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27 results on '"Casellas Eric"'

1. Management and spatial resolution effects on yield and water balance at regional scale in crop models

Author

Constantin, Julie, Raynal, Helene, Casellas, Eric, Hoffmann, Holger, Bindi, Marco, Doro, Luca, Eckersten, Henrik, Gaiser, Thomas, Grosz, Balász, Haas, Edwin, Kersebaum, Kurt-Christian, Klatt, Steffen, Kuhnert, Matthias, Lewan, Elisabet, Maharjan, Ganga Ram, Moriondo, Marco, Nendel, Claas, Roggero, Pier Paolo, Specka, Xenia, Trombi, Giacomo, Villa, Ana, Wang, Enli, Weihermüller, Lutz, Yeluripati, Jagadeesh, Zhao, Zhigan, Ewert, Frank, and Bergez, Jacques-Eric

Published
2019
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3. A Component-Based Framework for Simulating Agricultural Production and Externalities

Author

Donatelli, Marcello, Russell, Graham, Rizzoli, Andrea Emilio, Acutis, Marco, Adam, Myriam, Athanasiadis, Ioannis N., Balderacchi, Matteo, Bechini, Luca, Belhouchette, Hatem, Bellocchi, Gianni, Bergez, Jacques-Eric, Botta, Marco, Braudeau, Erik, Bregaglio, Simone, Carlini, Laura, Casellas, Eric, Celette, Florian, Ceotto, Enrico, Charron-Moirez, Marie Hélène, Confalonieri, Roberto, Corbeels, Marc, Criscuolo, Luca, Cruz, Pablo, di Guardo, Andrea, Ditto, Domenico, Dupraz, Christian, Duru, Michel, Fiorani, Diego, Gentile, Antonella, Ewert, Frank, Gary, Christian, Habyarimana, Ephrem, Jouany, Claire, Kansou, Kamel, Knapen, Rob, Filippi, Giovanni Lanza, Leffelaar, Peter A., Manici, Luisa, Martin, Guillaume, Martin, Pierre, Meuter, Eelco, Mugueta, Nora, Mulia, Rachmat, van Noordwijk, Meine, Oomen, Roelof, Rosenmund, Alexandra, Rossi, Vittorio, Salinari, Francesca, Serrano, Ariel, Sorce, Andrea, Vincent, Grégoire, Theau, Jean-Pierre, Thérond, Olivier, Trevisan, Marco, Trevisiol, Patrizia, van Evert, Frits K., Wallach, Daniel, Wery, Jacques, Zerourou, Arezki, Brouwer, Floor M., editor, and Ittersum, Martin K., editor

Published
2010
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6. ASCROM : A crop model designed to simulate agricultural water constraints in semi-arid areas from plot to territory

Author

Baccar, Mariem, Raynal, Helene, Casellas, Eric, Ruiz, Laurent, Sekhar, Muddu, Bergez, Jacques-Eric, AGroécologie, Innovations, teRritoires (AGIR), Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Unité de Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse (MIAT INRA), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Géosciences Environnement Toulouse (GET), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD), Indian Institute of Science, Sol Agro et hydrosystème Spatialisation (SAS), 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 Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Unité de Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse (MIAT INRAE), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, 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.SA.AGRO]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Agronomy, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

Published
2021
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7. A Component-Based Framework for Simulating Agricultural Production and Externalities

