# Adaptation de ModVege-CoSMo pour la simulation spatialisée de pâturages africains

Margot Masson

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Margot Masson. Adaptation de ModVege-CoSMo pour la simulation spatialisée de pâturages africains. Modélisation et simulation. 2025. hal-05224357

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Submitted on 26 Aug 2025

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Adaptation de ModVege-CoSMo
pour la simulation spatialisée
de pâturages africains

Date du stage : 03/02/2025 – 31/07/2025

Encadrant : Raphaël Martin ¹

Co-encadrants : Gianni Bellocchi ¹ & Simon Taugourdeau ²
ENGAGEMENT DE NON PLAGIAT

Je, soussigné(e) ... Masson Margot ............................
étudiant(e) en ... Master 2 Bio-Informatique....................
déclare être pleinement informé que le plagiat de documents ou
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En conséquence, je m'engage à citer toutes les sources que j'ai
utilisées pour la rédaction de ce document.

Date : 16/06/2025

Signature :
# Sommaire:

## I. Introduction .................................................................................................................. 1

A) Contexte .................................................................................................................. 1

B) Outils de simulation de prairie et de pâturage ................................................................. 3

1. ModVege.................................................................................................................. 3

2. CoSMo.................................................................................................................. 5

3. Autres modèles ........................................................................................................ 5

C) Objectifs .................................................................................................................. 6

## II. Matériel et méthodes.................................................................................................. 7

A) ModVege .................................................................................................................. 7

B) Fichier de sorties et visualisation des résultats ................................................................. 8

C) Paramètres d'implémentation du pâturage ................................................................. 9

D) Implémentation des simulations de pâturage ................................................................. 12

E) Analyse des données........................................................................................................ 13

## III. Résultats .................................................................................................................. 14

A) Interface .................................................................................................................. 14

B) Implémentation du pâturage .................................................................................. 15

1. Etude de l'impact des méthodes d'implémentation du pâturage........................................ 15

2. Etude de l'impact de l'ITK et des gestions du pâturage.................................................. 17

3. Etude de l'impact des interactions .................................................................................. 20

## IV. Discussion .................................................................................................................. 20

A) Impact de la méthode d'implémentation ................................................................. 20

B) Impact du chargement et de la méthode de gestion.................................................. 21

## V. Conclusion / Ouverture .................................................................................................. 22

A) Hypothèse initiale ........................................................................................................ 22

B) Perspectives.................................................................................................................. 23
# I. Introduction

## A) Contexte

Une prairie est un écosystème terrestre à végétation herbacée dominante, généralement constitué de graminées, de légumineuses et d'autres espèces vivaces non ligneuses. Elle se caractérise par une faible couverture ligneuse (souvent inférieure à 10-20 %) et une densité de couverture végétale supérieure à 10 %. Leur végétation basse est maintenue par des processus climatiques tels que la sécheresse ou le froid, mais aussi par le pâturage et différentes pratiques de gestion comme la fauche ¹. Elles couvrent environ 40 % des terres émergées (hors régions polaires)², jouant un rôle clé dans l'alimentation animale, notamment pour la production de viande et de lait. Les prairies fournissent également des services écosystémiques essentiels : elles abritent une biodiversité importante et participent à la régulation du climat, notamment par le stockage du carbone dans les sols et la gestion du cycle de l'eau. Les prairies bien gérées peuvent séquestrer entre 0,5 et 1 t C/ha/an³, tandis que leur conversion en terres cultivées peut entraîner des émissions importantes de CO₂. Effectivement, le retournement des prairies permanentes peut libérer entre 2,4 et 4,6 t CO₂ par hectare et par an⁴. Les zones arides, bien que souvent moins productives, stockent environ 30 % du carbone organique des sols à l'échelle mondiale, soit environ 450 Gt C ⁵. Leur préservation, surtout celle des prairies permanentes, est donc indispensable en tant que puits de carbone. Ce stockage de carbone important, relativement aux terres cultivées, est dû principalement à leurs systèmes racinaires profonds et à un sol peu perturbé. Une gestion durable et optimisée des prairies renforce ainsi la biodiversité et la résilience des écosystèmes face aux aléas climatiques⁶.

Dans ce contexte, le pâturage exerce un rôle central, puisqu'il influence l'état écologique de la majorité des prairies à l'échelle mondiale. En effet, plus de 2 milliards de personnes dépendent directement ou indirectement des moyens de subsistance liés à l'élevage, ce qui souligne l'importance socioéconomique majeure de ces systèmes pastoraux⁷. La mise en place d'une gestion du pâturage est donc essentielle pour optimiser la gestion des ressources et préserver ces écosystèmes. Par exemple, une étude menée au nord du Kenya⁸ a démontré que le pâturage planifié favorisait l'augmentation de la couverture foliaire, de la végétation herbacée, de la richesse ainsi que de la diversité des espèces végétales et d'ongulés sauvages. Cependant une mauvaise gestion ou un taux de pâturage excessif peut être néfaste pour la conservation de la faune et de la biodiversité ⁹.

L'intégration du pâturage en tant que gestion durable de système agricole offre de nombreux avantages, notamment l'augmentation du stockage de carbone dans le sol, l'amélioration du cycle de l'eau, via l'amélioration de la capacité du système à capter, stocker et redistribuer l'eau, la réduction des besoins en engrais synthétiques, la conservation de la biodiversité et l'utilisation de terres marginales inadaptées aux cultures. Plusieurs stratégies de gestion existent déjà comme le pâturage rotatif (meilleure fertilité du sol et amélioration de l'utilisation du pâturage) ou encore le pâturage multi-espèces (alimentation complémentaire, amélioration des services écosystémiques¹⁰). Il est nécessaire d'adapter la gestion du pâturage
aux espèces végétales présentes et de réaliser un suivi rigoureux pour s'adapter aux variations environnementales¹¹.

Bien que la gestion des prairies s'améliore à l'échelle mondiale, ces écosystèmes sont confrontés à de nombreuses menaces (e.g. dégradation, perte de biodiversité, changements d'usage des terres). Ces pressions, majoritairement d'origine humaine (comme l'intensification de l'agriculture et l'urbanisation), mais aussi naturelles (comme le feu et les espèces invasives), affectent la productivité des prairies et compromettent la sécurité alimentaire². Face à ces enjeux, des initiatives de recherche et de développement visent à renforcer la durabilité des systèmes agricoles. Soutenu par l'initiative TSARA (Transformer les Systèmes Alimentaires et l'agriculture par la Recherche en partenariat avec l'Afrique) et mené en partenariat avec le Maroc, le Sénégal et l'Afrique du Sud, le projet PAM-AgroAfrique (Pâturages Africains et Modélisation pour une Agroécologie durable en Afrique, 2024-2025) vise notamment à optimiser la protection et la gestion durable de ces écosystèmes. Il explore les opportunités et limites de la modélisation dans le cadre particulier des pâturages africains, en cohérence avec l'objectif de TSARA de renforcer la coopération en recherche pour la durabilité des systèmes agricoles, pastoraux et forestiers du continent.

En effet, en Afrique, ces systèmes sont confrontés à d'importants défis, caractérisés par des précipitations irrégulières, souvent inférieures à 600 mm par an, avec une variabilité interannuelle élevée. Ces conditions extrêmes favorisent la prolifération d'espèces annuelles à cycle court (inférieur à 90 jours), ce qui soulignent notamment la nécessité d'une gestion adaptée des pâturages. Les pâturages du nord du Kenya en sont un exemple⁸, où les précipitations irrégulières (400 ± 150 mm par an en moyenne) sont concentrées sur deux ou trois mois seulement.

Dans ce cadre, il est essentiel d'analyser les dynamiques spatio-temporelles des prairies sous différents systèmes de pâturage pour mieux comprendre les processus à l'œuvre. L'adaptation de la gestion est complexe car la croissance de la végétation influence directement la disponibilité des ressources alimentaires pour le bétail et la durabilité des écosystèmes à long terme. Une question centrale se pose alors : comment la méthode d'implémentation du pâturage influence-t-elle l'évolution spatiale des prairies ?

Ce stage vise à répondre à cette question en développant un outil informatique capable de spatialiser ces données et d'analyser les effets des pratiques de pâturage. Cela implique l'adaptation d'approches existantes (ModVege, CoSMo) pour mieux représenter les spécificités et la dynamique de ces écosystèmes.
## B) Outils de simulation de prairie et de pâturage

### 1. ModVege

ModVege est un outil permettant de modéliser la dynamique d'un couvert végétal homogène d'une prairie pérenne. Il permet de simuler l'évolution de la biomasse aérienne, le rendement et la digestibilité du couvert. Les calculs s'appuient sur la caractérisation du couvert végétal via ses caractéristiques types (traits), les données climatiques journalières, la description de la gestion et une caractérisation simpliste du sol (Figure 1), à partir de fichiers csv et xml.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 1 : Représentation visuelle de l'architecture de ModVege. Chaque couleur correspond à une étape du processus de modélisation.</figcaption></figure>

Ce modèle repose sur les processus physiologiques jugés les plus essentiels à la croissance des plantes, tels que la photosynthèse basée sur les radiations lumineuses et la surface foliaire ou encore la sénescence liée à l'âge moyen de la biomasse. L'ensemble des équations est décrit dans une première publication¹² puis validé par comparaison avec des données issues d'observations dans une seconde publication¹³.

