Approche LASCAR (Laboratoire pour la Simulation Consciente en AgRonomie) Présentiel

Bien que chacun reconnaisse l'intérêt des modèles de simulation pour la compréhension et l'évaluation des systèmes complexes, relativement peu d'agronomes, étudiants ou chercheurs, s'approprient et mettent en œuvre les démarches contemporaines de la modélisation. La plateforme "LASCAR" est une approche de l'informatisation de modèles agronomiques qui constitue une alternative aux grands modèles dits «génériques » dont la complexité peut contraindre l'introduction de modifications destinées à les améliorer, notamment pour mieux représenter des systèmes de culture en agriculture familiale.

La plateforme "LASCAR" est basée sur l'interfaçage entre le modèle numérique et une base de données relationnelle, dans le but de faciliter la construction et l'application de modèles (notamment leur confrontation à des situations réelles observées) et de permettre à l'utilisateur une compréhension complète de leur contenu, avec un effort raisonnable d'apprentissage.

CELSIUS et PYE sont des modèles de culture simples développés avec cette approche, et qui constituent des outils adaptés au diagnostic agronomique ou à l'évaluation des risques climatiques en agriculture.

• Comprendre les enjeux de la modélisation
• Simuler des situations culturales avec les modèles PYE (croissance et rendements potentiels et limités par l'eau) et CELSIUS (croissance et rendements limités par l'eau et les nutriments) et en analyser les résultats
• Comparer des situations simulées et observées
• Construire et réaliser des expérimentations virtuelles complexes
• Apporter des modifications simples aux modèles proposés et en évaluer les conséquences sur la qualité des simulations

Être un minimum initié aux bases de données (comprendre les notions de tables et de requêtes, connaître les principaux types de requête, connaître la notion de clé, de liens entre tables). Toutes ces notions peuvent être acquises dans le cadre de la formation sur "les bases de données scientifiques à des fins d'analyse et de modélisation" inscrite sur le catalogue Cirad.

Avoir un niveau minimum de connaissances en agronomie systémique : en 2e année de cursus d'ingénieur ou 1ere année de master dans une discipline proche de l'agronomie ou de l'écologie de l'écosystème cultivé.

Cas d'études

Simulation de situations typiques de cas

Expérimentations virtuelles