## 7.2. Le besoin d'azote de la vigne dans STICS

Si les mécanismes définissant l'offre en azote au niveau du système sol-racine n'ont pas lieu d'être modifiés par rapport aux cultures annuelles (minéralisation, absorption racinaire, recyclage des feuilles sénescentes...), la demande et le calcul de stress ont été reconsidérés pour tenir compte d'une part de la structure du peuplement et d'autre part des possibles variations rapides du stress azoté.

### 7.2.1. Remise en cause des courbes de dilution

Ce travail a été réalisé dans le cadre d'un programme de l'appel d'offre "Biosphère Continentale" (Lemaire et Brisson, 2005 ; Brisson et al., 2006).

Dans le modèle STICS, la concentration en azote de la plante est calculée par des courbes de dilution, typiquement appliquées aux cultures herbacées en couvert dense (Figure 9) : la courbe dite critique correspond aux besoins métaboliques, alors que la courbe maximale intègre en plus les capacités de stockage sous formes diverses (protéines, acides aminés...). Dans la première version de STICS, la phase « plante isolée » était considérée comme une phase à teneur constante en azote critique et maximal. Dans la pratique, seul le paramétrage de la courbe critique est accessible à l'expérimentation (Justes et al., 1994 ; Lemaire et al., 1997), le niveau maximal étant difficile à atteindre. Ces bases peuvent poser des problèmes pour la vigne, plante cultivée en azote limitant (courbe maximale impossible à atteindre) et en rang (phase de plante isolée très longue) avec une capacité de stockage/déstockage dans ses parties pérennes. Les auteurs proposent de redéfinir la phase plante isolée pour mieux s'adapter à des plantes conduites en rang (cas de la vigne) et d'utiliser des données expérimentales pour bien définir les paramètres des courbes. Pour cela, deux courbes sont définies pour décrire la fonction de réponse « critique » : une courbe pour les faibles biomasses (phase « plante isolée » - NI) ; et une courbe pour les biomasses élevées (phase « peuplement dense » - NP). La même approche est utilisée pour la fonction de réponse maximale qui décrit les besoins (NIMAX et NPMAX). L'ensemble de ces courbes (Équation 7 et Équation 8) est représenté sur la Figure 20 (cf.§ II.4.12.).

**Équation 7**

* Courbe « peuplement dense »

* Courbe « plante isolée »

$$NP = ADIL \cdot MASEC^{-BDIL}$$

$$NI = ADILI \cdot MASEC^{-BDILI}$$

Où ADIL et BDIL sont définis à partir des mesures issues des expérimentations. ADILI et BDILI sont calculés à partir des trois hypothèses suivantes (Brisson et al., 2006) :

* il existe une valeur de concentration en azote métabolique (NMETA) qui correspond à la teneur en azote de la plantule qui ne comporte que des organes fonctionnels. Cette valeur est fonction du métabolisme des espèces ;

* une valeur arbitraire de biomasse est définie pour cet état de plantule (MASECMETA) et égal à 0.04 t/ha quelle que soit l'espèce ;

* la valeur de biomasse à l'intersection des 2 courbes « peuplement » et « plante isolée » (MASECDIL) est obtenue à partir des données expérimentales.

Parallèlement, les courbes maximales sont définies pour les deux phases :
# Chapitre I
## Équation 8

* Courbe « peuplement dense »

* Courbe « plante isolée »

$$NPMAX = ADILMAX \cdot MASEC^{-BDILMAX}$$

$$NIMAX = ADILMAX \cdot MASEC^{-BDILMAX}$$

Pour les paramétrer, un autre paramètre est introduit (NRES) qui est défini comme la teneur en azote de réserve au point d'intersection des deux phases (défini par le paramètre MASECDIL). Plusieurs hypothèses sont nécessaires pour calculer les paramètres :

* au point d'intersection NPMAX=NIMAX=NI+NRES;

* pour la partie « peuplement » de la courbe maximale le paramètre BDILMAX est égal à BDIL;

* pour la phase « plante isolée », l'azote de la plantule n'est constitué que d'azote métabolique et il n'y a pas de « réserves initiales ».

A partir de ces hypothèses, on peut calculer analytiquement les paramètres ADILI, BDILI, ADILMAX, BDILMAX (BDIL) et ADILMAXI et BDILMAXI, de sorte que les paramètres à prescrire par espèce sont : ADIL, BDIL, MASECDIL, NMETA et NRES. La valeur de ces paramètres sera présentée dans le Chapitre III.

### 7.2.2. Introduction d'un indice de nutrition instantané

De récents travaux sur l'effet du stress azoté sur la plante (Mary et Guerif 2005) ont proposé d'utiliser un nouvel indice de nutrition instantané (Devienne-Baret et Mary, 2006). Cet indice est moins dépendant de l'état azoté de la plante et permet de mieux décrire des variations rapides de nutrition azotée que l'INN classique (Justes et al., 1994 ; Lemaire et Meynard, 1997). Pour calculer cet indice, un nouveau paramètre est proposé INNIMIN qui définit l'intervalle de variation de l'INN instantané. Par construction, si INNIMIN = 0, cet intervalle correspond à l'intervalle de variation de l'INN classique, c'est-à-dire [INNMIN, 1] (sachant que INNMIN est égale le plus souvent à 0.3). Si INNIMIN est négatif son intervalle de variation est plus important.

# 8. La sénescence des feuilles

## 8.1. Rôle et déterminisme de la durée des feuilles de vigne

Le cycle végétatif de la vigne commence avec le débourrement et se termine par la chute des feuilles (stades 43 – 47 de l'échelle de Eichhorn et Lorenz, 1977). La chute des feuilles peut être influencée par leur âge, le statut hydrique et azoté de la plante, le gel, le vent, une carence minérale, ou des attaques parasitaires. Le jaunissement des feuilles qui précède généralement leur chute va déterminer le moment d'arrêt complet de leur activité photosynthétique, sachant qu'il y a une diminution progressive de cette activité avec le vieillissement des feuilles (Champagnol, 1984). Même après la récolte, la production photosynthétique peut rester importante : par exemple dans la région de Montpellier, elle peut atteindre plus de 40% de la production photosynthétique pendant la période véraison - récolte (Champagnol, 1984). Cette période est très importante pour la vigne, car c'est à ce
# Chapitre I
moment qu'elle va refaire ou compléter la plus grande partie de ses réserves, qui seront stockées dans le tronc et dans les racines. Dans le cadre des études d'impact du changement climatique, la bonne simulation de la sénescence des feuilles devient un élément important, car la prévision d'hivers plus tempérés peut augmenter le stockage des réserves par accroissement de la durée de vie des feuilles. Au contraire, l'augmentation prévue des sécheresses (exemples de 2003, 2005 et 2006) peut induire des stress hydriques et trophiques, mettant en danger la mise en réserve.

Sous nos latitudes, la durée de vie des feuilles de vigne semble d'avantage être sur l'influence de l'environnement que d'un déterminisme génétique. Ainsi, en faisant abstraction des différentes contraintes hydriques et minérales, les pertes de feuilles au cours du cycle sont très faibles. Le feuillage jaunit d'une manière globale à l'entrée de l'automne. Cependant, il existe bien une diminution de l'activité photosynthétique avec l'âge (Champagnol, 1984 ; Poni et al., 1994 ; Schultz, 1995 ; Kozlowski et Pallardy, 1996 ; Escalona et al., 2003 ; Sanchez de Miguel et al., 2004), mais sous nos latitudes cette activité est encore significative pendant l'automne et donc on ne peut pas considérer que les feuilles soient sénescentes. D'une manière générale, les feuilles de vigne jaunissent au moment de la journée où les températures sont les plus fraîches (sans parler du gel, pour lequel la sénescence du feuillage peut être instantanée) et lorsque la durée du jour se raccourcit. Parallèlement, une consultation des différents experts des différentes régions viticoles françaises a montré qu'il n'existe pas une différence claire entre régions.

En complément, des observations faites sur des vignes avec des cépages "européens" dans des conditions tropicales, ont montré que les feuilles restaient vertes au delà de 2300°C.j (Xavier Delpuech, commun.pers.), contre les 1700-1800°Cj que nous pouvons observer de façon générale dans une région chaude comme la Vallée du Rhône.

Cet ensemble d'éléments permet de formuler l'hypothèse selon laquelle les feuilles de vigne ont une durée de vie génétique plus longue que celle observée sous nos latitudes et que leur sénescence est influencée par une combinaison des stress (eau, gel, azote,...) et le raccourcissement de la durée du jour (stress photopériodique). Cela explique les différences de sénescence entre vignobles situés à des latitudes différentes. Toutefois, il a été remarqué que les vignes très "vigoureuses" gardent plus longtemps leur feuillage que les vignes à faible "vigueur".

En ce qui concerne le photopériodisme, des travaux anciens (Alleweldt 1957, 1959, 1963a et b, 1964) montrent que la vigne est une plante de jours longs : les jours courts de 10 à 13 heures provoquent un arrêt de la croissance surtout sur les genres américains (Vitis rupestris et Vitis riparia), Vitis vinifera étant le genre le moins sensible. Le raccourcissement de la durée du jour a un impact connu sur la production d'acide abscissique, qui va accélérer le vieillissement et la chute des feuilles (Alleweldt et During, 1972 ; Champagnol, 1984).

En conclusion, il est essentiel que le modèle STICS décrive soigneusement cette phase ultime du développement foliaire de la vigne. Cependant, l'absence de données d'observation rend ce point difficile à appréhender.

## 8.2. Introduction de la photopériode et de la vigueur dans le calcul de la durée de vie

Le calcul de la sénescence dans STICS s'appuie sur la notion de durée de vie des feuilles, modulée selon l'âge de la plante, les stress hydrique et azoté et la sur-fertilisation azotée. Compte tenu du mode
**Figure 10.** Courbe qui définit la relation entre le coefficient STRESSPHOT et la valeur de DLTAMS. DLTAMSMAXSEN est le paramètre de vigueur qui annule l'effet de la photopériode et permet de retarder la sénescence ; ALPHAPHOT est le paramètre qui va définir la rayon de courbure de l'exponentielle ; et STRPHOTMINSEN est un seuil minimal à partir duquel on considère que l'activité photosynthétique de la plante n'a plus d'effet sur le retard de sénescence.

<figure><img src="image_39.png" /></figure>
de conduite de la vigne, cet effet de sur-fertilisation sera négligé par la suite. Le calcul de la durée de vie inclut donc à la fois la sénescence naturelle (via la durée de vie potentielle en fonction de l'âge de la plante), et la sénescence accélérée via les stress. Le LAI sénescent au jour n de la simulation, correspond au LAI produit le jour m et dont la durée de vie est « n - m » (Brisson et al., 2003). Traduisant cela en équation (Équation 9) :

Équation 9

$$
DURVIEF(n) = \min_{m}^{n} [DURAGE \times \min(SENSTRESS, FSRESSGEL)]
$$

où *DURAGE* est la durée de vie potentielle en fonction de l'âge de la plante, *SENSTRESS* est une fonction de l'état hydrique et azoté de la plante, *FSRESSGEL* est une fonction du stress généré par le gel sur les feuilles. La fonction MIN indique qu'au cours de la vie de la feuille, la durée de vie est amenée à fluctuer, c'est toujours la durée la plus courte qui est active, supposant ainsi la non-réversibilité du phénomène. Cette durée n'est pas exprimée en degrés.jours (°C.j-1) comme le développement car dès que la température est inférieure à la température de base (*TDMIN*) cette évolution serait stoppée. Pour y remédier, le parcours journalier de sénescence est exprimé par un Q10 de 2, soit : $2^{\frac{T-TMIN}{10}}$ au lieu de $T-TMIN$. Dans ce cas, la durée de vie de la feuille (*DURVIEF*) exprimée en Q10 représente environ 1/5 de la même durée de vie exprimée en degrés.jours (°C.j-1).

Pour améliorer le calcul de la durée de vie des feuilles pour la vigne, nous proposons d'introduire un effet négatif de la photopériode (STRESSPHOT : Équation 10) en deçà d'un certain seuil, selon une forme exponentielle (Figure 10). Parallèlement, pour introduire l'impact de la vigueur sur le prolongement possible de la durée de vie, même en deçà du seuil photopériodique, nous utiliserons la variable de photosynthèse journalière (DLTAMS) qui résume le rôle du climat et des stress (Équation 11).

Équation 10

$$
DURVIEF(n) = \min_{m}^{n} [DURAGE \times \min(SENSTRESS, FSRESSGEL) \times STRESSPHOT]
$$

Équation 11

Si PHOBASE ≥ PHOI ou DLTAMS ≥ DLTAMAXSEN alors STRESSPHOT = 1

Si PHOBASE < PHOI et DLTAMS ≥ DLTAMAXSEN

alors STRESSPHOT = e<sup>(DLTAMS - DLTAMAXSEN) ALPHAPHOT</sup>

Si STRESSPHOT ≤ STRPHOTMINSEN alors STRESSPHOT = 0

où PHOI est la valeur de la durée du jour (en nombre d'heures) courant, PHOBASE est la durée du jour (en nombre d'heures) à partir de laquelle l'effet de la photopériode est pris en compte ;

DLTAMSMAXSEN est le paramètre de vigueur qui annule l'effet de la photopériode et permet de retarder la sénescence ;

ALPHAPHOT est le paramètre qui va définir la rayon de courbure de l'exponentielle ; et

STRPHOTMINSEN est un seuil minimal à partir duquel on considère que l'activité photosynthétique de la plante n'a plus d'effet sur le retard de sénescence.
**Figure 11** Exemple des jeux des paramètres testés pour déterminer les valeurs des paramètres qui vont décrire la sénescence en fonction des deux critères énoncés : 1) la sénescence peut se produire pendant le mois d'octobre et début novembre ; et 2) il peut avoir un décalage de 20 jours entre les différentes années, dans un même site.

<figure><img src="image_40.png" /></figure>
## 8.3. Paramétrage et tests qualitatifs

Pour tester cette hypothèse et calculer la valeur des différents paramètres, une expérimentation par simulation a été réalisée sur quatre sites avec des conditions climatiques et latitudes différents : Bordeaux, Avignon, Colmar et Angers. Pour étudier la variabilité intra et interannuelle de la

sénescence dans les différents sites, nous avons utilisé les données météorologiques de chacun de ces sites pour la période 1990 – 2002.

Pour s'affranchir de l'impact du stress hydrique et azoté sur la sénescence des feuilles, nous avons généré des situations hors stress dans les différentes parcelles. De cette façon, le seul élément qui joue sur la sénescence des feuilles est la durée du jour et son potentiel de croissance. Pour réaliser les simulations, les mêmes conditions d'itinéraire technique, les mêmes sols et une vigne générique ont été considérés dans les quatre sites.

Afin de diminuer le nombre de paramètres à estimer (DLTAMSMAXSEN, ALPHAPHOT, STRPHOTMINSEN, PHOBASE) nous avons décidé d'en fixer certains. PHOBASE a été fixé à une valeur de 12 heures, ce qui correspond à l'avis des experts des différentes régions, selon lesquels le jaunissement sans influence de stress commence après début octobre. DLTAMSMAXSEN a été fixé à une valeur de 0.01 t de MS/ha/jour, afin que l'ensemble des régions françaises puisse bénéficier de cet effet "vigueur", conformément à l'avis des experts.

La valeur de STRPHOTMINSEN et ALPHAPHOT a été déterminée en testant par simulation toute une gamme de valeurs de chacun des paramètres dans chacun des quatre sites : ALPHAPHOT égal à 1, 50, 100, 150, 200, 250, 450, 650 et 850 ; et STRPHOTMINSEN égal à 0.01, 0.05, 0.1, 0.15 et 0.2. Le couple des valeurs retenues correspond à des critères calendaires reproduits sur la Figure 11. Le premier de ces critères est que la sénescence de la vigne (sans stress) se produit entre début octobre et début novembre. Le second critère est que les différences climatiques inter-annuelles ne peuvent induire une variabilité de l'ordre de 20 jours sur l'ensemble de sites.

La combinaison de ces deux critères (en utilisant tous les couples des paramètres) a permis d'obtenir les valeurs STRPHOTMINSEN égale à 0.15 et ALPHAPHOT égale à 200 (Figure 11).

## 9. Conclusion

A l'issu de ce chapitre, nous estimons que le modèle STICS a la capacité de simuler le développement, la croissance, et la production de la vigne. Grâce à une visite en profondeur de l'ensemble des formalismes, nous avons pu mettre en adéquation le modèle avec les connaissances agrophysiologiques de la culture.

Nous avons ainsi effectué une nette amélioration de la simulation de la date de débourrement, introduit les spécificités de la maturation du raisin, analysé en détails les relations entre la structure du feuillage, l'intervention du viticulteur et l'interception du rayonnement, dimensionné la stockage et le destockage des réserves, intégré une meilleure description de la demande en azote de la plante, et enfin introduit l'effet de la photopériode et de la vigueur sur la sénescence des feuilles.
# Chapitre I
# Chapitre I

Ces améliorations vont permettre de réaliser une meilleure simulation de la croissance et du développement de la vigne et par ailleurs d'atteindre notre objectif d'étudier les impacts du réchauffement climatique de façon plus précise.

Cependant, l'adaptation du modèle à la vigne peut encore être améliorée par : l'introduction de la taille (charge de bourgeons), de la fertilité du cépage (nombre des grappes produites par bourgeon), de l'induction florale, de l'influence du porte-greffe, des stress biotiques (maladies cryptogamiques).

On pourrait également imaginer un couplage entre STICS et un modèle architectural (Iandolino et al., 2004 ; Lebon et al., 2005 ; Louarn, 2005 ; Louarn et al., 2005) pour mieux représenter la structure du feuillage avec en particulier la croissance secondaire des rameaux et l'impact des techniques de gestion du feuillage.
# Chapitre I
# Chapitre II
# Chapitre II
# CHAPITRE II

## Paramétrage et validation du modèle de culture générique STICS (v6.0) pour la vigne

<table><tr><td>1.</td><td>Description de la méthodologie utilisée pour le paramétrage et la validation du modèle.</td><td>105</td></tr><tr><td>2.</td><td>Bases de données et expérimentations</td><td>107</td></tr><tr><td>2.1.</td><td>Les deux bases de données de l'étude</td><td>107</td></tr><tr><td>2.2.</td><td>Type et organisation des données</td><td>115</td></tr><tr><td>2.3.</td><td>Détail des données d'entrée</td><td>117</td></tr><tr><td>2.4.</td><td>Détail des mesures comparable à des variables de sortie</td><td>121</td></tr><tr><td>3.</td><td>Outils statistiques d'optimisation et d'évaluation du modèle</td><td>125</td></tr><tr><td>3.1.</td><td>Optimisation</td><td>125</td></tr><tr><td>3.2.</td><td>Evaluation</td><td>127</td></tr><tr><td>4.</td><td>Paramétrage à partir de la bibliographie, par analogie ou par expérimentation</td><td>129</td></tr><tr><td>4.1.</td><td>Les températures cardinales de la physiologie de la vigne</td><td>129</td></tr><tr><td>4.2.</td><td>Développement</td><td>129</td></tr><tr><td>4.3.</td><td>Feuillage</td><td>131</td></tr><tr><td>4.4.</td><td>Interception du rayonnement</td><td>133</td></tr><tr><td>4.5.</td><td>Croissance en biomasse</td><td>135</td></tr><tr><td>4.6.</td><td>Répartition entre organes</td><td>135</td></tr><tr><td>4.7.</td><td>Compétition feuille-fruit (source-puits)</td><td>137</td></tr><tr><td>4.8.</td><td>Calcul du rendement</td><td>137</td></tr><tr><td>4.9.</td><td>Racines</td><td>141</td></tr><tr><td>4.10.</td><td>Gel</td><td>143</td></tr><tr><td>4.11.</td><td>Eau dans la plante</td><td>143</td></tr><tr><td>4.12.</td><td>Azote dans la plante</td><td>145</td></tr><tr><td>5.</td><td>Paramétrage par optimisation</td><td>147</td></tr><tr><td>5.1.</td><td>Méthode d'optimisation utilisée dans notre étude</td><td>147</td></tr><tr><td>5.2.</td><td>Optimisation des paramètres en utilisant le forçage du LAI</td><td>147</td></tr><tr><td>5.3.</td><td>Optimisation des paramètres plante sans forçage du LAI</td><td>149</td></tr><tr><td>5.4.</td><td>Qualité des résultats des optimisations</td><td>151</td></tr><tr><td>6.</td><td>Validation du modèle avec la Base de Données Historiques</td><td>159</td></tr><tr><td>6.1.</td><td>Méthode et variables de la validation du modèle</td><td>159</td></tr><tr><td>6.2.</td><td>Résultats de la validation</td><td>161</td></tr><tr><td>7.</td><td>Capacités et limites du modèle STICS pour simuler le fonctionnement de la vigne</td><td>163</td></tr></table>
# Chapitre II
# 1. Description de la méthodologie utilisée pour le paramétrage et la validation du modèle.

Nous abordons maintenant la deuxième partie de l'adaptation du modèle STICS à la culture de la vigne, qui concerne la détermination des différents paramètres décrivant la croissance, la structure et le développement de la plante. Le paramétrage de STICS pour une espèce donnée ne concerne pas l'ensemble des paramètres du modèle. Le nombre final de paramètres à affecter dépend des choix des formalismes (cf. § I). Par ailleurs, certains paramètres sont supposés dépendants de la variété, les autres sont supposés valables pour l'ensemble de l'espèce (nous avons été amenés à changer quelque peu cette classification). Nous nous appuierons sur la méthodologie proposée par Launay et al., (2005) et Flenet et al., (2005), qui comporte plusieurs voies de paramétrage :

* la recherche dans la **bibliographie** existante. Dans ce cas, la valeur du paramètre est directement obtenue à partir des travaux d'écophysiologie ou à partir d'autres modèles déjà existants sur la plante. Cependant, il est important de s'assurer que le paramètre trouvé dans la bibliographie correspond bien à la même définition que celle de STICS ;

* le calcul à partir de **données expérimentales** spécifiques. Dans certains cas, le paramètre est mesuré directement. Dans d'autres cas, toutes les variables du formalisme considéré sont mesurées et on estime le paramètre par un calcul analytique ;

* par **analogie** avec d'autres plantes. Certains paramètres peuvent être déterminés par analogie avec d'autres plantes (sur la croissance foliaire, la croissance racinaire et la courbe de dilution) ;

* par **optimisation**. Dans certains cas, la valeur du paramètre ne peut être obtenue par les méthodes citées précédemment. C'est notamment le cas si le paramètre a une valeur purement statistique ou s'il est très difficile de mettre en place des expérimentations pour le mesurer ou le calculer. Ces paramètres sont alors déterminés par optimisation. Une gamme de valeurs possibles de ce paramètre est examinée et la valeur qui minimise la différence entre les simulations et les mesures réalisées sur le terrain est retenue.

Une fois le modèle **adapté** (par le choix des formalismes et leur modification possible) et **paramétré** (par la détermination des valeurs des paramètres qui vont décrire la croissance et le développement de la plante), il est nécessaire de réaliser une validation qui permettra de tester sa robustesse dans des scénarios variés. Cette robustesse est définie comme la capacité de l'outil à fournir des résultats satisfaisants dans une gamme étendue des conditions.

Ce chapitre présente ces deux étapes : le paramétrage et la validation. Pour cela, nous adopterons le plan suivant :

* description des différentes bases de données utilisées, ainsi que les protocoles des expérimentations mises en place qui ont permis de le constituer ;

* description des différents critères statistiques qui seront utilisés pour l'estimation des paramètres et l'évaluation de la « robustesse » du modèle ;

* affectation des paramètres par bibliographie, analogie ou expérimentation ;

* affectation des paramètres par optimisation ;

* évaluation de la robustesse du modèle sur une base de données indépendante ;

* discussion sur les limites et les atouts du modèle, qui conclura cette partie.
<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>**Figure 12.** Carte des différents vignobles de France. (Adapté de Nicolas® 2004)</figcaption></figure>
2. Bases de données et expérimentations

2.1. Les deux bases de données de l'étude

2.1.1. Le cadre de collaboration expérimentale

Au cours des années 2004 et 2005, deux bases de données ont été créées avec l'objectif de réunir des données pour paramétrer et valider le modèle sur une gamme variée de vignobles français. Les vignobles choisis sont : Côtes du Rhône, Languedoc, Bourgogne, Bordeaux, Cognac, Val de Loire (centré sur l'Anjou et le Saumurois) et Champagne.

La première base de données est la Base de Données Ecophysiologiques (BDE), qui va servir à
l'affectation des paramètres par expérimentation et par optimisation. La seconde est la Base de
Données Historiques (BDH), indépendante de la première, et qui sera utilisée pour la validation du
modèle. Ces bases de données ont été créées en collaboration avec différents organismes présents dans
les différents vignobles de l'étude (Figure 12) :

❖ Institut National de la Recherche Agronomique (INRA) :

o Centre d'Avignon : Unité Mixte de Recherche « Climat-Sol-Environnement » - équipe « Modélisation de Cultures » ; Unité de Service « Agroclim »

o Centre de Bordeaux : Unité Mixte de Recherche « Œnologie-Ampélologie » avec son équipe « Ecophysiologie et Agronomie Viticole »

o Centre d'Angers : Unité Expérimentale « Vigne et Vin » du centre d'Angers

❖ Institut Technique de le Vigne et du Vin (ITV) :

o Unité de Montpellier

o Unité de Nîmes

o Unité de Bordeaux

❖ Chambre d'Agriculture du Vaucluse – Groupe de Développement Agricole – section viticole

❖ Centre d'Information Agrométéorologique (CIRAME) (Vaucluse)

❖ Syndicat Général des Vignerons Réunis des Côtes du Rhône

❖ Bureau Interprofessionnel des Vins de Bourgogne (BIVB) – Responsable de l’Observatoire Millésime

❖ Institut Universitaire de la Vigne et du Vin – Institut Jules Guyot (Bourgogne)

❖ Centre Interprofessionnel des Vins de Champagne (CIVC) – Service Technique

❖ Inter-Loire

❖ Bureau Interprofessionnel des Vins de Cognac (BNIC) – Service Technique

Ces organismes ont été impliqués à différents niveaux selon leur disponibilité et leur vocation. La motivation des interlocuteurs de ces organismes a permis de mettre en place un réseau expérimental apte à répondre à notre problématique : représentativité de l'hétérogénéité des conditions de culture de la vigne permettant de paramétrer le modèle de la façon la plus large possible.
# Chapitre II
## 2.1.2. Les climats des régions viticoles concernées

Les climats des vignobles de l'étude sont décrits globalement, ce qui permet d'avoir un aperçu général de la diversité climatique à l'échelle régionale. Une analyse plus précise du climat des années expérimentales (2003 – 2005) sera fournie dans la partie qui concerne la BDE (cf.§II.2.1.3.).

