# Annexes

Cette section présente des résultats concernant l'analyse de pouvoir radiatif des cultures intermédiaires à l'échelle de la France.

## A.Analyse à l'échelle de la France

Pour approfondir l'analyse du potentiel d'atténuation des CI, un focus sur le territoire français est proposé dans cette section. Une validation des instants de semis et de récolte permettant la reconstruction des rotations de culture est présentée ainsi qu'une analyse des gains d'albédo par région. Cette étude a été réalisée entre les travaux présentés dans le chapitre 3 et le chapitre 5.

### A.1. Modification du scénario d'introduction des CI

Le modèle RFCC a été modifié afin de simuler l'introduction de CI sur une période de 10 ans (au lieu de 3 comme dans l'étude précédente, Carrer et al., 2018). En effet, les estimations du pouvoir d'atténuation des CI, lorsqu'ils sont exprimés en équivalent CO₂ font l'hypothèse que cette pratique est maintenue pendant des temps longs. Il apparaît alors cohérent d'allonger la durée de simulation, en considérant une période de 10 ans, contrainte par la disponibilité des produits satellites (2001-2010).

Par ailleurs, même si un scénario d'introduction de 6 mois est discuté dans l'étude précédente, ces premiers résultats se sont concentrés sur l'impact radiatif des CI avec une durée maximale de développement des CI fixée à 3 mois. Or la période durant laquelle les CI sont mis en place est actuellement supérieure à 3 mois (pratiques agricoles observées in-situ). Dans cette analyse à l'échelle de la France, seul le scénario considérant une durée d'introduction des CI de 6 mois a été conservé, en gardant toujours un mois de sol nu avant le semis de la culture suivante. Toutes les autres caractéristiques relatives à l'estimation de l'introduction des CI (vegCI, αCI, croissance linéaire, etc.) sont conservées par rapport à l'étude Carrer et al., (2018).

Les estimations du modèle ont été agrégées à l'échelle des régions françaises (en prenant les anciennes régions comme référence). Le choix d'analyser les estimations du modèle à cette échelle spatiale a été motivé par plusieurs facteurs. Le but était de descendre en échelle (en comparaison avec l'étude précédente menée à l'échelle des pays européens), tout en restant cohérent avec la résolution spatiale du modèle (1/20°). D'autre part, les données statistiques permettant le calcul des différents correctifs (à savoir la correction de la classification ECOCLIMAP ou celle des surfaces en rotation) sont disponibles et mieux définies pour les anciennes régions.

### A.2. Adaptation des produits par région

Comme évoqué précédemment, plusieurs correctifs sont nécessaires à l'application du modèle RFCC (voir section III.2.3.1 et III.2.4). Une première étape consiste à modifier les surfaces en culture C3 et C4 de la base de données ECOCLIMAP afin d'obtenir des surfaces de cultures d'hiver et d'été. Un correctif unique à l'échelle nationale a été utilisé dans cette exercice. Ensuite, un paramètre (coefficient C) doit être appliqué pour quantifier la proportion de cultures qui peuvent être mises en rotation. Ce coefficient a été calculé pour chaque région, et pour 3 scénarii, à partir des données de
surfaces de chaque culture (statistiques Agreste-2016). Les scénarii sont définis à partir des surfaces en maïs (grain et ensilage, ~50/50), car c'est la culture d'été qui représente la plus grande surface cultivée en France. Selon le scénario, une fraction de la surface cultivée en maïs sera considérée comme de la monoculture d'été ; le scénario optimiste considère que toutes les cultures d'été sont mises en rotation avec des cultures d'hiver (pas de monoculture d'été si plus de cultures d'hiver que de cultures été). Le scénario réaliste considère que seulement 20% des surfaces cultivées en maïs grain sont mises en rotation avec des cultures d'hiver (80% des surfaces en maïs grain seront en monoculture de maïs). Enfin le scénario pessimiste considère que seulement 20% des surfaces cultivées en maïs grain et 20% des surfaces cultivées en maïs ensilage sont mises en rotation avec des cultures d'hiver (80% des surfaces en maïs grain et 80% des surfaces en maïs ensilage en monoculture de maïs). Au niveau national, le paramètre C représentant la proportion de cultures d'été mises en rotation avec des cultures d'hiver pour le cas optimiste, réaliste et pessimiste vaut respectivement 1, 0.76 et 0.52. Enfin un correctif est appliqué au moment de calculer le gain final par région. Ce correctif permet de rapporter la surface totale agricoles du modèle (surface ECOCLIMAP > 20% de culture) à la 'vraie' surface agricoles (Agreste). Ce correctif, comme l'ensemble des paramètres utilisés dans cet exercice sont présentés dans le Tableau A-5.

