**Soil darkening effect** - To simulate the decrease in soil albedo associated to the increase in Soil Organic Carbon (SOC) content following the introduction of CC, several assumptions were made. First, we considered that the CC biomass was always incorporated into the soil and that the albedo of the soil was inversely proportional to the SOC content (Cierniewski et al., 2018; Genesio et al., 2012; Meyer et al., 2012a). We used results from Poeplau and Don, (2015) and Tribouillois et al., (2018) in which the authors used respectively the RothC soil model (Coleman and Jenkinson, 1996b) and the STICS crop model (Brisson et al., 2003a) to simulate SOC sequestration dynamics following the incorporation of CC over 50 years. After this period, the authors stated that the soil reaches a new equilibrium and that no more carbon could be stored in the soil. This result is consistent with the studies from Poeplau and Don, (2015), Pellerin et al., (2019) and Lugato et al., (2020). A similar temporal dynamic of SOC sequestration as in Poeplau and Don, (2015) and Tribouillois et al., (2018) was used to determine the dynamic in bare soil albedo ($\alpha_{BS}$) decrease.

To define the minimum value of $\alpha_{BS}$ after 50 years of CC introduction for a given location, and its associated seasonal cycles (amplitude), we used as a reference the pixel which has today the lowest $\alpha_{BS}$ in the study area. This pixel is located over chernozem soils in Romania. This chernozem soil area is well-known for being one of the two regions in the world with highest SOC content. Because uncertainty exists concerning the efficiency of CC to sequester SOC and its consequences in terms of $\alpha_{BS}$ decrease, 3 different thresholds were considered: 100, 80 and 50 % of the decrease in the initial $\alpha_{BS}$ mean value and amplitude to reach the one observed in Romania, in order to study the sensitivity of the results to this threshold.

### 3.3.2. Calculation of the CC albedo effect

The determination of the regions and the periods of CC introduction as well as cropland albedo changes and associated gains were estimated following the methodology proposed by Carrer et al., (2018).

#### 3.3.2.1. Regions and periods of cover crop introduction

In most of Europe, the cultivated crops can be split into 2 categories; winter crops (sown in fall and harvested in early summer) and summer crops (sown in spring and harvested in fall). To simulate the introduction of CC, the crop rotations between summer and winter crops had thus to be rebuilt. From the ECOCLIMAP derived vegetation indices of the winter and the summer crops, vegetation indices corresponding to the four possible crop rotations between winter and summer crops were rebuilt, e.g. winter-winter, summer-summer, winter-summer and summer-winter (hereafter noted $R_{ww}$, $R_{ss}$, $R_{ws}$ and $R_{sw}$). The Figure V-1 presents these 4 crop rotations which are characterized by a fallow period during which CC can be introduced following agronomical rules and considering the vegetation indices (see V-3.3.1.3). The $R_{sw}$ and $R_{ws}$ are the same rotations with one-year shift and the CC are only introduced after the winter crops and before the summer crops on these rotations. The fallow period after a summer crop and before a winter crop is generally too short for a CC introduction (see Fig. V-1).

For each considered pixel of the study area containing a crop fraction, crop rotation fractions were estimated based on the Eurostat national statistics [agr_r_crop] and agronomic expertise as in Carrer et al., (2018). To define the fraction of the main crop type (e.g. winter crop) in a given pixel that is rotated with the other one (e.g. summer crop), we set the following rule: « only X% of the main crop type is in rotation with the other crop type, the rest being in rotation with the same crop type (i.e. $R_{ww}$ and/or $R_{ss}$) ». X was defined for each country (see Carrer et al., (2018) for more details). Note that in this study, only pixel containing at least 20% of crop were considered to rebuilt crop rotations.
<figure><img src="image_93.png" /><figcaption>Figure V-1 : Possible crop rotations between winter and summer crops: summer-summer (R<sub>ss</sub>), winter-winter (R<sub>ww</sub>), summer-winter (R<sub>sw</sub>) and winter-summer (R<sub>w</sub>). Summer and winter crops correspond respectively to black and grey boxes. Potential periods of CC introduction are represented by green boxes. Note that these periods and durations vary spatially in Europe.</figcaption></figure>

In order to simulate the development and the presence of the CC, vegetation indices (veg<sub>CC</sub>) and albedo (α<sub>VEG_CC</sub>) of CC were defined following rules based on the French ‘4p1000’ national expertise scenario (Pellerin et al., 2019):

- If the sowing date of the crop following the CC occurs before early fall (e.g. 21th of September), at least one month of bare soil is required before the sowing of the following crop causing an early CC destruction.

