Sensitivity analysis of a crop simulation model, STICS, in order to choose the main parameters to be estimated | Analyse de sensibilité d'un modèle de simulation de culture (STICS), pour comprendre la précision nécessaire lors de l'estimation des paramètres

Французский. Le présent travail a pour but de mettre au point et d'utiliser une méthode d'analyse de la sensibilité d'un modèle de simulation de culture à ses paramètres internes, dans le but de fournir des éléments de choix des paramètres à estimer. L'ensemble de l'étude est constitué par l'analyse des variabilités créées sur des variables internes ou les variables de sortie par des variations imposées aux paramètres. Il s'agit donc en utilisant des outils simples d'analyse de variance de savoir quelle part de variabilité provient de chaque paramètre. Des conditions variées de simulation ont été groupées, de façon à dégager, si possible, des effets indépendants des conditions de simulation. Le travail a été partagé en deux étapes: dans une première étape, on a comparé l'effet de paramètres internes à chaque module sur une variable de sortie de ce module et analysé leur effet sur les variables de sortie externes, ensuite on a tenté de voir quels modules sont importants pour chacune des variables de sortie. Du point de vue des méthodes, on a montré que le fait de grouper des situations pour donner une estimation de la sensibilité dans des conditions multiples est correct tant que l'effet des conditions n'est pas prépondérant. S'il l'est, le fait de grouper peut masquer des effets significatifs différents des paramètres selon les conditions. L'analyse simultanée de l'effet de plusieurs paramètres permet à la fois de montrer leurs éventuelles interactions (ou corrélations) et les classer selon leur importance dans un module. Quelques paramètres ont très peu d'influence, dans toutes les circonstances, on peut donc leur porter moins d'attention. Les résultats principaux incitent à la prudence: beaucoup de paramètres n'agissent que dans certaines conditions, on doit donc se placer dans ces conditions pour estimer le paramètre correspondant. L'action d'un paramètre dépend aussi de la variable de sortie observée, on doit donc choisir les paramètres à ajuster en fonction de la variable d'intérêt. L'étude intermodule montre que les paramètres des modules de production potentielle agissent tous sur le rendement et sur la consommation d'eau, mais pas sur les quantités d'eau drainée et d'azote lessivé. Au contraire, les paramètres des modules d'effet des stress agissent sur toutes les variables de sortie, et particulièrement sur l'eau drainée et l'azote lessivé. Parmi les paramètres étudiés ceux qui ont une action très systématique sont la capacité au champ et ceux du module d'enracinement