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Your search keyword '"Casellas Eric"' showing total 5 results
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5 results on '"Casellas Eric"'

1. Production, nitrogen exportation and nitrate leaching from managed grasslands in France

Author

Graux, Anne-Isabelle, Resmond, Rémi, Casellas, Eric, Delaby, Luc, Faverdin, Philippe, Le Bas, Christine, Meillet, Anne, Poméon, Thomas, Raynal, Helene, Ripoche, Dominique, Ruget, Francoise, Therond, Olivier, Vertès, Francoise, Peyraud, Jean-Louis, Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] (PEGASE), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité de Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse (MIAT INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), InfoSol (InfoSol), Observatoire des Programmes Communautaires de Développement Rural (US ODR), Agroclim (AGROCLIM), Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Laboratoire Agronomie et Environnement - Antenne Colmar (LAE-Colmar ), Laboratoire Agronomie et Environnement (LAE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Lorraine (UL), Sol Agro et hydrosystème Spatialisation (SAS), AGROCAMPUS OUEST-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST

Subjects
azote, [SDV.GEN]Life Sciences [q-bio]/Genetics, [SDV.GEN.GA]Life Sciences [q-bio]/Genetics/Animal genetics, [SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences, prairie, [INFO]Computer Science [cs], [MATH]Mathematics [math], modèle de simulation, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [SHS]Humanities and Social Sciences, modélisation
Abstract

National audience

Published
2018

2. Utilisation de la simulation informatique pour l'évaluation bio-économique de systèmes de culture innovants

Author

Chaib, Karim, Raynal, Helene, Salva, Hélène, Casellas, Eric, Chabrier, Patrick, Couture, Stéphane, Bergez, Jacques-Eric, AGroécologie, Innovations, teRritoires (AGIR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Unité de Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse (MIAT INRA), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)

Subjects
[SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences, [INFO]Computer Science [cs], [MATH]Mathematics [math], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [SHS]Humanities and Social Sciences
Abstract

National audience

Published
2017

3. Using crop simulation for bio-economic evaluation of innovative cropping systems

Author

Raynal, Helene, Salva, Hélène, Casellas, Eric, Chabrier, Patrick, Couture, Stéphane, CHAIB, Karim, Bergez, Jacques-Eric, Unité de Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse (MIAT INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Ecole d'Ingénieurs de Purpan (INPT - EI Purpan), AGroécologie, Innovations, teRritoires (AGIR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées

Subjects
modelling, bio-economic evaluation, [SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences, crop management, [INFO]Computer Science [cs], [MATH]Mathematics [math], decision, [SHS]Humanities and Social Sciences
Abstract

