A long-term sensitivity analysis of the denitrification and decomposition model.

Qin, X., Wang, H., Li, Y., Li, Y., McConkey, B.G., Lemke, R.L., Li, C.H., Brandt, K., Gao, Q., Wan, Y, Liu, S., Liu, Y., et Xu, C. (2013). « A long-term sensitivity analysis of the denitrification and decomposition model. », Environmental Modelling and Software, 43, p. 26-36. doi : 10.1016/j.envsoft.2013.01.005  Accès au texte intégral (en anglais seulement)

Résumé

Bien que le modèle de la dénitrification et de la décomposition (DNDC) ait fait l’objet d’analyses de sensibilité, on déplore l’absence d’une analyse de sensibilité globale à long terme. Nous recourons dans cette étude à une méthode d’analyse bayésienne des sorties d’ordinateur (BACCO) combinée au logiciel GEM SA (Gaussian emulation machine for sensitivity analysis) pour réaliser une analyse de sensibilité à long terme du modèle DNDC afin de prédire la variation annuelle de la teneur en carbone organique du sol (dSOC), des émissions d’oxyde de diazote (N2O) et du rendement grainier du blé de printemps. Pour les besoins de l’analyse de sensibilité, nous choisissons vingt sept paramètres non météorologiques à large intervalle de valeurs en nous fondant sur les données météorologiques enregistrées à Three Hills (Alberta) sur une période de 86 ans (1921–2006). L’analyse de sensibilité comporte deux étapes : en premier lieu, nous menons une analyse BACCO GEM-SA préliminaire afin de trouver une méthode d’échantillonnage par émulation plus précise et d’éliminer les paramètres qui ont une incidence négligeable sur les variables de sortie du modèle; en deuxième lieu, nous réalisons une analyse BACCO GEM-SA finale, où la conception d’entrées optimales est axée sur les passages d’essai de l’émulateur, en faisant varier uniquement les paramètres significatifs. Les résultats de l’analyse indiquent que le plan d’échantillonnage hypercube latin maximin donne de meilleurs résultats que le plan LP-τ grâce à une plus grande précision de l’émulation. À la première étape de l’analyse de sensibilité, la plupart des 27 paramètres ont un effet plutôt modeste sur les trois variables de sortie. À la seconde étape, seulement trois paramètres, dans le cas de la variable dSOC, et six paramètres, dans le cas des variables N2O et rendement, expliquent ensemble plus de 10 % de la variance totale des variables. Parmi les paramètres retenus, la teneur initiale en carbone organique du sol et la teneur en argile sont très importants et comptent pour beaucoup dans les résultats obtenus pour les trois variables étudiées. La sensibilité de certains paramètres comme la teneur en argile et la quantité d’engrais à base d’urée a changé considérablement au fil des ans, ce qui nous amène à croire qu’une analyse de sensibilité sur un an risque de surestimer ou de sous estimer l’effet à long terme d’un paramètre sur les prédictions du modèle. En conclusion, l’utilisation de la méthode BACCO GEM-SA en deux étapes a pour effet d’accroître la précision de l’analyse de sensibilité et fournit des renseignements importants pour ce qui a trait à la validation et à la paramétrisation du modèle.

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