* **Côtes du Rhône Méridionales**

Le climat de ce vignoble est considéré comme étant de type méditerranéen. Il présente trois caractéristiques principales : une répartition très irrégulière des pluies ; une propension à des périodes de chaleur intense et à une sécheresse plus ou moins importante ; un régime de vents violents, dominé par le mistral (vent du nord). La pluviométrie annuelle varie entre 400 et 1000mm. Ces caractéristiques sont plus ou moins accentuées selon la proximité du Rhône et des montagnes qui entourent la vallée du Rhône. La durée d'insolation est d'environ 2800 heures.

* **Bourgogne**

Le climat de ce vignoble se situe à la limite des influences continentales et maritimes. Il est confronté aussi bien aux vents d'ouest (vents humides) qu'aux vents du nord (vents secs). La pluviométrie se répartit à peu près également tout au long de l'année (entre 700 et 1250mm selon l'altitude). Il y a de forts risques de gel ainsi que de grêle. Les évolutions thermiques sont très rapides et l'été est plutôt chaud avec un nombre moyen de jours d'orage assez élevé. La durée d'insolation annuelle est d'environ 1800 heures.

* **Champagne**

Le climat de ce vignoble est de type océanique de transition avec des influences continentales vers l'Est. Il est marqué par un nombre important de jours de gelées et par une répartition des pluies relativement homogène. Cependant, la quantité de pluie annuelle varie entre la plaine (500 mm) et la montagne de Reims et l'Est du département (1000 mm) avec des épisodes pluvieux estivaux à caractère bref et intense (orages et grêle). La durée d'insolation annuelle est d'environ 1700 heures.

* **Val de Loire**

Le Val de Loire est un vignoble qui s'étend sur plusieurs régions et climats différents. Dans ce travail, nous allons nous centrer sur les caractéristiques de la zone d'étude : le vignoble d'Anjou et de Saumur. Dans cette zone, le climat est de type océanique de transition. Cela permet l'exposition à des températures douces en hiver, des étés assez chauds et des températures encore élevées en septembre et octobre. Il présente un ensoleillement moyen (environ 1800 heures d'insolation) bien reparti toute l'année. La pluviométrie moyenne annuelle est de 600 mm.

* **Cognac**

Le climat de ce vignoble est de type océanique. Il est marqué par des hivers frais et pluvieux et des étés secs et relativement chauds mais très irréguliers. Il présente un fort ensoleillement (2025 heures). La moyenne annuelle des précipitations est de 860 mm. Les vents dominants viennent des secteurs sud-ouest et nord-ouest.

* **Bordeaux**

Le climat de ce vignoble est également océanique avec une importante influence maritime. Les hivers sont doux et les températures estivales plutôt chaudes. Les pluies sont réparties sur toutes les saisons (entre 700 et 900 mm), mais elles sont plus importantes en automne et en hiver. Les vents océaniques,
<table><caption>**Tableau 8.** Récapitulation des données récupérées dans les différentes bases des données.</caption><thead><tr><th></th><th>BDE</th><th>BDH</th></tr></thead><tbody><tr><th>Jeux de données complets</th><td>43</td><td>347</td></tr><tr><th>Régions</th><td>Côtes du Rhône Méridionales, Languedoc, Bordeaux, Cognac, Bourgogne, Val de Loire, Champagne</td><td>Côtes du Rhône Méridionales, Languedoc, Bordeaux, Cognac, Val de Loire, Champagne</td></tr><tr><th>Cépages</th><td>Vitis vinifera L. cv. Grenache, Syrah, Pinot noir, Chardonnay, Chenin, Cabernet franc, Ugni blanc, Merlot</td><td>Vitis vinifera L. cv. Grenache, Syrah, Pinot noir, Chardonnay, Chenin, Cabernet franc, Ugni blanc, Merlot, Cabernet Sauvignon</td></tr><tr><th>Types de sols renseignés</th><td>13</td><td>65</td></tr><tr><th>Climats</th><td>7 (toutes les variables)</td><td>6 (toutes les variables)</td></tr><tr><th>Années</th><td>2003, 2004 et 2005</td><td>1992-2005</td></tr><tr><th>Modes de Conduite</th><td>Guyot simple et double, cordon simple et double, chablis</td><td>Guyot simple et double, cordon simple et double, chablis</td></tr><tr><th>Densités de plantation</th><td>0.27 – 1 ceps/m²</td><td>0.27 – 1 ceps/m²</td></tr><tr><th colspan="3">NON irriguées & NON enherbées</th></tr></tbody></table>

<table><caption>**Tableau 9.** Comparaison des années 2003, 2004 et 2005 avec la période de référence 1990 – 2002 pour chacune des régions. La période étudiée est comprise entre le 1er Avril et le 31 Octobre.</caption><thead><tr><th rowspan="3"></th><th rowspan="3">Station Météorologique</th><th rowspan="3">Position</th><th colspan="8">Moyenne 1990 - 2002</th></tr><tr><th colspan="2">Tn °C</th><th colspan="2">Tx °C</th><th colspan="2">Tm °C</th><th colspan="2">Cumul Pluie</th></tr><tr><th>Moy</th><th>ET</th><th>Moy</th><th>ET</th><th>Moy</th><th>ET</th><th>Moy</th><th>ET</th></tr></thead><tbody><tr><td>Champagne</td><td>Epernay</td><td>49°3', 3°57'</td><td>9.4</td><td>0.6</td><td>20.5</td><td>0.5</td><td>14.8</td><td>0.5</td><td>392</td><td>97</td></tr><tr><td>Bourgogne</td><td>Dijon</td><td>47°19', 5°2'</td><td>9.9</td><td>0.5</td><td>21.2</td><td>0.5</td><td>15.3</td><td>0.4</td><td>474</td><td>92</td></tr><tr><td>Val de Loire</td><td>Montreuil Beally</td><td>47°7', 0°7'</td><td>11.0</td><td>0.5</td><td>21.9</td><td>0.7</td><td>16.1</td><td>0.6</td><td>340</td><td>110</td></tr><tr><td>Bordeaux</td><td>Bordeaux</td><td>44°47', 0°34'</td><td>12.6</td><td>0.4</td><td>23.2</td><td>0.7</td><td>17.4</td><td>0.5</td><td>540</td><td>141</td></tr><tr><td>Cognac</td><td>Cognac</td><td>45°41', 0°19'</td><td>12.0</td><td>0.5</td><td>22.5</td><td>0.7</td><td>17.3</td><td>0.5</td><td>440</td><td>96</td></tr><tr><td>Côtes du Rhône</td><td>Avignon</td><td>43°55', 4°50'</td><td>13.3</td><td>0.4</td><td>25.0</td><td>0.6</td><td>18.8</td><td>0.4</td><td>498</td><td>118</td></tr><tr><td>Languedoc</td><td>Montpellier</td><td>43°21', 3°31'</td><td>14.6</td><td>0.4</td><td>24.7</td><td>0.6</td><td>19.5</td><td>0.5</td><td>469</td><td>152</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th rowspan="2"></th><th rowspan="2">Station Météorologique</th><th rowspan="2">Position</th><th colspan="4">2004</th><th colspan="4">2005</th></tr><tr><th>Tn °C</th><th>Tx °C</th><th>Tm °C</th><th>Cumul Pluie</th><th>Tn °C</th><th>Tx °C</th><th>Tm °C</th><th>Cumul Pluie</th></tr><tr><th></th><th></th><th></th><th>Moy.</th><th>Moy.</th><th>Moy.</th><th>Moy.</th><th>Moy.</th><th>Moy.</th><th>Moy.</th><th>Moy.</th></tr></thead><tbody><tr><td>Champagne</td><td>Epernay</td><td>49°3', 3°57'</td><td>9.7</td><td>20.8</td><td>15.0</td><td>314</td><td>10.1</td><td>21.5</td><td>15.6</td><td>358</td></tr><tr><td>Bourgogne</td><td>Dijon</td><td>47°19', 5°2'</td><td>10.1</td><td>21.4</td><td>15.5</td><td>564</td><td>10.7</td><td>22.5</td><td>16.3</td><td>394</td></tr><tr><td>Val de Loire</td><td>Montreuil Beally</td><td>47°7', 0°7'</td><td>11.0</td><td>22.3</td><td>16.3</td><td>318</td><td>11.5</td><td>23.4</td><td>17.1</td><td>257</td></tr><tr><td>Bordeaux</td><td>Bordeaux</td><td>44°47', 0°34'</td><td>12.9</td><td>23.4</td><td>17.7</td><td>491</td><td>13.1</td><td>24.6</td><td>18.3</td><td>373</td></tr><tr><td>Cognac</td><td>Cognac</td><td>45°41', 0°19'</td><td>12.4</td><td>22.8</td><td>17.6</td><td>386</td><td>12.7</td><td>23.8</td><td>18.3</td><td>323</td></tr><tr><td>Côtes du Rhône</td><td>Avignon</td><td>43°55', 4°50'</td><td>13.6</td><td>25.9</td><td>19.4</td><td>313</td><td>14.1</td><td>25.8</td><td>19.5</td><td>407</td></tr><tr><td>Languedoc</td><td>Montpellier</td><td>43°21', 3°31'</td><td>14.5</td><td>24.7</td><td>19.3</td><td>340</td><td>15.0</td><td>25.6</td><td>20.1</td><td>255</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th rowspan="2"></th><th rowspan="2">Station Météorologique</th><th rowspan="2">Position</th><th colspan="4">2003</th></tr><tr><th>Tn °C</th><th>Tx °C</th><th>Tm °C</th><th>Cumul Pluie</th></tr><tr><th></th><th></th><th></th><th>Moy.</th><th>Moy.</th><th>Moy.</th><th>Moy.</th></tr></thead><tbody><tr><td>Côtes du Rhône</td><td>Avignon</td><td>43°55', 4°50'</td><td>14.4</td><td>27.5</td><td>20.5</td><td>361</td></tr></tbody></table>

<footnote>* Données issues de Météo-France. Les autres données sont issues de stations météorologiques de l'INRA.</footnote>
soufflant du nord-ouest ou du sud-ouest, dominent largement. Les brouillards sont assez fréquents et l'ensoleillement varie entre 2000 et 2200 heures.

* Languedoc

Le climat de ce vignoble est de type méditerranéen, avec des hivers doux et des étés secs et chauds. Les pluies sont rares (moins de 80 jours), irrégulières et mal reparties, avec des épisodes torrentiels à l'automne (pluviométrie annuelle entre 400 et 800mm). Les vents ont aussi de l'importance, car ils sont secs et violents (le mistral, le cers et la tramontane). L'insolation est d'environ 2700 heures.

### 2.1.3. Base de Données Ecophysiologiques (BDE)

* Contexte agronomique et expérimentale

Les parcelles du réseau mises en place au cours des années 2004 et 2005, en étroite collaboration avec les organismes présents dans chacune des régions viticoles, sont avec un mode de conduite compatibles avec les hypothèses de fonctionnement du modèle (cf.§.I.), et de plus non **irriguées et non enherbées**.

Les caractéristiques principales de ces parcelles sont résumées dans l'annexe I. Dans la plupart des cas, les parcelles sélectionnées font partie d'essais, d'expérimentations ou de parcelles de contrôle des différents organismes. Nous avons pu ainsi réunir 43 jeux complets de données correspondant à des situations agroclimatiques variées (Tableau 8), comprenant 8 cépages (Vitis vinifera L. cv. Grenache, Syrah, Pinot noir, Chardonnay, Chenin, Cabernet franc, Ugni blanc, Merlot).

Un protocole d'expérimentation pour réaliser les prélèvements et les mesures a été réfléchi de façon à obtenir des données homogènes. Le protocole de prélèvements a dû être adapté à chaque parcelle selon le type de taille utilisé sur la parcelle : Guyot Simple et Double, Cordon Royat Simple et Double, Chablis. Dans chaque parcelle, un bloc homogène est délimité avec le nombre de ceps nécessaire pour faire tous les prélèvements pendant deux ans sans manipuler deux fois le même cep (sauf dans la parcelle SerSc qui a seulement été utilisée en 2003). La méthode d'échantillonnage est décrite dans l'Annexe II.

* Contexte climatique

Les températures moyenne, minimale et maximale, ainsi que la pluviométrie du cycle végétatif (du 1er avril au 31 octobre) des années d'expérimentation ont été comparées aux valeurs moyennes de la période 1990 - 2002. Une station météorologique de référence a été choisie dans chacune des régions, selon sa situation par rapport au vignoble et aux parcelles utilisées dans les expérimentations (Tableau 9). L'année 2003 n'a pas été introduite dans la série climatique de référence (années 1990 – 2002) en raison de l'impact de cette année sur les valeurs moyennes et les écart-types. Cependant, les valeurs des caractéristiques climatiques principales de l'année 2003 sont présentées pour la station d'Avignon puisque des données expérimentales ont été acquises cette année-là sur le vignoble des Côtes du Rhône Méridionales.

D'une manière générale (Tableau 9), en terme de températures minimale, maximale et moyenne, l'année 2004 se situe dans les valeurs moyennes attendues pour chaque région. Seule la région des Côtes du Rhône montre des températures maximales et moyennes plus élevées que la moyenne. En revanche, l'année 2005 fut très chaude dans toutes les régions. Cet effet est moins marqué pour les températures minimales, alors que les températures maximales et moyennes montrent une différence plus importante (presque 1°C de différence à Montreuil Bellay).
**Figure 13.** Distribution des différentes régions viticoles de l'étude en fonction de la température moyenne et du cumul de pluviométrie sur la période végétative de la vigne (1er Avril – 31 octobre) : les losanges ouverts montrent les moyennes et écart-types historiques (1990-2002), et données de 2003 à Avignon, et de 2004 et 2005 pour tous les sites. La flèche représente la tendance climatique des années 2004 et 2005 vers des températures plus chaudes et des pluviométries plus basses sur les zones de l'étude.

<figure><img src="image_42.png" /></figure>
Plus remarquable est le cas de la pluviométrie. En effet, en 2004 la pluviométrie est inférieure à la moyenne (sauf à Dijon), et dans le cas d'Avignon, elle est même inférieure aux valeurs minimales moyennes (313 mm). Pour l'année 2005, la tendance aux faibles pluviométries se généralise et dans plusieurs cas elle descend en dessous des valeurs considérées minimales (Bordeaux, Cognac et Montpellier). La valeur d'Avignon en 2005 est importante uniquement du fait des fortes pluies du 5 au 8 septembre 2005 (87mm).

L'année 2003 est considérée séparément car une seule expérimentation a été réalisée dans la région Côtes du Rhône Méridionales. L'année 2003 a été une année très chaude, avec un épisode de canicule pendant la saison d'été (températures dépassant les 40°C). Cependant, la pluviométrie se trouve dans les valeurs moyennes observées (ceci est dû aux forts épisodes pluvieux du mois de septembre : 48.5, 22.5 et 52.5 mm en trois jours).

En résumé, les années 2004 et 2005 sont des années différentes de la moyenne calculée sur la série climatique 1990 - 2002. Si en terme de température, l'année 2004 peut être considérée comme une année moyenne, l'année 2005 est considérée comme plutôt chaude. Dans les deux cas, la pluviométrie reste faible, même si l'année 2005 montre la situation la plus accentuée. L'année 2003 est une année exceptionnellement chaude. La Figure 13 montre la distribution climatique des différents vignobles en fonction de la température moyenne et du cumul de la pluviométrie au cours du cycle végétatif de la plante. Ce type de représentation graphique permet de mettre en évidence le caractère sec et chaud des années 2003, 2004 et 2005.

Finalement, les données étudiées montrent une importante gamme climatique : 4.8°C de différence de température moyenne entre la région la plus froide (Champagne) et la plus chaude (Languedoc) ; et jusqu'à 200 mm de différence de cumul de pluviométrie entre la région la plus humide (Bordeaux) et la région la plus sèche (Val de Loire). La possibilité de pouvoir se doter d'un jeu des données comprenant une telle variabilité climatique est un atout pour tester la robustesse des paramètres du modèle.

## 2.1.4. Base de Données Historiques (BDH)

Pour construire la BDH, les collaborations avec les différents organismes viticoles ont été étendues. Les données sont issues d'expérimentations anciennes ou actuelles de ces organismes. L'objectif était de regrouper le maximum de jeux de données complets pour faire tourner le modèle, avec une exigence plus limitée concernant les variables comparables aux sorties. Les parcelles retenues obéissent aux mêmes critères que pour la BDE : parcelles sans irrigation, ni enherbement. Dans certains cas, les données récupérées sont issues d'expérimentations réalisées sur la même parcelle, mais avec la variation d'un seul élément (le cépage, la taille, la charge en grappes, la fertilisation, le travail du sol, le porte-greffe ou le rognage). Cela est lié aux différents objectifs et programmes de recherches des organismes participants. Pour obtenir un jeu de données le plus large (en terme de situations étudiées) et le plus précis possible, il a été décidé de garder chaque modalité comme une situation (notion d'USM cf. paragraphe suivant). Nous avons pu ainsi réunir pour la BDH 347 jeux complets de données correspondant à des situations agroclimatiques variées (Tableau 8), comprenant 9 cépages (*Vitis vinifera* L. cv. Grenache, Syrah, Pinot noir, Chardonnay, Chenin, Cabernet franc, Ugni blanc, Merlot, Cabernet franc).
<table><caption>Tableau 10. Organisation des différentes variables mesurées dans les différentes bases des données.</caption><thead><tr><th></th><th>BDE</th><th>BDH</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Dynamique du développement</strong><br>(Stades phénologiques)</td><td>OUI</td><td>OUI</td></tr><tr><td><strong>Dynamique de la croissance</strong><br>(LAI, Biomasse, Quantité d'azote dans la plante, Poids de bois de taille)</td><td>OUI</td><td></td></tr><tr><td><strong>Composantes du rendement</strong><br>(Poids de 200 baies, Nombre de grappes)</td><td>OUI</td><td>OUI</td></tr><tr><td><strong>Dynamique hydrique</strong><br>(Teneur en eau du sol, Potentiel de base)</td><td>OUI</td><td></td></tr><tr><td><strong>Dynamique Maturité des baies</strong></td><td>OUI</td><td></td></tr><tr><td><strong>Mesures de la Qualité du raisin à la récolte</strong><br>(Teneur en sucre, Acidité, Anthocyanes, Azote assimilable)</td><td>OUI</td><td>OUI</td></tr></tbody></table>
## 2.2. Type et organisation des données

### 2.2.1. Pour faire tourner le modèle (Données d'entrée)

Les données indispensables pour faire tourner le modèle sont celles qui caractérisent une situation agronomique supposée homogène, correspondant à la parcelle du viticulteur ou à une portion de cette parcelle si celle-ci est hétérogène. Ces données comprennent :

* les caractéristiques permanentes du sol ;

* les variables climatiques journalières ;

* les pratiques culturales (fertilisation, irrigation, travail du sol, rognage, etc.) ;

* les données qui caractérisent l'état initial du système sol-plante, c'est-à-dire l'état hydrique et azoté du sol, ainsi que l'état de croissance et de développement de la vigne, au début de la simulation.

### 2.2.2. Pour estimer les paramètres ou valider le modèle (variables de sortie)

Il s'agit des variables qui caractérisent le système à un moment de la simulation : la biomasse des feuilles aux différents stades de développement, l'indice foliaire, le rendement à la récolte, l'humidité du sol au cours du cycle cultural, etc... Ces variables ont été choisies en fonction de plusieurs critères : leur capacité à être mesurées (possibilité de mise en place des expérimentations et des analyses), leur pertinence (importance dans l'évaluation du modèle), leur signification d'un point de vue technique, etc...

Ces variables serviront soit à réaliser des optimisations pour estimer les paramètres caractérisant la plante (variables mesurées dans la BDE), soit à évaluer la robustesse du modèle (variables mesurées dans la BDH). Les variables sont beaucoup plus nombreuses dans le cas de la BDE (Tableau 1-Annexe I), spécifiquement mise en place pour ce travail, que pour la BDH, qui ne comporte que des mesures ou observations de routine (développement, rendement, qualité) (Tableau 10).

### 2.2.3. Les autres données

De nombreuses données complémentaires, non utiles au modèle, ont été acquises ; elles décrivent la qualité de la production : acidité totale, malique, tartrique, pH, azote dans les moûts, anthocyanes.

### 2.2.4. Organisation des bases de données

* Notion de USM

Une unité de simulation (USM) est une combinaison d'une situation pédoclimatique, avec une culture et une gestion technique. Une USM rassemble toutes les informations nécessaires pour faire une simulation : les caractéristiques du sol et son contenu initial en eau et en azote, les caractéristiques écophysiologiques et agronomiques de la culture et son état initial de croissance et développement, toutes les actions de l'itinéraire technique réalisées sur la culture et le sol pendant le cycle cultural, les conditions climatiques journalières pendant la période de simulation, et naturellement les dates de début et fin de simulation définies par l'utilisateur du modèle. Dans la pratique, un fichier USM inclut les noms du fichier sol (*.SOL), du fichier plante (*.PLT), des fichiers climatiques (un fichier
<table><caption>**Tableau 11.** Informations nécessaires pour faire une simulation avec le modèle STICS.</caption><thead><tr><th colspan="2">A.- Données Description de la Parcelle</th></tr></thead><tbody><tr><td>A1.-</td><td>Le cépage</td></tr><tr><td>A2.-</td><td>La densité de plantation (inter-rang, écartement des ceps)</td></tr><tr><td>A3.-</td><td>Orientation des rangs : N-S, E-O...</td></tr><tr><td>A4.-</td><td>Structure: Hauteur de la base du feuillage, hauteur et largeur maximale du feuillage</td></tr></tbody><thead><tr><th colspan="2">B.- Données Itinéraire Technique</th></tr></thead><tbody><tr><td>B1.-</td><td>Apports d'engrais minéral (type, quantité et jour d'apport)</td></tr><tr><td>B2.-</td><td>Apports d'engrais organique (type, quantité et jour d'apport)</td></tr><tr><td>B3.-</td><td>Dates et profondeur de travail du sol (cm)</td></tr><tr><td>B4.-</td><td>Effeuillage (jour et position)</td></tr><tr><td>B5.-</td><td>Jour de taille et traitement du bois de taille</td></tr><tr><td>B6.-</td><td>Rognage : jour, hauteur (cm) et largeur (cm) de gabarit après rognage.</td></tr><tr><td>B7.-</td><td>Eclaircissage (nombre de grappes avant et après)</td></tr></tbody><thead><tr><th colspan="2">C.- Données Sol</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="2">Information nécessaire seulement pour le premier horizon</td></tr><tr><td>C1.-</td><td>Teneur en CaCO3 du premier horizon (%)</td></tr><tr><td>C2.-</td><td>Teneur en azote organique du premier horizon (%)</td></tr><tr><td>C3.-</td><td>Albédo du sol sec</td></tr><tr><td>C4.-</td><td>Teneur en argile de la couche de surface (%)</td></tr><tr><td>C5.-</td><td>Profondeur d'humification (cm)</td></tr><tr><td>C6.-</td><td>Limite d'évaporation de la phase potentielle d'évaporation du sol (mm) – Q0</td></tr><tr><td colspan="2">Information nécessaire pour tous les horizons</td></tr><tr><td>C7.-</td><td>Profondeur de chaque horizon (cm)</td></tr><tr><td>C8.-</td><td>Texture ou granulométrie de chaque horizon (dans ce cas, nous utilisons les règles pédotransfert) ou directement les valeurs des humidités caractéristiques (à capacité au champ - HCCF et au point de flétrissement - HMINF)</td></tr><tr><td>C9.-</td><td>Densité apparente (g cm<sup>-3</sup>)</td></tr><tr><td>C10.-</td><td>Teneur et type des cailloux de chacun des horizons (%)</td></tr><tr><td>C11.-</td><td>Profondeur de l'obstacle racinaire (cm) - OBSTARAC</td></tr><tr><td colspan="2">Autres informations</td></tr><tr><td>C12.-</td><td>Remontées capillaires (mm j-1)</td></tr><tr><td>C13.-</td><td>humidité minimale pour activation des remontées capillaires (g eau g sol -1)</td></tr></tbody><thead><tr><th colspan="2">D.- Données Climat</th></tr></thead><tbody><tr><td>D1.-</td><td>Latitude de la station</td></tr><tr><td>D2.-</td><td>Température minimale (°C)</td></tr><tr><td>D3.-</td><td>Température maximale (°C)</td></tr><tr><td>D4.-</td><td>Pluviométrie (mm)</td></tr><tr><td>D5.-</td><td>Rayonnement Global (MJ/m<sup>2</sup>/jour)</td></tr><tr><td>D6.-</td><td>Humidité de l'air (%)</td></tr><tr><td>D7.-</td><td>Vent (m/s)</td></tr></tbody><thead><tr><th colspan="2">E.- Initialisations</th></tr></thead><tbody><tr><td>E1.-</td><td>Teneur en eau de chacun des horizons au début de la simulation (%)</td></tr><tr><td>E2.-</td><td>Teneur en azote de chacun des horizons au début de la simulation (%)</td></tr><tr><td>E3.-</td><td>Quantité des réserves carbonées au début de la simulation (t/ha)</td></tr><tr><td>E4.-</td><td>Quantité des réserves azotées au début de la simulation (kg/ha)</td></tr><tr><td>E5.-</td><td>Densité racinaire de chacun des horizons (cm/cm<sup>3</sup>)</td></tr><tr><td>E6.-</td><td>Stade initial du développement de la plante</td></tr></tbody></table>
climatique par année calendaire dont l'extension correspond au millésime, par exemple Avignon.05 pour l'année climatique 2005 sur la station météorologique d'Avignon), du fichier technique (\*.TEC).