<table><caption>Tableau A-1 : Surfaces agricoles cultivées (1000 ha) issues de la classification ECOCLIMAP (seuls les pixels avec >20% de cultures sont pris en compte) et des statistiques Agreste (2016). Paramètres déterminant la proportion de surfaces en cultures d'été mise en rotation avec des cultures d'hiver pour le scénario optimiste, réaliste et pessimiste, et correction à apporter sur les résultats finaux pour corriger les surfaces de culture simulées.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Région</th><th colspan="1">Surfaces agricoles<br>ECOCLIMAP<br>(>20%)</th><th colspan="3">Surfaces agricoles Agreste</th><th colspan="3">Paramètres de mise en rotation</th><th rowspan="2">Correction des<br>surfaces<br>cultivées</th></tr><tr><th>Total</th><th>Total</th><th>Hiver</th><th>Été</th><th>Optimiste</th><th>Réaliste</th><th>Pessimiste</th></tr></thead><tbody><tr><td>Ile de France</td><td>570</td><td>497</td><td>379</td><td>120</td><td>1</td><td>0.76</td><td>0.75</td><td>0.87</td></tr><tr><td>Franche Comte</td><td>96</td><td>211</td><td>141</td><td>73</td><td>1</td><td>0.75</td><td>0.45</td><td>2.20</td></tr><tr><td>Pays de la Loire</td><td>1139</td><td>1 086</td><td>663</td><td>441</td><td>1</td><td>0.81</td><td>0.29</td><td>0.95</td></tr><tr><td>Bretagne</td><td>924</td><td>947</td><td>478</td><td>479</td><td>1</td><td>0.78</td><td>0.23</td><td>1.02</td></tr><tr><td>Poitou Charente</td><td>1043</td><td>1 105</td><td>707</td><td>412</td><td>1</td><td>0.67</td><td>0.54</td><td>1.06</td></tr><tr><td>Aquitaine</td><td>465</td><td>631</td><td>175</td><td>459</td><td>1</td><td>0.52</td><td>0.42</td><td>1.36</td></tr><tr><td>Midi Pyrenees</td><td>882</td><td>1 019</td><td>565</td><td>479</td><td>1</td><td>0.77</td><td>0.70</td><td>1.16</td></tr><tr><td>Limousin</td><td>6</td><td>124</td><td>89</td><td>43</td><td>1</td><td>0.90</td><td>0.31</td><td>21.19</td></tr><tr><td>Rhone Alpes</td><td>405</td><td>419</td><td>221</td><td>201</td><td>1</td><td>0.60</td><td>0.39</td><td>1.04</td></tr><tr><td>Auvergne</td><td>164</td><td>299</td><td>214</td><td>93</td><td>1</td><td>0.70</td><td>0.41</td><td>1.83</td></tr><tr><td>Languedoc Roussillon</td><td>129</td><td>136</td><td>99</td><td>40</td><td>1</td><td>0.97</td><td>0.95</td><td>1.05</td></tr><tr><td>Champagne Ardenne</td><td>1005</td><td>1 093</td><td>750</td><td>348</td><td>1</td><td>0.90</td><td>0.81</td><td>1.09</td></tr><tr><td>PACA</td><td>115</td><td>85</td><td>67</td><td>21</td><td>1</td><td>0.89</td><td>0.86</td><td>0.74</td></tr><tr><td>Corse</td><td>1</td><td>2</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>0.38</td><td>0.27</td><td>1.63</td></tr><tr><td>Picardie</td><td>1092</td><td>1 070</td><td>771</td><td>304</td><td>1</td><td>0.91</td><td>0.80</td><td>0.98</td></tr><tr><td>Haute Normandie</td><td>581</td><td>508</td><td>418</td><td>92</td><td>1</td><td>0.93</td><td>0.50</td><td>0.87</td></tr><tr><td>Centre</td><td>1638</td><td>1 680</td><td>1 390</td><td>317</td><td>1</td><td>0.73</td><td>0.63</td><td>1.03</td></tr><tr><td>Basse Normandie</td><td>485</td><td>550</td><td>334</td><td>221</td><td>1</td><td>0.94</td><td>0.26</td><td>1.13</td></tr><tr><td>Bourgogne</td><td>731</td><td>833</td><td>681</td><td>163</td><td>1</td><td>0.78</td><td>0.61</td><td>1.14</td></tr><tr><td>Nord Pas de Calais</td><td>604</td><td>569</td><td>372</td><td>200</td><td>1</td><td>0.94</td><td>0.69</td><td>0.94</td></tr><tr><td>Lorraine</td><td>530</td><td>658</td><td>510</td><td>155</td><td>1</td><td>0.93</td><td>0.51</td><td>1.24</td></tr><tr><td>Alsace</td><td>207</td><td>216</td><td>63</td><td>154</td><td>1</td><td>0.35</td><td>0.28</td><td>1.04</td></tr></tbody></table>

