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2. Optimizing Tomato Water and Fertilizer Uses in Smallholder Farms in South Africa Using the Piloten Model
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Nebojsa Jovanovic, W.P. de Clercq, Rami Albasha, Bruno Cheviron, Jean-Claude Mailhol, Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Council for Scientific and Industrial Research [Cape Town] (CSIR), Ministery of Science and Technology, Gestion de l'Eau, Acteurs, Usages (UMR G-EAU), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-AgroParisTech-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Water Institute, Stellenbosch University, Centre de Montpellier [IRSTEA], and Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)
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Irrigation ,smallholder farms ,0208 environmental biotechnology ,Soil Science ,02 engineering and technology ,engineering.material ,Tomato ,irrigation scheduling ,modèle de culture ,Crop ,Human fertilization ,petites exploitations agricoles ,[SDV.SA.HORT]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Horticulture ,planification de l’irrigation ,Tomates ,2. Zero hunger ,biology ,crop model ,planification de la fertilisation ,fungi ,Irrigation scheduling ,food and beverages ,Sowing ,04 agricultural and veterinary sciences ,15. Life on land ,biology.organism_classification ,[INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation ,6. Clean water ,020801 environmental engineering ,fertilization scheduling ,Agronomy ,Soil water ,040103 agronomy & agriculture ,engineering ,0401 agriculture, forestry, and fisheries ,Environmental science ,Fertilizer ,Solanum ,Agronomy and Crop Science - Abstract
The objectives of this paper are twofold: (i) to calibrate and validate the PILOTEN crop model for tomato (Solanumlycopersicum L.), and (ii) to use the model to examine the response of tomato yield to different irrigation and fertilization schedulingscenarios under varying climatic conditions in order to draw up management recommendations for smallholder farms. Thecalibration and validation were performed by using data collected from field experiments carried out in the north-east of SouthAfrica, on shallow Ferrosol and Luvisol soils. The scenarios dealt with: (i) the initial soil-water availability (fulfilling or not thesoil-water reserve at planting); (ii) the irrigation dose frequency (high versus low irrigation doses ranging from 10 to 40 mm perapplication); (iii) the fertilization dose frequency (full versus split fertilization application). The results indicated that only thefertilization scheduling may significantly affect tomato yields, while irrigation scheduling has a minor role. However, comparedto the local official irrigation guidelines, it is recommended to slightly increase the irrigation doses during the first 4 weeks ofgrowth for tomato grown between early September and mid-December, and to slightly decrease the doses in the second partof the growing cycles starting in February and May. It is also suggested to avoid applying the entire fertilizer dose after seedlingplanting for tomato grown between mid-February and late June; Ce travail a un double objectif: (i) calibrer et valider le modèle Piloten pour la tomate (Solanum lycopersicum L.) et (ii) utiliserle modèle pour analyser la réponse du rendement de la tomate à différents scénarios d’irrigation et de fertilisation, sousdifférentes conditions climatiques, afin de proposer des recommandations de conduites culturales aux petites exploitations.Le calage et la validation du modèle ont été effectués en utilisant des données recueillies par des expérimentations menées dansle nord-est de l’Afrique du Sud, sur des Ferrosols et des Luvisols peu profonds. Les scénarios ont traité: (i) de la disponibilitéinitiale en eau du sol (réserve en eau du sol reconstituée ou non à la plantation); (ii) du couple dose-fréquence d’irrigation(doses d’irrigation élevées à faibles allant de 10 à 40 mm par application); (iii) du couple dose-fréquence de fertilisation.Les résultats ont indiqué que seul le calendrier de la fertilisation peut affecter de manière significative les rendements de latomate, tandis que le calendrier d’irrigation joue un rôle mineur. En comparaison avec les recommandations locales de lagestion de l’irrigation et de la fertilisation de la tomate, il est recommandé d’augmenter légèrement les doses d’irrigation pendantles 4 premières semaines de croissance pour la tomate cultivée entre le début septembre et la mi-décembre, et de diminuerlégèrement les doses dans la deuxième partie du cycle de croissance commençant en février et en mai. Il est également suggéréd’éviter l’application de la totalité de la dose d’engrais après les semis de tomate cultivée entre mi-février et fin-juin
