Stics en quelques mots





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STICS : à quoi ça sert ?




STICS et « la science »



On peut citer trois fonctions « scientifiques » de STICS qui peuvent s’appliquer en théorie à tous les modèles de culture mais qui sont effectives dans le groupe STICS :



  • L’intégration des connaissances élémentaires et la gestion des interactions : dans un contexte agricole de limitation des intrants (environnement, qualité,…), il est difficile de raisonner les intégrations entre les mécanismes sans l’aide d’un modèle. Ainsi STICS apparaît un outil intéressant pour les recherches agronomiques (2 thèses en cours sur les systèmes de culture) ou pour évaluer l’impact agronomique de certains mécanismes (photosynthèse de l’épi, interception de la pluie par le feuillage,…).

  • Le transfert de connaissance vers des disciplines voisines : ces transferts nécessitent souvent de faire appel à des formalismes simples ou à des analogies, c’est pourquoi STICS présente un intérêt même pour des scientifiques faisant de l'analyse fine de mécanismes pour simuler la partie du système qu’ils ne connaissent pas.

  • L'aspect heuristique, c’est-à-dire « qui fait découvrir ». Par ses dysfonctionnements, le modèle met en évidence des zones d’ombre ou des nouvelles pistes de recherche. Toute la recherche de généricité de STICS peut être mise dans cette rubrique. On voit également apparaître des utilisations de STICS visant à mettre en évidence des interactions génotype x environnement.



Les applications de STICS



Voici quelques exemples d’utilisations finalisées de STICS :
A l’échelle parcellaire

  • Diagnostic agronomique (ex : influence du travail du sol et de l'irrigation sur bananier)

  • Diagnostic environnemental (ex : influence de l ’hétérogénéité des sols d ’une parcelle sur le lessivage des nitrates ou sur l’irrigation )

  • Test d ’itinéraires techniques (calendriers d ’irrigation sur maïs en Poitou-Charentes : COGITO ; optimisation de la conduite des cultures intermédiaires)


A l’échelle régionale

  • Etudes de potentialités du milieu (classement de sols de la région du Comtat Venaissin)

  • Diagnostic agronomique (initialisation ou paramétrage du modèle par des données de télédétection)

  • Diagnostic environnemental (lessivage des nitrates à l ’échelle d ’un bassin versant ou d ’une région par couplage avec un modèle hydrologique)

  • Estimations de productions (projet ISOP sur la production fourragère française)

A cette échelle interviennent des questions spécifiques de spatialisation, qui devraient faire l’objet de réflexions méthodologiques.
Que ce soit dans le cadre d’applications scientifiques ou d’applications finalisées, STICS peut être couplé à d’autres modèles ou à d’autres interfaces que sa propre interface utilisateur : SIG, SGBD,…

Les limites de STICS





  • Son domaine de validité . Il peut se définir de plusieurs façons au travers diverses questions : dans quels milieux de sol et de climat ?, pour quels génotypes ?, pour évaluer quelle technique ? peut-on utiliser le modèle. La nature des mécanismes simulés dans STICS répond en partie à la question du domaine de validité ; certaines combinaisons milieux X techniques sont ainsi exclues de son champ d'utilisation. Par exemple, le modèle ne simulant pas la dynamique du phosphore et du potassium dans le système sol-plante : toute diminution des rendements liée à des carences de la plante en ces éléments ainsi que les techniques visant à les rectifier sont hors du domaine de validité.




  • Ses variables de sorties. Les mécanismes simulés dans les modèles de culture sont perçus au travers des variables de sortie du modèle (le bilan de carbone calcule la biomasse, l’absorption d’azote calcule la teneur en azote de la plante, la minéralisation participe à l’estimation de la quantité d’azote dans le sol,…). Dans le cas de STICS ces variables sont : les dates de floraison et de maturité, le rendement et ses composantes, la biomasse des parties aériennes, la quantité d’azote dans la plante et dans les organes récoltés, l’évolution des quantités d’eau et d’azote dans le sol pendant les périodes de culture et d’inter-culture.


Si le nombre de variables de sortie est limité, le nombre de variables intermédiaires est beaucoup plus important et la tentation est grande de vouloir utiliser ces variables intermédiaires comme variables de sortie en exigeant que ces variables répondent aux mêmes critères d’évaluation. Les risques de confusion apparaissent dès lors que ces variables intermédiaires sont mesurables  (indice foliaire, l’humidité des premiers cm de sol) ou observables (certains stades de développement). Or la simplicité des formalismes ne nous permet pas d’évaluer les variables intermédiaires de la même façon que les variables de sortie. Par exemple, l’indice foliaire peut être surestimé pour des valeurs supérieures à 3 (ordre de grandeur de la saturation de l’interception du rayonnement), cela aura peu de conséquence sur les variables de sortie qui lui sont liées : la production de biomasse et l’eau transpirée. La même remarque s’applique s’il est sous-estimé en période de faible rayonnement (début de cycle des cultures d’hiver).
Cependant on ne peut se désintéresser de ces variables intermédiaires car elles permettent de porter un diagnostics sur le fonctionnement du modèle. Retenons simplement qu’il ne serait pas raisonnable de leur appliquer les mêmes critères d’évaluation qu’aux variables de sortie.


  • Espace et temps dans STICS. Il y a une différence fondamentale entre les échelles attendues pour les résultats du modèle et les échelles de résolution des mécanismes. Ainsi, STICS est un modèle dynamique tournant à pas de temps journalier mais il doit être évalué « au plus fin » sur les grandes phases du cycle car la précision attendue des formalismes est inférieure à l’évolution du système d’un jour à l’autre. De même, pour la commodité des calculs, les bilans couplés d’eau et d’azote dans le sol sont résolus à l’échelle du cm, mais la caractérisation du sol, et par suite l’évaluation des profils hydriques et azotés, s’appuie sur un découpage pédologique de 5 horizons au plus.




  • Les dangers de la modélisation


Le modèle est toujours une simplification de la réalité et STICS, compte tenu de son cahier des charges, l’est sans doute plus qu’un autre. Cette simplification se justifie par rapport à des objectifs d’utilisation (cf paragraphes précédents) qu’il faut respecter. Dans nos domaines scientifiques où la biologie occupe une place importante, les modèles ne peuvent pas être considérés comme des « simulateurs » de réalité, comme dans les domaines de la physique, mais simplement comme des supports d’interprétation d’une réalité très complexe. Il y aurait un grand danger à ne voir la réalité qu’à travers les modèles.

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