Validation et introduction d'aleas dans un modele deterministe complexe : application a un modele de croissance du colza, cecol

par FRANCOIS HUSSON

Thèse de doctorat en Sciences biologiques et fondamentales appliquées. Psychologie

Sous la direction de Jean-Jacques Daudin.

Soutenue en 1997

à l'INA .

    mots clés mots clés


  • Résumé

    L'objectif de ce travail est la construction d'un logiciel de simulation de la culture de colza a l'echelle parcellaire, permettant de simuler le rendement potentiel de celle-ci (esperance et frequence de realisation), compte-tenu d'un ensemble de contraintes regionales et specifiques (climat, sol. . . ) dans le but de fournir des indicateurs de raisonnement de la fertilisation et des traitements phytosanitaires ; et d'evaluer des strategies de culture suivant des criteres quantitatifs et qualitatifs, de production (rendement, quantite et couts des traitements, marge brute), de respect de l'environnement (azote lessive, residus de recolte) et de travail (temps et calendrier de travail). Nous avons d'abord propose une demarche permettant d'effectuer des evaluations completes et precises de modele de prediction complexe, puis nous avons applique cette demarche a cecol, un modele deterministe de croissance du colza. Nous avons ensuite etudie l'analyse de sensibilite et l'analyse d'incertitude, deux analyses utilisees lorsque les modeles ne peuvent etre evalues a cause de l'absence de donnees. Cette premiere etape a permis de degager les parametres les plus influents, donc ceux qu'il faut reestimer pour adapter le modele a d'autres varietes de colza, et de montrer que les qualites predictives de cecol sont satisfaisantes. Ce modele deterministe ne permettant pas une evaluation des incertitudes, nous avons construit un modele stochastique, derive du premier afin d'obtenir les distributions des predictions. Pour cela, nous avons decrit puis compare plusieurs methodes permettant la construction de modeles stochastiques ; nous avons alors applique la methode adequate a cecol. Avec ce deuxieme modele, on peut determiner les doses d'azote optimales que l'on doit apporter pour maximiser des criteres comme la marge brute ou un critere combinant la marge brute et les lessivages d'azote. Le modele stochastique donne a la fois une estimation et un ecart-type de la marge brute.


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Informations

  • Détails : 205 P.
  • Annexes : 81 REF.

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