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- 2020
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3. A Comparative Analysis of Yield Gaps and Water Productivity on Smallholder Farms in Ethiopia, South Africa and Tunisia
- Author
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Brilliant Petja, Degol Fissahaye, Salia Hanafi, Nebo Jovanovic, Tarek Ajmi, Cou Pienaar, Kiros Habtegebreal, Abreha Gebrekiros, Muluberhan Kifle, Solomon Habtu, Eyasu Yazew, Gebremeskel Aregay, Yirga Woldu, Jean Claude Mailhol, Willem de Clercq, Rami Albasha, Bruno Cheviron, Constansia D Musvoto, Abdelaziz Zairi, Jochen Froebrich, Council for Scientific and Industrial Research [Cape Town] (CSIR), Ministery of Science and Technology, Stellenbosch University, LIMPOPO DEPARTMENT OF AGRICULTURE POLOKWANE ZAF, Partenaires IRSTEA, Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Institut National de Recherche en Génie Rural Eaux et Forêts (INRGREF), Ecole Nationale du Génie Rural, des Eaux et des Forêts (ENGREF)-Institution de la Recherche et de l'Enseignement Supérieur Agricoles [Tunis] (IRESA), Gestion de l'Eau, Acteurs, Usages (UMR G-EAU), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-AgroParisTech-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro - Montpellier SupAgro, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Mekelle University, TIGRAY AGRICULTURAL RESEARCH INSTITUTE ETH, Wageningen University and Research [Wageningen] (WUR), European Project: 265471,EC:FP7:KBBE,FP7-AFRICA-2010,EAU4FOOD(2011), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-AgroParisTech-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)
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Gestion de la fertilisation ,Yield (finance) ,0208 environmental biotechnology ,PILOTE model ,Soil Science ,Water en Voedsel ,ComputingMilieux_LEGALASPECTSOFCOMPUTING ,Fertilization management ,02 engineering and technology ,GeneralLiterature_MISCELLANEOUS ,Agricultural economics ,Irrigation scheduling ,Mulching ,Organic amendments ,2. Zero hunger ,WIMEK ,Water and Food ,04 agricultural and veterinary sciences ,15. Life on land ,6. Clean water ,Water productivity ,020801 environmental engineering ,Planification de l'irrigation ,Geography ,MODELE PILOTE ,[SDE]Environmental Sciences ,ComputingMethodologies_DOCUMENTANDTEXTPROCESSING ,040103 agronomy & agriculture ,0401 agriculture, forestry, and fisheries ,Amendements organiques ,Paillis ,Agronomy and Crop Science ,Modèle PILOTE - Abstract
[Departement_IRSTEA]Eaux [TR1_IRSTEA]GEUSI [ADD1_IRSTEA]Gestion intégrée de la ressource et des infrastructures; International audience; Agriculture in developing countries will have to transform and increase production by an estimated 70% in order to meet demands by 2050. Although well-managed commercial farms offer little manoeuvring space for increasing agricultural water productivity, smallholder farms usually operate at low input costs and therefore provide ample opportunities to reduce the potential yield gap through agricultural intensification. The aim of this paper is to analyse and compare yields and water productivities obtained in field and modelling experiments in Ethiopia (maize, garlic, onion), South Africa (tomato) and Tunisia (tomato, potato, wheat). Innovative agricultural practices were introduced on smallholder farms: irrigation scheduling and NPS Zn fertilization in Ethiopia; high-yielding cultivar, drip irrigation, mulching and organic amendments in South Africa; and crop water modelling in Tunisia. In general, crop yields increased up to eight times with innovative practices compared to current conventional farming practices. Crop water productivities were fairly stable within the same experiments, but increased with innovations, indicating that intensive farming can be more environmentally sustainable than conventional farming. Intensive farming systems in a resource-rich environment (high radiation levels, relatively fertile, deep and well-drained soils), combined with technology transfer and capacity building could be seen as viable strategies to secure food for smallholders and communities in African rural areas, as well as to improve water utilization in water-scarce catchments.
