2.1.2.4 Relevédes variables
pluviométriques
Le choix des variables climatiques repose sur les
résultats de travaux antérieurs réalisés sur la
station Arvalis - Institut du Végétal du Magneraud (Bouthier,
1997). Ils suggèrent un effet déterminant de la
pluviométrie dans les 10 à15 jours après l'apport,
àtravers une mise en solution puis mise
12
Teneur en azote critique du blé
tendre
Teneur en azote
0 1 2 3 4 5
1,56 t/ha
4,4%
%N = 5,35MS(-0,442) Carence en azote
0 5 10 15
MS (t/ha)
Figure 2.1 - Courbe de dilution critique %Nc
= 5.35 · MS-0.442 avec
%Nc maximum à 4,4% pour une MS de 1,56 t
· ha-1, pour des biomasses
mesurées entre Z10 et Z65 (Justes et al., 1994). Au dessus de la courbe
le peuplement est en situation de consommation de luxe, en dessous en situation
de carence pour la production de biomasse
à disposition racinaire de l'azote de l'engrais. Pour
tenir compte du bilan hydrique, le champ des variables étudiées
est élargi àla pluviométrie efficace : la
différence entre la pluviométrie journalière et
l'évapotranspiration (équation 2.10). Huit variables sont
calculées : les cumuls de pluies sur 5, 10, 15 ou 20 jours après
l'apport et les pluies efficaces exprimées en mm sur les mêmes
périodes de calcul. Le réseau de stations et les bases de
données de Arvalis - Institut du Végétal permettent de
disposer d'informations météorologiques complètes de
manière localisée. Les données sont relatives à un
site, en référence à une date, donc les données
pluviométriques sont constantes pour un site et une date d'apport.
Pe = P - ETP (2.10)
- Pe : pluviométrie efficace (mm);
- P : pluviométrie (mm);
- ETP : évapotranspiration potentielle
2.1.3 Élaboration du jeu de données pour
l'étude du CAU
Les données initiales sont contenues dans une base de
données Arvalis - Institut du Végétal. On édite une
table par essai qui croise des parcelles en lignes et des colonnes de mesures
aux stades auxquels elles ont étéréalisées. Ce
premier format de données est rendu nécessaire pour
l'exploitation des données pour d'autres travaux au sein d'Arvalis -
Institut du Végétal. A ` partir des 38 tables on en construit une
commune aux essais oùune ligne correspond àl'ensemble des mesures
d'une parcelle d'un essai à une date donnée à laquelle on
intègre l'ensemble des variables calculées. Ce jeu de
données est le jeu de données brutes, à partir duquel on
peut suivre l'évolution des variables (cinétiques). Enfin, on
souhaite expliquer le CAU à la récolte, on transforme donc le jeu
de données pour qu'àun CAU correspond l'ensemble des valeurs des
variables explicatives déterminées au moment de l'apport (fig.
2.2, extrait du jeu de données en annexe III).
|
Base de données
Arvalis
Institut du végétal
|
Essai 38
Essai 37
Parcelle x mesure par stade
Parcelle x mesure par stade
Parcelle x mesure par stade
Essai
Parcelle x mesure par stade
Essai 1
Parcelle x mesure par stade
Essai 2
Mesure
(Essai bloc
date organe)
X
Variables
(MS - %N -
récolte)
CAU
(Essai - parcelle - rang apport)
X
Variables
(caractéristiques
essai f
modalité,
VCi, INN,
pluviométrie)
Base de données
Format destiné à Données
Données de l'étude
I Arvalis - Institut II brutes III
du végétal (cinétiques)
13
Figure 2.2 - Construction des jeux de données
2.2 Exploration et compréhension du jeu de
données
Les données disponibles vérifient-elles les
connaissances acquises au sujet du CAU? Quelles méthodes statistiques
déployer pour extraire l'information puis construire un modèle
explicatif du CAU? La VC, les variables pluviométriques, l'INN sont des
effets fixes qu'on souhaite quantifier. De la même manière on peut
être amenéàconsidérer des variables liées
àl'implantation de la culture, ou d'autres variables relatives
àla fertilisation qui pourraient expliquer le CAU (par exemple la forme
du
fertilisant employé). En revanche, l'année, le site
et le bloc sont des effets aléatoires et les données
àl'intérieur d'un groupe sont corrélées,
ce qui ne sera pas sans impact dans la construction de modèles.
Notons que ces effets sont hiérarchisés : chaque
année a ses essais et chaque essai a ses blocs (tab. 2.1, page 8).
| 
