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ÉVALUATION DE LA PERFORMANCE DU MODÈLE AQUACROP POUR LA PRÉVISION DES RENDEMENTS DU BLÉ TENDRE (TRITICUM ÆSTIVUM) AU MAROC (PROVINCE DE MEKNÈS)

Auteur : Demerre Séverine
Année de Publication : 2017
Type : Thèse / Mémoire
Thème : Agriculture
Couverture : Maroc

Résumé/Sommaire :

Au Maroc, à l’instar des zones arides et semi-arides à travers le monde, l’agriculture pluviale (bour) est largement tributaire des conditions climatiques. Près de 80% des risques de perte de rendement sont expliqués par des variables climatiques, principalement le déficit en pluviométrie. Jusqu’à présent, la prévision des rendements des céréales est réalisée sur base de variables météorologiques et satellitaires (suivi de la végétation) par le CGMS (Crop Growth Monitoring System – Maroc). Trois variables, sélectionnées selon leur corrélation au rendement, sont insérées dans une équation de régression multiple afin de prédire les quantités de céréales récoltées à la fin de la saison agricole.
Cette étude vise à effectuer la prévision de rendement en grain de blé tendre (Triticum aestivum) via un autre modèle, celui d’AquaCrop, développé par la FAO (Food and Agriculture Organization – United Nations). Fondé sur le transfert d’eau entre le sol, la plante et l’atmosphère, il nécessite un set composé de données météorologiques, pédologiques et phénologiques.
Le modèle a été paramétré, calibré et validé pour la prévision des rendements en grain de blé tendre, dans la province de Meknès (nord – ouest du pays) sur base de données couvrant la période 1998 - 2016. Les simulations ont d’abord été effectuées à l’échelle des mailles (entité spatiale de 4,5 km de côté), ensuite agrégées à l’échelle provinciale.
Les résultats obtenus par maille affichent un coefficient de corrélation R² = 0.47 et une erreur quadratique moyenne (RMSE) de 0.82 T/ha. Pour la province, les résultats sont de R² = 0.74 et le RMSE = 0.56 T/ha. Des suggestions d’amélioration des données d’entrée ont été proposées en vue de systématiser la démarche pour d’autres conditions environnementales.
En outre, afin d’améliorer la maitrise de la culture du blé tendre, d’autres sorties du logiciel pourraient aussi être calibrées et validées telles que la croissance de la biomasse, l’évolution des teneurs en eau dans le sol ou encore le développement racinaire au cours de la campagne agricole.

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