Issue
Agronomie
Volume 22, Number 2, March 2002
Parameter estimation for crop models
Page(s) 119 - 132
DOI http://dx.doi.org/10.1051/agro:2002003


Agronomie 22 (2002) 119-132
DOI: 10.1051/agro:2002003

A priori parameterisation of the CERES soil-crop models and tests against several European data sets

Benoit Gabriellea, Romain Rochea, Pedro Angasb, Carlos Cantero-Martinezb, Luciano Cosentinoc, Maria Mantineoc, Matthias Langensiepend, Catherine Hénaulte, Patricia Lavillea, Bernard Nicoullaudf and Ghislain Gossea

a  UMR Environnement et Grandes Cultures, Institut National de la Recherche Agronomique, Thiverval-Grignon, France
b  Dept. of plant production, Univ. of Lleida, Spain
c  Institute of agronomy, Univ. of Catania, Italy
d  Department of Agricultural Sciences, Univ. of Kiel, Germany
e  Laboratoire de Microbiologie des Sols, Institut National de la Recherche Agronomique, Dijon, France
f  Unité de Science du sol, Institut National de la Recherche Agronomique, Ardon, France

(Received 19 February 2001; revised 30 July 2001; accepted 2 October 2001)

Abstract
Mechanistic soil-crop models have become indispensable tools to investigate the effect of management practices on the productivity or environmental impacts of arable crops. Ideally these models may claim to be universally applicable because they simulate the major processes governing the fate of inputs such as fertiliser nitrogen or pesticides. However, because they deal with complex systems and uncertain phenomena, site-specific calibration is usually a prerequisite to ensure their predictions are realistic. This statement implies that some experimental knowledge on the system to be simulated should be available prior to any modelling attempt, and raises a tremendous limitation to practical applications of models. Because the demand for more general simulation results is high, modellers have nevertheless taken the bold step of extrapolating a model tested within a limited sample of real conditions to a much larger domain. While methodological questions are often disregarded in this extrapolation process, they are specifically addressed in this paper, and in particular the issue of models a priori parameterisation. We thus implemented and tested a standard procedure to parameterize the soil components of a modified version of the CERES models. The procedure converts routinely-available soil properties into functional characteristics by means of pedo-transfer functions. The resulting predictions of soil water and nitrogen dynamics, as well as crop biomass, nitrogen content and leaf area index were compared to observations from trials conducted in five locations across Europe (southern Italy, northern Spain, northern France and northern Germany). In three cases, the model's performance was judged acceptable when compared to experimental errors on the measurements, based on a test of the model's root mean squared error (RMSE). Significant deviations between observations and model outputs were however noted in all sites, and could be ascribed to various model routines. In decreasing importance, these were: water balance, the turnover of soil organic matter, and crop N uptake. A better match to field observations could therefore be achieved by visually adjusting related parameters, such as field-capacity water content or the size of soil microbial biomass. As a result, model predictions fell within the measurement errors in all sites for most variables, and the model's RMSE was within the range of published values for similar tests. We conclude that the proposed a priori method yields acceptable simulations with only a 50% probability, a figure which may be greatly increased through a posteriori calibration. Modellers should thus exercise caution when extrapolating their models to a large sample of pedo-climatic conditions for which they have only limited information.

Résumé
Paramétrisation à priori des modèles CERES de culture-sol et tests sur des jeux de données européens. Les modèles déterministes de simulation des systèmes sol-plante sont un outil puissant et parfois exclusif pour étudier l'effet des pratiques culturales sur la productivité et les impacts environnementaux des cultures. Parce qu'ils simulent les principaux phénomènes en jeu, ces modèles peuvent en principe être appliqués à tous types de situations agronomiques ou pédo-climatiques. Dans la pratique cependant, un calage local des paramètres de fonctionnement du système sol-culture s'avère nécessaire. Cette étape constitue un frein à l'extrapolation des modèles qui est trop souvent négligé par les modélisateurs. Dans cet article nous abordons la question sous-jacente à l'extrapolation de l'estimation a priori des paramètres des modèles en testant une procédure standardisée pour les modèles CERES. La vraisemblance des jeux de paramètres ainsi inférés est évaluée en confrontant des résultats de simulation avec des observations issus d'un réseau d'essais sur 5 sites Européens (sud de l'Italie, nord de l'Espagne, nord de la France, nord de l'Allemagne). Sur trois sites, l'erreur commise par CERES s'est avérée comparable à celle sur les mesures. Des écarts significatifs ont toutefois été notés pour différentes variables de sortie sur tous les sites. Ils ont pu être attribués à la simulation du bilan hydrique, de la matière organique du sol ou de l'absorption d'azote par la culture, et corrigés en partie par un ajustement des paramètres en jeu. Nous concluons que la méthode de paramétrisation proposée a une probabilité de seulement 50 % d'aboutir à des résultats réalistes, et que CERES n'a pas pu s'adapter à toutes les situations testées dans sa forme actuelle. L'extrapolation d'un modèle sur un large domaine de conditions pédo-climatiques nécessite donc beaucoup de précautions.


Key words: soil-crop models / water balance / nitrogen dynamics / extrapolation

Mots clés : modèles sol-culture / paramétrisation / bilan hydrique / bilan azoté / cycle de l'azote / extrapolation

Correspondence and reprints: Benoit Gabrielle
    e-mail: Benoit.Gabrielle@grignon.inra.fr

Communicated by Jean-François Ledent (Louvain-La-Neuve, Belgium)



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