Les modèles complémentaires

Les modèles Spudgro et Milsol sont tout deux dépendants, ou influencés par des éléments extérieurs telles que la météo ou les informations liées au sol. Il est donc intéressant de se pencher sur la création de modèles permettant de fournir, avec une très grande fiabilité, ces informations. En effet, plus les données fournies aux modèles Spudgro et Milsol sont de qualité, plus celles transmises par ces derniers seront de qualité. Le rôle de cette section est de présenter (sans entrer dans le détail), d’une part, nos apports en ce qui concerne le modèle météorologique et, d’autre part, de présenter les modèles de gestion du sol et du stress hydrique et leurs interactions avec le modèle Spudgro.

Le modèle météo de précision

La connaissance de la météo est fondamentale, tant pour le développement de la plante que pour la dispersion du mildiou. D’où l’importance de posséder une météo fiable et de précision. La météo, au sens large, regroupe l’hydrométrie, la pluviométrie, la température, la direction et la puissance du vent et peut également fournir le rayonnement solaire. Jusqu’à aujourd’hui, la météo nécessaire au fonctionnement des modèles Spudgro et Milsol était récoltée à partir de la station météorologique la plus proche, pouvant se trouver à des dizaines de kilomètres des cultures. Or, même si le climat reste globalement le même sur une courte distance, il est tout à fait possible d’observer des changements au niveau du vent et de la température. En effet, comme le montre l’exemple de la figure5.10, les cultures sont réparties sur différents sites du territoire : une sur la côte au niveau de Oye-Plage, une dans les terres au niveau de Les Attaques et d’autres dans les environs (Éperlecques, Loon-Plage, etc ...).

FIGURE 5.10 – Évolution des températures sur le territoire en fonction de la localisation des cultures. Température à 14h et à 23h le 25/09/2016

Chaque culture possède sa propre station météo (capteur de température, d’hydrométrie, de plu-viométrie et de puissance de vent). Une station météo (de Météo France) est postée au niveau de l’aéroport de Calais-Dunkerque dans la ville de Marck. Cette station se situe à une dizaine de kilomètres des cultures et est représentée par une croix noire sur la figure de gauche. Dans ces

exemples, nous pouvons constater que les températures relevées sur les différents sites ne sont pas équivalentes. En effet, il existe un écart d’environ 1.2°C entre les températures relevées sur le littoral et dans les terres à 14h. Ce phénomène semble être amplifié la nuit (23h). Dans ce cas, l’écart maximum observé est de 3.9°C. Cet exemple, montre que, même sur une courte distance, la température peut considérablement varier ce qui justifie l’importance d’une météo de précision pour garantir une simulation fiable. Il en va de même pour les autres facteurs liés à la météo.

Pour ne plus dépendre d’une météo localisée au niveau du territoire (un cercle d’une cin-quantaine de kilomètres), certaines entreprises à l’image de Weenat, offrent toute une gamme de capteurs géolocalisés permettant de fournir une information fiable en temps réel (une mesure toutes les 15 minutes). En effet, l’utilisation d’objets connectés permet de récolter plus facilement et rapidement des données. Pour garantir la fiabilité de celles-ci et afin d’éviter une éventuelle dérive de capteur, chacun d’entre eux est déployé plusieurs fois sur un même site. Afin de garantir une précision inégalable, ces capteurs sont installés à même le champ, ou très proches de celui-ci lorsqu’il s’agit d’un pluviomètre. Au delà de la météo, ces capteurs sont également capables de fournir la quantité d’eau contenue dans le sol (réserve utile) par le biais d’un tensiomètre. Il existe différentes tailles de capteurs (10 et 30 cm) de façon à pouvoir capter le taux d’humidité à diffé-rentes profondeurs. La pomme de terre utilisant l’eau en surface (moins de 30 cm), il est nécessaire d’utiliser des tensiomètres de 10 cm. La figure5.11présente un ensemble de capteurs fournis par la société Weenat. Parmi ces capteurs, nous pouvons trouver un tensiomètre, un hydromètre, un thermomètre et un pluviomètre. D’autres capteurs existent à l’image de l’anémomètre (vent) ou du pyranomètre (rayon lumineux).

En plus de fournir une donnée plus précise, l’aspect temps réel de ces capteurs permet de réa-liser un re-calibrage des modèles à chaque relevé. Ainsi, les modèles Spudgro et Milsol possèdent un meilleur paramétrage et seront par conséquent susceptibles de fournir un meilleur résultat.

