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Le changement climatique représente un défi majeur pour la planification de gestion des ressources en eau, en particulier dans le secteur agricole. Pour faire face à ces défis et garantir une gestion efficace de l'eau, des modèles agro-hydrologiques intégrés, comme MAELIA, ont été développés. Notre travail vise à simuler les rendements relatifs, les indicateurs d'étiage et les doses d'irrigation à l'aide de MAELIA sur le bassin de la Seille, selon un scénario d'intensification, et à comparer ces résultats avec ceux obtenus par le modèle GRCrop (Soutif-Bellenger, 2023). Cela nécessite une calibration du modèle MAELIA pour le bassin de la Seille ainsi qu'une traduction des données d'entrée en matière de volumes mobilisables, assolement et demande en eau d’irrigation ainsi que le choix d[...]

Le changement climatique représente un défi majeur pour la planification de gestion des ressources en eau, en particulier dans le secteur agricole. Pour faire face à ces défis et garantir une gestion efficace de l'eau, des modèles agro-hydrologiques intégrés, comme MAELIA, ont été développés. Notre travail vise à simuler les rendements relatifs, les indicateurs d'étiage et les doses d'irrigation à l'aide de MAELIA sur le bassin de la Seille, selon un scénario d'intensification, et à comparer ces résultats avec ceux obtenus par le modèle GRCrop (Soutif-Bellenger, 2023). Cela nécessite une calibration du modèle MAELIA pour le bassin de la Seille ainsi qu'une traduction des données d'entrée en matière de volumes mobilisables, assolement et demande en eau d’irrigation ainsi que le choix des facteurs déclenchant l’irrigation. Les résultats montrent que MAELIA représente différemment les indicateurs agronomiques, la gestion de réservoir et l’irrigation que GRCrop, ce qu’augmentent l’incertitude liés aux modèles. Parmi les recommandations figurent l'intégration du modèle GR5J dans MAELIA pour une meilleure simulation des indicateurs hydrologiques.