TY - THES ID - 146389864 TI - Évaluation de la performance de l'analyse de similarité du modèle BAMS pour la prévision des rendements culturaux en Belgique AU - Rocour, François AU - Tychon, Bernard AU - Denis, Antoine AU - Lahlou, Mouanis PY - 2020 PB - Liège Université de Liège (ULiège) DB - UniCat KW - Monitoring System KW - Monitoring Tool KW - Similarity Analysis KW - Analyse de similarité KW - BAMS KW - B-CGMS KW - Sciences du vivant > Sciences de l'environnement & écologie UR - https://www.unicat.be/uniCat?func=search&query=sysid:146389864 AB - Le présent mémoire a pour but d’analyser la performance de l’analyse de similarité dans l’outil BAMS (Belgian Agromet Monitoring System) en comparant les résultats de ce modèle avec les valeurs observées. Des calculs du RMSE ont été réalisés afin de comparer les performances avec des modèles connus. Les comparaisons ont été réalisées entre les estimations de rendements mécanistes réalisées par le Website agrométéorologique http://b-cgms.cra.wallonie.be/ et les données réelles ainsi qu’entre les estimations de rendement réalisées via une analyse de similarité et les données réelles. Les comparaisons ont été réalisées sur les cultures de froment d’hiver et l’orge d’hiver de 2002 à 2015 dans les régions agricoles du Condroz, la région Herbagère (Liège) et la région Limoneuse.
De plus, une recherche de la variable la plus significative a été réalisée entre 5 variables (ETo, Pluviométrie, LAI, FCOVER et FAPAR) sur les rendements du froment d’hiver dans la région Herbagère (Liège) et la région Limoneuse sur 6 années.
Les résultats obtenus montrent un RMSE de 487 kg/ha pour la méthode d’estimation mécaniste utilisée dans les bulletins agrométéorologiques contre un RMSE de 625kg/ha pour l’estimation réalisée avec l’analyse de similarité sur les 5 années historiques les plus similaires par rapport aux données de rendement réelles. Les variables les plus pertinentes sont les variables satellitaires, bien qu’elles n’aient pas donné de résultats probants lors des années exceptionnelles (Sécheresse, dégâts causés par les pluies). Dans le cas des sécheresses, la variable la plus pertinente est l’évapotranspiration.
Le modèle d’analyse de similarité comme méthode d’estimation de rendement est donc moins précis que les approches mécanistiques mais très simple d’utilisation et améliorable. ER -