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4. Transdisciplinary innovation in irrigated smallholder agriculture in africa
- Author
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Serge Marlet, Salia Hanafi, Philippe Ker Rault, Tarek Ajmi, Bandiougou Diawara, Yacouba M. Coulibaly, Jochen Froebrich, Elijah Phiri, Aleksandra Dolinska, Nathaniel Mason, Cai Xueliang, Benson H. Chishala, Christy van Beek, Beatrice Mosello, Insaf Mekki, Joris de Vente, Mohammed Dicko, Constansia D Musvoto, Sebastião Famba, Willem de Clercq, Eva Ludi, Nebo Jovanovic, Naomi Oates, Maite Sánchez Reparaz, Andrei Rozanov, Solomon Habtu, Sami Bouarfa, Chizumba Shepande, Angel De Miguel Garcia, Bréhima Tangara, Teklu Erkossa, Abdelaziz Zairi, Kees van't Klooster, Maria Roble, Sékou Bah, Hanneke Heesmans, Dominique Rollin, Haithem Bahri, Julia Harper, Jean Emmanuel Rougier, Ludivine Pradeleix, Rami Albasha, Bruno Cheviron, Marlene de Witt, Jean Claude Mailhol, Gonzalo G. Barberá, Degol Fissahaye, Alice M. Mweetwa, Erik Querner, Raphaëlle Ducrot, Jean-Yves Jamin, Gestion de l'Eau, Acteurs, Usages (UMR G-EAU), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-AgroParisTech-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Wageningen Environmental Research (Alterra), Overseas Development Institute, Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-AgroParisTech-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Council for Scientific and Industrial Research [Pretoria] (CSIR), Columbia Mailman School of Public Health, Institut National de Recherche en Génie Rural Eaux et Forêts (INRGREF), Ecole Nationale du Génie Rural, des Eaux et des Forêts (ENGREF)-Institution de la Recherche et de l'Enseignement Supérieur Agricoles [Tunis] (IRESA), Centro de Edafologia y Biologia aplicada del Segura (CEBAS - CSIC), Consejo Superior de Investigaciones Científicas [Madrid] (CSIC), University of Zambia [Lusaka] (UNZA), Stellenbosch University, Énergie Matériaux Télécommunications - INRS (EMT-INRS), Institut National de la Recherche Scientifique [Québec] (INRS)-Université du Québec à Montréal = University of Québec in Montréal (UQAM), INSTITUT D'ECONOMIE RURALE BAMAKO MLI, Partenaires IRSTEA, Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Lisode, Centre national du machinisme agricole, du génie rural, des eaux et forêts (CEMAGREF), German International Cooperation, NUNIVERSIDADE EDUARDO MONDLANE MAPUTO MOZ, Mekelle University, Adelphi, University of Sheffield [Sheffield], Institute of Environmental Assessment and Water Research (IDAEA), Technical University of Cartagena (UPTC), IER Niono, Mali, Institut d'Economie Rurale du Mali - CRRA Niono (IER - Niono), IER-IER, Cebas-Csic, International Water Management Institute [CGIAR, Sri Lanka] (IWMI), Consultative Group on International Agricultural Research [CGIAR] (CGIAR), Institute for Water Education (IHE Delft ), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-AgroParisTech-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro - Montpellier SupAgro, Columbia University [New York], Universidad Politécnica de Cartagena / Technical University of Cartagena (UPCT), National funding organizations, especially in Ethiopia, Mozambique, South Africa, Mali and Tunisia, to co-finance staff, infrastructure and activities., European Project: 265471,EC:FP7:KBBE,FP7-AFRICA-2010,EAU4FOOD(2011), and European Project: 688320,H2020,H2020-WATER-2015-two-stage,MADFORWATER(2016)