Voici quelques équations utiles pour comprendre le fonctionnement de ModVege :

$$ 
\begin{aligned}
allocRep &= \begin{cases} 0 & \text{if } ST \notin [ST_1, ST_2] \lor isCut = true \\ 0.25 + \frac{0.75 \times (NI - 0.35)}{0.65} & \text{otherwise} \end{cases} \\ 
LAI(t) &= SLA \times \%LAM \times \frac{biomass_{GV}(t)}{10} \\ 
PGRO &= PAR_i \times RUE_{max} \times (1 - \exp(-0.6 \times LAI)) \times 10
\end{aligned}
$$

L'équation allocRep correspond au calcul de l'allocation des ressources au développement de la biomasse reproductive. Lorsqu'il y a une fauche, aucune ressource n'est allouée à la production de ces tissus, ce qui interrompt leur développement.

La variable LAI(t) représente l'indice foliaire à un instant donné. Elle est calculée entre autres à partir de la biomasse végétative verte (biomassGV). Une augmentation de la biomasse
végétative ainsi qu'une plus grande surface foliaire induit une augmentation du LAI, ce qui favorise l'interception de la lumière et donc la croissance.

Enfin, PGRO correspond à la productivité instantanée, elle dépend du LAI. La productivité augmente donc avec la surface foliaire mais dépend également d'autres facteurs externes, tels que le climat.

Dans ModVege, la végétation est divisée en quatre compartiments, chacun représentant les composants structurels des plantes à savoir : la biomasse verte végétative (BGV pour Biomass Green Vegetative), verte reproductive (BGR pour Green Reproductive), sèche végétative (BDV pour Dry Vegetative) et sèche reproductive (BDR pour Dry Reproductive). Les compartiments verts BGV et BGR ont une croissance journalière (GRO) fonction d'une croissance potentielle (PGRO) calculé à partir de la luminosité et de l'Indice de Surface Foliaire (ISF ou LAI en anglais) puis limité par des facteurs environnementaux tel que le stress hydrique, une température non optimale, la fertilité du sol ou encore des facteurs saisonniers appuyés par la phénologie. Cela permet de faire évoluer l'état de la prairie quotidiennement en tenant compte des ressources disponibles et de l'environnement. Les flux de sénescences, en fonction de l'âge moyen des compartiments, font transiter la biomasse des compartiments verts aux compartiments secs (BDV et BDR). Enfin, les flux d'abscission font sortir la biomasse du système depuis les compartiments secs en fonction de leur âge (Figure 2).

Les variables prédites par ce modèle sont les valeurs journalières de chacun des quatre compartiments ainsi que des statistiques classiques annuelles (moyenne, écart-type). Nous disposons de plus de la biomasse totale, la biomasse ingérée, la biomasse disponible pour une fauche, la biomasse récoltée ainsi que la croissance de la biomasse.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 2 : Schéma du fonctionnement de ModVege, issu de l'article de Jouven et al¹². Les flèches épaisses représentent les flux de biomasse tandis que les flèches fines indiquent les effets des différentes variables.</figcaption></figure>

Ce fonctionnement parcimonieux constitue l'un des avantages majeurs du modèle, auquel s'ajoute sa simplicité d'utilisation. Cependant, il a peu de sortie ce qui limite les analyses de données obtenues suite aux simulations. Par ailleurs, c'est un modèle non spatialisé. Il ne peut donc pas simuler plusieurs types de couverts végétaux lors d'une seule simulation et ne prend pas en compte les interactions entre les différentes espèces végétales présentes ni leur disposition dans la prairie, ce qui, en réalité, est un paramètre important, qui impacte la répartition et la disponibilité des ressources.

ModVege est souvent utilisé dans un contexte agricole pour prédire les dynamiques de biomasse de prairies permanentes. Ce modèle présenté, je vais m'attacher à décrire CoSMo,
qui permet d'intégrer à ModVege la dynamique de l'abondance relative des espèces végétales.

## 2. CoSMo

CoSMo (Community Vegetation Model) est un modèle non spatialisé qui permet de calculer quotidiennement l'abondance relative de chaque espèce au niveau de la communauté. Il prend en paramètres d'entrées l'abondance initiale des espèces, les paramètres spécifiques (traits) de chaque espèce végétale ainsi que quelques caractéristiques du sol. Il simule ensuite à un pas de temps journalier l'abondance relative des espèces végétales en fonction de la capacité de chacune des espèces à être en adéquation avec les conditions biotiques et abiotiques du système. Les caractéristiques physiologiques des plantes, la température de l'air, la radiation solaire et la disponibilité en eau et en azote sont les facteurs pris en compte (Figure 3)¹⁴.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 3: Représentation visuelle de l'architecture de CoSMo. Chaque couleur correspond à une étape du processus de modélisation.</figcaption></figure>

Ces deux modèles ont été utilisés en France et ont montré leur intérêt pour améliorer la gestion durable des prairies, optimiser les pratiques agricoles et préserver la biodiversité.

## 3. Autres modèles

Hormis ModVege et CoSMo, de nombreux modèles prennent en compte le pâturage, avec des dégrées de complexité et des objectifs variés. Chacun de ces modèles à un jeu de paramètres différent ainsi que des objectifs et des sorties spécifiques. La majorité des modèles existants prennent en compte les cycles du carbone et de l'azote et sont très important dans l'étude des impacts du changement climatique¹⁵,¹⁶. D'autres ont pour objectif de prouver qu'une bonne gestion du pâturage améliore la production, la biodiversité de la faune et de la flore sur la zone étudiée¹⁷,¹⁸. Dans le cadre de ce stage, l'intérêt se porte principalement aux modèles incluant le pâturage. Le tableau 1 présente une sélection de ces modèles, en précisant leur niveau de spatialisation, leurs paramètres d'entrée et les principaux objectifs poursuivis.
<table><caption>Tableau 1 : Description d'un petit échantillon d'outils de simulation de pâturage existant.</caption><thead><tr><td>Modèle</td><td>Spatialisation</td><td>Paramètres d'entrée</td><td>Prédiction/Objectifs</td></tr></thead><tbody><tr><td>PaSim<sup>19</sup></td><td>Non</td><td>Climat, caractéristiques du sol et du couvert, Gestion</td><td>Production annuelle de biomasse végétale, flux de carbone, d'azote et d'eau</td></tr><tr><td>APSIM-AgPasture<sup>20</sup></td><td>Non</td><td>Caractéristiques du sol, climat, génotypes, gestion des champs</td><td>Simulation de pâturages mixtes : graminées, légumineuses et dicotylédones non fixatrices</td></tr><tr><td>Hankerson Model<sup>21</sup></td><td>Oui (échelle nationale)</td><td>Demande de pâturage, données démographiques</td><td>Estimation de l'offre de pâturage : carte de la biomasse disponible</td></tr><tr><td>Sim-CYCLE<sup>22</sup></td><td>Oui (échelle d'une parcelle)</td><td>Précipitation, pâturage, répartition des espèces végétales</td><td>Etude du processus de désertification</td></tr></tbody></table>

À la suite de ma recherche bibliographique, je n'ai trouvé aucun modèle spatialisé intégrant le pâturage à l'échelle d'une parcelle et permettant de suivre de manière détaillée et continue l'évolution d'une prairie en fonction du mode de gestion, des conditions climatiques, des caractéristiques du sol et des spécificités des espèces pâturant.

### C) Objectifs

Les modèles de simulation du pâturage présentent des approches variées, chacun proposant une implémentation spécifique du pâturage. Dans de nombreux cas, le pâturage est modélisé de manière simplifiée, sous forme de fauche appliquée uniformément sur l'ensemble de la parcelle, comme décrit dans la littérature²². D'autre part, certaines approches introduisent une fauche dynamique, tenant compte de la densité animale et de la biomasse disponible¹⁹, ou encore en utilisant des méthodes alternatives. Cette diversité soulève une question centrale : quel est l'impact de la méthode d'implémentation du pâturage sur l'hétérogénéité du couvert végétal et ce dernier impacte-t-il significativement les prédictions de rendement ?

