This second edition of Working with Dynamic Crop Models is meant for self-learning by researchers or for use in graduate level courses devoted to methods for working with dynamic models in crop, agricultural, and related sciences. Each chapter focuses on a particular topic and includes an introduction, a detailed explanation of the available methods, applications of the methods to one or two simple models that are followed throughout the book, real-life examples of the methods from literature, and finally a section detailing implementation of the methods using the R programming language. The consistent use of R makes this book immediately and directly applicable to scientists seeking to develop models quickly and effectively, and the selected examples ensure broad appeal to scientists in various disciplines. - 50% new content – 100% reviewed and updated - Clearly explains practical application of the methods presented, including R language examples - Presents real-life examples of core crop modeling methods, and ones that are translatable to dynamic system models in other fields

This book has been designed as a methodological guide and shows the interests and limitations of different statistical methods to analyze data from experimental networks and to perform meta-analyses. It is intended for engineers, students and researchers involved in data analysis in agronomy and environmental science.

This book aims at making a large range of relevant mathematical and statistical methods accessible to crop modelers. Each methodology chapter starts from basic principles and simple applications and builds gradually to state-of-the-art methods. Crop models are used as examples, and practical advice on applying the methods to crop models is given. Working with Dynamic Crop Models is an essential learning and reference resource for students and researchers who want to understand and apply rigorous methods to crop models. This book will also be of value for other fields which use dynamic models of complex systems.

La quatrième de couverture indique : " Afin d'aborder les grands enjeux liés au changement climatique et à la gestion durable de ressources naturelles ou exploitées, des modèles sont développés par les chercheurs en agronomie, écologie, environnement, halieutique, gestion de l'eau, océanographie, etc. Ces modèles intègrent de plus en plus la prise en compte de dynamiques et de processus liés à des systèmes complexes. Pour explorer leurs propriétés et juger de leur pertinence pour assister la décision, il est nécessaire de faire appel à des méthodes d'analyse et d'exploration adaptées. Il est alors souvent fait référence à une grande classe de méthodes, les analyses de sensibilité globales. Forts de leur expérience dans l'organisation d'écoles-chercheurs, les auteurs de cet ouvrage, membres pour la plupart du réseau de recherche interinstitutionnel Mexico (Méthodes pour l'exploration informatique de modèles complexes), ont souhaité transférer par cet ouvrage leur vision globale des différentes méthodes d'analyse de sensibilité et d'exploration et certaines règles d'analyse des modèles développés. Ce livre s'adresse aux modélisateurs et utilisateurs de modèles qui souhaitent acquérir ou consolider leur maîtrise des méthodes d'analyse et d'exploration de modèles par simulation."

Cet ouvrage constitue un manuel pratique qui s'adresse aux ingénieurs, scientifiques et étudiants travaillant sur les risques agro-environnementaux. Il constitue une bonne introduction aux principaux types de modèle et aux principales méthodes statistiques utiles pour l’analyse de ces risques. L’utilisation de chaque méthode est illustrée par une ou plusieurs applications traitant de problèmes concrets (pollution de l’eau par les nitrates, invasion par des espèces nuisibles, flux de gènes d’une culture OGM vers une culture non OGM etc.). Les programmes informatiques utilisés pour développer les modèles et appliquer les méthodes statistiques sont présentés et commentés en détail. Ils ont tous été réalisés avec des logiciels libres facilement téléchargeables (type R).

L’analyse de données joue un rôle croissant dans la recherche agronomique, dans l’expertise scientifique et dans les études prospectives. Cet ouvrage, conçu comme un guide méthodologique, présente les intérêts et les limites de différentes méthodes statistiques permettant d’analyser des données agronomiques issues de réseaux expérimentaux et de réaliser des méta-analyses.