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F08 - Systèmes et modes de culture ,0208 environmental biotechnology ,[SDV.SA.AGRO]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Agronomy ,Water en Voedsel ,02 engineering and technology ,Commission ,irrigation ,recherche participative ,Research process ,Engineering ,smallholder farming ,F06 - Irrigation ,Environmental planning ,2. Zero hunger ,Food security ,E90 - Structure agraire ,[SDE.IE]Environmental Sciences/Environmental Engineering ,transdisciplinary approach ,Agriculture ,04 agricultural and veterinary sciences ,PE&RC ,Water resource management ,Drainage ,agriculture familiale ,Exploitation agricole familiale ,Soil Science ,Time frame ,transdisciplinary approach, participatory innovation, smallholder farming, irrigation, approche transdisciplinaire, innovation participative, petites exploitations agricoles, irrigation ,Recherche sur les systèmes agraires ,12. Responsible consumption ,Farm level ,Innovation ,WIMEK ,Water and Food ,business.industry ,020801 environmental engineering ,smallholder farming, irrigation ,Climate Resilience ,participatory innovation ,Klimaatbestendigheid ,040103 agronomy & agriculture ,0401 agriculture, forestry, and fisheries ,business ,Agronomy and Crop Science - Abstract
SI; International audience; Boosting the productivity of smallholder farming systems continues to be a major need in Africa. Challenges relating to how to improve irrigation are multi‐factor and multisectoral, and they involve a broad range of actors who must interact to reach decisions collectively. We provide a systematic reflection on findings from the research project EAU4Food, which adopted a transdisciplinary approach to irrigation for food security research in five case studies in Ethiopia, Mali, Mozambique, South Africa and Tunisia. The EAU4Food experiences emphasize that actual innovation at irrigated smallholder farm level remains limited without sufficient improvement of the enabling environment and taking note of the wider political economy environment. Most project partners felt at the end of the project that the transdisciplinary approach has indeed enriched the research process by providing different and multiple insights from actors outside the academic field. Local capacity to facilitate transdisciplinary research and engagement with practitioners was developed and could support the continuation and scaling up of the approach. Future projects may benefit from a longer time frame to allow for deeper exchange of lessons learned among different stakeholders and a dedicated effort to analyse possible improvements of the enabling environment from the beginning of the research process. © 2020 The Authors. Irrigation and Drainage published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of International Commission for Irrigation and Drainage
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5. HydroShoot: a functional-structural plant model for simulating hydraulic structure, gas and energy exchange dynamics of complex plant canopies under water deficit - application to grapevine (Vitisvinifera L.)
- Author
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Eric Lebon, Michaël Chelle, Thierry Simonneau, Christophe Pradal, Gaëtan Louarn, Rami Albasha, Christian Fournier, Jorge Prieto, Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), ITK [Clapiers], Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Scientific Data Management (ZENITH), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Département Systèmes Biologiques (Cirad-BIOS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Ecologie fonctionnelle et écotoxicologie des agroécosystèmes (ECOSYS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria [Mendoza] (INTA), Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), Unité de Recherche Pluridisciplinaire Prairies et Plantes Fourragères (P3F), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), European Project: 311775,EC:FP7:KBBE,FP7-KBBE-2012-6-singlestage,INNOVINE(2013), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), ITK, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Modeling plant morphogenesis at different scales, from genes to phenotype (VIRTUAL PLANTS), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)
