Agritrop
Accueil

A calibration protocol for soil-crop models

Wallach Daniel, Buis Samuel, Seserman Diana‑Maria, Palosuo Taru, Thorburn Peter J., Mielenz Henrike, Justes Eric, Kersebaum Kurt Christian, Dumont Benjamin, Launay Marie, Seidel Sabine Julia. 2024. A calibration protocol for soil-crop models. Environmental Modelling and Software, 180:106147, 11 p.

Article de revue ; Article de recherche ; Article de revue à facteur d'impact
[img] Version publiée - Anglais
Accès réservé aux personnels Cirad
Utilisation soumise à autorisation de l'auteur ou du Cirad.
Wallach&al2024_EMS.pdf

Télécharger (2MB) | Demander une copie

Url - autres données associées : https://stics.inrae.fr/eng / Url - autres données associées : https://github.com/sbuis/AgMIP_calibration_PhaseIV_step2_synthetic_experiment / Url - autres données associées : https://github.com/SticsRPacks/CroptimizR / Url - autres données associées : https://github.com/SticsRPacks/CroPlotR

Liste HCERES des revues (en SHS) : oui

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

Résumé : Process-based soil-crop models are widely used in agronomic research. They are major tools for evaluating climate change impact on crop production. Multi-model simulation studies show a wide diversity of results among models, implying that simulation results are very uncertain. A major path to improving simulation results is to propose improved calibration practices that are widely applicable. This study proposes an innovative generic calibration protocol. The two major innovations concern the treatment of multiple output variables and the choice of parameters to estimate, both of which are based on standard statistical procedure adapted to the particularities of soil-crop models. The protocol performed well in a challenging artificial-data test. The protocol is formulated so as to be applicable to a wide range of models and data sets. If widely adopted, it could substantially reduce model error and inter-model variability, and thus increase confidence in soil-crop model simulations.

Mots-clés Agrovoc : modèle de simulation, modèle mathématique, télédétection, changement climatique, adaptation aux changements climatiques, essai de variété, modélisation des cultures, évaluation de l'impact

Mots-clés géographiques Agrovoc : France

Mots-clés libres : Modelisation, Methode de modelisation, Crop models, Parameter selection, Akaike information criterion, Weighted least squares

Classification Agris : F08 - Systèmes et modes de culture
U10 - Informatique, mathématiques et statistiques

Champ stratégique Cirad : CTS 2 (2019-) - Transitions agroécologiques

Agences de financement européennes : European Commission

Agences de financement hors UE : Deutsche Forschungsgemeinschaft, Bundesministerium für Bildung und Forschung, Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen

Programme de financement européen : H2020

Projets sur financement : (USA) Agricultural Model Intercomparison and Improvement Project, (EU) Developing Intercropping for agrifood Value chains and Ecosystem Services delivery in Europe and Southern countries

Auteurs et affiliations

  • Wallach Daniel, Universität Bonn (DEU)
  • Buis Samuel, INRAE (FRA)
  • Seserman Diana‑Maria, Leibniz Centre for Agricultural Landscape Research (DEU)
  • Palosuo Taru, Natural Resources Institute Finland (FIN)
  • Thorburn Peter J., CSIRO (AUS)
  • Mielenz Henrike, JKI (DEU)
  • Justes Eric, CIRAD-PERSYST-UMR SYSTEM (FRA) ORCID: 0000-0001-7390-7058
  • Kersebaum Kurt Christian, Leibniz Centre for Agricultural Landscape Research (DEU)
  • Dumont Benjamin, Université de Liège (BEL)
  • Launay Marie, INRAE (FRA)
  • Seidel Sabine Julia, Universität Bonn (DEU)

Source : Cirad-Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/610081/)

Voir la notice (accès réservé à Agritrop) Voir la notice (accès réservé à Agritrop)

[ Page générée et mise en cache le 2024-08-07 ]