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Le fonctionnement de la photosynthèse est un excellent indicateur de l'état sain ou stressé d'un végétal. Ici  la mesure est effectuée sur une feuille. L'appareil (Fluorimètre Walz) envoie une lumière de saturation sur les pigments photosynthétiques, et mesure en contrepartie l'énergie ré-émise par fluorescence. Plus celle-ci est importante, moins la feuille est capable d'absorber et d'utiliser l'énergie solaire, ce qui est un signe de stress.. © © INRA, MAITRE Christophe

Adaptation des productions végétales

Action Internationale AgMIP-F - Projet d’Intercomparaison et d’amélioration des modèles de simulation de cultures. France.

Le changement climatique a et aura des impacts considérables sur les rendements, la localisation des cultures à l’échelle du globe et la sécurité alimentaire mondiale. La qualité de l’évaluation de ces impacts conditionne nos marges de manœuvre pour adapter l’agriculture. Une approche globale consiste à mobiliser un ensemble de modèles de production pour évaluer l’incertitude des projections de rendement chez les principales cultures sur l’ensemble des régions du globe et fournir aux économistes des amplitudes de production plausibles permettant d’anticiper divers scénarios de disponibilité des denrées pour les populations.

Mis à jour le 17/04/2015
Publié le 08/10/2014

Il s'agit d'une vaste opération de modélisation internationale initiée par les collègues Américains, se voulant analogue aux opérations de modélisation climatique, c'est-à-dire par une approche ensembliste permettant d’estimer une incertitude autour des projections de productivité à insérer dans les modèles économiques globaux qui prédisent la capacité de l'agriculture à nourrir le monde de demain. Le programme AGMIP implique des modèles américains et australiens (DSSAT, APSIM, CropSyst) mais aussi quelques modèles européens dont le modèle STICS développé à l’INRA. Le projet est organisé autour de 3 groupes de travail disciplinaires (climatologues, agronomes et économistes), chacun avec leurs modèles dédiés, mais c'est surtout au niveau des modèles de simulation de cultures qu'est attendue la diversité des approches pour estimer l'incertitude sur les productivités. Les 3 types de modèles doivent pouvoir se combiner en termes d'échelle, ce qui nécessite une approche locale entre climat et culture puis une intégration entre production agricole locale et économie (échelle globale).

Identité AgMIP. © Inra, AgMIP
Identité AgMIP © Inra, AgMIP

Méthode

Un premier groupe de travaux consiste à simuler le rendement de chaque culture, sur des séries de trente ans sous climat actuel et modifié dans une gamme excédent celle projetée par les climatologues (accroissement de la température entre + 3 et +9°C ; doublement de la concentration en CO2 atmosphérique ; diminution des précipitations de 30 %). Les mêmes données d’entrée (climat, sol, techniques culturales) sont traitées avec des outils de simulations différents, chacun dans une des équipes de modélisation participantes.

Les équipes INRA d’Avignon, Toulouse et Clermont Ferrand participent avec STICS et Sirius Blé. Les résultats de simulation sont ensuite analysés en commun sur la base d’une synthèse réalisée par une équipe particulière.

Outre sa contribution à l’ensemble des cultures, l’INRA a en charge la synthèse du travail sur le maïs. Pour améliorer le partage des données entre équipes internationales, un travail informatique confié à l’INRA contribue à la mise en place de traduction des formats entre modèles et à la constitution d’une base de données commune au projet.

Une approche méthodologique originale de l’analyse statistique de ces résultats est développée sous la responsabilité à l’INRA de Toulouse et Grignon.

Fait marquant

La contribution à ce projet a d’abord pris la forme de la participation à la simulation du maïs, du blé et du riz grâce au modèle STICS. C’est aussi une équipe INRA qui coordonne le travail sur les prairies permanentes et la production animale.

Les équipes INRA ont également pris le leadership pour l’analyse statistique des incertitudes résultant de l’utilisation de plusieurs modèles pour évaluer les variables de production agronomique (usages de l’eau, du rayonnement solaire, rendements…). Un résultat particulièrement important est qu’au-delà d’un nombre minimum de modèles, leur moyenne sur un ensemble de sites est plus réaliste que le résultat de n’importe quel modèle individuel.

Les équipes INRA contribuent enfin à l’amélioration des modèles sur deux fronts :

  •   Meilleure prise en compte des effets des températures extrêmes dans les grandes fonctions de production végétale
  •   Amélioration de la simulation des variations de qualité des denrées (apport de protéines) en fonction du climat et des conditions de culture.

En savoir plus: http://www.agmip.org/

Présentation et poster présenté lors de la conférence Climate Smart Agriculture à Montpellier (Mars 2015):  Présentation AgMIP - CSA2015 et Poster AgMIP - CSA2015

Contact(s)
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Département(s) associé(s) :
Environnement et agronomie