Projet ANR-13-JFAC-0001 – CN-MIP : C and N Models Intercomparison and Improvement to assess management options for GHG mitigation in agrosystems worldwide
Programme : Gaz à effet de serre en agriculture (JFAC)
Année de financement : 2013
Coordinateur du projet : Madame Sylvie RECOUS (INRA Fractionnement des AgroRessources et Environnement)
Partenaires : Colorado Agricultural College; CRA- Consiglio per la Ricerca e la Sperimentazione in Agricoltura CRA- Consiglio per la Ricerca e la Sperimentazione in Agricoltura; Helmholtz-Zentrum Potsdam Deutsches GeoForschungsZenterum Helmholtz-Zentrum Potsdam Deutsches GeoForschungsZenterum; Laboratoire public; Queensland University of Technology Queensland University of Technology; Rangahau Ahumara Kai; Statale; Università degli studi di Sassari, Nucleo di ricerca sulla desertificazione Università degli studi di Sassari, Nucleo di ricerca sulla desertificazione; University Court of the University of Aberdeen University Court of the University of Aberdeen; UniFI; Woods Hole Research Center Woods Hole Research Center
Montant : 105974.0 euros
Date de début : 2014
Durée : 36 mois
Résumé : Des modèles pour évaluer des émissions de gaz à effet de serre par l'agricultureLes modèles mathématiques développés pour décrire les processus de transformations des cycles biogéochimiques dans les sols cultivés, doivent permettre aux scientifiques et aux décideurs d'identifier les pratiques agricoles favorables à l''atténuation des émissions de CO2, N2O et CH4  par les prairies et cultures annuelles sous divers climats. 
L'agriculture peut contribuer à la réduction des émissions de gaz à effet de serre par des pratiques agricoles adaptéesPlusieurs initiatives internationales visent à comparer et améliorer les modèles de cultures de manière à être en mesure de simuler les impacts des pratiques agricoles dans différents scénarios climatiques, la croissance des prairies et la production agricole et alimentaire. Le projet CN-MIP , s'inscrit dans les activités de la Global Research Alliance for agricultural greenhouse gases; il a pour objectif d'évaluer et améliorer les prévisions concernant les effets des pratiques agricoles sur les émissions de gaz à effet de serre (GES) par les sols. Le projet porte sur l'évaluation et l'inter-comparaison des modèles de culture décrivant les émissions de GES, afin de réduire l'incertitude dans l'estimation des émissions par les systèmes agricoles (grandes cultures, prairies et systèmes d'élevage). Le projet se concentre sur l'amélioration de la simulation des options de gestion pour permettre une évaluation des stratégies d'atténuation crédibles, adaptées à des agrosystèmes diversifiés dans différentes conditions climatiques. Ce travail contribue directement améliorer les méthodes d’inventaire des GES, notamment la méthode certifiée de type TIER3 mettant en œuvre des modèles mathématiques pour la quantification des émissions.
Evaluer et améliorer les modèles d'émissions de GES en agriculture grâce à l'intercomparaison des modèles et leur évaluation avec des jeux de donnéesLe consortium scientifique du projet implique de nombreux modélisateurs et experts des sols cultivés et des processus des cycles C et N. Les modèles CN proposés pour analyser les options d'atténuation et le travail d’inter-comparaison sont DNDC, DNDC mobile, DSSAT, Roth C, DayCent, ECOSSE, PASIM, STICS, APSIM, EPIC, CN-SIM. Ces modèles, fonctionnent au niveau de la parcelle et soit considèrent le cycle de N soit celui de C soit les deux. Les données utilisées sont issues de 10 jeux de données en prairies et  grandes cultures sur quatre continents. La première étape est la comparaison des modèles entre eux et avec les résultats de jeux de données en utilisant une approche «à l'aveugle«,  utilisant les modèles sans calibration spécifique selon les sites et les climats. Une série d'étapes successives fournissant des informations sur les expérimentations est ensuite conduite, pour identifier les gains possibles dans la précision des prévisions. Les modèles complètement calibrés sont ensuite utilisés pour tester différentes options d'atténuation concernant la fertilisation minérale, le travail du sol, l'intensité du pâturage, la composition floristique des prairies,...  L'analyse des écarts entre les données expérimentales et les données simulées par les modèles conduit enfin à proposer des améliorations de ces modèles.
