L’INGÉNIERIE DES ÉCOSYSTÈMES
Modéliser un écosystème
Du site réel au jumeau numérique Omakëya™
L’une des évolutions les plus importantes de l’ingénierie des écosystèmes consiste à ne plus seulement observer un jardin, une ferme ou un territoire, mais à pouvoir en construire une représentation numérique dynamique.
L’objectif est de passer progressivement de :
« Voici comment fonctionne mon écosystème aujourd’hui »
à :
« Voici comment il pourrait fonctionner demain selon différents scénarios. »
C’est le principe du jumeau numérique écologique.
I. QU’EST-CE QU’UN MODÈLE D’ÉCOSYSTÈME ?
Un modèle est une représentation simplifiée du fonctionnement réel d’un système.
Un écosystème réel possède une complexité immense :
- milliers d’espèces ;
- millions de relations ;
- flux d’eau ;
- flux d’énergie ;
- échanges gazeux ;
- cycles biogéochimiques ;
- croissance ;
- mortalité ;
- perturbations ;
- interactions humaines.
Il est impossible de reproduire absolument tout.
L’objectif de l’ingénieur est donc de sélectionner les phénomènes nécessaires à la décision.
On peut représenter le système ainsi :
CLIMAT ↓ ┌───────────────────┐ │ │ │ ÉCOSYSTÈME │ │ │ │ Sol + Eau + │ │ Plantes + │ │ Animaux + │ │ Bâtiments │ │ │ └───────────────────┘ ↓ RÉPONSES
Le modèle cherche à reproduire ces réponses.
II. LE PRINCIPE DU JUMEAU NUMÉRIQUE
Un simple modèle numérique est généralement une représentation calculée d’un système.
Un jumeau numérique va plus loin.
Il est alimenté par des données du système réel et peut être mis à jour dans le temps.
ÉCOSYSTÈME RÉEL ↕ CAPTEURS ↓ BASE DE DONNÉES ↓ MODÈLE NUMÉRIQUE ↓ SIMULATIONS ↓ IA ↓ DÉCISIONS ↓ ÉCOSYSTÈME RÉEL
Le système réel nourrit le modèle.
Le modèle aide à comprendre le système réel.
La décision modifie ensuite le système réel.
Un cycle de rétroaction apparaît.
III. LES ENTRÉES DU MODÈLE OMAKËYA™
Le modèle commence par décrire son environnement.
Les principales entrées sont :
1. Soleil
- rayonnement global ;
- rayonnement direct ;
- rayonnement diffus ;
- durée d’ensoleillement ;
- hauteur solaire ;
- azimut ;
- saison.
Le rayonnement constitue la principale source d’énergie du système.
IV. LA PLUIE
Le modèle doit connaître :
- précipitations ;
- intensité ;
- durée ;
- fréquence ;
- saisonnalité ;
- événements extrêmes.
La pluie constitue une entrée fondamentale du bilan hydrologique.
On peut écrire : P=R+I+ΔS
avec :
- P = précipitation ;
- R = ruissellement ;
- I = infiltration ;
- ΔS = variation du stockage.
Pour un modèle complet, on ajoute ensuite l’évapotranspiration, la percolation profonde et les autres flux pertinents.
V. LE VENT
Le vent influence :
- évaporation ;
- transpiration ;
- refroidissement ;
- dispersion des graines ;
- pollinisation ;
- propagation de certains organismes ;
- confort humain ;
- risque de chute des arbres ;
- propagation des incendies.
Le modèle peut intégrer : V=f(direction, vitesse, rugositeˊ, relief)
Les bâtiments et les arbres modifient eux-mêmes le champ de vent.
VI. LE SOL
Le sol constitue un réservoir et un milieu biologique.
Le modèle peut intégrer :
- texture ;
- structure ;
- profondeur ;
- densité apparente ;
- porosité ;
- réserve utile ;
- matière organique ;
- conductivité hydraulique ;
- CEC ;
- pH ;
- température.
