Modéliser la performance de cultures associées annuelles: une approche combinant écologie fonctionnelle et science des données

Rémi Mahmoud (INRAE AGIR)


Date
18 févr. 2022

L’objectif de ma thèse est de développer des approches prédictives (modèles statistiques) basées sur des théories issues de l’écologie des communautés pour prédire et comprendre le rendement de cultures associées céréale-légumineuse. Ce type de culture prometteur fait l’objet de nombreuses expérimentations agronomiques depuis plusieurs décennies. Afin d’étudier de manière globale ces cultures et de prédire leur performance, nous avons constitué une base de données de mesures de traits sur une dizaine d’espèces, chacune représentée par plusieurs variétés et dans différents environnements (35 expérimentations, 5 sites, 15 années). Ma présentation sera constituée de 3 parties, i) je donnerai des détails sur le contexte de ma thèse puis ii) j’expliquerai en quoi la constitution et le traitement de données issu d’expérimentations différentes est un défi en soi et iii) je présenterai quelques premiers résultats de modélisation, en soulignant les problématiques liées à l’inclusion de données environnementales dans les modèles.