Tous ces fichiers ont un format spécifique au modèle. Selon les objectifs de l'utilisateur, l'USM peut être créée pour simuler des cycles annuels de la culture, ou pour réaliser des enchaînements d'années de culture.

* *Support informatique des bases de données*

Les données des deux bases de données ont été stockées dans des fichiers au format Excel (Microsoft 2002), à l'exception des variables climatiques, qui ont été directement stockées dans le format spécifique du modèle STICS (fichiers annuels).

Les données de la BDE ont été stockées dans un même fichier, alors que pour celles de la BDH, nous avons créé un fichier par région. Chaque fichier comporte une feuille contenant les données caractérisant les itinéraires techniques, une pour les données sol, une pour les variables qui allaient servir à la validation (données mesurées), une pour décrire les USM, et une pour les commentaires sur les modifications et origines des données (métadonnées). Dans chaque feuille, l'information a été organisée de façon à ce que chaque ligne corresponde à une situation donnée : un itinéraire technique, un sol, une USM, une date d'observation. Des procédures informatiques ont permis de récupérer ces informations et de les mettre aux formats des fichiers d'entrées de STICS.

Dans le cas du fichier de la BDE, nous avons gardé les différentes données relatives au sol depuis la valeur initiale (valeur mesurée ou estimée), jusqu'à la valeur finale (paramètre ajusté par inversion du modèle à partir du potentiel de base) (cf.§.I.4), afin de garder une traçabilité de nos calculs.

## 2.3. Détail des données d'entrée

### 2.3.1. Sol

Les données qui décrivent les sols (Tableau 11) proviennent des prélèvements in situ soit dans des fosses pédologiques, soit avec une tarière, cette dernière méthode n'étant possible que dans les sols viticoles sans cailloux (cf. Tableau 3-Annexe I). La teneur en cailloux des différents horizons a été estimée à partir de l'observation des fosses pédologiques. Les prélèvements ont donné lieu à des analyses, desquelles on a pu extraire directement les valeurs de certains paramètres de surface : la quantité d'argile, la teneur en N organique, et le CaCO3. Pour ce qui concerne les caractéristiques hydrodynamiques du sol (capacité au champ, point de flétrissement, densité apparente), des rares mesures en laboratoire ont été effectuées, mais la plupart du temps elles ont été estimées à partir des règles de pédotransfert. Dans ce cas, nous avons utilisé la règle de pédo-transfert de Rawls-Brakensieks (1989) programmé dans le logiciel SOILPAR2 (Acutis et Donatelli, 2003). Il existe des paramètres particuliers à STICS (paramètre d'évaporation du sol, albédo du sol sec, obstacle racinaire), qui ont été estimés à partir des règles de pédotransfert fournies dans la notice de STICS. Le ruissellement a été négligé, ainsi que la composante ammoniacale du sol. Par ailleurs la profondeur d'humification a été considérée constante égale à 30cm (Brisson, 2002c). Ceci est basé Dans le cas de Champagne et de Cognac (ou un travail spécifique a été fait pour caractériser le sol : Fournier, 2004), nous avons fait l'hypothèse qu'il existe des remontées capillaires évaluées à 1mm par jour dès que l'humidité du sol en profondeur atteint le point de flétrissement permanent. Dans le cas de la BDE, un certains nombre de ces paramètres ont été réestimés par inversion de la mesure du potentiel de base (cf.§.I.4 et §II.5.2.1.).
<table><caption>**Tableau 12** Données des itinéraires techniques des différentes parcelles de la Base de Données Ecophysiologiques.</caption><thead><tr><th>Vignoble</th><th>Code Parcelle</th><th>Travail du sol</th><th>Apport Organique</th><th>Apport N minéral</th><th>Rognage</th><th>Eclaircissage</th><th>Effeuillage</th><th>Broyage de sarments</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="5">Côtes de Rhône</td><td>PioGr</td><td>Oui</td><td></td><td></td><td>Oui</td><td></td><td></td><td>Oui</td></tr><tr><td>PioSy</td><td>Oui</td><td></td><td></td><td>Oui</td><td></td><td></td><td>Oui</td></tr><tr><td>SerSc</td><td>Oui</td><td></td><td></td><td>Oui</td><td></td><td></td><td>Oui</td></tr><tr><td>SerGr</td><td>Oui</td><td></td><td></td><td>Oui</td><td></td><td></td><td>Oui</td></tr><tr><td>SerSy</td><td>Oui</td><td></td><td></td><td>Oui</td><td></td><td></td><td>Oui</td></tr><tr><td rowspan="3">Bourgogne</td><td>MarPi</td><td></td><td></td><td></td><td>Oui</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>MarCy</td><td></td><td></td><td></td><td>Oui</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>MbaPi</td><td>Oui</td><td></td><td></td><td>Oui</td><td></td><td>Oui</td><td></td></tr><tr><td rowspan="4">Champagne</td><td>FchPi</td><td></td><td></td><td></td><td>Oui</td><td></td><td></td><td>Oui</td></tr><tr><td>FchCy</td><td></td><td></td><td>Oui (2005)</td><td>Oui</td><td></td><td></td><td>Oui</td></tr><tr><td>PluPi</td><td></td><td>Oui (2005)</td><td></td><td>Oui</td><td></td><td></td><td>Oui</td></tr><tr><td>PluCy</td><td></td><td>Oui (2005)</td><td></td><td>Oui</td><td></td><td></td><td>Oui</td></tr><tr><td rowspan="4">Val de Loire</td><td>MbChR</td><td></td><td></td><td></td><td>Oui</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>MbChS</td><td></td><td></td><td></td><td>Oui</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>MbCfR</td><td></td><td></td><td></td><td>Oui</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>MbCfS</td><td></td><td></td><td></td><td>Oui</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="2">Cognac</td><td>SigUb</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td></td><td>Oui</td><td></td><td></td><td>Oui</td></tr><tr><td>JuiUb</td><td>Oui</td><td></td><td>Oui</td><td>Oui</td><td></td><td></td><td>Oui</td></tr><tr><td rowspan="2">Bordeaux</td><td>Bgrmer</td><td>Oui</td><td></td><td></td><td>Oui</td><td>Oui</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Barmer</td><td>Oui</td><td></td><td></td><td>Oui</td><td>Oui</td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="3">Languedoc</td><td>BolGr</td><td></td><td></td><td></td><td>Oui</td><td></td><td></td><td>Oui</td></tr><tr><td>BolSy</td><td></td><td></td><td></td><td>Oui</td><td></td><td></td><td>Oui</td></tr><tr><td>SauGr</td><td></td><td></td><td>Oui (2004)</td><td>Oui</td><td></td><td></td><td>Oui</td></tr></tbody></table>

L'année entre parenthèses signifie que la tache seulement a été réalisée l'année marqué.
## 2.3.2. Climat

Il est nécessaire d'avoir les données climatiques au pas de temps journalier sur l'ensemble de la période de simulation. Ces données sont (Tableau 11) : températures minimales et maximales, humidité moyenne, vent, rayonnement solaire, pluviométrie, et latitude de la station météorologique. Nous avons recherché les données météorologiques les plus proches des différentes parcelles d'étude : dans la plupart des cas, les données ont été mesurées directement sur la parcelle, mais dans certains cas nous avons utilisé la station météorologique disponible la plus proche (cf. Tableau 3-Annexe I). Les différentes stations météorologiques utilisées respectent les normes de l'Organisation Mondiale de Météorologie (OMM).

## 2.3.3. Itinéraire technique

Dans le cadre des expérimentations dédiées à cette étude (BDE), les parcelles ont été conduites selon les modalités de chaque exploitant, ce qui les rend homogènes avec les données de la BDH. Le

Tableau 12, construit dans le cadre de la BDE, montre les différentes techniques culturales (travail du sol, fertilisation, éclaircissage, rognage, effeuillage, taille) réalisées dans les parcelles, utiles pour renseigner le modèle.

Rappelons que le modèle STICS ne simule pas l'interaction entre la plante et les bioagresseurs (parasites, maladies cryptogamiques, mauvaises herbes...), et ne prend pas en compte les traitements phytosanitaires. Il fait l'hypothèse que l'état sanitaire de la parcelle est suffisamment bon pour que les bioagresseurs ne limitent pas la croissance de la plante, ce qui dans certains cas n'est pas vérifié. Des informations ont été également recueillies sur l'état sanitaire de la parcelle et le critère de déclenchement de la récolte (présence de botrytis ou rapport sucre-acidité).

## 2.3.4. Initialisations

Dans le cadre de cette étude, nous n'avions pas de renseignement sur l'état initial des parcelles pour certaines données relatives au sol et à la plante, pour aucune des deux bases de données.

* **Etat initial du sol**

Pour initialiser correctement l'état hydrique et azoté du sol, nous avons fait commencer toutes les simulations l'année précédant l'expérimentation, cette année de "chauffe" sert à reproduire le bilan hydrique et la minéralisation saisonnière. En effet, la vigne n'étant ni fertilisée ni irriguée avant notre expérimentation, la disponibilité en eau et azote est dépendante des conditions climatiques combinées aux caractéristiques du sol. Cette hypothèse a été confirmée par des tests de simulations : nous avons un remplissage total de la réserve en eau pendant l'hiver précédant la culture et l'état azoté du sol au débourrement est uniquement fonction du bilan minéralisation-lessivage de l'année de chauffe.

* **Etat initial de la plante**

Dans le cas de la plante, les variables à initialiser décrivent son état de développement et son état trophique au début de la simulation.

Le stade de développement initial choisi pour la vigne est l'entrée en dormance. Le choix de ce stade initial est justifié par le fait que le déterminisme phénologique du cycle de la vigne démarre l'année d'avant pour prendre impérativement en compte la phase de dormance. (cf.§ II).

L'état initial correspond aux réserves carbonées et azotées, ainsi qu'aux profils des racines dans le sol.
# Chapitre II
L'estimation de la valeur des réserves carbonées dans la plante a été faite à partir d'un travail conjoint avec l'UMR Ecophysiologie & Agronomie Viticole (INRA Bordeaux). Elle repose sur le calcul du volume du tronc pour chaque type de taille (Jean Pierre Gaudillere *comm. pers.* ) et sur les hypothèses de structure des organes de réserve de Castelan-Estrada (2001) : la masse des troncs et des racines est constituée respectivement de 20 et 25% de réserves, la masse de racines à 66% de la masse du tronc, et la densité moyenne du bois de 0.5gr/cm³. Evidemment, ces calculs donnent des valeurs des réserves indépendantes de l'année climatique, ce qui au premier ordre est conforme avec la connaissance actuelle.

Les valeurs des réserves azotées découlent des estimations précédentes. En effet, selon les travaux de Zapata (1998) et de Gourieroux (2003), la concentration en azote des parties aériennes de l'année en cours (rameaux et feuilles sans les grappes) est la même que celle des parties pérennes (tronc et racines) à la récolte. Nous avons estimé cette concentration à partir des données de la BDE, elle est de 0.55% (±0.09), pour le tronc, et 1% pour les racines (Bates et al., 2002) (Tableau 6-Annexe I).

La dernière information nécessaire sur la plante, concerne la distribution des racines dans les différents horizons du sol. Les deux variables à renseigner sont : la profondeur du front racinaire et les densités racinaires (cm/cm3) dans les différents horizons. Dans le cas de la BDE, ces variables ont été déterminées par des observations sur le terrain (mesures dans des fosses pédologiques) et par la méthode d'inversion du modèle pour la simulation du potentiel de base montrée dans le chapitre 1. Dans le cas de la BDH, les données ont été renseignées à partir de mesures effectuées sur le terrain, ou bien à partir d'estimations faites en prenant en compte les informations sur le sol fournies par les analyses et les responsables des parcelles.

### 2.3.5. Options de simulation

A diverses reprises, nous avons été amenés à utiliser plusieurs options de simulation du modèle : le forçage du LAI et le forçage de dates phénologiques. Ces deux types de forçages nous ont permis de nous affranchir, à certaines étapes de l'optimisation, des erreurs éventuelles sur le calcul du LAI et/ou du développement phénologique (cf.§ II.5).

Par ailleurs, nous avons choisi comme critère de décision de récolte la teneur en eau des fruits. Cette teneur a été fixée à partir des valeurs mesurées dans les différentes parcelles (à partir de la relation entre la teneur en sucre et la teneur en eau) (cf.§ I.4).

## 2.4. Détail des mesures comparable à des variables de sortie

Ces mesures ont été réalisées par chacun des organismes responsables de chaque parcelle.

### 2.4.1. Développement

Les stades phénologiques relevés pour contrôler le développement de la vigne sont référencés dans l'échelle d'Eichhorn et Lorenz, (1977) : le stade débourrement (stade 4) ; le stade floraison (stade 23) ; le stade véraison (stade 36). La récolte n'est pas considérée comme un stade phénologique, car nous n'avons pas déterminé un critère commun à toutes les parcelles pour réaliser les vendanges. Dans tous les cas, le critère utilisé pour déterminer la date qui définit le stade, est celui de 50% de la population ayant atteint le stade phénologique observé.
<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>**Figure 14** Relation entre la biomasse fraîche des feuilles (en prenant en compte le pétiole) et leur surface (masse surfacique fraîche – g/cm²) dépendante de la variété. Exemple pour les variétés Chardonnay, Pinot Noir, Grenache et Syrah (année 2004).</figcaption></figure>
## 2.4.2. Croissance de la plante

Les mesures ont été réalisées à cinq moments du cycle de la vigne : autour du stade cinq feuilles étalées (stade 12) ; au stade floraison (stade 23) ; au stade véraison (stade 36) ; à la récolte ; à la taille en hiver. Ces mesures ont été réalisées seulement dans le cadre de la BDE ; il s'agit toujours de mesures destructives.

L'objectif de chaque prélèvement était d'obtenir des données représentatives de l'état général de la parcelle. Dans le cadre de cette étude, l'objectif était de collecter des informations sur la biomasse aérienne et l'azote de la plante, la mesure était donc nécessairement destructive. Pour cela, l'échantillonnage était fait de façon à obtenir l'équivalent de trois ceps, en regroupant entre 20 et 30 échantillons à la résolution du rameau ou du courson, de façon à prospecter l'ensemble de la parcelle (Annexe II). Au laboratoire, chaque échantillon a été divisé en trois parties : 1) feuilles (primaires et secondaires avec limbe et pétiole) ; 2) rameaux (primaires et secondaires, y compris les vrilles) ; 3) grappes. Les mesures ont été réalisées sur chacune de ces parties.

* **LAI**

Le LAI est la surface foliaire recto totale par unité de surface du sol. Pour calculer le LAI, on utilise seulement les feuilles vertes (les feuilles considérées comme photosynthétiquement actives). La mesure de la surface foliaire en viticulture a été très étudiée (Carbonneau, 1976 ; Sepulveda et Kliewer, 1983 ; Patakas et Notsiakis, 1999 ; Ollat et al., 1998 ; Tregoat et al., 2001, Castelan-Estrada et al., 2002 ; Williams et Martison, 2003 ; Weiss et al., 2003). Nous avons préféré la méthode destructive à la méthode allométrique, car nous avions besoin des échantillons pour les autres mesures.

Pour chaque site-cépage-jour de prélèvement, sur un sous-échantillon constitué d'un tiers des échantillons prélevés, nous avons réalisé des mesures de poids frais et de surface à l'aide d'un planimètre (LI-COR. inc ; LI-3100 AREA-METER) ou à partir de photographies numériques traitées avec le logiciel AREA (Matlab 7.0). Le rapport de surface massique obtenu par régression linéaire sur les données du sous-echantillon a été appliqué aux valeurs de poids frais de l'ensemble de l'échantillon.

Si l'on mets l'ensemble des couples matière fraîche/surface foliaire sur un graphique, on s'aperçoit que l'on peut déterminer une surface massique fraîche par cépage et par an (Figure 14).

* **Croissance en biomasse**

Les différentes parties de la plante (feuilles, rameaux et grappes) ont été pesées séparément pour obtenir leur poids frais. Ensuite, les échantillons ont étés mis dans une étuve pendant une période de 48 heures à 70°C et ils ont été repesés pour obtenir le poids sec.

* **Azote dans la plante**

Une analyse de la teneur en azote de chaque partie de la plante a été réalisée après broyage des organes par la méthode Dumas (NF EN 13654-2).

## 2.4.3. État hydrique du système sol-racines

L'état hydrique des parcelles a été contrôlé par 2 méthodes différentes, selon le site et selon l'organisme : mesure de l'humidité du sol *in situ* avec une sonde à neutrons et/ou des mesures du potentiel foliaire de base au cours du cycle de la plante (surtout durant la période floraison – récolte) (cf.§ I.4. pour la technique de mesures).
# Chapitre II
Ces mesures ont été assurées tout au long des expérimentations par les différents organismes (cf. Tableau 2-Annexe I). Seules les parcelles du réseau situées dans la région de Cognac (Sigogne et Juillac) n'ont pas fait l'objet de mesures d'état hydrique au cours du cycle. Les seuls indicateurs de l'alimentation hydrique de la plante dans ces parcelles sont des mesures de ¹³C (Van Leeuwen et al., 2001, Gaudillere et al., 2002). Cependant, les analyses de sol étaient suffisamment fiables pour conserver ces parcelles dans notre jeu des données (Fournier, 2004).

### 2.4.4. Rendement

* Composantes du rendement

Le rendement est généralement connu en frais pour la BDH (directement à l'échelle de la parcelle). Il a été mesuré en frais et en sec pour la BDE à l'échelle d'une placette correspondant au même échantillonnage que les mesures biologiques. Le passage au poids sec dans le cadre de la BDH s'est fait en utilisant la relation entre la teneur en sucre (connue) et la teneur en eau des baies (cf. § I.3).

Le poids d'une baie est extrait de la mesure classique effectuée sur 200 baies choisies (voire dans certains cas 1000 baies). Cet échantillonnage n'est pas forcement strictement comparable avec la variable de sortie du modèle, qui correspond au poids moyen d'une baie quelconque.

Le nombre de baies est un calcul résultant du rapport entre le rendement et le poids d'une baie.

* Teneur en sucre et autres données de qualité

La teneur en sucre est mesurée par réfractométrie, ce qui permet d'obtenir la TAVP (teneur en alcool volumique probable) par la relation : $16.86 \text{ gr de sucre} / l = 1\text{°alcool}$.

D'autres mesures ont été également réalisées : acidité totale, teneur en anthocyanes, azote total et assimilable dans les moûts.

## 3. Outils statistiques d'optimisation et d'évaluation du modèle

### 3.1. Optimisation

L'outil utilisé pour le paramétrage par optimisation est un programme fourni avec STICS. Ce programme est codé en C et est basé sur la méthode du simplex (Nelder et Mead, 1965 ; Sorooshian et Gupta, 1993). Cette méthode permet d'optimiser plusieurs paramètres sur une ou plusieurs variables. Le critère optimisé est un critère des moindres carrés pondérés. Il s'écrit de la façon suivante (Makowski et al., 2006) (Équation 12) :

$$ \text{Équation 12} \qquad C(\theta) = \frac{1}{N \cdot D} \sum_{n=1}^{N} \sum_{d=1}^{D} \frac{(Y_{n,d} - f(X; \theta; t_d))^2}{p_n} $$

où $C(\theta)$ détermine la valeur du critère à minimiser pour le jeux de paramètres $\theta$ testé ; N est le nombre de variables d'état considérées ; D est le nombre de dates de mesures ; $Y_{nd}$ est la valeur observée à la date d de la variable n ; $f(X; \theta; t_d)$ la valeur simulée à la date d de la variable n pour le jeu de valeurs de paramètres $\theta$ ; et $p_n$ le facteur de pondération spécifique de la variable n.
# Chapitre II
## 3.2. Evaluation

D'autre part, pour l'évaluation du modèle STICS, il est nécessaire d'utiliser plusieurs critères mathématiques pour quantifier la divergence entre les données observées et celles simulées (Brisson et al. 2002). Nous utiliserons les critères statistiques suivants (Brisson et al. 2002a, Wallach et al., 2001).

* la racine carrée de l'erreur quadratique moyenne ("Root Mean Square Error", RMSE) (Équation 13).

$$ \text{Équation 13} \qquad \text{RMSE} = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{l} (O_i - S_i)^2} $$

où $O_i$ représente la valeur observée, $S_i$ la valeur simulée et $n$ le nombre d'observations. Ce critère donne beaucoup de poids aux erreurs élevées. La RRMSE est la valeur en relatif (%) de la RMSE qui est calculée en divisant la valeur de la RMSE par la moyenne des valeurs observées.

* RMSEs (systématique) détermine le biais du modèle. Pour cela, elle mesure l'écart entre la droite de régression (entre simulées et observées) et la première bissectrice (Équation 14).

$$ \text{Équation 14} \qquad \text{RMSEs} = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{l} (O_i - P_i)^2} $$

où $O_i$ représente la valeur observée, $P_i$ est la valeur prédite par la régression et $n$ le nombre d'observations.

* RMSEu (unsystematic) détermine la dispersion du modèle autour de la droite de régression entre valeurs observées et valeurs simulées par le modèle (Équation 15).

$$ \text{Équation 15} \qquad \text{RMSEu} = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{l} (S_i - P_i)^2} $$

où $S_i$ est la valeur simulée, $P_i$ est la valeur prédite par la régression et $n$ le nombre d'observations.

* Le biais moyen (Mean Deviation, MD) (Équation 16).

$$ \text{Équation 16} \qquad \text{MD} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{l} (S_i - O_i) $$

où $S_i$ représente la valeur simulée, $O_i$ la valeur observée et $n$ le nombre d'observations. Ce critère donne le même poids à toutes les erreurs, il peut y avoir une compensation entre erreurs positives et négatives. Une MD proche de 0 indique l'absence de biais.

* L'efficience du modèle (EF) (Greenwood et al., 1985) est calculée sur la base de la variance du modèle comparée à la variance expérimentale. Celle-ci permet d'estimer la performance du modèle par rapport à la moyenne expérimentale. Si EF est près de zéro, il indique que la valeur moyenne des mesures est plus fiable que la simulation (Équation 17).
<table><caption>**Tableau 13 a.** Valeurs des parcours de développement pour les différents paramètres qui décrivent la phénologie. **b.** Nous avons calculé la valeur de la somme de températures en base 10°C entre le débourrement et la maturité physiologique (arrêt du cumul de carbone dans les baies).</caption><thead><tr><th>Module</th><th>Paramètres</th><th>Grenache</th><th>Syrah</th><th>Pinot Noir</th><th>Chardonnay</th><th>Chenin</th><th>Cabernet Franc</th><th>Ugni Blanc</th><th>Merlot</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="10">DÉVELOPPEMENT</td><td>Q10</td><td colspan="9">2.17</td></tr><tr><td>IDEBDORM<sup>1</sup></td><td>213</td><td>213</td><td>213</td><td>213</td><td>213</td><td>213</td><td>213</td><td>213</td></tr><tr><td>JVC<sup>2</sup></td><td>102.2</td><td>99.2</td><td>103.6</td><td>101.2</td><td>107.5</td><td>66.8</td><td>94.3</td><td>105.7</td></tr><tr><td>STDORDEBOUR<sup>3</sup></td><td>9174.3</td><td>7818.6</td><td>7468.9</td><td>6576.7</td><td>9000.0</td><td>11548.0</td><td>9145.4</td><td>7595.5</td></tr><tr><td>STLEVAMF<sup>4</sup></td><td colspan="9">25.0</td></tr><tr><td>STAMFLAX<sup>4</sup></td><td>1123.3</td><td>987.3</td><td>941.7</td><td>926.6</td><td>945.0</td><td>973.0</td><td>1142.0</td><td>999.7</td></tr><tr><td>STLEVDRP<sup>4</sup></td><td>363.3</td><td>371.3</td><td>319.2</td><td>304.9</td><td>310.8</td><td>292.4</td><td>420</td><td>347.7</td></tr><tr><td>STFLODRP<sup>4</sup></td><td>50.0</td><td>65.0</td><td>53.0</td><td>51.0</td><td>41.0</td><td>33.0</td><td>41.0</td><td>50.0</td></tr><tr><td>STDRPNOU<sup>4</sup></td><td>91</td><td>76</td><td>88</td><td>90</td><td>100</td><td>100</td><td>91</td><td>91</td></tr><tr><td>STDRPDES<sup>4</sup></td><td>0.0</td><td>0.0</td><td>0.0</td><td>0.0</td><td>0.0</td><td>0.0</td><td>0.0</td><td>0.0</td></tr></tbody></table>

**13 b.** Nous avons calculé la valeur de la somme de températures en base 10°C entre le débourrement et la maturité physiologique (cf. §. I.3).

