1.3.2.3. Calibrage d'un modèle.
Le calibrage d'un modèle consiste à ajuster les
valeurs des paramètres pour que les données simulées
correspondent aux valeurs expérimentales obtenues au champ ou au
laboratoire (Dzotsi, 2002). Selon Bazi et al, (1995), c'est un processus
d'ajustement dans lequel quelques aspects non conformes du modèle sont
«retouchés» en optimisant la valeur de quelques
paramètres, en vue de les adapter aux observations réelles.
Cependant, le calibrage se fait dans des conditions climatiques et
édaphiques bien déterminées ; ce qui fait que le
modèle calibré n'a de valeur prédictive que locale. Il
faut cependant se méfier de ce processus d'ajustement car il aboutit
à des paramètres qui sont plus liées aux données
réelles actuellement disponibles qu'à celles des observations
futures (Ezui, 2001). C'est pourquoi Aboudrare et al, (1999) proposent
plutôt le terme calage qui consiste à ajuster un petit nombre de
paramètres du modèle de manière à obtenir une
simulation satisfaisante. Le calage fait dans les conditions climatiques et
édaphiques bien déterminées n'aura de valeurs
prédictives que localement.
En effet, le modèle ne peut être utilisé
efficacement dans un autre milieu qu'après recalibrage et ceci doit
être répété chaque fois que l'on passe d'un milieu
à l'autre (Ankou, 2003).
1.3.2.4. Evaluation et validation d'un modèle
Une fois calibré, le modèle dont on veut faire
un usage plus général, doit être testé pour
différentes conditions de sol, de climat et de culture. Il s'agit de
l'évaluation du modèle. Il est généralement
accepté que le test ultime d'un modèle est la précision
avec laquelle il décrit un système réel, ce qui implique
la comparaison des prévisions du modèle avec les mesures
réelles (Jones et Kiniry, 1986 ; Du Toit et al, 2001).
La validation est un processus de construction du bon
système, c'est-à-dire que les résultats du système
représentent clairement la situation réelle qui est
simulée (Singh et Alagarswamy, 1989). D'après Coulibaly et al,
(1995), la validation consiste en une comparaison entre le modèle et la
réalité perçue par une série de résultats
expérimentaux. La validité d'un modèle se résume
ainsi à sa capacité à simuler efficacement la
réalité.
En bref, le terme validation (Dzotsi, 2002) désigne la
phase de généralisation du modèle consistant à
établir les lois de variation des paramètres en fonction du type
de sol, de la culture et du climat.
DEUXIEME PARTIE
| 