Author

Donatelli, Marcello, primary, Russell, Graham, additional, Rizzoli, Andrea Emilio, additional, Acutis, Marco, additional, Adam, Myriam, additional, Athanasiadis, Ioannis N., additional, Balderacchi, Matteo, additional, Bechini, Luca, additional, Belhouchette, Hatem, additional, Bellocchi, Gianni, additional, Bergez, Jacques-Eric, additional, Botta, Marco, additional, Braudeau, Erik, additional, Bregaglio, Simone, additional, Carlini, Laura, additional, Casellas, Eric, additional, Celette, Florian, additional, Ceotto, Enrico, additional, Charron-Moirez, Marie Hélène, additional, Confalonieri, Roberto, additional, Corbeels, Marc, additional, Criscuolo, Luca, additional, Cruz, Pablo, additional, Guardo, Andrea, additional, Ditto, Domenico, additional, Dupraz, Christian, additional, Duru, Michel, additional, Fiorani, Diego, additional, Gentile, Antonella, additional, Ewert, Frank, additional, Gary, Christian, additional, Habyarimana, Ephrem, additional, Jouany, Claire, additional, Kansou, Kamel, additional, Knapen, Rob, additional, Filippi, Giovanni Lanza, additional, Leffelaar, Peter A., additional, Manici, Luisa, additional, Martin, Guillaume, additional, Martin, Pierre, additional, Meuter, Eelco, additional, Mugueta, Nora, additional, Mulia, Rachmat, additional, Noordwijk, Meine, additional, Oomen, Roelof, additional, Rosenmund, Alexandra, additional, Rossi, Vittorio, additional, Salinari, Francesca, additional, Serrano, Ariel, additional, Sorce, Andrea, additional, Vincent, Grégoire, additional, Theau, Jean-Pierre, additional, Thérond, Olivier, additional, Trevisan, Marco, additional, Trevisiol, Patrizia, additional, Evert, Frits K., additional, Wallach, Daniel, additional, Wery, Jacques, additional, and Zerourou, Arezki, additional

Published
2009
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8. Modelling the impact of irrigated agriculture on groundwater resource and quality in semi-arid tropical catchment

Author

Raynal, Helene, Buvaneshwari, Sundaram, Riotte, Jean, Ruiz, Laurent, Casellas, Eric, Mohan Kumar, M.S., Muddu, Sekhar, Unité de Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse (MIAT INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Indian Institute of Science, Institut de Recherche pour le Développement (IRD), Sol Agro et hydrosystème Spatialisation (SAS), AGROCAMPUS OUEST, 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)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)

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

International audience; Agriculture is increasingly relying on groundwater irrigation. In the context of climate change, it is crucial to develop reliable methods for sustainability assessment of current and alternative agricultural systems. Among agricultural-borne non-point source pollutants, nitrogen has been the focus of many studies due to its ubiquitous impact on ecosystems, sometimes referred as the "Nitrogen cascade". Modelling such impacts is of primary importance for understanding current agrosystems and to be able to assess their evolution. In the Berambadi catchment (84km2, Karnataka, Southern India), which is part of BVET/ Kabini Critical Zone Observatory, we monitored the effect of application of fertilizers and over-exploitation of water resources by intensive tube well irrigation on groundwater resource. The monitoring highlighted a huge spatial variability of groundwater composition with Cl and NO3 contents spanning 3 orders of magnitude with the highest concentrations found in the most severely groundwater depleted areas. The high nitrate contents in groundwater (on average 100 mgNO3/L, up to 360 mgNO3/L) induces a "hidden" supply by irrigation of 50 kg/ha/yr on average with extremes up to 200 kg/ha/yr (Buvaneshwari et al., 2017). Irrigation with this highly concentrated groundwater induces an important feedback in the soil-plant system. However, groundwater recycling is rarely taken into account in groundwater resource integrated assessment and modelling. Monitoring of the soil pore-water composition was done for a common cash crop, Turmeric, in order to perform a nitrate balance at soil-plant scale and evaluate the influence of soil (Ferralsol vs Vertisol) properties on the flux of nitrate leached towards groundwater. A clear contrasted behaviour was found between the studied soils: the high permeability of Ferralsol induces a flush down of almost all the nitrogen input but limits the intensity of evapotranspiration and hence the risk of salinization. On the contrary, the low permeability and high holding capacity of Vertisols make water and nitrate consumption by the plants more efficient. Moreover, denitrification in the deep soil horizons may limit even more the nitrate output from Vertisol. However, chlorine (and other major elements such as Na, Ca, Mg) concentrations increased dramatically with soil depth, making Vertisol prone to salinization. The water and nitrogen balances at the soil-plant scale were assessed by combining field data and STICS crop model for the two soils. To account for the significant feedback induced by the nitrate rich groundwater recycling, we further introduced the new nitrogen module in the developed integrated coupled crop and groundwater model (AICHA under the RECORD platform) which is designed to assess agricultural systems and their adaptation to climate change. The model results revealed that the solute recycling by pumping can lead to severe groundwater degradation both in terms of quality and quantity. Different scenarios were furthermore tested to optimize the fertilizer application to reduce nitrate leaching and to mitigate the high nitrate concentrations in groundwater. Keywords: Groundwater quality; soil degradation; agriculture; integrated model

