Développement d'approches précises et fiables pour estimer la NPP dans les systèmes agricoles pour un large éventail de scénarios biophysiques possibles et dans un contexte de changement climatique

Developing accurate and reliable approaches to estimate NPP in agricultural systems for a wide range of biophysically possible scenarios in a context of climate change

• Auteur / Autrice : Ludovic Harter
• Direction : Jean-Christophe Lata
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences écologiques et agronomiques
• Date : Inscription en doctorat le 02/10/2023
• Etablissement(s) : Sorbonne université
• Ecole(s) doctorale(s) : Sciences de la nature et de l'Homme : évolution et écologie
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut d'Ecologie et des Sciences de l'Environnement de Paris

Mots clés

Mots clés libres

Systèmes agro-alimentaire

Azote

Carbone

Systèmes de cultures

Changement climatique

Agro-food system

Nitrogen

Carbon

Cropping system

Climate change

Résumé

L'approche GRAFS (Generalized Representation of Agro-Food Systems) permet de décrire les flux d'azote (N), de phosphore (P) et de carbone (C) à travers les systèmes agroalimentaires passés ou actuels, sur la base des données statistiques disponibles. Ces dernières années, GRAFS est devenu un puissant outil de modélisation permettant de concevoir des scénarios prospectifs de systèmes alternatifs aux niveaux infranational, national et européen. Ces analyses de scénarios reposent sur une relation empirique entre la fertilisation azotée et le rendement en azote des cultures au niveau de la rotation des cultures. Cette relation est une courbe de Michaelis-Menten basée sur un paramètre calibré Ymax (en kgN/ha/an) reflétant le contexte techno-pédo-climatique d'un territoire donné et s'est avérée utile pour évaluer les trajectoires passées ainsi que les scénarios futurs des systèmes agro-alimentaires dans l'hypothèse d'un contexte techno-pédo-climatique constant. Cependant, le paramètre Ymax, qui agrège implicitement les effets des variables techniques et pédo-climatiques, ne dépend pas clairement de ces multiples facteurs. Dans un contexte de changement climatique et de technologies et pratiques agricoles émergentes, la valeur prédictive de la relation passée entre le rendement et la fertilisation est donc limitée. Le défi méthodologique de cette thèse de doctorat sera de rendre plus explicite l'influence de diverses variables techniques (par exemple, rotation des cultures, association de cultures) et pédo-climatiques (par exemple, température, évapotranspiration, humidité du sol, disponibilité du phosphore, teneur en argile) sur les caractéristiques de la relation fertilisation-rendement afin d'améliorer la valeur prédictive du modèle GRAFS dans un contexte de changement climatique et de changements techniques contribuant à la transition vers la bio-économie en Europe. À cette fin, le projet s'appuiera sur des recherches antérieures, telles que le rapport récemment publié par le JCR sur les connaissances pour le plan d'action sur la gestion intégrée des nutriments, qui a déjà établi le modèle GRAFS-N au niveau NUTS 2 en Europe. Les tâches du doctorat consisteront à (1) hiérarchiser et intégrer l'influence des principaux facteurs qui déterminent la valeur du paramètre Ymax afin d'améliorer la valeur prédictive du modèle GRAFS dans un contexte de changement climatique et d'évolution des pratiques agricoles. (2) Établir un bilan global des gaz à effet de serre des systèmes agroalimentaires territoriaux afin d'évaluer et de comparer systématiquement les performances environnementales des systèmes agroalimentaires territoriaux actuels en Europe. (3) Développer des scénarios contrastés de systèmes agro-alimentaires, y compris des scénarios multiples envisageant une transition ambitieuse vers l'agro-écologie et la bio-économie. La zone géographique de l'étude devrait être l'Europe avec une résolution spatiale infranationale, mais pourrait également inclure des régions du Sud. La production de biomasse agricole doit en effet être considérée dans le contexte plus large de la sécurité alimentaire mondiale, où il est crucial de s'assurer que la transition agro-écologique en Europe reste compatible avec la sécurité alimentaire d'autres régions du monde qui dépendent actuellement des importations de denrées alimentaires en provenance d'Europe. Le doctorat bénéficiera de l'expertise de Rasmus Einarsson et de Julia Le Noë qui ont été largement impliqués dans le développement antérieur du modèle GRAFS et qui ont déjà les bases de données européennes sur la production agricole.

The GRAFS approach (Generalized Representation of Agro-Food Systems) was first designed as an accounting framework for describing nitrogen (N), phosphorus (P) and carbon (C) flows through past or current agro-food systems based on available statistical data. In recent years, GRAFS evolved into a powerful modelling tool for conceiving prospective scenarios of alternative systems at the subnational, national and European levels. These scenario analyses rely on an empirical relationship between N fertilization and crop N yield at the crop rotation level. This relationship is a Michaelis-Menten curve based on a calibrated parameter Ymax (in kgN/ha/yr) reflecting the techno-pedo-climatic context in a given territory and has been useful to assess past trajectories as well as future scenarios of agro-food systems under the assumption of a constant techno-pedo-climatic context. The Ymax parameter, however, as it implicitly aggregates the effects of technical and pedo-climatic variables, has an unclear dependence on these multiple factors. In a context of climate change and emerging agricultural technologies and practices, the predictive value of the past relationship between yield and fertilization therefore is limited. The methodological challenge of this PhD will be to make more explicit the influence of various technical (e.g., crop rotation, crops association) and pedo-climatic (e.g., temperature, evapotranspiration, soil humidity, phosphorus availability, clay content) variables on the characteristics of the fertilization-yield relationship in order to improve the predictive value of the GRAFS model in a context of climate change and technical changes contributing to the transition towards bio-economy in Europe. To that end, the project will be build on previous research, such as the recently published JRC report on Knowledge for Integrated Nutrient Management Action Plan which already established the GRAFS-N model at the NUTS 2 level in Europe. The PhD tasks will consist in (1) Hierarchizing and integrating the influence of the main factors driving the Ymax parameter value in order to improve the predictive value of the GRAFS model in a context of climate change and shifts in agricultural practices. (2) Establishing a holistic greenhouse gas budget of territorial agro-food systems in order to systematically assess and compare the environmental performance of the current territorial agro-food systems in Europe. (3) Developing contrasted scenarios of agro-food systems, including multiple scenarios considering ambitious transition towards agro-ecology and bio-economy. Geographical area of study should be Europe with a subnational spatial resolution, but could also include regions in the Global South. Agricultural biomass production should indeed be considered in the broader context of global food security, where it is crucial to ensure that the agro-ecological transition in Europe remains compatible with the food security of other regions of the world currently relying on food import from Europe. The PhD will benefit from the expertise of Rasmus Einarsson and Julia Le Noë who have been deeply involved in previous development of the GRAFS model and already master the European databases on agricultural production.