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Your search keyword '"Ruget, Francoise"' showing total 173 results
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173 results on '"Ruget, Francoise"'

2. Decline in climate resilience of European wheat

Author

Kahiluoto, Helena, Kaseva, Janne, Balek, Jan, Olesen, Jørgen E., Ruiz-Ramos, Margarita, Gobin, Anne, Kersebaum, Kurt Christian, Takáč, Jozef, Ruget, Francoise, Ferrise, Roberto, Bezak, Pavol, Capellades, Gemma, Dibari, Camilla, Mäkinen, Hanna, Nendel, Claas, Ventrella, Domenico, Rodríguez, Alfredo, Bindi, Marco, and Trnka, Mirek

Published
2019

5. Multi-model uncertainty analysis in predicting grain N for crop rotations in Europe

Author

Yin, Xiaogang, Kersebaum, Kurt Christian, Kollas, Chris, Baby, Sanmohan, Beaudoin, Nicolas, Manevski, Kiril, Palosuo, Taru, Nendel, Claas, Wu, Lianhai, Hoffmann, Munir, Hoffmann, Holger, Sharif, Behzad, Armas-Herrera, Cecilia M., Bindi, Marco, Charfeddine, Monia, Conradt, Tobias, Constantin, Julie, Ewert, Frank, Ferrise, Roberto, Gaiser, Thomas, de Cortazar-Atauri, Iñaki Garcia, Giglio, Luisa, Hlavinka, Petr, Lana, Marcos, Launay, Marie, Louarn, Gaëtan, Manderscheid, Remy, Mary, Bruno, Mirschel, Wilfried, Moriondo, Marco, Öztürk, Isik, Pacholski, Andreas, Ripoche-Wachter, Dominique, Rötter, Reimund P., Ruget, Françoise, Trnka, Mirek, Ventrella, Domenico, Weigel, Hans-Joachim, and Olesen, Jørgen E.

Published
2017
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6. A taxonomy-based approach to shed light on the babel of mathematical models for rice simulation

Author

Confalonieri, Roberto, Bregaglio, Simone, Adam, Myriam, Ruget, Françoise, Li, Tao, Hasegawa, Toshihiro, Yin, Xinyou, Zhu, Yan, Boote, Kenneth, Buis, Samuel, Fumoto, Tamon, Gaydon, Donald, Lafarge, Tanguy, Marcaida, Manuel, Nakagawa, Hiroshi, Ruane, Alex C., Singh, Balwinder, Singh, Upendra, Tang, Liang, Tao, Fulu, Fugice, Job, Yoshida, Hiroe, Zhang, Zhao, Wilson, Lloyd T., Baker, Jeff, Yang, Yubin, Masutomi, Yuji, Wallach, Daniel, Acutis, Marco, and Bouman, Bas

Published
2016
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7. Crop rotation modelling—A European model intercomparison

Author

Kollas, Chris, Kersebaum, Kurt Christian, Nendel, Claas, Manevski, Kiril, Müller, Christoph, Palosuo, Taru, Armas-Herrera, Cecilia M., Beaudoin, Nicolas, Bindi, Marco, Charfeddine, Monia, Conradt, Tobias, Constantin, Julie, Eitzinger, Josef, Ewert, Frank, Ferrise, Roberto, Gaiser, Thomas, Cortazar-Atauri, Iñaki Garcia de, Giglio, Luisa, Hlavinka, Petr, Hoffmann, Holger, Hoffmann, Munir P., Launay, Marie, Manderscheid, Remy, Mary, Bruno, Mirschel, Wilfried, Moriondo, Marco, Olesen, Jørgen E., Öztürk, Isik, Pacholski, Andreas, Ripoche-Wachter, Dominique, Roggero, Pier Paolo, Roncossek, Svenja, Rötter, Reimund P., Ruget, Françoise, Sharif, Behzad, Trnka, Mirek, Ventrella, Domenico, Waha, Katharina, Wegehenkel, Martin, Weigel, Hans-Joachim, and Wu, Lianhai

Published
2015
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11. Classifying Multi-Model Wheat Yield Impact Response Surfaces Showing Sensitivity to Temperature and Precipitation Change

Author

Fronzek, Stefan, Pirttioja, Nina, Carter, Timothy R, Bindi, Marco, Hoffmann, Holger, Palosuo, Taru, Ruiz-Ramos, Margarita, Tao, Fulu, Trnka, Miroslav, Acutis, Marco, Asseng, Senthold, Baranowski, Piotr, Basso, Bruno, Bodin, Per, Buis, Samuel, Cammarano, Davide, Deligios, Paola, Destain, Marie-France, Dumont, Benjamin, Ewert, Frank, Ferrise, Roberto, Francois, Louis, Gaiser, Thomas, Hlavinka, Petr, Jacquemin, Ingrid, Kersebaum, Kurt Christian, Kollas, Chris, Krzyszczak, Jaromir, Lorite, Ignacio J, Minet, Julien, Ines Minguez, M, Montesino, Manuel, Moriondo, Marco, Muller, Christoph, Nendel, Claas, Ozturk, Isik, Perego, Alessia, Rodriguez, Alfredo, Ruane, Alex C, Ruget, Francoise, Sanna, Mattia, Semenov, Mikhail A, Slawinski, Cezary, Stratonovitch, Pierre, Supit, Iwan, Waha, Katharina, Wang, Enli, Wu, Lianhai, Zhao, Zhigan, and Rotter, Reimund P

Subjects
Meteorology And Climatology, Earth Resources And Remote Sensing
Abstract

Crop growth simulation models can differ greatly in their treatment of key processes and hence in their response to environmental conditions. Here, we used an ensemble of 26 process-based wheat models applied at sites across a European transect to compare their sensitivity to changes in temperature (minus 2 to plus 9 degrees Centigrade) and precipitation (minus 50 to plus 50 percent). Model results were analysed by plotting them as impact response surfaces (IRSs), classifying the IRS patterns of individual model simulations, describing these classes and analysing factors that may explain the major differences in model responses. The model ensemble was used to simulate yields of winter and spring wheat at four sites in Finland, Germany and Spain. Results were plotted as IRSs that show changes in yields relative to the baseline with respect to temperature and precipitation. IRSs of 30-year means and selected extreme years were classified using two approaches describing their pattern. The expert diagnostic approach (EDA) combines two aspects of IRS patterns: location of the maximum yield (nine classes) and strength of the yield response with respect to climate (four classes), resulting in a total of 36 combined classes defined using criteria pre-specified by experts. The statistical diagnostic approach (SDA) groups IRSs by comparing their pattern and magnitude, without attempting to interpret these features. It applies a hierarchical clustering method, grouping response patterns using a distance metric that combines the spatial correlation and Euclidian distance between IRS pairs. The two approaches were used to investigate whether different patterns of yield response could be related to different properties of the crop models, specifically their genealogy, calibration and process description. Although no single model property across a large model ensemble was found to explain the integrated yield response to temperature and precipitation perturbations, the application of the EDA and SDA approaches revealed their capability to distinguish: (i) stronger yield responses to precipitation for winter wheat than spring wheat; (ii) differing strengths of response to climate changes for years with anomalous weather conditions compared to period-average conditions; (iii) the influence of site conditions on yield patterns; (iv) similarities in IRS patterns among models with related genealogy; (v) similarities in IRS patterns for models with simpler process descriptions of root growth and water uptake compared to those with more complex descriptions; and (vi) a closer correspondence of IRS patterns in models using partitioning schemes to represent yield formation than in those using a harvest index. Such results can inform future crop modelling studies that seek to exploit the diversity of multi-model ensembles, by distinguishing ensemble members that span a wide range of responses as well as those that display implausible behaviour or strong mutual similarities.

