Sélection des paramètres du sol à estimer

Nous avons vu dans le Chapitre 1 les problèmes posés par l’estimation d’un grand nombre de paramètres du modèle STICS ainsi que les voies possibles pour réduire le nombre de paramètres à estimer. L’enjeu de ce chapitre est de sélectionner un sous-groupe de paramètres du sol, parmi les 75 existants, qui puisse être estimé à partir d’observations du couvert végétal. L’article qui en constitue le corps cherche à répondre à cette question dans un double contexte : – celui d’un utilisateur qui souhaite savoir quels sont les paramètres du sol qui ont simulation qui permettent de ne pas prendre en compte des processus relativement complexes tels que la circulation de l’eau et des solutés dans la macroporosité du sol, les fissures ou les cailloux ou bien le transfert ascendant de l’eau par capillarité, ou encore les processus de nitrification. Ce choix permet évidemment de ne pas considérer l’ensemble des paramètres sol impliqués dans la description de ces processus,  Ces choix définissent le domaine de validité du modèle et des résultats trouvés en terme d’estimation des paramètres du sol. Toutefois, ils sont cohérents avec les sols des sites de Chambry et de Bruyères, sites sur lesquels est appliquée la méthodologie d’estimation des paramètres du sol. La non prise en compte des cailloux – qui existent dans ces sols – et de leurs propriétés, comme celle des différents horizons pédologiques réellement présents sur les sites, revient à estimer les caractéristiques d’un sol « équivalent » dont on s’est assuré qu’il permettait de décrire correctement les transferts d’eau et la minéralisation de la matière organique sur les sols considérés. Notons que des situations où les processus négligés ici seraient prépondérants obligeraient à reconsidérer ces processus et les paramètres correspondants, ou à accepter l’erreur commise sur l’estimation des paramètres.

Par ailleurs, deux relations entre les conditions initiales (Hinit et NO3init) des deux couches ont été ajoutées au modèle afin de diminuer le nombre de paramètres. Ces relations ont été déterminées sur la base de données ayant servi à la calibration des paramètres liés aux caractéristiques du blé (voir Annexe) et sont les suivantes : La méthode proposée par Makowski (2006a), visant à analyser les équations du modèle STICS afin d’éviter les problèmes d’identifiabilité en fixant certains paramètres (voir Chapitre 1.2.2), a ensuite été appliquée aux 16 paramètres issus de l’étape précédente. L’analyse des équations du modèle faisant intervenir les paramètres sol nous a permis de cibler deux paramètres: profhum, la profondeur de sol concernée par les processus d’humification, et HMIN, l’humidité du sol au point de flétrissement. En effet, le paramètre profhum intervient toujours dans les équations du modèle à travers un produit avec le paramètre Norg (voir l’Equation (1- 1) du Chapitre 1.1.2). Nous proposons alors de fixer la valeur de profhum à une valeur nominale, à savoir 30 cm, qui correspond à une profondeur classique de sol labouré. Seule la variation de Norg permettra de rendre compte de la variation de la quantité de matière organique active NHUM. Pour le paramètre HMIN des deux couches de sol, nous avons vu dans l’Equation (1-2) du Chapitre 1.1.2 qu’il peut agir par différence avec le paramètre HCC, pour exprimer la réserve d’eau utile du sol. Plus généralement, il arrive fréquemment que ce paramètre agisse en différence avec HCC dans le modèle STICS. Nous avons donc décidé de ne pas estimer HMIN pour les deux couches, en le fixant à une valeur nominale, propre à la parcelle considérée. Cette deuxième étape permet, en fixant profhum et HMIN des deux couches à des valeurs nominales, de diminuer le nombre de paramètres du sol à estimer de 16 à 13.La dernière étape consiste à effectuer une analyse de sensibilité globale des variables observables de STICS à ces 13 paramètres du sol, afin de distinguer les paramètres qui n’ont aucun effet sur les variables observables (à fixer à une valeur nominale) des paramètres qui ont un effet significatif (à estimer par inversion). L’issue de cette étape permet alors de déterminer le sous-groupe de paramètres du sol à estimer. La méthode d’analyse de sensibilité globale Extended FAST a été appliquée aux 13 paramètres du sol sur un ensemble de variables de sortie d’intérêt agroenvironnemental (indice foliaire, azote absorbé par la plante à des stades clés, rendement et qualité de la récolte et azote minéral du sol à la récolte).