Le modèle de stress hydrique

Le modèle Spudgro (modèle de plante) est à la fois soumis à la météorologie (température, principalement) et à la disponibilité en eau dans le sol. En effet, la version originale du modèle contient une variable externe nommée SWP. Cependant, nous l’avons remplacé par la variable Cstr qui est beaucoup plus précise et qui correspond au coefficient de réduction de l’assimilation en fonction du déficit hydrique. Cette variable dépend à la fois de l’état de la réserve utile pour le niveau d’horizon du système racinaire (SWC et FT SW, le pourcentage de remplissage de la réserve utile) et de la transpiration potentielle de la plante (TransPot). La réserve utile est calculée dans le modèle de sol, présenté en section5.2.4. La transpiration potentielle est fonction du coef-ficient cultural et indirectement de l’interception lumineuse. Cette dernière dépend directement de l’indice foliaire fourni par le modèle de plante.

Au cœur du calcul de la transpiration potentielle, on retrouve une estimation de l’évapotrans-pirationEto(la perte d’eau liée aux conditions climatiques). Cette dernière est basée sur les équa-tions de Penman Monteith avec la méthode définie par la FAO (Organisation des Naéqua-tions Unies pour l’alimentation et l’agriculture). La FAO fournit aussi les valeurs des coefficients culturaux (kcmin,kcmaxetkcpot) pour la plupart des grandes espèces de plante, dont la pomme de terre [Pat] [Rad].

Interc=1−e^{Kd f×lai}

FT SW=SWC/SWC_max

TransPot=Kc×Eto

pFact=min(0.8,max(0,pFactor+0.04(5−TransPot)))

Cstr=max(0,min(FT SW/(1−pFact),1))

OùKcs’obtient comme suit :

Kc=      KcminsiInterc=0

max(Kcmin,KcPot×Interc)siFtsw>0.75

KcPot×Intercsinon

Où,pFactest un facteur de réduction lié à l’évapotranspiration dépendant d’une constantepFactor.

Il est alors possible de calculer une estimation de l’évapotranspiration réelle par la formule suivante :

Transpiration=

(

Kc×Etosi pluie<0.5 0 sinon

OùKcs’obtient comme suit :

SiInterc>0

Kc=

(

max(Kcmin,KcPot×Interc×Cstr)siFtsw>0.75

KcPot×Interc×Cstrsinon

Sinon

Kc=Kcmin

Où,Kcminest le coefficient cultural minimal ,KcPot est le coefficient cultural potentiel,Cstrest

le coefficient de stress hydrique,FRW Sest le pourcentage de remplissage de la réserve utile et

Etoest l’évapotranspiration de base.

FIGURE5.12 – Évolution de l’évapotranspiration

La figure5.12montre l’évolution de l’évapotranspiration sur une parcelle de pomme de terre localisée aux Attaques près de Calais. Cette évapotransporation utilise les mesures d’une station météo placée à côté de la parcelle.

Le modèle de sol

Le calcul de la réserve utile est intimement lié à un modèle de sol. Dans une première approxi-mation, nous avons assimilé le sol à un unique réservoir. Mais, nous nous sommes aperçus assez rapidement que ce modèle avait atteint ses limites. C’est pour cela que nous nous sommes orientés vers un modèle en couches. Le sol est donc discrétisé en couche de 10 cm. Les processus de ruis-sellement, d’infiltration et de remontée capillaire sont modélisés. De plus, suite à des observations terrains, nous avons ajouté un processus de constitution de "flaques" d’eau car la période mai-juin 2016 a fait l’objet de fortes pluies ce qui a conduit à l’apparition de ce phénomène.

Les variables de sortie de ce modèle permettent d’estimer l’état de la réserve utile dans chacune des couches. SWC=

∑

∑

Où,rootdepthest la profondeur racinaire,SWC(Soil Water Content) correspond à la réserve utile,

SWCmax est la réserve utile maximum, Vol(z) correspond au volume de la couche de sol à la profondeurz etW rd(z) (Water reserve deficit) correspond la quantité d’eau manquante dans la réserve utile de la couche de profondeurz.

FIGURE5.13 – Évolution de la réserve utile (SWC)

Ce modèle de sol est en cours de validation à l’aide de capteurs de type tensiomètre. En effet, les mesures issues des capteurs permettent de comparer les sorties du modèle de sol et de faire une estimation de la réserve utile à l’aide de 3 tensiomètres placés à 3 profondeurs différentes. Par intégration des mesures sur l’horizon racinaire, il est alors possible de faire une estimation assez précise de la réserve utile. Nous avons alors montré que le modèle était plus réactif aux apports d’eau que les capteurs et qu’un écart en valeur absolue est observé. Nous allons donc passer à une autre phase : la recalibration du modèle à l’aide des mesures. Il sera alors possible d’ajuster les paramètres du sol et de la plante afin de minimiser ces écarts. De plus, les agriculteurs partenaires du projet ont identifié sur le terrain les différents stades de la plante, ce qui nous offre une autre mesure pour encore mieux ajuster les modèles. Tous ces efforts ont un unique objectif : améliorer la précision des modèles.