Published
2017
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12. Simulation of winter wheat yield and its variability in different climates of Europe: A comparison of eight crop growth models

Author

Palosuo, Taru, Kersebaum, Kurt Christian, Angulo, Carlos, Hlavinka, Petr, Moriondo, Marco, Olesen, Jørgen E., Patil, Ravi H., Ruget, Françoise, Rumbaur, Christian, Takáč, Jozef, Trnka, Miroslav, Bindi, Marco, Çaldağ, Barış, Ewert, Frank, Ferrise, Roberto, Mirschel, Wilfried, Şaylan, Levent, Šiška, Bernard, and Rötter, Reimund

Published
2011
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14. Modeling tiller density, growth, and yield of Mediterranean Perennial Grasslands with STICS

Author

Ruget, Francoise, Satger, Sylvain, Volaire, Florence, and Lelievre, Francois

Subjects
Grasslands -- Models, Grasslands -- Growth, Grasslands -- Environmental aspects, Plant physiological ecology -- Models, Company growth, Agricultural industry, Business
Abstract

A generic crop model (STICS) was adapted (STICS-Grassland) to model growth, yield, and environmental impacts of grasslands in France. It is a semimechanistic model combining equations of physiological processes and mathematical relationships between processes in a daily time step. The Information et Suivi Objectif des Prairies (ISOP; Grassland Information and Objective Survey) application was developed to estimate and map the real-time status of grass growth and forage production in the 200 forage regions of France, to help decision makers anticipate forage availability in case of severe deficits. Initially, the model could not simulate long, severe droughts typical of Mediterranean regions when plant and tiller densities are significantly reduced. A tiller density module models the dynamics of tiller death during droughts. Since STICS is based on the concept of a mean plant (tiller) covering the whole field, variability was introduced through a q law distribution of transpiration deficit by tiller, a threshold value imposing desiccation, and death to tillers reaching this level. Its second part generates incomplete or total recovery of tiller density through new tillering in the next wet season. Species and contrasting groups of cultivars within species can be characterized with a limited number of parameters. doi: 10.2135/cropsci2009.06.0323

Published
2009

15. Uncertainties in Predicting Rice Yield by Current Crop Models Under a Wide Range of Climatic Conditions

Author

Li, Tao, Hasegawa, Toshihiro, Yin, Xinyou, Zhu, Yan, Boote, Kenneth, Adam, Myriam, Bregaglio, Simone, Buis, Samuel, Confalonieri, Roberto, Fumoto, Tamon, Gaydon, Donald, Marcaida, Manuel, III, Nakagawa, Hiroshi, Oriol, Philippe, Ruane, Alex C, Ruget, Francoise, Singh, Balwinder, Singh, Upendra, Tang, Liang, Tao, Fulu, Wilkens, Paul, Yoshida, Hiroe, Zhang, Zhao, and Bouman, Bas

Subjects
Earth Resources And Remote Sensing, Meteorology And Climatology
Abstract

Predicting rice (Oryza sativa) productivity under future climates is important for global food security. Ecophysiological crop models in combination with climate model outputs are commonly used in yield prediction, but uncertainties associated with crop models remain largely unquantified. We evaluated 13 rice models against multi-year experimental yield data at four sites with diverse climatic conditions in Asia and examined whether different modeling approaches on major physiological processes attribute to the uncertainties of prediction to field measured yields and to the uncertainties of sensitivity to changes in temperature and CO2 concentration [CO2]. We also examined whether a use of an ensemble of crop models can reduce the uncertainties. Individual models did not consistently reproduce both experimental and regional yields well, and uncertainty was larger at the warmest and coolest sites. The variation in yield projections was larger among crop models than variation resulting from 16 global climate model-based scenarios. However, the mean of predictions of all crop models reproduced experimental data, with an uncertainty of less than 10 percent of measured yields. Using an ensemble of eight models calibrated only for phenology or five models calibrated in detail resulted in the uncertainty equivalent to that of the measured yield in well-controlled agronomic field experiments. Sensitivity analysis indicates the necessity to improve the accuracy in predicting both biomass and harvest index in response to increasing [CO2] and temperature.

Published
2014
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16. Sensitivity analyses of simulated biomass yield and carbon-fluxes from Euro-Mediterranean grasslands

Author

Sandor, Renata, Bellocchi, Gianni, Bottyán, E, Acutis, Marco, Doro, Luca, Hidy, Dora, Hollós, R, Minet, J, Lellei-Kovács, Eszter, Ma, S, Perego, Alessia, Ruget, Francoise, Sanna, Mattia, Seddaiu, Giovanna, Wu, L, Barcza, Zoltán, Unité Mixte de Recherche sur l'Ecosystème Prairial - UMR (UREP), 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), Agricultural Research Institute, Department of Meteorology, Università degli Studi di Milano [Milano] (UNIMI), Università degli Studi di Sassari, MTA Centre for Ecological Research, Université de Liège, Hungarian Academy of Sciences (MTA), Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Rothamsted Research, Faculty of Forestry and Wood Sciences, and MACSUR

Subjects
modélisation, sensibilité, prairies, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, prairie, Milieux et Changements globaux, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

Published
2019

17. Un diagnostic agronomique régional pour expliquer la variabilité des rendements du riz et programmer des actions de recherche

Author

Mouret, Jean-Claude, Barbier, Jean Marc, Hammond, Roy, Delmotte, Sylvestre, Ruget, Francoise, ProdInra, Migration, Jean-Claude Mouret, Bernadette Leclerc, Innovation et Développement dans l'Agriculture et l'Alimentation (UMR Innovation), 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), Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), 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
[SDE] Environmental Sciences, riziculture, [SDV]Life Sciences [q-bio], rendement, camargue, [SHS]Humanities and Social Sciences, [SDV] Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences, diagnostic agronomique, exploitation agricole, [SHS] Humanities and Social Sciences, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, riz, suivi agronomique
Abstract

National audience

Published
2018

18. 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

19. 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

20. 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

21. Evaluation of the STICS model for the simulation of a multiyear crop succession: Its interest in a climate change context

Author

Moulin, Sophie, Ruget, Francoise, Olioso, Albert, Garrigues, Sébastien, Chanzy, Andre, Desfonds, Veronique, Bertrand, Nadine, Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), and Centre for Ecology and Hydrology

Subjects
changement climatique, modèle d'évaluation, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, modèle de culture, succession de cultures, conditions initiales, crop modelling, climate change, crop succession, initial conditions, modèle stics, suivi de cultures, Milieux et Changements globaux, global change
Abstract

Evaluation of the STICS model for the simulation of a multiyear crop succession: Its interest in a climate change context. 11. séminaire des utilisateurs de Stics

Published
2017

23. Decline in climate resilience of European wheat

Author

Kahiluoto, Helena, primary, Kaseva, Janne, additional, Balek, Jan, additional, Olesen, Jørgen E., additional, Ruiz-Ramos, Margarita, additional, Gobin, Anne, additional, Kersebaum, Kurt Christian, additional, Takáč, Jozef, additional, Ruget, Francoise, additional, Ferrise, Roberto, additional, Bezak, Pavol, additional, Capellades, Gemma, additional, Dibari, Camilla, additional, Mäkinen, Hanna, additional, Nendel, Claas, additional, Ventrella, Domenico, additional, Rodríguez, Alfredo, additional, Bindi, Marco, additional, and Trnka, Mirek, additional

Published
2018
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24. Classifying simulated wheat yield responses to changes in temperature and precipitation across a european transect