Afin de répondre à cette question, ce stage a pour objectif de concevoir et développer une version spatialisée de ModVege, capable d'intégrer un pâturage spatialement explicite ainsi qu'intégrant les interactions entre les différents individus à l'échelle de la parcelle. L'enjeu est de pouvoir visualiser l'évolution de chacune des cellules de la parcelle au cours du temps, en suivant plusieurs variables clés (biomasse végétative, reproductive, ingérée, etc.). Cette spatialisation du modèle permettra une modélisation plus réaliste du pâturage dans ModVege. Différentes méthodologies d'implémentation du pâturage seront comparées, notamment : une approche de type fauche homogène, une sélection aléatoire des zones pâturées, une sélection basée sur l'appétence des espèces, ainsi qu'une approche fondée sur l'Optimal Foraging Theory (OFT). L'objectif est de déterminer si la méthode utilisée pour implémenter le pâturage influence significativement la dynamique et la structure spatiale du couvert végétale. Nous faisons l'hypothèse qu'une modélisation plus complexe, intégrant des pratiques de gestions variées et des interactions interspécifiques, produira des simulations
plus proches des observations réelles, notamment en ce qui concerne l'hétérogénéité spatiale du couvert végétal. Cette hypothèse est appuyée par des travaux de Pyke²³, qui montrent que les modèles intégrant la théorie OFT reproduisent plus fidèlement les patrons de broutage observés sur les terrain.

Enfin, pour élargir son champ d'application, il conviendra d'adapter ce modèle aux prairies africaines, qui se caractérisent par une flore, une faune et des conditions climatiques singulières.

## II. Matériel et méthodes

### A) ModVege

ModVege existe sous deux formes. La première est un code R qui permet d'appuyer les travaux d'études prospectifs en vue d'intégrer de nouvelles fonctionnalités dans le modèle (par exemple intégration des légumineuses ou encore des annuelles). La seconde est un code JAVA, couplé à une interface utilisateur, beaucoup plus efficiente en termes de temps de calcul. Dans le cadre de mon stage dans lequel je vais lancer de nombreuses simulations (une parcelle type intègre par exemple 600 x 600 cellules, soit autant d'instances de ModVege), je vais utiliser uniquement la version JAVA. Afin de réaliser le développement, je me suis appuyé sur l'EDI (Environnement de Développement Intégré ou IDE en anglais) Eclipse (version 2024-12) avec une distribution du JAVA Development Kit ou JDK OpenJDK en version 21.0.5+11-LTS. Cette distribution de Java a été choisie car elle est open source et ses performances sont optimisées. Cette version du modèle permet à l'utilisateur de choisir les paramètres d'entrées (espèces présentes, distributions de ces dernières, climat, caractéristiques du sol, gestion)²⁴. A l'heure actuelle, la modélisation du pâturage est implémentée sous forme d'une fauche homogène. Ainsi, la quantité de biomasse nécessaire à l'entretien du troupeau sur la parcelle est calculée en fonction du nombre d'Unités Gros Bétail (UGB). Il est considéré qu'un UGB consomme en moyenne 12,3 kg de Biomasse Sèche par jour (kg DM.d⁻¹). Une défoliation est alors appliquée de manière homogène sur toutes cellules afin d'obtenir cette quantité.

Au sein de ModVege, les cellules sont hexagonales de façon à ce que le centre d'une cellule soit à équidistance de toutes ses voisines. La parcelle est discrétisée sous forme d'un tore, ce qui permet que toutes les cellules possèdent le même nombre de voisins, soit six voisins. On ignore ainsi les effets de bords. Chaque cellule modélise un unique individu d'une espèce donnée et mesure par défaut 0,1 m², cela étant modifiable. Ainsi, une parcelle d'un hectare (ha) est modéliser par une matrice de taille 316 x 316 cellules.

Dans le cadre de ce projet, nous avons choisis d'implémenter une parcelle de 650 x 650 cellules, ce qui représente 4,2 ha. Ce choix est le bon compromis entre avoir une parcelle assez grande qui peut supporter un troupeau de plusieurs herbivores tout en respectant certaines contraintes techniques, principalement dû à la mémoire vive de l'ordinateur disponible.
## B) Fichier de sorties et visualisation des résultats

Afin de faciliter l'analyse des données issues des simulations, nous avons choisi d'adopter le format de fichier NetCDF pour l'export des résultats. Ce dernier permet de stocker les données selon N dimensions. Dans notre cas, nous avons retenu x, y et le temps (figure 4).

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 4 : Schéma de la structure d'un fichier NetCDF.</figcaption></figure>

Ce format de fichier est beaucoup utilisé pour les données climatiques²⁵. Il est souvent préféré au format de fichier HDF5 car, tout en permettant de gérer des données scientifiques multidimensionnelles, il conserve une structure moins complexe. Contrairement aux formats plus classiques comme le CSV (Comma Separated Value, chaque champ est séparé par une virgule), il offre une meilleure lisibilité pour le suivi spatiotemporel des variables simulées.

Le format NetCDF permet de plus de stocker plusieurs variables pour une seule cellule. Il remplace ainsi les deux fichiers de sortie précédemment générés par ModVege : le fichier Spatial.csv, qui stocke les valeurs spatialisées à la fin de la simulation (tableau 2) et le fichier Temporal.csv, qui fournit les statistiques journalières globales sur la parcelle (tableau 3).

<table><caption>Tableau 2 : Extrait d'un fichier Spatial.csv. On peut y voir les coordonnées des différentes cellules (X et Y), la biomasse finale de chacun des 4 compartiments (BM_GV, BM_GR, BM_DV et BM_DR), la biomasse totale produite sur la cellule (SUM_GRO) et le stress hydrique final (Water_stress).</caption><thead><tr><td>X</td><td>Y</td><td>BM_GV</td><td>BM_GR</td><td>BM_DV</td><td>BM_DR</td><td>SUM_GRO</td><td>Water_stress</td></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td>0</td><td>1155.656</td><td>18.439</td><td>1844.703</td><td>430.669</td><td>24326.815</td><td>1.0</td></tr><tr><td>0</td><td>1</td><td>1614.175</td><td>36.315</td><td>2218.523</td><td>661.706</td><td>20646.249</td><td>1.0</td></tr><tr><td>0</td><td>2</td><td>1155.656</td><td>18.439</td><td>1844.703</td><td>430.669</td><td>24326.815</td><td>1.0</td></tr><tr><td>0</td><td>3</td><td>1614.175</td><td>36.315</td><td>2218.523</td><td>661.706</td><td>20646.249</td><td>1.0</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 3 : Extrait d'un fichier Temporal.csv. Ce tableau contient des statistiques chaque jour (Day) les statistiques (moyenne, écart type, minimum et maximum) pour la biomasse totale (BM_total) et les quatre compartiments (BM_GV, BM_GR, BM_DV et BM_DR).</caption><thead><tr><td>Day</td><td>Mean BM total (kg DM/ha)</td><td>Sd for BM total (kg DM/ha)</td><td>Minimum BM total (kg DM/ha)</td><td>Maximum BM total (kg DM/ha)</td><td>Mean green vegetative BM (kg DM/ha)</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>675.287</td><td>557.875</td><td>499.844</td><td>2449.220</td><td>203.469</td></tr><tr><td>2</td><td>673.353</td><td>556.407</td><td>498.373</td><td>2442.600</td><td>203.469</td></tr><tr><td>3</td><td>668.168</td><td>552.394</td><td>494.450</td><td>2424.656</td><td>201.516</td></tr></tbody></table>
Le fichier NetCDF qui remplace ces deux sorties combine toutes les informations dans une seule structure cohérente, en stockant pour chaque cellule et chaque jour l'ensemble des variables d'intérêt (biomasse totale, biomasse verte, biomasse ingérée, etc.). La conversion et l'écriture des données dans ce format ont été réalisées à l'aide de la bibliothèque netcdfAll (version 5.7.0).

Une fois ce fichier de sortie généré, une interface de visualisation a été développée afin de profiter des fonctionnalités offertes par le format NetCDF. L'interface initiale avait été réalisée à partir de la bibliothèque Swing. Cependant, nous avons choisi de créer une nouvelle interface à l'aide de JavaFX 26, une librairie graphique plus récente offrant une grande variabilités de contrôles, mieux adapté à l'évolution des besoins et plus viable sur le long terme. De plus, une grande partie des composants Swing est compatible avec JavaFX. Nous avons donc utilisé la librairie openjfx (21.0.6) pour développer cette nouvelle interface.

Cette interface permet la visualisation de la matrice à chaque pas de temps et pour chaque variable. Elle a également été conçue pour être interactive, afin que l'utilisateur puisse observer les variables et les périodes de simulation qui l'intéressent.

### C) Paramètres d'implémentation du pâturage

L'objectif principal de l'intégration du pâturage dans ModVege est de vérifier notre hypothèse initiale, selon laquelle le fait d'implémenter un pâturage hétérogène va permettre d'améliorer la qualité de la simulation, notamment en ce qui concerne l'hétérogénéité spatiale du couvert végétal ainsi que le rendement.

Concernant la quantité de biomasse défoliée, celle-ci est calculée en fonction des besoins alimentaires d'un UGB (unité gros bétail), définie comme étant une vache laitière de 500 kg consommant 4 500 kg de matière sèche (MS ou DM en anglais) par an, soit en moyenne 12,3 kg MS par jour²⁷,²⁸. Cette valeur peut être modifiée dans le fichier constant.csv, utilisé en entrée de ModVege, cela afin de pouvoir adapter la simulation à différents types de pâturage, qu'il s'agisse d'ovins ou de bovins. Chaque période de pâturage est donc caractérisée par un nombre d'animaux ainsi qu'une date d'entrée des animaux sur la parcelle et une durée.

