Stics en quelques mots





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STICSEKOA ?
Nadine Brisson

STICS en quelques mots



STICS est un modèle de fonctionnement des cultures à pas de temps journalier. Ses variables d’entrées sont relatives au climat au sol et au système de culture. Ses variables de sortie sont relatives à la production (quantité et qualité), à l’environnement et à l’évolution des caractéristiques du sol sous l’effet de la culture. L’objet simulé est la situation culturale pour laquelle on peut définir de façon déterministe un milieu physique et un itinéraire technique homogènes. Les grands processus simulés sont la croissance et le développement de la culture ainsi que les bilans hydrique et azoté. Les formalisations choisies reposent le plus souvent sur des analogies connues ou sur la simplification de formalisations plus complexes.
STICS a été conçu comme un outil de simulation opérationnel en conditions agricoles. Son principal objectif est de simuler les conséquences des variations du milieu et du système de culture sur la production d’une parcelle agricole ou sur l’environnement. Il a aussi été conçu comme un outil de travail, de collaboration et de transfert des connaissances vers des domaines scientifiques connexes.
STICS est développé, depuis 1996, à l’unité de bioclimatologie de l’INRA d’Avignon, avec l’appui de l’unité d’Agronomie de l’INRA de Laon. Il ne s’agit pas réellement d’un nouveau  modèle ; quelques parties sont originales mais la plupart des autres parties font appel à des formalismes classiques ou sont issues de modèles existants. De nombreux collègues principalement de l’INRA mais aussi du CIRAD, du CEMAGREF et des Instituts Techniques participent à son développement. L’originalité de cet outil réside dans :

  • sa généricité : adaptabilité à de nombreuses cultures (blé, mais, soja, sorgho, lin, prairies, tomate, betterave, tournesol, pois, colza, fraisier, carotte, laitue,… )

  • sa robustesse : capacité à simuler des conditions pédoclimatiques variées sans générer de biais importants, au détriment parfois de la précision locale.

  • sa modularité « conceptuelle » : possibilité d’ajouter de nouveaux modules (ex : volatilisation de l’ammoniac, fixation symbiotique de l’azote, mulch végétal, sols caillouteux, résidus organiques multiples…). Cette modularité a pour objectif de faciliter les évolutions ultérieures.

  • sa convivialité informatique : interface utilisateur sous Windows

  • le contexte de communication interne et externe généré par STICS : réunions d’utilisateurs, réponse « en ligne » aux problèmes d’utilisation, cadre juridique,…


Ces qualités ont conduit beaucoup de partenaires externes (Instituts Techniques, CEMAGREF, CIRAD,…) à choisir STICS comme principal outil de modélisation ou à l’utiliser en complément d’outils plus spécifiques de leurs champ de compétence.