Author

Fronzek, Stefan, Pirttioja, N., Carter, Timothy R., Bindi, M., Hoffmann, H., Palosuo, T., Ruiz-Ramos, Margarita, Tao, F., Trnka, M., Acutis, M., Asseng, S., Baranowski, P., Basso, Benjamin, Bodin, P., Buis, Samuel, Cammarano, D., Deligios, P., Destain, Marie-France, Dumont, Bertrand, Ewert, Franck, Ferrise, R., FRANCOIS, Léa, Gaiser, T., Hlavinka, P., Jacquemin, Ingrid, Kersebaum, K. C., Kollas, C., Krzyszczak, J., Lorite, Ignacio J., Minet, Julien, Minguez, M. Ines, Montesino, M., Moriondo, Marco, MULLER, C, Nendel, C., Öztürk, Isik, Peregon, Anna, Rodríguez, A., Ruane, A. C., Ruget, Francoise, Sanna, Mattia, Semenov, M. A., Slawinski, Cezary, Stratonovitch, P., Supit, I., Waha, K., Wang, E., Wu, L., Zhao, Z., Rotter, R. P., Finnish Environment Institute (SYKE), Abeilles et Environnement (AE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Avignon Université (AU), Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), 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-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Reproduction et développement des plantes (RDP), École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), FACCE-JPI Knowledge Hub MACSUR, Finnish Environment Institute, Abeilles et Environnement ( AE ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Université d'Avignon et des Pays de Vaucluse ( UAPV ), Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes ( EMMAH ), Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Reproduction et développement des plantes ( RDP ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université Claude Bernard Lyon 1 ( UCBL ), and Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -École normale supérieure - Lyon ( ENS Lyon )

Subjects
[ SDE.MCG ] Environmental Sciences/Global Changes, changement de température, sensitivity analysis, crop model, pluviomètre, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, région européenne, Milieux et Changements globaux, rendement du blé, transect, snow gauges
Abstract

Classifying simulated wheat yield responses to changes in temperature and precipitation across a european transect. International Crop Modelling Symposium

Published
2016

25. An ensemble of projections of wheat adaptation to climate change in europe analyzed with impact response surfaces

Author

Ruiz-Ramos, Margarita, Ferrise, Roberto, Rodriguez, A., Lorite, Ignacio J., Tao, F., Pirttioja, N., Fronzek, S., Palosuo, T., Carter, Timothy R., Bindi, M., Höhn, Jukka G., Kersebaum, K. C., Trnka, M., Hoffmann, H., Baranowski, P., Buis, Samuel, Cammarano, D., Deligios, P., Havlinka, P., Minet, J., Montesino, M., Porter, J., Recio, J., Ruget, Francoise, Sanz, A, Steinmetz, Z., Stratonovitch, P., Supit, I., Ventrella, D., De Wit, A., Rotter, R. P., ETSI Agrónomos, Producción Vegetal: Fitotecnia, Universidad Politécnica de Madrid (UPM), University of Florence (UNIFI), Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera (IFAPA), Environmental Impacts Group, Natural Resources Institute Finland, Finnish Environment Institute (SYKE), Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung = Leibniz Centre for Agricultural Landscape Research (ZALF), Institute of Agrosystems and Bioclimatology, Mendel University in Brno, Global Change Research Centre (CzechGlobe), Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn, Institute of Agrophysics Polish Academy of Sciences, Agricultural University of Lublin, Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), The James Hutton Institute, University of Sassari, Université de Liège, University of Copenhagen = Københavns Universitet (KU), RIFCON GmbH, Rothamsted Research, Wageningen University, Consiglio per la ricerca in agricoltura e l’analisi dell’economia agraria (CREA‐SCA), Consiglio per la Ricerca in Agricoltura e l’analisi dell’economia agraria (CREA), MACSUR–, FACCE JPI, and by MULCLIVAR, from MINECO (CGL2012‐38923‐C02‐02), Università degli Studi di Firenze = University of Florence [Firenze] (UNIFI), Instituto Andaluz de Investigación y Formación Agraria y Pesquera (IFAPA), Natural resources institute Finland, Mendel University in Brno (MENDELU), and Ruiz-Ramos, Margarita

Subjects
changement climatique, ble tendre, sensitivity analysis, soft wheat, adaptation au changement, wheat, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, climate, surface de réponse, Milieux et Changements globaux, europe, global change
Abstract

IRS2 TEAM:Alfredo Rodríguez(1), Ignacio J. Lorite(3), Fulu Tao(4), Nina Pirttioja(5), Stefan Fronzek(5), Taru Palosuo(4), Timothy R. Carter(5), Marco Bindi(2), Jukka G Höhn(4), Kurt Christian Kersebaum(6), Miroslav Trnka(7,8),Holger Hoffmann(9), Piotr Baranowski(10), Samuel Buis(11), Davide Cammarano(12), Yi Chen(13,4), Paola Deligios(14), Petr Hlavinka(7,8), Frantisek Jurecka(7,8), Jaromir Krzyszczak(10), Marcos Lana(6), Julien Minet(15), Manuel Montesino(16), Claas Nendel(6), John Porter(16), Jaime Recio(1), Françoise Ruget(11), Alberto Sanz(1), Zacharias Steinmetz(17,18), Pierre Stratonovitch(19), Iwan Supit(20), Domenico Ventrella(21), Allard de Wit(20) and Reimund P. Rötter(4).; An ensemble of projections of wheat adaptation to climate change in europe analyzed with impact response surfaces . International Crop Modelling Symposium

Published
2016

26. Multicriteria evaluation of the stics soil-crop model and implementation of an automated evaluation system

Author

Buis, Samuel, Coucheney, Elsa, Launay, Marie, Lecharpentier, Patrice, Mary, Bruno, Ripoche, Dominique, Beaudoin, Nicolas, Ruget, Francoise, Garcia De Cortazar Atauri, Inaki, Justes, Eric, Constantin, Julie, Andrianarisoa, Kasaina-Sitraka, Le Bas, Christine, Léonard, Joël, Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Agroressources et Impacts environnementaux (AgroImpact), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), 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, Institut Supérieur d'Agriculture de Lille (ISA), InfoSol (InfoSol), Unité d'Agronomie de Laon-Reims-Mons (AGRO-LRM), UE Agroclim (UE AGROCLIM), UMR : AGroécologie, Innovations, TeRritoires, Ecole Nationale Supérieure Agronomique de Toulouse, Institut Supérieur d'Agriculture de Lille (Groupe ISA), and Unité INFOSOL (ORLEANS INFOSOL)

Subjects
[SDV]Life Sciences [q-bio]
Abstract

Multicriteria evaluation of the stics soil-crop model and implementation of an automated evaluation system. iCROPM 2016 International Crop Modelling Symposium "Crop Modelling for Agriculture and Food Security under Global Change"

Published
2016

27. Parametrization of crop model using a regional agronomical database: rice in camargue with STICS

Author

Ruget, Francoise, Buis, Samuel, Irfan, Kamran, Delmotte, Sylvestre, Mouret, Jean-Claude, Lopez Ridaura, Santiago, Trolard, Fabienne, Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Innovation et Développement dans l'Agriculture et l'Alimentation (UMR Innovation), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), 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), 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 Knowledge Hub FACCE MACSUR. INT. Agricultural Model Intercomparison and Improvement Project (AgMIP), USA.

Subjects
modèle de culture, base de données, agronomie, variation du rendement, variabilité de séquence, [SDV]Life Sciences [q-bio]
Abstract

Parametrization of crop model using a regional agronomical database: rice in camargue with STICS . International Crop Modelling Symposium

Published
2016

28. Uncertainty in simulating N uptake and N use efficiency in the crop rotation systems across Europe

Author

Yin, X., Kersebaum, K. C., Kollas, C., Armas-Herrera, C. M., Baby, Sabulal, Beaudoin, Nicolas, Bindi, M., Charfeddine, M., Conradt, Tobias, García de Cortázar-Atauri, Iñaki, Ewert, Franck, Ferrise, R., Hoffmann, H., Lana, M., Launay, M., Manderscheid, R., Manevski, Kiril, Mary, B., Mirschel, W., Moriondo, Marco, Müller, C., Nendel, C., Öztürk, Isik, Palosuod, T., Ripoche-Wachte, D., Rötter, R. P., Ruget, Francoise, Sharif, B., Ventrella, D., Weigel, H.J., Olesen, J. E., Chercheur indépendant, Unité d'Agronomie de Laon-Reims-Mons (AGRO-LRM), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), and Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)

Subjects
orge d'hiver, blé d'hiver, triticum, crop model, [SDV]Life Sciences [q-bio], pea, sugarbeet, betterave sucrière, rotation culturale, winter wheat, méthode de simulation, crop rotation, pois, méthode d'etalonnage, production grainière, absorption
Abstract