Afin d'évaluer l'effet des choix de modélisation du pâturage, nous avons décliné ce dernier selon trois paramètres principaux : la méthode d'implémentation du pâturage, l'itinéraire technique (ITK) retenu et la prise en compte (ou non) des interactions entre les cellules d'une même parcelle. Afin d'analyser l'influence propre à chacun de ces paramètres, nous les avons volontairement dissociés pour les faire varier indépendamment. Cette approche permet ainsi une analyse comparative précise de leurs effets respectifs. Les différentes combinaisons testées sont résumées dans le Tableau 4, qui distingue les méthodes de défoliation (de la plus simple à la plus élaborée), les ITK associés, la prise en compte ou non des interactions spatiales, ainsi que l'objectif de chaque scénario.
<table><caption>Tableau 4 : Plan de simulation en vue de tester les effets de l'implémentation du pâturage, du type de gestion et de l'impact des interactions entre individus. ITK : Itinéraire technique, OFT : Optimal Foraging Theory. H₀ : Une complexification accrue de la modélisation du pâturage améliore la simulation, notamment en ce qui concerne la représentation de l'hétérogénéité spatiale du couvert végétal.</caption><thead><tr><th>Modélisation du pâturage</th><th>ITK (Chargement instantané)</th><th>Interactions biotiques</th><th colspan="2">Objectif</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Contrôle</td><td rowspan="2">Medium/Low :<br/>- 7 UGB pendant 150 jours<br/>- 21 UGB pendant 10 jours sur 5 mois (soit 50 jours)</td><td>Absence : 0</td><td colspan="2">ModVege non spatialisé avec fauche approximant l'ingéré</td></tr><tr><td>Prise en compte : 1</td><td colspan="2">CoSMo avec fauche approximant l'ingéré</td></tr><tr><td rowspan="2">Fauche approximant l'ingéré</td><td rowspan="2">Medium/High :<br/>- 21 UGB pendant 150 jours<br/>- 63 UGB pendant 10 jours sur 5 mois (soit 50 jours)</td><td>0</td><td colspan="2">Vérifier l'implémentation de la spatialisation (les résultats doivent être similaire à la situation contrôle sans interactions, sert de témoin).</td></tr><tr><td>1</td><td colspan="2">Visualiser l'impact des interactions entre les cellules.</td></tr><tr><td rowspan="2">Pâturage aléatoire</td><td rowspan="2"></td><td>0</td><td colspan="2">Etudier l'impact d'une défoliation hétérogène sur le rendement de la parcelle.</td></tr><tr><td>1</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td rowspan="2">Pâturage selon l'appétence</td><td rowspan="2"></td><td>0</td><td rowspan="2">Gradient de complexité de l'implémentation du pâturage.</td><td rowspan="2">H₀</td></tr><tr><td>1</td></tr><tr><td rowspan="2">OFT</td><td rowspan="2"></td><td>0</td><td></td><td></td></tr><tr><td>1</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Dans un premier temps, nous avons exploré plusieurs options d'implémentation, formant un gradient croissant de complexité. La première approche correspond à la situation de contrôle. Elle correspond à la version non spatialisée de ModVege et permet de simuler le pâturage via une fauche homogène. Cette méthode est largement utilisée dans de nombreux modèles scientifiques (e.g. PaSim, Stics) qui considère le pâturage comme une défoliation uniforme. Il va permettre de constituer une référence pour l'analyse comparative. La seconde méthode reprend le concept de fauche homogène mais intègre cette fois la spatialisation du couvert. Cela permet de vérifier que les résultats sont identiques à ceux du contrôle dans le cas où il n'y a pas d'interactions entre individus puis d'analyser l'impact des interactions biotiques sur l'hétérogénéité spatiale en contexte pâturé. La troisième approche, de type aléatoire, applique la défoliation à des cellules sélectionnées au hasard jusqu'à attendre le seuil de pâturage journalier. Elle vise à évaluer l'impact de l'hétérogénéité spatiale de la défoliation sur la dynamique du couvert végétal. Dans l'approche par appétence, la sélection des cellules pâturées est toujours aléatoire mais pondéré par l'appétence de chaque cellule pour l'animal, en fonction de critères tels que l'espèce végétale, la taille, la biomasse disponible ou encore l'espèce animale impliquée. Elle permet d'évaluer l'effet d'un comportement animal « réaliste » sur la structure du couvert, comparée à une modélisation aléatoire. Enfin, la dernière approche repose sur l'OFT²³, qui modélise la stratégie de pâturage des animaux selon divers paramètres : coût énergétique de l'alimentation, la distance à la ressource, appétence, etc. Le parcours de l'animal est ici simulé dans la parcelle, offrant une représentation proche des conditions réelle de pâturage.
En ce qui concerne l'ITK, ce dernier inclue le chargement instantané sur la parcelle, c'est-à-dire le nombre d'animaux présents simultanément sur une surface donnée. L'objectif est de modéliser plusieurs chargements d'intensités différentes ainsi que deux systèmes de gestion. Le choix de ces ITK est inspiré des modalités de pâturage issues du projet 4p1000²⁹ ainsi que de systèmes de gestion de vaches laitières dans le Massif Central³⁰. Dans ces systèmes de gestion, la période de pâturage s'étend du 1er mai au 30 septembre, soit 5 mois ce qui correspond à 150 jours. L'implémentation de deux intensités moyenne différentes, que l'on retrouve dans le Massif Central, a été retenue : un chargement moyen plutôt faible qui est de 0,69 UGB ha⁻¹ an⁻¹, ainsi qu'un chargement moyen plus élevé de 2,08 UGB ha⁻¹ an⁻¹ (voir annexe 2). A chaque niveau d'intensité sont associés deux systèmes de gestion différents. Le premier est un pâturage en continu, avec un faible chargement réparti sur une période de longue durée. Le second est un pâturage rotatif, avec un chargement plus élevé déplacé régulièrement entre plusieurs parcelles (par exemple tous les dix jours), permettant à chaque parcelle de se régénérer. Ces différentes modalités sont synthétisées dans le tableau 5. L'intérêt est d'étudier de manière comparative l'impact du niveau de chargement du pâturage et du mode de gestion sur le couvert végétal.

<table><caption>Tableau 5 : Récapitulatif des ITK choisis pour les simulations. UGB : Unité Gros Bétails, ha : hectare, MS : Matière Sèche.</caption><thead><tr><th>Type de chargement</th><th>Intensité (UGB/ha)</th><th>Intensité (UGB/4,2 ha)</th><th>Système de gestion</th><th>Nombre de jours</th><th>Nombre d'UGB</th><th>Quantité d'ingéré total par jour (kg MS)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Faible</td><td rowspan="2">0,69</td><td rowspan="2">2,92</td><td>En continue</td><td>150</td><td>7</td><td>86,3</td></tr><tr><td>Rotatif</td><td>5*10</td><td>21</td><td>258,9</td></tr><tr><td rowspan="2">Fort</td><td rowspan="2">2,08</td><td rowspan="2">8,76</td><td>En continue</td><td>150</td><td>21</td><td>258,9</td></tr><tr><td>Rotatif</td><td>5*10</td><td>63</td><td>776,7</td></tr></tbody></table>

Enfin, la prise en compte des interactions biotiques entre les individus de la parcelle va permettre de modéliser la compétition pour les ressources comme la lumière et l'azote. Pour cette étape, nous allons adapter les mécanisme pris en compte dans CosMo (drivers) en les simplifiant et les adaptant aux données présentes dans ModVege. Les 6 facteurs principaux qui permettent de simuler les interactions sont le mode de gestion de la parcelle (pâturage et fauche), la phénologie des espèces végétales, la température de l'air, la disponibilité en lumière, en eau et en azote. Les 3 premiers étant nativement implémentés dans ModVege, seuls les trois derniers concepts seront implémentés. Par exemple, afin de spatialiser la compétition interspécifique pour la lumière, la surface foliaire (LAI) et la hauteur des individus seront prises en compte. Une plante avec une grande LAI et une grande taille aura un avantage pour accéder à la lumière, afin de réaliser la photosynthèse, au détriment d'une plante plus petite, avec de petites feuilles. Ce travail est en cours et sera réalisé dans la suite du stage, à partir du mois de juillet.
D) Implémentation des simulations de pâturage

Dans le cadre de ce rapport, les simulations ont été conduites à l'aide du modèle ModVege, actuellement capable de représenter le pâturage selon deux modalités principales : la fauche homogène et la défoliation aléatoire. Ces deux approches sont opérationnelles et permettent de modéliser respectivement un pâturage réparti de manière uniforme sur toute la parcelle ainsi qu'une défoliation distribuée aléatoirement donc hétérogène, sans prise en compte du comportement animal.