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0106 biological sciences ,Canopy ,Hydraulic structures ,Cubierta de Copas ,Mécanique des fluides ,Energy balance ,Irradiance ,Plant Science ,01 natural sciences ,Functional-structural plant model (FSPM) ,Intercambio de Gases ,Underwater ,Canopia ,Déficit Hídrico ,Transpiration ,Functional-structural plant modelling FSPM ,2. Zero hunger ,0303 health sciences ,Simulation Models ,Estrés de Sequia ,04 agricultural and veterinary sciences ,Energy budget ,Hydraulic structure ,Modeling and Simulation ,Shoot ,Drought Stress ,Interception ,Échange gazeux ,Grapevine (Vitis vinifera L.) ,F60 - Physiologie et biochimie végétale ,Soil science ,Biochemistry, Genetics and Molecular Biology (miscellaneous) ,Sécheresse ,03 medical and health sciences ,[SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology ,Grapevine Vitis vinifera L ,Eau du sol ,Consommation d'énergie ,Water deficit ,Gas-exchange ,030304 developmental biology ,Simulation modeling ,Modèle de simulation ,15. Life on land ,Vid ,Gas Exchange ,[INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation ,Grapevines ,Vitis Vinifera ,Vitis vinifera ,Soil water ,040103 agronomy & agriculture ,0401 agriculture, forestry, and fisheries ,Environmental science ,U30 - Méthodes de recherche ,Agronomy and Crop Science ,Modelos de Simulación ,010606 plant biology & botany - Abstract
This paper presents HydroShoot, a leaf-based functional-structural plant model (FSPM) that simulates gas exchange rates of complex plant canopies under water deficit conditions. HydroShoot is built assuming that simulating both the hydraulic structure of the shoot together with the energy budget of individual leaves is the asset for successfully scaling-up leaf to canopy gas exchange rates. HydroShoot includes three interacting modules: hydraulic, which calculates the distribution of xylem water potential across shoot hydraulic segments; energy, which calculates the complete energy budget of individual leaves; and exchange, which calculates net carbon assimilation and transpiration rates of individual leaves. HydroShoot was evaluated on virtual and real grapevines having strongly contrasted canopies, under well-watered and water deficit conditions. It captured accurately the impact of canopy architecture and soil water status on plant-scale gas exchange rates and leaf-scale temperature and water potential. Both shoot hydraulic structure and leaf energy budget simulations were, as postulated, required to adequately scaling-up leaf to canopy gas exchange rates. Notwithstanding, simulating shoot hydraulic structure was found more necessary to adequately performing this scaling task than simulating leaf energy budget. That is, the intra-canopy variability of leaf water potential was a better predictor of the reduction of whole plant gas exchange rates under water deficit than the intra-canopy variability of leaf temperature. We conclude that simulating the shoot hydraulic structure is a prerequisite if FSPMs are to be used to assess gas exchange rates of complex plant canopies as those of grapevines. Finally, HydroShoot is available through the OpenAlea platform (https://github.com/openalea/hydroshoot) as a set of reusable modules. EEA Mendoza Fil: Albasha, Rami. Institut National de la Recherche Agronomique. LEPSE Montpellier; Francia Fil: Fournier, Christian. Institut National de la Recherche Agronomique. LEPSE Montpellier; Francia Fil: Pradal, Christophe. CIRAD-UMR AGAP; Francia Fil: Chelle, Michael. Institut National de la Recherche Agronomique. Ecosys; Francia Fil: Prieto, Jorge Alejandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Mendoza; Argentina. Fil: Louarn, Gaëtan. Institut National de la Recherche Agronomique; Francia Fil: Simonneau, Thierry. Institut National de la Recherche Agronomique. LEPSE Montpellier; Francia Fil: Lebon, Eric. Institut National de la Recherche Agronomique. Unité Mixte de Recherche; Francia
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- 2019
