Impacts climatiques sur les agrosystèmes

M2 Géobiosphère
Parcours Environnement-Climat
Plan :
1.
2.
3.
4.
UE2
IMPACTS DU CLIMAT SUR LES
AGROSYSTEMES
Influence de la température
Influence du rayonnement solaire
Eau et croissance des végétaux
Prévision agroclimatique des récoltes
Références :
Pierre Camberlin
Centre de Recherches de Climatologie, Biogéosciences
Université de Bourgogne / CNRS
1
Guyot G. 1997 : Climatologie de l'environnement. De la plante aux
écosystèmes. Masson.
Hufty A. 2001 : Introduction à la climatologie. De Boeck
Jackson I. J. 1989 : Climate, water and agriculture in the tropics, Longman,
391 p
Parcevaux S. de, Huber L. 2007 : Bioclimatologie. Concepts et applications.
Quae.
Sivakumar M.V.K. , R. P. Motha. 2006 : Managing Weather and Climate
Risks in Agriculture. Springer. 503 p
Sivakumar M.V.K., J. Hansen 2006 : Climate Prediction and Agriculture:
Advances and Challenges. 2007. Springer. 306 p.
2
1. Influence de la température
1.1 Le concept de degrés.jours
Réf : Luo et al., 2011 « Temperature thresholds and crop production: a review » , Climatic Change
–
–
L’activité métabolique des végétaux dépend de la
température
Effet selon différentes gammes de températures
• Nul
• Favorable
• Défavorable
0
+
-
Dans une certaine gamme de température, la croissance du
végétal est corrélée linéairement et positivement à la température
La croissance n'étant pas réversible, les effets de la température
sont cumulatifs uniquement (et non-soustractibles)
Le cumul des degrés.jours, au delà d'une température de base,
est appelé somme des températures, et va donc renseigner sur
la vitesse de croissance du végétal, entre deux dates données :
Σ(Tj-Tseuil)
Variation de la
vitesse de
croissance d’un
végétal avec la
température
(de Percevaux
et Huber, 2007)
avec j = jour et (Tt-Tseuil)>0
3
Exemple
(base 10) : j1
j2
j3
j4
Tmoy
6°C
12°C
13°C
9°C
DJ
4
Le concept de degrés.jours
Limites du concept de degrés.jours
La somme des températures est également corrélée à
l’apparition de stades phénologiques « clés »
Ex : blé d’hiver :
− Epiaison 1500
− Maturation 2350
Variabilité génétique : ex : vigne - température de base pour chaque
cépage
−
Permet la prévision de ces stades, et le zonage
agroclimatique (ex : vigne, cépages rouges : > 1370°C.j).
• La température de base ou « zéro de végétation » varie
selon les espèces :
5
Fonctionnement d’un modèle de croissance avec « Chilling » et « Forcing ».
Les paramètres des lois d’action sont figurés par des seuils en température.
Ce modèle comporte 6 paramètres :
- date d’entrée en dormance
Connaissant les températures, ces
- 2 paramètres pour la loi d’action du Chilling
paramètres permettent de
- seuil de levée de dormance,
déterminer la date de levée de
- 1 paramètre pour la loi du Forcing
dormance et la date de floraison.
- seuil de floraison.
Pouget (1968)
Cépage
Seuil de croissance apparente
Traminer
7°C
Merlot
9°C
Ugni blanc
11°C
Influence possible des extrêmes chauds (ex : Tx >30°C)
(cf. risques)
Pour certaines espèces, nécessité de températures basses pendant
la saison froide (vernalisation). Pour les fruitiers, la date de
débourrement est parfois difficile à modéliser avec les seules
sommes de températures. « Besoin en froid » des bourgeons
floraux, pour la levée de dormance. Olivier : qq semaines à 13°C.
Non satisfait : retard / étalement de la floraison. Cas également du blé
tendre (d’hiver) : 1 mois entre 2 et 5°C favorise floraison précoce.
=> par analogie avec la chaleur,
« sommes d’action du froid » en automne-hiver.