L'objectif du stage étant d'aller vers une représentation plus réaliste du pâturage, un travail de développement est en cours afin d'intégrer la dernière version du modèle ModVege au modèle Paris. Nous disposerons alors d'un module plante (ModVege) avec un module animal fondé sur une architecture agent-centrée. Dans ce système, les animaux sont capables de percevoir leur environnement, de prendre des décisions, de se déplacer et d'agir de manière indépendante. Ce nouveau modèle permettra de représenter les déplacements, l'ingestion et la sélection des zones pâturées par les animaux de manière individuelle tout en simulant finement la croissance de la végétation. Le fonctionnement visé pour ce modèle couplé est présenté dans la figure 5.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 5 : Schéma du fonctionnement du modèle Paris, utilisé pour tester différentes méthodologies d'implémentation du pâturage. En bleu : les modules du modèle ; en vert : la sélection du mode de pâturage souhaitée ; en jaune : les étapes répétées pour chaque animal sur la parcelle, chaque jour de pâturage ; en orange : la sélection de la méthode</figcaption></figure>
Au lancement de Paris, l'utilisateur pourra choisir de lancer une simulation sans pâturage ou avec le type de pâturage souhaité. Dans le cas de la fauche uniforme, cette fonctionnalité repose sur l'utilisation de la fauche homogène sur l'ensemble de la parcelle, implémenté dans ModVege pour représenter le pâturage. La défoliation est alors appliquée uniformément à toutes les cellules de la parcelle. Elle est calculée en fonction de la quantité moyenne de biomasse ingérée par jour pour chaque animal (définie dans le fichier constant.csv en entrée de Paris), puis répartie équitablement entre toutes les cellules, afin de simuler une pression de pâturage homogène. Lorsqu'une autre méthode d'implémentation du pâturage est sélectionnée, le module animal de Paris est alors activé. Pour chaque animal présent sur la parcelle, celui-ci alterne entre périodes d'alimentation et de repos, selon une durée définie (par défaut 3600 secondes, modifiable via le fichier animal.csv en entrée de Paris), jusqu'au jour suivant. Lorsqu'un animal décide de se nourrir, un événement d'alimentation est déclenché. A partir de la position de l'animal, les cellules proches de son champ de vision sont ajoutées. Le choix de la cellule est ensuite effectué selon l'une des trois méthodes (aléatoire, selon l'appétence et selon l'OFT) définies par l'utilisateur dans le fichier herd.csv en entrée de Paris. L'animal se déplace alors vers la cellule choisie et procède à la défoliation locale. Dans Paris, la défoliation dépend de la surface de la cellule, de la durée d'ingestion et de l'énergie nécessaire à l'animal.

L'ensemble de ces situations va permettre d'analyser l'abondance relative de chaque espèce ainsi que l'hétérogénéité spatiale du couvert végétal selon la complexité d'implémentation du pâturage et donc d'affirmer ou non notre hypothèse de départ.

## E) Analyse des données

L'analyse des données issues des différentes simulations a été réalisée sous R à l'aide de l'EDI RStudio (version : 2025.05.0+496). Pour importer les données des fichiers générés au format NetCDF4, le package ncdf4 a été utilisé. D'autres packages tel que dplyr et tidyr ont été utilisés pour restructurer et filtrer les données de manière efficace. Afin de permettre une visualisation de ces données, j'ai mobilisé le package ggplot2, ce qui a permis la création de graphiques illustrant les résultats des simulations.

L'objectif de ces analyses est de comparer les résultats obtenus selon les différentes méthodologies de pâturage mises en œuvre. Pour cela, notre attention s'est portée sur l'évolution de la biomasse dans les quatre compartiments (GR, GV, DR, DV), de la biomasse totale et de la biomasse ingérée par animal. Cela va permettre de mieux comprendre l'influence des méthodologies d'implémentation du pâturage sur la dynamique de la végétation. Cette approche vise également à évaluer l'impact de la gestion du pâturage qu'elle soit continue ou rotative, l'influence des interactions entre les plantes ainsi que l'importance du chargement sur l'évolution des espèces végétales et donc sur l'hétérogénéité du couvert végétale au sein de la prairie.
### III. Résultats

#### A) Interface

L'interface développée à l'aide de la bibliothèque JavaFX permet de visualiser les fichiers de sortie au format NetCDF générés lors des simulations. Ces fichiers contiennent les données sur trois dimension, x, y et t, à un pas de temps journalier. Pour l'exemple, une parcelle de 10 x 10 cellules a été utilisée (Figure 6).

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 6 : Capture d'écran de l'interface développée pour ModVege. Gradient de couleur rouge (faible biomasse, environ 714 kg ha⁻¹) à bleu (forte biomasse, environ 3 561 kg ha⁻¹).</figcaption></figure>

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 7 : Capture d'écran du choix de la variable à observer.</figcaption></figure>

Cette interface est interactive et a pour vocation à être intégré à terme dans l'interface de ModVege. Elle permet à l'utilisateur de sélectionner le jour souhaité ainsi que la variable à observer (Figures 6 et 7). Les boutons *Play* et *Pause* (Figure 6) permettent de visualiser l'évolution de la parcelle au cours du temps. De plus, en survolant une cellule avec le curseur, la valeur de la variable sélectionnée s'affiche au-dessus de la matrice exprimé le plus souvent en kg DM.ha⁻¹. Un gradient de couleur est également utilisé, il facilite la lecture, les valeurs les plus faibles sont représentées en rouge, tandis que les valeurs les plus élevées pour le jour observé apparaissent en bleu.

Cette interface est utile pour visualiser l'évolution globale de la parcelle tout au long de la simulation. Elle m'a permis de prendre en main le format NetCDF et de m'assurer de la bonne création des fichiers de ce format. Toutefois, pour analyser plus finement les résultats et observer les dynamiques des différentes espèces végétales et l'évolution de l'hétérogénéité du couvert, une analyse plus approfondie des données via R est indispensable.
## B) Implémentation du pâturage

### 1. Etude de l'impact des méthodes d'implémentation du pâturage

A ce stade de développement, seules deux méthodes d'implémentation du pâturage sont opérationnelles dans ModVege : la fauche homogène et la défoliation aléatoire. Toutefois, d'ici la fin du stage, les défoliations liées aux comportements animaux, soit la défoliation selon l'appétence et l'OFT seront implémentés dans Paris. Dans cette étude, nous allons donc nous concentrer sur trois types de simulations : une en absence de pâturage, une avec pâturage implémentée sous forme de fauche homogène et une troisième qui repose sur la défoliation aléatoire.

Dans un premier temps et afin de comparer les différentes méthodes d'implémentation du pâturage, nous avons étudié l'impact du pâturage en condition de chargement faible et continu. Ainsi, l'ensemble des simulations intègrent un pâturage qui débute au 131ᵉ jour et se termine au 280ᵉ jour, avec un troupeau de 7 UGB réparti sur une parcelle de 4,2 hectares, soit une pression de pâturage constante équivalente à 0,69 UGB ha⁻¹.

Nous avons comparé l'évolution de la biomasse totale moyenne sur l'année entre les trois scénarios afin d'évaluer si la méthode d'implémentation du pâturage a une influence significative sur la dynamique de la biomasse. Ces résultats sont illustrés par la figure 8, qui présente l'évolution quotidienne de la biomasse totale simulée par la parcelle.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 8 : Évolution quotidienne de la biomasse totale moyenne (BM_Total) selon trois scénarios de pâturage. BM_Total: biomasse totale.</figcaption></figure>
Nous pouvons observer qu'en l'absence de pâturage, la biomasse atteint un maximum de 8001 kg ha⁻¹ au 225ᵉ jour, tandis que sous pâturage homogène, le maximum est inférieur, avec 7084 kg ha⁻¹ au 200ᵉ jour. Enfin lorsque le pâturage est hétérogène, la biomasse totale atteint un maximum de 6557 kg ha⁻¹ au jour 225. Nous pouvons noter que la biomasse aérienne totale est plus faible avec que sans pâturage, ce qui est conforme à l'attendu. Un premier point non trivial est que la biomasse totale est plus faible avec le pâturage hétérogène que le pâturage homogène. On peut de plus observer un décalage phénologique du pic de biomasse de 25 jours entre le pâturage hétérogène et le pâturage homogène.

Ensuite je me suis intéressée à l'évolution de la variance entre les cellules de la parcelle (figure9). Afin d'observer si l'écart-type entre chaque cellule de la parcelle est le même selon la méthode d'implémentation du pâturage.

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 9 : Evolution de la variance de la biomasse totale selon la méthode d'implémentation du pâturage.</figcaption></figure>

La figure présente trois courbes correspondant aux différentes méthodes d'implémentation du pâturage: l'absence de pâturage (No_Grazed, en bleu), un pâturage homogène (Uniform_Grazed, en rouge) et un pâturage aléatoire (Random_Grazed, en orange). On observe que dans le scénario de pâturage aléatoire, la variance de la biomasse augmente nettement au cours du temps, atteignant un pic élevé autour du jour 250, avant de diminuer progressivement. Cette dynamique traduit une forte hétérogénéité spatiale de la biomasse entre les cellules de la parcelle, liée à une pression de pâturage inégalement répartie. En revanche, les scénarios sans pâturage ou avec un pâturage appliqué de manière uniforme montrent des niveaux de variance beaucoup plus faibles et relativement stables, ce qui suggère une répartition plus homogène de la biomasse dans l'espace. Cela indique que le mode de pâturage influence fortement la structuration spatiale de la végétation dans la parcelle.

