AGROMET

Damien ROSILLON
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Construction d'une plateforme web opérationnelle destinée à la diffusion en temps réel de données agro-météorologiques à haute résolution spatiale (1km²) et temporelle (horaire)

Contexte

La directive européenne 2009/128/CE impose aux états-membres de mettre en place des outils visant à une utilisation rationnelle des produits phytosanitaires. Parmi ces outils, les systèmes d'avertissements agricoles, basés sur des modèles de suivi des maladies ou des ravageurs sont très largement utilisés et ont déjà fait preuve de leur efficacité. Cependant, ils sont encore sous-exploités du fait de la difficulté de disposer d'une information météorologique à haute résolution spatiale (à l'échelle de la parcelle). Par l’utilisation d’algorithmes de traitement statistiques (Krigeage, Régressions multiples, Réseaux neuronaux artificielles, etc.), il est possible d’interpoler les données de stations météorologiques physiques afin de créer un réseau de stations virtuelles permettant de disposer de données à très haute résolution (de l'ordre du km²). C'est précisément ce que vise le projet AGROMET.

Objectifs

 
 

Mettre en place un outil opérationnel dédié à la diffusion de données agro-météorologiques d'observation et prévision à haute résolution spatiale (1km²) et temporelle (horaire) :

  • la température de l’air à 1,5m au-dessus du sol
  • l’humidité de l’air à 1,5m au-dessus du sol
  • l’humectation du feuillage
  • la pluviométrie.

Ces données seront issues d’un réseau de 16 000 stations virtuelles réparties uniformément sur le territoire de la toute la Wallonie généré par interpolation spatiale (« spatialisation ») des données envoyées en temps réel par plus de 30 stations météorologiques physiques appartenant aux réseaux PAMESEB et IRM.

L’outil vise à rendre ces données spatialisées accessibles au travers d’une plateforme web offrant des modules de visualisation interactifs (cartes, graphiques, tableaux et indicateurs variés) mais également au travers d’une API (pour Application Programming Interface: un logiciel qui offre des services à d'autres logiciels) permettant leur exploitation à la volée, notamment par les modèles de suivi des maladies ou des ravageurs utilisés dans les systèmes d’avertissements agricoles. La plateforme sera accompagnée d’une documentation extensive et précise quant à l’origine des données, à l’incertitude sur les données générées et aux traitements géostatistiques utilisés pour générer le réseau de stations virtuelles.

A plus long terme, la plateforme agro-météorologique pourrait servir d’outil de validation pour les systèmes d’avertissement établis par des acteurs privés.

La figure  suivante représente une première ébauche de l’architecture fonctionnelle de la plateforme :

 

Description des tâches

Une analyse fonctionnelle des besoins des utilisateurs va être réalisée (WP1). La spatialisation des données météorologique selon une grille de 1 km x 1 km constitue le fondement du projet. Les données de température, d’humidité de l’air et d’humectation du feuillage seront spatialisées à partir d’observations météorologiques provenant du réseau Pameseb et de l’IRM. Une analyse géostatistique sera menée afin de déterminer la méthode d’interpolation la mieux adaptée. Les données spatialisées des précipitations seront fournies par l’IRM sur base d’image radar et d’observation au sol. Par ailleurs, la plateforme sera alimentée par des données de prévision sur grille (WP2). Les données météorologiques historiques seront spatialisées. Les données spatialisées seront validées et l’incertitude associée à chaque donnée sera estimée. La spatialisation des données sera réalisée en collaboration avec l’IRM. L’infrastructure informatique nécessaire à la plateforme agro-météorologique sera mise en place (WP3). Deux modèles pilotes, la cécidomyie orange et la phénologie du froment seront connectés à la plateforme (WP4). Les sorties des modèles spatialisés seront validées pendant 2 saisons. Les émergences des cécidomyies et l’apparition des symptômes de rouille brune calculées sur base des données météorologiques spatialisées seront comparées avec des observations au champ (WP5). La plateforme agro-météorologique sera utilisée par les équipes du CRA-W mais pourra servir également à des partenaires extérieurs.  Une politique claire d’utilisation et de diffusion des données sera mise en place dans le cadre de ce projet (WP6)

Résultats attendus

Un outil opérationnel dédiée à la diffusion de données agro-météorologiques d'observation et prévision à haute résolution spatiale (1km²) et temporelle (horaire) pour la Wallonie.

Partenaires

Institut Royal Météorologique :

  • Christian Tricot
  • Michel Journée

Financement

  • CRA-W - apport loi Moerman

Equipe

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