National audience; With the increasing scarcity of natural resources, the unsustainability of the conventional and intensive agriculture and the need of food security, agronomy engineering is facing a serious challenge. In this context, different projects aim to design and evaluate innovative cropping systems in order to increase the productivity of agro-ecosystems while preserving the diverse ecosystem services they provide or support. Simulation can help agronomists to test the robustness of field experiments results by testing various soil and climate conditions. While there are already crop models that simulate correctly crop development, there are few models that simulate the way farmer conduct their cropping systems. Yet, it is a key challenge because innovative cropping systems are often based on new farming practices, which take more into account the state of the crop and of the environment than conventional cropping systems. In addition, the use of “fixed dates” in simulations for farming practices is not adapted because it is important to take into account weather variations, which have a strong effect on the dates of farming operations. Therefore, the evaluation of innovative cropping systems by simulation requires building decision model that mimic farmers’ decision-making, and help in analyzing impacts of farmers’ practices on the sustainability of the cropping system. The modelling and simulation platform dedicated to the study of agro-ecosystems RECORD (J-E. Bergez et al., 2013) has been developed at INRA (French national institute for agricultural research). One of the objectives of the RECORD project was to help modelers in developing decision models and in coupling them to crop models. A generic conceptual decision-modelling framework (Bergez et al., 2016) has been proposed. It allows to design flexible management plan of activities using the concepts of a directed multigraph without loops and of a knowledge base. In the context of cropping system modelling, the graph of activities represents the farmer’s work plan and relies on the knowledge base to activate or disable technical operations. The knowledge base evolves all along the simulation collecting information provided by the biophysical model, as the farmer does when monitoring and observing the environment. Based on this conceptual decision-modelling framework an original graphical plugin “Decision” (Bergez et al., 2016) has been developed. It helps agronomist modelers in sketching and implementing their decision models and in linking them with biophysical models. The plugin allows defining activities (tasks), relation between activities and decision rules to trigger the different tasks. As the RECORD platform is based on DEVS (Discrete Event System Specification) formalism (Zeigler et al., 2000), the software implementation of the plugin is expressed in this formalism. We have applied this decision-modelling framework to the context of an ongoing project whose issue is bio economic evaluation of innovative cropping systems compared to conventional ones. To produce simulation results required by this project, a coupled model has been designed following the conceptual approach that an agricultural system can be divided into three sub-systems: Agent, Operating, and Biophysical (Le Gal et al. 2009; Martin-Clouaire and Rellier 2009). The model couples the crop model STICS (Brisson et al., 1998, J-E. Bergez et al., 2014), to a decision model using the Decision plugin and to a climate series reader. The model is generic because STICS can simulate the behavior of soil–crop systems for a large range of crops, and because the decision model is parametrable. It is used for different species commonly cultivated in south west of France (maize, sunflower, wheat, sorghum …), for different years (1982-2012), for two ways of farming practices: conventional (what do farmers commonly use) and innovative which are currently tested in experimental fields.

Published
2017

4. Volet 'écosystèmes agricoles' de l’Evaluation Française des Ecosystèmes et des Services Ecosystémiques

Author

