Calibration et validation du model STICS sur le système de culture en association pois chiche-blé dur en zone de production céréalière semi-aride

Abstract

Les systèmes de culture associés céréales légumineuses possèdent plusieurs avantages et permettent d’améliorer la production et d’assurer sa durabilité. Afin de comprendre les relations complexes dans ce système, la modélisation des systèmes de cultures constitue un enjeu majeur. L’objectif de notre étude est d’utiliser le modèle STICS et les fichier calibrés par Kherif et al., 2022 pour évaluer et valider le modèle pour la simulation des neufs variables étudiées dont deux sont liés au sol et sept liés au végétal, et ce durant le cycle du blé dur et du pois chiche cultivés en monoculture et en association, dans l’étage bioclimatique semi-aride plus précisément au niveau de la station de l’ITGC de la wilaya de Sétif conduit en pluviale et soumis à trois doses d’azote différentes. Cependant, les résultats de l’évaluation initiale ont nécessité une re-calibration pour améliorer la simulation du modèle en utilisant les données de trois campagnes agricoles 2018/2019, 2019/2020 et 2020/2021. Les résultats obtenus étaient satisfaisants pour la majorité des variables chez les monocultures et les cultures associées. En effet, le modèle a présenté de bons résultats pour la majorité des variables liées au végétal telles que l’indice de surface foliaire (LAI), la biomasse aérienne sèche (Masec) et la profondeur racinaire (Zrac) (0.6<EF<0.74). Pour les variables liés au sol, l’humidité (Resmes) été très bien reproduite par le modèle avec des efficiences élevé 0.75<EF<0.881, par contre l’azote du sol (Azomes) a été mal reproduit par le modèle avec des efficiences faible -0.8<EF<-0.49 et des erreurs très élevées NRMSE >107.479%. Par ailleurs, afin d’assurer la fiabilité des résultats obtenus, une validation a été effectuées en évaluant le modèle sur de nouvelle données d’une autre campagne 2021/2022. Les résultats obtenus ont démontré que le modèle a pu être validé pour trois variables dont deux sont liés au végétal représenté par la biomasse fraiche (Mafrais) et la hauteur des plants (0.75<EF<0.881) avec de faibles erreurs 13.992%<NRMSE<25.786% et une variable est lié au sol qui consiste à l’humidité (Resmes). Cette dernière a présenté une excellente efficience (0.886<EF<0.955) et des erreurs faibles 11.342%<NRMSE<16.101%. Enfin, selon les résultats obtenus à partir de la calibration et de la validation, on a remarqué que les doses d’azote n’affectent pas la simulation du modèle pour les différentes variables.