Les modèles de plantes fonctionnelles et structurelles (FSPM) définissent les interactions entre les plantes et leur environnement à l'échelle de l'organe à la plante. Cependant, le haut niveau de description de la structure ou des mécanismes du modèle rend ce type de modèle très complexe et difficile à calibrer.
Mathieu et al. Nous proposons une méthode en deux étapes pour faciliter le processus d'étalonnage, basée d'abord sur une analyse de sensibilité du critère d'étalonnage, puis sur le critère d'information d'Akaike. Pour le modèle de colza d'hiver étudié, 11 des 26 paramètres estimés ont été sélectionnés. Le modèle a ensuite pu être réétalonné pour un ensemble de données différent en réestimant uniquement trois paramètres sélectionnés par la méthode de sélection du modèle.
L'ajustement d'un nombre limité de paramètres augmente considérablement l'efficacité du recalibrage, renforce la robustesse du modèle et permet d'identifier les principales sources de variation dans des conditions environnementales variables. Cette méthode innovante doit encore être validée à plus grande échelle, mais offre déjà des pistes intéressantes pour améliorer le calibrage des FSPM.