Published
2018

9. Modelling the impact of nutrient recycling on groundwater resource quantity and quality in an irrigated semi-arid tropical catchment

Author

Buvaneshwari, Sriramulu, Sekhar, Muddu, Riotte, Jean, RAYNAL, Helene, Casellas, Eric, Mohan Kumar, Mandalagiri S., Troldborg, Mads, Ruiz, Laurent, and Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)

Subjects
[SDV.SA.AGRO]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Agronomy
Abstract

International audience; Agriculture is increasingly relying on groundwater irrigation. In the context of climate change, it is crucial to develop reliable methods for sustainability assessment of current and alternative agricultural systems. Among agricultural-borne non-point source pollutants, nitrogen has been the focus of many studies due to its ubiquitous impact on ecosystems, sometimes referred as the "Nitrogen cascade". Modelling such impacts is of primary importance for understanding current agrosystems and to be able to assess their evolution. In the Berambadi catchment (84km2, Karnataka, Southern India), which is part of BVET/ Kabini Critical Zone Observatory, we monitored the effect of application of fertilizers and over-exploitation of water resources by intensive tube well irrigation on groundwater resource. The monitoring highlighted a huge spatial variability of groundwater composition with Cl and NO3 contents spanning 3 orders of magnitude with the highest concentrations found in the most severely groundwater depleted areas. The high nitrate contents in groundwater (on average 100 mgNO3/L, up to 360 mgNO3/L) induces a "hidden" supply by irrigation of 50 kg/ha/yr on average with extremes up to 200 kg/ha/yr (Buvaneshwari et al., 2017). Irrigation with this highly concentrated groundwater induces an important feedback in the soil-plant system. However, groundwater recycling is rarely taken into account in groundwater resource integrated assessment and modelling. Monitoring of the soil pore-water composition was done for a common cash crop, Turmeric, in order to perform a nitrate balance at soil-plant scale and evaluate the influence of soil (Ferralsol vs Vertisol) properties on the flux of nitrate leached towards groundwater. A clear contrasted behaviour was found between the studied soils: the high permeability of Ferralsol induces a flush down of almost all the nitrogen input but limits the intensity of evapotranspiration and hence the risk of salinization. On the contrary, the low permeability and high holding capacity of Vertisols make water and nitrate consumption by the plants more efficient. Moreover, denitrification in the deep soil horizons may limit even more the nitrate output from Vertisol. However, chlorine (and other major elements such as Na, Ca, Mg) concentrations increased dramatically with soil depth, making Vertisol prone to salinization. The water and nitrogen balances at the soil-plant scale were assessed by combining field data and STICS crop model for the two soils. To account for the significant feedback induced by the nitrate rich groundwater recycling, we further introduced the new nitrogen module in the developed integrated coupled crop and groundwater model (AICHA under the RECORD platform) which is designed to assess agricultural systems and their adaptation to climate change. The model results revealed that the solute recycling by pumping can lead to severe groundwater degradation both in terms of quality and quantity. Different scenarios were furthermore tested to optimize the fertilizer application to reduce nitrate leaching and to mitigate the high nitrate concentrations in groundwater. Keywords: Groundwater quality; soil degradation; agriculture; integrated model

