Amélioration d'un modèle de prévision de rendement TOMSIM
16/06/2026
Présentation lors de la Visite d'Essais Serre et Plein champ , le mardi 16 juin 2026, sur le centre CTIFL de Carquefou.
L'amélioration du modèle TOMSIM vise à fiabiliser l'anticipation des volumes commercialisables en intégrant interception lumineuse, assimilation du CO₂, respiration, allocation de biomasse et développement des grappes par sommes thermiques. Adapté aux pratiques CTIFL et aux données climatiques fines, le modèle recalibré sur Xaverius réduit fortement l'erreur de simulation, avec un RMSE passant de 93,2 à 7,39 kg/m², proche du modèle machine learning à 6,32 kg/m².
L'amélioration du modèle TOMSIM vise à fiabiliser l'anticipation des volumes commercialisables en intégrant interception lumineuse, assimilation du CO₂, respiration, allocation de biomasse et développement des grappes par sommes thermiques. Adapté aux pratiques CTIFL et aux données climatiques fines, le modèle recalibré sur Xaverius réduit fortement l'erreur de simulation, avec un RMSE passant de 93,2 à 7,39 kg/m², proche du modèle machine learning à 6,32 kg/m².
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