- If the sowing date of the crop following the CC occurs after early fall (e.g. in spring when considering summer crops), no fallow period is needed before the next crop. The CC is destroyed at the same time as the sowing of the following crop.

- The value of α<sub>VEG_CC</sub> does not exceed 0.95 of the maximum value of α<sub>VEG</sub>.

- veg<sub>CC</sub> is defined by a constant value corresponding to 0.95 of the maximum vegetation index of the winter crop of the same pixel and by a linear interpolation the firsts 32 days (4x8 days) to reach this value and which correspond to the CC development.

### 3.3.2.2. Radiative forcing calculation

RFα is estimated on a daily basis from the difference in albedo between a baseline scenario (corresponding to 2001-2010 observations, i.e. without cover crops) and the albedo resulting from CC introduction at some stage of the fallow period. The albedo of the cropland equal to α<sub>TOT</sub> (or α<sub>CC</sub> if there is CC introduction) is estimated as:

$$ \alpha_{TOT} = \alpha_{VEG} * veg + \alpha_{BS} * (1 - veg) \quad (V-1) $$

$$ \alpha_{CC} = \alpha_{VEG\_CC} * veg_{CC} + \alpha_{BS} * (1 - veg_{CC}) \quad (V-2) $$

$$ \Delta\alpha = \alpha - \alpha_{CC} \quad (V-3) $$

Where α<sub>VEG</sub> is the vegetation albedo of the crop, α<sub>VEG_CC</sub> is the CC albedo, veg is the crop rotation vegetation index, veg<sub>CC</sub> is the CC vegetation index, α<sub>BS</sub> is the bare soil albedo. veg<sub>CC</sub> and α<sub>VEG_CC</sub> are defined following the rules defined in section V-3.3.2.1.

Note that constraining the albedo of CC below the maximum of observed vegetation albedo tends to minimize their radiative mitigation potential. Indeed, if CC are used to increase cropland albedo, species with high albedo could be used as it is proposed in Sakowska et al., (2018). In this study, they considered a chlorophyll mutant soybean with an albedo of 0.29.

Once the change in surface albedo is estimated, the albedo induced radiative forcing is calculated as:
$$RF = -SW_{in} * T_{A} * \Delta\alpha \qquad (V-4)$$

With SW<sub>in</sub> the shortwave incoming global radiation, T<sub>A</sub> the atmospheric transmittance. Since T<sub>A</sub> is not directly provided in the ERA-5 database, we estimated it as:

$$T_{A} = \frac{SW_{in}}{SW_{TOA}} \qquad (V-5)$$

### 3.3.2.3. Conversion into equivalent CO₂

In the objective of homogenising the RFα with other CC effects such as carbon storage or GHG emissions effects, the RFα was converted into equivalent CO₂. To do so, the Global Warming Potential (GWP) method was used here. This metric has already been used to estimate the albedo-induced climatic impact (Cherubini et al., 2012; Meyer et al., 2012a). It considers the cumulative RF induced by an effect (i.e. change in albedo) relative to that of the CO₂ at a specific time horizon (TH). GWP is defined as:

$$GWP = \frac{\int_{t=0}^{TH} RF_{TOA}(t)}{k_{CO_2} \int_{t=0}^{TH} y_{CO_2}(t)} \qquad (V-6)$$

Where GWP is expressed in kgCO₂-eq.m⁻², k<sub>CO₂</sub> is the CO₂ radiative efficiency in the atmosphere (W.m⁻².kg⁻¹) at a constant concentration (389 ppm; Joos et al., 2013) and y<sub>CO₂</sub>(t) is the CO₂ impulse-response function.

### 3.3.3. Simulation scenarios

Based on the different data presented in section V-3.3.1 and on the rules for introducing the CC developed section V-3.3.2.1, different scenarios have been simulated and analysed. The Figure V-2 summarizes the experiments set-up for this study.

