Utilisation de la prévision saisonnière en agriculture
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- Damien Langevin
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1 Utilisation de la prévision saisonnière en agriculture T2m PS ARPEGE Olivier DEUDON Nicolas CANAL
2 Contexte Evolution du rendement des principales céréales cultivées en France entre 2000 et 2013 : La prévision saisonnière du temps permet d obtenir de bonnes prévisions en agriculture (Cantelaube et Terres, 2005) et en hydrologie (Singla et al., 2012). 2
3 Méthodologie Utilisation du modèle de croissance du blétendre d ARVALIS Institut du Végétal : Données issues de la méthode fréquentielle Données de prévision saisonnière du temps «descendues d échelle» Forçages météorologiques Paramètres d entrée Réserve utile maximale : 140 mm Type de sol : Limono-argileux Données de culture Variétéde blé: Soissons Date de semis : 20 octobre 3
4 Méthodologie Prévision des stades phénologiques avec la méthode fréquentielle : Début de la simulation : 1 ier août 1999 Date de semis : 20 oct /2000 Début prévision : 1 ier février 2000 Date prévue : 17/ etc 1999 Fin de la simulation : 31 août /05 20/05 02/05 Médiane fréquentielle pour l année 2000 : 19/05 forçage météorologique année en cours 20 forçages météorologiques sur 20 dernières années 4
5 Multi-modèles Membres de atmosphériques la prévision Simulations multimodèles Simulations modèle unique ARPEGE (MF) IFS (ECMWF) HadGEM2 (UKMO) ECHAM5 (IFM-GEOMAR) ECHAM5 (CMCC-INGV) Méthodologie Données issues du projet ENSEMBLES : 5 x 9 membres «hindcasts» Résolution 2.5 (~250 km) Dates d initialisation 1 er février 1 er mai 1 er août 4 mois 1 er novembre 6 mois Echéances 7 mois 14 mois 5
6 Méthode de descente d échelle : Méthodologie K Analyse ARPEGE T2m grille une correction statistique du biais Analyse T2m interpolée sur la grille 8 x 8 km 6
7 Méthodologie Domaine où l apport de la prévision saisonnière est étudiée: 47 N Chaque site correspond àun point de la maille SAFRAN : Point le plus proche des stations météorologiques. En rouge, la délimitation des régions Nord / Sud avec un nombre de sites équivalent. Carte des 199 sites étudiés 7
8 Calendrier cultural simulé: 1 er août 1 er oct. 1 er déc. 1 er févr. 1 er mars 1 er avril 1 er mai 1 er juin 1 er juillet 1 er août semis e1c 2N méiose floraison maturité récolte épiaison grain-laiteux état état état RU RU RU Remplissage de la réserve utile somme du drainage entre semis et e1c somme des Tmin inf. à0 C entre semis et e1c Méthodologie somme des RR tot. entre e1c et 2N somme du déficit hydrique entre 2N et épiaison somme des Tmoy supérieures à0 C entre e1c et épiaison somme des Tmin inf. à0 C entre e1c et 2N état RU somme des Tmax sup. à 25 C entre méiose et floraison somme des précip entre grainlaiteux et maturité somme des Tmin inf. à14 C entre épiaison et maturité Nombre de jours où Tmax sup. à25 C entre maturitéet grainlaiteux 8
9 Résultats Evaluation déterministe -Comparaison«PS»vs.«fréquentiel»: Simulation PS :«Multi-modèles Quantile-Quantile 6 mois» stades phénologiques variables hydriques variables thermiques Score système «PS»>Score système «fréquentiel» Score système «PS»~Score système «fréquentiel» Score système «PS»<Score système «fréquentiel» 9
10 Résultats Evaluation déterministe -Comparaison «PS»vs. «fréquentiel»: Région Nord stades phénologiques variables hydriques variables thermiques Score système «PS»>Score système «fréquentiel» Score système «PS»~Score système «fréquentiel» Score système «PS»<Score système «fréquentiel» 10
11 Résultats Evaluation probabiliste -Comparaison «PS»vs. «fréquentiel»: stades phénologiques Score système «PS»>Score système «fréquentiel» Score système «PS»~Score système «fréquentiel» Score système «PS»<Score système «fréquentiel» 11
12 Résultats Evaluation probabiliste -Comparaison «PS»vs. «fréquentiel»: Région Nord stades phénologiques Score système «PS»>Score système «fréquentiel» Score système «PS»~Score système «fréquentiel» Score système «PS»<Score système «fréquentiel» 12
13 Conclusions L approche multi-modèles améliore la qualité des prévisions. Une méthode de descente d échelle est obligatoire Difficultés pour prévoir les variables hydriques contrairement aux variables thermiques et aux dates de stades phénologiques. La prévisibilitédevient limitée au-delàde 4 à5 mois. De meilleurs résultats sont obtenus sur la région Nord. La prévision saisonnière du temps est plus performante que la méthode fréquentielle lorsqu elle est utilisée de façon probabiliste. 13
14 MERCI DE VOTRE ATTENTION
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