Validation d un modèle de bilan hydrique en vigne enherbée

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Validation d un modèle de bilan hydrique en vigne enherbée Méthodologie, résultats, perspectives Xavier Delpuech, IFV Christian Gary, INRA Montpellier UMR SYSTEM 1

Historique Bilan hydrique sur sol nu (Lebon et al.,2003) + prise en compte enherbement et ruissellement (Thèse Florian Celette, 2007) Validation du modèle par l IFV (2008-2009) Transfert et diffusion (IFV) 2

Principes généraux du modèle transpiration pluies évapotranspiration ruissellement évaporation du sol nu ruissellement Pluie infiltrée Compartiment herbe Compartiment vigne Drainage (Celette, 2007) 3

Entrée et sorties du modèle PARAMÈTRES DONNÉES MÉTÉOROLOGIQUES Pluie, température et ETP journalières MODÈLE DE BILAN HYDRIQUE ASWen mm 0 50 100 150 200 SORTIES DU BILAN HYDRIQUE Flux Stocks d eau Contrainte hydrique janv.-2002 janv.-2003 janv.-2004 janv.-2005 4

Démarche de validation Analyse de sensibilité Validation sur jeux de données indépendants existants 5

Analyse de sensibilité Sur jeu de données initial, analyse OAT avec variation arbitraire de +/- 10% FTSW 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Kmax=valeur référence Kmax de référence-10% Kmax de référence+10% janv. févr. mars avr. mai juin juil. août sept. oct. nov. déc. 6

Analyse de sensibilité Influence sur la FTSW Influence Avant dbr Dbr-flo Flo-fer Fer-ver Ver-réc. Après rec. Moyenne 2-3% Moyenne à Forte 3-5% Forte >5% ASWhinit TTSWh TTSWv ASWvinit CN CN kmax LAItonte P TTSWv CN ddkmax p U TTSWv Kmax CN ddkmax P U TTSWh TTSWv Kmax CN FTSWvregulTR P U Kmax CN CN2 3 paramètres clés à bien calibrer résultats cohérents avec ce qui est attendu 7

Principes généraux du modèle ruissellement transpiration Coefficient maximal d interception du rayonnement (Kmax) évaporation du sol nu pluies Coefficient de ruissellement (CN) Pluie infiltrée évapotranspiration Compartiment herbe ruissellement Compartiment vigne Drainage Quantitéd eau maximale disponible pour la vigne (TTSW) (Celette, 2007) 8

Paramétrage 3 paramètres à bien estimer : Kmax : calculé / gabarit de la vigne, porosité du feuillage, orientation des rangs, position géographique => «sous modèle» TTSWv : Calculée à partir d observations de suivi hydrique du sol Optimisée à partir d observations de potentiel de base Calculée à partir d observation pédologique (texture, teneur en cailloux, profondeur ) CN : pas de méthode 9

Analyse de sensibilité Quelques questions méthodologiques : Méthodologie? Analyse de sensibilité multiparamètres? Sensibilité en modèle dynamique Comment prendre en compte l effet du jeu de données météo? Typologie des années? Impact sur la précision, sur l erreur attendue? De même effet du jeux de paramètres? 10

Analyse de sensibilité Année humide Année sèche TTSW avant dbr dbr-flo flo-fer fer-ver ver-réc après rec 264,75 14,8% -4,8% -20,1% -35,3% -31,0% 3,0% 282,4 13,9% -3,4% -14,6% -27,4% -24,9% 1,1% 300,05 11,9% -2,2% -10,0% -20,1% -18,7% 0,1% 317,7 9,4% -1,1% -6,4% -13,1% -12,4% -0,3% 335,35 5,3% -0,2% -3,0% -6,5% -6,2% -0,3% 353 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 370,65-4,7% -0,6% 1,5% 4,5% 4,8% 0,1% 388,3-9,0% -5,0% -3,6% -0,6% 1,1% -2,6% 405,95-12,9% -8,9% -8,1% -5,0% -2,0% -5,2% 423,6-16,4% -12,7% -12,4% -9,3% -5,4% -7,9% 441,25-19,7% -16,1% -16,1% -12,6% -7,9% -10,1% 11

Validation Recherche de jeux de données indépendants, pluriannuels : sollicitations partenaires R&D (chambres agriculture, unités INRA ) Nécessité d un suivi du stock en eau du sol (sondes à neutrons, suivi gravimétrique) (+ flux + contrainte hydrique en option) 12

Paramétrage : CN ruissellement Méthodologie : optimisation du paramétrage (minimisation de la MSE) et comparaison valeurs simulées et observées Puisserguier D Puisserguier E MSE 50 100 150 200 MSE 20 40 60 80 100 120 140 70 75 80 85 90 95 70 75 80 85 90 95 13

Paramétrage TTSW : calculée à partir des données observées d humidité du sol Kmax : calculé à partir des informations de gabarit, porosité, densité. 14

Comparaison valeurs observées et simulées Proportion d eau dans le sol (FTSW = ASW/TTSW) Valeurs observées : mesures d humidité du sol Mesure de potentiels de base transformés en FTSW via la relation établie par Pellegrino et al., 2003 1.0572 * exp(5.3452 * x) 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 0.0-0.2-0.4-0.6-0.8-1.0 Potentiel de base (mpa) 15

Enherbé FSTW 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 FTSW FTSW/sondes FTSW/pot. base janv.-2000 janv.-2001 janv.-2002 janv.-2003 janv.-2004 janv.-2005 janv.-2006 Désherbé FTSW 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 FTSW FTSW/sondes FTSW/pot. base janv.-2000 janv.-2001 janv.-2002 janv.-2003 janv.-2004 janv.-2005 janv.-2006 16

Résultats validation 17

Conclusions validation Progrès par rapport à la version précédente Information dynamique et continue, mais qui peut être ponctuellement pris en défaut (si ruissellement mal évalué par exemple) Difficultés du paramétrage 18

Validation : question méthodo Erreur sur les observations? (exemple / potentiel de base) Comment intégrer dans la validation le niveau de précision souhaitée? Utilisation des données à la fois pour le paramétrage (calcul TTSW) ET pour valider le modèle 19

Perspective de développement du modèle Mise en ligne sous forme de cartographie, à l échelle régionale. Mise en ligne de l outil (experts) Intégration dans un OAD «entretien des sols» (experts + viticulteurs) 20