<table><thead><tr><th></th><th>Grenache</th><th>Syrah</th><th>Pinot Noir</th><th>Chardonnay</th><th>Chenin</th><th>Cabernet Franc</th><th>Ugni Blanc</th><th>Merlot</th></tr></thead><tbody><tr><td>Somme de températures entre le débourrement et la maturité physiologique (°C.jour base 10)</td><td>1926</td><td>1685</td><td>1696</td><td>1675</td><td>1649</td><td>1762</td><td>1872</td><td>1715</td></tr></tbody></table>

<footnote n="1">¹ Jour julien à partir duquel il commence le calcul du cumul d'actions froids du modèle de Bidabe</footnote>

<footnote n="2">² Actions Froides calculés selon le modèle de Bidabe (cf. §. I.2)</footnote>

<footnote n="3">³ Dégrées heure⁻¹ en base 5</footnote>

<footnote n="4">⁴ Dégrées jour⁻¹ en base 10</footnote>
$$
\text{Équation 17} \qquad EF = 1 - \frac{\sum_{i=1}^{I} (S_i - O_i)^2}{\sum_{i=1}^{I} (\bar{O}_i - O_i)^2}.
$$

où $O_i$ représente la valeur observée, $S_i$ la valeur simulée, $\bar{O}_i$ est la valeur moyenne des
observés et $n$ le nombre d'observations.

Ces critères statistiques ont été calculés une fois effectué le paramétrage sur la BDE, pour évaluer les limites du modèle, et sur la BDH, pour déterminer la qualité de la validation du modèle.

4. Paramétrage à partir de la bibliographie, par analogie ou par
expérimentation

La signification des paramètres est donnée dans les différents tableaux de l'Annexe III.

4.1. Les températures cardinales de la physiologie de la vigne

Dans le modèle, il existe un certain nombre de températures seuils qui pilotent le fonctionnement de la plante (Tableau 1-Annexe III) : au niveau du développement (*TDMIN* et *TDMAX*), de la croissance foliaire (*TCMIN* et *TCMAX*), racinaire (*TGMIN*), de la photosynthèse nette (*TEMIN*, *TOPT* et *TEMAX*), de la croissance des fruits (*TREMPMIN* et *TREMPMAX*). Les deux dernières températures sont des extrêmes journaliers alors que les autres sont des moyennes. De plus, pour la phase de post-dormance, deux températures cardinales différentes de *TDMIN* et *TDMAX* sont utilisées, *TMINDEB* et *TMAXDEB*, respectivement égales à 5°C et 25°C, comme il a été démontré dans l'article Chapitre II.2.

Tous les auteurs qui font état de ces températures cardinales s'accordent sur des valeurs identiques, que ce soit pour le développement ou la croissance. Ainsi les températures minimales seront affectées à 10°C (Nigond, 1957 ; Winkler et al., 1962 ; Gutierrez et al., 1985), sauf pour le remplissage des baies ou nous prendrons 0°C comme température minimale journalière. Au sujet des maximales, les valeurs proposées dans la littérature varient entre 35 et 40°C (Kriedemann et Smart, 1971 ; Torokfalby et Kriedemann, 1977 ; Stoev et Slavtcheva, 1982 ; Champagnol, 1984 ; Huglin et Schneider, 1998). Nous avons choisi 37°C, qui fait aussi office de limite du remplissage des baies (Dokoolzian et Bergqvist, 2001). Le seuil optimal de photosynthèse a été fixé à 25°C (Nigond, 1957 ; Buttrosse, 1968 ; Alleweldt et al., 1982 ; Stoev et Slavtcheva, 1982).

Les températures du gel seront vues dans la partie 4.1.10 de ce chapitre.

4.2. Développement

Les valeurs des parcours de développement pour les différents paramètres qui décrivent la phénologie
dans le modèle ont été considérées dépendantes de la variété (Tableau 13a et Tableau 2-Annexe III)
**Figure 15.** Description de la croissance du feuillage. Le graphique A présente les différentes composantes normalisées selon les paramètres du modèle PUTU (Singels et Jagger, 1991); le graphique B la même courbe, une fois adapté à la phénologie de la croissance du feuillage du blé; et le graphique C, montre celle de la vigne.

<figure><img src="image_44.png" /><figcaption>**Tableau 14.** Valeurs du paramètre HAUTBASE. Il dépend du type de taille pratiquée dans la parcelle. Les valeurs montrées dans le tableau sont issues des différentes parcelles utilisées dans la BDE.</figcaption></figure>

<table><thead><tr><th rowspan="2">Type de Taille</th><th rowspan="2">Cordon double</th><th rowspan="2">Cordon simple</th><th colspan="4">Guyot Simple</th><th rowspan="2">Chablis</th></tr><tr><th>Angers</th><th>Bourgogne</th><th>Bordeaux</th><th>Cognac</th></tr></thead><tbody><tr><th>Hauteur de base (m)</th><td>0.6</td><td>0.5</td><td>0.7</td><td>0.3</td><td>0.5</td><td>0.7</td><td>0.3</td></tr></tbody></table>
(données issues de la BDH, de la base de données PHENOCLIM® et du travail de Rivera et Devoto, 2003). Les paramètres JVC et STDORDEBOUR ont été définis dans le chapitre I.2, ils correspondent aux paramètres C<sub>c</sub>, G<sub>hc</sub> et T<sub>0</sub>, de l'article.

Les autres paramètres du modèle de débourrement indépendants de la variété (cf.§. I.2 où les paramètres sont à la fois définis et affectés) sont le Q10 (égal à 2.13) et la date d'entrée en dormance (IDEBDORM défini au premier août).

D'autre part Vitis vinifera L. est considérée comme une plante très peu sensible à la photopériode (Alleweldt, 1957, 1959, 1963a et b, 1964). Dans notre cas le photopériodisme de la plante n'a pas été pris en compte pour le calcul du développement de la plante. Il a été pris en compte seulement pour son impact dans la sénescence des feuilles (cf.§ I.8).

## 4.3. Feuillage

### 4.3.1. Paramètres qui définissent la croissance

La composante phénologique de la croissance foliaire est basée sur celle décrite dans le modèle PUTU (Singels et Jagger, 1991). Cette croissance est calculée selon une logistique entre les stades LEV et LAX, avec un point d'inflexion au niveau du stade AMF, défini comme l'accélération maximale de la croissance foliaire. La normalisation des abscisses nous permet d'utiliser des valeurs génériques pour les paramètres de forme de la courbe (VLAIMAX = 2.2 et PENTLAIMAX = 5 sont celles du modèle initial de Singels et Jagger, 1991). La Figure 15 montre que la spécificité des plantes repose sur leur calendrier phénologique et sur la valeur de l'asymptote, DLAIMAXBRUT en m²/plante/°C.jour, qui sera obtenue par optimisation. La valeur de 3 pour le paramètre de UDLAIMAX est générique pour les cultures indéterminées. Elle signifie que le ralentissement de la croissance foliaire après l'installation du feuillage n'est pas sous déterminisme phénologique, mais plutôt géré par la compétition feuille-fruit (Tableau 3-Annexe III).

D'autre part, comme nous l'avions décidé dans le chapitre II.5, nous n'allons pas prendre en compte les possibles effets de concurrence en fonction des différentes densités de plantation (Perotto, 2005) (ADENS égal à 0).

A titre indicatif, le modèle calcule un nombre de feuilles mises en place sur un même rameau à partir d'un phyllotherme pris égal à 25°C.jour (Castellan-Estrada, 2001 ; Louarn, 2005).

### 4.3.2. Paramètres qui définissent la structure

La structure du feuillage est définie par la hauteur de la base du feuillage (paramètre HAUTBASE) et la hauteur maximale du feuillage (paramètre HAUTMAX). Ce dernier paramètre, n'est plus actif. Il a été remplacé par un paramètre technique défini par le palissage (HAUTMAXTEC). Par ailleurs, la hauteur de la base du feuillage est fonction du type de taille (Tableau 14).

### 4.3.3. Paramètres qui définissent le stress appliqué au feuillage

L'impact des stress hydrique et azoté s'exerce en priorité sur la croissance, puis sur la sénescence. Le gel (cf 4.10) ne joue que sur la sénescence. Cette priorité est déterminée par les paramètres
<figure><img src="image_45.png" /><figcaption>**Figure 16.** Relation entre la densité foliaire et le LAI. Les données sont issues de la BDE et l'estimation des paramètres ADFOL, DFOLBAS, DFOLHAUT s'est faite à partir de cette relation.</figcaption></figure>
INNTURGMIN et INNSEN pour le stress azoté et PSITURG (cf.§ II.4.11.1) et RAPSENTURG pour le stress hydrique. L'impact du stress azoté sur l'expansion foliaire est supposé identique à l'impact sur la photosynthèse (INNTURGMIN = INNMIN = 0.3) (Brisson et al., 2002). Les paramètres INNSEN, RAPSENTURG seront calculés par optimisation (Tableau 3-Annexe III).

### 4.3.4. Paramètres qui définissent la sénescence

La durée de vie d'une unité de surface de feuille (en cm²) (paramètre DURVIEF) a été considérée comme spécifique de l'espèce, et indépendante de l'âge de la feuille (RATIODURVIEI = 1). Elle est estimée à 400 unités "Q10", soit 2000°C.jour (avec une température base égale à 10°C). Mais comme nous l'avons expliqué dans le chapitre II.8, ce paramètre a peu de poids avec l'introduction de l'impact de la photopériode (paramètres PHOBASE = 12 heures, STRPHOTMINSEN = 0.15, DLTAMSMAXSEN = 0.01, ALPHAPHOT = 200) (Tableau 3-Annexe III).

Dans le modèle, on peut considérer qu'il existe une partie de la biomasse sénescente remobilisable. Ainsi la biomasse sénescente n'est qu'une proportion (RATIOSEN) de la biomasse mise en place qui a été estimée égale à 0.8 (Lecocq, 2002 ; Wermenlinger et al., 1991).

Le modèle prend en compte l'abscission des feuilles une fois qu'elles sont mortes (paramètre ABSCISSION), afin de permettre leur recyclage dans le bilan carboné et azoté du sol. Dans notre cas, il a été considéré égal à 1, ce qui signifie que toutes les feuilles mortes, tombent.

## 4.4. Interception du rayonnement

### 4.4.1. Paramètres qui définissent la structure de la densité foliaire

La densité foliaire dans la structure du feuillage s'appelle DFOL. C'est le rapport entre la surface des feuilles et le volume de la forme choisie, ce qui ne correspond pas à la définition classique de la densité foliaire en surface des feuilles par m³. Cette densité peut varier entre deux limites nouvellement introduites (DFOLBAS et DFOLHAUT) en fonction du feuillage produit (LAI total) selon une pente ADFOL (Tableau 4-Annexe III).

Pour calculer ces paramètres, nous avons utilisé des données de la BDE. La Figure 16 montre une relation assez stable entre LAI et DFOL, représentant une densification du feuillage. La valeur des trois paramètres ADFOL, DFOLBAS et DFOLHAUT est respectivement de à 3.16 (r²=0.70), 1.5 et 11.5.

Cette relation va permettre de calculer largeur et hauteur de la forme qui décrit la distribution de la densité foliaire (par le rapport hauteur/largeur : RAPFORME = 1.5) à partir de l'équation suivante valable pour la forme triangle choisie (cf.§ I.5.) (Équation 18) :

**Équation 18**

$$ \text{LARGEUR} = \sqrt{\frac{2 \times \text{LAI} \times \text{IR}}{\text{DFOL} \times \text{RAPFORME}}} \quad \text{et} \quad \text{HAUTEUR} = \text{LARGEUR} \times \text{RAPFORME} $$

où IR est la valeur de l'inter-rang.
**Figure 17.** Représentation graphique des couples de variables LAI – FAPAR, simulées par le modèle en utilisant KTROU = 1.7 (points en bleu); et par le calcul de la loi de Beer (équation 19) en utilisant le LAI simulé par le modèle et le Ks=0.68 mesuré par Sene (1994) (en rose). Les simulations ont été réalisés selon la même structure de plantation que celle utilisée par Sene (1994).

<figure><img src="image_46.png" /></figure>
### 4.4.2. Coefficient d'extinction du PAR

Le coefficient d'extinction du PAR a travers le feuillage du cep (*KTROU*), a été estimé à partir d'une expérimentation par simulation. Pour cela, le travail de Sene (1994) a été utilisé comme référence. Cet auteur a obtenu une valeur de 0.68 pour le coefficient d'extinction du rayonnement par le couvert végétale (représenté par le LAI) (*Ks*) quand la plante est en pleine croissance en utilisant la loi de Beer (Équation 19). Pour obtenir la valeur de *KTROU*, plusieurs valeurs ont été testés [0.6 - 2] afin d'obtenir des couples de variables LAI et FAPAR (proportion du rayonnement intercepté), permettant d'estimer un coefficient d'extinction proche de celui de Sene (1994). Nous avons considéré la même structure de plantation que dans le travail de Sene (1994) : une structure de port libre verticale, à faible densité de plantation.

$$ \text{Équation 19} \qquad fapar = 1 - e^{(-Ks*LAI)} $$

La valeur résultante de *KTROU* est de 1.7 (Figure 17).

## 4.5. Croissance en biomasse

Trois paramètres définissent l'efficience de croissance maximale de la plante à différents moments du cycle de la plante (Tableau 5-Annexe III) :

* Une efficience de croissance qui agit pendant la phase juvénile de la plante (entre les stades LEV et AMF) (paramètre *EFCROIJUV*). Elle a été fixée à la valeur 1.2g/MJ. Elle n'a cependant pas beaucoup d'impact car cette période est très courte (25°C.jour⁻¹).

* Une efficience de croissance qui agit pendant la phase purement végétative (entre les stades AMF et DRP) (paramètre *EFCROIVEG*). Sa valeur va être estimée par optimisation.

* Une efficience de croissance qui agit pendant la phase de reproduction, jusqu'à la sénescence totale des feuilles (du stade DRP jusqu'à LAN) (paramètre *EFCROIREPRO*). Sa valeur sera aussi estimée par optimisation.

Le modèle tient également compte de la proportion des réserves remobilisables chaque jour (paramètre *REMOBRES*). Sa valeur sera obtenue par optimisation.

## 4.6. Répartition entre organes

La répartition de la biomasse entre les organes est dédiée uniquement au dimensionnement du compartiment des réserves. Les paramètres utiles à cette répartition définissent le dimensionnement des organes (Tableau 6-Annexe III).

Les limites haute et basse de la surface spécifique foliaire (SLA) jouent également dans le calcul de la force des puits des feuilles et de la limitation d'expansion foliaire. Le paramètre *SLAMAX* correspond à la valeur structurale du SLA, tandis que le paramètre *SLAMIN* comprend aussi du non structural et correspond à un état de stress extrême. La valeur de *SLAMIN* a été fixée à 100 cm².g⁻¹, obtenue à partir de la valeur minimale observée avec les valeurs de la BDE. La valeur de *SLAMAX* a été calculée par optimisation.
**Figure 18.** Graphique qui représente le rapport de la matière sèche des rameaux par rapport celle des feuilles (valeur du paramètre *TIGEFEUILLE*).

<figure><img src="image_47.png" /></figure>

**Figure 19.** Indices de stress trophique (SPLAI, SPFRUIT) en fonction du rapport source-puits.

<figure><img src="image_48.png" /></figure>
Comme la vigne est une dicotylédone, le modèle fait l'hypothèse que le rapport tiges (rameaux)/ feuilles est constant au cours du cycle (dans le cas des plantes monocotylédones, la priorité est portée sur les feuilles) (Brisson et al., 2002c). Le rapport tige sur feuille (TIGEFEUIL) a été obtenu à partir de données de la BDE en faisant l'hypothèse que les tiges contiennent essentiellement des matières structurales. La valeur obtenue, égale à 0.9 (Figure 18), a été considéré constante pour l'ensemble des cépages contrairement à Gutierrez et al., (1985).

L'apport des baies à la photosynthèse globale de la plante a été négligé (SEA=0). Pandey et Farmahan (1977) démontrent la présence de photosynthèse dans la baie, mais celle-ci représente seulement 3% de la photosynthèse des feuilles. Lebon et al., (2005) montrent dans les cépages Pinot noir et Gewurztraminer l'influence des inflorescences sur le bilan total de photosynthèse nette, mais en même temps la difficulté d'évaluer leur impact précisément.

Il n'a pas été tenu compte du poids des rafles, séparément des fruits : ENVFRUIT = 0.

## 4.7. Compétition feuille-fruit (source-puits)

La concurrence feuille-fruit est gérée dans le modèle par deux indices de stress trophiques, calculés en fonction du rapport sources-puits et agissant sur le LAI et les fruits séparément : SPLAI et SPFRUIT.

Ces différents indices de stress trophiques ne peuvent pas être considérés équivalents à des priorités d'allocation d'assimilats car ils ne sont pas appliqués seulement à la biomasse.

Les paramètres définissant les relations (Figure 19) sont fixés à 1 pour les seuils maximaux (SPLAIMAX et SPFRMAX), définissant l'absence de contrainte trophique, pour une valeur source-puits égale à 1. Les seuils minimaux seront déterminés par optimisation (SPLAIMIN et SPFRMIN) (Tableau 7-Annexe III).

## 4.8. Calcul du rendement

### 4.8.1. Paramètres qui définissent les composantes du rendement

Le calcul du rendement dans le modèle STICS peut être décomposée en :

$$Rendement = \text{Nombre d'Inflorescences/cep} \times \text{Nombre de baies/inflorescence} \times \text{Poids d'une baie}$$

Dans le modèle le nombre de grappes maximal est imposé (NBINFLO), puis rectifié par éclaircissage. Comme nous l'avons déjà dit, ce paramètre dépend de la variété (fertilité des bourgeons), et du type de taille (nombre de bourgeons laissés à la taille – fertilité). La BDH nous a permis de construire un tableau de ces valeurs maximales (Tableau 15).

Pour calculer le nombre de baies par grappe, le modèle calcule un nombre maximal de fruits noués par inflorescence et par $^{1}$/°C.j jour$^{-1}$ (paramètre AFRUITPOT). Ce paramètre est considéré variétal et son calcul sera fait par optimisation.

Le poids d'une baie résulte de sa dynamique de croissance (cf. ci-dessous). Il est piloté par le paramètre PGRAINMAXI. Dans le cas de cultures indéterminées, ce paramètre ne définit pas le poids maximal d'un grain (0% d'eau), mais la force de puits des baies pour atteindre leur poids final sans aucune contrainte. Ce paramètre a été aussi considéré de type variétal et sa valeur a été obtenue par optimisation (Tableau 8-Annexe III).
<table><caption>**Tableau 15.** Nombre maximal de grappes calculé à partir des données de la BDH, par cépage et en fonction de la région.</caption><thead><tr><th>Cépage</th><th>Grenache</th><th>Syrah</th><th colspan="2">Pinot Noir</th><th>Merlot</th></tr><tr><th>Site</th><th>CRM et<br>Languedoc</th><th>CRM et<br>Languedoc</th><th>Bourgogne</th><th colspan="2">Champagne</th><th>Bordeaux</th></tr><tr><th>Conduite</th><th>Cordon Royat</th><th>Cordon Royat</th><th>Guyot<br>Double</th><th>Cordon<br>Simple</th><th>Chablis</th><th>Guyot<br>Double</th></tr></thead><tbody><tr><th>Nombre<br>Maximal des<br>grappes<br>(NBINFLO)</th><td>15</td><td>20</td><td>13</td><td>21</td><td>21</td><td>14</td></tr></tbody></table>

<table><caption>**Tableau 16.** Valeur du paramètre *DUREEFRUIT* pour les différents cépages, calculé à partir des résultats montrés sur la maturité du raisin (cf.§.1.3). Les valeurs sont comparées à la classification des époques de maturité (Galet, 1991).</caption><thead><tr><th>Cépage</th><th>Chenin</th><th>Cabernet Franc</th><th colspan="2">Chardonnay</th><th>Ugni Blanc</th></tr><tr><th>Site</th><th>Val de Loire</th><th>Val de Loire</th><th>Bourgogne</th><th colspan="2">Champagne</th><th>Cognac</th></tr><tr><th>Conduite</th><th>Guyot Simple</th><th>Guyot Simple</th><th>Guyot<br>Double</th><th>Cordon<br>Simple</th><th>Chablis</th><th>Guyot<br>Double</th></tr></thead><tbody><tr><th>Nombre<br>Maximal des<br>grappes<br>(NBINFLO)</th><td>15</td><td>18</td><td>13</td><td>22</td><td>22</td><td>28</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th>Cépage</th><th>DUREEFRUIT (°C.jour)</th><th>Epoques Maturité</th></tr></thead><tbody><tr><td>Grenache</td><td>1472</td><td>3ème époque</td></tr><tr><td>Syrah</td><td>1238</td><td>2ème époque</td></tr><tr><td>Pinot Noir</td><td>1289</td><td>1ère époque</td></tr><tr><td>Merlot</td><td>1276</td><td>2ème époque</td></tr><tr><td>Chenin</td><td>1238</td><td>2ème époque</td></tr><tr><td>Cabernet Franc</td><td>1370</td><td>2ème époque</td></tr><tr><td>Chardonnay</td><td>1280</td><td>1ère époque Tardive</td></tr><tr><td>Ugni Blanc</td><td>1361</td><td>3ème époque Tardive</td></tr></tbody></table>
## 4.8.2. Paramètres qui définissent la croissance d'une baie

Dans le modèle STICS, la croissance des fruits repose sur la définition d'un nombre de classe d'âge (NBOITE) que nous avons évalué à 10, ce qui correspond environ à une durée de séjour dans chaque classe de 150°C.jour. Nous avons supposé que la force d'appel des fruits est telle que les assimilats produits peuvent tous être alloués aux fruits, si la demande l'exige (ALLOCMAX =1).

Le paramètre DUREEFRUIT est défini comme la durée de la croissance d'un fruit depuis la nouaison jusqu'à la maturité (°C.j). Dans notre cas, nous avons établi ce paramètre pour chaque variété. Pour obtenir sa valeur, on a fait l'hypothèse que la maturité est atteinte à 80% du temps normalisé (Chapitre II), c'est-à-dire quand la baie arrive à son poids maximal (Tableau 16). Les valeurs obtenues sont comparées avec la classification traditionnelle des époques de maturité du raisin. Les résultats ne montrent pas une liaison directe entre ces deux classifications, même si le Grenache et l'Ugni Blanc qui ont le cycle le plus long, sont aussi bien classés comme des variétés à maturité de troisième époque.

La "force des puits des fruits" est calculée à partir de la dérivée de la courbe qui décrit la croissance des baies (cf.§. I.3). Les paramètres qui définissent la courbe normalisée (en fonction du poids maximal du fruit et de leur développement) ont été calculés à partir des mesures de l'expérimentation sur la maturité du raisin. Comme nous l'avions décrit dans le Chapitre II, la croissance des baie normalisée suit une double sigmoïde qui a été décomposée en deux courbes : une exponentielle qui décrit la multiplication cellulaire dans la baie, et une logistique qui décrit le grandissement des cellules. Les paramètres qui décrivent cette dynamique sont considérés indépendants de la variété : *AFPF*, qui représente le point d'inflexion de la logistique, a été fixé égal à 0.65 (dans l'axe des abscisses qui représente le développement) ; *BFPF*, qui représente la courbure de la logistique, a été fixé égal à 18 ; *CFPF*, qui représente la courbure de l'exponentielle, a été fixé égal à 15 ; et *DFPF*, qui représente le point d'inflexion de l'exponentielle, est égal à 0.2 (dans l'axe des abscisses qui représente le développement) (Figure 7 Article Maturité). Les paramètres *AFPF*, *BFPF*, *CFPF* et *DFPF*, correspondent respectivement aux paramètres *L*<sub>c</sub>, *L*<sub>mg</sub>, *E*<sub>c</sub> et *E*<sub>mg</sub> montrés dans le chapitre II. La différence entre la valeur de *AFPF* et *L*<sub>c</sub> est expliquée par le fait que dans le modèle, le calcul de la croissance des fruits est déterminé à partir de la nouaison (stade *DRP* du modèle) et dans l'article, elle est calculée à partir de la floraison (Tableau 8-Annexe III).

## 4.8.3. Paramètres qui définissent la dynamique de l'eau dans les fruits

La teneur en eau des fruits n'est pas considérée constante. Son évolution a été décrite dans le chapitre I.3. Cette évolution est contrôlée par trois facteurs (Tableau 8-Annexe III) :

* la teneur en eau initiale du fruit (H2OFRVERT), égale à 0.925 g eau. g⁻¹ de matière fraîche, calculée à partir des données mesurées dans l'expérimentation sur la maturité du raisin (cf. §. I.3).

* la vitesse d'évolution de la teneur en eau des fruits (%/jour) (paramètre DESHYDBASE). Cette valeur a été considérée dépendante de la variété, car elle est la composante phénologique de la dynamique d'évolution de la teneur en eau. Sa valeur sera calculée par optimisation en fonction de la variété.
# Chapitre II
* l'accélération de la diminution de la teneur en eau (TEMPDESHYD), induite par l'augmentation de la différence entre la température de culture et la température de l'air. La valeur de ce paramètre a été optimisée pour l'espèce.

## 4.8.4. Paramètres qui définissent la teneur en sucre et en azote des fruits

La valeur de la teneur en sucre est calculée en faisant l'hypothèse que la proportion de sucre par rapport à la matière sèche augmente de façon constante de la nouaison à la maturité (VITPROPSUCRE qui est égal à 0.0029 g de sucre g MS⁻¹ °C.jour⁻¹). Cette dynamique n'est pas forcément réaliste, c'est pourquoi elle a été calculée à la récolte.

La quantité d'azote présente dans les fruits est une proportion croissante de la quantité d'azote de la biomasse (VITIRAZO en g N fruit g MS plante⁻¹ jour⁻¹). Sa valeur est considérée comme dépendante de l'espèce et elle sera calculée par optimisation (Tableau 8-Annexe III).