6
Limites du concept de degrés.jours (suite)
7
(source : Supagro Montpellier)
La vitesse de
croissance est aussi
affectée par la
contrainte hydrique
Effet de la durée du jour
pour certains plantes
(photopériodisme)
Zufferey et al. (2004)
8
1.2 Les risques de nature
thermique
(a) Le risque de gel
Seuils de sensibilité au gel (T sous abri en
°C) de différentes espèces fruitières en
fonction de leur stade phénologique (50% de
dégâts constatés) (Guyot, 1997)
Sensibilité au gel des poires à
différents stades phénologiques
(source : Defila, 2004)
Ils dépendent du stade phénologique de la plante,
donc varient tout au long du cycle saisonnier.
Rappel :
RISQUE = ALEA x VULNERABILITE
Climat
- Propriétés physiologiques
des plantes
- Pratiques agricoles (date
des semis, protections…)
9
Situation gélive : exemple
du 19 mars 2003
Gel de printemps (max. de vulnérabilité des plantes).
Deux situations :
Gelées par advection (gelées noires)
Gelées par rayonnement (gelées blanches)
Matin
10
Gelées blanches ou
gelées « noires » ?
Matin
vent
Masse
d’air
froid
Mise en place d’une inversion
thermique par nuit claire
11
12
Tn sous abri (2m) en Champagne, 19 mars 2003
(source : Madelin, 2004)
Variations des
températures
minimales en indices
actinothermiques dans
différents sites du
vignoble champenois
au cours de nuits de
gel
(P = poste météo, avec
température min sous
abri [2 m] entre
parenthèses)
(Beltrando, 1998)
La situation anticyclonique
(vent faible, ciel clair)
favorise les contrastes
spatiaux
Noter l’échelle verticale
et les différences de température
13
Lutte contre le gel
14
(b) Le risque d’échaudage
Certaines cultures annuelles
sont sensibles aux hautes
températures.
Chauferettes,
fils
chauffants
Ex 1 : blé en phase de
remplissage des grains =>
Tx>25°C = échaudage et
baisse de rendement.
Mais effet majeur de la date
d’épiaison (donc de la
conduite de la culture & de
la variété).
Le risque reste très modéré en
année « normale »
Aspersion
Tour antigel , Hélicoptère
→ gelées blanches
uniquement
15
Sources : www.maisons-champagne.com, Réussir vigne (2008), RSVAH (2007)
Ex 2 : riz à la floraison =>
pour certains cultivars,
Tx>35°C pendant 1h =
stérilité
(source : Gate et al., 2008)
16
• Relation asymptotique entre
rayonnement solaire et
photosynthèse
• Effet d’une diminution du
rayonnement = significatif
seulement à de faibles niveaux
de rayt.
2. Influence du rayonnement solaire
Dans bcp d’environnements
continentaux, la lumière n’est
pas le facteur limitant principal
Pour leur métabolisme, les végétaux ont besoin d’énergie.
Grâce à la photosynthèse, le rayonnement visible est le
véhicule de cette énergie.
couvert
feuille
(sauf :
- en hiver aux hautes latitudes
- sur les versants mal exposés
- en cas de pollution importante
réduisant la transmissivité « global
dimming »)
17
(source : Doré et al., 2006 L’agronomie aujourd’hui.18
Quae)
Estimation de la biomasse produite
(toutes choses égales par ailleurs) :
Biomasse produite =
ε .ε .ε .R
c
i
b
g
Efficience biologique –
L’assimilation des
végétaux croit avec T,
jusqu’à un seuil variable
selon la plante.
EFFICIENCE TOTALE :
1 à 2%...