## A.3. Validation des instants de semis et de récolte

Les instants de semis et de récolte vont conditionner les périodes d'introduction des CI. Il est donc primordial d'obtenir des instants cohérents avec le calendrier cultural, afin de simuler la mise en place des CI sur des périodes réalistes. Ces instants qui correspondent aux dates de semis et de récolte
des cultures d'hiver et d'été ont été extraits pour chaque pixel du territoire français, et sont représentés sous forme d'histogramme (Fig. A-1).

<figure><img src="image_99.png" /><figcaption>Figure A-1 : Histogramme des dates de semis et de récolte des cultures d'hiver et d'été obtenues à partir des indices de végétation.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_100.png" /><figcaption>Figure A-2 : Durée de l'intersaison hiver – été déterminée à partir des indices de végétation ECOCLIMAP.</figcaption></figure>

La récolte des cultures d'hiver s'étale de fin mai (Pays de la Loire et Est de l'Aquitaine) à fin août - début septembre (Alsace). Cela est cohérent avec les observations puisqu'en réalité, la récolte des cultures d'hiver est observée de mai à août. Concernant le semis des cultures d'hiver, on distingue 2 « groupes ». Le premier centré sur le mois de septembre correspond à la période de semis classique des cultures d'hiver (ex. colza) en France, et concerne la moitié nord-ouest de la France. Le second, centré sur Février, peut soit correspondre à la période de semis des cultures dites de « printemps » (certaines variétés d'orge, de blé ou de colza), soit à une détection tardive des dates de semis, et concerne l'est du pays. En effet, les cultures d'hiver peuvent avoir une croissance limitée en hiver dû aux conditions météorologiques, et connaitre un développement significatif seulement au début du
printemps. On note que le semis des cultures d'été est concentré sur les mois de février et mars, ce qui est un peu précoce et qui est dû aux dynamiques de végétation trop précoces pour ces cultures. Concernant les dates de récolte des cultures d'été, elles sont très réalistes. Au final, c'est la récolte des cultures d'hiver et le semis des cultures d'été qui vont déterminer la durée de l'inter-culture, et donc la durée d'implantation potentielle des CI (représentée sur la Figure A-2). En Alsace, la durée d'implantation des CI (5 mois) sera donc nettement sous-estimée puisque les récoltes des cultures d'hiver sont identifiées trop tardivement et que les semis de cultures d'été sont globalement trop précoces. On remarque en fine que les périodes d'intercultures les plus longues atteignent 9 mois et se situent au niveau des Pays de la Loire, et à la frontière entre Midi-Pyrénées et l'Aquitaine.