## 4.9. Racines

### 4.9.1. Le développement racinaire calqué sur le développement foliaire

Le développement des racines est déterminé entre les stades LEV (le débourrement) et LAX (stade auquel le LAI est maximal), l'arrêt de croissance foliaire déterminant l'arrêt de croissance racinaire en accord avec la bibliographie (Litvinov, 1971 ; Freeman et Smart, 1976 ; Van Zyl, 1983 cité par Champagnol, 1984 ; Murisier, 1996). Cependant, ces auteurs ont montré aussi une reprise de la croissance racinaire dans les mois de septembre et octobre. Cette reprise, très faible et difficile à modéliser, n'a pas été prise en compte dans le modèle (Tableau 9-Annexe III).

### 4.9.2. Paramètres qui gèrent la croissance en densité

La profondeur racinaire est supposée fixée lors de l'initialisation : les racines peuvent juste croître en densité. En conséquence les paramètres CROIRAC et LVFRONT n'ont pas été affectés. La croissance en densité des racines est définie par une vitesse de production des racines et une durée de vie. La vitesse maximale de production de longueur racinaire par plante (DRACLONG en cm racine plante⁻¹ °C.jour⁻¹) a été estimée à 40 cm racine plante⁻¹ °C.jour⁻¹, à partir des données issues des travaux de Litvinov (1971), Ionescu (1978a et b) et García de Lujan et Gil (1982) cités par Champagnol (1984). Conformément aux hypothèses sur l'arrêt de croissance racinaire, la valeur en somme de degrés jours de la durée de vie d'une racine (2000 °C.jours) (paramètre DEBSENRAC) est égale à celle de la feuille.

La longueur spécifique des petites racines (non pas les racines structurales) (LONGSPERAC), est utile pour la conversion en biomasse et le recyclage dans le sol. Selon Champagnol (1984), la longueur des racines dans 1m³ de terre peut atteindre les 200m ainsi que un poids voisin de 1250 g, ce qui permet de calculer une longueur de 16 cm de racine /g de racine fraîche. Castelan-Estrada (2001) montre que les racines fines (<0.5mm) représentent 13% de la masse racinaire mais 82% de la longueur développée. Si l'on combine les deux informations, nous avons une valeur finale (avec un taux d'humidité proche de 90%) de 1021 m de racines / g de racine sèche.

L'anoxie racinaire est aussi un élément pris en compte dans le modèle (paramètre SENSANOX). Celui-ci peut varier entre 0 (pas d'effet) et 1 (effet critique). Dans notre cas, et en fonction des sols de
<table><caption>**Tableau 17.** Valeurs du pourcentage de biomasse sèche dans la biomasse fraîche pour différentes parties de la plante, pour tous les cépages, aux différents stades (données BDE).</caption><thead><tr><th rowspan="3"></th><th colspan="9">% de Matière sèche dans la biomasse fraîche</th></tr><tr><th colspan="3">5 feuilles</th><th colspan="3">floraison</th><th colspan="3"></th></tr><tr><th>Rameaux</th><th>Feuilles</th><th>Grappes</th><th>Rameaux</th><th>Feuilles</th><th>Grappes</th><th>Rameaux</th><th>Feuilles</th><th>Grappes</th></tr></thead><tbody><tr><th>Moyenne</th><td>0.12</td><td>0.19</td><td>0.13</td><td>0.20</td><td>0.24</td><td>0.15</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><th>Écart-type</th><td>0.01</td><td>0.02</td><td>0.03</td><td>0.02</td><td>0.02</td><td>0.03</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><th>Coeff. Variance</th><td>9.75</td><td>8.93</td><td>26.40</td><td>10.70</td><td>9.91</td><td>22.83</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="3">Véraison</th><th colspan="3">récolte</th></tr><tr><th>Rameaux</th><th>Feuilles</th><th>Grappes</th><th>Rameaux</th><th>Feuilles</th><th>Grappes</th></tr></thead><tbody><tr><th>Moyenne</th><td>0.37</td><td>0.28</td><td>0.16</td><td>0.42</td><td>0.31</td><td>0.23</td></tr><tr><th>Écart-type</th><td>0.06</td><td>0.03</td><td>0.03</td><td>0.06</td><td>0.05</td><td>0.04</td></tr><tr><th>Coeff. Variance</th><td>16.53</td><td>11.69</td><td>19.69</td><td>14.31</td><td>16.20</td><td>16.93</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th rowspan="3"></th><th colspan="9">% d'eau dans la biomasse fraîche</th></tr><tr><th colspan="3">5 feuilles</th><th colspan="3">Floraison</th><th colspan="3"></th></tr><tr><th>Rameaux</th><th>Feuilles</th><th>Grappes</th><th>Rameaux</th><th>Feuilles</th><th>Grappes</th><th>Rameaux</th><th>Feuilles</th><th>Grappes</th></tr></thead><tbody><tr><th>Moyenne</th><td>0.88</td><td>0.81</td><td>0.87</td><td>0.80</td><td>0.76</td><td>0.85</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="3">Véraison</th><th colspan="3">Récolte</th></tr><tr><th>Rameaux</th><th>Feuilles</th><th>Grappes</th><th>Rameaux</th><th>Feuilles</th><th>Grappes</th></tr></thead><tbody><tr><th>Moyenne</th><td>0.63</td><td>0.72</td><td>0.84</td><td>0.58</td><td>0.69</td><td>0.77</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th></th><th>Rameaux</th><th>Feuilles Vertes</th><th>Feuilles Jaunes</th><th>Fruit vert</th></tr></thead><tbody><tr><th>Valeur STICS</th><td>0.70</td><td>0.75</td><td>0.5</td><td>0.925</td></tr><tr><th>Origine de la donnée</th><td>BDE</td><td>BDE</td><td>BDE</td><td>Exp. Maturité Chapitre II</td></tr></tbody></table>
notre étude, nous avons décidé de ne pas prendre en compte un possible effet d'anoxie. Cependant, celle-ci pourrait être intéressante à utiliser comme paramètre qui diffère en fonction du porte-greffe utilisé.

## 4.10. Gel

Le modèle STICS permet d'estimer les dégâts du gel à partir d'une série d'indices. Ces indices sont déterminés par deux paramètres qui vont avoir un impact à n'importe quel moment du cycle de développement de la plante (TLETALE et TDEBGEL) et deux paramètres dépendant du stade de développement (TGEL_10 et TGEL_90 sont les températures à laquelle on observe des dégâts de 10 et 90% respectivement). La température létale (TLETALE) pour la plante a été fixée à -20°C (Winkler et al., 1962). La température de début d'action du gel (TDEBGEL) est considérée comme étant de -1.5°C (Bouchet, 1962 cité par Champagnol, 1984). Les deux autres indices sont décrits séparément selon leur impact sur les feuilles dans la phase juvénile (entre LEV et AMF) ou la phase végétative adulte (à partir de AMF). D'autre part, ces deux indices sont aussi appliqués à partir du stade FLO pour le gel des fleurs et des fruits. Dans tous les cas, la valeur de TGEL_10 est égale à -2°C, et la valeur de TGEL_90 est égale à -5°C (Bouchet, 1962 cité par Champagnol, 1984) (Tableau 10-Annexe III).

## 4.11. Eau dans la plante

### 4.11.1. Potentiels critiques et résistance stomatique

Pour calculer les stress hydriques et leurs effets sur la croissance de la plante, le modèle utilise d'une part le potentiel critique de fermeture stomatique (PSISTO) et d'autre part le modèle de contrôle de l'expansion cellulaire à partir d'un potentiel critique (aussi appelé potentiel de turgescence, PSITURG) (Tableau 11-Annexe III).

PSISTO a un effet direct sur le calcul de la transpiration de la plante. Il intervient dans le calcul du seuil de teneur en eau du sol disponible pour la plante, séparant la phase de transpiration maximale de la phase de transpiration réduite selon le formalisme décrit dans Brisson (1998, 2002c). Sa valeur a été établie à 15 bars (Kriedemann et Smart ; 1971 ; Winkel et Rambal, 1990). Cependant, il est possible que cette valeur puisse avoir un caractère variétal que nous ne prendrons pas en compte (Winkel et Rambal, 1990 ; Bota et al., 2001 ; Medrano et al., 2005).

PSITURG est égal à 6 bars (Pellegrino, 2003 ; Pellegrino et al., 2004 ; Lebon et al., 2005 ; Lebon et al., 2006).

Les calculs des besoins en eau reposent sur une résistance stomatique minimale (RSMIN), que nous considérons comme indépendant de la variété. Sa valeur ne peut pas être déduite des valeurs instantanées mesurées au poromètre, ce qui a rendu nécessaire son optimisation (Brisson et al., 2002c).

### 4.11.2. Teneur en eau dans les différents organes.

Le modèle considère que la teneur en eau des feuilles admet deux valeurs : une valeur feuille verte (H2OFEUILVERTE) et une valeur feuille jaune (H2OFEUILJAUNE) ; elle est supposée constante pour les tiges (H2OTIGESTRUC). Les travaux de Wermelinger et al., (1991) et Wermelinger et
<figure><img src="image_49.png" /><figcaption>**Figure 20.** Ajustement des courbes caractéristiques du fonctionnement azoté de la vigne à partir des données expérimentales au Domaine du Chapitre (Célette, 2004, 2005) et de la BDE (Garcia de Cortázar, 2004, 2005).</figcaption></figure>
Koblet, (1990) montrent que pour les feuilles cette évolution peut être plus progressive. Dans nos expérimentations (Tableau 17), l'évolution pour les feuilles vertes est de 10%, quasi nulle pour les feuilles jaunes et de 30% pour les rameaux. Les valeurs retenues sont de moyennes ; il faut savoir que ce calcul est indicatif et n'a pas d'effet dans le modèle (Tableau 11-Annexe III).

Rappelons que la teneur en eau des fruits a été décrite dans le chapitre III § 4.8.3.

## 4.12. Azote dans la plante

### 4.12.1. Paramètres de courbes de dilution et stress azoté

Pour obtenir les valeurs des paramètres de courbes de dilution (chapitre I.7), les données de différents sites expérimentaux ont été utilisées : Languedoc, Côtes du Rhône, Champagne, Cognac, Val de Loire et Bordeaux (données BDE et Celette et al., 2006). Ces données correspondent à des états contrastés d'alimentation azotée (vigne enherbée ou non, fertilisée ou non, irriguée/non-irriguée). Les données correspondent aussi à différents cépages (*Vitis vinifera* L. cv Aranel, Grenache, Syrah, Chenin, Cabernet Franc, Ugni Blanc, Merlot, Pinot Noir et Chardonnay). L'hypothèse que le comportement azoté de la vigne n'a pas un caractère variétal est proposée. Les valeurs minimales et maximales des teneurs obtenues dans ces expérimentations concordent avec celles issues de la bibliographie (Tableau 7). Les quantités d'azote exportées par la plante varient entre 20 et 80 kg N ha⁻¹ an⁻¹ ce qui correspond bien aux données de la bibliographie montrées auparavant. Le jeu de paramètres *NMETA* = 6 % MS et *NRES* = 1.5% MS est issu du travail de Zapata (1998) et Wermelinger *et al.*, (1991). La valeur de *MASECMETA* (0.04) est un seuil indépendant de la plante. Pour le paramètre *BDIL* nous avons utilisé la valeur classique des plantes en C3 (0.44). En faisant l'hypothèse que les points « bien alimentés », en azote sont sur la courbe critique et que l'on a jamais de véritable consommation de luxe dans nos expérimentations, les valeurs de *ADIL* et *MASECDIL* sont obtenues par ajustement non-lineaire sur les points les plus élevés (Figure 20). Puisque les points sont représentatifs de l'ensemble du cycle de la vigne, nous faisons l'hypothèse qu'il n'y a pas lieu de modifier la demande en azote de la plante, telle que décrite par ces courbes, quand les fruits sont présents (*INNGRAIN1*=*INNGRAIN2*=1).

Par ailleurs, la valeur de *INNIMIN* va être estimée par optimisation (Tableau 12-Annexe III).

### 4.12.2. Paramètres de l'absorption de l'azote

L'offre en azote du sol est contrôlée par le transfert de nitrates dans le sol et par l'absorption active de la plante. Cette dernière est faite en fonction de la densité racinaire, de la capacité de la plante à absorber des nitrates et de la concentration en nitrates. L'absorption de nitrates augmente avec la concentration de nitrates selon une double cinétique de Michaëlis-Menten qui décrit deux systèmes de transport : un système à forte affinité (*VMAX1* et *KM1* faibles) et un système à faible affinité (*VMAX2* et *KM2* élevés) (Brisson *et al.*, 1998a). Ces paramètres auraient dû être estimés à partir des données de la BDE. Cependant, pour ne pas saturer la liste des paramètres à optimiser, seulement *VMAX2* a été estimé par optimisation (Brisson et al., 2002a). Les autres paramètres ont été affectés par analogie avec les autres plantes déjà paramétrées dans le modèle : *VMAX1* (0.0018 µmol. cm⁻¹. h⁻¹), *KM1* (50 µmol. cm de racine⁻¹) et *KM2* (25000 µmol. cm de racine⁻¹) (Tableau 12-Annexe III).
<table><caption>**Tableau 18.** Liste des paramètres à optimiser, en fonction du module auquel ils appartiennent, de la variable qu'ils contrôlent, et de leur caractère variétal ou spécifique.</caption><thead><tr><th>Module</th><th>Paramètre</th><th>Espèce / variété</th><th>Variable</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">FEUILLAGE</td><td>DLAIMAXBRUT</td><td>Espèce</td><td>LAI</td></tr><tr><td>INNSENES</td><td>Espèce</td><td>LAI</td></tr><tr><td>RAPSENTURG</td><td>Espèce</td><td>LAI</td></tr><tr><td rowspan="3">CROISSANCE EN BIOMASSE</td><td>EFCROIVEG</td><td>Espèce</td><td>Biomasse Totale sèche (t/ha)</td></tr><tr><td>EFCROIREPRO</td><td>Espèce</td><td>Biomasse Totale sèche (t/ha)</td></tr><tr><td>REMOBRES</td><td>Espèce</td><td>Biomasse Totale sèche (t/ha)</td></tr><tr><td>REPARTITION</td><td>SLAMAX</td><td>Espèce</td><td>LAI</td></tr><tr><td rowspan="2">COMPETITION</td><td>SPFRMIN</td><td>Espèce</td><td>LAI / Nombre des Fruits (Fruits/m²)</td></tr><tr><td>SPLAIMIN</td><td>Espèce</td><td>LAI / Nombre des Fruits (Fruits/m²)</td></tr><tr><td rowspan="3">RENDEMENT</td><td>AFRUITPOT</td><td>Variété</td><td>Nombre de fruits (Fruits/m²)</td></tr><tr><td>PGRAINMAXI</td><td>Variété</td><td>Biomasse sèche des fruits (t/ha)</td></tr><tr><td>VITIRAZO</td><td>Espèce</td><td>Quantité d'azote dans les fruits (kg/ha)</td></tr><tr><td rowspan="3">EAU</td><td>DESHYDBASE</td><td>Variété</td><td>Teneur en eau (%)</td></tr><tr><td>TEMPDESHYD</td><td>Espèce</td><td>Teneur en eau (%)</td></tr><tr><td>RSMIN</td><td>Espèce</td><td>LAI</td></tr><tr><td rowspan="2">AZOTE</td><td>VMAX2</td><td>Espèce</td><td>Quantité totale d'azote dans la plante (kg/ha)</td></tr><tr><td>INNIMIN</td><td>Espèce</td><td>Quantité totale d'azote dans la plante (kg/ha)</td></tr></tbody></table>
## 5. Paramétrage par optimisation

### 5.1. Méthode d'optimisation utilisée dans notre étude

Plusieurs paramètres ont été décrits dans la partie précédente, dont le calcul nécessite l'utilisation d'une méthode d'optimisation. Le choix des paramètres qui ont été optimisés s'est fait à partir de l'analyse de sensibilité de STICS réalisée par Ruget *et al.*, (2002), et tenant compte des particularités de la vigne qui n'avaient pas été prises en compte dans le travail mentionné ci-dessus. Le **Tableau 18** liste les paramètres concernés, ainsi que les "modules" dans lesquels ils interviennent et les variables de sortie qu'ils contrôlent et à partir desquelles ils vont être ajustés.

La méthode d'optimisation utilisée, est la méthode d'estimation séquentielle par module (Houlès, 2004 ; Makowski *et al.*, 2006). Cette méthode procède par des optimisations successives de groupes de paramètres : tandis que les valeurs d'un groupe des paramètres sont ajustées par optimisation, les valeurs des autres paramètres sont fixées par expertise. Elle a été appliquée avec succès pour l'adaptation du modèle STICS à différentes espèces cultivées (Ghiloufi, 1999 ; Dorsainvil, 2002 ; Flenet *et al.*, 2005 ; Launay *et al.*, 2005) ou à des nouvelles variétés (Houlès, 2004 ; Brisson *et al.*, 2005). Son utilisation permet d'obtenir des informations intéressantes pour la compréhension du système (Houlès, 2004).

### 5.2. Optimisation des paramètres en utilisant le forçage du LAI

Nous avons utilisé la version de STICS qui permet de forcer le LAI à partir des données mesurées (cf. § I.4.3.2.), car notre objectif dans un premier temps était de fixer un certain nombre de paramètres, en maîtrisant cette variable d'état centrale dans le modèle. Les dates de débourrement et de récolte ont été fixées, pour également contrôler le cycle de croissance et le développement de la vigne.

#### 5.2.1. Optimisation et ajustement des paramètres du sol.

Dans un premier temps, nous avons voulu nous assurer que les caractéristiques du sol et d'établissement de la culture étaient bien établies.

* Utilisation de la méthode d'inversion du modèle à partir des données de potentiel de base.

Dans les parcelles où avaient été faites des mesures de potentiel de base, nous avons réalisé un ajustement des paramètres sol, en utilisant la méthodologie d'inversion du modèle à partir des mesures du potentiel de base (cf. §. I.4.3.2). Pour cela, nous avons utilisé l'ensemble des mesures d'une même parcelle (toutes années confondues), en tenant compte du cépage et du porte-greffe. Ce dernier point est basé sur l'hypothèse des différences de développement et de distribution des racines et de comportement du cep, quand des porte-greffes différents sont utilisés sur un même sol donné (Ollat et Lafontaine, 2003 ; Ollat *et al.*, 2003 ; Agut *et al.*, 2005 ; Costa Leme *et al.*, 2005). D'autre part, le paramètre Q0 (voir Tableau 11) a été ajouté à la liste des paramètres à optimiser. Ce paramètre détermine le cumul d'évaporation potentielle journalière après une pluie ou une irrigation, à partir duquel on considère l'évaporation comme une fonction du type du sol et du climat (Brisson, 2002c).
# Chapitre II
Dorsainvil (2002) avait considéré que ce paramètre était important à ajuster, à cause de son importance dans le calcul de l'évaporation du sol et donc pour le bilan hydrique.

* Ajustement du paramètre Q0 à partir de la réserve hydrique du sol

Dans les parcelles où nous avions des mesures d'humidité des différents horizons du sol, nous avons calculé la réserve hydrique totale du sol. Celle-ci a servi à l'ajustement du paramètre Q0, ainsi qu'au contrôle des différentes valeurs des caractéristiques hydrodynamiques du sol (estimées par des règles de pédotransfert).

## 5.2.2. Optimisation des paramètres plante qui dépendent du LAI

Seuls les paramètres qui permettent de simuler la croissance totale et ses dépendances (azote) ont été optimisés avec forçage du LAI : les paramètres qui déterminent l'efficience de conversion et qui gèrent la croissance en biomasse (EFCROIVEG, EFCROIREPRO) ; le paramètre qui contrôle la remobilisation des réserves (REMOBRES) ; et un paramètre qui est directement lié à l'alimentation azotée de la plante (VMAX2). L'optimisation de ces paramètres a été réalisée simultanément par rapport aux données mesurées de biomasse sèche totale (t/ha) (MASEC) et de quantité d'azote total dans la plante (kg/ha) (QNPLANTE). Ces paramètres ont été considérés dépendants de l'espèce (Tableau 18).

## 5.3. Optimisation des paramètres plante sans forçage du LAI

Tous les autres paramètres ont été optimisés sans forçage du LAI, car leur valeur contrôle le LAI ou dépend de rétroactions feuilles-fruits.

### 5.3.1. Optimisation des paramètres généraux de la plante

Tout d'abord une optimisation des paramètres dépendants de l'espèce a été réalisée. Pour cela, nous avons utilisé toutes les données, sans tenir compte du cépage.

Dans un premier temps, nous avons réalisé une optimisation des paramètres qui gèrent différentes composantes du feuillage (INNIMIN, INNSEN, RAPSENTURG, DLAIMAXBRUT, SLAMAX), les niveaux minimaux de contrainte trophique (SPLAIMIN, SPFRMIN) et la résistance stomatique (RSMIN). Pour tenir compte de la concurrence entre les feuilles et fruits pendant la croissance, nous les avons optimisés simultanément par rapport au LAI et à la matière sèche des fruits (MAFRUIT), de façon à bien représenter la compétition feuille-fruits. La quantité d'azote totale dans la plante (QNPLANTE) était aussi utilisée pour l'ajustement de INNIMIN (Tableau 18).

Ensuite, nous avons optimisé séparément deux paramètres en fonction de la variable de sortie qu'ils contrôlent : VITIRAZO, qui a été optimisé par rapport à la quantité d'azote dans les fruits (QNGRAIN) et TEMPDESHYD, qui a été optimisé par rapport à la variable teneur en eau des fruits à la récolte (H2OREC) (Tableau 18).

### 5.3.2. Optimisation des paramètres variétaux

Certains paramètres ont été considérés comme dépendants de la variété. Ces paramètres ont été optimisés en utilisant pour chaque variété, toutes les régions où ils étaient présents (cas du Pinot noir
<figure><img src="image_50.png" /><figcaption>**Figure 21.** Valeurs observées et simulées a) du potentiel de base (MPa) et b) de la réserve hydrique totale mesurée (RESMES) respectivement. Valeurs des différents critères statistiques.</figcaption></figure>

<table><thead><tr><td>Critères Statistiques</td><td>Ψ<sub>b</sub></td></tr></thead><tbody><tr><td>Nombre d'observations</td><td>78.00</td></tr><tr><td>Moyenne</td><td>-0.41</td></tr><tr><td>Efficience du modèle</td><td>0.85</td></tr><tr><td>RMSE</td><td>0.09</td></tr><tr><td>RRMSE</td><td>-0.23</td></tr><tr><td>RMSEs</td><td>0.01</td></tr><tr><td>RMSEu</td><td>0.09</td></tr><tr><td>Biais (MD)</td><td>0.00</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_51.png" /></figure>

<table><thead><tr><td>Critères Statistiques</td><td>Réserve Hydrique</td></tr></thead><tbody><tr><td>Nombre d'observations</td><td>156.00</td></tr><tr><td>Moyenne</td><td>333.11</td></tr><tr><td>Efficience du modèle</td><td>0.94</td></tr><tr><td>RMSE</td><td>25.84</td></tr><tr><td>RRMSE</td><td>0.08</td></tr><tr><td>RMSEs</td><td>11.51</td></tr><tr><td>RMSEu</td><td>23.14</td></tr><tr><td>Biais (MD)</td><td>-2.76</td></tr></tbody></table>
et du Chardonnay en Bourgogne et Champagne, et du Grenache et du Syrah en Côtes du Rhône et Languedoc).

Les paramètres qui sont liés au rendement (AFRUITPOT, PGRAINMAXI) ont été optimisés ensemble, par rapport au nombre de fruits (NBFRUIT), le LAI et la matière sèche des fruits (Tableau 18). (MAFRUIT) simultanément. L'introduction de la variable LAI dans cette optimisation avait le même objectif qu'auparavant : tenir compte de la concurrence entre les feuilles et les fruits.

Enfin, DESHYDBASE a été optimisé par rapport à la teneur en eau des fruits à la récolte (H2OREC).

## 5.4. Qualité des résultats des optimisations

Cette partie a pour objet, non pas d'évaluer le modèle, mais de qualifier la qualité des ajustements réalisés.

### 5.4.1. Qualité de l'ajustement des paramètres du sol

Les Figure 21 montre la comparaison des valeurs simulées et observées du potentiel de base et de la réserve hydrique, avec le LAI forcé, pour toutes les parcelles optimisées.

Les valeurs des différents critères statistiques montrent une bonne simulation du potentiel de base par STICS et améliorent nettement les résultats de de Munter (2004), ce qui peut s'expliquer par l'utilisation des mesures du LAI (dans son cas le LAI était estimé) (cf.§ I.4.3.3.). La simulation de la réserve hydrique se montre aussi très satisfaisante.

Ces résultats nous ont permis de considérer que les différents paramètres du sol étaient à présent bien ajustés, et donc qu'ils pouvaient être utilisés par la suite, de manière à assurer un bon fonctionnement du sol. Les valeurs des différents paramètres du sol après ajustement sont montrées dans le Tableau 1-Annexe IV.

### 5.4.2. Qualité de l'ajustement des paramètres de la plante

Pour estimer la qualité de l'ajustement, nous représentons les variables de sortie du modèle en comparaison des mesures réalisées, variables utilisés pour la plupart dans les procédures d'optimisation. Ces variables représentent la croissance et le développement de la plante : le LAI, la matière sèche totale et des fruits (MASEC et MAFRUIT), le nombre de baies (NBFRUIT), la quantité d'azote dans la plante et dans les grains (QNPLANTE, QNGRAIN<fnref n="1" />), la hauteur du feuillage (HAUTEUR), la biomasse fraîche totale et le rendement frais (MAFRAIS et PDSFRUITFRAIS), la teneur en eau des fruits à la récolte (H2OREC), la matière sèche du "bois de taille" (MABOIS), les différents stades phénologiques (débourrement, floraison, véraison), et la récolte.

L'évaluation se fait aussi sur l'état hydrique du sol : la réserve hydrique (RESMES) et le potentiel de base (PSIBASE), sans forçage du LAI.

Les Figure 22 et Figure 23 présentent les graphiques comparant les données simulées et observées des différents variables et le Tableau 19 montre les valeurs des critères statistiques utilisés (cf. II. 3). Le Tableau 2-Annexe IV montre les valeurs des différents paramètres optimisés.

