(DevMP est le thème 14 d'AMAP pour le quadriennal 2015-2019, rattaché à l'Axe Modélisation et au champ transerval MAIA)

Pour le contrat quinquénnal 2015-2019, AMAP est organisé en 3 équipes : Individu, Taxon et Communauté, un champ transversal MAIA (Mathématique et Informatique Appliquée) et 15 thèmes scientifiques, ces derniers étant la maille de l'animation scientifique. Cette page est celle du thème 14 - DevMP, hébergée sur le site AMAPstudio par commodité.

Animateurs : Sébastien Griffon (70%), François de Coligny (70%) Participants : Jean-François Barczi (30%), Jean Dauzat (30%), Hervé Rey (40%), Marc Jaeger (30%), Philippe Verley (30%), Nicolas Beudez (100%)

Note : Sébastien Griffon a quitté AMAP fin 2017

Objectif : Développer des logiciels de recherche fédérateurs pour répondre efficacement aux demandes des chercheurs dans le domaine de la modélisation des plantes en mettant en œuvre des approches plus génériques dans un contexte de mutualisation et d'intégration.

• Fiche descriptive du thème 14 (aout 2013)
• Le thème 14 sur le site web AMAP

• Réunion Thème 14 DEVMP du 16 mai 2018 - Préparation bilan du thème 2018
• Réunion Thème 14 du 30 juin 2017
• Demi-journée Axe Modélisation du monde végétal - présentation DevMP, 1er juillet 2016
• Réunion Thème 14 DevMP du 29 juin 2016
• Réunion Thème 14 du 6 juillet 2015

• Réunion MAIA - 31 janvier 2018
• Réunion MAIA - 6 juillet 2017
• Réunion MAIA - 14 dec 2016
• Réunion MAIA - 27 nov 2015
• Réunion MAIA - 3 juillet 2015
• Organigramme MAIA (fev 2016)
• Champ transversal MAIA

Dauzat J, Antin C, Heurtebize J, Lavalley C., Vincent G., 2016. How much commercial timber in your plot, how much carbon sequestrated in the trees, how much light available for undercrops? Terrestrial LiDAR is the right technology for addressing these questions. Abstract number 71. In: 3rd European AGROFORESTRY Conference 2016. Gosme Marie (ed.). Montpellier: Montpellier SupAgro, 120-123.

Perez R, Pallas B, Le Moguédec G, Rey H, Griffon S, Caliman JP, Costes E and Dauzat J. 2016. Integrating mixed-effect models into an architectural plant model to simulate inter- and intra-progeny variability: a case study on oil palm (Elaeis guineensis Jacq.). Journal of Experimental Botany. doi:10.1093/jxb/erw203

Power H., Auger I., 2016. Modélisation de la croissance forestière à la Direction de la recherche forestière. Poster. Ministère des Forêts, de la Faune et des Parcs du Québec.

Alloing-Séguier, Martinand-Mari, Barczi, Lihoreau, 2016. Linking 2D Observations to 3D Modeling of Enamel Microstructure – a New Integrative Framework Applied to Hippopotamoidea Evolutionary History. Journal of Mammalian Evolution (doi:10.​1007/​s10914-016-9331-3)

Charles-Dominique, Barczi, Le Roux, Chamaillé-Jammes. 2016. Effects of tree architecture on browsing herbivores. Savanna Modelling, chapitre modelisation/simulation of herbivory

Perez R, Dauzat J, Pallas B, Le Moguédec G, Griffon S, Caliman JP, Costes E. 2016. Toward a functional-structural model of oil palm: evaluation of genetic differences between progenies for architecture and radiation interception efficiency. In: Sustainable palm oil and climate change: The way forward through mitigation and adaptation. WWF, CIRAD, Smart agribusiness and food. Bali : ICOPE, 1 poster

Nock CA, Lecigne B, Taugourdeau O, Greene DF, Dauzat J, Delagrange S, and Messier C. 2016. Linking ice accretion and crown structure: towards a model of the effect of freezing rain on tree canopies. Ann Bot 117 (7): 1163-1173 doi:10.1093/aob/mcw059

Pimont F., Parsons R., Rigolot E., de Coligny F., Dupuy, J.-L., Dreyfus P., Linn R., 2016. Modeling fuels and fire effects in 3D : model description and applications. Environmental Modelling and Software 80, 225-244. link

Perez R, Pallas B, Griffon S, Caliman JP, Rey H, Dauzat J, Le Moguédec G and Costes. June 2015. Modelling inter and intra progeny variability of oil palm architecture in: X International Symposium on Modelling in Fruit Research and Orchard Management ; to be published in Acta Horticulturae

Antin, C., Grau, E., Vincent, G., Durrieu, S., Jourdan, M., Barczi, J.-F., Caraglio, Y., Griffon, S. & Pélissier, R. 2015. From leave scale to tree scale: which structural parameters influence a simulated full-waveform large-footprint LiDAR signal? Pp. 110-112 In Durrieu, S. & Véga, C. (Eds.) Proceedings of Silvilaser 2015, IRSTEA and IGN, France.

Rakocevic M, Matsunaga F.T., Novaes M.P., Oyamada R.S., Scholz dos Santos, Griffon S, Dauzat J, Costes E. 2015. How density and planting pattern affect coffee plant structure and berry distribution in first production year? In: Proceedings of the 25th International Conference on Coffee Science. ASIC. Paris: ASIC, 42-46. ISBN 978-2-900212-24-0 Pélissier, R. & Goreaud, F., 2015 ads package for R: A fast unbiased implementation of the K-function family for studying spatial point patterns in irregular-shaped sampling windows. Journal of Statistical Software, 63(6): 1-18.

Courbaud B., Lafond V., Lagarrigues G., Vieilledent G., Cordonnier T., Jabot F., de Coligny F., 2015. Applying ecological model evaludation: Lessons learned with the forest dynamics model Samsara2. Ecological Modelling, 314: 1-14, link