Time-dependent sensitivity and uncertainty analyses of an agro-climatic model for the water status management of vineyard

International audienceThis work describes the global sensitivity analysis (SA) of an agro-climatic model embedded in a decision support system (DSS) for the water status management of vineyard in the Languedoc-Roussillon region, France

Sensitivity analysis and uncertainty quantification for environmental models

International audienceEnvironmental models often involve complex dynamic and spatial inputs and outputs. This raises specific issues when performing uncertainty and sensitivity analyses (SA). Based on appli- cations in flood risk assessment and agro-ecology, we present current research to adapt the methods of variance-based SA to such models. After recalling the basic principles, we propose a metamodelling approach of dynamic models based on a reduced-basis approximation of PDEs and we show how the error on the subsequent sensitivity indices can be quantified. We then present a mix of pragmatic and methodological solutions to perform the SA of a dynamic agro-climatic model with non standard input factors. SA is then applied to a flood risk model with spatially distributed inputs and outputs. Block sensitivity indices are defined and a precise relationship between these indices and their support size is established. Finally, we show how the whole support landscape and its key features can be incorporated in the SA of a spatial model.Les modèles environnementaux contiennent souvent des entrées-sorties complexes de par leur nature dynamique et spatiale, ce qui soulève des problèmes spécifiques pour leurs analyses d'incertitude et de sensibilité (AS). A partir d'applications en évaluation des risques d'inondation et en agro-écologie, nous présentons des recherches en cours pour adapter les méthodes d'AS à de tels modèles. Après un rappel des principes de base, nous proposons une approche de métamodélisation de modèles dynamiques basée sur une approximation par base réduite d'EDPs et nous montrons comment l'erreur sur les indices de sensibilité qui en découle peut être quantifiée. Nous présentons ensuite un cocktail de solutions pragmatiques et méthodologiques pour l'AS d'un modèle agro-climatique dynamique avec des facteurs d'entrée non standards. Puis l'AS est appliquée à un modèle de risque d'inondation avec des entrées-sorties spatialisées. On définit des indices de sensibilité par bloc et une relation précise est établie entre ces indices et leur taille de support. Enfin, nous montrons comment l'ensemble du paysage et de ses caractéristiques clés peut être incorpore à l'AS d'un modèle spatial

Sensitivity analysis and uncertainty quantification for environmental models

National audienceEnvironmental models often involve complex dynamic and spatial inputs and outputs. This raises specific issues when performing uncertainty and sensitivity analyses (SA). Based on applications in flood risk assessment and agro-ecology, we present current research to adapt the methods of variance-based SA to such models. After recalling the basic principles, we propose a metamodelling approach of dynamic models based on a reduced-basis approximation of PDEs and we show how the error on the subsequent sensitivity indices can be quantified. We then present a mix of pragmatic and methodological solutions to perform the SA of a dynamic agro-climatic model with non standard input factors. SA is then applied to a flood risk model with spatially distributed inputs and outputs. Block sensitivity indices are defined and a precise relationship between these indices and their support size is established. Finally, we show how the whole support landscape and its key features can be incorporated in the SA of a spatial model.Les modèles environnementaux contiennent souvent des entrées-sorties complexes de par leur nature dynamique et spatiale, ce qui soulève des problèmes spécifiques pour leurs analyses d'incertitude et de sensibilité (AS). A partir d'applications en évaluation des risques d'inondation et en agro-écologie, nous présentons des recherches en cours pour adapter les méthodes d'AS à de tels modèles. Après un rappel des principes de base, nous proposons une approche de métamodélisation de modèles dynamiques basée sur une approximation par base réduite d'EDPs et nous montrons comment l'erreur sur les indices de sensibilité qui en découle peut être quantifiée. Nous présentons ensuite un cocktail de solutions pragmatiques et méthodologiques pour l'AS d'un modèle agro-climatique dynamique avec des facteurs d'entrée non standards. Puis l'AS est appliquée à un modèle de risque d'inondation avec des entrées-sorties spatialisées. On définit des indices de sensibilité par bloc et une relation précise est établie entre ces indices et leur taille de support. Enfin, nous montrons comment l'ensemble du paysage et de ses caractéristiques clés peut être incorporé à l'AS d'un modèle spatial

A model-driven decision support system for vineyard water status management: a time-dependent sensitivity analysis

International audienceThe global sensitivity analysis of a dynamic soil water balance model embedded in a Decision Support System for vineyard water management is achieved via the Sobol variance-based method. The sensitivity analysis is applied sequentially at each simulation step so that the variation of parameter influence over time can be followed. Results allow identification of four soil-related parameters having the highest influence at the vine plot scale, and for various climate scenarios. This provides fundamental information for the operational use of the model, i.e. when few input data are available to the end-user