La relation entre sol et eau devient particulièrement importante.
VII. LA VÉGÉTATION
Chaque végétal peut être représenté par des paramètres spécifiques.
Par exemple :
Arbre
- espèce ;
- hauteur ;
- diamètre ;
- surface foliaire ;
- profondeur racinaire ;
- phénologie ;
- croissance ;
- résistance à la sécheresse ;
- transpiration ;
- production de biomasse.
Culture
- date de semis ;
- date de levée ;
- indice foliaire ;
- besoins hydriques ;
- rendement potentiel ;
- durée du cycle.
VIII. LES BÂTIMENTS
Dans un système Omakëya™, les bâtiments ne doivent pas être considérés comme des objets indépendants.
Ils influencent :
- ombre ;
- rayonnement ;
- vent ;
- température ;
- ruissellement ;
- évacuation des eaux ;
- surfaces imperméables ;
- consommation énergétique.
Le bâtiment devient donc une composante du modèle agroclimatique.
IX. LA TOPOGRAPHIE
La topographie influence :
- exposition solaire ;
- ruissellement ;
- accumulation d’eau ;
- drainage ;
- circulation de l’air ;
- gel ;
- brouillard ;
- température locale.
Le modèle peut utiliser un :
MNT — Modèle Numérique de Terrain
ou un modèle de surface intégrant les objets présents.
X. L’ARCHITECTURE DU MODÈLE
Un modèle Omakëya™ peut être structuré en modules.
┌──────────────┐ │ CLIMAT │ └──────┬───────┘ ↓ ┌─────────┐ ┌───────────┐ ┌──────────┐ │ TOPO │ ───→ │ MODÈLE │ ←─── │ SOL │ └─────────┘ │ ÉCOSYSTÈME│ └──────────┘ └─────┬─────┘ ↑ ┌──────────┴─────────┐ │ │ VÉGÉTATION BÂTIMENTS │ │ └──────────┬─────────┘ ↓ RÉSULTATS
XI. LES SOUS-MODÈLES
Un véritable jumeau numérique peut être constitué de plusieurs modèles couplés.
Modèle climatique
Température, humidité, vent, rayonnement.
Modèle hydrologique
Pluie, ruissellement, infiltration, stockage.
Modèle thermique
Rayonnement, conduction, convection, évaporation.
Modèle pédologique
Eau du sol, température, carbone, nutriments.
Modèle végétal
Croissance, transpiration, phénologie.
Modèle écologique
Biodiversité et interactions.
Modèle énergétique
Énergie solaire, stockage, consommations.
Modèle humain
Usages, fréquentation, confort.
XII. LE MODÈLE DU BILAN ÉNERGÉTIQUE
Pour un écosystème, le rayonnement solaire constitue une entrée majeure.
Une formulation simplifiée du bilan énergétique de surface peut être représentée par : Rn=H+LE+G
où :
- Rn = rayonnement net ;
- H = flux de chaleur sensible ;
- LE = flux de chaleur latente lié notamment à l’évapotranspiration ;
- G = flux de chaleur vers ou depuis le sol.
Cette équation devient extrêmement intéressante pour comparer :
asphalte
VS
pelouse
VS
sol nu
VS
forêt
VS
mare.
XIII. LE MODÈLE HYDROLOGIQUE
Le système peut suivre les principaux compartiments :
PLUIE ↓ ┌──────────────┐ │ CANOPÉE │ └──────┬───────┘ ↓ SOL / LITIÈRE ↓ ┌──────────┴──────────┐ ↓ ↓ INFILTRATION RUISSELLEMENT ↓ ↓ STOCKAGE SOL MARE / BASSIN ↓ ↓ PERCOLATION ÉVAPORATION ↓ NAPPE
Le modèle permet alors d’étudier les conséquences d’un aménagement.
