Using a hierarchical segmented model to assess the dynamics of leaf appearance in plant populations.
Résumé
Modeling inter-individual variability in plant populations is a key issue to enhance the predictive capacity of plant growth models at field level. In sugar beet, this variability is well illustrated by the phyllochron (thermal time elapsing between two successive leaf appearances): even if the mean phyllochron remains stable within a given variety, there is a high heterogeneity between individuals. When considering the dynamics of leaf appearance as a function of thermal time in sugar beet, two linear phases can be observed, leading to the definition of a hierarchical segmented model with four random parameters varying from one individual to another: thermal time of initiation, first phyllochron, rupture thermal time and second phyllochron. The SAEM-MCMC algorithm is used to estimate the model parameters.
L'amélioration des capacités prédictives des modèles de croissance de plantes passe par la modélisation de la variabilité inter-individus au sein de la population de plantes. Dans le cas de la betterave à sucre, cette variabilité se retrouve dans le phyllochrone (temps thermique nécessaire à l'élaboration d'une feuille): si le phyllochrone moyen reste stable pour une variété donnée, de fortes variations existent d'une plante à l'autre. Deux phases linéaires peuvent être observées dans la dynamique d'apparition des feuilles en fonction du temps thermique, nous amenant à considérer un modèle hiérarchique segmenté à quatre paramètres aléatoires: le temps thermique d'initiation, le premier phyllochrone, le temps thermique de rupture, et le second phyllochrone. Les paramètres du modèle ont été estimés à l'aide de l'algorithme SAEM-MCMC.
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