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