XIV. MODÉLISER UNE MARE
On peut introduire :
- surface ;
- profondeur ;
- volume ;
- alimentation ;
- pertes ;
- infiltration ;
- évaporation ;
- débordement.
Le volume peut être représenté par : Vt+1=Vt+P+R+I−E−Q
où :
- V = volume ;
- P = apports directs ;
- R = ruissellement entrant ;
- I = autres apports ;
- E = évaporation ;
- Q = sorties.
Le modèle peut alors simuler une succession de jours secs et pluvieux.
XV. MODÉLISER L’OMBRE
L’ombre n’est pas constante.
Elle dépend :
- latitude ;
- date ;
- heure ;
- hauteur du soleil ;
- orientation ;
- hauteur des bâtiments ;
- hauteur des arbres ;
- forme de la canopée.
On peut donc calculer une carte d’ombre :
08 h 12 h 18 h████ ██ ██████████ ███ ███████ ████ ███
Cette information devient extrêmement utile pour :
- positionner une terrasse ;
- choisir une plantation ;
- protéger un bâtiment ;
- créer une zone fraîche ;
- installer une culture.
XVI. MODÉLISER LA CROISSANCE DES ARBRES
Un arbre peut être représenté comme un objet dynamique.
À chaque année : Ht+1=Ht+ΔH Dt+1=Dt+ΔD
où :
- H = hauteur ;
- D = diamètre.
Mais la croissance dépend elle-même :
- de l’eau ;
- du rayonnement ;
- de la température ;
- du sol ;
- de l’espèce ;
- de l’âge ;
- du stress.
Le modèle devient donc : Croissance=f(climat,eau,sol,a^ge,espeˋce)
XVII. PRÉVOIR L’OMBRE DANS 30 ANS
C’est l’une des applications les plus intéressantes.
Aujourd’hui :
🌱 🌳 🌱
Dans 10 ans :
🌳 🌳🌳 🌳
Dans 30 ans :
🌳🌳🌳🌳🌳🌳🌳██████████████
Le jumeau numérique permettrait de simuler l’évolution de la canopée.
On peut alors éviter une erreur fréquente :
planter aujourd’hui sans réfléchir à l’espace que l’arbre occupera dans trente ans.
XVIII. MODÉLISER LA TEMPÉRATURE
La température d’un jardin n’est pas uniforme.
On peut construire : T(x,y,z,t)
où :
- x,y,z = position spatiale ;
- t = temps.
On obtient alors un champ thermique dynamique.
32° ───── 31° │ │ 29° ── 27°┘ │ 25° 🌳 │ 23° 💧
L’objectif est d’identifier :
- zones chaudes ;
- zones froides ;
- gradients ;
- puits de fraîcheur ;
- zones de confort.
XIX. MODÉLISER L’ÉVAPOTRANSPIRATION
L’évapotranspiration est l’un des mécanismes essentiels de la climatisation naturelle.
Elle dépend notamment :
- rayonnement ;
- température ;
- humidité ;
- vent ;
- disponibilité en eau ;
- végétation.
L’équation de Penman-Monteith peut être utilisée comme référence physique pour estimer l’évapotranspiration de référence.
Le modèle peut ensuite adapter cette estimation aux caractéristiques de la végétation.
XX. MODÉLISER LE CARBONE
Le système peut suivre plusieurs stocks :
ATMOSPHÈRE ↓VÉGÉTATION ↓LITIÈRE ↓SOL ↓MATIÈRE ORGANIQUE
On peut distinguer :
- biomasse aérienne ;
- biomasse racinaire ;
- bois mort ;
- litière ;
- carbone organique du sol.
Le bilan simplifié devient : ΔC=Entreˊes−Sorties
Mais il faut éviter de réduire la question du carbone à la seule croissance des arbres : la mortalité, la décomposition, les perturbations, la gestion et la durée de stockage sont essentielles.