<footnote n="1">¹ Nous avons utilisé seulement les données de l'année 2004, car les valeurs de 2005 n'étaient pas disponibles au moment des optimisations.</footnote>
<figure><img src="image_52.png" /><figcaption>**Figure 22.** Resultat de la comparaison entre les valeurs observées et les valeurs simulées des différents stades phénologiques et de la date de la récolte. Les valeurs en couleur bleue définissent le stade du débourrement; les valeurs en couleur rose définissent le stade de floraison; les valeurs en orange définissent le stade de véraison; et les valeurs en mauve correspondent aux dates de récolte. Les données de la région de Languedoc sont introduites avec celles du Côtes du Rhône.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_53.png" /><figcaption>**Figure 23.** Graphiques des différentes variables simulées par le modèle: a) LAI; b) Matière Sèche Totale (t/ha); c) Matière Sèche Fruits (t/ha); d) Poids de Bois de taille (t/ha); e) Matière Fraiche totale (t/ha); f) Rendement Frais (t/ha). Comparaison entre les valeurs observées et les valeurs simulées. Les données de la région de Languedoc sont introduites avec celles du Côtes du Rhône.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_54.png" /><figcaption>**Figure 23** (suite). Graphiques des différentes variables simulées par le modèle: **g)** Réserve hydrique (mm); **h)** Potentiel foliaire de base (bars); **i)** Quantité d'azote dans la plante (kg/ha); **j)** Quantité d'azote dans les fruits (kg/ha); **k)** Nombre des fruits simulées (fruits/m²); **l)** Teneur en eau des fruits (%); **m)** hauteur (m). Comparaison entre les valeurs observées et les valeurs simulées. Les données de la région de Languedoc sont introduites avec celles du Côtes du Rhône.</figcaption></figure>
<table><caption>Tableau 19. Resultats des différents critères statistiques appliqués aux différents variables étudiées.</caption><thead><tr><th></th><th>LAI</th><th>Matière sèche totale</th><th>Matière sèche fruits</th><th>Réserve hydrique</th><th>Quantité azote dans la plante</th><th>Quantité azote dans les fruits</th><th>Nombre des fruits</th></tr></thead><tbody><tr><th>Nombre d'observations</th><td>162</td><td>161</td><td>79</td><td>156</td><td>88</td><td>67</td><td>33</td></tr><tr><th>Moyenne</th><td>1.05</td><td>2.80</td><td>2.87</td><td>333.11</td><td>31.37</td><td>12.25</td><td>1105.24</td></tr><tr><th>Efficience du modèle</th><td>0.29</td><td>0.80</td><td>0.68</td><td>0.71</td><td>0.33</td><td>0.40</td><td>0.37</td></tr><tr><th>RMSE</th><td>0.54</td><td>1.14</td><td>0.87</td><td>55.40</td><td>16.70</td><td>8.92</td><td>464.63</td></tr><tr><th>RRMSE</th><td>0.51</td><td>0.41</td><td>0.30</td><td>0.17</td><td>0.53</td><td>0.73</td><td>0.42</td></tr><tr><th>RMSEs</th><td>0.14</td><td>0.55</td><td>0.35</td><td>40.87</td><td>3.94</td><td>4.17</td><td>200.73</td></tr><tr><th>RMSEu</th><td>0.52</td><td>1.00</td><td>0.80</td><td>37.40</td><td>16.23</td><td>7.88</td><td>419.04</td></tr><tr><th>MD</th><td>-0.14</td><td>-0.55</td><td>-0.11</td><td>-35.37</td><td>-3.23</td><td>0.64</td><td>98.60</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th></th><th>Hauteur du feuillage</th><th>Potentiel de base</th><th>Poids de bois de taille</th><th>Matière fraîche</th><th>Rendement frais</th><th>% eau à la récolte</th></tr></thead><tbody><tr><th>Nombre d'observations</th><td>78</td><td>78</td><td>37</td><td>157</td><td>41</td><td>40</td></tr><tr><th>Moyenne</th><td>1.57</td><td>-0.41</td><td>1.24</td><td>12.36</td><td>16.19</td><td>78</td></tr><tr><th>Efficience du modèle</th><td>0.97</td><td>0.52</td><td>-1.53</td><td>0.69</td><td>0.67</td><td>0.81</td></tr><tr><th>RMSE</th><td>0.05</td><td>0.17</td><td>0.66</td><td>6.17</td><td>4.59</td><td>1</td></tr><tr><th>RRMSE</th><td>0.03</td><td>-0.42</td><td>0.53</td><td>0.50</td><td>0.28</td><td>1</td></tr><tr><th>RMSEs</th><td>0.04</td><td>0.14</td><td>0.63</td><td>4.56</td><td>1.15</td><td>0</td></tr><tr><th>RMSEu</th><td>0.03</td><td>0.10</td><td>0.19</td><td>4.16</td><td>4.44</td><td>1</td></tr><tr><th>MD</th><td>-0.04</td><td>-0.12</td><td>0.50</td><td>-4.41</td><td>0.17</td><td>0</td></tr></tbody></table>
# Chapitre II
## *La phénologie et la récolte*

La simulation de la phénologie montre que les paramètres qui gèrent le développement à l'intérieur du modèle fonctionnent correctement (Figure 22). Le débourrement est le stade qui présente la dispersion et l'erreur les plus importantes. Cependant, cette erreur disparaît pratiquement quand le modèle simule les dates de floraison et de véraison. La récolte, qui n'est pas reconnue comme un stade phénologique en lui-même, montre la dispersion la plus importante. Le calcul de cette date a été réalisé en fonctionde la teneur en eau finale des fruits calculée par le modèle. Cependant, parfois la récolte se fait le même jour pour les blocs d'une parcelle pour des raisons techniques. D'autre part le modèle ne prend pas en compte d'autres critères intervenant sur la décision de vendanger (situation phytosanitaire, apparition des pluies autour des dates de vendange prévues).

## *LAI et hauteur du feuillage*

La simulation du LAI (Figure 23-a) ne s'avère pas tout à fait satisfaisante. Nous observons une grande dispersion. L'efficience du modèle est aussi très basse, donnant dans ce cas plus de crédibilité à la moyenne des mesures réalisées au champ qu'à la simulation faite avec le modèle. Des explications de cette mauvaise simulation peuvent être trouvées dans l'importance des écart-types de nos mesures et le faible nombre de mesures (4) réalisées au cours du cycle. Même si les mesures étaient réalisées aux étapes les plus importantes de la croissance de la plante (cf. § II.2.4.2), nous avons pu négliger des moments importants de la phase végétative. Cependant, ce jeu de paramètres a été testé sur une autre étude sur la vigne, avec plus des mesures de LAI et les résultats se sont avérés satisfaisants (Celette et al., 2006).

Le modèle simule très bien la hauteur du feuillage (Figure 23-m), ce qui nous laisse espérer que les autres variables du feuillage, et qui sont en relation avec l'interception du rayonnement, les seront aussi (non contrôlé dans notre étude).

## *Biomasse sèche et fraîche*

Les valeurs de matière sèche et fraîche des fruits (Figure 23-c et f), sont assez bien simulées. On observe toujours d'importantes erreurs de dispersion. L'efficience du modèle reste assez élevée. Seule la région de Champagne montre des rendements pas très bien simulés (les valeurs simulées plafonnent autour des 30t/ha). Ceci peut être dû à deux éléments : d'une part la méthode de calcul du nombre de grappes par cep dans le modèle (problème déjà mentionné dans le chapitre I.5.3.2.), et peut-être également à la représentativité de l'échantillonnage utilisé pour déterminer le rendement observé.

Dans le cas des valeurs de biomasse totale (sèche ou fraîche) (Figure 23-b et d), on observe une surestimation pratiquement constante, même si les critères statistiques d'évaluation sont similaires à ceux de la biomasse des fruits. On observe aussi que le "poids de bois de taille" (MABOIS) simulé par le modèle montre des très mauvais résultats (Figure 23-d). Nous avons considéré que ces deux éléments étaient liés. En effet, dans le modèle STICS, la variable simulée qui définit la matière sèche totale tient compte de la biomasse sèche des fruits, des feuilles, des rameaux et des réserves. En revanche, nous n'avons pas mesuré sur le terrain cette biomasse de réserves (mesure difficile à réaliser) et donc elle n'a pas été considérée dans le calcul des valeurs de la biomasse sèche totale observée.

A partir de cette constatation on peut considérer que les paramètres optimisés qui gèrent la croissance de la biomasse totale (EFCROIVEG et EFCROIREPRO) ont été sous-estimés. En revanche, le fait d'avoir optimisé dans un second temps les paramètres qui gèrent la biomasse des fruits, a permis de bien estimer la valeur de la biomasse allouée aux fruits (MAFRUITS), au détriment des autres compartiments (les rameaux, les feuilles et les réserves). Ceci explique la sous-estimation permanente de MABOIS.
# Chapitre II
* **Quantité d'azote**

La simulation de la teneur en azote des plantes et des fruits présente beaucoup de dispersion et la qualité de la simulation dépend de chaque région (Figure 23-i et j). Par exemple, dans la région du Val de Loire, les valeurs à la récolte sont surestimées, sans que l'on puisse donner une explication concrète. Dans le cas de la Champagne, c'est surtout la simulation de la quantité d'azote dans les fruits qui est conditionnée par le plafonnement des rendements montré auparavant. Pour ces deux variables la plus grande partie de l'erreur s'explique par la dispersion, alors que les biais sont faibles.

* **Nombre et teneur en eau des baies**

Le nombre de baies est bien simulé de façon générale (Figure 23-k), mais les valeurs des critères statistiques ne sont pas très bonnes, à cause du fort impact de la mauvaise simulation d'une parcelle du vignoble de Bourgogne. Nous n'avons pas pu trouver d'explication plausible pour ce cas concret.

La teneur en eau des fruits à la récolte est assez bien simulée avec une très faible dispersion (Figure 23-l). On observe cependant une surestimation assez importante du calcul de la teneur en eau dans une des parcelles de Bourgogne (parcelle de Pinot Noir). Il faut toutefois faire attention aux valeurs obtenues, car en raison de la gamme des valeurs contrôlées (entre 73 et 84 %), une erreur de 1% peut avoir beaucoup d'impact (1% d'erreur correspond à une erreur de 13.5g sucre/L).

* **Réserve hydrique et potentiel de base**

La réserve hydrique du sol est en général bien simulée, même si l'on observe une faible surestimation dans les parcelles de Champagne (Figure 23-g). Cette surestimation peut être due à la difficulté de bien estimer la quantité réelle d'eau remontée par capillarité qui existe dans ces parcelles.

De plus, le potentiel foliaire de base est surestimé (Figure 23-h). Ceci est dû à l'impact de la mauvaise qualité de simulation du LAI, qui se fait sentir dans la qualité de la simulation de cette variable (différences avec la Figure 21). Cela confirme l'intérêt de ce paramètre pour faire l'inversion du modèle et pouvoir travailler sur les paramètres qui décrivent le sol (cf. § II 5.4.1.), mais il est encore trop tôt pour l'utiliser comme variable de sortie directe du modèle.

## 6. Validation du modèle avec la Base de Données Historiques

### 6.1. Méthode et variables de la validation du modèle

La validation du modèle a été réalisée sur l'ensemble des parcelles récupérées dans la BDH (Tableau 8). Les variables sur lesquelles a été réalisée la validation sont : le rendement sec et frais (MAFRUIT et MAFRUITFRAIS), la teneur en eau des fruits (H2OREC), le nombre de baies (NBGRAINS), les stades phénologiques observés (Débourrement, Floraison, Véraison), et la date de récolte.

Les différentes variables du rendement ont été simulées, en forçant les stades de débourrement et de récolte. De cette façon, nous voulions déterminer la capacité du modèle à simuler la croissance de la plante en fonction des dates observées réellement. Ensuite, nous avons validé la simulation des
<figure><img src="image_55.png" /><figcaption>**Figure 24** Validation du modèle sur la base des données historiques. Comparaison entre les valeurs observées et les valeurs simulées de a) Rendement sec, b) teneur en eau des fruits, c) Rendement frais, d) Nombre des fruits et e) la Phénologie et la date de vendanges. Les données de la région de Languedoc sont introduites avec celles du Côtes du Rhône.</figcaption></figure>

<table><thead><tr><th></th><th>Rendement Frais (t/ha)</th><th>Teneur en eau (%)</th><th>Rendement Sec (t/ha)</th><th>Nb Fruits/m²</th></tr></thead><tbody><tr><td>RMSE</td><td>4.69</td><td>2.79</td><td>0.93</td><td>413.00</td></tr><tr><td>RRMSE</td><td>0.34</td><td>3.58</td><td>0.32</td><td>0.59</td></tr><tr><td>RMSEs</td><td>0.51</td><td>1.82</td><td>3.13</td><td>128.00</td></tr><tr><td>RMSEu</td><td>0.77</td><td>2.12</td><td>3.50</td><td>393.00</td></tr><tr><td>MD</td><td>0.00</td><td>1.76</td><td>1.40</td><td>-125.00</td></tr><tr><td>Moyenne</td><td>13.80</td><td>78.10</td><td>2.88</td><td>703.33</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th></th><th>Debourrement</th><th>Floraison</th><th>Véraison</th><th>Récolte</th></tr></thead><tbody><tr><td>RMSE</td><td>14.61</td><td>6.97</td><td>8.43</td><td>18.56</td></tr><tr><td>RRMSE</td><td>0.15</td><td>0.04</td><td>0.04</td><td>0.07</td></tr><tr><td>RMSEs</td><td>5.09</td><td>2.97</td><td>2.20</td><td>13.02</td></tr><tr><td>RMSEu</td><td>13.69</td><td>6.30</td><td>8.14</td><td>13.86</td></tr><tr><td>MD</td><td>-3.55</td><td>0.45</td><td>-0.01</td><td>0.03</td></tr></tbody></table>
différents stades phénologiques sans forçage. Les critères statistiques calculés sont ceux définis dans la partie 3 de ce chapitre, identiques à ceux utilisés précédemment.

## 6.2. Résultats de la validation

### 6.2.1. Validation des variables qui composent le rendement

La Figure 24 compare les valeurs observées de la BDH et les valeurs simulées par le modèle pour les 347 parcelles, et indique les critères statistiques.

Dans le cas des rendements frais et sec (Figure 24-a et c), nous avons obtenu des valeurs d'erreurs similaires à celles du paramétrage. Les valeurs de RRMSE et RMSE sont légèrement supérieures dans les deux cas. Cependant, contrairement aux résultats du paramétrage, l'erreur s'explique autant par le biais du modèle que par la dispersion. Il est intéressant de remarquer que la moyenne des rendements secs de la BDH coïncide avec celle de la BDE, ce qui montre la bonne représentativité de la BDE, par rapport à la large gamme de situations montrées dans la BDH. On peut considérer que dans ce cas la simulation du modèle s'avère tout à fait satisfaisante.

La simulation de la teneur en eau est sous-estimée dans la plupart des sites (Figure 24-b). La valeur de la RMSE est plus élevée qu'avec les données de paramétrage (0.03 contre 0.01). Cette sous-estimation de la teneur en eau des fruits (ou surestimation de la teneur en alcool) peut s'expliquer par deux éléments : d'une part, un effet du climat des années utilisées pour réaliser le paramétrage du modèle, lesquelles ont été plus chaudes que la moyenne des 12 dernières années utilisées pour la validation (Figure 13), et auraient pu avoir un impact direct sur la valeur des paramètres qui gèrent l'évolution de la teneur en eau des fruits (accélération trop importante). D'autre part, la sensibilité du calcul de la température de culture (variable qui gère l'accélération de la diminution de la teneur en eau) aux données météorologiques utilisées pour les simulations, lesquelles n'étaient pas toujours récupérées sur des stations très proches de la parcelle. Ceci va avoir un impact sur la simulation de la date de vendange, comme nous allons voir par la suite.

Les valeurs du nombre des baies (Figure 24-d) ne sont pas très bien simulées par le modèle avec les données de la validation et présentent une dispersion généralisée dans les différentes régions de l'étude. Ceci peut s'expliquer par le fait que le nombre maximal de grappes est considéré dans STICS comme un paramètre génétique, alors qu'en réalité, il dépend du type de taille (cf. § I.5.3.2). Dans notre cas, le nombre maximal de grappes a été fixé par cépage et selon une valeur moyenne du nombre de bourgeons laissés par type de taille, ce qui limite la précision du calcul du nombre de baies. D'autre part, il faut rappeler que le nombre expérimental de fruits est calculé à partir du poids d'une baie et du rendement, ce qui peut nuire à sa précision. Par conséquent, la qualité de la comparaison avec la valeur simulée par le modèle peut être dégradée.

### 6.2.2. Validation des variables phénologiques et la récolte

La Figure 24-e présente les résultats de la comparaison entre les valeurs simulées des stades phénologiques et les données observées dans la BDH.

La date de débourrement présente une erreur plus importante que celle montrée avec le jeu de données pour le paramétrage (RMSE = 14 jours contre 7 jours). Il semble que ce stade phénologique soit très dépendant des conditions climatiques de la parcelle et donc que sa bonne simulation soit très sensible à
# Chapitre II
la distance entre la station météorologique et la parcelle de mesure. De plus, dans certains cas nous avons utilisé les mêmes données météorologiques pour plusieurs parcelles avec le même cépage (certaines parcelles du Val de Loire, (Coulon, 2006)), ce qui a donné comme résultat la même date, dans toutes les parcelles.

Pour la Floraison et la Véraison, les résultats de la validation vont dans le même sens que ceux du paramétrage, même si les erreurs sont plus importantes (RMSE Floraison = 7 jours contre 2 jours pour le paramétrage ; RMSE Véraison = 8 jours contre 5 jours pour le paramétrage). Contrairement au débourrement, ces stades semblent moins dépendants des conditions climatiques à l'échelle de la parcelle.

Enfin, la sous-estimation de la simulation de la date de vendange est directement liée à la sous-estimation de la teneur en eau des fruits. Si quand nous faisons la simulation avec le forçage des dates de vendange nous obtenons des valeurs de teneur en eau plus basses que les observées, il est logique d'obtenir des dates de récolte plus précoces, une fois enlevé ce forçage. Pour évaluer l'importance de cet élément, nous avons contrôlé les dates de vendange des parcelles de la BDH des années 2004 et 2005. Ainsi dans ces cas la RMSE obtenue dans ce cas est égale à 11 jours (contrairement aux 18 jours d'erreur), lequel est très proche de la valeur obtenue avec les parcelles du paramétrage (9 jours). Ceci confirme ainsi l'impact des années 2004 et 2005 sur le paramétrage final du modèle (en terme de calcul de la teneur en eau et de date des vendanges) ou d'autre part l'impact de la distance de la station météorologique dans le calcul de la température de culture (sachant que pour ces parcelles de 2004 et 2005, les données météorologiques étaient issues des stations proches aux parcelles).

## 7. Capacités et limites du modèle STICS pour simuler le fonctionnement de la vigne

D'une façon générale, le modèle calcule de façon satisfaisante le fonctionnement de la vigne à l'échelle de la France.

La méthode de paramétrage du modèle est satisfaisante, car elle permet d'une part, l'estimation des différents paramètres, et d'autre part une meilleure compréhension du modèle. Ainsi, l'analyse des différents formalismes (cf.§. II), l'analyse des différentes sources bibliographiques, la mise en place d'expérimentations permettant l'obtention de certains paramètres et les différentes techniques d'optimisation multivariables, s'avèrent être la méthodologie adéquate pour le paramétrage et évaluation d'un modèle si complexe et détaillé qu'est le modèle STICS.

Néanmoins, le jeu de données nécessaire pour le paramétrage du modèle (dans notre cas la BDE) reste très important et difficile à mettre en œuvre. La quantité de mesures à réaliser peut devenir trop importante en fonction du type de taille et le coût en main d'œuvre peut devenir trop élevé. La qualité de l'échantillonnage est aussi très importante, et parfois l'hétérogénéité des parcelles peut mettre en péril la représentativité des données mesurées. Il est alors important d'établir un protocole de contrôle qui pourrait permettre de s'affranchir de l'hétérogénéité interne de la parcelle (dans la plupart des cas due à l'alimentation hydrique) (Ojeda et al., 2005, Tisseyre et al., 2005). Le LAI apparaît comme une variable très sensible à l'échantillonnage (écart-types expérimentaux très élevés), alors que les autres variables mesurées (biomasse totale et quantité d'azote) sont plus stables.
# Chapitre II
Le jeu de données utilisé pour la validation (BDH) était très large et sa qualité variée. Cependant, sa mise en place a été confrontée à de nombreuses problèmes en ce qui concerne le renseignement des différentes informations du climat : représentativité des données météorologiques par rapport à la proximité de la station d'enregistrement ou séries de données incomplètes ; du sol : des valeurs estimées par des règles de pédotransfert et l'estimation des profondeurs et des densités racinaires à partir des observations très ponctuelles du terrain ; et des itinéraires techniques : difficulté à retrouver les itinéraires techniques des différentes parcelles. Avec toutes ces limites, les résultats finaux sont très satisfaisants.

Le renseignement des paramètres qui définissent le sol reste un des principaux problèmes pour l'utilisation du modèle, car les informations nécessaires ne sont pas toujours mesurées en routine, en particulier les teneurs en eau à la capacité au champ et au point de flétrissement. Dans ce sens, la méthodologie d'inversion du modèle sur des mesures de potentiel de base pour retrouver des paramètres du sol s'avère satisfaisante, mais elle a aussi des limites. Elle est néanmoins conditionnée par la bonne simulation du LAI par le modèle, faute de quoi elle ne peut pas être utilisée directement comme variable de sortie du modèle. Il faut aussi remarquer l'importance de l'impact du paramètre $Q0$ sur le calcul du bilan hydrique du sol (Dorsainvil, 2002 ; Lebon et al., 2003), et donc la nécessité de considérer l'optimisation de ce paramètre pratiquement comme obligatoire. Le modèle simule bien les valeurs de la réserve hydrique, ce qui confirme les résultats obtenus par ailleurs pour des parcelles avec la vigne (Celette et al., 2006). Il est très important de bien renseigner la teneur en cailloux et ses caractéristiques pour avoir de bonnes simulations du bilan hydrique. D'autre part, les résultats obtenus de la simulation des remontés capillaires (cas de parcelles de Champagne) montrent que cet aspect du modèle doit être approfondi dans le futur.

Les estimations de la biomasse totale (fraîche et sèche, totale et des fruits) s'avèrent correctes. Cependant, il faut tenir compte des réserves, pour l'interprétation de certaines sorties comme le poids de bois de taille (toujours sous-estimé). La mesure en dynamique des réserves dans la plante devient un élément à prendre en compte pour de futures expérimentations, ou il faudrait éliminer du calcul de la matière sèche totale, la partie représentant les réserves.

En ce qui concerne le feuillage, il faut remarquer que la simulation du LAI n'est pas réalisée très correctement par le modèle. La valeur mesurée de cette variable reste très sensible à l'échantillonnage. Il faudrait envisager de multiplier le nombre de mesures au cours du cycle de la vigne, de façon à mieux caractériser son évolution. Ces mesures, cependant, ne nécessitent pas forcement d'être destructives, mais plutôt d'estimation par des relations allométriques. D'autre part la hauteur du feuillage est bien simulée, ce qui laisse penser que la simulation simplifiée de la structure et de l'interception du rayonnement est bien prise en compte. Il reste néanmoins des éléments qui n'ont pas pu être pris en compte correctement par le modèle : le développement de la croissance des rameaux et des feuilles secondaires, la reprise de la croissance végétative dans certains cas à la fin de l'été, les différences entre variétés au niveau du fonctionnement des rameaux secondaires. Tous ces éléments devraient être pris en compte pour des futures améliorations du modèle.

Les variables qui composent le rendement dépendent largement de la variété. Ceci est en accord avec la bibliographie (Huglin et Schneider, 1998). Cependant, dans la validation du modèle, nous avons mis en évidence la nécessité de mettre en œuvre un module qui prenne en compte le type de taille, la charge en bourgeons laissés et l'induction florale, de façon à pouvoir bien simuler les différentes composantes du rendement (le nombre de grappes et le nombre de baies).
# Chapitre II
La teneur en eau finale des fruits (H2OREC) et la date de récolte sont sous-estimées systématiquement dans la validation. Cette sous-estimation a été expliquée par un effet des années climatiques chaudes utilisées dans notre étude (2004 et 2005) sur les paramètres qui contrôlent cette évolution (la température de culture) et par l'effet de la distance des postes météorologiques de la parcelle. Il faudra tenir compte de cet élément, lors de l'interprétation des résultats obtenus par la suite, avec les scénarios du changement climatique. Les résultats des séries passées risquent d'être sous-estimés (suite aux résultats obtenus dans la validation). Cependant les résultats des séries futures, étant plus en accord climatiquement avec les données de 2004 et 2005, peuvent être mieux estimés.

Le développement de la plante est bien simulé de façon générale (débourrement, floraison et véraison). La date du débourrement semble être très dépendante du climat de la parcelle et donc sa simulation est très dépendante de la distance au station météorologique. La floraison et la véraison sont très bien simulées, d'une manière générale.

Le modèle présente des limites de validité du fait qu'il n'a pas été confronté à toutes les situations présentes dans le vignoble. La large gamme de situations testées, défini à partir du jeu de données utilisé dans la BDE, ne permet cependant pas d'assurer un bon fonctionnement du modèle dans certains cas. Ainsi le modèle ne peut être utilisé pour simuler des vignes aux structures non-palissés (taille à porte libre comme le gobelet), des vignes larges avec deux plans de feuillage (taille type lyre ou pergola), des écartements entre les ceps sur le rang inférieurs à 1m (intensification de l'effet densité dans la croissance de la plante), ou des parcelles avec une pente importante (et donc la bonne prise en compte du ruissellement). Le ruissellement est néanmoins formalisé dans le modèle de manière à prendre en compte les pertes d'eau à la surface du sol (proportion d'eau ne s'infiltrant pas), mais ce formalisme n'a pas été testé dans notre cas. Il serait nécessaire de réaliser des expérimentations et des tests de sensibilité du modèle, afin d'étudier l'adaptabilité du modèle à ces situations et d'identifier ensuite les modifications ou ajouts de formalismes indispensables pour les décrire.