## A.4. Analyse par région

Les résultats présentés dans cette section sont moyennés sur toute la durée de simulation (10 ans), les gains d'albédo et de RFα sont exprimés par unité de surface agricole (grandes cultures). La Figure A-3 présente les résultats du scénario d'introduction des CI de 6 mois agrégés par régions. La Figure A-3 A montre le gain d'albédo qui est proportionnel à la durée d'introduction des CI (i.e. plus les CI seront introduits sur une période longue plus le gain d'albédo sera grand). Rappelons ici que dans l'approche proposée, les pixels avec moins de 20% (coefficient ajustable) de cultures (hiver + été) sont filtrés, ce qui favorise les zones possédant des surfaces densément occupées par des grandes cultures. Ce gain d'albédo est aussi fortement dépendant de l'albédo de sol nu : plus ce dernier sera faible, plus le gain d'albédo sera important. De la même manière, l'albédo du sol nu est corrélé à la teneur en matière organique de la surface : plus le sol est riche en matière organique, plus il sera sombre (Meyer et al., 2012a). Nous avons donc tenté d'expliquer la variabilité des gains d'albédo simulés grâce à la teneur en matière organique du sol. La Figure A-4 présente des estimations des stocks de carbone organique dans les 30 premiers cm de sol. Elles ont été obtenue à partir des travaux de Mulder, (2016) et des données des programmes IGCS et RMQS. La corse est exclue de cette analyse. Les zones qui apparaissent avec les teneurs les plus élevées en carbone organique sont évidemment les zones montagneuses (Pyrénées, Massif Centre, Alpes, Vosges et Jura) mais elles sont caractérisées par de faibles surfaces en grandes cultures. La Bretagne, qui est aussi caractérisée par de fortes teneurs en C organique (surtout au niveau du Finistère), est pourtant caractérisée par de faibles gains d'albédo (Fig. A-3 A). Cela est peut être lié au fait que dans la réalité des CI étaient déjà assez fortement présent sur ces zones concernée depuis longtemps par les problématiques de fuites de nitrates. Les régions ayant le plus fort gain d'albédo sont les régions du centre et du Nord-Est. On remarque qu'effectivement les régions du Nord-Est sont caractérisé par de fortes teneurs en C organique qui peuvent permettre une différence d'albédo importante entre la végétation et le sol. Par ailleurs, les régions du sud-est (Languedoc Roussillon et PACA) ont des gains d'albédo faible. La carte des sols (Fig. A-4) indique sur ces régions des teneurs faibles en C organique qui induisent des fortes valeurs d'albédo de sol nu et ne permettent pas un fort gain d'albédo en introduisant des CI.

Concernant le forçage radiatif (Fig. A-3 B), il est évidemment très dépendant du rayonnement incident et de la transmittance atmosphérique (Eq. III-8). On peut donc observer un gradient Nord-Sud, les régions du sud ayant un forçage radiatif plus important que celles du nord pour des gains d'albédo équivalent.

Enfin le forçage radiatif exprimé en équivalent CO₂ est fonction du RF (W.m⁻²), ainsi que des superficies agricoles sur lesquelles ont été introduites les cultures intermédiaires. Les régions avec les plus grandes surfaces en grandes cultures possèdent donc globalement le pouvoir d'atténuation le plus
fort. Il s'agit du Centre, du Poitou-Charentes, des Pays de la Loire, de Midi-Pyrénées & de la Champagne-Ardenne.

<figure><img src="image_101.png" /></figure>

**Figure A-3** : Gain d'albédo (A) induit par la mise en place de couverts intermédiaires et forçage radiatif associé (B) exprimé en W/m² de surface agricole ayant servie à la pondération du gain d'albédo (C) et forçage radiatif convertie en équivalent CO₂ (D).

