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The chaos in calibrating crop models: Lessons learned from a multi-model calibration exercise

Wallach Daniel, Palosuo Taru, Thorburn Peter J., Hochman Zvi, Gourdain Emmanuelle, Andrianasolo Fety, Asseng Senthold, Basso Bruno, Buis Samuel, Crout Neil, Dibari Camilla, Dumont Benjamin, Ferrise Roberto, Gaiser Thomas, Garcia Cécile, Gayler Sebastian, Ghahramani Afshin, Hiremath Santosh, Hoek Steven, Horan Heidi, Hoogenboom Gerrit, Huang Mingxia, Jabloun Mohamed, Jansson Per-Erik, Jing Qi, Justes Eric, et al.. 2021. The chaos in calibrating crop models: Lessons learned from a multi-model calibration exercise. Environmental Modelling and Software, 145:105206, 11 p.

Article de revue ; Article de recherche ; Article de revue à facteur d'impact
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Wallach&al2021_EMS.pdf

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Quartile : Q1, Sujet : WATER RESOURCES / Quartile : Q2, Sujet : COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS / Quartile : Q2, Sujet : ENGINEERING, ENVIRONMENTAL / Quartile : Q2, Sujet : ENVIRONMENTAL SCIENCES

Liste HCERES des revues (en SHS) : oui

Thème(s) HCERES des revues (en SHS) : Géographie-Aménagement-Urbanisme-Architecture

Résumé : Calibration, the estimation of model parameters based on fitting the model to experimental data, is among the first steps in many applications of process-based models and has an important impact on simulated values. We propose a novel method of developing guidelines for calibration of process-based models, based on development of recommendations for calibration of the phenology component of crop models. The approach was based on a multi-model study, where all teams were provided with the same data and asked to return simulations for the same conditions. All teams were asked to document in detail their calibration approach, including choices with respect to criteria for best parameters, choice of parameters to estimate and software. Based on an analysis of the advantages and disadvantages of the various choices, we propose calibration recommendations that cover a comprehensive list of decisions and that are based on actual practices.

Mots-clés Agrovoc : modélisation des cultures, paramètre, phénologie, modèle végétal

Mots-clés complémentaires : Étalonnage

Mots-clés libres : Calibration recommendations, Process-based models, Parameter estimation, Phenology

Classification Agris : U10 - Informatique, mathématiques et statistiques
F01 - Culture des plantes

Champ stratégique Cirad : CTS 7 (2019-) - Hors champs stratégiques

Auteurs et affiliations

  • Wallach Daniel, INRAE (FRA)
  • Palosuo Taru, Natural Resources Institute Finland (FIN)
  • Thorburn Peter J., CSIRO (AUS)
  • Hochman Zvi, CSIRO (AUS)
  • Gourdain Emmanuelle, ARVALIS Institut du végétal (FRA)
  • Andrianasolo Fety, ARVALIS Institut du végétal (FRA)
  • Asseng Senthold, Technical University of Munich (DEU)
  • Basso Bruno, MSU (USA)
  • Buis Samuel, INRAE (FRA)
  • Crout Neil, University of Nottingham (GBR)
  • Dibari Camilla, University of Florence (ITA)
  • Dumont Benjamin, Université de Liège (BEL)
  • Ferrise Roberto, University of Florence (ITA)
  • Gaiser Thomas, Universität Bonn (DEU)
  • Garcia Cécile, ARVALIS Institut du végétal (FRA)
  • Gayler Sebastian, Universität Hohenheim (DEU)
  • Ghahramani Afshin, University of Southern Queensland (AUS)
  • Hiremath Santosh, Aalto University (FIN)
  • Hoek Steven, Wageningen University (NLD)
  • Horan Heidi, CSIRO (AUS)
  • Hoogenboom Gerrit, University of Florida (USA)
  • Huang Mingxia, CAU [China Agricultural University] (CHN)
  • Jabloun Mohamed, University of Nottingham (GBR)
  • Jansson Per-Erik, Royal Institute of Technology (SWE)
  • Jing Qi, Ottawa Research and Development Center (CAN)
  • Justes Eric, CIRAD-DG-Direction générale (FRA) ORCID: 0000-0001-7390-7058
  • et al.

Source : Cirad-Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/599252/)

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