Titre :	Validation d'un nouveau modèle de prédiction de la minéralisation nette de l'azote organique issu de l'humus du sol en grandes cultures
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Mathilde Desprez, Auteur
Année de publication :	2008
Importance :	79 p.
Format :	Version CD
Note générale :	Mémoire de projet ingénieur Lieu de stage : INRA / Arvalis
Langues :	Français (fre)
Index. décimale :	631.8 Engrais et amendements
Résumé :	La prédiction de la fourniture en azote minéral du sol constitue un enjeu majeur pour le raisonnement des pratiques de fertilisation en grandes cultures et pour répondre ainsi au contexte de production actuel. L’objectif de cette étude est de valider un nouveau modèle de prédiction de la minéralisation nette de l’azote organique humifié du sol obtenu par la méthode du réseau de neurones. La première étape consiste à valider le modèle dans les conditions de son paramétrage, en sol nu, puis de valider sa transposition sous culture. La prédiction de la minéralisation par le modèle ANN est évaluée en comparaison à un formalisme de référence issu du module de minéralisation du modèle STICS. Les valeurs du taux de minéralisation prédit par ces deux modèles sont comparées aux valeurs mesurées in situ en sol nu et sous culture. Les résultats obtenus en sol nu sont en accord avec ceux de la première validation faisant suite à l’élaboration du nouveau modèle et indiquent une meilleure qualité de prédiction par le modèle ANN. Les résultats obtenus sous culture sont contradictoires avec ce qui est observé en sol nu mais il est pertinent de se poser la question de leur validité au vu de la qualité du jeu de données initial et des nombreuses sources d’erreur rencontrées notamment dans le calcul du temps normalisé.

Validation d'un nouveau modèle de prédiction de la minéralisation nette de l'azote organique issu de l'humus du sol en grandes cultures [texte imprimé] / Mathilde Desprez, Auteur . - 2008 . - 79 p. ; Version CD.
Mémoire de projet ingénieur
Lieu de stage : INRA / Arvalis
Langues : Français (fre)

Index. décimale :

631.8 Engrais et amendements

Résumé :

La prédiction de la fourniture en azote minéral du sol constitue un enjeu majeur pour le raisonnement des pratiques de fertilisation en grandes cultures et pour répondre ainsi au contexte de production actuel. L’objectif de cette étude est de valider un nouveau modèle de prédiction de la minéralisation nette de l’azote organique humifié du sol obtenu par la méthode du réseau de neurones. La première étape consiste à valider le modèle dans les conditions de son paramétrage, en sol nu, puis de valider sa transposition sous culture. La prédiction de la minéralisation par le modèle ANN est évaluée en comparaison à un formalisme de référence issu du module de minéralisation du modèle STICS. Les valeurs du taux de minéralisation prédit par ces deux modèles sont comparées aux valeurs mesurées in situ en sol nu et sous culture. Les résultats obtenus en sol nu sont en accord avec ceux de la première validation faisant suite à l’élaboration du nouveau modèle et indiquent une meilleure qualité de prédiction par le modèle ANN. Les résultats obtenus sous culture sont contradictoires avec ce qui est observé en sol nu mais il est pertinent de se poser la question de leur validité au vu de la qualité du jeu de données initial et des nombreuses sources d’erreur rencontrées notamment dans le calcul du temps normalisé.