Uncertainty in simulating N uptake and N use efficiency in the crop rotation systems across Europe . International Crop Modelling Symposium

Published
2016

29. Regional variability of the climate change effect on grassland production

Author

Ruget, Francoise, Ripoche, Dominique, Graux, Anne-Isabelle, Durand, Jean-Louis, Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), UE Agroclim (UE AGROCLIM), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] (PEGASE), AGROCAMPUS OUEST-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité de Recherche Pluridisciplinaire Prairies et Plantes Fourragères (P3F), Agroclim (AGROCLIM), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-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]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, changement climatique, variabilité géographique, production fourragère, Sciences agricoles, global change, Agricultural sciences
Abstract

Regional variability of the climate change effect on grassland production. iCROPM2016 International Crop Modelling Symposium

Published
2016

30. Interactions of mean climate change and climate variability on food security extremes

Author

Ruane, Alex C., Mcdermid, Sonali P, Mavromatis, Theodoros, Hudson, Nicholas, Morales, Monica, Simmons, John, Agalawatte, Prabodha, Ahmad, Ashfaq, Ahmad, Shakeel, Ahuja, Laj R., Anapalli, Saseendran S., Anothai, Jakarat, Asseng, Senthold, Bellocchi, Gianni, Benjamin, Dumont, Bert, Federico, Bertuzzi, Patrick, Bhatia, Virendra S., Bindi, Marco, Biggs, Jody, Broad, Ian, Lee, Byun-Wu, Cammarano, Davide, Carretero, Ramiro, Chung, Uran, de Sanctis, Giacomo, Debats, Stephanie, Dhliwayo, Thanda, Estes, Lyndon, Ewert, Frank, Feng, Liping, Ferrrise, Roberto, Gaiser, Thomas, Garcia, Guillermo, Gastal, Francois, Gbegbelegbe, Sika, Geethalakshmi, Vellingiri, Gérardeaux, Edward, Goldberg, Richard, Grant, Brian, Guevara, Edgardo, Hickman, Jonathan, Hoffmann, Holger, Huang, Huanping, Hussain, Jamshad, Justino, Flavio Barbosa, Karunaratne, Asha S., Klumpp, Katja, Koehler, Ann-Kristin, Kouakou, Patrice K., Kumar, Soora Naresh, Lakshmanan, Arunachalam, Lieffering, Mark, Lin, Xiaomao, Luo, Qunying, Ma, Shaoxiu, Magrin, Graciela, Marin, Fabio, Martin, Raphaël, Masutomi, Yuji, Mclean, Greg, Meira, Santiago, Mohanty, Monoranjan, Moore, Andre, Moriondo, Marco, Narh, Stephen, Negm, Lamyaa, Nemenyi, Miklos, Orlandini, Simone, Orlando, Francesca, Ozturk, Isik, Qi, Zhiming, Rahman, Ubaid Ur, Ramarohetra, Johanna, Raynal, Hélène, Rodriguez, Gabriel, Rolinski, Susanne, Ruget, Francoise, Sharda, Vaishali, Shuo, Lu, Smith, Ward, Snow, Val, Soltani, Afshin, Srinivas, K., Sultan, Benjamin, Swain, Dillip Kumar, Tao, Fulu, Tesfaye, Kindie, Thorburn, Peter, Topaj, Alex, Travasso, Maria I., Trombi, Giacomo, Vanuytrecht, Eline, Viscarra, Federico E., Nasim, Wajid, Wang, Enli, Wang, Hong, Wang, Jing, Wang, Sha, Wang, Yingchun, Wijekoon, Erandika, Xiaoguang, Yang, Young, Ban Ho, Yun, Jin I., Zhao, Yahxia, Zhao, Zhigan, Zubair, Lareef, UR 0874 Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial (UREP)-Ecologie des Forêts, Prairies et milieux Aquatiques (EFPA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Agroclim (AGROCLIM), Unité de Recherche Pluridisciplinaire Prairies et Plantes Fourragères (P3F), Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), and ProdInra, Migration

Subjects
[SDE.MCG] Environmental Sciences/Global Changes, changement climatique, sécurité alimentaire, événements extrêmes, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, food and beverages, sense organs, skin and connective tissue diseases
Abstract

National audience; The Coordinated Climate-Crop Modeling Project (C3MP) has conducted a common set of sensitivity tests on more than 1100 simulation sets representing different farm systems in more than 50 countries, with carbon dioxide, temperature, and precipitation change sensitivities gauged for ~20 crop species and ~20 crop models. Here we present an analysis of C3MP results indicating how mean climate changes are likely to affect variability and extreme events within future time periods. Recognizing that climate change will affect agricultural systems both through mean changes and through shifts in climate variability and associated extreme events, C3MP can elucidate several aspects of these changes. First, mean climate changes can affect yields across an entire time period. Second, extreme events (when they do occur) may be more sensitive to climate changes than a year with normal climate. Third, mean climate changes can alter the likelihood of climate extremes exceeding critical biophysical thresholds, leading to more food security extremes. Finally, shifts in climate variability can result in an increase or reduction of mean yield, as extreme climate events tend to have lower yield than years with normal climate.This presentation will demonstrate each of these effects and illustrate the potential implications for future food production and associated agricultural economies under climate change.

Published
2015

31. Sensitivity and uncertainty analysis of grassland models in Europe and Israel

Author

Sandor, Renata, Ma, Shaoxiu, Acutis, Marco, Barcza, Zoltán, Doro, Luca, Köchy, Martin, Minet, Julien, Lellei-Kovács, Eszter, Perego, Alessia, Rolinski, Susanne, Ruget, Francoise, Seddaiu, Giovanna, Wu, Lianhai, Bellocchi, Gianni, Unité Mixte de Recherche sur l'Ecosystème Prairial - UMR (UREP), 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), Chercheur indépendant, University of Milan, Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), UR 0874 Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial (UREP)-Ecologie des Forêts, Prairies et milieux Aquatiques (EFPA), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)

Subjects
modelling, incertitudes, modélisation, prairies, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, prairie, grassland, Milieux et Changements globaux, uncertainty, incertitude
Abstract

Sensitivity and uncertainty analysis of grassland models in Europe and Israel. MACSUR Conference 2015

Published
2015

32. Comprendre les différences entre des sorties de modèles plutôt que les moyenner ?

Author

Ruget, Francoise, Ripoche, Dominique, Durand, Jean-Louis, Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), UE Agroclim (UE AGROCLIM), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité de Recherche Pluridisciplinaire Prairies et Plantes Fourragères (P3F), and Agroclim (AGROCLIM)

Subjects
modèle de culture, changement climatique, cohérence entre sorties de modèles, climate change, crop model, [SDV]Life Sciences [q-bio], évolution de la production fourragère, changes in forage yield, adaptation au changement climatique, production fourragère
Abstract

Comprendre les différences entre des sorties de modèles plutôt que les moyenner ?. 10. Colloque Modèle de culture STICS

Published
2015

33. Stics et exercices internationaux d'inter-comparaison de modeles de culture

Author

Bassu, Simona, Beaudoin, Nicolas, Brisson, Nadine, Bertuzzi, Patrick, Constantin, Julie, Cufi, Julien, Durand, Jean-Louis, Armas-Herrera, Cecilia, Raynal, Helene, Ripoche, Dominique, Ruget, Francoise, De Sanctis, Giacomo, Buis, Samuel, Agronomie, AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité d'Agronomie de Laon-Reims-Mons (AGRO-LRM), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), UE Agroclim (UE AGROCLIM), UMR : AGroécologie, Innovations, TeRritoires, Ecole Nationale Supérieure Agronomique de Toulouse, Unité de Recherche Pluridisciplinaire Prairies et Plantes Fourragères (P3F), Unité de Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse (MIAT 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), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Agroressources et Impacts environnementaux (AgroImpact), Agroclim (AGROCLIM), 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
[SDV]Life Sciences [q-bio]
Abstract