Published
2018

10. 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

11. 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

12. Modélisation intégrée du devenir des pesticides dans les paysages agricoles

Author

Voltz, Marc, Bedos, Carole, Fabre, Jean-Christophe, Loubet, Benjamin, Chataignier, Mathieu, Bankwal, P., Barriuso, Enrique, Benoit, Pierre, Brunet, Yves, Casellas, Eric, Chabrier, Patrick, CHAMBON, Camille, Crevoisier, David, Dagès, Cécile, Douzals, Jean-Paul, Drouet, Jean-Louis, Lafolie, Francois, Mamy, Laure, Moitrier, N., Personne, Erwan, Pot-Genty, Valerie, Raynal, Helene, Ruelle, B., Samouëlian, Anatja, Saudreau, M., Laboratoire d'étude des Interactions Sol - Agrosystème - Hydrosystème (UMR LISAH), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [ Madagascar])-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Ecologie fonctionnelle et écotoxicologie des agroécosystèmes (ECOSYS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Université Paris-Saclay, Interactions Sol Plante Atmosphère (ISPA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Ecole Nationale Supérieure des Sciences Agronomiques de Bordeaux-Aquitaine (Bordeaux Sciences Agro), Unité de Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse (MIAT INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Information – Technologies – Analyse Environnementale – Procédés Agricoles (UMR ITAP), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), 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 de Physique et Physiologie Intégratives de l’Arbre en environnement Fluctuant - Clermont Auvergne (PIAF), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Clermont Auvergne (UCA), 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 de Recherche pour le Développement (IRD [ Madagascar])-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), 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), Interactions Sol Plante Atmosphère (UMR ISPA), Laboratoire de Physique et Physiologie Intégratives de l’Arbre en environnement Fluctuant (PIAF), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020]), 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
transfert, [SDV]Life Sciences [q-bio], dynamique, Pesticides, modélisation spatio-temporelle, paysage
Abstract

