Simulating Timothy Growth and Nutritive Value with Observed and Synthetic Weather Data.

Jing, Q., Bélanger, G., et Qian, B. (2013). « Simulating Timothy Growth and Nutritive Value with Observed and Synthetic Weather Data. », Agronomy Journal, 105(1), p. 51-60. doi : 10.2134/agronj2012.0253  Accès au texte intégral (en anglais seulement)

Résumé

Nous nous sommes servis de générateurs stochastiques de conditions météo et de modèles de croissance de cultures pour étudier les effets du changement climatique sur le développement et le rendement de cultures. Des données de synthèse produites par le générateur stochastique de conditions météo d’Agriculture et Agroalimentaire Canada (GCM d’AAC) avaient déjà été évaluées au moyen de modèles de cultures de plantes annuelles, mais pas au moyen d’un modèle de croissance d’une graminée vivace. Notre objectif était donc d’évaluer ces données de synthèse à l’aide du modèle CATIMO (Canadian Timothy Model, un modèle de croissance de la fléole des prés) à cinq sites représentant différentes régions agroécologiques du Canada. Nous avons utilisé des données météo de synthèse sur 300 ans (produites par le GCM d’AAC) et des données météo observées sur 30 ans (de 1961 à 1990) pour simuler les dates de début de croissance et de récolte, le rendement et la valeur nutritionnelle (concentration des fibres insolubles au détergent neutre [FIDN] et digestibilité in vitro de ces fibres [dFIDN]) de la fléole des prés (Phleum pratense L.) cultivée en cycles de cinq années consécutives suivies d’un réensemencement, avec deux récoltes par année. Les dates de début de croissance et de récolte simulées à partir des données de synthèse s’approchaient de celles simulées à partir des données météo observées, l’écart moyen quadratique normalisé (EMQN) se chiffrant à 4,2 % pour les dates de début de croissance et à moins de 0,6 % pour les dates de récolte. Les valeurs du rendement en matière sèche (EMQN < 4,5 %), de la concentration de FIDN (EMQN < 1,1 %) et de la dFIDN (EMQN < 0,4 %) simulées à partir des données de synthèse et des données observées étaient également semblables. Ainsi les données de synthèse produites par le GCM d’AAC ont bien reproduit les conditions météo observées pour le développement, le rendement et la valeur nutritionnelle de la fléole des prés, confirmant qu’elles peuvent être utilisées avec le modèle CATIMO pour prédire les effets du changement climatique à plusieurs endroits au Canada.

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