On se rappelle tous des conditions météo exceptionnelles de 2019. Un printemps frais et pluvieux a retardé les semis de maïs et de soya. Du temps sec a suivi plus tard en saison pour terminer avec un automne hâtif et frais. Est-ce que les données des parcelles semées en juin sont valables pour choisir le meilleur hybride de maïs habituellement semé en mai? Les mauvaises conditions peuvent réduire le potentiel de rendement. Est-ce que les résultats obtenus dans ces conditions sont pertinents? Un récent article du service d’extension de l’Université de l’Ohio offre des réponses à ces questions.

Connaissant l’importance de la date de semis dans l’atteinte de bons rendements, autant pour le maïs que le soya, il est préférable de choisir les résultats provenant de sites dont la date de semis se rapproche le plus de notre date cible. Ainsi, le comportement des hybrides sera une meilleure indication de leur performance dans nos champs. Toutefois, si un hybride performe bien dans des essais semés en mai et en juin, il démontre une forte résilience qui devrait être prise en compte. La fiabilité des résultats réside plus dans l’uniformité des parcelles. En surveillant le développement des hybrides ou cultivars tout au long de la saison, il est possible de détecter leur réaction aux différents stress qui se présentent ainsi que de la répartition de ces derniers à l’intérieur de la parcelle. Ces observations ne sont probablement pas disponibles pour tous les sites.

De plus, les mauvaises conditions peuvent amplifier les petites différences dans la composition du sol, contenu en matière organique ou drainage. Ces variations peuvent masquer les performances des hybrides. Le coefficient de variation (CV) des parcelles est un bon indicateur de l’uniformité des données. Un CV plus élevé indique que des variations environnementales ont affecté les résultats. Il faut plusieurs répétitions pour calculer un CV. Les parcelles côte à côte ne devraient pas être utilisées pour prendre une décision sur un hybride ou un traitement. Les données de plusieurs sites et idéalement sur au moins deux ans sont nécessaires pour une sélection plus fiable.

Source : Service d’extension de l’université de l’État d’Ohio