******

A la suite de ces résultats, le modèle STICS, dans sa version adaptée à la vigne, s'avère un outil suffisamment abouti pour être utilisé comme aide aux expérimentations, ou pour des études d'impact ou prospectives, et présente une importante robustesse pour être utilisé à l'échelle de la France. Nous sommes conscients que certains modules peuvent être améliorés et que la description de certains aspects de la plante et des variétés peut suivre un ajustement plus particulier (suite aux mises en place d'expérimentations spécifiques). Néanmoins, nous considérons la version présentée ici suffisamment performante pour un travail d'analyse des impacts du changement climatique à l'échelle des différentes régions viticoles (échelle régionale). La suite de ce travail va porter sur l'utilisation du modèle dans les différentes régions viticoles impliquées dans l'étude, en utilisant les différents scénarios futurs de changement climatique, ainsi que des itinéraires techniques différents et des sols différents, pour étudier par la suite leurs impacts sur le fonctionnement de la vigne.
# Chapitre II
# Chapitre III
# Chapitre III
CHAPITRE III

Etudes d'impacts du changement climatique sur les différents vignobles de France à l'aide du modèle STICS.

<table><tr><td>1. Introduction</td><td>173</td></tr><tr><td>2. Le changement climatique et son impact sur la vigne. Etat des lieux</td><td>173</td></tr><tr><td>2.1. Le changement climatique</td><td>173</td></tr><tr><td>2.2. Le changement climatique et la vigne</td><td>177</td></tr><tr><td>3. Données, méthodes utilisés et description du protocole de simulation</td><td>185</td></tr><tr><td>3.1. Données météorologiques</td><td>187</td></tr><tr><td>3.2. Choix de structures de plantation et de pratiques techniques pour réaliser les simulations</td><td>193</td></tr><tr><td>3.3. Les formalismes du modèle STICS pour l'étude du changement climatique</td><td>197</td></tr><tr><td>3.4. Variables de sortie étudiées</td><td>199</td></tr><tr><td>3.5. Méthodologie utilisée pour analyser les impacts du changement climatique</td><td>199</td></tr><tr><td>4. Impacts du changement climatique sur les différentes régions viticoles, selon leur structure actuelle</td><td>203</td></tr><tr><td>4.1. Phénologie et date de vendange</td><td>203</td></tr><tr><td>4.2. Stress</td><td>209</td></tr><tr><td>4.3. Biomasse et LAI</td><td>211</td></tr><tr><td>4.4. La maturation du raisin</td><td>221</td></tr><tr><td>4.5. Environnement</td><td>227</td></tr><tr><td>4.6. Résumé des principaux résultats</td><td>227</td></tr><tr><td>5. Etude pour la proposition de stratégies d'adaptation au changement climatique dans les différents vignobles de l'étude</td><td>229</td></tr><tr><td>5.1. Méthodologie développée</td><td>229</td></tr><tr><td>5.2. Stratégies évaluées dans chaque région</td><td>233</td></tr><tr><td>6. Considérations générales et limites de notre étude d'impacts</td><td>251</td></tr></table>
# Chapitre III
## 1. Introduction

La dernière partie de ce travail concerne l'étude d'impacts du changement climatique sur le comportement productif et qualitatif de la vigne dans les différentes régions de notre étude à l'aide du modèle STICS.

La première partie de ce chapitre est dédiée à la description des principaux changements climatiques attendus à la fin du siècle de manière globale. Dans cette partie, sont également décrits les impacts déjà observables sur la viticulture de par l'évolution du climat ces dernières années, ainsi que les premières prévisions d'impacts futurs.

La deuxième partie décrit la méthodologie mise en place pour utiliser les données climatiques issues des simulations de scénarios du changement climatique, ainsi que le protocole de simulation utilisé, afin d'étudier une large gamme de situations techniques et pédologiques dans les différentes régions de l'étude : Côtes du Rhône, Languedoc, Bordeaux, Bourgogne, Champagne, Cognac, Anjou.

Dans la troisième partie, les résultats des simulations sont discutés et interprétés. Pour cela, nous étudions l'évolution des différentes variables écophysiologiques de la plante (la phénologie, la production, les stress), des conditions climatiques de la maturation et leur impact sur la qualité, ainsi que des variables environnementales (stockage de carbone dans les sols viticoles).

Enfin, nous proposons à l'aide du modèle, des stratégies d'adaptation des techniques culturales de chacune des régions, pour minimiser les impacts et se maintenir le plus proche de la situation actuelle de chacune des régions, en terme de qualité et production.

Cette analyse des résultats permettra de donner des éléments de prospective pour les vignobles français à la fin de siècle, et pourra servir d'appui pour orienter les décisions à prendre à long terme.

## 2. Le changement climatique et son impact sur la vigne. Etat des lieux.

### 2.1. Le changement climatique

Ces dernières années nous avons assisté à des phénomènes climatologiques exceptionnels (tempête 1999, canicule 2003 et 2006, sécheresses 2003, 2004 et 2005, ainsi qu'une forte fréquence d'épisodes cévenols en automne) qui ont alimenté le débat public sur le réchauffement de la planète et ses impacts sur le climat.

#### 2.1.1. L'effet de serre

A la base de ces changements climatiques et du réchauffement de la planète apparaît l'effet de serre. L'effet de serre est un phénomène naturel qui résulte de la présence dans l'atmosphère de gaz qui absorbent le rayonnement infrarouge thermique émis par la terre (H₂O, CO₂, N₂O, CH₄, O₃, les CFC et les HCFC). Il permet de maintenir une température moyenne de la terre autour de 15°C (sans cet effet de serre elle serait d'environ -18°C). Les gaz à effet de serre sont naturellement très peu abondants. Le questionnement de l'influence humaine sur le climat de la planète est apparu dans les années 1970, en
<figure><img src="image_56.png" /><figcaption>**Tableau 20.** Exemples de changements environnementaux observés au cours du XX° siècle et attribués au réchauffement global (d'après IPCC, 2001).</figcaption></figure>

<table><thead><tr><th>Indicateurs de concentration</th><th>Changements observés</th></tr></thead><tbody><tr><td>Concentration atmosphérique de CO2</td><td>280 ppm entre 1000 et 1750 et 368 ppm en 2000 soit une augmentation de 31+/- 4%</td></tr><tr><td>Concentration atmosphérique de NH4</td><td>700 ppb entre 1000 et 1750 et 1750 en 2000 ppb en 2000 soit une augmentation de 151+/- 25%</td></tr><tr><td>Concentration atmosphérique de N2O</td><td>270 ppb entre 1000 et 1750 et 316 ppb en 2000 soit une augmentation de 17+/-5%</td></tr><tr><td><strong>Indicateurs climatiques</strong></td><td></td></tr><tr><td>Température moyenne mondiale à la surface</td><td>Augmentation de 0,6+/-0,2% au cours du XX° siècle</td></tr><tr><td>Jours chauds/Jours froids</td><td>Augmentation des jours chauds et de l'indice de chaleur et diminution des jours froids et de gel pour la quasi-totalité des zones terrestres au cours du XX° siècle</td></tr><tr><td>Précipitations continentales</td><td>Augmentation de 5 à 10% au cours du XX°siècle dans l'hémisphère nord mais diminution sur certaines régions (méditerranée, Afrique Nord et Occidentale)</td></tr><tr><td>Fortes précipitations</td><td>Augmentation aux latitudes nord moyenne et supérieures</td></tr><tr><td><strong>Indicateurs biologiques et physiques</strong></td><td></td></tr><tr><td>Niveau moyen de la mer à l'échelle mondiale</td><td>Augmentation à un taux annuel moyen de 1 à 2 mm/an au cours du XX° siècle</td></tr><tr><td>Glaciers non polaires</td><td>Régression étendue au cours du XX° siècle</td></tr><tr><td>Superficie et épaisseur de la glace marine arctique</td><td>Diminution de 40% de l'épaisseur au cours des dernières décennies de la fin de l'été au début de l'automne et de 10 à 15% depuis les années 1950 au printemps et en été</td></tr><tr><td>Couverture neigeuse</td><td>Diminution de 10% de la superficie observée depuis les premières observations par satellite vers 1960</td></tr><tr><td>Phénomène El Nino</td><td>Plus fréquents, plus intenses et plus longs au cours des 20-30 dernières années par rapport aux 100 ans passés</td></tr><tr><td>Espèces végétales et animales</td><td>Déplacement vers les pôles et en altitude dans le cas des plantes, insectes, oiseaux et poissons</td></tr><tr><td>Reproduction, floraison, migration</td><td>Floraison plus précoce, retour plus précoce des oiseaux, dates de saison de reproduction plus précoces et apparition plus précoce des insectes en hémisphère Nord</td></tr></tbody></table>
lien avec des observations de l'augmentation de la concentration en dioxyde de carbone, CO₂, résultant de l'activité anthropique (la concentration de CO₂ actuelle est d'environ 370 ppm, au lieu de 260 ppm à l'époque préindustrielle) (Figure 25). L'humanité postindustrielle aurait multiplié la respiration mondiale par environ 10 millions, par la combustion de plusieurs milliards d'années d'accumulation de produits de photosynthèse et autres carbones organiques (exploitation des réserves de charbon et de pétrole) (Schultz, 2000).

## 2.1.2. Les évolutions récentes

* A l'échelle de la planète

Des observations réalisées ces dernières années ont permis de déterminer une série de modifications qui ont déjà eu lieu et qui réaffirment la tendance globale du réchauffement de la planète (IPPC, 2001 ; Salinger, 2005) :

* un réchauffement de l'ordre de 0.6°C a été observé depuis 1860 (+0.95°C en Europe) (EEA, 2004) ;

* la dernière décennie est la plus chaude de toute la période étudiée : 9 des années les plus chaudes se situent entre 1995 et 2005 (l'année 2005 a été considérée comme l'année la plus chaude avec +0.6°C par rapport à la moyenne établie entre 1951 et 1990 (Hansen et al., 2005)). La classification des années de la plus chaude à la moins chaude est la suivante : 1.- 2005 ; 2.- 1998 ; 3.- 2002 ; 4.- 2003 ; 5.- 2004 ; 6.- 2001 ; 7.- 1997 ; 8.- 1990 ; 9.- 1995 ; 10.- 1999 (adapté de Jones et Moberg, 2003 ; Hansen et al., 2005) ;

* la pluviométrie dans les régions du nord de l'Europe a augmenté en particulier en hiver (+10-40%), et cependant elle a diminué dans la zone méditerranéenne (jusqu'à 20%, dont 10% en période estivale) (EEA, 2004) ;

* d'importantes variations ont été observées en ce qui concerne la cryosphère (diminution de la couverture neigeuse, retrait des glaciers et diminution de la glace de mer) et les océans (élévation du niveau moyen de la mer).

Pour les autres variables (rayonnement, vent, humidité) il n'apparaît pas de tendances claires (Seguin, 2006), ou leur étude n'est pas toujours facile en raison du manque de données historiques (Perarnaud et al., 2005). Le Tableau 20 présente un résumé des changements environnementaux observés au cours du XXᵉ siècle et attribués au réchauffement global (IPCC, 2001).

* A l'échelle de la France

En ce qui concerne les modifications du climat observées en France, on a observé une augmentation de la température moyenne au cours du siècle passé de l'ordre de 0.9°C (Moisselin et al., 2002), plus particulièrement focalisée sur la dernière décennie (de 0.4 à 0.6°C). Pour la pluviométrie, la tendance est plutôt à la hausse avec moins de précipitations en été et plus en hiver. Moisselin et al., (2003) montre une tendance à la diminution de l'insolation dans le nord (-11%) et une augmentation (+7%) dans le sud. On observe une augmentation des écarts de pluviométrie entre nord et sud d'une part, et entre saisons d'autre part, augmentation qui va s'accentuer (Planton, 2003).
**Tableau 21.** Scénarios climatiques prévus par l'IPCC en fonction des différences tendances socio-économiques.

**A1:** il est décrit une croissance économique très rapide, la population mondiale culminera au milieu du siècle pour décliner par la suite, et de nouvelles technologies plus efficaces seront introduites rapidement. Il est divisé en 3 sous-scénarios en fonction du niveau technologique: A1FI, A1T et A1B. La prévision pour ces scénarios est d'une augmentation de la concentration de CO₂ dans l'atmosphère qui varie en fonction des niveaux technologiques entre 580 et 1000 ppm dans l'année 2100. Selon les modèles, cette augmentation serait accompagné d'une augmentation de la température moyenne du globe égale à 3.0°C (± 0.8 °C en fonction du modèle) pour le scénario A1B; de 2.5°C (± 0.7 °C en fonction du modèle) pour le scénario A1T; et de 4.5°C (± 1.3°C en fonction du modèle) pour le scénario A1FI.

**A2:** il est décrit un monde très hétérogène. La prévision pour ce scénario est d'une augmentation de la concentration de CO₂ dans l'atmosphère jusqu'à environ 860 ppm dans l'année 2100. Selon les modèles, cette augmentation serait accompagné d'une augmentation de la température moyenne du globe égale à 3.8°C (± 1.0°C en fonction du modèle).

**B1:** il est décrit un monde convergent avec la même population mondiale culminant au milieu du siècle et déclinant par la suite, comme dans le canevas A1, mais avec des changements rapides dans les structures économiques vers une économie de services et d'information, avec des réductions dans l'intensité des matériaux et l'introduction de technologies propres et utilisant des ressources efficacement. La prévision pour ce scénario est d'une augmentation de la concentration de CO₂ dans l'atmosphère jusqu'à environ 550 ppm dans l'année 2100. Selon les modèles, cette augmentation serait accompagné d'une augmentation de la température moyenne du globe égale à 2.0°C (± 0.7 °C en fonction du modèle).

**B2:** décrit un monde où l'accent est mis sur des solutions locales dans le sens de la viabilité économique, sociale et environnementale. La population mondiale s'accroît de manière continue, mais à un rythme plus faible que dans le canevas A2 ; il y a des niveaux intermédiaires de développement économique, et l'évolution technologique est moins rapide et plus diverse que dans les canevas B1 et A1. La prévision pour ce scénario est d'une augmentation de la concentration de CO₂ dans l'atmosphère jusqu'à environ 620 ppm dans l'année 2100. Selon les modèles, cette augmentation serait accompagné d'une augmentation de la température moyenne du globe égale à 2.7°C (± 0.8 °C en fonction du modèle).

<figure><img src="image_57.png" /><figcaption>**Figure 26.** Prévisions des concentrations des gaz à effet de serre et d'évolution des températures au XXI siècle selon les différents modèles climatiques utilisés (adapté du rapport de l'IPCC, 2001).</figcaption></figure>
### 2.1.3. Prévisions pour le XXIème siècle

Pour réaliser les prévisions futures, l'IPCC (Intergovernmental Panel of Climate Change) (2001) avait proposé une gamme de scénarios d'émissions de gaz à effet de serre qui pourraient être utilisés par les modèles de circulation générale (GCM). Ces scénarios (SRES-Special Report on Emissions Scénarios) sont regroupés en familles de scénarios qui tiennent compte des différentes tendances socio-économiques prévues (démographiques, sociales, économiques et technologiques) (Tableau 21). Ainsi, le rapport de l'IPCC (2001) montre que les concentrations de CO₂ à la fin du siècle pourraient atteindre entre 450 et 1000 ppm, selon les politiques énergétiques des différents pays (représentées dans les SRES). Les différents GCM utilisés dans le rapport traduisent ces évolutions des gaz à effet de serre, par une augmentation de la température d'entre 1.5 et 6°C de 1990 à 2100 (l'ampleur de l'augmentation étant liée à nos capacités de régulation des émissions de gaz à effet de serre selon différents scénarios socio-économiques, et à l'incertitude des modèles climatiques) (Figure 26). Ce réchauffement sera encore plus rapide dans les surfaces continentales, particulièrement pour celles situées à haute latitude en saison froide. La répartition des pluies sera plus hétérogène : il est prévu une augmentation de la pluviométrie en Europe du Nord au printemps, à l'automne et à l'hiver (0 à 3% par décennie) et une diminution de la pluviométrie en été pour l'Europe du Sud et l'Afrique du Nord (-0.2 à -6% par décennie) (Seguin, 2006).

Le rapport de l'IPCC (2001) considère très probable (plus de 95%) l'augmentation des températures maximales, l'augmentation du nombre de jours chauds (température moyenne supérieure à 25°C), l'augmentation des températures minimales ainsi que la diminution du nombre de jours froids (de gelées).

Il existe encore des incertitudes (probabilité supérieure à 66%) sur la diminution de l'amplitude thermique journalière, la fréquence des précipitations et leur intensité, l'augmentation des vagues de chaleur et la diminution des vagues de froid, l'augmentation de fortes pluies hivernales, ainsi que sur l'augmentation de la fréquence des sécheresses estivales dans les latitudes intermédiaires. A toutes ces modifications, il faudra ajouter entre autres, l'augmentation du niveau de la mer, la modification de la circulation thermohaline (couramment appelé courant du Gulf Stream), la diminution notable de la cryosphère, une augmentation de la radiation ultraviolette UV-B au niveau de la surface et une plus forte fréquence d'événements "El Niño" (IPCC, 2001).

Les perspectives d'évolution du climat, à cause de l'émission de gaz à effet de serre d'origine anthropique, ont des conséquences sur la croissance et la physiologie des espèces cultivées et donc sur la qualité et le rendement des récoltes (Harrison et al., 1995 ; Downing et al., 2000 ; IPCC 2001 ; Olesen et Bindi, 2002 ; Perarnaud et al., 2005 ; EEA, 2004 ; Seguin et al., 2005). C'est le cas de la vigne.

## 2.2. Le changement climatique et la vigne

La vigne a été amplement étudiée dans le cadre d'études de changement climatique. Ces études peuvent être séparées en deux groupes : d'une part, des études sur les impacts observés ces dernières années et qui sont liés à la modification du climat ; et d'autre part, des études qui, par le biais de l'expérimentation (mimant les conditions futures) ou de la modélisation, essaient de déterminer les conditions de production de cette culture dans le futur.
<figure><img src="image_58.png" /><figcaption>**Figure 27.** Evolution de l'indice héliothermique d'Huglin (IH) pour les vignobles de Côtes du Rhône, de Bordeaux et de Champagne dans le passé et dans le futur (scénario A2) (points vides avec écart type). A côté du graphique, nous avons décrit les différentes régions que qui se trouvent actuellement dans chaque climat (toujours défini selon l'indice IH) et les cépages qui sont cultivés traditionnellement.</figcaption></figure>
### 2.2.1. Les changements récents observés

* Sur la phénologie

La plupart des changements qui ont été observés ces dernières années concernent surtout l'évolution de la phénologie. Ainsi, plusieurs études sur les vignobles européens montrent un avancement généralisé des stades de floraison et de véraison en lien avec l'augmentation de la température (Jones et Davis, 2000 ; Duchêne et Schneider, 2005 ; Jones et al., 2005b). Les mêmes tendances ont été observées pour la date de vendange au cours du siècle dernier, sans que cela puisse s'expliquer par une modification des pratiques culturales (Ganichot, 2002 ; Seguin et García de Cortázar, 2004). Il faut remarquer cependant l'hétérogénéité des résultats observés en ce qui concerne la date de débourrement : un léger avancement au nord et un possible retard au sud (Jones et al., 2005b). Ceci pourrait s'expliquer par la capacité de la plante à satisfaire les besoins en froid nécessaires pour sortir de la période de dormance, plus problématique dans le sud. Plus le climat se réchauffe et les hivers sont tempérés, plus la période de dormance est longue (Jones, 2003 ; Garcia de Cortázar et al., 2005).

* Sur les classifications climatiques des vignobles et des cépages

L'indice Héliothermique de Huglin (1978) a aussi été très utilisé pour caractériser ces changements. Cet indice est basé sur le cumul des températures actives pour la vigne (avril-septembre) et il tient compte de la durée du jour (Équation 20).

$$ \text{Équation 20} \qquad IH = \sum_{01/04}^{30/09} \frac{(T_{moy} - 10) + (T_{max} - 10)}{2} K $$

où $T_{moy}$ est la température moyenne journalière, $T_{max}$ est la température maximale et K est un coefficient qui dépend de la latitude.

A partir des valeurs de cet indice, Huglin (1978) propose une classification des zones climatiques viticoles et des cépages associés à chacune d'entre elles (Figure 27). Plusieurs travaux récents utilisant ces classifications ont montré une augmentation de la valeur de l'indice d'Huglin dans différentes régions d'Europe au cours de ces dernières années. Cela se traduit par un changement de zone climatique pour les différents vignobles et, par conséquent, des cépages traditionnellement présents dans ces zones (Seguin et Garcia de Cortázar, 2004 ; Duchêne, 2004 ; Jones et al., 2005b) (Figure 27). Ces résultats remettent en cause la structure des vignobles telle qu'on la connaît actuellement (Schultz, 2000 ; Seguin et Garcia de Cortázar, 2004 ; Duchêne et Schneider, 2005 ; Jones et al., 2005 a,b).

Parallèlement, Jones et al., (2002, 2004a,b, 2005a) ont proposé une autre classification de la capacité thermique d'adaptation de plusieurs cépages, à partir de la température moyenne active pour la période avril-octobre dans les différents vignobles du monde où les cépages étaient présents (Figure 28). Selon cette classification le cépage Syrah aurait déjà dépassé ses limites d'adaptabilité dans la région des Côtes du Rhône (années 2003, 2004 et 2005) et le cépage Grenache s'en approcherait (Garcia de Cortázar, 2006). Cependant, les observations de terrain ne permettent pas de mettre en évidence des signes d'inadaptation.

* Sur la vendange

Concernant les caractéristiques de la vendange, plusieurs études ont montré une évolution de certaines composantes de la qualité traduite dans certains cas par une augmentation de la teneur en sucre, ou par une diminution de l'acidité, une augmentation des rendements, ainsi que une amélioration des conditions phytosanitaires (Jones et Davis, 2000 ; Nemani et al., 2001 ; Caprio et Quamme, 2002 ; Duchêne et Schneider, 2005).
**Figure 28.** Classification de l'adaptabilité des cépages en fonction de la température moyenne du cycle de la vigne (Jones *et al.*, 2002, 2004a,b, 2005a). Le trait bleu est la température moyenne du cycle de la vigne dans la région du Côtes du Rhône dans la période 1967-1989. Le trait rouge est la température moyenne du cycle de la vigne dans la région du Côtes du Rhône dans la période 1990-2005.

<figure><img src="image_59.png" /></figure>

**Figure 29.** Relations entre la température moyenne de croissance de la vigne et les notes de dégustation de vins (Sotheby's) pour quatre régions du monde: a) vins blancs d'Alsace; b) vins moelleux du Val de Loire; c) vins rouges de Bordeaux (Medoc et Graves); d) vins rouges du Barolo. Le trait discontinue montre l'optimum de température pour produire les meilleurs vins (selon leur notes) dans chaque région (Jones *et al.*, 2005a).

<figure><img src="image_60.png" /></figure>
Jones *et al.*, (2004b, 2005a) ont utilisé une approche plus originale mettant en relation la température moyenne pour la période avril-octobre et des notes de dégustation (Stevenson, 2001), dans plusieurs régions du globe. Ils obtiennent une régression non-linéaire par région et par type de vin, ce qui permet de définir les températures optimales (avec ces températures les vins obtiennent les meilleures notes de dégustation) de production des différents types de vins dans chacune de ces régions. Ils observent que dans de nombreuses régions, cet optimum de qualité a été atteint ces dernières années, et que dans certaines l'augmentation de la température se traduit par un dépassement de l'optimum et donc par des notes de dégustation moins bonnes (Figure 29).

En conclusion, tous ces résultats montrent un avancement des stades phénologiques, ainsi qu'une amélioration globale de la qualité telle qu'elle est perçu aujourd'hui, accompagnée dans certains cas d'une augmentation des rendements (tendance moins claire). Comme élément significatif de cette évolution, on remarque la (re)naissance récente des vignobles septentrionaux, comme les vignobles anglais (Subak et Lister, 1999 ; Chapman, 2004) et canadien (Caprio et Quamme, 2002), confortant les prévisions d'extension géographique des zones de culture de la vigne (Kenny et Harrison, 1992 ; Stock *et al.*, 2004).

Notons qu'il faut accorder une importance particulière à l'été 2003, caractérisé par un épisode exceptionnel d'environ 3 mois (juin à août) combinant des températures chaudes (supérieures à la normale de 3 à 5°C) et une période de forte sécheresse. Ceci a généré une avancée exceptionnelle de la date de vendange (la plus précoce depuis 1370 (Chuine et al., 2004)), avec des degrés très élevés d'alcool et des acidités faibles (INRA, 2004 ; Seguin et Garcia de Cortázar, 2004). La qualité globale de chaque terroir a été fortement modifiée, donnant naissance à des vins atypiques (INRA, 2004). L'analyse de cette année peut apporter des informations intéressantes pour l'interprétation des résultats du changement climatique, car les prévisions futures montrent que l'année 2003 pourrait devenir une année "typique" dans le futur (Seguin et al., 2004).

## 2.2.2. Prévisions d'impacts pour le XXIème siècle

Les études d'impact du changement climatique sur la vigne peuvent être divisées de deux façons. D'une part à partir d'expérimentations dans lesquelles ont été reproduites partiellement les conditions environnementales du futur, et d'autre part à partir de simulations en utilisant les scénarios climatiques prévus pour la fin du siècle.