Résumé de la soumission : The “C and N Models Inter-comparison and Improvement to assess management options forGHG mitigation in agrosystems worldwide” (CN-MIP) addresses theme 1, topic 1 of the FACCE-JPI2013 call. Our project will coordinate international development, evaluation and inter-comparison ofagricultural process-based models to reduce uncertainty in estimating greenhouse gas emissions fromcrops, grassland and livestock systems. The project will focus on improving the simulation ofmanagement options to enable evaluation of credible mitigation strategies adapted to diverseagrosystems under different climatic conditions. CN-MIP responds to the priority of the core theme 5"Mitigation of Climate Change" of the FACCE-JPI strategic research agenda, to improve the greenhousegas (GHG) inventory methods, particularly the "certified" modellingTIER3 modelling approach forquantifying emissions and the effects of mitigation options. The project also supports initiatives outlinedin the Global Research Alliance (GRA) on Agricultural Greenhouse Gases, which aim to improvemeasurement methodology and modelling, as well as inventory of GHG emissions and C sequestration insoils. The consortium comprises eleven partners: INRA (France), University of Aberdeen (UK),Helmholt-Zentrum Postam (GER), University of Florence (IT), CRA-Consiglio per la Ricerca in Agricoltura(IT), University of Milan (It), University of Sassari (IT), New Zealand Institute for Plant and Food Research(NZ), Colorado State University (USA), Woods Hole Research Center (USA), Queensland University ofTechnology (AU). The proposing partners are experienced modelers and experimentalists, alreadyinvolved in internationally funded projects on measuring and modelling of greenhouse gas emissions,soilcarbon sequestration, and reactive nitrogen, for a variety of agricultural conditions (annual crops,grasslands, tree crops) under temperate, Mediterranean and tropical conditions (GRA CN, Livestock andCropland groups, AgMIP, MACSUR, Reactive N RCN, NANORP, etc.). This network will provide connectionsand sharing of models, modelling protocols and datasets, but also the necessary interactions withstakeholders. The project will be undertaken from January 2014 to December 2016, in 4 work packages (i)Definition of model data requirements, selection of process-based CN models (i.e. DNDC, DNDC mobile,DSSAT, Roth C, DayCent, PaSim, STICS, APSIM, EPIC, CN-SIM), selection of appropriate databases; (ii)development of common protocols for modelling and model inter-comparison; (iii) identification andtesting of mitigation options, improvement of models for coverage, predictive capability and reliability;(iv) dissemination and training. Deliverables will be guidelines for the selection of database and thesimulation of mitigation options, evaluation of uncalibrated and calibrated model performances for anarray of GHG emission outputs, improved model tools, peer-reviewed research papers, communicationand reports to policy makers and stakeholders, and training sessions for students and scientists.
Résultats : En année 2, les premiers résultats de l'inter-comparaison sont en cours d'analyse, et seront rendus publics dès que cette analyse est suffisamment avancée.
Perspectives : en cours
Publications et brevets : Ehrhardt F., Soussana J.F., Recous, S., Liebig M., Snow V. et al. 2014. Crop and pasture models simulating GHG emissions and removals at field scale. An international inter-comparison and benchmarking. Seventh International Symposium on Non-CO2 Greenhouse Gases (NCGG7), Amsterdam November 6, 2014
Ehrhardt F., Soussana J.-F., Grace P., Recous S., Snow V., Bellocchi G. et al. (2015) An international intercomparison & benchmarking of crop and pasture models simulating GHG emissions and C sequestration. Climate Smart Agriculture conference, 16-18 March 2015, Montpellier, p. 41.
Bellochi, G., Ehrhardt F., Soussana, J-F., Conant, R., Fitton, N., Harrison, M et al. (2015) Sensitivity analysis for climate change impacts, adaptation and mitigation projection with pasture models. Climate Smart Agriculture conference, 16-18 March 2015, Montpellier, p. 10
Gianni Bellocchi, Mike Rivington, Keith Matthews & Marco Acutis (2015) Deliberative processes for comprehensive evaluation of agroecological models. A review. Agronomy for sustainable development, 35:589–605. DOI 10.1007/s13593-014-0271-0