XXI. MODÉLISER LA PRODUCTION
Dans un potager ou une ferme : Production=f(climat,sol,eau,varieˊteˊ,pratiques)
On peut alors comparer plusieurs scénarios :
Scénario A
Agriculture conventionnelle.
Scénario B
Paillage.
Scénario C
Sol vivant.
Scénario D
Agroforesterie.
Scénario E
Irrigation intelligente.
Le modèle peut comparer :
- rendement ;
- eau consommée ;
- énergie ;
- biomasse ;
- carbone ;
- risques.
XXII. LES SORTIES DU MODÈLE
Le modèle Omakëya™ peut produire plusieurs familles de résultats.
Climat
- température ;
- humidité ;
- vent ;
- rayonnement.
Eau
- consommation ;
- infiltration ;
- stockage ;
- ruissellement.
Végétation
- croissance ;
- biomasse ;
- production ;
- stress.
Carbone
- stockage ;
- émissions ;
- évolution du stock.
Spatial
- ombre ;
- zones fraîches ;
- zones humides ;
- corridors.
Écologie
- habitats ;
- diversité potentielle ;
- connectivité.
XXIII. LA SIMULATION PAR SCÉNARIOS
Le véritable intérêt du jumeau numérique apparaît lorsqu’on peut comparer plusieurs futurs.
Situation actuelle
S0
+ 20 arbres
S1
+ 20 arbres + mare
S2
+ arbres + mare + haies
S3
+ scénario climatique 2050
S4
+ scénario climatique 2100
S5
On peut ensuite comparer :
| Indicateur | S0 | S1 | S2 | S3 | S5 |
|---|---|---|---|---|---|
| Température maximale | |||||
| Eau disponible | |||||
| Ombre | |||||
| Biomasse | |||||
| Carbone | |||||
| Production | |||||
| Biodiversité |
Le modèle devient ainsi un outil d’aide à la décision.
XXIV. LE MODÈLE COMME « BANC D’ESSAI »
Traditionnellement, pour tester une conception, il faut parfois construire.
Avec un modèle :
on peut d’abord expérimenter virtuellement.
On peut tester :
- déplacer un arbre ;
- agrandir une mare ;
- modifier une haie ;
- changer une essence ;
- modifier une orientation ;
- ajouter une toiture végétalisée ;
- modifier une stratégie d’irrigation.
Puis seulement construire.
XXV. UNE APPROCHE « WHAT IF ? »
Le jumeau numérique devient une machine à questions.
Et si…
la température augmentait de 3 °C ?
la pluie estivale diminuait de 20 % ?
une sécheresse durait 45 jours ?
une canicule durait 15 jours ?
un arbre mourait ?
la mare s’asséchait ?
on ajoutait 500 m² de canopée ?
on supprimait 1 000 m² d’imperméabilisation ?
Chaque hypothèse devient un scénario calculable.
XXVI. CALIBRER LE MODÈLE
Un modèle n’est pas automatiquement fiable parce qu’il est complexe.
Il doit être confronté au réel.
Le principe est :
MODÈLE ↓PRÉDICTION ↓MESURE RÉELLE ↓COMPARAISON ↓ERREUR ↓CALIBRATION ↓NOUVEAU MODÈLE
On peut définir une erreur : ei=Ymesureˊ,i−Ymodeˋle,i
Puis utiliser différents indicateurs statistiques selon l’application :
- biais moyen ;
- MAE ;
- RMSE ;
- coefficient de détermination R2 ;
- NSE pour certains modèles hydrologiques.
XXVII. LE MODÈLE DOIT CONSERVER SON INCERTITUDE
C’est un principe scientifique essentiel.
Une simulation ne fournit pas nécessairement :
« La température sera de 28,4 °C. »
Elle devrait parfois fournir :
« Le modèle estime une température de 28,4 °C avec une incertitude de ± X °C selon les hypothèses. »
Cette distinction devient fondamentale lorsqu’on projette :
- 2050 ;
- 2100 ;
Plus l’horizon augmente, plus les incertitudes et scénarios doivent être explicitement représentés.