Therond, Olivier, Tichit, Muriel, Tibi, Anaïs, Accatino, Francesco, Biju-Duval, Luc, Bockstaller, Christian, Bohan, David, Bonaudo, Thierry, Boval, Maryline, Cahuzac, Eric, Casellas, Eric, Chauvel, Bruno, Choler, Philippe, Constantin, Julie, Cousin, Isabelle, Daroussin, Joël, David, Maia, Delacote, Philippe, Derocles, Stéphane, De Sousa, Laetitia, DOMINGUES, joao pedro, dross, Camille, Duru, Michel, Eugène, Maguy, Fontaine, C., Garcia, B., Geijzendorffer, Ilse R., Girardin, Annette, Graux, Anne-Isabelle, Jouven, Magali, Langlois, Barbara, Le Bas, Christine, Le Bissonnais, Yves, Lelievre, Virginie, Lifran, Robert, MAIGNE, Elise, Martin, Guillaume, Märtin, R., Martin-Laurent, Fabrice, Martinet, Vincent, McLaughlin, Orla, Meillet, Anne, Mignolet, Catherine, Mouchet, M., NOZIERES-PETIT, Marie-Odile, Ostermann, O.P., Paracchini, Maria Luisa, Pellerin, Sylvain, Peyraud, Jean-Louis, Petit, Sandrine, Picaud, Calypso, Plantureux, Sylvain, Poméon, Thomas, Porcher, Emmanuelle, Puech, Thomas, Puillet, Laurence, Rambonilaza, Tina, Raynal, Helene, Resmond, Rémi, Ripoche, Dominique, Ruget, Francoise, Rulleau, Bénédicte, Rusch, Adrien, Salles, Jean-Michel, Sauvant, Daniel, Schott, Céline, Tardieu, Léa, Laboratoire Agronomie et Environnement - Antenne Colmar (LAE-Colmar ), Laboratoire Agronomie et Environnement (LAE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Lorraine (UL), Sciences pour l'Action et le Développement : Activités, Produits, Territoires (SADAPT), AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Délégation à l'Expertise scientifique collective, à la Prospective et aux Etudes (UAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Agroécologie [Dijon], Université de Bourgogne (UB)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, AgroParisTech, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Observatoire des Programmes Communautaires de Développement Rural (US ODR), Unité de Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse (MIAT INRA), Université Grenoble Alpes (COMUE) (UGA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Max Planck Institute for Biogeochemistry (MPI-BGC), Max-Planck-Gesellschaft, AGroécologie, Innovations, teRritoires (AGIR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Unité de recherche Science du Sol (USS), Economie Publique (ECO-PUB), Bureau d'Économie Théorique et Appliquée (BETA), Université de Lorraine (UL)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Universidade de São Paulo (USP), Ecole Nationale du Génie Rural, des Eaux et des Forêts (ENGREF), Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN), Centre d'Ecologie et des Sciences de la COnservation (CESCO), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN), Tour du Valat, Research Institute for the conservation of Mediterranean Wetlands, Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] (PEGASE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Systèmes d'élevage méditerranéens et tropicaux (UMR SELMET), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), InfoSol (InfoSol), Laboratoire d'étude des Interactions Sol - Agrosystème - Hydrosystème (UMR LISAH), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Département Environnement et Agronomie (DEPT EA), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM), Agro-Systèmes Territoires Ressources Mirecourt (ASTER Mirecourt), Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Interactions Sol Plante Atmosphère (UMR ISPA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Ecole Nationale Supérieure des Sciences Agronomiques de Bordeaux-Aquitaine (Bordeaux Sciences Agro), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Lorraine (UL), Agroclim (AGROCLIM), Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Santé et agroécologie du vignoble (UMR SAVE), Université de Bordeaux (UB)-Institut des Sciences de la Vigne et du Vin (ISVV)-Ecole Nationale Supérieure des Sciences Agronomiques de Bordeaux-Aquitaine (Bordeaux Sciences Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Laboratoire Montpelliérain d'Économie Théorique et Appliquée (LAMETA), Université Montpellier 1 (UM1)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Services rendus par les écosystèmes, INRA, Commanditaire : Ministère de l'Environnement (France), Type de commande : Commande avec contrat/convention/lettre de saisine, and Type de commanditaire ou d'auteur de la saisine : Ministères, parlements et les structures qui leur sont directement rattachées

