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E N D
1. Les modèles de culture Quelle utilisation en agriculture de précision?
2. Pourquoi modéliser ?
3. Introduction Interaction entre facteurs
Dynamisme du système
Complexité des calculs
Pouvoir prévoir pour élaborer des stratégies a priori
Pouvoir porter un diagnostic à un instant t sur l’état de la culture pour piloter les interventions (tactique)
4. Plan de l’exposé Introduction
Qu'est-ce qu'’un modèle de culture ? Exemple de CERES
Apports : les fonctions de base du modèle de culture adaptées à l’agriculture de précision
Limites : le changement d’échelle imposé à l’agriculture de précision impose un nouveau cahier des charges aux modèles de culture
Conclusion
5. Un modèle de culture simule: La croissance d’un peuplement végétal en fonction de son environnement (climat, sol) et des pratiques culturales
En retour, l’impact de la culture sur les compartiments environnementaux (sol, eaux souterraine et superficielles, atmosphère)
6. Géographie des modèles
7. Le modèle CERES (blé)
8. Description des modules 1. Transferts sol
9. Description des modules 2. Transformations C-N sol le turnover de la matière organique (NCSOIL)
10. Variables d ’entrées et de sortie
11. Paramètres à renseigner SOL
Propriétés hydrodynamiques
Tailles et C/N des pools de matière organique
Potentiels de nitrification / dénitrification PLANTE
Durée des stades phénologiques
Morphologie
ATMOSPHERE
Albedo sol
Résistances aérodyn.
Vent, concentration
12. 1. Définition d’un modèle de culture Conclusion
Un formalisme efficace à l’échelle de la parcelle
Des concepts fondateurs communs malgré le grand nombre de modèles existants
Quel apport en agriculture de précision?
Quelle légitimité à utiliser ces modèles à une échelle infra-parcellaire?
13. 2. Apports : les fonctions de base du modèle de culture adaptées à l’agriculture de précision
14. Démarche pour l’utilisation «spatialisée» des modèles Spatialiser les propriétés du sol et le climat sur la parcelle
Intégrer les données exogènes (indicateurs):
Interfacer données / sorties du modèle
Améliorer la prédiction du modèle
Rechercher la décision qui optimise le fonctionnement du système (critères environnementaux, agronomiques, etc..)
15. La jointure spatiale : comment comparer des variables mesurées ou simulées sur des échelles spatiales différentes? Quelle est la taille minimale d’une zone?
L’étude sur une années culturale ne suffit pas pour évaluer l’intérêt de la modulation. Nous avons déjà évoqué le pb de l’interaction sol*climat. Les successions culturales en présence sont également à prendre en compte pour juger de l’intérêt de moduler les apports. Par ex., ce graphe montre les simulations de nitrates lessivés sur 2 successions : blé colza et colza blé. Il apparaît que qq soit l’année et m’ordre de la succession, les pb de lessivage apparaissent sous le blé. C’est donc 1 ann »e sur 2 que la modulation pourra être intéressante pour limiter l’impact environnemental des cultures. Et la modulation sera d’autant plus intéressante que la surfertilisation du blé sera importante. Ceci est montré sur le graphe de droite qui présente les fréquences cumulées de qtité d’N lessivé au terme d’un succession colza blé. L’étude sur une années culturale ne suffit pas pour évaluer l’intérêt de la modulation. Nous avons déjà évoqué le pb de l’interaction sol*climat. Les successions culturales en présence sont également à prendre en compte pour juger de l’intérêt de moduler les apports. Par ex., ce graphe montre les simulations de nitrates lessivés sur 2 successions : blé colza et colza blé. Il apparaît que qq soit l’année et m’ordre de la succession, les pb de lessivage apparaissent sous le blé. C’est donc 1 ann »e sur 2 que la modulation pourra être intéressante pour limiter l’impact environnemental des cultures. Et la modulation sera d’autant plus intéressante que la surfertilisation du blé sera importante. Ceci est montré sur le graphe de droite qui présente les fréquences cumulées de qtité d’N lessivé au terme d’un succession colza blé.
