Mortalité des méristèmes et ramifications avec retard

Dans un deuxième temps, il s’agit en effet de définir plus finement l’architecture de l’arbre. Pour la prise en compte de ce nouveau phénomène biologique qui lui-même explique, au niveau du méristème, les phénomènes observables d’avortement ou d’élagage naturel de certains rameaux dans l’architecture, de Reffye procède de la même manière que précédemment. Il recourt à des processus stochastiques en définissant une mortalité et une viabilité pour les méristèmes. Il est à remarquer que la viabilité ne coïncide pas avec l’activité. Il lui faut donc procéder à des calculs algébriques de composition de probabilités assez longs pour arriver à exprimer analytiquement l’espérance de la taille d’une tige et sa variance. À ce stade-là, de Reffye réitère sa méthode de validation théorique de la simulation puisqu’il dispose des formules analytiques. Il nous livre ainsi l’organigramme du sous-programme de simulation de la croissance d’un méristème d’activité et de viabilité données. Le programme procède toujours méristème par méristème. Il est conçu pour faire d’abord le test probabiliste (par une méthode de Monte-Carlo) de la viabilité pour le méristème en question ; et si ce test est positif, il fait alors le test probabiliste de l’activité de croissance. C’est ainsi que les deux phénomènes sont aisément intriqués dans le nouveau sous-programme, sans les complications mathématiques des formules analytiques : le traitement de leur intrication peut être séquentiel car le programme simule l’historicité du phénomène complexe au niveau du destin individuel d’un méristème. Il simule un passage du temps pas à pas à cette échelle où précisément l’intrication de ces phénomènes biologiques peut être traitée comme une succession élémentaire.

De Reffye nous présente alors les valeurs simulées par ce nouveau sous-programme en regard des valeurs qui ont été calculées selon les formules « théoriques » de manière à confirmer la bonne aptitude du sous-programme à simuler numériquement l’avortement ou l’élagage naturel. Il effectue ensuite le calibrage de ce modèle de simulation numérique sur des clones de caféier particulièrement bien mesurés et suivis ; ce qui n’est pas le cas pour tous. Le nombre des mesures nécessaires, ou plutôt le nombre de tiges qu’il faut décompter sur différents arbres d’un même clone s’élève en effet parfois à près de 2000 ¹⁷⁸² . Il réutilise enfin son module de « représentation graphique » des profils grossiers, en y incorporant le nouveau sous-programme simulant la viabilité intriquée avec l’activité, de manière à évaluer qualitativement la prise en compte du phénomène d’élagage. D’après ses tableaux de mesure et ses valeurs simulées, de Reffye en conclut avec satisfaction qu’« on obtient alors des ‘caféiers aléatoires’ qui ont le même comportement que celui observé en champ » ¹⁷⁸³ .

Il reste cependant encore un phénomène biologique qui n’est pas pris en compte et qui peut affecter l’architecture de l’arbre à un moment donné de son histoire. Il s’agit de l’éventuelle dormance affectant les bourgeons axillaires, autrement dit les bourgeons donnant naissance aux axes latéraux. Un bourgeon axillaire formé lors de la création d’un entre-nœud de la tige peut ne fonctionner que quelque temps plus tard, avec un certain retard. De Reffye introduit alors la notion de « probabilité de fonctionnement ». Dans l’organigramme du nouveau sous-programme valant plus spécifiquement pour les bourgeons axillaires, un test de dormance est donc inséré. Il est fait préalablement au test d’activité. Là encore, on peut comparer valeurs simulées et valeurs théoriques pour une population de rameaux.