Session 2; Stics et exercices internationaux d'inter-comparaison de modeles de culture. 10. Colloque Modèle de culture STICS

Published
2015

34. Analysis of sensibility of temperature response function in STICS-grassland

Author

Zaka, Serge, Buis, Samuel, Ruget, Francoise, Durand, Jean-Louis, Louarn, Gaëtan, Unité de Recherche Pluridisciplinaire Prairies et Plantes Fourragères (P3F), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), and Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)

Subjects
[SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, changement climatique, prairie, Modélisation et simulation, [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, modèle stics, Agricultural sciences, variable environnementale, analyse de sensibilité, température, sensitivity analysis, climate change, Modeling and Simulation, Sciences agricoles, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

National audience

Published
2015

35. Aptitudes de STICS calibré à estimer le rendement du riz en Camargue lorsqu'il est calibré sur des données en parcelles agricoles

Author

Ruget, Francoise, Irfan, Kamran, Buis, Samuel, Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), and Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)

Subjects
land parcel, [SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, production rizicole, rice, précision entrées, calibration, données pauvres, estimation de rendement parcellaire ou moyen, modèle stics, camargue, Agricultural sciences, parcelle agricole, rendement agricole, donnée de calibration, riz, Sciences agricoles
Abstract

Aptitudes de STICS calibré à estimer le rendement du riz en Camargue lorsqu'il est calibré sur des données en parcelles agricoles. colloque STICS 2015 Rennes

Published
2015

36. 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

37. Sensitivity analysis for climate change impacts, adaptation & mitigation projection with pasture models

Author

Bellocchi, Gianni, Ehrhardt, Fiona, Rich, Conant, Nuala, Fitton, Matthew, Harrison, Mark, Lieffering, Minet, Julien, Martin, Raphaël, Moore, Andrew, Myrgiotis, Vasileios, Rolinski, Susanne, Ruget, Francoise, Snow, Val, Wang, Hong, Wu, Lianhai, Ruane, Alex, Soussana, Jean-François, UR 0874 Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial (UREP)-Ecologie des Forêts, Prairies et milieux Aquatiques (EFPA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Collège de Direction (CODIR), Colorado State University [Fort Collins] (CSU), Institute of Biological and Environmental Sciences, (SFIRC), Tasmanian Institute of Agriculture, Agresearch Ltd, Université de Liège, Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation [Canberra] (CSIRO), Scotland's Rural College (SRUC), Potsdam Institute for Climate Impact Research (PIK), Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Agriculture and Agri-Food [Ottawa] (AAFC), Rothamsted Research, Atmospheric and Environmental Research, Inc. (AER), and AgMIP

Subjects
changement climatique, sol, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, prairie, gaz à effet de serre, carbone, Milieux et Changements globaux
Abstract

National audience; The development of climate adaptation services requires an improved accuracy in model projections for climate change impacts on pastures. Moreover, changes in grassland management need to be tested in terms of their adaptation and mitigation potential. Within AgMIP (Agricultural Model Intercomparison and Improvement Project), based on the C3MP protocol for crops, we explore climate change impacts on future greenhouse gas emissions and removals in temperate grassland systems. Site calibrated models are used to provide projections under probabilistic climate change scenarios, which are defined by a combination of air temperature, precipitation and atmospheric CO2 changes. This design provides a test of yield, greenhouse gas emissions (N2O and CH4) and C sequestration sensitivity to climate change drivers. Moreover, changes in animal stocking density and in grazing vs. cutting are explored to test potential mitigation and adaptation options. This integrated approach has been tested for 12 models applied to 19 grassland sites over three continents and is seen as a pre-requisite for the use of models in the development of climate adaptation and mitigation services for grazing livestock.

Published
2015

38. Changements globaux : quels impacts sur l’aquifère de la Crau ?

Author

Baillieux, Antoine, Olioso, Albert, Trolard, Fabienne, Chanzy, Andre, Lecerf, Rémi, Lecharpentier, Patrice, Banton, Olivier, Ruget, Francoise, Ruy, Stéphane, Syndicat Mixte de Gestion de la Nappe Phréatique de la Crau (SYMCRAU), Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Astuce & Tic (FUI - PACA), and European Project: 245159,EC:FP7:KBBE,FP7-KBBE-2009-3,SIRRIMED(2010)

Subjects
[SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

National audience

Published
2015

39. Uncertainties in predicting rice yield by current crop models under contrasting climatic environments, 2014

Author

Li, Tao, Hasegawa, Toshihiro, Yin, Xinyou, Zhu, Yan, Boote, Kenneth, Adam, Myriam, Bregaglio, Simone, Buis, Samuel, Confalonieri, Roberto, Fumoto, Tamon, Gaydon, Donald, Marcaida, Manuel, Nakawaga, Hiroshi, Oriol, Philippe, Ruane, Alex C., Ruget, Francoise, Singh, Balwinder, Singh, Upendra, Tang, Liang, Tao, Fulu, Wilkens, Paul, Yoshida, Hiroe, Zhang, Zhao, Bouman, Bas, International Rice Research Institute, National Institute of Agro-Environmental Sciences (NIAES), National Engineering and Technology Center for Information Agriculture, Nanjing Agricutural University, University of Florida [Gainesville], Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Department of Agricultural and Environmental Sciences - Production, Landscape, Agroenergy( DISAA ), University of Milan, Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Agr Flagship, Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation [Canberra] (CSIRO), NASA Goddard Institute for Space Studies (GISS), NASA Goddard Space Flight Center (GSFC), Center for Climate Systems Research [New York] (CCSR), Columbia University [New York], International Maize and Wheat Improvement Centre (CIMMYT), International Fertilizer Development Center (IFDC), Natural Resources Institute Finland, National Agriculture and Food Research Organization, State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology, Beijing Normal University, 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), 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), International Maize and Wheat Improvement Centre [Inde] (CIMMYT), International Maize and Wheat Improvement Center (CIMMYT), Consultative Group on International Agricultural Research [CGIAR]-Consultative Group on International Agricultural Research [CGIAR], and Beijing Normal University (BNU)

Subjects
climate change, yield prediction uncertainty, [SDU]Sciences of the Universe [physics], [SDE]Environmental Sciences, AgMIP, Oryza sativa, crop-model ensembles
Abstract

International audience; Uncertainties in predicting rice yield by current crop models under a wide range of climatic conditions Abstract Predicting rice (Oryza sativa) productivity under future climates is important for global food security. Ecophysiologi-cal crop models in combination with climate model outputs are commonly used in yield prediction, but uncertainties associated with crop models remain largely unquantified. We evaluated 13 rice models against multi-year experimental yield data at four sites with diverse climatic conditions in Asia and examined whether different modeling approaches on major physiological processes attribute to the uncertainties of prediction to field measured yields and to the uncertainties of sensitivity to changes in temperature and CO 2 concentration [CO 2 ]. We also examined whether a use of an ensemble of crop models can reduce the uncertainties. Individual models did not consistently reproduce both experimental and regional yields well, and uncertainty was larger at the warmest and coolest sites. The variation in yield projections was larger among crop models than variation resulting from 16 global climate model-based scenarios. However, the mean of predictions of all crop models reproduced experimental data, with an uncertainty of less than 10% of measured yields. Using an ensemble of eight models calibrated only for phenology or five models calibrated in detail resulted in the uncertainty equivalent to that of the measured yield in well-controlled agronomic field experiments. Sensitivity analysis indicates the necessity to improve the accuracy in predicting both biomass and harvest index in response to increasing [CO 2 ] and temperature.

