Issue
Agronomie
Volume 22, Number 2, March 2002
Parameter estimation for crop models
Page(s) 133 - 158
DOI http://dx.doi.org/10.1051/agro:2002009


Agronomie 22 (2002) 133-158
DOI: 10.1051/agro:2002009

Sensitivity analysis of a crop simulation model, STICS, in order to choose the main parameters to be estimated

Françoise Rugeta, Nadine Brissona, Richard Delécolleb and Robert Faivrec

a  Unité Climat, Sol et Environnement, Institut National de la Recherche Agronomique, Site Agroparc, 84914 Avignon Cedex 9, France
b  Present address: DISI/SI, Institut National de la Recherche Agronomique, Site Agroparc, 84914 Avignon Cedex 9, France
c  Unité de Biométrie et Intelligence Artificielle, Domaine de Borde-Rouge, BP 27, Auzeville, 31326 Castanet-Tolosan, France

(Received 23 February 2001; accepted 5 February 2002)

Abstract
This study was aimed at developing and using a method for analysing the sensitivity of a crop simulation model to its internal parameters, in order to provide information on the relative effect of parameters on intermediate or output variables. Because the total number of parameters is very large in a crop simulation model such as the STICS model, we divided our analysis into two steps. The first step evaluates the most sensitive parameters acting in each specific module on intermediate variables. The second step compares sensitivity produced by each module on overall model outputs. Analyses are conducted using analysis of variance and surface response tools. Results showed that grouping together situations to estimate the sensitivity in multiple growth conditions is correct as long as the effect of the conditions is not preponderant. If it is, grouping may conceal the different significant effects of the parameters according to the conditions. Analysing the effect of several parameters simultaneously makes it possible both to show their possible interactions (or correlations) and to rank them according to their importance in a module. We found that some of the parameters only have an effect depending on growing conditions: calibration must be made in these conditions. The effect of a parameter also depends on the considered output variable: we must therefore choose the parameters to be fitted according to the variable of interest. In case, parameters have little influence in all circumstances, fine calibration is unnecessary. The intermodule study showed that the parameters of shoot production modules all have an effect on yield and water uptake, but not on the quantity of water drained and nitrogen leached. On the contrary, the parameters of the soil dependent modules act on all the output variables and particularly on the drained water and leached nitrogen. Among the studied parameters, ones which have a systematic effect are the field capacity and parameters of the rooting module.

Résumé
Analyse de sensibilité d'un modèle de simulation de culture (STICS), pour comprendre la précision nécessaire lors de l'estimation des paramètres. Le présent travail a pour but de mettre au point et d'utiliser une méthode d'analyse de la sensibilité d'un modèle de simulation de culture à ses paramètres internes, dans le but de fournir des éléments de choix des paramètres à estimer. L'ensemble de l'étude est constitué par l'analyse des variabilités créées sur des variables internes ou les variables de sortie par des variations imposées aux paramètres. Il s'agit donc en utilisant des outils simples d'analyse de variance de savoir quelle part de variabilité provient de chaque paramètre. Nous avons groupé des conditions variées de simulation, de façon à dégager, si possible, des effets indépendants des conditions de simulation. Nous avons partagé le travail en deux étapes : dans une première étape, nous avons comparé l'effet de paramètres internes à chaque module sur une variable de sortie de ce module et analysé leur effet sur les variables de sortie externes, ensuite nous avons tenté de voir quels modules sont importants pour chacune des variables de sortie. Du point de vue des méthodes, on a montré que le fait de grouper des situations pour donner une estimation de la sensibilité dans des conditions multiples est correct tant que l'effet des conditions n'est pas prépondérant. S'il l'est, le fait de grouper peut masquer des effets significatifs différents des paramètres selon les conditions. L'analyse simultanée de l'effet de plusieurs paramètres permet à la fois de montrer leurs éventuelles interactions (ou corrélations) et les classer selon leur importance dans un module. Quelques paramètres ont très peu d'influence, dans toutes les circonstances, on peut donc leur porter moins d'attention. Les résultats principaux incitent à la prudence : beaucoup de paramètres n'agissent que dans certaines conditions, on doit donc se placer dans ces conditions pour estimer le paramètre correspondant ; l'action d'un paramètre dépend aussi de la variable de sortie observée, on doit donc choisir les paramètres à ajuster en fonction de la variable d'intérêt. L'étude intermodule montre que les paramètres des modules de production potentielle agissent tous sur le rendement et sur la consommation d'eau, mais pas sur les quantités d'eau drainée et d'azote lessivé. Au contraire, les paramètres des modules d'effet des stress agissent sur toutes les variables de sortie, et particulièrement sur l'eau drainée et l'azote lessivé. Parmi les paramètres étudiés ceux qui ont une action très systématique sont la capacité au champ et ceux du module d'enracinement.


Key words: sensitivity analysis / crop model / crop production, water use, drained water, leached N / wheat, maize / parameter estimation

Mots clés : analyse de sensibilité / modèle de simulation de culture / estimation de paramètres / production, consommation d'eau, drainage, lessivage / blé, maïs

Correspondence and reprints: Françoise Ruget
    e-mail: ruget@avignon.inra.fr

Communicated by Daniel Wallach (Castanet-Tolosan, France)



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