STAGIAIRE : ETUDE DE VARIÉTÉS D’ORGE DE PRINTEMPS FACE AU STRESS HYDRIQUE ET À LA CARENCE AZOTÉE F/H

Descriptif du poste

OFFRE DE STAGE 2026 - Etude de variétés d’orge de printemps face au stress hydrique et à la carence azotée F/H

LIEU D’ACCEUIL : ARVALIS - Station Ouzouer-le-Marché 45 voie Romaine 41240 Beauce-la-Romaine

SUJET

Le changement climatique entraine des sécheresses records en termes d’amplitude et de fréquence à travers l’Europe. Dans ce contexte, l’azote n’est plus forcément accessible et valorisé pour les plantes. L’agriculture doit pouvoir s’adapter et le levier génétique est challengé.

2 projets d’envergure seront hébergés cette année sur la plateforme PhénoField® d’ARVALIS :

- Root2Res qui vise à évaluer des idéotypes racinaires d’orge de printemps pour des conditions de croissance restreintes en eau et en azote.

- Greenscale qui cherche à optimiser l’efficience de la photosynthèse de l’orge de printemps dans des conditions variées

Ces projets sont regroupés en une expérimentation qui sera menée en 2026 sur le site Phenofield à Ouzouer-le-Marché (41). Ce site permet, par un système de serres mobiles, de créer et maitriser un déficit hydrique en pleins champs tout en phénotypant les cultures. Lors de cet essai, une vingtaine de variétés de d’orge de printemps seront suivies dans deux conditions hydriques contrastées, combinées à 2 conditions azotées. L’objectif général est d’évaluer le comportement de ces variétés d’orge de printemps via des mesures racinaires pour une partie (Projet Root2Res) et l’efficience de la photosynthèse pour l’autre partie (projet Greenscale).

OBJECTIF DU TRAVAIL

Pour répondre à ces problématiques vous serez amené à suivre un protocole expérimental complet en plein champs impliquant le suivi de la culture, la mise en place de stress hydrique et de carence azotée, l’utilisation de méthodes de phénotypage par capteur (portiques de phénotypage haut-débit, multispeQ, capteurs de fluorescence) et le déploiement de méthodes de mesure de références (biomasse, composantes de rendement …). Les données acquises seront analysées en vue de discriminer et caractériser les variétés évaluées dans chacun des projets.