CHAPITRE 1. CONTEXTE, PROBLÉMATIQUE, MÉTHODOLOGIE
4. Méthodologie : modèle agro-climatique et démarche expérimentale
4.3. Etapes de construction et d’utilisation de notre modèle agro-climatique
Une première version du modèle agroclimatique a été élaborée pour le cas où l’eau n’est pas limitante. Ce modèle a été baptisé TRYsim (Temperature and Radiation determined Yield Simulator). TRYsim simule au pas de temps journalier la durée du cycle et les rendements en biomasse et grain des cultures étudiées. La germination et la levée ne sont pas simulées et la date de levée doit être fournie en paramètre. Cette configuration correspond au cas, pratiquement systématique dans les terres irriguées au Vietnam, d’un semis à très faible profondeur de graines prégermées. Nous avons considéré une durée constante de quelques jours, pour chaque espèce, entre le semis et la levée. Le modèle comprend une composante de calcul du développement et de l’évolution au cours du temps du LAI en fonction du temps thermique, impliquant des paramètres variétaux tels que les constantes thermiques caractéristiques de chaque phase de développement, et la température-base de développement. TRYsim simule également la mort de la culture sous l’effet de températures froides de l’air pendant plusieurs jours consécutifs. Cette première version du modèle a ensuite été calée en utilisant les données observées au cours des expérimentations de terrain en conditions hydriques optimales.
Par la suite, le modèle TRYsim a été utilisé pour comparer et évaluer les performances agronomiques des cultures pour divers scénarios d’introduction de la culture de printemps. Pour cela, nous avons appliqué le modèle aux séries climatiques de longue durée (10 années) correspondant aux trois localités étudiées (Phu Tho, Mu Cang Chai, et Van Chan). Ces scénarios faisaient varier l’espèce cultivée (riz irrigué, riz aérobie, soja,
maïs), sa date de semis (tous les 10 jours du 10 janvier au 1er avril), l’altitude (tous les 200 m
de 0 à 1 000 m) en tant que facteurs agissant sur la température par rapport à la température enregistrée à l’altitude de la station climatique de référence et, dans le cas du riz irrigué, le mode d’installation (repiquage ou semis au champ).
De manière à pouvoir prendre en compte le cas du régime pluvial, une deuxième version du modèle a ensuite été élaborée. Elle a été nommée WaTRYsim (Water, Temperature and Radiation determined Yield Simulator). Ce modèle fonctionne également au pas de temps journalier et est constitué des éléments suivants :
- un module simulant le bilan hydrique du sol et notamment le stock hydrique dans la zone colonisée par les racines ainsi que l’évaporation du sol, éventuellement recouvert par un mulch,
- un module simulant la transpiration des plantes,
- un module simulant la levée de la culture en fonction de la température de l’air (vue comme une approximation de celle du sol) et de l’état hydrique du sol en surface,
- un module simulant la descente en profondeur des racines dans le sol en fonction du stade de la culture, de l’état hydrique du sol, de la présence d’un éventuel obstacle à la croissance racinaire tel qu’un plancher imperméable de rizière,
- le modèle antérieur TRYsim modifié de manière à : (i) transmettre aux nouveaux modules les variables qui leur sont nécessaires (indice de surface foliaire LAI, stade de développement) ; (ii) recevoir certaines variables calculées par ces nouveaux modules (indicateur d’état hydrique de la zone colonisée par les racines, date de levée) ; et (iii) réduire la croissance du LAI, de la biomasse et du grain, par rapport aux valeurs calculées en absence de stress hydrique en fonction de l’indicateur d’état hydrique du sol.
