Le 26 Avril 2022 de 11h à 12h (heure de Paris) aura lieu le séminaire de Laurie Dunn (INRAE, UMR AGIR) : “Un système multi-agents pour simuler les dynamiques de la biomasse microbienne des sols en fonction des pratiques agricoles à l’échelle d’un paysage”
Lien Youtube vers la présentation : https://youtu.be/mx0pOSl5Er4
Résumé : Les micro-organismes du sol, de par leur abondance et leur richesse, jouent un rôle majeur dans le fonctionnement des sols et sont considérés comme étant des bioindicateurs intéressants pour évaluer l’impact des pratiques agricoles sur la qualité des sols. Des études biogéographiques menées à différentes échelles ont montré que la biomasse microbienne des sols suit une distribution spatiale hétérogène structurée et dépend des propriétés physico-chimiques du sol (pH, texture, matière organique, …) ainsi que des pratiques agricoles. L’objectif de cette étude est de simuler la dynamique spatiale et temporelle de la biomasse moléculaire microbienne des sols en fonction de la gestion agricole et de tendre vers un outil d’aide à la décision. Pour cela, des données ont été obtenues à l’échelle du paysage agricole de Fénay (1200ha, Bourgogne, France) dont les interventions agricoles sont connues en détails depuis 2004. La biomasse moléculaire microbienne ainsi que les paramètres physico-chimiques des sols (pH, texture, matière organique …) ont été mesurés sur 267 points d’échantillonnage au cours de 3 campagnes en septembre 2011, septembre 2016 et septembre 2019. Nous proposons un couplage de modèles basé sur un système multi-agents (SMA) regroupant des données expérimentales, des concepts écologiques ainsi que des modèles mathématiques grâce au logiciel GAMA Platform. Plusieurs agents « agriculteurs » ont été considérés, chacun possédant plusieurs « parcelles » sur lesquelles ils interviennent (pratiques agricoles). Chacune de ces parcelles est divisée en entités spatiales mesurant au maximum 30m de côté appelées « microcells » contenant des informations sur les propriétés physico-chimiques des sols et une valeur de biomasse microbienne. Le jeu de données expérimentales a été divisé en données d’apprentissage (70% du jeu) et en données de validation (30% du jeu). La dynamique de la biomasse microbienne des sols évolue à chaque itération (journalière) et est comparée à une valeur théorique basée sur les données RMQS (Réseau de Mesure de la Qualité des Sols). Les impacts des pratiques agricoles ont été évalués grâce à des arbres de classification créé à partir du jeu de données d’apprentissage. La croissance journalière de la biomasse microbienne a été définie selon une croissance logistique dont les paramètres ont été calibrés grâce à plusieurs simulations sur la base du jeu de données d’apprentissage. Le système est initialisé grâce aux données de 2011 et les simulations sont exécutées jusqu’à septembre 2016 et jusqu’à septembre 2019, dates des deuxième et troisième campagnes d’échantillonnage. Le modèle a été exploré grâce à la comparaison des valeurs de biomasse simulées aux valeurs observées sur le jeu de données de validation. Un jeu sérieux a été construit sur la base de ce SMA, permettant aux utilisateurs de gérer des parcelles agricoles et observer l’évolution de la biomasse microbienne des sols en fonction des pratiques agricoles. Deux ateliers participatifs ont été menés et ont permis d’explorer le modèle en renseignant des itinéraires techniques réalistes et en confrontant les résultats à l’expertise des participants. Enfin, la généricité du modèle a été évaluée grâce à un jeu de données externe.