XXVIII. L’IA ENTRE EN SCÈNE
L’IA peut intervenir à plusieurs niveaux.
1. Détection
Identifier automatiquement :
- arbres ;
- maladies ;
- zones sèches ;
- surfaces imperméables.
2. Prévision
Prédire :
- besoins en eau ;
- croissance ;
- risques ;
- températures.
3. Optimisation
Rechercher :
- meilleur emplacement des arbres ;
- meilleure stratégie d’irrigation ;
- meilleure combinaison végétale.
4. Apprentissage
Comparer : Preˊvision↔Observation
puis améliorer progressivement le modèle.
XXIX. MODÈLE PHYSIQUE + IA
La Vision Omakëya™ peut privilégier une architecture hybride.
PHYSIQUE + IA ↓ MODÈLE HYBRIDE ↓ PRÉDICTION
La physique apporte :
- conservation de l’énergie ;
- conservation de l’eau ;
- lois hydrauliques ;
- physiologie.
L’IA apporte :
- reconnaissance de motifs ;
- apprentissage ;
- optimisation ;
- prédiction statistique.
L’un ne remplace pas nécessairement l’autre.
XXX. LE JUMEAU NUMÉRIQUE OMAKËYA™
On peut finalement définir le concept ainsi :
Un jumeau numérique Omakëya™ est une représentation numérique dynamique d’un écosystème réel, alimentée par des observations et capable de simuler son fonctionnement, son évolution et différents scénarios d’aménagement ou de changement climatique.
Son architecture pourrait être :
🌍 CLIMAT ↓ ┌─────────────────────────┐ │ DONNÉES RÉELLES │ │ │ │ Stations • IoT • Drone │ │ Satellite • LiDAR • SIG │ └────────────┬────────────┘ ↓ BASE DE DONNÉES ↓ MODÈLE NUMÉRIQUE ↓ ┌─────────────┼─────────────┐ ↓ ↓ ↓ CLIMAT EAU VÉGÉTATION ↓ ↓ ↓ └─────────────┼─────────────┘ ↓ MODÈLE GLOBAL ↓ IA ↓ SIMULATIONS ↓ ┌──────────┴──────────┐ ↓ ↓ PRÉVISION OPTIMISATION ↓ ↓ └──────────┬──────────┘ ↓ DÉCISION ↓ SITE RÉEL
XXXI. VERS LE « BIM DU VIVANT »
Il existe une analogie particulièrement intéressante avec le bâtiment.
Le BIM permet de représenter numériquement :
- géométrie ;
- matériaux ;
- équipements ;
- réseaux ;
- propriétés ;
- maintenance.
L’ingénierie des écosystèmes pourrait développer une logique comparable :
un BIM du vivant.
Mais le vivant possède une différence fondamentale :
il grandit, se reproduit, vieillit, meurt et s’adapte.
Le modèle doit donc être temporel et biologique.
XXXII. LE JARDIN COMME SYSTÈME DYNAMIQUE
Un jardin n’est jamais terminé.
À t0 :
terrain+jeunes plantations
À t10 :
arbres+haies+sol vivant+biodiversité
À t30 :
canopée+microclimats+stocks de carbone+nouveaux habitats
À t50 :
écosystème mature
Le modèle doit donc intégrer : Eˊtatt+1=f(Eˊtatt,climat,gestion,perturbations)
C’est cette dimension temporelle qui distingue profondément l’ingénierie des écosystèmes d’une simple conception paysagère.
