I.2.- Typologie des modèles des cultures
Comme pour tout modèle, on distingue trois approches
possibles pour représenter les processus associés au
fonctionnement des cultures (Leenhardt et al, 1995 in Hadria, 2006)
:
- Approche analogue où les processus sont
représentés par d'autres processus considérés comme
similaires. La représentation analogique utilise le rapport de
similitude entre des grandeurs mesurables dans la réalité et
leurs représentants en termes de modélisation (variables et
processus associés). Dans ce type d'approche, on représente par
exemple, le transfert du flux de sève le long d'une tige de
manière similaire à un courant électrique.
- Approche empirique reliant les facteurs explicatifs aux
variables à expliquer au moyen d'une loi ajustée à des
résultats expérimentaux. De telle loi n'ayant pas
nécessairement de signification physique.
- Approche mécaniste (modèle de connaissances)
qui décrit chaque processus en accord avec les lois physiques et
biologiques qui le contrôlent. Les modèles basés sur cette
approche sont très utilisés, en particulier, en raison de leur
capacité à prendre en compte des conditions aux limites
complexes.
Les modèles seront transitoires ou permanents selon
que l'on prendra en compte ou non une variation des variables
modélisées au cours du temps. Ils seront distribués ou
agrégés selon que l'on introduira ou non une variabilité
spatiale de leurs paramètres. En regard des différents niveaux de
complexité des processus simulés et /ou de la précision
attendue, un modèle des cultures peut regrouper les trois approches
décrites auparavant.
La simplification mises en oeuvre dans les modèles
sont liées, d'une part aux limites de connaissances concernant certains
phénomènes biophysiques, et d'autre part à la
simplification ou à l'élimination délibérée
de certains processus considérés moins importants aux
échelles d'espace et de temps considérées ou à
l'objectif fixé. Pour les modèles des cultures comme STICS, qui
combinent les trois types d'approches précitées, ces
échelles sont généralement la parcelle et le jour
(Hadria, 2006).
I.3.- Etapes de simulation
La réussite d'un travail de simulation dépend
fortement de la stratégie suivie par le modélisateur ou
l'utilisateur. La qualité du résultat final est directement
liée à la robustesse de cette stratégie.
Indépendamment du domaine d'application d'un modèle, les
principales règles à respecter pour réussir un travail de
simulation peuvent être résumées comme suit :
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