**Scenario S<sub>Carrer et al</sub>** - The first scenario is based on the work of Carrer et al., (2018). In that study, the authors estimated the radiative impact of the introduction of CC using the same model as in this study. They simulated CC introduction on R<sub>SW</sub> and R<sub>WS</sub> (see Fig. V-1) which usually correspond to the crop rotations having the longest fallow period. The maximum duration of introduction of the CC was fixed to 3 months before their destruction and incorporation in the soil by the farmer. Initially the simulation was performed over 3 years only. For the purpose of this study, the model was modified to increase the simulation period up to 100 years. As no climate change scenario was applied, we replicate ten times the 2001-2010 climatic data. Moreover, a threshold limiting the emergence of CC below 30 mm of rainfall the month following the introduction has been added, as suggested by Brisson et al., (2009).

**Scenario S<sub>CC extension</sub>** - From the S<sub>Carrer et al</sub> scenario, the model was modified in order to introduce the CC on the R<sub>SW</sub>, R<sub>WS</sub> but also on R<sub>WW</sub> and R<sub>SS</sub> when the fallow period lasted for at least 2.5 months (see Fig V-1). The duration of the CC introduction is only limited by the intercropping duration. This scenario constitutes the CC extension scenario: S<sub>CC extension</sub>.

**Scenario S<sub>Snow</sub>** - Based on the S<sub>CC extension</sub>, another experiment was carried out and allowed to take the snow cover effect on the RFα into account. In this scenario, the albedo of the soil has been modified as explained in section V-3.3.1.3, for the pixels covered by snow.

**Scenario S<sub>Alb dec 80</sub>** - Finally, starting from the S<sub>Snow</sub>, we analysed how the progressive decrease in soil albedo following the repeated incorporation of CC biomass in the soil could affect the RFα.
This scenario considered a threshold of 80% of the mean value and of the amplitude of the darkest soil in the study area (i.e. chernozem soils) for simulating soil albedo decrease (see V-3.3.1.3). This scenario is the soil albedo decrease scenario: S<sub>Alb_dec_80</sub>. Because uncertainties exist concerning the efficiency of CC to sequester SOC and its consequences in terms of α<sub>BS</sub> decrease, 2 additional scenarios were simulated considering other thresholds of 100 and 50 %, hereafter named S<sub>Alb_dec_100</sub> and S<sub>Alb_dec_50</sub> respectively. These two scenarios were used to performed a sensitivity analysis of the RFα to this effect (see V-3.4.2).

<figure><img src="image_94.png" /><figcaption>Figure V-2 : List of simulated experiments and their characteristics.</figcaption></figure>

**3.4. Results**

The first part of this section is dedicated to the analysis of each simulated scenario. Then a sensitivity analysis of the soil albedo decrease effect is proposed.

**3.4.1. Analysis of the results for each scenario**

The Figure V-3 shows the mean albedo changes following CC introduction for each country concerned by the study area as well as the cover crop introduction areas and the mean RFα (expressed by unit of CC introduction area) and GWP for each country and for the four scenarios.

**3.4.1.1. Impact of the extension of the duration of CC introduction**

In the S<sub>CC_extension</sub>, CC are introduced as described in section 3.3.2.1 whenever it is possible in each crop rotation (see Fig. V-1). While the potential CC introduction area is estimated at 3.9% of the total area (EU28 + Switzerland and Norway) according to the S<sub>Carrer_et_al</sub>, it represents 13.0% in the S<sub>CC_extension</sub>. In the scenario that did not consider rainfall limitation, Carrer et al., (2018) estimated this area to cover 4.2% of the total area of study. Therefore, the difference with the S<sub>Carrer_et_al</sub> comes from the consideration of rainfall as a limiting factor for the CC development.
<figure><img src="image_95.png" /></figure>

**Figure V-3 :** 100-year average of the albedo changes (A), cover crop introduction area (B), albedo-induced radiative forcing (C) and Global Warming Potential (D) simulated for the 4 scenarios considering that CC are maintained during 100 years.