XXXIII. LE JUMEAU NUMÉRIQUE SUR 100 ANS
Une conception Omakëya™ pourrait être simulée selon plusieurs horizons :
| Horizon | Question principale |
|---|---|
| Aujourd’hui | fonctionnement initial |
| 1 an | installation |
| 5 ans | établissement |
| 10 ans | développement |
| 20 ans | transformation du microclimat |
| 50 ans | maturité partielle |
| 100 ans | trajectoire écologique |
Le projet n’est donc plus seulement :
« Que vais-je planter cette année ? »
mais :
« Quel écosystème suis-je en train de construire pour les générations futures ? »
XXXIV. LA BOUCLE OMAKËYA™
La méthode peut finalement être prolongée :
OBSERVATION ↓MESURE ↓MODÈLE ↓SIMULATION ↓CONCEPTION ↓RÉALISATION ↓MESURE ↓CALIBRATION ↓APPRENTISSAGE ↓OPTIMISATION ↓ÉVOLUTION ↺
Le système apprend de son propre fonctionnement.
XXXV. CONSTRUIRE AVANT DE CONSTRUIRE
La modélisation numérique ouvre une nouvelle étape dans l’ingénierie des écosystèmes.
Hier, on dessinait principalement un jardin.
Aujourd’hui, on peut :
le mesurer.
Puis :
le cartographier.
Puis :
le modéliser.
Puis :
le simuler.
Puis :
le construire.
Puis :
le mesurer à nouveau.
Et enfin :
faire évoluer son modèle avec les données réelles.
C’est là que le concept de jumeau numérique Omakëya™ prend tout son sens.
Le jardin physique devient le système réel.
Le modèle numérique devient son laboratoire virtuel.
Les capteurs deviennent ses organes de perception.
Les modèles physiques deviennent son moteur de simulation.
L’IA devient son outil d’apprentissage et d’optimisation.
L’objectif ultime n’est donc pas de créer une copie numérique parfaite de la nature.
Il est beaucoup plus intéressant :
comprendre suffisamment le fonctionnement d’un écosystème pour pouvoir concevoir son avenir sans avancer à l’aveugle.
Et c’est probablement l’une des évolutions majeures de l’agroclimatologie du XXIᵉ siècle :
passer du paysage que l’on dessine au paysage que l’on peut mesurer, simuler, prévoir et faire évoluer.
- TOME « SUPP » AGROCLIMATOLOGIE : pour aller plus loin …
- TOME 15 AGROCLIMATOLOGIE : Le Grand Traité de l’Agroclimatologie
- TOME 14 AGROCLIMATOLOGIE : Économie, Gouvernance et Transition Écologique
- TOME 13 AGROCLIMATOLOGIE ! Les Retours d’Expérience
- TOME 12 AGROCLIMATOLOGIE : Mesurer, Diagnostiquer et Piloter les Écosystèmes
- TOME 11 AGROCLIMATOLOGIE ; Les Territoires Résilients
- TOME 10 AGROCLIMATOLOGIE : Modélisation, Simulation et Intelligence Artificielle
- TOME 9 AGROCLIMATOLOGIE : Concevoir les Jardins, Vergers et Fermes Résilients
- TOME 8 AGROCLIMATOLOGIE : Les Plantes du Climat de Demain
- TOME 7 AGROCLIMATOLOGIE : Les Sols Vivants et l’Hydrologie Régénérative
- AGROCLIMATOLOGIE : TOME 6 – Les applications : mise en œuvre de la méthode Omakëya™ à toutes les échelles, du balcon au territoire.
- AGROCLIMATOLOGIE : TOME 5 – L’Ingénierie des Écosystèmes
- AGROCLIMATOLOGIE : TOME 4 – Les Fondements Scientifiques de l’Agroclimatologie (un peu plus loin !)
- AGROCLIMATOLOGIE : TOME 3 – Les Applications de la Vision Omakëya™
- AGROCLIMATOLOGIE : TOME 2 – L’Ingénierie des Écosystèmes Résilients
- AGROCLIMATOLOGIE : TOME 1 – Les fondements scientifiques (initial)
- AGROCLIMATOLOGIE : De la biologie des sols à l’intelligence artificielle, comprendre, concevoir et faire évoluer les jardins, vergers, fermes et paysages capables de résister au climat du futur.