Un modèle de culture parmi tant d’autres !
Les modèles de simulation de culture, dont les principes ont été énoncés par de Wit 1(1978), se sont multipliés au sein de la communauté scientifique internationale (Whisler et al. ,1986 ; Bonhomme et al., 1995). Ne serait-ce que pour le blé et le maïs, les modèles les plus utilisés sont : CERES-Wheat (Ritchie et Otter, 1984), CERES-Maize (Jones et Kiniry ,1986), ARCWHEAT (Weir et al., 1984), SWHEAT (Van Keulen et Seligman ,1987), CORNGRO (Childs et al., 1977), SIMTAG (Stapper, 1984). Il existe aussi des modèles génériques qui s’appliquent à plusieurs espèces moyennant une modification des paramètres spécifiques de la culture : DAISY (Hansen et al., 1990), SOILN (Eckersten et Jansson, 1991), EPIC (Williams et al., 1984, 1989), WOFOST (Van Diepen et al., 1989). Malgré la notoriété et la disponibilité de ces modèles, de nouveaux modèles sont régulièrement proposés dans la littérature (McMaster et al., 1991 ; Brisson et al., 1992 ; Amir et Sinclair, 1991a,b ; Maas, 1993 ; Hunt et Pararajasingham, 1995).
Une telle abondance de travaux montre que l’adaptation d’un modèle à un milieu naturel particulier ou à une nouvelle problématique nécessite le plus souvent de changer les formalismes utilisés voire de modifier les processus simulés. Il n’existe pas de  modèle universel (Sinclair et Seligman, 1996) . Parfois, les modèles de culture sont également considérés comme des « lieux privilégiés » pour incorporer les innovations de la recherche agronomique. A ce titre, ils concentrent les idées des différentes écoles de pensées.
Leur motivation est cependant bien opérationnelle et les applications des modèles de culture sont effectives (Boote et al., 1996). Rao et Rees (1992), Dai et al. (1993) et Stutzel (1995) montrent que les modèles peuvent aider l’agriculteur à prendre des décisions en matière d’irrigation, de choix de date de semis ou de raisonnement de la fertilisation azotée. Leur utilisation à l’échelle intra-parcellaire dans le cadre de l’agriculture de précision se développe également (Bruckler et al, 2000). Les modèles de culture sont aussi largement utilisés à l’échelle régionale pour des applications agricoles ou environnementales : Varcoe (1990), Jonhson et Cramb (1991), Van Lanen et al. (1992), Singh et Thorton (1992), Lal et al. (1993), Moen et al. (1994). Enfin l’estimation des risques climatiques s’appuie généralement sur des modèles de culture : par exemple Hammer et Muchow (1994) ou Wolf et Van Diepen (1994).
Bien qu’il existe beaucoup de similitudes entre les modèles de simulation de culture, on oppose souvent les modèles empiriques et les modèles mécanistes. Comme l’ont précisé Whisler et al. (1986), les premiers ont de bonnes propriétés prédictives à l’intérieur de leur domaine de validité tandis que les seconds ont de bonnes capacités d’extrapolation. Les uns reprochent aux modèles à tendance empirique le manque de fondement mécaniste des fonctions utilisées ; les autres reprochent aux modèles à tendance mécaniste le nombre élevé des paramètres d’entrée, la difficulté à renseigner ces paramètres et les temps de calcul trop longs, en particulier pour les modèles qui utilisent des procédures numériques (CORNGRO, DAISY par exemple). En réalité, la frontière entre modèles mécanistes et empiriques n’est pas absolue, car les modèles sont constitués de sous-modèles plus ou moins mécanistes. Il est fréquent qu’un modèle soit « déséquilibré », c’est à dire empirique pour certains processus et mécaniste pour d’autres processus (Monteith, 1996). Ce déséquilibre est tout simplement l’empreinte de l’équipe de recherche qui a développé le modèle et de l’objectif qu’on lui assigne (exemple d’EPIC originellement développé pour des problèmes d’érosion). Cela n’est pas gênant tant que le modèle est utilisé pour le même objectif, mais peut entraîner des divergences sérieuses lorsqu’on l’utilise à d’autres fins ou dans d’autres conditions de milieu.. Pour éviter un tel déséquilibre, il est indispensable que différents spécialistes travaillent ensemble au développement du modèle.
Pour situer STICS (Simulateur mulTIdisciplinaire pour les Cultures Standard) dans ce qui est devenu le monde de la modélisation des cultures, il est difficile de se référer aux classifications proposées par différents auteurs : fonctionnel ou mécaniste (Addiscott et Wagenet, 1985), simple ou complexe (Boote et al ., 1996), empirique ou mécaniste (Whisler et al., 1986), modèle pour la science ou modèle pour l’engineering (Passioura, 1996),…En effet ces qualificatifs sont très subjectifs et n’ont pas le même sens selon les compétences et l’expérience des utilisateurs : par exemple un spécialiste de la photosynthèse jugera empirique ou fonctionnel le compartiment croissance du modèle alors qu’un économiste trouvera ce même compartiment mécaniste voire complexe.
Nous préférons donc définir STICS par le système et les sous-systèmes qu’il décrit, le type de formalismes qu’il utilise et surtout ses objectifs d’utilisation qui nous ont conduit à privilégier les critères de robustesse, de généricité, de modularité et de convivialité (cd paragraphe précédent).

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