Thèse en cours

Application d'outils de modélisation des cultures pour identifier les options d'adaptation à la sécheresse pour le riz pluvial au Sénégal
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Auteur / Autrice : Edgar steven Correa pinzon
Direction : Myriam AdamJulian Colorado
Type : Projet de thèse
Discipline(s) : BIDAP-Sciences Agronomiques
Date : Inscription en doctorat le 01/12/2022
Etablissement(s) : Université de Montpellier (2022-....) en cotutelle avec Université pontificale Javeriana
Ecole(s) doctorale(s) : Biodiversité, Agriculture, Alimentation, Environnement, Terre, Eau
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : AGAP Institut, Amélioration Génétique et Adaptation des Plantes
Equipe de recherche : Phénotypage et modélisation des plantes dans leur environnement agro-climatique (PhenoMEn)

Résumé

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Le riz fournit 27 % des calories dans les pays à revenu faible ou intermédiaire et environ 900 millions de pauvres dans le monde dépendent du riz en tant que consommateurs ou producteurs. Le riz pluvial pluvial est une culture vivrière essentielle pour les pays ciblant l'autosuffisance en riz comme les pays africains ; il a le potentiel d'être intégré dans des systèmes de culture durables avec un impact environnemental moindre et une meilleure résilience aux chocs que le riz de bas-fond. Le modèle de production de riz pluvial offre des perspectives prometteuses permettant de faire face aux défis de la production rizicole au Sénégal en élargissant la région rizicole vers le sud. Cependant, la production de riz dans des conditions pluviales est incertaine en raison des contraintes de la sécheresse. Le manque de stratégies d'adaptation aux risques climatiques pour le riz pluvial limite son adoption au Sénégal. Notre expérience antérieure avec les cultures pluviales (riz pour les hautes terres au Brésil et sorgho en Afrique de l'Ouest) suggère qu'une classification des variations spatio-temporelles des rendements dans les groupes environnementaux ainsi qu'une détermination des schémas de sécheresse est un premier pas vers une culture plus efficace. sélection et gestion ciblée des cultures. Une classification en termes de précipitations au cours des 30 dernières années dans la région sud du Sénégal a suggéré que les emplacements pourraient être regroupés en trois groupes. Si cette classification reflète la réponse du rendement des variétés de riz pluvial peut être déterminée grâce à une exploration plus approfondie des essais précédents et à l'aide de modèles de simulation de cultures. Cette étude utilisera des modèles de culture-climat et différentes techniques de classification pour caractériser les modèles de stress de sécheresse saisonniers pour la production de riz pluvial et développera une classification des environnements. La classification environnementale sera utilisée pour identifier l'ensemble approprié de variétés et de pratiques de gestion qui sont les plus efficaces pour réduire les risques dans chaque environnement. Pour procéder à la caractérisation environnementale, nous nous appuierons sur l'expertise de l'équipe (PhenoMEN), les études de modèles de cultures existantes (Heinemann et al. 2019, et Gerardeaux 2021), l'équipe de recherche en intelligence artificielle (Universidad Javeriana) et les données collectées sur le riz pluvial en Sénégal (Muller et al, CRP-Rice-FP4, suivi par IDT-CLIMBER qui financera des essais sur le terrain au Sénégal par le biais de partenaires locaux). En outre, le doctorant identifié possède une grande expérience dans l'utilisation de grands ensembles de données pour modéliser les plants de riz et dans l'utilisation de différents outils d'apprentissage automatique pour optimiser l'analyse des données, garantissant ainsi une base solide pour traiter la modélisation des cultures. Trois questions de recherche seront abordées : (i) Quelles sont les meilleures façons de considérer l'impact du stress de la sécheresse sur le rendement du riz dans les modèles de culture ? (ii) Quelle est la meilleure méthodologie pour capturer les variabilités environnementales et génétiques, et regrouper ces variabilités dans des groupes homogènes pertinents ? et (iii) Quelles sont les meilleures stratégies pour optimiser la productivité du riz pluvial dans un environnement changeant ?