Published
2015
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40. Les processus de recharge superficielle des aquifères méditerranéens au cœur de la gestion durable des ressources en eau souterraine

Author

Ruy, Stephane, Alkassem Alosman, Mohamed, Alazard, M., Baillieux, Antoine, Banton, Olivier, Belaud, Gilles, Bouhlila, Rachida, Boulet, Gérard, Bouteffeha, Maroua, Chanzy, Andre, Chkir, N., Cognard-Plancq, Anne Laure, Dagès, Cécile, Fakir, Y., Jacob, Frédéric, Gillon, Marina, Grünberger, Olivier, Lecharpentier, Patrice, Leduc, Christian, Molenat, Jérôme, Olioso, Albert, Ruget, Francoise, Simonneaux, Vincent, Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Gestion de l'Eau, Acteurs, Usages (UMR G-EAU), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud]), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Ouest]), 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), ENIT-LMHE, Ecole Nationale d'Ingénieurs de Tunis (ENIT), Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), 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), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), 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), Laboratory of Radio-Analysis and Environment (LRAE), École Nationale d'Ingénieurs de Sfax | National School of Engineers of Sfax (ENIS), UCAM, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Laboratoire de Modélisation en Hydraulique et Environnement [Tunis] (LR-LMHE ENIT), Université de Tunis El Manar (UTM)-Université de Tunis El Manar (UTM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-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)-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), 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 de Recherche pour le Développement (IRD). FRA., Laboratoire d'Hydrogéologie d'Avignon (LHA), Avignon Université (AU), Université Tunis El Manar (UTM), Centre national du machinisme agricole, du génie rural, des eaux et forêts (CEMAGREF), 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), Laboratoire Electronique et Instrumentation (LEI), FSSM-UCAM, Institut des Neurosciences Cellulaires et Intégratives (INCI), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'étude des interactions entre sols, agrosystèmes et hydrosystèmes (LISAH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), and 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 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)

Subjects
aquifère, hydrogéologie, sustainable management, télédétection, [SDV]Life Sciences [q-bio], recharge de la nappe, water budget, gestion durable, bassin méditerranéen, eau souterraine, remote sensing, bilan hydrologique, hydrogeology, processus de surface, interaction eau de surface eau souterraine, groundwater, groundwater replenishment, adaptation au changement climatique, bilan hydrique, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

Dans de nombreuses régions du pourtour méditerranéen, les aquifères superficiels subissent une pression importante sous l’effet des changements climatiques, de l’évolution de l’usage des sols et des pratiques agricoles (irrigation, pompage). Leur recharge est extrêmement variable au cours du temps et dans l'espace, en raison même de la variabilité du climat méditerranéen, mais également en raison des activités anthropiques (irrigation et pratiques agricoles, aménagements hydro-agricoles -retenues, barrage-). Ces activités modifient le partage entre eau de surface et eau souterraine. Elles impactent également la recharge des aquifères qui peut dépendre pour partie d’apports d’eau extérieure à la zone d’exploitation de l’aquifère, recueillie dans les zones amonts ou apportées au travers d’infrastructures hydrauliques. Ceci, combiné à un temps de réponse rapide de l’aquifère, accroit sa vulnérabilité. De plus, dans les zones irriguées, l’irrigation est à la fois un prélèvement par pompage et une recharge potentielle qui peut être vecteur de contamination. L’exploitation durable de ces eaux souterraines devra donc s’appuyer sur la connaissance des mécanismes de recharge de ces aquifères qui devra être localisée et quantifiée et dont le contrôle par les aménagements (retenues, périmètres irrigués) devra être précisé. Trois projets SICMED (Crau, Lebna, Resamed) ont abordé cette problématique en combinant observations, expérimentations et modélisations. Quatre régions ont été étudiées : la plaine de la Crau (Sud de la France), le bassin versant du Lebna et la plaine de Kairouan (Tunisie), la plaine de Haouz (Maroc). Différents modèles adaptés aux problématiques et contextes locaux ont été développés en combinant modèles de bilan hydrique, d’irrigation, de culture, hydrologique et hydrogéologique. Ils sont confrontés à des suivis par télédétection ou géochimiques/isotopiques dans les différents compartiments du système. Sur chacun des sites, les processus dominants de recharge ont été identifiés, localisés, quantifiés et, dans certains cas, spatialisés. Les perspectives sont d’une part d’approfondir la compréhension des interactions entre processus de surface et processus souterrains impliqués dans le cycle de l’eau, d’aborder les problématiques de qualité et de mieux quantifier l’effet des pratiques de gestion sur l’ensemble des flux. D’autre part, dans certains cas le degré de connaissance et de représentation du système permet d’envisager une utilisation des modèles dans une optique plus opérationnelle.

Published
2014

41. Simulation prospective du drainage et des rendements des prairies irriguées - impact sur le fonctionnement de l’aquifère de Crau

Author

Baillieux, A., Olioso, Albert, Lecerf, R, Chanzy, Andre, Ruget, Francoise, Banton, Olivier, Lecharpentier, P, Trolard, F., Cognard-Plancq, Anne-Laure, Déposants HAL-Avignon, bibliothèque Universitaire, 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 d'Hydrogéologie d'Avignon (LHA), Avignon Université (AU), Unité de recherche Géochimie des Sols et des Eaux (URGSE), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)

Subjects
[SDU] Sciences of the Universe [physics], [SDU]Sciences of the Universe [physics], [SDU.STU] Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences, [SDU.STU]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

National audience

Published
2014

42. SICMED dans la chaine de l’innovation

Author

Trolard Stoll, Fabienne, Bailleux, A., Bourrie, Guilhem, Chanzy, Andre, Cognard-Plancq, Anne-Laure, Collon-Drouaillet, P., Dangeard, Marie-Lorraine, Di Virgilio, N., Geniaux, Ghislain, Mohammed, G., Napoléone, C., Olioso, Albert, Pascal, O., Rossi, F., Ruget, Francoise, Taub, I., Tennant, M., Déposants HAL-Avignon, bibliothèque Universitaire, Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Unité de recherche Géochimie des Sols et des Eaux (URGSE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Laboratoire d'Hydrogéologie d'Avignon (LHA), Avignon Université (AU), INRA - Avignon (INRA), Unité de recherche d'Écodéveloppement (ECODEVELOPPEMENT), Ecologie des Forêts Méditerranéennes [Avignon] (URFM 629), and Ecologie des Forêts Méditerranéennes (URFM)

Subjects
[SDV] Life Sciences [q-bio], [SDV]Life Sciences [q-bio], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

Published
2014

43. Application of STICS Model in Assessment of the Effects of Irrigation Practices and Soil Properties on Yield of a Durum Wheat (Triticum durum Desf.) Cultivar in the Irrigated Area of Oued Rmel in Tunisia

Author

Bhouri Khila, Sami, Douh, Boutheina, Mguidiche, Amel, Ruget, Francoise, Mohsen, Mansour, Boujelben, Abdelhamid, Higher Institute of Agronomic Sciences of Chatt-Meriem, University of Sousse, Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), and Department of Electrical, Electronics and Communication Engineering

Subjects
[SDU]Sciences of the Universe [physics], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

Published
2014

44. Uncertainty in simulating biomass yield and carbon-water fluxes from Euro-Mediterranean grasslands under climate changes

Author

Sandor, Renata, Ma, Shaoxiu, Acutis, Marco, Barcza, Zoltán, Ben Touhami, Haythem, Doro, Luca, Hidy, Dóra, Köchy, Martin, Minet, Julien, Lellei-Kovács, Eszter, Perego, Alessia, Rolinski, Susanne, Ruget, Francoise, Seddaiu, Giovanna, Wu, Lianhai, Bellocchi, Gianni, Unité Mixte de Recherche sur l'Ecosystème Prairial - UMR (UREP), 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), Chercheur indépendant, Fonctionnement et conduite des systèmes de culture tropicaux et méditerranéens (UMR SYSTEM), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre International de Hautes Etudes Agronomiques Méditerranéennes - Institut Agronomique Méditerranéen de Montpellier (CIHEAM-IAMM), Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes (CIHEAM)-Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes (CIHEAM)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), UR 0874 Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial (UREP)-Ecologie des Forêts, Prairies et milieux Aquatiques (EFPA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), 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)-Centre International de Hautes Etudes Agronomiques Méditerranéennes - Institut Agronomique Méditerranéen de Montpellier (CIHEAM-IAMM), Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes (CIHEAM)-Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes (CIHEAM)-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
modelling, incertitudes, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, modélisation, prairies, prairie, grassland, uncertainty, Milieux et Changements globaux, incertitude
Abstract