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6. The PILOTE-N model for improving water and nitrogen management practices: Application in a Mediterranean context
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Rami Albasha, Pierre Ruelle, Jean-Marie Lopez, Cyril Dejean, Jean-Claude Mailhol, Bruno Cheviron, Gestion de l'Eau, Acteurs, Usages (UMR G-EAU), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)
- Subjects
Mediterranean climate ,Stress abiotique ,0208 environmental biotechnology ,02 engineering and technology ,Agricultural engineering ,ABIOTIC FACTOR ,CROP MODEL ,azote assimilable par la plante ,FERTILIZER APPLICATION ,PLANTS (BOTANY) ,PHENOLOGY ,ABIOTIC STRESS ,F06 - Irrigation ,MINERALIZATION ,Water Science and Technology ,2. Zero hunger ,NITROGEN BUDGET ,biology ,SOIL WATER ,U10 - Informatique, mathématiques et statistiques ,Indice de surface foliaire ,BASSIN MEDITERRANEEN ,Bilan hydrique du sol ,04 agricultural and veterinary sciences ,BUDGET CONTROL ,Nitrogen ,WATER BUDGET ,[SDE]Environmental Sciences ,SOIL MOISTURE ,Besoin en eau ,NITROGEN BUDGETS ,AGRICULTURAL MODELING ,Limiting factor ,Irrigation ,PERFORMANCE ASSESSMENT ,F60 - Physiologie et biochimie végétale ,WATER MANAGEMENT ,Soil Science ,chemistry.chemical_element ,Context (language use) ,Fertilisation ,TRITICUM TURGIDUM SUBSP. DURUM ,CROP YIELD ,MANAGEMENT PRACTICE ,Leaf area index ,ZEA MAYS ,Earth-Surface Processes ,Modélisation des cultures ,Crop yield ,Modèle de simulation ,15. Life on land ,ENVIRONMENTAL STRESS ,Sorghum ,biology.organism_classification ,020801 environmental engineering ,CULTIVATION ,chemistry ,040103 agronomy & agriculture ,0401 agriculture, forestry, and fisheries ,Environmental science ,LEAF AREA INDEX ,Agronomy and Crop Science ,SOIL WATER BALANCE ,F04 - Fertilisation - Abstract
[Departement_IRSTEA]Eaux [TR1_IRSTEA]GEUSI [ADD1_IRSTEA]Gestion intégrée de la ressource et des infrastructures [ADD2_IRSTEA]Sûreté alimentaire; International audience; In this paper we present PILOTE-N, a crop model devoted to the calculation of crop production from the joint water and nitrogen soil status effects. It is the extension of PILOTE, for contexts in which water might not be the sole limiting factor for crop yield, but the same model structure and credo of parsimonious parameterisation have been kept, assuming simplified descriptions of the physical processes at play. One original aspect of PILOTE-N is the calculation of Leaf Area Index (LAI) and cumulative nitrogen plant demand from similar logistic-type functions. LAI is controlled by specific temperature sums, shape parameters and the occurrence of water and nitrogen stresses, while the time average of LAI values over critical phenological periods also affects the predicted harvest index and crop yield. As specific plant parameters are known from PILOTE, calibration was devoted to nitrogen parameters. Which governing the daily-averaged mineralization rate in a first step, then the two shape parameters of the potential nitrogen plant demand (from the dilution curve) in a second step and, at last, which allowing the link between nitrogen uptake and nitrogen of the soil. Model performance was evaluated using multiple initial soil conditions, irrigation and fertilization strategies for corn, durum wheat and sorghum, over a climatic series of 14 years, at the experimental plot of Lavalette (Montpellier, South-East of France), hence in a Mediterranean context characterized by severe, water stresses during summer, typically exceeding nitrogen stresses. Crop yield as well as the dynamics of nitrogen budget were correctly simulated (R2 > 0.94 for grain yield, total dry matter and nitrogen in plant). The robustness of such a simple and easy-to-calibrate tool is expected to facilitate its use and implementation in other agro-pedoclimatic contexts, to decipher the effect of abiotic stresses and improve irrigation and fertilization scenarios when included in dedicated tools. © 2018 Elsevier B.V.
