Statistical modeling and forecasting of fruit crop phenology under climate change.

Cai, S., Zidek, J.V., Newlands, N.K., et Neilsen, D. (2014). « Statistical modeling and forecasting of fruit crop phenology under climate change. », EnvironMetrics, 25(8), p. 621-629. doi : 10.1002/env.2304  Accès au texte intégral (en anglais seulement)

Résumé

La phénologie, qui étudie la relation entre les stades de développement biologique et les variations climatiques, a beaucoup gagné en importance à cause des préoccupations soulevées par le changement climatique. Dans cet article, nous présentons une approche stochastique générale pour la modélisation de la relation entre les phénomènes phénologiques et les variables climatiques, ainsi qu’une méthode de prédiction fondée sur cette approche et visant à établir toutes les distributions prédictives pour les phénomènes futurs. Les méthodes proposées sont ensuite appliquées à la modélisation et à la prédiction des dates de floraison de six cultures fruitières de grande valeur. Nous utilisons notre approche pour explorer la relation entre les dates de floraison et le cumul des degrés­jours de croissance, pour établir une estimation raisonnable d’un important paramètre, Tbase, dans le cadre des études phénologiques et pour évaluer la prédiction des dates de floraison selon une méthode de type « leave‑one‑out ». Plus important encore, nous étudions l’impact du changement climatique futur sur les dates de floraison en nous fondant sur les données de température provenant de modèles couplés climatiques globaux qui sont reconnus, selon un scénario prévoyant des concentrations élevées de gaz à effet de serre.

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