Afin d'expliquer ces différences, je me suis intéressée à l'évolution des biomasses au sein de chaque compartiment de ModVege, et ce pour chaque simulation. Ces résultats sont illustrés par les graphiques de la figure 10, qui montrent l'évolution des biomasses des différents
compartiments de ModVege sans pâturage, avec un pâturage homogène et avec un pâturage hétérogène.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 10: Évolution de la moyenne des biomasses des quatre compartiments de ModVege, à gauche en l'absence de pâturage, au milieu avec un pâturage homogène et à droite avec une défoliation hétérogène. BM_RS : Biomasse sèche reproductive ; BM_RV : Biomasse verte reproductive ; BM_VS : Biomasse sèche végétative ; BM_VV : Biomasse verte végétative.</figcaption></figure>

En l'absence de pâturage, les compartiments reproductifs (BM_RV puis BM_RS) affichent une montée progressive, en particulier de la biomasse verte reproductive (BM_RV), qui atteint un maximum d'environ 3800 kg MS. ha⁻¹ autour du jour 190. Cela est cohérent avec les stades phénologiques du couvert et le fait qu'en l'absence de pâturage, une partie de la croissance est affectée aux organes reproducteurs de la plante. Nous pouvons ensuite observer clairement une augmentation de la biomasse sèche, reproductive et végétative. Là encore, cela est cohérent avec les processus physiologiques de sénescence. Cependant, en présence de pâturage homogène, la biomasse reproductive reste proche de 0 kg ha⁻¹ tout au long de la simulation. En parallèle, la biomasse végétative atteint des valeurs plus élevées qu'en l'absence de pâturage, avec un pic de biomasse verte végétative dépassant légèrement 5000 kg ha⁻¹. Cela s'explique par le fait que les organes reproducteurs, dès leur aparition, sont défoliés ce qui bloque ensuite la croissance reproductive et dirige l'ensemble de la biomasse créée vers le végétatif vert. Enfin, lorsque le pâturage est aléatoire, les biomasses de chaque compartiment suivent les mêmes tendances qu'en l'absence de pâturage, avec des quantités moindres. Le pic de biomasse verte reproductive (BM_RV) atteint alors un maximum de 1505 kg MS ha⁻¹ au 188e jour. On peut toutefois noter que la proportion de végétatif vert est plus importante avec que sans pâturage.

## 2. Etude de l'impact de l'ITK et des gestions du pâturage

L'impact de l'itinéraire technique et du type de gestion du pâturage sur le rendement de la parcelle est plus pertinent est proche de conditions réelles lorsque le pâturage implémenté
de manière aléatoire. Dans cette étude, nous avons donc choisi d'analyser l'effet du chargement et du mode de gestion du pâturage à partir d'une implémentation sous forme de défoliation aléatoire.

Les modalités testées reposent sur deux niveaux de chargement, un premier dit faible, de 0,69 UGB.ha⁻¹, et un second, dit fort, qui est de 2,08 UGB.ha⁻¹. Il y a de plus deux types de gestion du pâturage (continu ou rotatif). Le pâturage continu à forte intensité correspond à la présence de 21 UGB pendant 150 jours sur l'ensemble de la parcelle. Le pâturage continu à faible intensité est simulé par un troupeau de 7 UGB sur la parcelle, sur la même durée. Pour le pâturage rotatif à faible intensité, 21 UGB sont présents pendant 10 jours à cinq reprises, tandis que le pâturage rotatif à forte intensité implique 63 UGB sur la parcelle pendant 10 jours, toujours à cinq reprises. La figure 11 rend compte de l'évolution de la biomasse totale pour les quatre modalités testées :

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 11 : Evolution quotidienne de la biomasse totale moyenne (BM_Total) pour quatre modes de gestion combinant deux niveaux de chargement (fort ou faible) et deux types de gestion du pâturage (continu ou rotatif).</figcaption></figure>

Ce graphique met en évidence des différences marquées entre les quatre scénarios. Les pâturages rotatif et continu avec un faible chargement suivent une trajectoire similaire, l'accumulation la plus importante de biomasse au cours de l'année dépassant les 6 500 kg MS.ha⁻¹, avec une évolution régulière. Le chargement animal doit être trop faible pour que le pâturage rotatif ait un impact réel sur la dynamique de biomasse aérienne. À l'inverse, le pâturage rotatif à forte intensité présente une dynamique cyclique, avec des pics de biomasse dépassant 4 000 kg ha⁻¹, alternant avec des chutes brutales traduisant les périodes de défoliation intense suivies de repousses. Le scénario de pâturage continu à fort chargement
est particulièrement défavorable au développement des végétaux. La biomasse y demeure faible, autour de 3 000 kg ha⁻¹, et reste relativement stable. Cette situation suggère une pression de pâturage excessive qui limite la capacité de repousse. De plus, elle compromet sérieusement la productivité de la prairie.

Afin de mieux comprendre ces différences, nous avons examiné la répartition de la biomasse entre les différents compartiments de ModVege (biomasses verte et sèche, végétative et reproductive). Les différences entre scénarios apparaissent clairement dans la figure 12 :

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 12 : Evolution quotidienne de la biomasse moyenne des quatre compartiments de ModVege selon le chargement et la méthode de gestion. BM_RS : biomasse sèche reproductive, BM_RV : biomasse verte reproductive, BM_VS : biomasse sèche végétative, BM_VV : biomasse verte végétative.</figcaption></figure>

Plusieurs différences entre les systèmes de gestion du pâturage et les niveaux de chargement sont mises en évidence par cette figure (Figure 13). On peut tout d'abord observer que la gestion rotative permet le développement d'une biomasse reproductive verte (BM_RV), en particulier à partir du jour 150. Cette biomasse atteint un pic avant de décliner progressivement, ce qui traduit une phase de montée en reproduction de la végétation. Ce phénomène est absent dans les scénarios à pâturage continu, où la biomasse reproductive reste quasiment nulle ou très faible tout au long de l'année, suggérant que la pression constante du troupeau empêche l'installation de cette phase reproductive. Lorsque la charge de pâturage est faible, la biomasse végétative verte (BM_VV) suit une trajectoire assez similaire, quel que soit le mode de gestion. Les quantités atteintes sont proches, ce qui indique que dans ces conditions, le choix entre gestion continue ou rotative a peu d'impact sur la
dynamique de croissance de la végétation. En revanche, dans les scénarios à pâturage fort,
des différences nettes apparaissent selon le mode de gestion. La gestion rotative induit une
=l evolution cyclique de la biomasse végétative, avec des pics marqués de croissance (jusqu’à
environ 2 500 kg ha⁻¹), suivis de chutes rapides. Ces cycles correspondent aux phases
d’alternance entre périodes de pâturage et de repos. À l’inverse, en gestion continue,
l’évolution de la biomasse est beaucoup plus régulière, avec des niveaux de biomasse plus
faibles et sans pics marqués. Enfin, dans l’ensemble des quatre scénarios, la biomasse
végétative sèche (BM_RS) suit une dynamique semblable à celle de la biomasse reproductive
verte (BM_RV), bien que plus modérée en amplitude et légèrement décalée dans le temps.

3. Etude de l'impact des interactions

Les interactions entre chaque individu de la parcelle n'ont pas encore été implémentées par
manque de temps. Cette partie sera développée dans la suite du stage. Il s'agit notamment
d'intégrer la compétition pour les ressources, tels que la lumière, en prenant en compte la
surface foliaire des espèces, ou encore l'eau en fonction de la taille des systèmes racinaires.
Nous utiliserons pour cela un ratio (shoot/root ratio) qui permet d'approximer la biomasse
racinaire en fonction de la biomasse aérienne. L'impact des interactions entre chaque cellule
de la parcelle sur l'hétérogénéité du couvert sera donc étudié à la fin du stage, afin de mieux
comprendre les mécanismes spatiaux impliqués dans la dynamique des prairies.