L’utilisation des pesticides en agriculture entraîne une contamination de la plupart des compartiments desécosystèmes (sol, eau, air) comme en témoignent les différents monitoring mis en place. Pour estimer le risquede contamination de ces compartiments et identifier les moyens de limiter cette contamination, il est nécessairede développer une approche de modélisation qui décrive complètement les dynamiques et les voies de transfertdes pesticides depuis l’échelle de la parcelle jusqu’à l’échelle du paysage, intégrant l’ensemble descompartiments. Jusque-là, le plus souvent, les approches de modélisation sont partielles car se focalisantchacune sur des dynamiques et compartiments spécifiques comme la dispersion atmosphérique d’une part, letransport par ruissellement de surface d’autre part ou encore la percolation vers les nappes souterraines.Cette communication présente un projet collaboratif pour la modélisation du devenir des pesticides quirassemble six unités de recherche, soit une vingtaine de chercheurs et ingénieurs, pour développer un modèleintégré du devenir des pesticides à l’échelle du paysage. Ce modèle intégré permettra de prédire lesconcentrations en pesticides dans le sol, l’eau et l’air ainsi que les échanges dans et entre les différentscompartiments sous l’influence conjointe de l’organisation spatio-temporelle des paysages et des pratiquesagricoles à l’échelle d’un bassin versant.Le principe fondamental de cette démarche collaborative n’est pas de développer un nouveau modèle mais deréutiliser les approches de modélisation déjà développées dans chaque groupe de recherche et de les couplervia des plateformes de modélisation et simulation conçues pour faciliter la modélisation des agroenvironnements(plateformes OpenFLUID, SolVirtuel et RECORD). Cette communication présente alors les principes de lamodélisation intégrée des pesticides à l’échelle du paysage qui est actuellement en cours de développement, etplus particulièrement les choix retenus pour i) la représentation spatiale des paysages agricoles (objets spatiaux,propriétés et connectivité spatiale), ii) les principaux processus considérés (distribution entre sol, culture etatmosphère ; transferts dans le sol et à la surface ; équilibres physico-chimiques ; émission vers l’atmosphèrepar volatilisation et dérive ; dispersion atmosphérique de la fraction volatile ; déposition gazeuse ; …) et iii) leurcouplage spatio-temporel. Un des enjeux clés est de réussir le couplage à l’échelle du paysage de lamodélisation de la dispersion atmosphérique avec la modélisation mise en oeuvre pour la modélisation desprocessus hydrologiques, et de représenter les échanges à l’interface surface/atmosphère à cette échelle. Lespremiers résultats obtenus sur un bassin-versant viticole seront présentés.; Mots clés Pesticides, modélisation spatio-temporelle, dynamique, transfert, paysage Résumé L'utilisation des pesticides en agriculture entraîne une contamination de la plupart des compartiments des écosystèmes (sol, eau, air) comme en témoignent les différents monitoring mis en place. Pour estimer le risque de contamination de ces compartiments et identifier les moyens de limiter cette contamination, il est nécessaire de développer une approche de modélisation qui décrive complètement les dynamiques et les voies de transfert des pesticides depuis l'échelle de la parcelle jusqu'à l'échelle du paysage, intégrant l'ensemble des compartiments. Jusque-là, le plus souvent, les approches de modélisation sont partielles car se focalisant chacune sur des dynamiques et compartiments spécifiques comme la dispersion atmosphérique d'une part, le transport par ruissellement de surface d'autre part ou encore la percolation vers les nappes souterraines. Cette communication présente un projet collaboratif pour la modélisation du devenir des pesticides qui rassemble six unités de recherche, soit une vingtaine de chercheurs et ingénieurs, pour développer un modèle intégré du devenir des pesticides à l'échelle du paysage. Ce modèle intégré permettra de prédire les concentrations en pesticides dans le sol, l'eau et l'air ainsi que les échanges dans et entre les différents compartiments sous l'influence conjointe de l'organisation spatio-temporelle des paysages et des pratiques agricoles à l'échelle d'un bassin versant. Le principe fondamental de cette démarche collaborative n'est pas de développer un nouveau modèle mais de réutiliser les approches de modélisation déjà développées dans chaque groupe de recherche et de les coupler via des plateformes de modélisation et simulation conçues pour faciliter la modélisation des agroenvironnements (plateformes OpenFLUID, SolVirtuel et RECORD). Cette communication présente alors les principes de la modélisation intégrée des pesticides à l'échelle du paysage qui est actuellement en cours de développement, et plus particulièrement les choix retenus pour i) la représentation spatiale des paysages agricoles (objets spatiaux, propriétés et connectivité spatiale), ii) les principaux processus considérés (distribution entre sol, culture et atmosphère ; transferts dans le sol et à la surface ; équilibres physico-chimiques ; émission vers l'atmosphère par volatilisation et dérive ; dispersion atmosphérique de la fraction volatile ; déposition gazeuse ; …) et iii) leur couplage spatio-temporel. Un des enjeux clés est de réussir le couplage à l'échelle du paysage de la modélisation de la dispersion atmosphérique avec la modélisation mise en oeuvre pour la modélisation des processus hydrologiques, et de représenter les échanges à l'interface surface/atmosphère à cette échelle. Les premiers résultats obtenus sur un bassin-versant viticole seront présentés.

Published
2017

13. 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

14. 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

15. Les prairies françaises : production, exportation d'azote et risques de lessivage

Author

Casellas, Eric, Faverdin, Philippe, Le Bas, Christine, Meillet, Anne, Poméon, Thomas, Raynal, Helene, Resmond, Rémi, Ripoche, Dominique, Ruget, Francoise, Therond, Olivier, Vertes, Francoise, Graux, Anne-Isabelle, Delaby, Luc, and Peyraud, Jean-Louis

Subjects
azote, production herbagère, lixiviation du nitrate, prairie, herbe, épandage, modèle de simulation, Sciences agricoles, Agricultural sciences, modélisation
Published
2017

16. AICHA : un modele integre pour l’etude de l’impact du changement climatique sur les eaux souterraines d’un petit bassin versant indien

Author

Bergez, Jacques-Eric, Casellas, Eric, Raynal, Helene, ROBERT, Marion, UMR : AGroécologie, Innovations, TeRritoires, Ecole Nationale Supérieure Agronomique de Toulouse, Unité de Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse (MIAT INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), 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
irrigation management, [SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, changement climatique, climate change, modèle intégré, india, integrated model, inde, gestion de l’irrigation, bassin versant, watershed
Abstract