Uncertainty in simulating biomass yield and carbon-water fluxes from Euro-Mediterranean grasslands under climate changes. International Livestock Modelling and Research Colloquium

Published
2014

45. Impact of climate change on forage production (grassland, alfalfa, maize) : regional and seasonal variability

Author

Ruget, Francoise, Durand, Jean-Louis, Ripoche, Dominique, Graux, Anne-Isabelle, Bernard, F., Lacroix, B., Moreau, J.C., Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Unité de Recherche Pluridisciplinaire Prairies et Plantes Fourragères (P3F), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Agroclim (AGROCLIM), UR 0874 Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial (UREP)-Ecologie des Forêts, Prairies et milieux Aquatiques (EFPA), Unité de recherche d'Écophysiologie des Plantes Fourragères (UEPF), Station Expérimentale, ARVALIS - Institut du végétal [Paris], Institut de l'élevage (IDELE), Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] (PEGASE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST, Centre Interdisciplinaire d'Étude des Littératures d'Aix-Marseille (CIELAM), Aix Marseille Université (AMU), Institut Jacques Monod (IJM (UMR_7592)), Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Géosciences Rennes (GR), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Rennes (OSUR), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ProdInra, Migration, Association Française pour la Production Fourragère (AFPF). FRA., 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), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Rennes (OSUR)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES), UE Agroclim (UE AGROCLIM), AGROCAMPUS OUEST-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Rennes (OSUR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), 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.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, croissance végétale, luzerne, modèle de croissance, méthode de simulation, fertilisation, modèle de culture, inter-annual variations, carbon dioxyde, gaz à effet de serre, Milieux et Changements globaux, etp, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [SDV.SA] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, changement climatique, saisonnalité de la production, forage maize, fourrage, forage production, prairie, impact climatique, production hivernale, analyse comparative, diversité régionale, modèle stics, Agricultural sciences, dioxyde de carbone, facteur climat, france, maïs fourrage, modélisation, prévision, production fourragère, variations interannuelles, variations saisonnières, climatic change, climatic factor, forecast, grassland, growth model, herbage growth, lucerne, modelling, regional diversity, production printanière, culture fourragère, rayonnement, [SDE]Environmental Sciences, variabilité saisonnière, transpiration des cultures, maïs, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, production annuelle, température, modèle de simulation de culture, pasim, variation régionale, variations saisonnières KEY-WORDS : Carbon dioxyde, seasonal variations, Sciences agricoles
Abstract

Le présent travail a pour but de caractériser la variabilité du changement climatique et de ses effets sur les cultures fourragères selon les régions et les saisons. Récemment, plusieurs études sur ce thème, utilisant différents modèles et méthodes, ont été réalisées en France. Il s'agit donc de faire une synthèse de ces travaux qui, ayant utilisé des hypothèses de travail différentes, ont obtenu des résultats parfois différents. La multiplicité des méthodes a permis de montrer certains invariants dans le climat et les productions annuelles et saisonnières. L'avance printanière, l'existence de production hivernale et l'apparition ou l'accentuation du creux estival ont été mis en évidence - à des degrés divers - avec tous les modèles. La prévision d'une augmentation globale de production dans le futur proche fait également l'unanimité. Dans le futur, quelle que soit l'échéance, une augmentation est prévue principalement à cause des effets positifs du CO2, en particulier de la réduction de transpiration qu'il provoque. A long terme, les effets négatifs de la température et de l'augmentation de l'ETP risquent de dominer les effets positifs du CO2 et de provoquer une diminution globale de production : ce sont l'occurrence de cette diminution et son échéance qui font débat. Après analyse, l'augmentation de production dans le futur lointain, trouvée systématiquement avec un modèle d'une seule des deux études dont il est question ici, pourrait provenir de l'augmentation du rayonnement vue et utilisée dans cette étude, ainsi que d'une fertilisation beaucoup plus favorable., Recently, 4 simulation games using different models and methods were developed in France for characterizing climate change variability and its effect on forage crops, depending on the region and the season of year. A comparative analysis was used to determine global trends as well as possible causes of divergence. In the short term, results pointed to a global increase in production, and in the medium term, showed a spring advance, winter production, and a slump in the summer. In the longer term, a global decrease in production might be triggered by a high increase in temperature, the negative effect of lower rainfall, and the increase in ET, which the positive effect of higher CO2 levels may not manage to compensate. Certain factors (with regards to sunshine and fertilization) could explain these divergences between models.

Published
2013

46. Four Decades of Progress in Monitoring and Modeling of Processes in the Soil-Plant-Atmosphere System: Applications and Challenges Modelling of drainage and hay production over the Crau aquifer for analysing impact of global change on aquifer recharge

Author

Olioso, Albert, Lecerf, Rémi, Baillieux, Antoine, Chanzy, Andre, Ruget, Francoise, Banton, Olivier, Lecharpentier, Patrice, Trolard, Fabienne, Cognard-Plancq, Anne-Laure, 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 d'Hydrogéologie d'Avignon (LHA), and Avignon Université (AU)

Subjects
climate change, crop model, aquifer recharge, [SDE]Environmental Sciences, Corresponding author Tel: +33, distributed modeling, grassland, aquifer model, global change, irrigation
Abstract

International audience; Changes in climate and land use affect water resources and agricultural production. It is important to document these changes and to provide prospective scenarios for improving knowledge and tools that will help stakeholders to anticipate their impacts and propose adaptations. The recharge of the aquifer in the Crau plain mainly depends on the irrigation, in excess, of grassland producing high quality hay. The sustainability of this system is challenged by possible decreases in water availability from the Durance River, the main water source for irrigation, and the decrease in irrigated grassland surfaces. We implemented a modelling system combining the STICS crop model, used in a distributed mode, and the MODFLOW aquifer model for analysing the evolution of hay production, aquifer recharge and water level in the aquifer. The modelling system was implemented for several scenarios concerning climate and land use evolutions, as well as water availability for irrigation, in a close future (2025-2035). The main results showed that the level of the aquifer is seriously threatened by a decrease in irrigation level, either because of a reduction of irrigated grassland surfaces, or because of a limitation of water availability for irrigation. Conversely, the hay production (in term of quantitative yield) would be enhanced by the increase in temperature, even in situation of reduction of irrigation.

Published
2013
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47. Adaptation des systèmes d'élevage bovins au changement climatique : intérêts, limites et perspectives des approches de modélisation

Author

Graux, Anne-Isabelle, Moreau, J. C., Raynal, Helene, Ruget, Francoise, Carrère, Pascal, Faverdin, Philippe, Hill, D., UR 0874 Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial (UREP)-Ecologie des Forêts, Prairies et milieux Aquatiques (EFPA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut de l'élevage (IDELE), Unité de Biométrie et Intelligence Artificielle (UBIA), Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), 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), Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes (LIMOS), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020]), Institut de l'Elevage, AGROCAMPUS OUEST-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne-Université Clermont Auvergne (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut Supérieur d'Informatique de Modélisation et de leurs Applications, Association Française pour la Production Fourragère (AFPF). FRA., Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial (UREP), Unité de Biométrie et Intelligence Artificielle (ancêtre de MIAT) (UBIA), and Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne (ENSM ST-ETIENNE)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
Biodiversity and Ecology, changement climatique, Biodiversité et Ecologie, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, élevage bovin, prairie, système fourrager, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, Milieux et Changements globaux, [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, modélisation
Abstract

Cet article se propose de faire une synthèse des principales approches de modélisation développées par la Recherche pour étudier les possibilités d’adaptation des systèmes d’élevage au changement climatique par des interventions techniques aux échelles de la parcelle et du système fourrager. A l’échelle de la parcelle, des modules de gestion de la fertilisation azotée, de l’irrigation et de l’exploitation de l’herbe par les modèles permettent d’adapter l’itinéraire technique des parcelles cultivées au contexte pédoclimatique. Il est également possible de comparer l’intérêt de différents génotypes ou variétés culturales ainsi que différentes prairies multispécifiques. A l’échelle du système fourrager, il est possible de raisonner le dimensionnement des surfaces en fauche et en pâture, dans le cas de systèmes herbagers et d’adapter le calendrier d’alimentation des troupeaux. Les limites actuelles de ces approches ainsi que les perspectives permettant à l’avenir d’améliorer leur vraisemblance, leur pertinence et leur facilité de mise en uvre, et de porter la réflexion à l’échelle du système d’élevage et du territoire, sont discutées.