Subjects
territoire, [SDV.GEN]Life Sciences [q-bio]/Genetics, [SDV.GEN.GA]Life Sciences [q-bio]/Genetics/Animal genetics, écosystème agricole, [SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences, [SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology, [INFO]Computer Science [cs], [MATH]Mathematics [math], élevage, services écosystémique, [SHS]Humanities and Social Sciences
Abstract

L’ambition de l’étude Inra "EFESE-EA" est de décrire les mécanismes et déterminants de la fourniture des services écosystémiques par les écosystèmes agricoles sur la base d'une revue des connaissances existantes, et de procéder à leur évaluation à l’échelle nationale sur la base d’indicateurs définis dans le cadre de l’étude. L’organisation du travail, telle que prévue en début d’étude, se voulait séquentielle : (1) identification et spécification biophysiques d’une liste de biens agricoles et services écosystémiques ; (2) évaluation biophysique : quantification du niveau de fourniture des biens et services identifiés à l’étape (1) (3) évaluation économique : quantification de la valeur économique des services (le plus souvent dans une unité monétaire) Dans le temps imparti à l’étude, le collectif d’experts a donné la priorité aux volets biophysiques (1) et (2) afin : - d’instruire de façon robuste la conceptualisation des biens et services (volet 1) : ce travail constitue un front de recherche actuel, associé à une littérature académique abondante mais parfois non stabilisée, que le collectif d’experts s’est attaché à analyser de façon à proposer des choix de conceptualisation argumentés ; - de pousser au maximum l’exercice d’évaluation biophysique (volet 2) dans le cadre de la demande initiale formulée par le MEEM : cartographier la production d’un large panel de biens agricoles et les SE rendus par les écosystèmes agricoles à la résolution spatiale la plus fine possible, et à l’échelle France entière. A noter que le présent exercice ne constituant pas un projet de recherche mais bien une étude institutionnelle Inra (au sens des procédures DEPE), l’ensemble des évaluations développées dans le présent rapport est réalisée à partir de données existantes, aucun travail d’expérimentation visant à acquérir de nouvelles données de terrain n’ayant été conduit. Il résulte de ce choix de priorisation que : - le volet d’évaluation économique (3) est initié pour quelques SE mais peu développé en comparaison des volets (1) et (2) ; - tout en veillant à élaborer des méthodologies d’évaluation biophysiques traçables et robustes, les experts ont pris le parti de proposer des méthodologies plus exploratoires pour quelques SE pour lesquels les données actuelles ne permettent pas d’évaluer directement le niveau de fourniture à l’échelle France entière : dans ces cas particuliers (signalés explicitement dans les sections du rapport dont ils font l’objet), les méthodologies ont été mises en œuvre jusqu’à la réalisation des cartographies dans le but de donner à voir le potentiel qu’offrent ces méthodologies et la nature des résultats qu’elles peuvent produire sous condition de leur validation France entière, plutôt que dans le but d’interpréter pour eux-mêmes les résultats obtenus. Les experts se sont alors particulièrement attachés à relativiser les résultats quantitatifs ainsi produits, et à accompagner les cartographies d’un descriptif détaillé des protocoles de validation qu’il faudrait mettre en œuvre dans les suites de l’étude pour stabiliser et valider ces méthodologies exploratoires. Ce parti pris du groupe de travail EFESE-écosystèmes agricoles est compatible avec l’objectif poursuivi dans le programme EFESE, qui se donne pour objectif de produire un guide méthodologique pour l’évaluation des biens et SE en en pointant les limites, difficultés, précautions et améliorations possibles associées à chacune des pistes avancées.

Published
2017

5. Development of generic management rules for crop growth simulation models

Author

Oomen, R.J., Hengsdijk, H., Therond, Olivier, Bergez, Jacques-Eric, Russel, G., Casellas, Eric, Janssen, S., van Ittersum, M.K., Wageningen University and Research Centre (WUR), AGroécologie, Innovations, teRritoires (AGIR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Fonctionnement et conduite des Systèmes de culture Tropicaux et Méditerranéens, Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Saisissez le nom du laboratoire, du service ou du département., Ville service., and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)

Subjects
[SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences, CULTURE ARABLE, [SHS]Humanities and Social Sciences
Abstract

International audience; Crop growth simulation models are powerful tools for assessing the effects of management practices or policy changes on the environment and agricultural production (Van Ittersum & Donatelli, 2003). Assessments can be made at a very fine scale, e.g., for one farm, or at a much coarser scale, e.g. assessing the impacts of the implementation of the Water Framework Directive on European agricultural systems. These models simulate the behaviour of crops or cropping systems taking into account soil, climate, agro-management and crop characteristics. An example of such a model is the Agricultural Production and Externalities Simulator (APES; Donatelli et al., 2009), which allows entire crop rotations to be simulated taking into account the specific characteristics of such systems. Whatever the scale of the assessment, the usually large data demands of these cropping systems models have to be met. Obtaining the required input data becomes a challenge when cropping systems models are applied to assessments for large and heterogeneous areas such as Europe. Soil and daily climate data are available from the European databases assembled by the Joint Research Centre of the European Union. However, little detailed data is available on the management of crops, i.e. the timing, amount and type of input used and the application method. This agro-management information refers to all operations relevant for crop production, for example tillage, sowing, fertilization and irrigation (crop protection is not taken into account). Surveys aimed at collecting detailed management information are cumbersome as they require the involvement of many experts and they only provide average information on agro-management that is in fact flexible and variable in practice as it depends on factors associated with soil, climate and crop conditions. In this paper, we describe an approach that has been applied to generate agro-management information for 21 crops and 19 regions in the EU on the basis of ‘easily-obtainable’ survey data and generic expert rules. We compare this agro-management information with detailed agromanagement information from a survey carried out in four EU regions. This research has been conducted within the SEAMLESS project (Van Ittersum et al., 2008).

Published
2009

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