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The rock bed heating system is a more cost-effective concept for storing thermal energy use in greenhouses at night during the cold winter season. This system is considered an environmentally friendly solution compared to conventional heating systems that rely on fossil fuels. Despite the abundance of research on thermal energy-based heating systems, only limited work on climate modeling in greenhouses using rock bed heat storage systems has been reported. To fill this research gap, this study aims to simulate the microclimate in a greenhouse equipped with a rock bed heating system using computational fluid dynamics (CFD) models. User-defined functions have been implemented to account for the interactions between the plants and the air within the greenhouse. Crop rows and rock bed blocks have been considered as porous media with their dynamic and thermal proprieties. The model’s accuracy was approved by comparing simulated and experimental climate parameter data from the greenhouse. The model’s ability to predict temperature, humidity, and air velocity fields in the greenhouse as well as in the rock bed system during both phases of energy storage and restitution was demonstrated. The thermal, dynamic, and hygric fields were accurately replicated with this numerical model. The growing zone had a vertical temperature gradient between the ground and the greenhouse roof, as well as high humidity. The distribution of temperature fields along the rock bed blocks showed a significant temperature gradient between the air inlet and outlet in the blocks during the two phases of heat storage and restitution. As a result, the model could be useful for sensitivity studies to improve the performance of this thermal storage heating system.

En horticulture moderne, l’utilisation des modèles de croissance des plantes est très importante. En raison de la complexité des facteurs et leurs interactions, notre niveau d’analyse et de prise de décision s’améliorent progressivement en fonction de la qualité du modèle et de son calibrage avec les conditions locales. Dans la région d’Agadir, les producteurs de tomate se basent sur leur expérience pour prendre les décisions sur l’exploitation et généralement la composante qualité de l’environnement reste le point noir de cette approche. Dans notre étude, nous avons essayé d’exploiter un modèle classique de la production de la biomasse des plantes et d’introduire d’autres équations physiques pour améliorer le rendement du modèle développé et traduire relativement la réalité du terrain. Les résultats ont montré que les modèles élaborés simulent correctement l’accumulation de biomasse chez la tomate conduite sous serre Monochapelle. Cependant, leur efficience a été améliorée par l’introduction de facteurs climatiques clés intervenant dans l’amélioration de l’environnement de la serre. Ainsi, en périodes climatiques défavorables pour la croissance de plantes (périodes estivale et hivernale), les serristes peuvent se baser sur les données du rayonnement net pour simuler l’accumulation de la biomasse et avoir une estimation des pertes de production et des dépenses y affectées. De même, l’exploitation des modèles de prévention contre les bio-agresseurs sous serre est un autre moyen d’alimenter les modèles testés afin de développer un modèle global plus robuste et qui intègre un maximum de données nécessaires pour produire des informations de prise de décision pour s’inscrire dans une logique de gestion d’une production horticole raisonnée et durable. Mots clés: Modèle de biomasse, environnement de la serre, production durable, dépenses, bio-agresseurs, tomate.