Analyse de la performance agroenvironnementale des systèmes de cultures d'association légumineuses céréales face aux changement climatiques. Calibration et validation de la nouvelle version du modèle STICS intercrop
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2024-12-09
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Face aux défis du changement climatique et à la raréfaction des ressources, l’optimisation des
systèmes de culture est essentielle pour garantir la durabilité de l’agriculture. Afin de mieux
comprendre les relations complexes qui les régissent, la modélisation des systèmes de culture
apparaît comme un outil indispensable. Cette étude examine les systèmes de culture en zones
semi-arides, en se concentrant sur la performance agro-environnementale des systèmes de
rotation légumineuses-céréales dans le contexte du changement climatique. L’objectif de ce travail est de calibrer la nouvelle version du modèle STICS afin de simuler le blé dur et le pois chiche en monoculture et en association, tout en évaluant la robustesse du modèle pour différentes variables. La calibration utilise les données de quatre campagnes agricoles. Les résultats obtenus ont montré une précision prédictive modérée à élevée pour le blé dur en monoculture, pour des variables clés telles que l'Indice de Surface Foliaire (LAI) avec une efficacité de modèle (EF) de 0,591, la biomasse sèche (Masec) avec un EF de 0,783, et la profondeur racinaire (Zrac) avec un EF de 0,706. Pour la simulation du blé dur en association, la biomasse sèche (Masec) a montré un EF de 0,34. En revanche, pour le pois chiche en monoculture, l'Indice de Surface Foliaire (LAI) et la biomasse sèche (Masec) ont été mal reproduits par le modèle, avec une faible efficience. Cependant, la profondeur racinaire (Zrac) a montré une efficacité de modèle (EF) acceptable de 0,371. Néanmoins, les performances du modèle étaient modérées à forte pour la simulation de l’azote absorbé par plante (Qnplante), tant pour le blé dur que pour le pois chiche, en monoculture comme en association (blé-pois chiche). En conclusion, cette étude souligne l'utilité du modèle STICS pour simuler les systèmes de culture en monoculture et en association, tout en identifiant des pistes d'amélioration pour certaines variables, dans le but d'optimiser la gestion des systèmes de culture en zones semiarides.