Issue
Agronomie
Volume 23, Number 2, March 2003
Page(s) 135 - 146
DOI http://dx.doi.org/10.1051/agro:2002078
Agronomie 23 (2003) 135-146
DOI: 10.1051/agro:2002078

Ability for a model to predict crop production variability at the regional scale: an evaluation for sugar beet

Marie Launay and Martine Guérif

Unité Climat-Sol-Environnement, INRA Avignon, Domaine St-Paul, Site Agroparc, 84914 Avignon Cedex 9, France
(Received 22 January 2002; revised 24 April 2002; accepted 21 May 2002)

Abstract
The spatial application of crop models for the prediction of plot yields on a regional scale has specific constraints. Firstly, it supposes accurate input into the model from sources concerning the spatial variability of crop performance. Furthermore, it is necessary for the model to be suitable for simulating interactions between the environment, agricultural practices and the crop which explain this variability. The aim of this article is to evaluate a sugar beet growth model, SUCROS, in terms of its ability to predict the spatial variability of yields on the scale of a beet-producing region. The model was adjusted to the agronomic context of northern France by taking into account the effects of moisture stress on leaf senescence and on the partitioning of assimilates. This modification reduced by more than a half the error of LAI and storage organ dry weight estimates. The modified model was then tested on thirty four plots of two beet production region, and we were able to demonstrate that its performance was closely linked to the accuracy of input variables concerning the climate and soil water properties of each plot.

Résumé
Une étude de l'aptitude d'un modèle à reproduire la variabilité spatiale de l'état de cultures : cas de la betterave à sucre à l'échelle d'un bassin sucrier du nord de la France. L'utilisation spatialisée des modèles de culture pour prédire les rendements parcellaires à l'échelle régionale implique des contraintes spécifiques. Tout d'abord cela suppose de renseigner correctement les modèles en entrée sur les sources de variabilité spatiale de l'état des cultures. De plus, cela nécessite que les modèles soient aptes à reproduire les interactions entre le milieu, l'itinéraire technique et le peuplement végétal, qui expliquent cette variabilité. L'objectif de cet article est d'évaluer un modèle de croissance de la betterave sucrière, SUCROS, sur sa capacité à prédire la variabilité spatiale des rendements à l'échelle d'un bassin sucrier. Le modèle a été adapté au contexte agronomique du nord de la France par la prise en compte des effets du stress hydrique sur la sénescence et l'allocation des assimilats. Cette modification a réduit de plus de moitié l'erreur d'estimation du LAI et de la matière sèche du pivot. Le modèle modifié a ensuite été testé sur trente-quatre parcelles de deux bassins sucriers, et nous avons montré que ses performances étaient fortement liées à la précision avec laquelle étaient renseignées les variables climatiques et les propriétés hydriques des sols de chaque parcelle.


Key words: spatial variability / crop model / yield forecasting / model evaluation / sugar beet

Mots clés : variabilité spatiale / modèle de croissance / prévision des rendements / évaluation de modèle / betterave à sucre

Correspondence and reprints: Marie Launay
    e-mail: Marie.Launay@avignon.inra.fr

Communicated by Gérard Guyot (Avignon, France)



© INRA, EDP Sciences 2003