* A partir d'expérimentations

Bindi *et al.*, (2000a, 2001a, b) ont mis en place une expérimentation pendant deux ans (1996-1997) pour étudier les impacts de l'augmentation de concentration de CO₂ (550ppm et 700ppm) sur la vigne. Les effets observés sont ceux généralement attendus sur les systèmes à couverts végétaux pérennes (Seguin et Garcia de Cortázar, 2004). La stimulation de la photosynthèse liée à cette augmentation, entraîne une augmentation de la biomasse totale d'environ 45-50%, ainsi que de la biomasse des fruits d'environ 40-45%. Cependant, il n'apparaît pas de différence significative d'augmentation de biomasse entre les deux concentrations testées. Les auteurs expliquent cela par un possible blocage de la demande à cause d'un effet de saturation des puits. D'autre part, ils n'ont pas observé d'effet sur la qualité finale (ici définie seulement par le sucre et l'acidité totale), bien que son évolution durant la période véraison-récolte montre des différences selon les concentrations de CO₂. Par contre, dans ce cas, les auteurs n'ont pas introduit une augmentation de la température, ce qui pourrait modifier certains résultats.
<table><caption>**Tableau 22.** Quelques conséquences connues de la radiation UVB et ses effets éventuels sur la production du raisin (d'après Schultz, 2000).</caption><thead><tr><td>Conséquences des UV-B</td><td>Effets éventuels sur la production du raisin</td></tr></thead><tbody><tr><td>• Activation de gènes de la voie phytopropanoïde</td><td>accumulation de flavonoïdes et anthocyanines (formation de la couleur, composition du vin)</td></tr><tr><td>• Inactivation (endommagement) du photosystème II et des enzymes photosynthétiques</td><td>diminution de la photosynthèse</td></tr><tr><td>• Concentrations réduites en chlorophylle et caroténoïdes</td><td>diminution de la photosynthèse, composés aromatiques modifiés, équilibre énergétique des feuilles et des baies?</td></tr><tr><td>• Conséquences sur le métabolisme de l'azote (par l'apport de carbone ou les conséquences directes sur les enzymes clés)</td><td>réduction de la concentration en acides aminés (métabolisme de la levure, cinétique de la fermentation, formation d'alcools supérieurs, composés aromatiques secondaires)</td></tr><tr><td>• Feuilles plus épaisses, cire</td><td>plus de résistance aux maladies</td></tr><tr><td>• Photo-oxydation de l'acide indole-acétique (AIA, auxine) Absorption des UVB par le tryptophane</td><td>formation éventuelle de o-aminoacétophénone (mauvais goût dans le vin blanc)</td></tr><tr><td>• Augmentation des teneurs en acide ascorbique et en glutathione suite à la formation de radicaux libres</td><td>photoprotection, métabolisme du soufre, induction d'activités enzymatiques (importantes pour le métabolisme de la levure)</td></tr><tr><td>• Floraison et phénologie</td><td>peuvent être touchés pour certains cépages</td></tr><tr><td>• Modifications de la microflore et de la faune du sol</td><td>disponibilité des éléments nutritifs</td></tr></tbody></table>
Par ailleurs, Schultz (2000) montre des résultats obtenus sur le cépage Riesling à Montpellier, pour lequel une augmentation de la concentration de CO₂ (605ppm) induit une augmentation de la photosynthèse de 35%, sans influencer la transpiration. Ceci confirme l'amélioration de l'efficience d'utilisation de l'eau, qui devrait être augmentée de l'ordre de 20%, suite à l'augmentation de la résistance stomatique (Drake et al., 1997). D'autre part, le même auteur montre que l'augmentation de la radiation ultraviolette (UV-B) entraînerait des modifications de certains composants du raisin (Tableau 22).

* *A partir de la modélisation de la croissance et du développement*

Le couplage des modèles agronomiques avec des données issues des modèles de circulation générale a permis de réaliser des études d'impacts du changement climatique sur la vigne (Olesen et Bindi, 2002).

Ainsi Bindi et al., (1997a et b, 2000a et b) utilisent leur modèle pour étudier l'évolution de la croissance et du développement de la vigne, en appliquant plusieurs scénarios climatiques sur différentes régions d'Europe. Ils observent un avancement des stades phénologiques, mais ils ne montrent pas une augmentation significative du rendement et de la qualité (cette qualité étant simulée par une relation empirique entre le rayonnement et la teneur en sucre, et l'acidité). Néanmoins, les résultats obtenus montrent une plus forte variabilité, surtout en ce qui concerne la qualité, ce qui peut se traduire par des risques plus élevés pour les producteurs (Olesen et Bindi, 2002 ; Stock et al., 2005). L'effet positif de l'augmentation du CO₂ pourrait être plus important que l'effet négatif du réchauffement, sans pour autant avoir d'effet sur la qualité (d'après les données expérimentales de Bindi et al., 2001b). Il faut cependant rappeler que ce modèle utilise des relations simplifiées entre certaines variables de la croissance et des variables environnementales, sans tenir compte des modifications d'itinéraire technique, ni du bilan hydrique et azoté de la plante et du sol.

D'autre part, García de Cortázar et al., (2004) ont proposé une évaluation préliminaire des impacts dans les régions de Champagne et Côtes du Rhône en utilisant une version ancienne du modèle STICS-vigne (Brisson et al., 2002b). Leurs résultats montrent également un net avancement des stades phénologiques, ainsi qu'un raccourcissement du cycle. Ils montrent cependant une différence de tendances entre les régions en terme de production et de rendements. Dans la région champenoise, la tendance serait légèrement à la hausse (par une amélioration des conditions climatiques), tandis que dans la région des Côtes du Rhône cette tendance est inversée par le possible dépassement d'un optimum de croissance. Leurs résultats montrent une capacité plus élevée de la vigne pour atteindre les stades de maturité souhaités (en terme de degré alcoolique – concentration en sucre).

En ce qui concerne uniquement la modélisation de la phénologie de la vigne, les résultats obtenus dans différentes études confirment ceux présentés ci-dessus (Bindi et al., 2000c; Lebon, 2002 ; Stock et al., 2005 ; Jones, 2005 ; Garcia de Cortázar et al., 2005).

* *A partir de la modélisation du bilan hydrique*

Schultz et Lebon (2005) étudient les impacts du changement climatique sur l'état hydrique de la plante en utilisant le modèle du bilan hydrique développé par Lebon et al., (2003). Ils évaluent l'effet des différents niveaux d'évapotranspiration (sans modifier d'autres variables climatiques) sur la réserve en eau transpirable du sol (TSW), sur le potentiel foliaire de base et sur le maximum de photosynthèse. Les auteurs montrent que dans tous les cas apparaît une accentuation des niveaux de stress. Leurs conclusions soulèvent des questions relatives à la modification de l'efficience d'utilisation de l'eau et de la photosynthèse dans les nouvelles conditions de concentration de CO₂ et de température du futur.
# Chapitre III
* *A partir de la modélisation d'indices climatiques viticoles*

Des études récentes ont étudié l'évolution d'indices climatiques viticoles à grande échelle dans les conditions futures, grâce aux systèmes d'information géographique (SIG). Ainsi, une étude menée en Catalogne (Espagne) (Sort, 2006) montre un déplacement futur des zones climatiques et propose par conséquent un déplacement des zones de plantation vers les zones de montagne (Pyrénées) ainsi que l'introduction de l'irrigation. D'autre part, White et al., (2006) montrent que la surface de production de vins de qualité aux Etats-Unis pourrait diminuer de 81%.

* *A partir de la modélisation des maladies de la vigne*

D'autres travaux prévoient une augmentation des problèmes phytosanitaires (Mildieu, Oidium) (Stock et al., 2005 ; Salinari et al., 2006), accompagnée d'une augmentation conséquente du nombre de traitements (ayant un impact économique dans la production).

### 2.2.3. Conclusion partielle

Tous ces travaux conduisent à des questionnements sur les structures des vignobles connus actuellement (Seguin et García de Cortázar, 2004 ; Jones, 2005a ; Agenis-Nevers, 2006). Une augmentation de la température moyenne de 1°C correspondrait à un déplacement relatif du climat de 180 km vers le Nord (Moisselin et al., 2002). Cette augmentation de la température est prévue entre les années 2035 et 2050 (selon les scénarios utilisés) (IPCC, 2001).

Par contre les études réalisées jusqu'à maintenant présentent quelques limites. D'une part, les modèles agronomiques utilisés pour la vigne, soit ne prenaient pas en compte les modifications du bilan hydrique (cas du modèle de Bindi), soit étaient issus d'une première version du modèle STICS-vigne encore incomplète (Brisson et al., 2002b). D'autre part, les travaux basés sur l'évolution des différents indices climatiques (en majorité thermiques) permettent d'avoir un aperçu général des modifications attendues dans le futur, mais ne tiennent pas compte du fonctionnement de la plante et de sa relation avec le milieu.

A partir de ces constations, il est donc important de mettre en relation l'ensemble des réactions biophysiques des éléments du système sol-climat-cépage-techniques culturales et la modification des facteurs du climat ainsi que l'élévation du CO2. Compte tenu de la complexité des modifications, induites par le changement climatique dans les interactions au sein du système viticole, il semble pertinent d'utiliser un modèle de culture mécaniste qui en tienne compte.

Le modèle STICS adapté à la vigne, s'avère être un outil capable de tenir compte des interactions à l'échelle de la parcelle (et donc du système viticole) et pouvant être forcé par des variables d'entrée provenant des scénarios climatiques produits par les modèles de circulation générale.

## **3. Données, méthodes utilisés et description du protocole de simulation**

Pour réaliser notre étude, nous avons couplé le modèle STICS, avec des données simulées du modèle de circulation générale (CGM) ARPEGE-Climat.

Dans un premier temps, nous décrirons les données météorologiques utilisées, ainsi que la méthodologie mise en place pour leur application. Ensuite, nous montrerons les différentes conditions
**Figure 30.** Description de la distribution de la résolution dans le modèle ARPEGE (image issue de Météo-France).

<figure><img src="image_61.png" /><figcaption>**Tableau 23.** Estimations des changements climatiques moyennées sur la France pour la période 2070-2099 et la période de référence 1960-1989 (simulation climatiques Météo-France et Institut Pierre-Simon Laplace).</figcaption></figure>

<table><thead><tr><th rowspan="2">Scénario</th><th rowspan="2">Concentration atmosphérique en CO<sub>2</sub> ppm</th><th colspan="3">Températures (°C)</th><th colspan="3">Précipitations (%)</th></tr><tr><th>Année</th><th>Hiver</th><th>Eté</th><th>Année</th><th>Hiver</th><th>Eté</th></tr></thead><tbody><tr><td>B2</td><td>500 à 600</td><td>2 à 2.5</td><td>1.5 à 2</td><td>2.5 à 3.5</td><td>-5 à 0</td><td>0 à +10</td><td>-25 à -5</td></tr><tr><td>A2</td><td>650 à 800</td><td>3 à 3.5</td><td>2.5 à 3</td><td>4 à 5</td><td>-10 à 0</td><td>+5 à +20</td><td>-35 à -20</td></tr></tbody></table>
techniques et pédologiques retenues dans les différentes régions viticoles. Puis nous mettrons en lumière les différents formalismes du modèle qui lui permettent de prendre en compte les effets du changement climatique. Enfin, nous décrirons la méthodologie qui sera utilisée par la suite pour l'interprétation des différents résultats.

## 3.1. Données météorologiques

### 3.1.1. Le modèle ARPEGE-Climat

Les données météorologiques sont issues du modèle de circulation générale (GCM) ARPEGE-Climat (Déqué et al., 1998, Gibelin et Déqué, 2003) développé pour l'étude des changements climatiques anthropiques et la prévision saisonnière. ARPEGE-Climat est dérivé du modèle ARPEGE-IFS qui a été développé par Météo-France et le Centre Européen de Prévision Météorologique à moyen Terme (CEPMMT) et qui sert à la prévision météorologique opérationnelle à court et moyen terme (Déqué et al., 1994). La principale caractéristique du modèle ARPEGE est sa résolution horizontale variable (mode étiré) : l'atmosphère est divisée en petites "boîtes" élémentaires dont la dimension horizontale est minimale sur la France, pour croître progressivement jusqu'aux antipodes où elle est maximale (50 km dans la Méditerranée et 500 km dans le sud du Pacifique) (Figure 30). De cette façon le modèle peut réaliser des prévisions à échelle fine sur la France tout en décrivant avec une précision suffisante les grands phénomènes à l'échelle planétaire, sans nécessiter de couplage avec d'autres modèles, ce qui demanderait beaucoup de temps de calcul (Gibelin et Déqué, 2001 a et b). Plusieurs travaux ont montré la capacité du modèle ARPEGE-Climat à reproduire les principales caractéristiques du climat européen actuel (Gibelin et Déqué, 2001 a et b) et confirment également son intérêt pour l'étude d'impacts du changement climatique à l'échelle régionale (Gibelin et Déqué, 2003 ; Déqué et al., 2005).

Les intérêts d'utiliser le modèle ARPEGE-Climat sont les suivantes :

* La haute résolution de la grille de travail du modèle dans la zone d'intérêt de l'étude (50km x 50km), ce qui permet de travailler à l'échelle des régions viticoles.

* La disponibilité des valeurs journalières des variables nécessaires pour réaliser des simulations avec le modèle STICS (température minimale et maximale, pluviométrie, humidité, rayonnement global et vent).

* La disponibilité des dernières simulations réalisées par le CNRM pour les deux scénarios de référence A2 et B2.

### 3.1.2. Les données simulées

Les données utilisées sont issues de la simulation réalisée par le modèle ARPEGE-Climat sur les scénarios futurs A2 et B2 (les seuls à avoir été utilisés pour les simulations climatiques dans le modèle ARPEGE-Climat).

Comme nous pouvons le voir dans le Tableau 23, les prévisions de ce modèle pour les différentes régions de France sont une augmentation de la température moyenne annuelle, avec une augmentation de la pluviométrie en hiver et une diminution en été (plus accentuées dans le scénario A2).
<figure><img src="image_62.png" /><figcaption>**Figure 31.** Schéma qui décrit la méthode des anomalies appliquées dans un générateur climatique LARS-WG. $T_n$ est la température minimale; $T_x$ est la température maximale; RR est la pluviométrie; et RG est le rayonnement global.</figcaption></figure>
D'autre part, le modèle simule une série de données correspondant à la période passée 1960-1999 (appelée série Contrôle). Les années 1960-1989 sont considérées comme préalables au changement climatique, et ce n'est qu'à partir de 1990 que l'on prend en compte l'augmentation exponentielle de la concentration de CO2 (données Météo-France).

Cette série Contrôle est utilisée pour être comparée avec des données réelles mesurées sur la même période et ainsi valider le modèle (Déqué *et al.*, 1998 ; Gibelin et Déqué, 2001 a et b ; Gibelin et Déqué, 2003 ; Déqué *et al.*, 2005).

### 3.1.3. Méthodes d'utilisation des données climatiques simulées par les GCM dans les modèles de cultures dans le cadre d'études d'impacts

Gamboa (2005) propose 4 méthodes d'application des données de GCM dans les études d'impacts :

* La méthode directe : qui est basée sur l'utilisation des données climatiques directement comme entrée du modèle. Les données de la série Contrôle sont préalablement comparées par une analyse statistique avec des données réelles mesurées, en sorte de validation des séries futures. Gamboa (2005) montre de fortes différences entre les données Contrôle et les données réelles. Parallèlement, García de Cortázar *et al.*, (2005) dans un travail sur la simulation de la date du débourrement, montrent de fortes différences entre les résultats issus des simulations avec les données de la série Contrôle et des données climatiques réelles de la même région.

* La méthode analogique : qui essaie d'augmenter les similitudes entre les données réelles du passé et le scénario de Contrôle. Pour cela, on compare les données de la série Contrôle avec des données réelles dans un même point et on regarde si elles présentent des gammes de valeurs similaires (les extrêmes étant éliminés). Dans ce cas, on obtient de nouvelles séries de données simulées qui représentent mieux la réalité. Cependant, Gamboa (2005) montre que dans la plupart de cas il est très difficile d'obtenir des séries de données suffisamment longues pour pouvoir être utilisées dans d'études d'impact.

* La méthode des anomalies appliquées dans un générateur climatique : cette méthode calcule des anomalies mensuelles pour chaque variable climatique, comme le rapport (pour la pluie) ou la différence (température et humidité) entre le climat mensuel moyen simulé sous les effets du changement climatique et le climat de la série Contrôle. Ensuite, elles sont appliquées sur la distribution statistique des données réelles physiques (les variables météorologiques) : ce sont les valeurs moyennes ainsi que leurs variabilités qui peuvent être modifiées. Pour tester cette méthode, nous pouvons utiliser de générateurs climatiques (par exemple LARS-WG (Semenov et Barrow, 1998)). Ce type de modèles sont capables de prendre en compte les modifications sur les moyennes et les écart-types des variables climatiques observées (voir schéma de la Figure 31). La fiabilité des résultats est déterminée à partir des tests statistiques (Student et Fischer). Par contre, nous ne pouvons pas utiliser cette méthodologie, car le générateur climatique ne permet pas de simuler les valeurs de l'humidité et du vent (nécessaires dans le modèle STICS pour réaliser les simulations).

* La méthode des anomalies appliquées directement : cette méthode est aussi basée sur un calcul des anomalies mensuelles, lesquelles sont calculées de la même façon que dans la méthode précédente. Par contre, ces anomalies mensuelles sont appliquées aux données réelles. Cette méthode présente l'inconvénient d'altérer la cohérence physique entre les
<table><caption>**Tableau 24.** Localisation et origine des différentes séries de données utilisées pour les séries climatiques Contrôle et localisation des points de simulation du modèle ARPEGE-Climat, correspondants aux régions de l'étude.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Région</th><th colspan="3">Données Contrôle</th><th colspan="2">Données ARPEGE - Climat</th></tr><tr><th>Origine des données</th><th>Station météorologique</th><th>Position</th><th>Point Grille ARPEGE -Climat</th><th>Position</th></tr></thead><tbody><tr><td>Côtes du Rhône</td><td>INRA</td><td>Avignon</td><td>43°55', 4°50'</td><td>46</td><td>43°51', 5°00'</td></tr><tr><td>Languedoc</td><td>INRA</td><td>Montpellier</td><td>43°21', 3°31'</td><td>63</td><td>43°31', 3°58'</td></tr><tr><td>Bordeaux</td><td>INRA</td><td>Bordeaux</td><td>44°47', 0°34'</td><td>251</td><td>44°52', 0°46'</td></tr><tr><td>Cognac</td><td>Météo-France</td><td>Cognac</td><td>45°41', 0°19'</td><td>284</td><td>45°52', 0°56'</td></tr><tr><td>Bourgogne</td><td>INRA</td><td>Dijon</td><td>47°19', 5°02'</td><td>148</td><td>47°23', 4°52'</td></tr><tr><td>Val de Loire</td><td>INRA</td><td>Montreuil Bellay</td><td>47°7', 0°07'</td><td>306</td><td>47°29', 0°25'</td></tr><tr><td>Champagne</td><td>CIVC</td><td>Reims</td><td>49°3', 3°57'</td><td>238</td><td>48°59', 4°08'</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_63.png" /><figcaption>**Figure 32.** Description des anomalies pour les différentes régions de l'étude. Pour les températures les valeurs sont exprimées en dégrées (°C) et le point (0,0) représente l'état actuelle. Valeurs calculées à partir des données simulées pour les scénarios Contrôle, A2 et B2 issus du modèle ARPEGE-Climat (Météo France).</figcaption></figure>
<figure><img src="image_64.png" /><figcaption>**Tableau 25.** Exemples de pratiques proposés pour diminuer les impacts du changement climatique sur la vigne, selon les prévisions actuelles pour le climat futur (adapté d'Agenis-Nevers, 2006).</figcaption></figure>

* Protection du gel par des systèmes chauffants pendant les périodes critiques de la croissance (câbles électriques).

* Vignes à palissage haut : le rognage haut crée des zones d'ombre sur les jeunes grappes et empêche leur dessèchement (échaudage)

* Enherbage des sols nus : la présence d'une culture associé pourrait réduire l'évapotranspiration.

* Mise en place de mulchs : ceci permet une protection thermique et une meilleure utilisation de l'eau

* Irrigation : systèmes économiques comme le goutte à goutte.

* Traitements à la fraîche (matin/soir), pour éviter une dégradation rapide des produits phytosanitaires sous l'effet du rayonnement.

* Enracinement plus profond des pieds.

* Augmentation de la densité de plantation, de façon à protéger les grappes du rayonnement.
<table><caption>**Tableau 26.** Description du plan général des simulations utilisé pour étudier les impacts du changement climatique. Chacune de combinaisons de densité et de hauteur du feuillage son nommées: Structure 1: 3333 ceps/ha avec 1.5m; Structure 2: 5000 ceps/ha avec 1.3m; Structure 2: 9090 ceps/ha avec 0.9m; Structure 2: 3333 ceps/ha avec 1.0m.</caption><thead><tr><th>Régions</th><th>Cépages</th><th>Sols</th><th>Densités et hauteur du feuillage</th><th>Eclaircissage</th><th>Irrigation</th><th>Paillage</th></tr></thead><tbody><tr><td>Côtes du Rhône</td><td>Grenache, Syrah</td><td>2</td><td rowspan="2">3333 ceps/ha avec 1.5m (structure 1)</td><td rowspan="2"></td><td rowspan="2"></td><td rowspan="2"></td></tr><tr><td>Montpellier</td><td>Grenache, Syrah</td><td>2</td></tr><tr><td>Bordeaux</td><td>Merlot, Syrah</td><td>2</td><td>5000 ceps/ha avec 1.3m (structure 2)</td><td>Non</td><td>Non</td><td>Non</td></tr><tr><td>Cognac</td><td>Ugni Blanc, Syrah</td><td>1</td><td rowspan="2">9090 ceps/ha avec 0.9m (structure 3)</td><td>ou</td><td>ou</td><td>ou</td></tr><tr><td>Bourgogne</td><td>Pinot Noir, Syrah</td><td>1</td><td>Oui*</td><td>Oui</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Anjou</td><td>Cab Franc, Syrah</td><td>2</td><td rowspan="2">3333 ceps/ha avec 1.0m (structure 4)</td><td rowspan="2"></td><td rowspan="2"></td><td rowspan="2"></td></tr><tr><td>Champagne</td><td>Chardonnay, Syrah</td><td>1</td></tr></tbody></table>

<footnote>* Dans le cas de l'éclaircissage, s'il est réalisé, on élimine la moitié des grappes.</footnote>
variables climatiques. Pour la pluviométrie, l'anomalie agit seulement sur la quantité, et non
sur la distribution et le nombre de jours de pluie (on conserve la variabilité intra-mensuelle de
la série réelle du passé). Cependant, elle permet d'utiliser toutes les données climatiques
simulées, à condition d'avoir les séries réelles qui correspondent à la même période.

Nous allons utiliser cette dernière méthode qui a déjà été utilisée avec succès dans plusieurs études d'impacts (Lebonvallet, 2002 ; Leblois, 2004 ; Ducharne et al., 2004 ; Gamboa, 2005 ; Moulin, 2006 ; Echeverria, 2006).

### 3.1.4. Séries de données appliquées dans cette étude

Pour utiliser la méthodologie des anomalies directes, nous avons récupéré des données réelles issues
d'une station météorologique de chaque région viticole, ainsi que les données des séries Contrôle et
des scénarios climatiques A2 et B2 simulés par le modèle ARPEGE-Climat correspondant à la
même position géographique (Tableau 24).

Les données du modèle ARPEGE-Climat correspondent à la période 1960-1999 pour la série Contrôle
et à la période 2070-2099 pour les scénarios futurs. Les données des séries réelles correspondent à la
période 1970-2000, car elle nous permet de comparer les situations prévues pour le futur avec des
données plus actuelles (la période 1960-1989 commençant à être trop ancienne) et car dans certaines
régions il n'était pas possible d'obtenir toutes les données des variables climatiques pour les années les
plus anciennes (notamment les variables caractérisant le vent et l'humidité).

Comme nous l'avons indiqué auparavant, le calcul des anomalies a été réalisé mensuellement pour
c chacune des variables entre les données des scénarios futurs (A2 et B2) et les données du scénario
Contrôle (valeur des anomalies dans l'Annexe V). Les Figure 32 et Figure 33 montrent graphiquement
les principales tendances pour la pluie et les températures, pour chacune des régions de l'étude. En
r règle générale, on observe dans tous les sites les mêmes augmentations de températures minimales et
maximales, plus ou moins accentuées selon le scénario, la saison et la région. En revanche, l'évolution
des pluies est plus variable : une diminution est observée durant l'été dans toutes les régions, mais cette
d évolution est dépendante de la région en ce qui concerne les autres saisons.

Les séries utilisées sont d'une part, la série des données réelles disponibles dans chacune des régions (à
partir de maintenant notre série Contrôle) et d'autre part, les nouvelles séries issues de l'application des
anomalies calculées pour les scénarios A2 et B2 sur les données réelles (séries appelées A2 et B2
respectivement).

## 3.2. Choix de structures de plantation et de pratiques techniques pour réaliser les simulations

L'étude des impacts du changement climatique doit être réalisée pour chaque région séparément, car
chacune présente différentes configurations de plantations, de cépages et de qualité recherchée à la
vendange. Pour cela, nous avons proposé une série de conditions techniques et de structures de
plantation qui nous permettent de décrire la structure actuelle du vignoble, mais aussi de tester de
nouvelles structures et leur impact sur la production et la qualité. Ces conditions sont semblables à
celles proposées dans le rapport de l'ONERC sur les impacts du changement climatique sur les
activités viti-vinicoles (Agenis-Nevers, 2006) (Tableau 25). En revanche, certaines de ces