The areas of CC introduction per country in the $S_{CC\_extension}$ are rather proportional to the national area of arable lands. The countries concerned by the largest CC introduction area are thus Poland, France, Germany and Romania with respectively 96582, 89247, 87383 and 54608 km² (see Fig. V-3 B). The countries showing the highest $RF_α$ per surface unit (m²) are Portugal, Cyprus, Greece, and Bulgaria (see Fig. V-3 C). These countries are among those that receive the highest radiation and that have the highest atmospheric transmittances, which explains the high $RF_α$. For the opposite reasons,
the lowest RFα per surface unit are observed in Northern countries such as Denmark or England. The GWP induced by the CC is a combination between the RFα and the area on which CC can be introduced (see Eq. V-6). In the S<sub>CC_extension</sub>, the three countries exhibiting the highest GWP (mitigation potential) are France (1.59 MtCO<sub>2</sub>-eq.yr<sup>-1</sup>), Romania (1.05 MtCO<sub>2</sub>-eq.yr<sup>-1</sup>) and Italy (0.73 MtCO<sub>2</sub>-eq.yr<sup>-1</sup>) (see Fig. V-3 D). According to the S<sub>CC_extension</sub> and considering that CC are maintained during 100 years, this practice could be introduced on 58.2% of the arable land of the study area (EU-28 + Norway and Switzerland). It would increase the surface albedo by 1.17E-02 and it could induce a RFα of -0.62 W.m<sup>-2</sup>, equivalent to a mitigation potential of 6.74 MtCO<sub>2</sub>-eq.yr<sup>-1</sup> i.e. 3 times larger compared to S<sub>Carrer_et_al</sub> (2.17 MtCO<sub>2</sub>-eq.yr<sup>-1</sup>).

### 3.4.1.2. Impact of snow cover

In order to refine the estimates of the S<sub>CC_extension</sub>, the snow cover was considered in the S<sub>Snow</sub> allowing to identify the most affected countries. Compared to the S<sub>CC_extension</sub>, the areas of introduction of the CC are the same (see Fig. V-3 B) and the difference in mitigation potential between the two scenarios only comes from the differences in snow effect (see Fig V-2 and section V-3.3.3). The southern countries (Portugal Cyprus, Spain, etc.) are not impacted by the snow, but most of the other countries are highly impacted, even countries that are not concerned by frequent snowfall. As a result, the average albedo change over the total study area became negative (-8.32E-03). However, as most of the countries with large areas of CC introduction are still concerned by an increase in surface albedo (9.42E-03, 6.10E-03 and 1.81E-03 for respectively France, Spain and UK) the total estimated RFα over the total area of study remains negative (-0.06 W.m<sup>-2</sup>) and thus corresponds to a cooling effect equivalent to 0.99 MtCO<sub>2</sub>-eq.yr<sup>-1</sup> i.e. a 85% loss compared to the S<sub>CC_extension</sub>.

### 3.4.1.3. Impact of the soil albedo decrease

According to the S<sub>Alb_dec_80</sub> scenario, all the countries exhibit decreases in surface albedo due to the darkening of their soil in spite of the soil coverage effect of the CC. Consequently, the immediate effect of the CC albedo increase following the CC introduction is counterbalanced after a few years by the soil darkening effect. At European scale, the mean decrease in surface albedo over the 100 years of study is equal to -2.97E-02 (see Fig. V-3 A). This results in a positive RFα of 1.53 W.m<sup>-2</sup> (see Fig. V-3 C) and to a strong warming effect of -19.98 MtCO<sub>2</sub>-eq.yr<sup>-1</sup> (see Fig. V-3 D); i.e. a -396% loss compared to the S<sub>CC_extension</sub>. The impact of the soil darkening effect on the RFα and on the GWP is here again proportional to the surface of arable land of each country. The countries contributing the most to the warming effect at European scale are now Romania, France, Spain and Poland. The countries exhibiting the highest RFα are those having the brightest soils and the highest incoming solar radiation, i.e. Spain, Portugal, Malta and Cyprus.

## 3.4.2. Sensitivity analysis to the changes in soil albedo

Several assumptions were made to simulate the S<sub>Alb_dec_80</sub> (see section V-3.3.1.3). In order to analyse the impact of these assumptions on the surface albedo, RFα and GWP, other thresholds for the soil darkening effect were analysed. These scenarios are named S<sub>Alb_dec_50</sub> and S<sub>Alb_dec_100</sub> corresponding to thresholds of 50% and 100% for the total soil C storage effect.

