Étude de 50 modèles basés sur la température pour estimer l’évapotranspiration potentielle (ETP) dans une région semi-aride

Pourquoi la perte d’eau vers l’air est importante

Dans les régions agricoles sèches, chaque goutte compte. Pour autant, les cultures perdent silencieusement d’importantes quantités d’eau vers l’air par un processus combiné d’évaporation du sol et de transpiration des feuilles. Connaître la vitesse de cette perte — appelée évapotranspiration potentielle — est crucial pour décider quand et combien irriguer. L’étude résumée ici pose une question simple mais cruciale pour les zones semi-arides de l’Inde : les agriculteurs et les planificateurs peuvent-ils estimer de façon fiable cette perte d’eau en n’utilisant que des relevés de température et d’humidité basiques, au lieu d’instruments météorologiques coûteux et exigeant beaucoup de données ?

Mesurer la soif dans un paysage sec

Les chercheurs se sont concentrés sur le taluk de Lalgudi au Tamil Nadu, une région semi-aride aux étés chauds, vents modestes et humidité relativement faible. Sur dix ans, de 2005 à 2014, ils ont collecté les données météorologiques de routine d’un observatoire d’un collège agricole — températures maximale et minimale, humidité, ensoleillement, vitesse du vent et précipitations. À partir de ces relevés, ils ont d’abord calculé une mesure de référence de la demande en eau des cultures avec une formule détaillée recommandée par l’Organisation des Nations unies pour l’alimentation et l’agriculture, connue sous le nom de FAO56 Penman–Monteith. Cette méthode est largement considérée comme la référence, mais elle nécessite de nombreux paramètres météorologiques souvent absents dans les stations rurales.

Mettre 50 raccourcis à l’épreuve

Pour trouver des alternatives plus simples, l’équipe a rassemblé 50 raccourcis publiés, ou modèles empiriques, qui estiment l’évapotranspiration potentielle en s’appuyant majoritairement sur la température et, dans certains cas, sur l’humidité. Trente-sept modèles reposaient uniquement sur la température, tandis que treize incluaient également des termes liés à l’humidité. Tous ont été recréés dans un environnement informatique cohérent et alimentés avec les mêmes données météorologiques journalières. Les scientifiques ont ensuite comparé la sortie de chaque modèle à la référence, vérifiant non seulement la concordance jour par jour, mais aussi si les modèles capturaient le schéma saisonnier global et la demande moyenne d’eau à long terme.

Évaluer les gagnants et les perdants

Plutôt que de juger sur un seul indicateur, l’étude a utilisé plusieurs critères complémentaires. Ceux-ci incluaient la fidélité de chaque modèle au banc d’essai, l’ampleur de son erreur typique, s’il avait tendance à surestimer ou sous-estimer systématiquement la demande en eau, et la comparaison de sa moyenne à long terme avec la référence. Pour combiner ces mesures équitablement, les auteurs ont créé un indice de classement standardisé qui normalise la performance entre 0 et 1. Quelques modèles se sont distingués : celui proposé par Althoff et collègues, ainsi que des versions de Pereira et Pruitt et de Samani, ont offert le meilleur équilibre entre précision et simplicité. Ils ont suivi la montée et la baisse de la demande saisonnière dans le climat semi-aride tout en maintenant des erreurs faibles et des totaux à long terme proches de la référence.

Limites de l’humidité et des anciennes règles empiriques

Tous les raccourcis n’ont pas bien fonctionné. Certaines formules traditionnelles, longtemps utilisées dans la planification de l’irrigation, ont soit surestimé les besoins en eau — risquant un gaspillage d’eau et d’énergie — soit les ont sous-estimés, ce qui pourrait laisser les cultures stressées. De manière surprenante, les modèles intégrant l’humidité n’ont pas systématiquement surpassé les approches basées uniquement sur la température. Dans cette région sèche en particulier, l’humidité de l’air varie moins que la température et l’ensoleillement, si bien que les équations axées sur l’humidité ont parfois mal interprété les véritables facteurs déterminants de la perte d’eau. L’étude a également montré que plusieurs méthodes développées pour d’autres climats, comme les zones fraîches ou très humides, ont eu du mal à être appliquées directement aux conditions chaudes et semi-arides du sud de l’Inde sans ajustement local.

Ce que cela signifie pour les agriculteurs et les planificateurs

Pour ceux qui gèrent l’eau dans des régions semi-arides et pauvres en données, le message est à la fois pratique et encourageant. Les travaux montrent que des formules soigneusement choisies, basées sur la température, peuvent remplacer des méthodes plus complexes lorsque seuls des enregistrements météorologiques simples sont disponibles. En particulier, les modèles d’Althoff, Pereira et Pruitt, et Samani se révèlent de bons candidats pour guider la programmation d’irrigation et la budgétisation de l’eau à long terme dans cette partie de l’Inde. Dans le même temps, l’étude met en garde contre l’application aveugle d’une « règle empirique » quelconque partout. Des tests locaux et, si possible, des ajustements restent essentiels. En regardant vers l’avenir, les auteurs soutiennent que combiner la température avec d’autres facteurs comme l’ensoleillement, le vent, et même des outils d’apprentissage automatique pourrait encore affiner les estimations, aidant l’agriculture des terres arides à tirer le meilleur parti de ressources en eau limitées.

Citation: Ramachandran, J., Rashwin, A.A., Arunadevi, K. et al. Investigation of 50 temperature-based models for estimating potential evapotranspiration (PET) in a semi-arid region. Sci Rep 16, 7879 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-35472-y

Mots-clés: évapotranspiration, irrigation, agriculture semi-aride, données climatiques, gestion de l’eau