IV. Discussion

A) Impact de la méthode d'implémentation

L'évolution des biomasses observées dans les différents compartiments de ModVege en
présence de pâturage homogène, notamment l'absence de tissus reproductifs, ainsi que la
forte proportion de biomasse végétative (notamment verte) sont cohérentes et peuvent
s'expliquer par plusieurs mécanismes, comme le confirment récemment Wentao et al³¹. Le
pâturage empêche la formation des organes reproducteurs, et dans cette simulation,
appliquée de façon homogène et continue sur toute la parcelle, il bloque le développement
des compartiments reproductifs de tous les individus. De plus, dans la simulation réalisée, le
pâturage s'arrête en automne, une période où la croissance des plantes est naturellement très
faible. Dans ModVege, la croissance de la plante est modélisée à travers une croissance de
biomasse, allouée dynamiquement entre les deux compartiments « végétatif vert » et
« reproducteur vert » en fonction du stade phénologique et des conditions
environnementales. Dans ce contexte, l'absence de développement reproductif induite par le
pâturage oriente cette croissance principalement vers les compartiments végétatifs. Nous
observons alors une augmentation de la biomasse verte végétative, qui, par sénescence, est
convertie en biomasse sèche végétative. Ainsi, les espèces végétales allouent davantage de
ressources au développement foliaire, ce que ModVege retranscrit par une répartition accrue
de la biomasse dans les compartiments végétatifs, au détriment des compartiments
reproductifs inactifs.
Les différences observées entre les scénarios de pâturage homogène et hétérogène mettent en évidence l'importance de la distribution spatiale de la défoliation sur la dynamique du couvert végétal de la prairie, ce qui rejoint l'étude de Schwinning et al³². Dans le cas du pâturage hétérogène, simulé par une défoliation aléatoire, toutes les cellules de la parcelle ne sont pas prélevées de manière simultanée ou équivalente. Cela permet à certaines plantes, épargnées par la défoliation, de poursuivre leur développement, leurs tissus reproductifs ayant alors le temps de se mettre en place. Cela explique pourquoi la variance observée grâce à la figure 9 est beaucoup plus importante lorsque le pâturage est hétérogène. Cette configuration génère une dynamique relativement proche de celle observée en l'absence de défoliation, avec des valeurs globalement plus faibles, en raison notamment de la perte partielle de surface photosynthétique dû à la défoliation. Elle s'approche de ce que l'on peut observer en conditions réelles lorsque la pression exercée par le pâturage n'est pas trop excessive.

## B) Impact du chargement et de la méthode de gestion

Les résultats issus de la comparaison entre un système de pâturage rotatif et d'un pâturage continu confirment que le mode de gestion adopté a une influence importante sur la production végétale.

La gestion en pâturage rotatif offre aux plantes le temps nécessaire pour engager des processus de régénération suite à leur défoliation, favorisant ainsi une meilleure allocation des ressources vers la croissance et la reproduction, comme l'illustre la figure 12. Cette dynamique permet à la prairie d'optimiser sa productivité, notamment en favorisant le développement des tissus reproducteurs des plantes, ce qui est un indicateur de bonne santé de la prairie et de sa capacité à se régénérer naturellement. La combinaison d'un pâturage rotatif avec un faible chargement apparaît comme la méthode la plus efficace pour maintenir une production végétale soutenue et résiliente tout au long de l'année. Tandis que le pâturage rotatif à fort chargement observe une production de biomasse plus important que lorsque le pâturage est continue à chargement égale. Ce constat rejoint les travaux de Stanley et al.³³, qui mettent en évidence le rôle clé du schéma de pâturage, c'est-à-dire la combinaison de la période, de la durée, de la fréquence et de l'intensité, dans la dynamique des végétaux. Effectivement, selon cette étude, un pâturage bien ajusté favorise la diversité fonctionnelle ainsi que la couverture végétale.

À l'inverse, les effets néfastes du pâturage continu à fort chargement, observés dans cette modélisation (Figure 12), traduisent une pression excessive sur la végétation. L'intensification de la défoliation limite la capacité des plantes à reconstituer leurs réserves, entravant leur croissance, leur reproduction, voire, dans certains cas leur survie. Ces observations s'inscrivent dans la continuité des travaux de Ren et al.³⁴, qui suggèrent une perte notable de carbone organique dans les sol fortement pâturés. Toutefois, cette tendance semble étroitement liée aux dynamiques spécifiques des écosystèmes étudiés, notamment à la réduction des apports racinaires et à une intensification des processus de dégradation végétale.
Une limite importante du travail actuel réside dans l'absence de comparaison des résultats des simulations du modèle avec des données expérimentales ou des références bibliographiques. Une telle validation renforcerait la crédibilité des simulations et des interprétations. L'intégration de cette étape constitue donc un prolongement naturel et nécessaire pour les développements futurs afin d'améliorer la robustesse du modèle.

# V. Conclusion / Ouverture

## A) Hypothèse initiale

Dans un premier temps, concernant l'implémentation du pâturage, les résultats confirment que la méthodologie utilisée lors de la modélisation a impact significatif. En effet, le pâturage homogène, en supprimant toute variabilité spatiale, impose une pression uniforme qui empêche les plantes de développer leurs tissus reproductifs et donc d'atteindre leur maturité. A l'inverse, lorsque l'implémentation du pâturage est sous forme d'une défoliation hétérogène, toutes les cellules de la parcelle ne sont pas affectées simultanément ni avec la même intensité, ce qui permet à certaine plante de continuer leur développement.

Ces résultats viennent confirmer notre hypothèse initiale, en montrant que la complexification de l'implémentation du pâturage dans les modèles, en particulier à travers l'introduction d'une hétérogénéité spatiale, permet de générer des dynamiques végétales plus réalistes et plus proches de ce qui est observé sur le terrain. Le pâturage aléatoire, bien que simplifié, reproduit déjà certaines des variations intra-parcellaires caractéristiques des prairies pâturées, notamment la coexistence de zones exploitées et d'autres partiellement épargnées. Cette hétérogénéité du pâturage a un impact majeur sur la dynamique de croissance, la composition des compartiments de biomasse et le degré d'hétérogénéité du couvert végétal, soulignant l'importance de mieux représenter l'espace dans les simulations pour évaluer plus finement les effets des pratiques pastorales.

Dans un second temps, les résultats obtenus mettent en évidence l'influence significative des stratégies de gestion du pâturage sur le rendement et la dynamique des prairies. Un système de pâturage rotatif, associé à un chargement adapté à la taille de la parcelle, favorise le développement du couvert végétal et sa pérennité. À l'inverse, une pression de pâturage trop élevée limite la croissance des tissus reproductifs des plantes. Lorsqu'elle s'exerce de manière continue, une telle pression compromet la régénération du couvert végétal et peut, à terme, nuire à sa survie.

Ces observations soulignent l'importance d'une implémentation réfléchie et adaptable du pâturage. Pour optimiser la production fourragère tout en préservant la santé des prairies, il est essentiel d'ajuster les pratiques de pâturage en fonction des spécificités de chaque parcelle et des conditions environnementales. La mise en place de systèmes de pâturage flexibles, qui intègrent une rotation et un contrôle du chargement, représente une stratégie clé pour garantir la durabilité des écosystèmes prairiaux et maximiser leur potentiel productif.
Ces résultats valident donc les premiers comportements attendus du modèle et répondent aux objectifs initiaux du stage, qui visaient à évaluer l'impact des différentes modalités d'implémentation du pâturage sur la dynamique végétale simulée par ModVege.

Par ailleurs, ces travaux ouvrent des perspectives intéressantes pour des simulations futures plus complexes, intégrant des paramètres additionnels tels que la diversité des espèces, les effets climatiques interannuels, ou encore des dynamiques de pâturage multi-parcelles.

## B) Perspectives

Dans la continuité des travaux menés jusqu'à présent, plusieurs développements sont prévus d'ici la fin du stage afin de dépasser les limites actuelles. Tout d'abord, il s'agira d'implémenter le pâturage basé sur le comportement animal dans le modèle Paris, via le couplage de ce modèle avec ModVege. Cette démarche permettra d'étudier l'impact du gradient de complexité de l'implémentation du pâturage sur le rendement de la parcelle. Cette approche intégrera notamment le comportement animal via l'Optimal Foraging Theory et la sélection de zones de pâturage selon l'appétence, afin d'évaluer dans quelle mesure ces mécanismes permettent de reproduire fidèlement les dynamiques observées sur le terrain. Dans un second temps, l'intégration des interactions biotiques visera à simuler plus finement l'impact du pâturage sur l'hétérogénéité du couvert végétal, et ainsi à représenter plus fidèlement la structure spatiale d'une prairie pâturée. Ces avancées, qui modifieront les dynamiques observées actuellement, permettront d'obtenir un modèle spatialisé plus complet et pertinent pour l'analyse de la dynamique du rendement des prairies et l'hétérogénéité de leur couvert végétal.

