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Harmonisation et utilisation des scénarios probabilistes prévisionnels pour l’aide à la décision en agriculture
Date de création :
25.02.2020Présentation
Informations pratiques
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Description de la ressource
Résumé
De la météo à l’agrométéo de précision : Une révolution en marche ? Module 3. La prévision et sa précision de l’échéance immédiate à la tendance saisonnière Journées techniques - UMT Seven 25 février 2020, Bordeaux Science Agro Différents outils d’aide à la décision (OAD) sont proposés pour prendre en compte les conditions météorologiques dans la modélisation dynamique de développement des maladies et ravageurs et ainsi accompagner les agriculteurs dans leurs prises de décision. L’atmosphère étant un système phénomène chaotique, les prévisions météorologiques sont incertaines. Au cours des dernières années, les centres de prévisions météorologiques, dont Météo-France, ont mis en œuvre des systèmes de prévisions probabilistes (appelés prévisions d'ensemble) qui fournissent une estimation de l'incertitude des prévisions (Bouttier F. and Buizza R., 2018). Nous proposons de montrer l’intérêt d’utiliser ces prévisions probabilistes au travers de deux OAD utilisés pour raisonner les décisions de traitements en protection des cultures : le positionnement du traitement lors de la lutte contre le ver de la grappe (modèle EVA) et celui pour le premier traitement en Septoriose (modèle Septolis) (Aleksovska et al., 2018). >> Ivana Aleksovska, Acta, CNRM, INRAe
"Domaine(s)" et indice(s) Dewey
- Efficacité et rendement de la production agricole (innovation technologique et science en agriculture, méthodes, productivité agricole, rapport coût-production, taille de l'exploitation agricole, techniques, utilisation de la main-d'oeuvre) (338.16)
- Météorologie agricole (630.251)
Domaine(s)
- Secteur primaire
- Economie
- Agronomie, agriculture, élevage
Intervenants, édition et diffusion
Intervenants
Édition
- Université de Bordeaux
Diffusion
Document(s) annexe(s)
- Cette ressource fait partie de
Fiche technique
- LOMv1.0
- LOMFRv1.0
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