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Geostatistical simulation of the spatial variability of an irrigated maize farm plot - 13/02/08

Doi : 10.1016/j.crte.2007.04.002 
Anne Zanolin a, , Chantal de Fouquet b, Jacques Granier c, Pierre Ruelle d, Bernard Nicoullaud e
a UMR Sisyphe, université Pierre-et-Marie-Curie, 4, place Jussieu, 75252 Paris cedex 05, France 
b École des mines de Paris, 35, rue Saint-Honoré, 77305 Fontainebleau, France 
c CEMAGREF Aix-en-Provence, 3275, route de Cézanne CS 40061, 13082 Aix-en-Provence cedex 5, France 
d CEMAGREF Montpellier, 361, rue Jean-François-Breton, BP 5095, 34196 Montpellier cedex, France 
e INRA UR0272, Science du sol, 45166 Olivet, France 

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Abstract

This paper proposes a methodology to spatialize the STICS crop model at the soil-unit scale in an agricultural field. The soilʼs apparent resistivity is used as auxiliary information in a geostatistical model of the soil depth. Stochastic simulations of some STICS input parameters showing spatial variability, as the soil depth, are used in order to spatialize this model. The methodology was tested on an irrigated maize field in Petite Beauce (France). Apparent resistivities at three different depths were determined automatically with MUlti-depth continuous electrical profiling (MUCEP) on a 1.4-ha area. Soil characteristics and irrigation were also measured on a grid to access to the field spatial variability of STICS inputs. Comparison of simulated yield and water contents at the end of harvesting with the field measurements is carried out for two different irrigation conditions, thanks to an irrigation restriction imposed on one subarea. The results show that the methodology is promising, but improvements are needed for practical uses.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Résumé

Une méthodologie est proposée pour spatialiser le modèle de culture STICS à l'échelle d'une unité de sol en parcelle agricole. La résistivité apparente est utilisée comme variable auxiliaire pour la modélisation géostatistique de la profondeur du sol. Effectuées à maille fine, des simulations stochastiques (statistiques ou géostatistiques) de certaines variables d'entrée du modèle STICS permettent d'en spatialiser les résultats. La méthodologie est testée sur une parcelle de Petite Beauce (France) irriguée et cultivée en maïs pendant l'année 2000. Sur une zone de 1,4ha, la résistivité apparente du sol est mesurée automatiquement à trois profondeurs à l'aide du dispositif MUCEP. Des mesures à maille régulière de caractéristiques des sols et de l'irrigation fournissent la variabilité au champ de plusieurs variables d'entrée de STICS. Les statistiques de rendements et de teneurs en eau du sol en fin de culture, obtenues par simulation, sont comparées aux mesures de terrain, pour deux situations d'irrigation contrastées, grâce à une restriction volontaire de l'irrigation sur une portion de la parcelle. Les résultats montrent que la méthodologie est prometteuse, mais des améliorations sont nécessaires avant son application à des fins opérationnelles.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Geostatistical simulation, Electrical geophysical measurement, Soil spatial variability, Precision irrigation, STICS crop model

Mots clés : Simulation géostatistique, Mesures géophysiques électriques, Variabilité spatiale du sol, Irrigation de précision, Modèle agronomique STICS


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Vol 339 - N° 6

P. 430-440 - mai 2007 Retour au numéro
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