Rg : rayonnement solaire global
ε
c:
Courbe de réponse de la
photosynthèse à l’éclairement
Pmax : photosynthèse nette maximale
R0 : respiration obscure
Les plantes en C4 (*) ont
efficience climatique (en général voisine de 0,5)
(sauf pour les faibles éclairements)
une assimilation supérieure
à celle des plantes en C3,
εc = PAR / Rg
où PAR = Photosynthetically Active Radiation (rayonnement utile à la photosynthèse =
gamme spectrale du rayonnement solaire, en général entre 400 et 700 nm, utilisable par la
photosynthèse)
car elles n’ont pas de
« photorespiration » qui
consomme les produits de la
photosynthèse, au-delà d’un
certain seuil.
ε
i : efficience d’interception
(PAR absorbé / PAR incident ; ex : 0,5 pour le maïs)
ε
b : efficience biologique
(conversion en biomasse du rayonnement intercepté ; en général de 0,03 à 0,06)
19
Photosynthèse et température (T)
(de Percevaux et Huber, 2007)
(*) les molécules intermédiaires du
métabolisme photosynthétique ont
4 atomes de C
20
Température et rayonnement contribuent aussi à moduler
l’évaporation… donc les besoins en eau des cultures
3. Eau et croissance des végétaux
Régime hydrique:
•Croissance
•Maturation du raisin
Photosynthèse
Maturation
Demande
Évaporatoire
Rs
Vitesse de croissance
Phénologie
Maladies cryptogamiques
3.1 Le bilan hydrique
Pluie
Évaluer la satisfaction des besoins en eau des végétaux
suppose d’établir un bilan hydrique qui tienne compte de :
- la ressource en eau
- la consommation potentielle.
V
T
RH%
Pression
phytosanitaire
Maturation
Ces deux éléments sont fonction du climat.
21
Établi à l’échelle de la parcelle, le BH comprend :
22
a) La demande climatique
En entrée (termes positifs) :
- les précipitations (P)
- les apports éventuels par irrigation (I)
La « demande climatique » est décrite par
l’ETP (Évapotranspiration Potentielle) :
En sortie (termes négatifs) :
• Définition
• Mesure : lysimètres, bacs d’évaporation.
• Estimation : Penman-Monteith (FAO),
basée sur une ETP de référence (ET0),
celle d’un gazon où aucune limitation
n’existe quant à l’eau disponible.
- l’eau évaporée (évapotranspirée) (ETR)
- l’eau ruisselée hors de la parcelle ou infiltrée
vers les nappes profondes (Q)
En terme alternativement positif ou négatif :
- la variation de la réserve d’eau du sol (∆R)
P (+ I ) =
Gains
ETR + Q
Pertes
+ ∆R
Gain ou perte
L’ETR dépend :
- de la « demande climatique »
- de la nature des végétaux et de leur stade de développement
- de l’état des réserves en eau du sol
Données d’entrée :
température de l’air, humidité de l’air ,
rayonnement solaire, vitesse du vent.
23
24
Comment estimer les données d’entrée…
lorsqu’elles ne sont pas disponibles ?
ET potentielle de référence –
formule de Penman-Monteith (FAO)
(référence = surface en herbe rase [12cm], bien alimentée en eau)
• Interpolation à partir des stations proches
(ex : température – tenir compte des gradients altitudinaux, et
éventuellement des effets d’exposition
Techniques : moyennes pondérées ; régressions linéaires…)
ETo
Rn
G
T
u2
es
ea
es - ea
∆
γ
évapotranspiration de référence [mm.jour-1],
rayonnement net à la surface de la culture [MJ m-2 jour-1],
flux de chaleur du sol [MJ m-2 jour-1],
température moyenne à 2 m [°C],
vitesse du vent mesurée à 2m [m s-1],
tension de vapeur saturante [kPa],
tension de vapeur mesurée [kPa],
déficit de saturation [kPa],
pente de la courbe de tension de vapeur [kPa °C-1],
constante psychrométrique [kPa °C-1].
• Estimations à partir de données satellitales
(attention : repose sur une calibration correcte… donc sur la
disponibilité des données sol !)
