Proposition de sujet de thèse dans le cadre de la politique de site en 2005/2006 de
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- ECOLE DOCTORALE 458 Sciences Ecologiques, Vétérinaires, Agronomiques et Bioingénieries SEVAB
- 1 page
- Compétences de l’équipe et mise à disposition d’outils de facilitation
- 1 page ) Renseignements sur les thèses encadrées par le demandeur : (thèses en cours ET soutenues depuis 2002)
- Noms/Prénoms du doctorant % encadrement (+Nom co-encadrant) Titre de la thèse (mots clés)
- Devenir du doctorant Publications issues de cette thèse (année et nom de la revue « abrégée »)
- Impact des systèmes de culture maisicoles irrigués sur la demande en eau à l’échelle d’un territoire 01/01/03 Juin 2006
- 2005 Agric. Sys. 2007 () Cahiers Agriculture 2007 () Int J Sust Dev Crespo Olivier
Proposition de sujets de thèse pour les allocations de recherche 2006/2007 ED SEVAB
Filière concernée : F2
Co-encadrement (si existe) :
Détail du sujet (1 page, y compris références bibliographiques) Mots-clefs : modélisation dynamique stochastique, modèle de culture, modèle de décision, algorithmes bayésiens, estimation des paramètres, stratégies optimales de conduite de culture, irrigation, maïs. Contexte L’évolution des contextes sociaux, économiques et climatiques impose aux agriculteurs de modifier leurs pratiques. Cependant, ces derniers se trouvent face à des contextes et à des situations inexplorées. La modélisation mathématique, et l’utilisation de modèles via la simulation, est une possibilité intéressante de test, de conception et d’évaluation de systèmes de culture innovants et permettant de promouvoir une agriculture participant à un développement durable. L’utilisation de telles simulations est maintenant pratique courante (développement des modèles de culture dans les années 80 puis développement des modèles de décision dans les années 2000). Cependant, aussi intéressants et sophistiqués que soient les modèles de culture, tous sont confrontés à l’épineux problème de l’estimation des paramètres des processus sous-jacents. L’un des problèmes principaux étant bien évidement le choix des paramètres à estimer et le nombre de données par rapport aux nombres de paramètres à estimer. Grâce aux progrès de l’informatique, on a vu ces dernières années se développer de nouveaux algorithmes d’estimation des paramètres. Ces algorithmes sont basés sur des méthodes bayesiennes : au lieu de fournir un estimateur unique des paramètres des modèles, ils fournissent une distribution des valeurs des paramètres. On franchit ici un pas non négligeable : on passe du modèle dynamique déterministe au modèle dynamique stochastique : la réalisation d’une simulation avec un même jeu de variables d’entrée ne donne pas le même résultat final ! L’utilisation de tels modèles est encore très peu courante et d’autant plus quand ces modèles (ici modèle de culture) sont amenés à fournir des indicateurs pour prendre des décisions sur la conduite de culture. Problématique La problématique générale de la thèse entre dans le cadre d’une évolution des modèles appliqués à l’agroécologie. Elle doit permettre une première étude sur l’impact de l’aspect stochastique de la modélisation des cultures sur les décisions prises par un agriculteur. La problématique générale peut être déclinée en deux questions spécifiques qui seront traitées lors de la thèse: En quoi une modélisation stochastique du modèle de culture modifie-t-elle : i) les résultats pour des décisions de conduite données (chaque nouvelle simulation fournissant de nouvelles valeurs d’indicateurs) ; ii) des décisions optimisées (permettant un conseil auprès des agriculteurs) ? On choisira un cas d’application ayant un véritable impact sociétal : la gestion de l’irrigation d’une parcelle en culture de maïs irrigué. Etapes de travail Le travail de thèse se déroulera en trois temps, chacun devant permettre une valorisation scientifique sous forme de publications : i) connaissances et application (développement) de méthodes bayésiennes à un modèle de culture ; ii) développement d’un modèle stochastique de culture de maïs et application à des stratégies standards d’irrigation ; iii) développement d’un algorithme d’optimisation de décision sous modèle stochastique et analyse des solutions obtenues en comparatif à un modèle déterministe. Compétences de l’équipe et mise à disposition d’outils de facilitation L’EAD est reconnue nationalement et internationalement pour ces travaux sur l’estimation des paramètres ainsi que pour ces travaux sur la modélisation mathématiques des cultures et des stratégies de conduite de culture. Des travaux récents concernent les algorithmes bayésiens ainsi que la recherche de stratégies optimales de conduite de l’irrigation. Pour faciliter le travail du doctorant, un certain nombre d’outils ont déjà été développés au sein de l’EAD d’accueil. Il s’agit notamment d’un modèle de culture de maïs irrigué (Wallach et al., 2001), d’une plate-forme de test de stratégies de conduites de maïs irrigué (Bergez et al., 2001).
Maton, L., Leenhardt, D., Goulard, M., Bergez, J.E., 2005. Assessing the irrigation strategies over a wide geographical area from structural data about farming systems. Agricultural Systems, 86: 293-311. Wallach, D., Goffinet, B., Bergez, J.-E., Debaeke, P., Leenhardt, D., Aubertot, J.-N., 2002. The effect of parameter uncertainty on a model with adjusted parameters. Agronomie, 22(2): 159-170. Bergez, J.-E., Deumier, J.-M., Lacroix, B., Leroy, P., Wallach, D., 2002. Improving irrigation schedules by using a biophysical and a decisional model. Eur. J. Agron., 16(2): 123-135. Pour des sujets co-encadrés par 2 laboratoires ou 2 établissements toulousains différents (UPS, INP, INSA), veuillez donner 1 page supplémentaire pour justifier les motivations, complémentarités, capacité de l’encadrement, …. de la thèse (ne pas dépasser 1 page) Renseignements sur les thèses encadrées par le demandeur : (thèses en cours ET soutenues depuis 2002)
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