WaTRYSim a ensuite été calé en utilisant les données observées au cours des expérimentations de terrain dans des conditions variées d’alimentation hydrique. Enfin, de même qu’avec le modèle précédent, WaTRYSim a été utilisé pour une expérimentation virtuelle. Les scénarios faisaient varier comme précédemment l’espèce cultivée (en se restreignant aux cultures pluviales cette fois ci, c'est-à-dire riz aérobie, soja, et maïs), sa date
de semis (tous les 10 jours du 10 janvier au 1er avril) et l’altitude (tous les 200 m de 0 à 1 000
m) en tant que facteurs agissant sur la température par rapport à la température enregistrée à l’altitude de la station climatique de référence. Un nouveau facteur est considéré et combiné avec les précédents, la présence ou l’absence d’un plancher imperméable de rizière, faisant obstacle à la croissance des racines en profondeur.
L’évaluation des scénarios simulés a été conduite dans les deux applications de la démarche en calculant pour chaque scénario les probabilités qu’une année donnée parmi les dix années de la série historique de données climatiques utilisée pour le scénario, la date de maturité se produise avant la date buttoir de repiquage du riz d’été, que la culture ne soit pas détruite par le froid, ou que le rendement atteigne ou dépasse un certain niveau.
Plus précisément, ont ainsi été calculées les probabilités suivantes (tableau 2) : 1) la probabilité que la date de maturité de la culture de printemps simulée soit antérieure au 5 juillet. Cette probabilité sera notée P1 pour l’expérimentation virtuelle en absence de stress hydrique, et Q1 pour l’expérimentation virtuelle en présence de stress hydrique. Q1 pourra différer de P1 dans la mesure où des retards de levée dus à l’état hydrique du sol et à la température peuvent retarder la date de maturité par rapport à la date calculée en considérant un semis à faible profondeur de graines pré-germées dans un sol maintenu humide ;
2) la probabilité que la culture ne soit pas compromise par le froid. Cette probabilité sera nommée P2 pour l’expérimentation virtuelle en absence de stress hydrique. Elle ne sera pas calculée pour l’expérimentation virtuelle en présence de stress hydrique ;
3) la probabilité que le rendement simulé atteigne au moins 0.7 fois la valeur maximale du rendement simulé, dans la série de données climatiques, pour le scénario considéré. Cette probabilité sera notée P3 pour l’expérimentation virtuelle en absence de stress hydrique et Q2 pour l’expérimentation virtuelle en présence de stress hydrique. Le seuil de 0.7 fois le rendement maximal du scénario a été retenu de manière à être sur de ne pas tenir compte de différences de rendement qui seraient du même ordre de grandeur que les erreurs de simulation, un objectif de précision raisonnable pour le modèle étant de l’ordre de 20 % sur la variable rendement.
Tableau 2: Résumé des critères de probabilité pour la mise en place une culture de printemps dans les montagnes du Nord du Vietnam.
Légende
Description en absence de
stress hydrique
en présence de stress hydrique 1. Probabilité que la date de maturité de la culture de
printemps simulée soit antérieure au 5 juillet P1 Q1
2. Probabilité que la culture ne soit pas compromise par
le froid P2 -
3. Probabilité que le rendement simulé atteigne au
moins 0.7 fois la valeur maximale du rendement simulé P3 Q2
A partir de ces probabilités, pour chaque combinaison de culture, station climatique de référence, et altitude, une période favorable de semis a été définie par l’intervalle de dates de semis simulées pour lesquelles chacune des probabilités considérées dans l’expérimentation virtuelle est au moins égale à 0.8. Autrement dit, on assume ici comme acceptables des événements défavorables ne se produisant pas plus de 2 années sur dix. Ce niveau de risque, quelque peu arbitraire, est relativement commun dans les analyses fréquentielles des risques climatiques en agriculture lorsque les agriculteurs considérés ont, comme c’est le cas dans cette thèse, parmi leurs objectifs de production celui de satisfaire les besoins alimentaires de leur famille (Castella and Quang, 2002). Dans ce contexte, si l’on ne peut sans doute pas définir de stratégie permettant d’éviter tout risque, le niveau de risque acceptable sur les fluctuations des performances des cultures paraît logiquement plus faible que lorsque la production est complètement orientée vers le marché.