Session 2; AICHA : un modele integre pour l’etude de l’impact du changement climatique sur les eaux souterraines d’un petit bassin versant indien. 10. Colloque Modèle de culture STICS

Published
2015

17. Mise en œuvre de simulations grande échelle de stics sur la plate-forme record. Application aux projets AGMIP (Pilote C3MP) et Macsur (Scaling Pilot)

Author

Bergez, Jacques-Eric, Casellas, Eric, Constantin, Julie, Raynal, Helene, UMR : AGroécologie, Innovations, TeRritoires, Ecole Nationale Supérieure Agronomique de Toulouse, Unité de Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse (MIAT INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), 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
ensemble modelling, sensitivity analysis, [SDV]Life Sciences [q-bio], scaling, plan d’expérience, experimental plan, changement d’échelle, analyse de sensibilité, ensemble de modèles
Abstract

Session 1: Posters; Mise en œuvre de simulations grande échelle de stics sur la plate-forme record. Application aux projets AGMIP (Pilote C3MP) et Macsur (Scaling Pilot). 10. Colloque Modèle de culture STICS

Published
2015

18. STICS: a generic and robust soil-crop model for modelling agrosystems response in various climatic conditions

Author

Beaudoin, Nicolas, Buis, Samuel, Ripoche, Dominique, Justes, Eric, Bertuzzi, Patrick, Casellas, Eric, Constantin, Julie, Dumont, Benjamin, Durand, Jean-Louis, Garcia De Cortazar Atauri, Inaki, Jégo, Guillaume, Launay, Marie, Le Bas, Christine, Lecharpentier, Patrice, Léonard, Joël, Mary, Bruno, Poupa, Jean-Claude, Ruget, Francoise, Louarn, Gaëtan, Coucheney, Elsa, Agroressources et Impacts environnementaux (AgroImpact), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Agroclim (AGROCLIM), 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), Université de Liège, Unité de Recherche Pluridisciplinaire Prairies et Plantes Fourragères (P3F), InfoSol (InfoSol), Structures et Marché Agricoles, Ressources et Territoires (SMART-LERECO), 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), and Swedish University of Agricultural Sciences (SLU)

Subjects
[SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, changement climatique, agrosystème, modèle dynamique, Sciences agricoles, modélisation des systèmes complexes, sol cultivé, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Agricultural sciences
Abstract

National audience

Published
2015

21. Using the crop modelling platform APES to assess water and nitrogen competition in an intercropped vineyard

Author

Metay, Aurélie, Gary, Christian, Ripoche, Aude, Casellas, Eric, Wery, Jacques, 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), 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 DE COUVERTURE
Abstract

International audience; Modelling the water and nitrogen balance in Intercropping vineyards with cover crop is a key issue for a better prediction of the competition for water and nitrogen between the two species in a variety of climate, soils and vineyards management. APES (Agricultural Production and Externalities Simulator) is a field-scale modular simulation platform for cropping systems, developed within the Seamless project. The simulation of cover cropped vineyards requires the use of Crop, Vineyard, climate, soil and resource arbitration components. This new tool was developed and evaluated on field experiments in southern France and showed promising results to simulate a large range of crop management strategy combining type of intercrop and nitrogen management, under soil-rainfall combinations, on water and nitrogen budget and yield. In the present study, we use both water stress and nitrogen stress indexes to assess competition for water and nitrogen in a vineyard cover cropped with barley under Mediterranean soil and climate.

