15 février 2018 - Un méta-modèle pour prédire les incertitudes de production de N2O
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15 février 2018 - Un méta-modèle pour prédire les incertitudes de production de N2O

15 février 2018 - Un méta-modèle pour prédire les incertitudes de production de N2O

Dans le cadre de l'Alliance globale de recherche sur les gaz à effet de serre (GRA) et de projets FACCE-JPI, l’INRA a coordonné l’évaluation et l’inter-comparaison de 24 modèles carbone-azote (16 pour les grandes cultures et 12 pour les prairies), considérés individuellement et comme un ensemble, sur neuf sites expérimentaux répartis sur 4 continents. Pour la première fois, ce travail montre le potentiel de l’approche par ensemble de modèles pour prédire de manière conjointe la production végétale et l’intensité des émissions de N2O.

Le projet CN-MIP (2014-2017) coordonné par Sylvie Recous, Directrice de Recherche INRA à l'UMR FARE, a été élaboré dans le cadre européen de l'initiative de programmation conjointe sur l'agriculture, la sécurité alimentaire et le changement climatique (FACCE-JPI), et a contribué à une action de grande ampleur soutenue en France par l’ANR et l’ADEME (24 modèles, 45 équipes de 14 pays), coordonnée par le groupe intégratif de recherche (IRG) de l'Alliance globale de recherche sur les gaz à effet de serre (GRA). Cette action était centrée sur l'évaluation de modèles pour les estimations conjointes de la productivité et des émissions de N2O, en comparant les données simulées aux données expérimentales.

En termes de résultats, aucun des modèles utilisés n’a présenté de performances systématiques supérieures à celles d'autres modèles, ce qui justifie l'approche ensembliste. Ces simulations permettent d’estimer la capacité des modèles à prendre en compte les pratiques culturales et l’incertitude liée à ces prédictions sur l’atténuation des gaz à effet de serre. En termes de perspectives, ce travail contribuera à l'amélioration des inventaires nationaux de gaz à effet de serre, tirant parti des prédictions ensemblistes ainsi qu’à l’amélioration de certains modèles, grâce à la comparaison de leurs structures, paramétrage et performances dans une large gamme de conditions pédoclimatiques et de gestion.

Lire :

> dossier complet sur le site de l'INRA

> Ehrhardt F et al. Assessing uncertainties in crop and pasture ensemble model simulations of productivity and N2O emissions. Global Change Biology 2018, 24, e603-e616. DOI

Contact : Dr Sylvie Recous, sylvie.recous@inra.fr

Date de modification : 06 juin 2023 | Date de création : 15 février 2018 | Rédaction : INRA / G. Paës