Améliorer les prévisions à court et moyen terme des modèles agronomiques en prenant mieux en compte l'incertitude des prévisions météorologiques

Aleksovska, Ivana

Auteur moral
Raynaud, Laure ; Faivre, Robert ; Brun, François
Année de publication
2020
Résumé
Nous proposons de montrer l'intérêt des prévisions d'ensemble météorologiques dans l'anticipation par les agriculteurs d'application de produits phytosanitaires. En nous appuyant sur les modèles EVA relatif au ver de la grappe en vigne et Septo-LIS à la septoriose du blé, nous illustrons le potentiel des prévisions d'ensemble en les comparant aux données fréquentielles. Nous construisons des ensembles de prévision cohérents, dits "sans couture", bénéficiant de trois systèmes de prévision d'ensemble couvrant différentes échelles spatio-temporelles que nous évaluons d'un point de vue météorologique et agronomique. Après calibrage des prévisions par une approche paramétrique, un raccordement sans couture est effectué au moyen d'une mesure de distance entre prévisions et d'un algorithme d'affectation. Nous montrons que l'affectation dite hongroise permet d'obtenir des prévisions cohérentes de température satisfaisant les critères de continuité temporelle et d'unicité des membres avec une meilleure performance météorologique aux courtes échéances. Les prévisions du modèle EVA sont significativement améliorées par le calibrage des prévisions de température. Le gain des prévisions sans couture n'est pas significatif sur cette application.
Texte intégral

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