Published
2013

48. Yield and water use efficiency of a durum wheat (Triticum Durum Desf.) cultivar under the influence of various irrigation levels in a Mediterranean climate

Author

Douh, Boutheina, Mguidiche, Amel, Ruget, Francoise, Mansour, Mohsen, Boujelben , Abdelhamid, and Bhouri Khila, Sami

Subjects
blé d'hiver, tunisie, Durum wheat, irrigation, yield, water use efficiency, climat méditerranéen, gestion de l'irrigation, analyse de rendement, climat semi aride, Milieux et Changements globaux, triticum durum, cultivar
Abstract

The present work analyzes the effects of different water application levels on agronomic parameters and water use efficiency of a durum wheat (Triticum durum Desf. Var. Karim.) cultivar under the Mediterranean climatic conditions in central Tunisia. The objective of this work was to identify an appropriate irrigation strategy associated with high crop water use efficiency. Field experiment was conducted at the Higher Institute of Agronomy of Chott Meriem during the growing season 2011-2012. The irrigation strategy consisted in maintaining fixed the irrigation intervals and changing the volumes of water applied as a percentage of the crop water requirements. The effects of three irrigation treatments were investigated. The irrigation treatments were full irrigation (T1) corresponding to 100% of predetermined irrigation water levels, (T2) 75% of full irrigation and (T3) 50% of full irrigation. Results concerning water use efficiency revealed that T1 and T3, with respectively 1.72 and 1.6 kg/m3, were classified in the same group. T2, with 1.43 kg/m3, resulted in lowest water use efficiency. Comparing the effects of water supply on yield components, the best results were registered for T1 while the lowest yield components were obtained for T3. LAI from T1 was significantly higher than in the other treatments. According to the study results, each increase in irrigation regime increased days to maturity. The results achieved in this study showed that irrigating winter wheat with continuously providing only 50% of the crop water requirements in semi arid climate in Tunisia could result in high efficient irrigation water use.

Published
2013

49. Yield and Water Use Efficiency of a Durum Wheat (Triticum Durum Desf.) Cultivar Under the Influence of Various Irrigation Levels in a Mediterranean Climate

Author

Bhouri Khila, Sami, Douh, Boutheina, Mguidiche, Amel, Ruget, Francoise, Mansour, Mohsen, Boujelben, Abdelhamid, Higher Institute of Agronomic Sciences of Chatt-Meriem, University of Sousse, Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), High Agronomic Institute of Chott Mariem, Partenaires INRAE, and Regional Research Center in Horticulture and Organic Farming

Subjects
Key-words: Durum wheat, water use efficiency _____________________________________________________________________________________________, water use efficiency, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, [SDE]Environmental Sciences, yield, Durum wheat, irrigation
Abstract

International audience; The present work analyzes the effects of different water application levels on agronomic parameters and water use efficiency of a durum wheat (Triticum durum Desf. Var. Karim.) cultivar under the Mediterranean climatic conditions in central Tunisia. The objective of this work was to identify an appropriate irrigation strategy associated with high crop water use efficiency. Field experiment was conducted at the Higher Institute of Agronomy of Chott Meriem during the growing season 2011-2012. The irrigation strategy consisted in maintaining fixed the irrigation intervals and changing the volumes of water applied as a percentage of the crop water requirements. The effects of three irrigation treatments were investigated. The irrigation treatments were full irrigation (T1) corresponding to 100% of predetermined irrigation water levels, (T2) 75% of full irrigation and (T3) 50% of full irrigation. Results concerning water use efficiency revealed that T1 and T3, with respectively 1.72 and 1.6 kg/m 3 , were classified in the same group. T2, with 1.43 kg/m 3 , resulted in lowest water use efficiency. Comparing the effects of water supply on yield components, the best results were registered for T1 while the lowest yield components were obtained for T3. LAI from T1 was significantly higher than in the other treatments. According to the study results, each increase in irrigation regime increased days to maturity. The results achieved in this study showed that irrigating winter wheat with continuously providing only 50% of the crop water requirements in semi arid climate in Tunisia could result in high efficient irrigation water use.

Published
2013

50. Impacts des changements climatiques sur les productions de fourrages (prairies, luzerne, mais) : variabilité selon les régions et les saisons

Author

Ruget, Francoise, Durand, Jean Louis, Ripoche, Dominique, Graux, Anne-Isabelle, Bernard, F., Lacroix, B., Moreau, J.-C., Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Unité de Recherche Pluridisciplinaire Prairies et Plantes Fourragères (P3F), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Agroclim (AGROCLIM), UR 0874 Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial (UREP)-Ecologie des Forêts, Prairies et milieux Aquatiques (EFPA), Unité de recherche d'Écophysiologie des Plantes Fourragères (UEPF), Station Expérimentale, ARVALIS - Institut du végétal [Paris], Institut de l'élevage (IDELE), and Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial (UREP)

Subjects
climatic factor, herbage growth, regional diversity, [SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, croissance végétale, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, forecast, lucerne, luzerne, modèle de croissance, modelling, dioxyde de carbone, inter-annual variations, variations saisonnières, carbon dioxyde, facteur climat, variations interannuelles, production fourragère, modélisation, changement climatique, climatic change, forage maize, maïs fourrage, forage production, prairie, prévision, diversité régionale, growth model, grassland, france
Abstract

National audience; Recently, 4 simulation games using different models and methods were developed in France for characterizing climate change variability and its effect on forage crops, depending on the region and the season of year. A comparative analysis was used to determine global trends as well as possible causes of divergence. In the short term, results pointed to a global increase in production, and in the medium term, showed a spring advance, winter production, and a slump in the summer. In the longer term, a global decrease in production might be triggered by a high increase in temperature, the negative effect of lower rainfall, and the increase in ET, which the positive effect of higher CO2 levels may not manage to compensate. Certain factors (with regards to sunshine and fertilization) could explain these divergences between models.; Le présent travail a pour but de caractériser la variabilité du changement climatique et de ses effets sur les cultures fourragères selon les régions et les saisons. Récemment, plusieurs études sur ce thème, utilisant différents modèles et méthodes, ont été réalisées en France. Il s'agit donc de faire une synthèse de ces travaux qui, ayant utilisé des hypothèses de travail différentes, ont obtenu des résultats parfois différents. La multiplicité des méthodes a permis de montrer certains invariants dans le climat et les productions annuelles et saisonnières. L'avance printanière, l'existence de production hivernale et l'apparition ou l'accentuation du creux estival ont été mis en évidence - à des degrés divers - avec tous les modèles. La prévision d'une augmentation globale de production dans le futur proche fait également l'unanimité. Dans le futur, quelle que soit l'échéance, une augmentation est prévue principalement à cause des effets positifs du CO2, en particulier de la réduction de transpiration qu'il provoque. A long terme, les effets négatifs de la température et de l'augmentation de l'ETP risquent de dominer les effets positifs du CO2 et de provoquer une diminution globale de production : ce sont l'occurrence de cette diminution et son échéance qui font débat. Après analyse, l'augmentation de production dans le futur lointain, trouvée systématiquement avec un modèle d'une seule des deux études dont il est question ici, pourrait provenir de l'augmentation du rayonnement vue et utilisée dans cette étude, ainsi que d'une fertilisation beaucoup plus favorable.

Published
2013

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