• Formules empiriques
(ex : vent à 2m à partir du vent à 10m en tenant compte du coeff de
rugosité ;
rayonnement global)
25
26
b) La consommation d’eau des plantes
Rayonnement global (RG)
- À partir de l’insolation : formule d’Angström
RA = ray. solaire au sommet de l’atmosphère
n = nombre effectif d’heures d’insolation
N = nombre potentiel d’heures d’insolation
aA et bA = coefficients empiriques, fonction
de la localisation géographique
De l’ETP à l’ETM
On tient compte de la nature du végétal et son stade de croissance
P
(ETP)
ETM
=Kc x ETP
- A partir des températures : formule de Hargreaves
(moins performante)
Tmax et Tmin = températures
maximale et minimale journalière
aH et cH = coefficients empiriques
Pour les pays européens, les valeurs des coeff. empiriques sont donnés sur :
http://www.treemail.nl/privateers/radiation/index.htm
Q
Ångström, A. Solar and terrestrial radiation. QJR Meteorol. Soc. 1924, 50, 121-125.
Hargreaves, G.L.; Hargreaves, G.H.; Riley, P. Irrigation water requirement for the Senegal River Basin.27
Journal of Irrigation and Drainage Engineering ASCE 1985, 111, 265-275.
28
(source : Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne
http://echo.epfl.ch/e-drologie/chapitres/chapitre4/chapitre4.html )
Évolution du coefficient cultural Kc pour
une culture annuelle
(de Percevaux et Huber, 2007)
Kc = 1 pour gazon
29
Selon la quantité d’eau disponible (pluie + réserves du sol), ETR peut…
… ou être
inférieure à
ETM…
… être égale à
ETM…
P
(ETP)
ETM
=Kc x ETP
ETR
Q
31
30
P
(ETP)
ETM
ETR
=Kc x ETP
… à moins
d’irriguer, c’està-dire d’apporter
la différence
entre ETM et
ETR
Q
32
Rôle des réserves
en eau du sol
c) Le calcul et l’analyse du bilan hydrique
Pour quoi faire ?
* Capacité au champ (« W330 »)
** Point de flétrissement
permanent (« W1500 »)
• Comprendre (et prévoir) les effets d’une sécheresse sur les cultures
• Estimer le volume d’eau d’irrigation à apporter à une culture
• Évaluer l’aptitude d’un site à recevoir une culture donnée, d’un point
de vue hydrique
• Évaluer l’impact d’une compaction du sol sur les besoins en eau
d’une culture
• Estimer les effets des changements climatiques sur les cultures …
***
*
*** Réserve utile
Estimation : méthode de Rawls (1982)
W330 = 257,6 - (2 x Sa) + (3,6 x Ar) + (29,9 x MO)
W1500 = 26 + (5 x Ar) + (15,8 x MO)
W330 et W1500 en mm/m ;
Ar : teneur en argile (en %) ;
Sa : teneur en sable (en %) ;
MO : teneur en matière organique (en %)
RU = (W330 - W1500) x h
**
Bilan : le régime hydrique d’une culture dépend :
- De la combinaison pluie / évapotranspiration
- Des propriétés du sol (texture, profondeur…)
- Du matériel végétal (phénologie : stades de croissance)
- Du système de conduite, de l’irrigation, ...
33
Calcul du bilan hydrique au pas mensuel
•
•
Bilan précis pour une culture donnée à établir au pas de temps
journalier ou décadaire.
Le pas de temps mensuel fournit des estimations satisfaisantes, en
simplifiant les calculs tout en permettant de tester facilement
différentes hypothèses (ex : Méthode de Thornthwaite et Mather,
1955)
34
Exemple 1 (source : L.Simon, 1998)
Méthode de Thornthwaite (1955).
Données d’entrée : P, ETP, RUmax (fonction du type de sol). Toutes les
valeurs sont en mm (lame d’eau).
• Le cycle débute (t0)
quand ETP>P, en
supposant le réservoir
sol rempli avant cette
date.
De mai à août, le déficit
est en partie comblé par
l’eau du sol
• Quand P>ETP (sept.