16. Simuler correctement l’effet des facteurs du milieu sur le rendement
17. Simuler correctement l’effet des facteurs du milieu sur le rendement
18. Construire et évaluer des stratégies de fertilisation azotée Démarche générale
19. Construire et évaluer des stratégies de fertilisation azotée
20. Construire et évaluer des stratégies de fertilisation azotée
21. Construire et évaluer des stratégies de fertilisation azotée
22. Construire et évaluer des stratégies de fertilisation azotée
23. Construire et évaluer des stratégies de fertilisation azotée Evaluer la fertilisation : couplage à un modèle économique
24. Construire et évaluer des stratégies de fertilisation azotée Evaluer la fertilisation : comment valoriser les critères d’évaluation environnementaux Par ailleurs, dans le contexte de culture intensive dans lequel nous nous trouvons, les parcelles cultivées sont généralement proches de leur rendement potentiel (c’est le cas notamment pour la CDD de Grignon). Dans cette portion de la courbe, des variations de doses de l’ordre de 10 unités (cf Grignon) entraînent de faibles variations de rdt. En revanche, les excédents entraînent des aug du reliquat à la récolte. L’intérêt de la modulation dépend alors du contexte économique : coût de l’engrais, primes ou pénalisations en fonction du degré d’intensification et de l’impact environnemental des cultures….On est donc dans un système multi-critères où la prise en compte du contexte au sens large (contexte éco, successions culturales, organisation de l’exploitation…). Il est Par ailleurs, dans le contexte de culture intensive dans lequel nous nous trouvons, les parcelles cultivées sont généralement proches de leur rendement potentiel (c’est le cas notamment pour la CDD de Grignon). Dans cette portion de la courbe, des variations de doses de l’ordre de 10 unités (cf Grignon) entraînent de faibles variations de rdt. En revanche, les excédents entraînent des aug du reliquat à la récolte. L’intérêt de la modulation dépend alors du contexte économique : coût de l’engrais, primes ou pénalisations en fonction du degré d’intensification et de l’impact environnemental des cultures….On est donc dans un système multi-critères où la prise en compte du contexte au sens large (contexte éco, successions culturales, organisation de l’exploitation…). Il est
25. Aider au diagnostic sur le fonctionnement des cultures Effectuer un diagnostic = porter un jugement sur le fonctionnement de la culture a posteriori -> expliquer les écarts au rendement objectif
26. La jointure spatiale : comment comparer des variables mesurées ou simulées sur des échelles spatiales différentes? Interpoler les données avant ou après simulation?
27. On décrit les modalités de renseignement spatialisé des variables d ’entrée du modèle avec la pédo et les fonctions de pédotransfert (cf exposé de D. King)On décrit les modalités de renseignement spatialisé des variables d ’entrée du modèle avec la pédo et les fonctions de pédotransfert (cf exposé de D. King)
29. 29
31. Ben, là, c’est les résultats sous forme carto
Ou l’on voit que c’est pas encore parfait…Ben, là, c’est les résultats sous forme carto
Ou l’on voit que c’est pas encore parfait…
32. On illustre ici un des intérêts de la méthode (outre qu’elle permet de corriger la simulation par le modèle) : elle fournit une cartographie des paramètres ré-estimés (exemple ici la profondeur de l’obstacle à l’enracinement).
Je t’envoie ça demain!….On illustre ici un des intérêts de la méthode (outre qu’elle permet de corriger la simulation par le modèle) : elle fournit une cartographie des paramètres ré-estimés (exemple ici la profondeur de l’obstacle à l’enracinement).
Je t’envoie ça demain!….
33. Améliorer la précision des modèles : apports de l’assimilation de données Corriger les prédictions du modèle à partir de mesure du LAI par télédétection en cours de culture
Pilotage du 3ème apport d’azote
Perte de la valeur prédictive du modèle (pas de test de stratégie a priori possible)
Diagnostic sur les phases précoces de développement (LAI)
34. Conclusions
35. Conclusions TD CERES : Utilisation du modèle pour étudier la réponse à l’azote de 4 zones de sol de la parcelle Pont Cailloux et raisonner la modulation de la fertilisation N
Construction des courbes de réponse à l’azote
Analyse fréquentielle de l’effet de la variabilité interannuelle du climat sur le rendement potentiel
Définition d’un rendement objectif pour chaque zone
Proposition d’une modulation de la fertilisation azotée
36. Aider au diagnostic sur le fonctionnement des cultures On ne peut identifier que les facteurs limitants que l’on a introduits dans le modèle ? implique une connaissance a priori du système
Ex : AZODYN ne contient pas de module hydrique
CERES ne rend pas compte de l’effet des maladies
37. Aider au diagnostic sur le fonctionnement des cultures Peut-on coupler plusieurs modèles pour rendre compte de plusieurs facteurs limitant?
38. Aider au diagnostic sur le fonctionnement des cultures Peut-on coupler plusieurs modèles pour rendre compte de plusieurs facteurs limitant?
39. Aider au diagnostic sur le fonctionnement des cultures Peut-on coupler plusieurs modèles pour rendre compte de plusieurs facteurs limitant?
40. Aider au diagnostic sur le fonctionnement des cultures Conclusion
Les modèles ne peuvent rendre compte que des facteurs limitants qu’on y a introduit
Paz et al, 2001 :
Modèle de fonctionnement du peuplement + coef de réduction pour maladies et mauvaises herbes
? Vers :
41. 2. Apports : les fonctions de base du modèle de culture adaptées à l’agriculture de précision Conclusion
Des apports déjà pertinents à l’échelle de la zone homogène
Des améliorations nécessaires :
Sur la compréhension du fonctionnement du couvert : améliorer le nombre de facteurs limitants pris en compte (couplage de modèle)
Sur l'acquisition des paramètres (fonctionnement du sol)
Sur l’évaluation multicritères à l’échelle de l’EA (modèles économiques)
Sur la nature des critères d’évaluation en eux-même (impact environnemental) : échelle de la société
42. La notion de propriétés émergentes du peuplement est-elle toujours respectée? Hétérogénéité spatiale et dilution de l’azote
43. Les contraintes qui s’éxercent sur le peuplement peuvent etre également biotiques. Ainsi, ce haricot est soumis à la pression de compétition de mauvaises herbes pour les ressources.Les contraintes qui s’éxercent sur le peuplement peuvent etre également biotiques. Ainsi, ce haricot est soumis à la pression de compétition de mauvaises herbes pour les ressources.
