Modele de jabot

Les principaux défis du CropM sont de faire progresser la modélisation des cultures pour améliorer l`évaluation des impacts du changement climatique sur la sécurité alimentaire. Il est important de noter que la stratégie de travail comprend à la fois la recherche d`une excellente science et l`appui à la capacité et au renforcement des réseaux, y compris la démonstration d`évaluations d`impact améliorées avec des liens vers et en consultation avec les décideurs. Un modèle déterministe est celui qui fait des prédictions précises pour les quantités (par exemple, le poids vif des animaux, le rendement des cultures ou les précipitations) sans aucune distribution de probabilité, variance ou élément aléatoire associé. Toutefois, les variations dues à des inexactitudes dans les données enregistrées et à l`hétérogénéité du matériel traité sont inhérentes aux systèmes biologiques et agricoles. Dans certains cas, les modèles déterministes peuvent être adéquats malgré ces variations inhérentes, mais dans d`autres, ils pourraient se révéler insatisfaisants, par exemple en prévision des précipitations. Plus l`incertitude dans le système est grande, plus les modèles déterministes sont inadéquats et, contrairement à ces modèles stochastiques apparaît. Une méthodologie de paramétrage, de validation et de comparaison des modèles a été développée et illustrée par un exemple de modèles de photosynthèse foliaire. De nombreux modèles de photosynthèse foliaire ont été proposés, mais il y a eu peu de tentatives pour les comparer et déterminer leur adéquation à diverses fins. La méthodologie comprend les étapes suivantes. (1) un algorithme Marquardt modifié s`est révélé le plus efficace pour adapter les données expérimentales aux modèles et pour paramétrer les modèles.

(2) le test F a été algorithmisé pour estimer la précision quantitative des modèles. (3) l`analyse des résidus et le test d`autocorrélation des erreurs (pour les modèles avec une seule variable d`entrée) ont fourni l`évaluation qualitative des modèles. (4) le test statistique de Williams et Kloote s`est révélé efficace pour comparer les modèles. Le système d`aide à la décision pour le transfert d`agrotechnologie (DSSAT) est un programme d`application logicielle qui comprend des modèles dynamiques de simulation de croissance des cultures pour plus de 40 cultures. DSSAT est supporté par une gamme d`utilitaires et d`applications pour les données expérimentales sur la météo, le sol, la génétique, la gestion des cultures et l`observation, et comprend des exemples de jeux de données pour tous les modèles de cultures. Les modèles de simulation de cultures simulent la croissance, le développement et le rendement en fonction de la dynamique sol-plante-atmosphère. DSSAT a été utilisé pour de nombreuses applications allant de la modélisation génétique à la gestion à la ferme et de la précision aux évaluations régionales de l`impact de la variabilité du climat et du changement climatique. DSSAT est utilisé depuis plus de 30 ans par les chercheurs, les éducateurs, les consultants, les agents de vulgarisation, les cultivateurs, l`industrie privée, les décideurs et les politiques, et bien d`autres dans plus de 150 pays dans le monde. Pour en savoir plus…

Les systèmes agricoles sont caractérisés par de nombreux niveaux organisationnels. Les différents composants d`une même plante, par le biais de plantes constitutives, de fermes ou d`une région ou d`une nation agricole entière, se trouvent dans toute une gamme de systèmes agricoles.

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