Évaluation de la simulation à long terme sur STICS de la production de biomasse et de la nutrition azotée d’orge de printemps et de fléole des prés cultivés dans deux zones de production agricole du Québec (Canada)
Bibliographic record
Abstract
L’orge de printemps (Hordeum vulgare L.) et la fléole des prés (Phleum pratense L.) sont des cultures de première importance économique pour la Province du Québec et d’autres régions de climat continental froid et humide (Amérique du Nord, les pays nordiques…). Les modèles sol-culture sont des outils puissants capables de calculer de nombreuses variables d’intérêt agronomique et environnemental. Ils sont conçus pour simuler les interactions complexes entre les cultures, l'eau et l'azote (N) du sol dans le continuum sol–plante–atmosphère. Entre autres modèles, STICS est un modèle sol–culture basé sur les processus, qui a été développé initialement pour des conditions agropédoclimatiques de régions tempérées. Cependant, étant un modèle générique, il est possible de l’adapter aux conditions d’autres agrosystèmes.Les objectifs de cette thèse étaient d’analyser et d’élargir le domaine d’application de STICS à ces deux cultures d’importance économique cultivées dans des conditions agropédoclimatiques de la province de Québec et d’évaluer les performances prédictives du modèle sur des simulations sur le long terme. Cette thèse est une contribution à l’étude de la généricité de STICS pour des agrosystèmes québécois. Outre le contexte climatique, l’originalité de ce travail porte sur les cultures étudiées, orge de printemps et fléole des prés, et le nombre d’années successives de simulations en continu (sans réinitialisation annuelle). Les performances prédictives de STICS ont été analysées pour la production de biomasse aérienne annuelle, sa teneur en N et la quantité de N exporté pour i) une monoculture d’orge de printemps de 31 ans cultivée avec deux modes de travail du sol et fertilisée avec deux sources de N différentes (engrais azoté minéral et lisier de vaches laitières) ; et ii) une prairie de fléole des prés de 8 ans, fertilisée chaque année avec quatre doses d’engrais azoté minéral (0, 60, 120, 180 kg N ha-1). Nous avons utilisé les bases de données de deux dispositifs expérimentaux au champ d’Agriculture et Agroalimentaire Canada.Pour la monoculture d’orge, la procédure de calibration de STICS a nécessité l'ajustement des paramètres de cultivar en particulier, confirmant ainsi la généricité de la plupart des paramètres des plantes définis dans STICS. Les valeurs simulées sur une période de 31 ans se sont révélées être correctement en accord avec les valeurs observées des variables d’intérêt pour les différents traitements, mais avec une plus grande dispersion pour la nutrition azotée. Les résultats de la simulation des attributs de la production végétale au moment de la récolte étaient plus précis pour les années où les précipitations étaient proches de la normale. Pour la prairie de fléole des prés suivie pendant 8 ans, la correspondance entre les valeurs observées et simulées était satisfaisante pour la première coupe effectuée au printemps. STICS a correctement simulé l'effet positif de la dose de fertilisation azotée sur la production de biomasse et la nutrition azotée des plantes. Néanmoins, les valeurs simulées étaient surestimées par le modèle en l’absence de fertilisation azotée. Si l’on excepte cette situation très particulière, non représentative des pratiques agronomiques, les performances de STICS sont donc satisfaisantes dans le contexte dans le contexte des deux essais au champ étudiés. De plus, STICS a bien reproduit la tendance à la baisse de la productivité de la fléole des prés observée en fonction de l'âge de la prairie. Les résultats ont montré que cette baisse de rendement au fil du temps est fortement corrélée à la réduction de la réserve métabolique dans les organes de réserve.En conclusion, ce travail de thèse a montré l’applicabilité et la fiabilité du modèle STICS pour la simulation sur le long terme de la production de biomasse et de la nutrition azotée d'orge de printemps et de la fléole des prés dans des conditions agropédoclimatiques de la Province de Québec.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".