pays : Argentine, Pérou et Espagne. La deuxième base de données a utilisé une approche de méta-analyse en utilisant les bases de données Web of Science, Scopus, PubMed et Google scholar pour identifier les articles publiés entre les années 2000 et 2024 où les sous-produits agro-industriels et ou résidus de récolte ont été inclus dans les régimes alimentaires des ruminants. Les sous-produits identifiés dans chaque base de données ont été classés à l’aide d’une analyse de classification (k-means). L’analyse en composantes principales (ACP) a également permis de déterminer la composante principale qui rend compte de la variabilité de la classification. Le développement des équations a été effectué conformément à l’article de Bougouin et al. (2019).

Les systèmes mixtes culture-élevage représentaient 80 % des exploitations généralement de petites exploitations, avec une taille moyenne de 4,1 ha en Guadeloupe. Une grande partie des terres agricoles est constituée de canne à sucre et de banane, deux cultures d’exportation fortement subventionnées qui représentent respectivement 45 % et 8 % des terres arables locales (Fanchone et al., 2020). Les pâturages et les jachères représentent actuellement près de la moitié des terres arables. Les systèmes représentatifs du Brésil sont situés dans le Mato Grosso. Il a été observé que les systèmes intégrés augmentaient la production de viande et de céréales et compensaient les émissions de GES. L’inclusion d’une composante forestière augmente la séquestration du carbone. Les systèmes sans cultures stockent plus de carbone par kg de protéines comestibles produites. Le bilan GES des systèmes (méthane entérique, protoxyde d’azote et dioxyde de carbone) a été évalué en suivant les lignes directrices du GIEC, 2019 et les facteurs d’émissions spécifiques trouvés dans la littérature pour le contexte brésilien. Une analyse globale de sensibilité a été effectué pour choisir la meilleure équation de prédiction du CH4 entérique pour deux systèmes (Santos et al., 2022). Cette équation a ensuite été utilisée pour évaluer les émissions de CH4 pour deux autres systèmes. Les résultats ont été publiés dans le manuscrit de Monteiro et al., 2023. Pour le WP3, tâche 3.2, la base de données obtenue par méta-analyse contenait 20 publications et 20 essais incluant 24 sous-produits agro-industriels (SPAI) incorporés dans la ration des ruminants (n = 61 observations) (vaches laitières (n = 46), bovins en croissance (n = 5), ovins (n = 3) et caprins (n = 7)) à différents niveaux d’inclusion de sous-produits a été obtenue. Le méthane a été mesuré à l’aide de la technique SF6 (n = 10), GreenFeed (n = 10), chambres respiratoires (n = 34) et du système calorimétrique indirect (n = 7). Les SPAI ont été classés en quatre catégories : les sous-produits présentant (i) une teneur élevée en amidon (27,1 %), en Extrait Ethéré (EE) moyenne (13,9 %), faible en protéine brute (PB) (13,8 %) et en NDF (17,9 %) (n = 1, son de riz) (ii) une teneur élevée en EE (51. 6 ± 5,7 %), moyenne en PB (18,0 ± 1,77 %) et en NDF (26,0 ± 15,5 %), et faible en amidon (0,25 ± 0,035 %) (n = 2, farine d’algues, farine de colza) (iii) une teneur élevée en PB (37. 8 ± 7,5%), moyen en amidon (6,53 ± 1,42%) et NDF (24,3 ± 10,1%), faible en EE (7,10% ± 5,5) (n = 9, tourteau de soja, tourteau de colza, etc.) (iv) teneur élevé en NDF (46,5± 15,5%), moyenne en PB (12,5 ± 4,55%) et EE (8,3 ± 5,02%), faible en amidon (2,13 ± 2,63%) (n = 12, noix de coco, coques de soja, etc.). Conformément à l’article de Bougouin et al. (2019), des équations ont été développés et évalués pour prédire la production de CH4 en g/j), en g/kg MSI et en g/kg lait corrigé (ECM). Les résultats sont présentés dans la short communication.

Participation à la 9e Conférence Internationale sur les Gaz à effet de serre et l’agriculture animale (GGAA) qui se tiendra à Nairobi (Kenya), du 5 au 9 octobre 2025, organisée par l’Institut international de recherche sur l’élevage (ILRI) et l’Institut norvégien de recherche en bioéconomie (NIBIO).

Monteiro, A., Barreto-Mendes, L., Fanchone, A., Morgavi, D. P., Pedreira, B. C., Magalhães, C. A. S., Abdalla, A. L., & Eugène, M. (2024). Crop-livestock-forestry systems as a strategy for mitigating greenhouse gas emissions and enhancing the sustainability of forage-based livestock systems in the Amazon biome. Science of the Total Environment, 906, 167396. doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.167396
Leite, G. D. F. F., Nuto Nóbrega, G., Baumgärtner, L. C., Barbosa Alecrim, F., da Silveira, J. G., Campello Cordeiro, R., & Aragão Ribeiro Rodrigues, R. De. (2023). Greenhouse gas emissions and carbon sequestration associated with Integrated Crop-Livestock-Forestry (ICLF) systems. Environmental Reviews, 31(4), 589–604. doi.org/10.1139/er-2022-0095
Santos, A. R. M., Eugène, M., Pedreira, B. C., Abdalla, A. L., & Barreto-Mendes, L. (2022). 27. Global sensitivity analysis of empirical enteric methane emissions models for silvopastoral systems. Animal - Science Proceedings, 13(4), 541–542. doi.org/10.1016/j.anscip.2022.07.418
Akinropo, T. F., Adjassin, J. S., Morgavi, D. P., Eugène M. (2024). Byproducts in Ruminant Feeding : Exploring their Mitigating Effects on Enteric Methane Emissions. (Abstract accepted for EAAP 2024 Conference, Florence, Italy)