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Agronomie
Volume 22, Number 2, March 2002
Parameter estimation for crop models
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Page(s) | 171 - 178 | |
DOI | https://doi.org/10.1051/agro:2002004 |
Agronomie 22 (2002) 171-178
DOI: 10.1051/agro:2002004
Parameter estimation in crop models: exploring the possibility of estimating linear combinations of parameters
Daniel Wallacha, Bruno Goffinetb and Marie Tremblayaa Unité d'Agronomie, INRA, BP 27, 31326 Castanet-Tolosan Cedex, France
b Unité de Biométrie et d'Intelligence Artificielle, INRA, BP 27, 31326 Castanet-Tolosan Cedex, France
(Received 1 March 2001; revised 2 November 2001; accepted 13 November 2001)
Abstract
Parameter estimation for mechanistic crop models is an important but not
well-studied subject. We explore here the possibility of fitting a small
number of linear combinations of the original parameters. The hope is that
this approach will avoid overparameterization while still providing realistic
parameter values. We first study a very simple linear model, and show the
advantages of fitting a linear combination of parameters in this simple case.
We then propose a method of fitting linear combinations of parameters that can
be applied to mechanistic crop models. First, a linearized version of the crop
model is calculated and used to generate linear combinations of the original
parameters according to the method of continuum regression. Then these linear
combinations of parameters are fitted to the data using the real crop model.
We apply this procedure to an example. The conclusion is that the overall
approach seems promising but needs further study to become operational.
Résumé
Ajustement des paramètres pour des modèles de culture : étude de la possibilité
d'ajuster des combinaisons linéaires de paramètres.
L'estimation des paramètres
des modèles mécanistes de culture est un sujet important, mais peu étudié. Nous explorons
ici la possibilité d'ajuster un petit nombre de combinaisons linéaires des paramètres
originaux. Nous espérons que cette méthode évitera la surparamétrisation tout en
fournissant des valeurs des paramètres réalistes. Nous étudions tout d'abord un
modèle linéaire très simple, et montrons les avantages d'ajuster une combinaison
linéaire des paramètres dans ce cas simple. Nous proposons ensuite une méthode
d'ajustement des combinaisons linéaires des paramètres qui peut être appliquée
aux modèles mécanistes de culture. Le modèle de culture est tout d'abord linéarisé
et cette version linéarisée est utilisée pour générer les combinaisons linéaires
des paramètres originaux selon la méthode de la régression continue. Ensuite,
ces combinaisons linéaires des paramètres sont ajustées aux données en utilisant
le modèle de culture non linéaire original. Nous appliquons cette procédure à
un exemple. La conclusion est que, globalement, cette approche semble prometteuse
mais une étude supplémentaire est nécessaire afin de la rendre utilisable.
Key words: models / parameters / fitting / continuum regression / principal component regression / partial least squares regression
Mots clés : modèles / paramètres / ajustement / régression continue / régression sur composantes principales / régression des moindres carrés partiels
Correspondence and reprints: Daniel Wallach
e-mail: wallach@toulouse.inra.fr
Communicated by Gérard Guyot (Avignon, France)
© INRA, EDP Sciences 2002