Impacts of climate change and agricultural managements on major global cereal crops

Les terres cultivees representent un cinquieme de la surface emergee de la Terre. Elles fournissent des nutriments a l'homme, modifient le cycle biogeochimique et l'equilibre energetique de la terre. L’evolution des terres cultivees dans le contexte du changement climatique et avec une intensification des actions anthropiques constitue un enjeu important pour la securite alimentaire et les exigences environnementales du developpement durable. Le manuscrit de these s’inscrit dans cette thematique en exploitant les donnees de differentes sources et la modelisation numerique. Les donnees utilisees sont : les statistiques de rendements, les observations agro-meteorologiques a long terme, les resultats des sites d’experimentation avec du rechauffement, les jeux de donnees globales issus des processus de fusion ou d’assimilation, les donnees climatiques historiques et de projection future. La modelisation fait appel aux modeles statistiques et aux modeles de processus. Le manuscrit est compose d’une serie de travaux de detection et d'attribution. Ils explorent la phenologie, le rendement et leurs reponses aux changements climatiques et aux pratiques de gestion. Ils sont soit sur l'echelle regionale soit sur l’echelle globale, en fonction de la disponibilite des donnees et de leur pertinence. Le chapitre 2 decrit la construction et l’utilisation d'un modele statistique avec des donnees provinciales de rendement au Nord-est de Chine et des donnees climatiques historiques. Les resultats montrent un effet asymetrique de la temperature diurne sur le rendement du mais. Le rendement du mais augmente de 10.0±7.7% en reponse a une augmentation moyenne de 1oC pendant la saison de croissance quand il s’agit de la temperature minimale de nuit (Tmin), mais le rendement diminue de 13,4±7,1% quand il s’agit de la temperature maximale de jour (Tmax). Il y a une grande disparite spatiale pour la reponse a Tmax, ce qui peut s'expliquer partiellement par le fort gradient spatial de la temperature pendant la saison de croissance (R = -0,67, P <0,01). La reponse du rendement aux precipitations depend aussi des conditions d'humidite. Malgre la detection d'impacts significatifs du changement climatique sur le rendement, une part importante de ses variations n’est pas expliquee par les variables climatiques, ce qui souligne le besoin urgent de pouvoir attribuer proprement les variations de rendement au changement climatique et aux pratiques de gestion. Le chapitre 3 presente le developpement d’un algorithme d'optimisation base sur la theorie de Bayes pour optimiser les parametres importants controlant la phenologie dans le modele ORCHIDEE-crop. L’utilisation du modele optimise permet de distinguer les effets de la gestion de ceux du changement climatique sur la periode de croissance du riz (LGP). Les resultats du modele optimise ORCHIDEE-crop suggerent que le changement climatique affecte la LGP differemment en fonction des types du riz. Le facteur climatique a fait raccourcir la LGP du riz precoce (-2,0±5,0 jour / decennie), allonger la LGP du riz tardif (1,1±5,4 jour / decennie). Il a peu d'effet sur la LGP du riz unique (-0,4±5,4 jour / decennie). Les resultats du modele ORCHIDEE-crop montrent aussi que les changements intervenus dans la date de transplantation ont provoque un changement generalise de la LGP, mais seulement pour les sites de riz precoce. Ceci compense a la hauteur de 65% le raccourcissement de la LGP provoquee par le changement climatique. Le facteur dominant du changement LGP varie suivant les trois types de riz. La gestion est le principal facteur pour les riz precoce et unique. Ce chapitre demontre aussi qu'un modele optimise peut avoir une excellente capacite a representer des variations regionales complexes de LGP.