<figure><img src="image_102.png" /></figure>

**Figure A-4** : Estimation des stocks de carbone organique dans les 30 premiers cm de sol en France métropolitaine (hors Corse). Source : Gis Sol, IGCS-RMQS, Inra 2017.
Ce type d'analyse permet de mettre en lumière les zones d'introduction des CI où les effets d'atténuation liés au RFα pourraient être les plus significatifs.

✓ Ce qu'il faut retenir

▲ Le modèle RFCC a été appliqué à la France selon le scénario d'introduction de 6 mois des CI et les résultats ont été agrégés par région.

▲ Le gain d'albédo induit par l'introduction de CI est corrélé à la teneur en C organique du sol qui régit partiellement son albédo, mais aussi à d'autre facteur qui ne sont pas caractérisés ici.

▲ Des données d'albédo à plus haute résolution permettraient une analyse plus fine du forçage radiatif.
Valorisations scientifiques
# Valorisations scientifiques

Ces années de thèse m'ont offert la chance de communiquer sur mes travaux et de leur donner de la visibilité via la participation à plusieurs colloques internationaux ou à des évènements plus informels mais également via des proceedings et des articles de revue. Cette section liste, par ordre chronologique, ces valorisations scientifiques.

## Participations à des colloques

**GEOGLAM/JECAM/Asia-RICE**

Taichung city / TAIWAN – 17-20 Septembre 2018

Présentation orale

**Food Security and Climate Change: 4 per mille initiative new tangible global challenges for the soil**

Poitiers / FRANCE – 18-20 Juin 2019

Présentation orale

**CIRCASA 2nd Annual meeting**

Wageningen / PAYS-BAS – 4-6 Mars 2020

Présentation orale

**M2GARSS**

Tunis / TUNISIE – 9-11 Mars 2020

Présentation orale

## Publications scientifiques

**Potentiel d'atténuation des changements climatiques par les couverts intermédiaires**

Eric Ceschia, Bruno Mary, Morgan Ferlicoq, Gaétan Pique, Dominique Carrer, Jean-François Dejoux, Gérard Dedieu.

Article de revue publié en décembre 2017 dans **Innovations Agronomiques**.

DOI: http://doi.org/10.15454/1.517402718167511E12

**What is the potential of cropland albedo management in the fight against global warming? A case study based on the use of cover crops**

Dominique Carrer, Gaétan Pique, Morgan Ferlicoq, Xavier Ceamanos, Eric Ceschia.

Article de revue publié en avril 2018 dans **Environmental Research Letters**.
DOI: http://doi.org/10.1088/1748-9326/aab650

# Estimation of daily CO₂ fluxes and of the components of the carbon budget for winter wheat by the assimilation of Sentinel 2-like remote sensing data into a crop model

Gaétan Pique, Rémy Fieuzal, Ahmad Al Bitar, Amanda Veloso, Tiphaine Tallec, Aurore Brut, Morgan Ferlicoq, Bartosz Zawilski, Jean-François Dejoux, Hervé Gibrin, Eric Ceschia

Article de revue publié en septembre 2019 dans Geoderma.

DOI: http://doi.org/10.1016/j.geoderma.2020.114428

# Estimation of biomass and CO₂ fluxes of sunflower by assimilating HSTR data in a simple crop model

Gaétan Pique, Rémy Fieuzal, Eric Ceschia

Proceeding M2GARSS publié en juin 2020.

DOI: http://doi.org/10.1109/M2GARSS47143.2020.9105147

# Combining high-resolution remote sensing products with a crop model to estimate carbon and water budget components: application to sunflower

Gaétan Pique, Rémy Fieuzal, Philippe Debaeke, Ahmad Al Bitar, Tiphaine Tallec, Eric Ceschia

Article de revue publié en septembre 2020 dans Remote Sensing.

DOI: http://doi.org/10.3390/rs12182967

# Estimation of crop production and CO₂ fluxes using remote sensing: Application to a winter wheat/sunflower rotation

Gaétan Pique, Taeken Wijmert, Rémy Fieuzal, Eric Ceschia

Proceeding ECAS 2020

Pas encore publié.