1141
proche infrarouge ;
1.5
1.5
/ec P — paramètre;
swgpl : variations
s pour LAI = 4 ;
3 Validation
Une expérimentation a été mise en place sur un couvert de soja à Avignon, pour paramétrer et tester le
modèle. Cette expérimentation est décrite en détail par Olioso (1992) [11]. Un grand nombre de mesures a été
réalise' tout au long du cycle cultural, incluant les flux LE, H, G,, Rn, la photosynthèse du couvert, le bilan
radiatif du couvert (domaine solaire), le bilan hydrique du sol, la température de brillance IRT, les réflectances
spectrales (bandes SPOT), l’indice foliaire. Au cours de 16 journées réparties tout au long du cycle de culture,
des mesures intensives des potentiels hydriques foliaires, des conductances stomatiques (selon deux méthodes) et
des photosynthèses foliaires ont également été effectuées. Les propriétés optiques des feuilles et les distributions
d’inclinaisons foliaires ont été mesurées à certaines reprises.
Les deux journées présentées figure 1 montrent le bon accord des flux simulés aux flux mesurés dans des
conditions très différentes (jour 216 : LAI = 1,37, 6 , = 0,21 m 3 m~ 3 et G p — 245 Wm~ 2 MPa _1 ; jour
253 : LAI = 3,25, 6, — 0.07 m 3 m -3 et G p = 95 Wm -2 MPa -1 ). Ce bon accord est confirmé dans le
tableau 1 par les RMSE calculées sur l’ensemble des 16 journées de mesures intensives. Le bon accord modèlemesures
modèlemesures se retrouve également au niveau d’autres variables comme l’albédo, le potentiel foliaire, la conductance
stomatique, la photosynthèse, les réflectances spectrales ou la température de brillance (figures 2, 3 et 4).
Cependant, une analyse plus détaillée des résultats montre que, dans certains cas, des différences importantes
peuvent exister. Elles s’expliquent en particulier par : la variation de couleur du sol au cours de la journée en
raison du déssèchement en surface, qui n’est pas pris en compte dans le modèle (albédo, rayonnement net); la
modélisation frustre de la résistance de surface du sol et la difficulté de déterminer la conductance hydraulique
G p (évapotranspiration, température de brillance, potentiel foliaire et conductance stomatique). L’ajustement
des valeurs de G p et/ou de g, permet en général d’améliorer l’estimation des flux et de la température de brillance
(tableau 1). Certains jours, cette amélioration est très sensible. Dans certains cas, les simulations montrent
un comportement plus symétrique entre le matin et l’après-midi que les mesures, ces dernières traduisant un
stress hydrique plus important l’après-midi (température de brillance, évapotranspiration et photosynthèse).
La comparaison de ce modèle au modèle de Carlson et Lynn (1991) [2] a montré que ceci pouvait s’expliquer
par la prise en compte d’une conductance hydraulique G p constante au cours de la journée. Celle-ci est en fait
variable, ne serait-ce qu’en raison de l’extraction de l’eau du sol par les plantes (Olioso et al. 1994 [12]). Les
valeurs de RMSE sont en grande partie liées à cet effet.
4 Analyse de sensibilité
Une analyse de sensibilité du modèle par rapport à l’ensemble de ses paramètres a été réalisée. La figure
5 en présente des résultats parmi les plus significatifs. En particulier, le modèle apparaît très sensible à trois
paramètres principaux : G p , 0, et Vh/2 (qui représente la valeur du potentiel hydrique foliaire pour laquelle
la conductance stomatique atteind la moitié de son niveau sans stress hydrique). D’autres paramètres, comme
LAI, Zh, %l>, ou gimax , que l’on aurait pu considérer a priori comme importants, ont une sensibilité plus faible.
Il apparaît également que la sensibilité du modèle aux différents paramètres varie selon les conditions hydriques
et le niveau de développement du couvert. Par exemple, le modèle est beaucoup moins sensible à 6, lorsque le
sol est sec en surface, que lorsqu’il est humide ; la sensibilité à G p est plus forte qu’à 0, aux forts LAI, alors
que c’est l’inverse aux faibles LAI.
5 Discussion et conclusion
Les tests de validité du modèle par rapport aux données expérimentales montrent que les performances du
modèle sont satisfaisantes. Il permet la simulation des flux et des autres variables avec une précision raisonnable
tout en respectant leur dynamique horaire (voir aussi Olioso 1992 [11] et Olioso et al. 1994 [12]). Cependant,
certains points restent à améliorer, notamment en ce qui concerne la paramétrisation des échanges hydriques à
la surface du sol (g,) et dans la zone racinaire ( G p ). Malgré tout, le modèle a pu être utilisé pour étudier la
paramétrisation des mécanismes du fonctionnement stomatique et leurs effets sur la photosynthèse et la tran
spiration d’un couvert de soja au cours d’un stress hydrique (Olioso et al. 1994 [12]).
Par ailleurs, il est d’ores et déjà possible de chercher à utiliser le modèle pour relier le fonctionnement du
couvert aux mesures de télédétection. Les essais de calage du modèle laissent penser que ce lien pourrait être
établi par inversion par rapport aux mesures de télédétection. L’analyse de sensibilité a dégagé les paramètres
susceptibles de servir de base à l’inversion par rapport à la température de brillance dans l’infrarouge thermique,
i-e. les plus sensibles : G p , 6, et Vh/2- D’autres critères peuvent (ou doivent) être pris en compte pour choisir
les paramètres d’inversion. Certains paramètres ne pourraient-ils pas être obtenus au moyen d’autres types
