Une méthode de notation visuelle rapide de l'état des prairies
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Il existe un besoin de descripteurs simples, rapides et économiques de l'état des prairies pour les conseillers et les chercheurs qui veulent comprendre le système global d'exploitation et effectuer des diagnostics comparés et pour les éleveurs qui gèrent leurs prairies. C'est l'objet de la méthode de "notation visuelle rapide" proposée ici.
Cette méthode prend en compte 6 variables : Recouvrement, Propreté, Homogénéité, Hauteur, Densité et Qualité. Elle a été testée en station et en fermes. La méthode est facile à comprendre et facile et rapide à mettre en oeuvre : environ 2 heures pour une ferme de 20 parcelles. La note de Hauteur, variable majeure, a une bonne corrélation avec la mesure effectuée à l'herbomètre. La méthode permet de repérer des évolutions d'état de la sole fourragère, des différences entre années, entre fermes... et d'en déduire des interrogations sur les pratiques. Au-delà de ces premiers résultats, il convient de développer une réflexion sur chaque variable, sur l'utilisation possible de la méthode et sur sa validation.
A rapid way of assessing visually the condition of pastures
There is a need for simple, fast and cheap estimates of grassland conditions for the advisors and research workers who wish to understand the overall farming system and assess diverse situations and for the stock farmers who manage their pastures. The authors propose a Rapid Visual Scoring Method which takes into account six variables : Cover, Cleanness, Homogeneity, Height, Density and Quality. It has been tested in station and on farms. The method is easily understandable, and easy and quick to implement : about 2 hours for a farm with 20 fields. The height score, which is the main variable, is in good correlation with the sliding grassmeter measurements. By this method some changes in the condition of pastures may be spotted, as well as differences among years, and among farms,... and questions about management practices may be inferred. Beyond these early results, there is a need to consider the usefulness of each variable, the possible uses of the method, and its validation.