Published
2009

22. Modelling cover-cropped vineyards with APES: a modular simulation platform

Author

Metay, Aurélie, Gary, Christian, Casellas, Eric, Ripoche, Aude, Kansou, Kamal, Wery, Jacques, 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), 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), Unité de recherche sur les Biopolymères, Interactions Assemblages (BIA), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)

Subjects
CROPPING SYSTEM, MEDITERRANEAN REGIONS, [SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences, [SDV.IDA]Life Sciences [q-bio]/Food engineering, COVER CROP, MODELLING, [SPI.GPROC]Engineering Sciences [physics]/Chemical and Process Engineering, RUNOFF, culture de couverture, WINE PRODUCTION, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, SOIL EROSION
Abstract

International audience

Published
2009

23. 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

25. The interplay between a self-organized process and an environmental template: corpse clustering under the influence of air currents in ants

Author

Jost, Christian, Verret, Julie, Casellas, Eric, Gautrais, Jacques, Challet, Mélanie, Lluc, Jacques, Blanco, Stéphane, Clifton, Michael J, and Theraulaz, Guy

Abstract

Many spatial patterns observed in nature emerge from local processes and their interactions with the local environment. The clustering of objects by social insects represents such a pattern formation process that can be observed at both the individual and the collective level. In this paper, we study the interaction between air currents and clustering behaviour in order to address the coordinating mechanisms at the individual level that underlie the spatial pattern formation process in a heterogeneous environment. We choose the corpse clustering behaviour of the ant Messor sanctusas an experimental paradigm. In a specifically designed experimental set-up with a well-controlled laminar air flow (approx. 1cms−1), we first quantify the modulation of the individual corpse aggregation behaviour as a function of corpse density, air flow intensity and the ant's position with respect to corpse piles and air flow direction. We then explore by numerical simulation how the forming corpse piles modify the laminar air flow around them and link this result with the individual behaviour modulation. Finally, we demonstrate on the collective level that this laminar air flow leads to an elongation and a slow displacement of the formed corpse piles in the direction of the air current. Both the individual behaviour modulated by air flow and the air flow modulated by the forming corpse piles can explain the pile patterns observed on the collective level as a stigmergic process. We discuss the generality of this coordinating mechanism to explain the clustering phenomena in heterogeneous environments reported in the literature.

Published
2007
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26. Modélisation intégrée du devenir des pesticides dans le paysage

Author

Marc Voltz, Carole Bedos, David Crevoisier, Cécile Dagès, Meriem Djouhri, Jean-Christophe Fabre, François Lafolie, Benjamin Loubet, Erwan Personne, Pierre Bancal, Enrique Barriuso, Pierre Benoit, Yves Brunet, Casellas Eric, Patrick Chabrier, Camille Chambon, Manuel Chataigner, Jean Paul Douzals, Jean-Louis Drouet, Laure Mamy, Nicolas Moitrier, Valerie Pot, Helene Raynal, Bernadette Ruelle, Anatja Samouëlian, Saudreau, M., MAMY, Laure, Laboratoire d'étude des Interactions Sol - Agrosystème - Hydrosystème (UMR LISAH), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro - Montpellier SupAgro, 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), Ecologie fonctionnelle et écotoxicologie des agroécosystèmes (ECOSYS), AgroParisTech-Université Paris-Saclay-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Interactions Sol Plante Atmosphère (UMR ISPA), 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), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Information – Technologies – Analyse Environnementale – Procédés Agricoles (UMR ITAP), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro - Montpellier SupAgro, AGroécologie, Innovations, teRritoires (AGIR), Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Laboratoire de Physique et Physiologie Intégratives de l’Arbre en environnement Fluctuant (PIAF), and Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Clermont Auvergne (UCA)

Subjects
[SDE] Environmental Sciences, [SDE]Environmental Sciences, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

27. Actes du XIe séminaire des utilisateurs de Stics

Author

Beaudoin, Nicolas, Buis, Samuel, Justes, Eric, Ripoche, Dominique, Bertuzzi, Patrick, Casellas, Eric, Constantin, Julie, Dumont, Benjamin, Durand, Jean-Louis, Garcia De Cortazar Atauri, Inaki, Jégo, Guillaume, Launay, Marie, Le Bas, Christine, Lecharpentier, Patrice, Léonard, Joël, Mary, Bruno, Strullu, Loic, Ruget, Francoise, Louarn, Gaëtan, Graux, Anne-Isabelle, and Affholder, François

Subjects
modèle de culture, agronomie, simulation, modélisation
Published
2017

Catalog

Books, media, physical & digital resources
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