- Published
- 2018
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7. A framework to use crop models for multi-objective constrained optimization of irrigation strategies
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Jean-Claude Mailhol, Romain Dairon, Camille Le Priol, R. Willem Vervoort, Rami Albasha, Bruno Cheviron, Gestion de l'Eau, Acteurs, Usages (UMR G-EAU), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), UNIVERSITY OF SYDNEY AUS, Partenaires IRSTEA, Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Milieux aquatiques, écologie et pollutions (UR MALY), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)
- Subjects
Mathematical optimization ,Irrigation ,Engineering ,Environmental Engineering ,010504 meteorology & atmospheric sciences ,Framework ,01 natural sciences ,Modelling ,Scenarios ,Optimisation ,Sensitivity (control systems) ,Crop model ,Uncertainty analysis ,0105 earth and related environmental sciences ,2. Zero hunger ,business.industry ,Ecological Modeling ,Environmental engineering ,Constrained optimization ,04 agricultural and veterinary sciences ,Decision rule ,Agriculture ,[SDE]Environmental Sciences ,040103 agronomy & agriculture ,0401 agriculture, forestry, and fisheries ,business ,Software ,Management control system - Abstract
This paper discusses an innovative framework to use crop models which combines sensitivity analysis, uncertainty analysis and constrained optimisation runs for irrigation optimisation purposes, facing competing constraints on several agricultural variables (e.g. crop yield, total irrigation amount, financial expectations). For simplicity, this ex-post optimisation relies on direct calculations only, exploiting the dispersions on the target variables. The screening of the parameter space for sensitivity analysis yields a reference dispersion which is expectedly reduced by reducing the uncertainties in the sensitive parameters and/or climatic forcings. Additional dispersions are calculated to evaluate if the management controls on irrigation strategies (amounts, triggers, periods) are more influential on model predictions than the remaining uncertainties on the soil, plant, irrigation and climatic inputs, eventually allowing optimisation. As a case study, the Optirrig model is used. A discussion proposes future ways to convert diagnostics into real-time near-optimal decision rules, for example through learning algorithms. This ex-post optimisation of irrigation strategies involves direct calculations only.The Optirrig model (Irstea Montpellier, France) is chosen for application.Both the feasibility and the achievement of irrigation optimisation are handled.Dispersion is reduced through sensitivity, uncertainty then optimisation runs.Perspectives are discussed to convert diagnostics into real-time decision rules.
- Published
- 2016
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8. Compensatory uptake functions in empirical macroscopic root water uptake models: experimental and numerical analysis
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Jean-Claude Mailhol, Bruno Cheviron, Rami Albasha, Gestion de l'Eau, Acteurs, Usages (UMR G-EAU), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-AgroParisTech-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)
- Subjects
IRRIGATION GOUTTE A GOUTTE ,Soil Science ,Soil science ,IRRIGATION PAR ASPERSION ,SPRINKLER IRRIGATION ,HYDROLOGY ,Water dynamics ,IRRIGATION ,[SDV.SA.STA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Sciences and technics of agriculture ,Water uptake ,Uptake rate ,Data flow model ,Earth-Surface Processes ,Water Science and Technology ,Mathematics ,Transpiration ,2. Zero hunger ,Hydrology ,[SDE.IE]Environmental Sciences/Environmental Engineering ,Numerical analysis ,HYDROLOGIE ,15. Life on land ,TRICKLE IRRIGATION ,6. Clean water ,Agronomy and Crop Science ,Root density - Abstract
[Departement_IRSTEA]Eaux [TR1_IRSTEA]GEUSI; International audience; Macroscopic empirical root water uptake (RWU) models are often used in hydrological studies to predict water dynamics through the soil-plant-atmosphere continuum. RWU in macroscopic models is highly dependent on root density distribution (RDD). Therefore, compensatory uptake mechanisms are being increasingly considered to remedy this weakness. A common formulation of compensatory functions is to relate compensatory uptake rate to the plant water-stress status. This paper examines the efficiency of such compensatory functions to reduce the sensitivity of simulated actual transpiration (Ta), drainage (Draina) and RWU patterns to RDD. The possibility to replace the compensatory RWU functions by an adequate description of RDD is also discussed. The study was based on experimental and numerical analysis of two-dimensional soil-water dynamics of 11 maize plots, irrigated using sprinkler (Asp), subsurface drip (SDI) systems, or rainfed (RF). Soil-water dynamics were simulated using a physically-based soil-water flow model coupled to a macroscopic empirical compensatory RWU model. For each plot, simulation scenarios involved crossing 6 RDD profiles with 6 compensatory levels. RDD was found to be the main factor in the determination of RWU patterns, Ta and Draina rates, with and without the compensatory mechanism. The use of a water-tracking RDD, i.e., higher uptake intensity in expected wetter soil regions, was found a surrogate for compensatory RWU functions in surface-watering simulations (Asp and RF). However, in SDI simulations, a water-tracking RDD should be combined to a high level of compensatory uptake to satisfactorily reproduce real RWU patterns. Our results further suggest that the compensatory RWU process is independent of the plant stress status and should be seen as a response to heterogeneous soil-water distribution. Our results contribute to the identification of optimum parameterization of empirical RWU models as a function of watering methods.
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- 2015
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