Connexion entre modèles dynamiques de communautés végétales et modèles architecture-fonction – cas du modèle GreenLab

par Lu Feng

Thèse de doctorat en Ecosystèmes

Sous la direction de Daniel Auclair.

Soutenue le 17-11-2011

à Montpellier 2 , dans le cadre de Systèmes Intégrés en Biologie, Agronomie, Géosciences, Hydrosciences, Environnement (Montpellier ; École Doctorale ; 2009-2015) , en partenariat avec AMAP - botAnique et BioinforMatique de l'archItecture des Plantes (laboratoire) .

Le jury était composé de Daniel Auclair, Jean-claude Mailhol, Philippe de Reffye, Catherine Collet.

Les rapporteurs étaient Yan Guo, Paul-henry Cournède.


  • Résumé

    L'architecture des plantes est le résultat combiné des développements des structures topologique et géométrique qui interviennent dans l'acquisition de la biomasse et sa répartition sous l'influence des processus physiologiques. Pourtant cet aspect a été longtemps négligé dans la communauté des modèles dynamiques. Récemment les modèles structures fonction se sont montrés pertinents pour prendre en compte des questions comme les interactions plantes environnement (l'interception de la lumière), les interactions entre croissance et développement (répartition de la biomasse) en se plaçant au niveau de l'organe. Cependant les couts en calcul de la simulation numérique de ces processus rendent les applications impraticables en agriculture. Cette thèse vise a combiner le modèle structure fonction Greenlab avec d'une part un modèle de culture et d'autre part un modèle forestier basés sur le peuplement afin d'y introduire le concept d'architecture des plantes. Le modèle de culture Pilote fournit des prédictions de récoltes basés sur les paramètres de l'environnement (radiation, précipitations) et l'indice foliaire et l'indice de récolte. Une étude sur Maïs conjointe entre Pilote et GreenLab a permis d'expliciter en détail les paramètres de la production. Les indices foliaires et de récolte dépendent directement des paramètres sources puits, et la variabilité individuelle entre plantes est explicitée directement par les variations des retards a la germination et celles des surfaces disponibles par plantes (compétition spatiale). Tous ces paramétrés peuvent être calibré par méthodes inverses. Ainsi la jonction des deux types de modèles est réalisée au niveau du passage de la plante au peuplement.Une autre étude conjointe a été effectuée avec le modèle forestier empirique PNN qui modélise la croissance des peuplements forestiers de Pins noirs. A partir des données statistiques classiques sur les mesures de troncs et de houppiers, combinées avec les connaissances architecturales du Pin issues d'AMAP, GreenLab peut restituer l'architecture de l'arbre et visualiser des scenarios de sylviculture incorporant des élagages. Le procédé va jusqu'à l'obtention d'images de synthèse réalistes des peuplements. En conséquence il semble efficace de coupler les modèles de cultures et les modèles forestiers qui intègrent les connaissances écophysiologiques au niveau peuplement avec les modèles structures fonctions qui intègrent ces connaissances au niveau de l'architecture de la plante. Le modèle GreenLab par ses affinités avec ces deux types de modèles et ses performances en calcul, permet d'apporter un complément d'information essentiel sur la description du fonctionnement d'un peuplement tant du point de vue développement, que du point de vue des relations sources puits dans la plante. Enfin le modèle couplé a une plateforme comme Xplo (AMAP) permet en plus une simulation réaliste 3D du peuplement végétal aux divers stades de la croissance.

  • Titre traduit

    Connection between plant community dynamics models and architectural-functional plant models – the GreenLab case


  • Résumé

    Plant architecture implies the development of both topological and geometrical structure over time, which determines resource acquisition, in the meantime interacts with physiological processes. However it has long been overlooked in traditional community dynamics models. Based on plant architecture, functional-structural plant models (FSPM) have showed their particular capability in addressing questions like interactions between plant and environment (e.g. light interception), between structure development and growth (e.g. carbon allocation), as they take into account morphogenesis with organ-level explicit descriptions. Anyway, high demand of time and memory for simulation and inverse calculation prevents FSPM from further agricultural or sylvicultural practice. This thesis attempts the combination of a mathematic FSPM GreenLab and a crop model or an empirical forest model (EFM) to introduce individual-based architectural support for community growth study. In the case of maize, disagreement from stand level (by crop model PILOTE) and individual level (by GreenLab) growth simulations implies different emergence time of individuals, which is used to quantify the distribution. By supposing that theoretical projective area (Sp) is determined by the growth situation and the final size of individual architecture, the variance of Sp is reversely computed with the variance of organ compartment measurements to characterize individual variability. In the case of Black pine, architecture dynamics built in GreenLab according to Rauh's model (architecture model for pine tree) are adapted to the simulation of an EFM PNN. As a consequence, thinning scenarios are well incorporated in the final stand visualization. From these preliminary applications, following conclusions can be drawn: (i) FSPM is able to provide individual performances (i.e. organ development and expansion) inside an area of crop field for crop models. (ii) The crop model may regulate the combined form of individuals from integral level. Both aspects are significant to deepen understanding of stand growth. (iii) Architecture conceptions integrated in FSPM may be adapted to EFM simulations for a data-driven visualization. (iv) EFM can guarantee ecological/sylvicultural function for 3D stand visualization. To take into consideration biomass processes, additional observations are needed. As models are independent in combinations, the same methods can be extended to linkage with other stand models.


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