SARRA-H Modèle de culture : Système d'Analyse Régionale des Risques Agroclimatologiques Version H

SARRA-H est une évolution forte de la suite du logiciel SARRA qui est un bilan hydrique dynamique simple utilisé pour estimer l’impact d’un scénario climatique sur une culture annuelle. <br> SARRA-H est spécifiquement adapté à l'analyse d'impact du climat sur la croissance des céréales sèches (mil, sorgho, mais, riz) et du rendement potentiel en milieu tropical ; les derniers développements permettent aussi de simuler le soja et le coton. Les mots clefs qui sont à la base des choix de développement du modèle sont : simplicité, robustesse et performances. Le modèle de culture simule le rendement potentiel sous contraintes hydriques en intégrant les processus de bilan hydrique des sols, d'évaporation et de transpiration potentielle et réelle, de phénologie, d'assimilation potentielle et sous contraintes hydriques, de respiration de maintenance et enfin de répartition des biomasses (feuilles, tiges, racines, grains). SARRA-H gère une librairie de formalismes (modules) qui intègrent le principe classique du frein hydrique (bilan hydrique) et le combine avec une croissance potentielle, fonction du rayonnement et de son interception par le couvert (bilan carbone). Il s’agit d’un modèle multiplicatif (ressource hydrique x ressource radiative), complété par un module phénologique (phénologie) pour structurer le cycle de végétation et les processus liés à chaque stade phénologique, par une description simple mais dynamique du couvert (« big leaf », caractérisé par des coefficients morphologiques et géométriques), et par une élaboration physiologique du rendement (compétition source-puits).

Bibliographic Details

Main Author:	Baron, Christian
Other Authors:	Blin-Sarah, Sylvie
Format:	Software biblioteca
Language:	English French Portuguese
Published:	CIRAD Dataverse 2017
Subjects:	Agricultural Sciences, Computer and Information Science, Earth and Environmental Sciences, modèle, plante alimentaire, food crops, prévision de rendement, yield forecasting, système d'alerte précoce, changement climatique, climate change,
Online Access:	http://dx.doi.org/10.18167/DVN1/JSAHFB
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