Architecture générale

MAELIA est basée sur les technologies suivantes:

• une application de saisie des connaissances expertes;
• un système d'information géographique à haute résolution spatiale;
• un système multi-agent;
• une chaîne de modèles dynamiques des activités humaines et processus écologiques;
• un calculateur pour l'évaluation multicritères et la synthèse des données du terrain.

Technologie de l’intelligence artificielle, les systèmes multi-agents permettent de représenter le comportement autonome d’agents humains et non-humains et ainsi simuler les interactions homme-environnement et les processus émergeant de celles-ci, tel que le débit des cours d’eau. Le SIG permet de représenter finement la structure des territoires agricoles : quel sol et climat pour quel système de culture, dans quelle exploitation, connecté avec quelle(s) ressource(s) en eau ? Les modèles couplés permettent de simuler au pas de temps journalier les dynamiques des activités humaines et écologiques. Pour cela, la chaine de modèle intègre différents modèles comme le modèle de culture AqYield (UMR AGIR), une adaptation du modèle hydrologique SWAT (USDA), un modèle original de comportement d’agriculteur et des modèles originaux de comportement de gestionnaires de barrages et des restrictions d’usage de l’eau (UMR AGIR) ou un modèle de filière de production, transformation et recyclage des biomasses (UP-UT-UC, UR Recyclages & Risques).

MAELIA fonctionne de manière modulaire de manière à activer uniquement les modules requis pour répondre à la question de recherche. Des projets permettent d'étendre les fonctionnalités en intégrant ou couplant de nouveaux modèles (d'élevage, de forêt, de bioraffineries).

Les principaux indicateurs évalués sont relatifs aux cycles de l’eau, de l’azote et du carbone, à la qualité physique et biologique des sols, aux marges semi-nette et à la nature et aux quantités de travail, de l’échelle de la parcelle à celle du territoire. MAELIA permet à la fois d’évaluer le niveau moyen de ces indicateurs sur une période pluriannuelle mais aussi d’analyser leur dynamique et donc d’évaluer la résilience/vulnérabilité de ces performances face à la variabilité du climat (passé ou futur), des prix et/ou des politiques agricoles et environnementales.

La chaîne des modèles et le système multi-agent sont intégrés ensemble au sein de la plateforme Gama.