Au-delà de ces développements immédiats, plusieurs axes d'approfondissement pourraient prolonger ce travail. Il serait d'abord pertinent de tester le modèle couplé Paris-ModVege dans des conditions de chargements extrêmes, notamment en situation de surpâturage, afin d'évaluer la réponse du modèle face à des stress végétaux plus intenses. Par ailleurs, des simulations étendues sur plusieurs années permettraient de mieux appréhender les dynamiques à long terme, les effets cumulatifs du pâturage sur la biomasse, la structure des compartiments végétatifs et reproductifs, ainsi que la résilience des espèces végétales. De plus, les résultats pourraient être comparés à des données d'observations réelles de terrain afin de voir l'efficacité du modèle à prédire l'évolution et la dynamique de la parcelle. Enfin, une adaptation du modèle à d'autres climats et types de végétation, notamment ceux rencontrés en Afrique, offrirait une meilleure généralisation des résultats et une utilité pour renforcée pour des contextes agroécologiques variés. Cette perspective s'inscrit notamment dans les enjeux de sécurité alimentaire et de gestion durable des écosystèmes en climat tropical.
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# Annexe 1 : Choix de la taille de la parcelle

La taille maximale d'une parcelle pouvant être simulée dans ModVege dépend de plusieurs contraintes techniques, notamment le format du fichier de sortie, la mémoire disponible et sa gestion par Java.

J'avais choisi d'utiliser le format de fichier NetCDF3 qui est plus simple à créer et à manipuler. Cependant, à partir d'une grille de 100 * 100 cellules, la limite de taille des fichiers NetCDF3 (fixée à 2 Go) est atteinte. Le passage au format NetCDF4 a donc été nécessaire pour simuler des parcelles plus grandes. En effet, les fichiers NetCDF4 permettent une compression des données et ne présentent pas de limite de taille, ce qui les rend plus adaptés aux simulations générant un grand nombre de données. De plus, le format NetCDF4 résout les problèmes de mémoire et offre un temps de traitement réduit.

Un second obstacle est survenu à partir d'une grille de 300 * 300 cellules, avec l'apparition d'un problème de type OutOfMemory lié à l'exécution du code Java. Pour contourner cette limitation, il a été nécessaire d'augmenter la mémoire allouée à Java. Sur un ordinateur disposant de 16 Go de RAM, il est conseillé de ne pas dépasser 12 Go alloués à Java, afin de préserver une marge suffisante pour le fonctionnement du système.

En optimisant le code et en allouant 12 Go à Java, j'ai pu simuler une grille de 650 * 650 cellules, soit environ une parcelle de 4,2 hectares.

$$650*650 = 422\ 500\ \text{cellules}$$

$$1\ \text{cellule représente } 0.1\ \text{m}^2$$

$$422\ 500*0.1 = 42\ 250\ \text{m}^2 = 4.2\ \text{ha}$$

Étant donné que la taille moyenne des parcelles de pâturage se situe généralement entre 3 et 5 hectares, le choix d'une surface de 4,2 ha a permis d'être représentatif des conditions réelles tout en respectant les contraintes techniques du modèle.
# Annexe 2 : Choix de l'itinéraire technique (ITK)

L'itinéraire technique désigne le chargement instantané de la parcelle, c'est-à-dire le nombre d'animaux présents à un instant donné. Le choix de cet ITK est inspiré des modalités de pâturage utilisées dans le cadre du projet 4p1000²⁹ et sur la gestion alimentaire des vaches laitières dans le Massif Central³⁰, où la période de pâturage s'étend du 1er mai au 30 septembre, soit 5 mois (152 jours). Le choix d'un chargement de 2,92 UGB/ha/an s'aligne sur les pratiques du Massif Central ³⁰, mais pourrait être ajusté pour les systèmes pastoraux africains, où les densités atteignent 5 UGB/ha/an pendant les sécheresses⁸.

Deux types de systèmes de gestion ont été retenus :

* Le système **en continu**, avec un faible chargement réparti sur une longue durée

* Le système **rotatif**, avec un chargement plus élevé déplacé régulièrement entre plusieurs parcelles (par exemple, tous les 10 jours), permettant à chaque parcelle de se régénérer.

Deux intensités moyennes de pâturage sont prises en compte afin d'étudier leur impact sur la parcelle simulée (4,2 hectares).

* Environ **3 UGB/4,2 ha/an** pour le chargement faible ;

* Environ **9 UGB/4,2 ha/an** pour le chargement élevé, soit une intensité 3 fois plus importante.

Le nombre final d'UGB (unité gros bétail) a été défini de manière à obtenir un nombre entier d'animaux par parcelle à modéliser. L'UGB est définie comme une vache laitière de 600 kg consommant 4 500 kg de matière sèche (MS) par an soit 12,3 kg MS/jour, soit 0,5 g MS par bouchée.

**Gestion en continue à faible intensité :**

5 mois = 152 jours
3*365/152 = 7,2
L'objectif est donc d'obtenir 7 animaux sur la parcelle pendant 152 jours.

7*152/365 = 2,915 = 2.92
Un chargement de **2,92 UGB/4,2 ha/an** représente 7 animaux par parcelles pendant 152 jours

**Pour une gestion rotative à forte intensité :** 5 évènements de 10 jours répartis sur 5 mois = 50 jours

2.92*365/50 = 21,316 = 21 animaux
Un chargement de **2,92 UGB/4,2 ha/an** représente donc 21 animaux par parcelles pendant 50 jours (répartis en 5 évènements).

Pour l'intensité plus élevé nous avons multiplié le nombre d'animaux par 3 afin d'avoir une intensité 3 fois plus importante.

<table><caption>Tableau 6: Récapitulatif de l'ITK choisi pour la simulation. UGB : Unité Gros Bétails, ha : hectare, MS : Matière Sèche</caption><thead><tr><th>Type de chargement</th><th>Intensité (UGB/ha)</th><th>Intensité (UGB/4,2 ha)</th><th>Système de gestion</th><th>Nombre de jours</th><th>Nombre d'animaux</th><th>Quantité d'ingéré total par jour (kg MS)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Faible</td><td rowspan="2">0,69</td><td rowspan="2">2,92</td><td>En continue</td><td>150</td><td>7</td><td>86,3</td></tr><tr><td>Rotatif</td><td>5*10</td><td>21</td><td>258,3</td></tr><tr><td rowspan="2">Fort</td><td rowspan="2">2,08</td><td rowspan="2">8,76</td><td>En continue</td><td>150</td><td>21</td><td>258,3</td></tr><tr><td>Rotatif</td><td>5*10</td><td>63</td><td>776,7</td></tr></tbody></table>
Résumé :

Le pâturage joue un rôle crucial dans les écosystèmes des prairies, influençant la productivité des plantes, la composition des espèces et l'hétérogénéité du paysage. Cet effet est particulièrement prononcé dans les régions gérées de manière moins intensive - comme de nombreuses régions d'Afrique - où les systèmes de pâturage sont extensifs, adaptatifs et façonnés par les conditions locales. Il est essentiel de modéliser précisément le pâturage pour comprendre la dynamique des prairies dans divers environnements. Pour évaluer comment les différentes représentations du pâturage affectent la qualité de la simulation - en particulier en ce qui concerne l'hétérogénéité spatiale de la couverture végétale - nous utilisons le modèle de simulation ModVege. Le pâturage est modélisé à l'aide de trois paramètres clés : la méthode de mise en œuvre, l'itinéraire technique et l'inclusion des interactions entre les cellules de la parcelle. Les méthodes de mise en œuvre suivent un gradient de complexité, allant de la fauche homogène, à la fauche aléatoire, à la fauche aléatoire pondérée par l'appétence et enfin à la défoliation basée sur la théorie de la recherche optimale de nourriture, qui suppose que les animaux donnent la priorité aux zones offrant le meilleur rendement nutritionnel. Ces méthodes sont testées dans le cadre de deux taux de chargement - 0,69 LSU ha⁻¹ an (extensif) et 2,08 LSU ha⁻¹ an (intensif) - et de deux types de gestion : continue et rotative. Cette configuration nous permet d'évaluer comment la complexité du pâturage et les stratégies de gestion façonnent les schémas de végétation, contribuant ainsi à l'affinement de ModVege pour une application dans des conditions variées en Europe et en Afrique.

Mots clés : Pâturage, Prairie, ModVege, Simulation, Modélisation

Abstract :

Grazing plays a crucial role in grassland ecosystems, influencing plant productivity, species composition, and landscape heterogeneity. This effect is particularly pronounced in less intensively managed regions - such as many parts of Africa - where grazing systems are extensive, adaptive and shaped by local conditions. Accurately modelling grazing is essential for understanding grassland dynamics across diverse environments. To assess how different grazing representations affect simulation quality - particularly regarding the spatial heterogeneity of vegetation cover - we use the ModVege simulation model. Grazing is modelled using three key parameters: the method of implementation, the technical itinerary and the inclusion of interactions between plot cells. Implementation methods follow a gradient of complexity, ranging from homogeneous mowing, to random mowing, to random mowing weighted by palatability and ultimately to defoliation based on Optimal Foraging Theory, which assumes animals prioritise areas offering the highest nutritional return. These methods are tested under two stocking rates - 0.69 LSU ha⁻¹ yr⁻¹ (extensive) and 2.08 LSU ha⁻¹ yr⁻¹ (intensive) - and two management types: continuous and rotational. This setup allows us to evaluate how grazing complexity and management strategies shape vegetation patterns, contributing to the refinement of ModVege for application across varied conditions in Europe and Africa.

Key words: Grazing, Grassland ecosystems, ModVege, Simulation model, Modelling