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Sous-tâche 2.2.1 Analyses de sensibilité
Responsable T2.2.1 : Nathalie Colbach (Agroécologie)
Participants : T. Puechlong, CDD (Agroécologie), J. Villerd (LAE), Collaboration : J.-P. Gauchi (MIA)
Objectif : Réaliser des expérimentations virtuelles avec le champ virtuel FLORSYS pour quantifier les effets des techniques et combinaisons de techniques sur les indicateurs de nuisibilité et biodiversité liée à la flore adventice. Ces expérimentations permettront (1) de comprendre le fonctionnement de l'agroécosystème (quels espèces ou traits sont sélectionnés par quelles techniques? Quelles combinaisons de techniques permettent d'atteindre quelle combinaison d'objectifs de production et biodiversité?), (2) de fournir des données pour le développement d'outils d'évaluation et de conception de systèmes de culture (tâche 2.3).
Méthodes : (1) Analyse de sensibilité aux traits des adventices pour identifier les "profils adventices" permettant d'atteindre les différentes combinaisons d'objectifs de production et biodiversité; (2) Analyse de sensibilité aux variables systèmes de culture et pédoclimat en testant des systèmes existants (enquêtes, dire d'experts) et prospectifs (probables ou non, dire d'experts, connaissances issues du modèle). (3) Constitution d’un référentiel/base de données à partir des scénarios et situations explorées pour alimenter les T2.2.2 et T2.3 (développement d'un outil d'aide à la décision). Ces étapes seront d'abord réalisées avec FLORSYS.1, puis avec FLORSYS.2.
Risques : Ne pas avoir le temps de répéter la procédure avec FLORSYS.2.

Sous-tâche 2.2.2 Complémentarité simulations-observations
Responsable T2.2.2 : Jean Villerd (LAE)
Participants : François Brun (ACTA), Nathalie Colbach (Agroécologie), J. Lieven (CETIOM), L. Bonin, S. Volan, C. Toqué (ARVALIS), Collaborations: RMT Modelia
Objectifs : L'objectif est de compléter les sorties du modèle FLORSYS par des analyses de données issues de relevés de flore. FLORSYS permet d’identifier finement les relations entre traits d'adventices et pratiques culturales sur des espèces réelles et virtuelles. Les analyses de relevés de flore permettent de détecter les traits qui ont permis aux espèces réelles de passer une succession de filtres sans donner des détails sur les relations entre traits et chacune des pratiques.
Méthodes : (1) Consolidation d'une base de données à partir des données disponibles (notamment celles de la T2.1), (2) Analyse des données pour construire des relations entre composition des communautés floristiques et un ensemble de traits, (3) Simulation par FLORSYS sur les situations représentées dans la base de données consolidée, (4) Construction de modèles statistiques (RDA, random forests) prenant notamment en compte des sorties du modèle comme co-variables permettant d'étendre les prédictions de FLORSYS à des espèces non prises en compte par le modèle, (5) Évaluation et analyse critique des modèles.
Risques : Difficulté de consolider une base de données suffisamment homogène et grande pour permettre les analyses envisagées.