à avril), l’excédent sert
d’abord à reconstituer
(R) le réservoir sol…
jusqu’à atteindre
RUmax
• Différence ETP-ETR
= déficit agricole (D)
(RUmax=100mm)
D
Besoins éventuels d’irrigation
R
t0
35
36
Exemple 2 Bilan hydrique et besoins des
cultures en 2003 dans le Sud-Oust de la France
(source : Agence de l’Eau Adour Garonne)
3.2 Le risque de sécheresse
mm
Evolution des variables climatiques (pluie et ETP) et des besoins en eau
(ETM) d’une culture d’hiver (blé) et d’une culture d’été (maïs) – Toulouse, 2003
Une sécheresse est un déficit hydrique temporaire
(par rapport aux conditions normales).
Mois
37
38
Tolérance à la sécheresse de différentes espèces
Un déficit de précipitations a des effets différents :
- selon la saison où il se produit.
- selon les stades phénologiques de la plante.
Sensibilité du
maïs à la
sécheresse
( a= stade de la
10e feuille ;
b = stade grains
laiteux)
(de Percevaux et
Huber, 2007)
Réponse du rendement de
4 types de cultures au
niveau de satisfaction du
besoin en eau
- selon la plante cultivée
39
Source Expertise sécheresse INRA 2006
40
Les indicateurs
Les indicateurs
• Indices de sécheresse climatique fondés sur les précipitations
(multi-applications)
- Pourcentage de la normale
- Déciles
- Indice standardisé de précipitations (SPI) (McKee 1993)
• Indices de satisfaction des
besoins en eau des cultures
- Soil Water Index
- Palmer’s crop moisture index
Décrit l’écart à la moyenne climatologique des
précipitations cumulées, exprimé en écart-types.
Peut être calculé sur différents pas de temps : 1, 3, 6,
12, 24 mois…, ce qui renseigne sur différents types de
sécheresses.
Méthode :
1. Calculer les cumuls au pas de temps souhaité à
partir d’une longue série
2. Obtenir la courbe de distribution cumulée, et l’ajuster
à une fonction appropriée (gamma en général)
3. La transformer en distribution normale (moyenne= 0,
écart-type = 1)
- Water Requirement Satisfaction Index
(WRSI) [Indice de Satisfaction des Besoins en Eau] :
appliqué à une culture donnée
WRSI = ETR / ETM x 100
ETR : évapotranspiration réelle (calculée à partir d’un
bilan hydrique)
ETM : ET0 x Kc
ET0 = evapotranspiration potentielle Penman-Monteith
Kc = coefficient cultural, ajusté en fonction du stade de
croissance de la plante
Code Matlab :
http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/26018-standardized-precipitation-index) 41
ou executable : http://drought.unl.edu/MonitoringTools/DownloadableSPIProgram.aspx
Projections concernant le risque de sécheresse
Pas de temps : décadaire, mensuel ou saisonnier
Carte du WRSI du maïs pour la
Corne de l’Afrique en août 2009
42
Changements dans le nombre maximum
annuel de jours secs consécutifs
Nombre maximum de jours consécutifs sans pluies en été
Référence
Scénario A2
IPCC,2007
43
Quelques grandes tendances… mais une désagrégation spatiale est nécessaire
44
4. Prévision agroclimatique des
récoltes
4.1 Les modèles statistiques
• Ex : modèle prédictif des rendements de curcuma en Inde
2 familles de méthodes :
• modèles statistiques
(ex : régression linéaire multiple expliquant les rendements à partir
de variables climatiques observées)
• modèles agroclimatiques
(visant une simulation simplifiée des processus au niveau de la
plante
(source : Kandiannan et al., 2002 /
Agricultural and Forest Meteorology)
« process-oriented crop simulation models »)
45
Les prédicteurs retenus
doivent avoir la plante
une relation ayant un
sens physique (avec un
coefficient en accord)
Quelles sont les précautions à
prendre ?
