Adapatation du modèle de croissance GreenLab aux plantes à architecture complexe et analyse multi-échelle des relations source-puits pour l'identification paramétrique
Institution:
Châtenay-Malabry, Ecole centrale de ParisDisciplines:
Directors:
Abstract EN:
Plant growth modelling can be considered at different temporal and spatial scales. In the growth model GreenLab, spatial units are phytomers and temporal steps are growth cycles. Such scales are relevant for most crops but regarding branching plants with complex structures, description at these scales is difficult to achieve. The thesis proposes a multi-scale analysis of GreenLab according to different levels of simplification for parameter identification. We first identified the process influenced by plant architecture (e. G. Cambial growth). Two kinds of approaches were discussed to address the problem: (i) development of simplified models with different levels of variable aggregation and (ii) parameter identification for the complete model using simplified targets. We introduced three levels of model simplification according to the feasibility of the associated experimental protocols and to the classical set of data usually collected for forestry models. For each of these three levels, we theoretically studied the conservation of some key-variables of the model from one simplification level to another one. On this basis, we proposed simplified equations based on aggregate variables and consistent with the GreenLab approach. We developed methods to identify not only functional but also topological parameters of plants, depending on the version of the model (deterministic, stochastic or mechanistic) and depending on the nature of available data. The applications presented in this thesis mainly concern trees but also other kinds of branched plants.
Abstract FR:
Comme pour tout système complexe, la modélisation de la croissance des plantes peut être considérée à différentes échelles de temps et d'espace. Le modèle GreenLab se place à l'échelle spatiale du phytomère et à l'échelle temporelle du cycle de croissance. Si ces échelles sont pertinentes pour des plantes agronomiques, un tel niveau de description est difficile à atteindre en pratique pour des plantes branchées à structures complexes comme les arbres. La thèse propose donc une réflexion sur le problème de l'ajustement du modèle GreenLab et son analyse multi-échelle selon différents niveaux de simplification envisageables. Nous avons tout d'abord identifié les processus fortement dépendants de l'architecture (principalement la croissance radiale). Deux types de démarches ont été abordées pour répondre au problème soulevé: (1) le développement de modèles simplifiés, avec différents niveaux d'agrégation des variables et (2) l'ajustement du modèle complet sur des cibles simplifiées. Trois niveaux de simplification du modèle ont été envisagés selon des critères basés sur les applications visées, la faisabilité du protocole expérimental associé et le type de données classiquement collectées pour les modèles forestiers. Pour chacun de ces trois niveaux, nous avons mené une étude théorique pour relier les paramètres du modèle complet à ceux des différents modèles simplifiés de manière à avoir conservation de certaines variables-clés du modèle. Les applications de la thèse concernent principalement les arbres mais se sont également diversifiées à plusieurs types de plantes branchées.