AGROFOR

AGROFOR

Modélisation multi-échelles en agronomie et foresterie

Mots clés : modélisation sur les processus : carbone, nutriments, scénarios de transition écologique, gestion des forêts, sécurité alimentaire globale.

AnimateurBruno Ringeval

ChercheursIngénieursDoctorants
Pietro Barberi (PR)Christelle Aluome (IE)Noélie Borghino
Denis Loustau (DR)Corinne Sert (GU)Joséphine Demay
Sylvain Pellerin (DR) Clémence Labarre
Bruno Ringeval (CR) Tom Taborski
Thomas Nesme (PR)  

 

Présentation générale 

Les activités de recherches de l’équipe AGROFOR visent à améliorer la compréhension des cycles biogéochimiques (carbone, azote, phosphore) associés aux forêts gérées et à l’agriculture ainsi que la modification de ces cycles en réponse à différentes perturbations/modifications (changement climatique, gestion forestière, changements de pratiques agricoles) à larges échelles spatiales (France, échelle mondiale).

Les échanges d’éléments sont étudiés le long du continuum sol-plante-atmosphère ainsi qu’entre les différentes sphères agricoles (culture, élevage) et de la filière bois.

Pour cela, l’équipe AGROFOR se base principalement sur une approche de modélisation simulant, par exemple, le fonctionnement des forêts gérées (modèle Go+) ou la production agricole (modèle GOANIM). L’équipe a également des compétences dans la gestion des bases de données, utilisées comme entrées des modèles ou pour leur évaluation (par ex, données ICOS ou observations issues de sites de longue durée).

La finalité des travaux menés par AGROFOR est d’évaluer les conséquences de différents scénarios en termes de durabilité de fonctionnement des écosystèmes, de réduction des émissions de gaz à effet de serre et de sécurité alimentaire mondiale pour aider les décideurs (gestionnaires forestiers, politiques publiques).

Questions scientifiques principales

Quelles sont les réponses de la forêt française à des combinaisons de scénarii de gestion sylvicole et de changement climatique ?

Comment améliorer la représentation mécaniste des cycles biogéochimiques à l’échelle de l’écosystème ?

  • Taborski et al., Quantifying canopy conductance in a pine forest during drought from combined sap flow and canopy surface temperature measurements, Agricultural and Forest Meteorology 323 (2022) https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2022.108997

Comment la production d’énergie (panneaux photovoltaïques, méthaniseurs) modifie le fonctionnement de l’écosystème, le cycle du carbone et les émissions de gaz à effet de serre, à l’échelle du paysage et de la France ?

  • Malet et al. Does Anaerobic Digestion Really Help to Reduce Greenhouse Gas Emissions? A Case Study Based on 30 Cogeneration Plants in France. SSRN Electron. J. (2022) https://doi.org/10.2139/ssrn.4092426
  • Loustau et al. Bilan de carbone du déboisement lié à l’installation du projet de parc photovoltaïque HORIZEO de Saucats. Rapport final de contrat ENGIE NEOEN INRAE. 47p + annexes. (2022)

Comment les activités humaines et notamment l’agriculture ont perturbé les cycles biogéochimiques à l’échelle globale ?

  • Demay et al., Half of global agricultural soil phosphorus fertility derived from anthropogenic sources (2022) in press

Dans quelle mesure les nutriments (azote, phosphore) limitent la production agricole à l’échelle globale ; actuellement et dans un scénario d’expansion de l’AB ?

Comment l’expansion de l’agriculture biologique module les émissions de GES et le changement d’usage des terres, notamment via une modification de l’élevage ?

  • Gaudare et al. Soil organic carbon stocks potentially at risk of decline in organically farmed croplands (2022) under review

Ils sont passés par AGROFOR 

 Ulysse Gaudaré (Doctorant, 2019-2021), Angela Che Ing Tang (Post-doc, 2021-2022), Soisick Figueres (Ingénieure, 2019-2022), Lou Wissinger (Master, 2022)

Collaborations 

  • IGN, Fransylva, ONF, CNPF, ADEME
  • UMR SMART (INRAE, Rennes)
  • Autres à venir

Illustrations

Fig.7 of Taborski et al. 2022, Agricultural and Forest Meteorology (https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2022.108997)

fig7_Taborski

Fig.1 of Barbieri et al. 2021, Nature Food (https://www.nature.com/articles/s43016-021-00276-y)

fig1_Barbieri

Fig.1 Organic-to-conventional cropland energy production gap or surplus. a, The total cropland production gap at the global scale, broken down into the gap due to (1) N limitation, (2) biotic and abiotic stresses other than N limitation and (3) changes in crop rotations. Cropland production corresponds to the sum of energy production of the 61 considered crop species. b, The gap or surplus is calculated between the REF 100% organic (that is, a planet farmed entirely organically alongside optimal livestock managament) versus the 100% conventional scenarios.

Date de modification : 06 décembre 2023 | Date de création : 12 juin 2014 | Rédaction : Stéphane Thunot