46
Éviter le « sur-ajustement » (overfitting)
• Ex : modèle prédictif des rendements de curcuma en Inde
Les prédicteurs
ne doivent pas
être colinéaires
( T?)
Sauf changement climatique
avéré, les tendances signent
généralement des évolutions
(source : Kandiannan et al., 2002 / Agricultural and
techniques ou agronomiques
Forest Meteorology)
Quelles sont les précautions à
prendre ?
Tester par validation
croisée (« leave-oneout cross-validation »)
47
(source : OMM, 2012)
48
4.2 Les modèles agroclimatiques
• Données d’entrée :
Fonctionnement des modèles et processus simulés
•
•
•
•
Phénologie
Photosynthèse : élaboration and partitionnement de la biomasse
Surface foliaire (LAI)
Bilan hydrique (stock d’eau, évaporation, transpiration, coefficient de
stress hydrique, TR/Trpot)
• Dates de semis
• Rendements estimés
- Paramètres météorologiques (précipitations, température, rayonnement,
vent, humidité)
- Propriétés des sols (profondeur, capacité au champ…)
- Paramètres variétaux (phases phénologiques et leur longueur,
température de base, température optimale…)
- Paramètres culturaux (critères de semis, de récolte, irrigation éventuelle,
apports de fertilisants…)
• Etapes de mise en oeuvre :
- Calibration à partir de données agronomiques expérimentales
- Validation par ‘rétro-prévisions’ (« hindcasts »)
Ce sont des modèles déterministes (mécanistes)
Pas de temps : jour ou décade
49
Echelle spatiale : sauf exception, la parcelle
• Exemple : GLAM crop model (General large-Area Model)
d(HI)/dt = rate of
change of leaf
area index.
YGP = yield gap
parameter.
50
Utilisation des modèles agroclimatiques pour la prévision
probabiliste des récoltes
1) génération de séries météorologiques stochastiques
séries générées
stochastiquement,
ajustées aux
prévisions
saisonnières
(
)
Prognostic
variables =
rectangles
Intermediate
variables and
constants = ovals
Daily driving
variables shown
outside the model
box.
NB :
Les séries
stochastiques
pourront être
remplacées par les
observations à
mesure de
l’avancement de la
saison
• Autres modèles courants :
-CERES et DSSAT (ICASA : International Consortium for Agricultural Systems Applications)
- WOFOST (Université de Wageningen, Pays-Bas)
- CROPWAT (FAO)
- STICS (INRA)
- SARRA-H (CIRAD : Centre Int. de Recherche Agronomique pour le Développement)
51
observations
(source : Dubrovsky et al., 2002)
52
4.3 Projections
Effets du CC sur les cultures – Ex : Région alpine : Torriani et al. (2007) tiennent
compte à la fois des changements du climat moyen, de sa variabilité, et de la
concentration en CO2, à l’horizon 2071-2100 (scénario A2).
2) simulations de la croissance de la plante
Maïs : réduction
prononcée des
rendements, due à
déficit hydrique, malgré
allongement de la saison
de croissance.
L’augmentation du CO2
(expériences CC+ et
CM+) limite la baisse de
rendement.
Les changements dans
la variabilité
interannuelle
(expériences CC)
l’aggravent.
(source : Dubrovsky et al., 2002)
53
A l’échelle
planétaire :
sensibilité des
rendements
céréaliers au CC,
d’après 69 études,
en fonction de la
variation locale de
la température, tous
scénarios
confondus.
Points / lignes
rouges :
sans adaptation
Points / lignes
verts:
avec adaptation
(pratiques,
cultivars,
irrigation…).
(IPCC, 2007 – 4th
Assessment Reprt, WG II,
55
Impacts, vulnerability and
adaptation)
Blé d’hiver : effet également négatif du changement clim.,
compensé par la hausse du CO2. La variabilité interannuelle accrue
n’est pas en défaveur des rendements moyens.
• Impacts diffèrent selon les cultures
• Tenir compte de l’introduction de nouveaux cultivars, qui peut permettre le
maintien des rendements de certaines cultures.
54