Figure V-4 shows the temporal dynamic of the bare soil albedo estimated at the location used as a reference for the minimum albedo value in the area of study. The reference site is located in Romania in a region well known for its high SOC content (chernozem soil – see section V-3.3.1.3). Figure V-4 also shows examples of soil albedo dynamics affected by soil darkening according to the 3 thresholds for 3 pixels located in France, Germany and Spain. These 3 pixels were selected because their original bare soil albedo dynamics were quite different. The pixel located in Spain correspond to
an agricultural area characterized by very bright soil. Figure V-4 D shows that for such a bright soil (as in most parts of Spain, largely concerned by calcisols) the decrease in soil albedo and of its seasonal dynamic is quite strong whatever the threshold considered. As a result, in Spain, the decrease in soil albedo was of higher amplitude than the α increase that could be achieved by the implementation of CC. The consequence was a decrease in mean surface albedo (not shown). On average, and considering an 80% threshold, 50 years after the CC introduction, the mean surface albedo decrease was of 0.077, 0.059 and 0.131 for the pixels located in France, Germany and Spain, respectively.

<figure><img src="image_96.png" /></figure>

Figure V-4 : A- Reference bare soil albedo dynamic over 50 years for a location in Romania. In B, C and D reference bare soil albedo dynamics (in black) and for soils that progressively reach 50 (green), 80 (red) and 100% (blue) of soil carbon storage capacity following CC introduction the first year of simulation in France, Germany and Spain, respectively. Latitude and longitude coordinates of the center of each pixel are indicated in the title of the subplots.

Figure V-5 presents on the left the mean annual soil albedo used in S<sub>Carrer et al.</sub>, S<sub>Snow</sub> and S<sub>CC extension</sub> experiments (i.e. with no impact of the soil darkening). On the right, Figure V-5 shows the mean annual soil albedo after 50 years in S<sub>Alb_dec_100</sub>, S<sub>Alb_dec_80</sub>, and S<sub>Alb_dec_50</sub>. The Δα between the reference soil albedo and the estimated ones are -0.0812, -0.0653 and -0.0412 respectively for S<sub>Alb_dec_100</sub>, S<sub>Alb_dec_80</sub> and S<sub>Alb_dec_50</sub>.

The Figure V-6 shows the mean RFα (per unit of CC surface) over Europe for the 3 scenarios of soil albedo darkening. For each scenario, the RFα switches to positive values after only one or a few decades of introduction of the CC because soil albedo decrease is faster the firsts years. This means that the direct albedo benefit induced by the CC introduction (soil coverage effect) is counterbalanced by the decrease in soil albedo after a few years only. 10 years after the CC introduction, all the
scenarios show positive RFα, and after 50 years RFα are equal to 1.06, 1.72 and 2.15 W.m⁻² for SAlb_dec_100, SAlb_dec_80, and SAlb_dec_50, respectively.

<figure><img src="image_97.png" /></figure>

Figure V-5 : On the left, mean annual reference soil albedo at t=0 (not yet effected by darkening) and simulated soil albedo after 50 years of CC introduction corresponding to the new SOC content equilibrium.

<figure><img src="image_98.png" /></figure>

Figure V-6 : Ten-year averaged RFα simulated with SAlb_dec_50 (green line), SAlb_dec_80 (blue line) and SAlb_dec_100 (red line). RFα is here expressed by unit of CC introduction area.

## 2.5. Discussion

In this study, we simulated the surface albedo change and the associated RFα following the introduction of CC at European scale according to the extension CC scenario defined in Pellerin et al., (2019), i.e. implementation of CC in all
Finally, in their study, Tribouillois et al., (2018) estimated that, compared to bare soil, CC could improve the GHG budget of croplands in France by 31.5 gCO₂-eq.m⁻².yr⁻¹ in average over 45 years of simulation considering the impact of CC on C sequestration and on N₂O emissions. They stated that the difference between the two management practices tended to stabilize before 45 years. On a 100-year basis, those estimates would be equivalent to 14.2 gCO₂-eq.m⁻².yr⁻¹, while the impact of albedo change considering the S<sub>Alb_dec_80</sub> is equivalent to -32.1 gCO₂-eq.m⁻².yr⁻¹. This study shows that the potential effect of soil albedo decrease has to be taken into consideration for implementing more efficient climate change mitigation strategies on the medium or long term once management practices increasing SOC storage are adopted.

## 2.6 Conclusion

In this study we demonstrated that cover crops introduction at European scale could have a significant mitigation potential. We show that cover crops mitigation potential could reach 6.74 MtCO₂-eq.yr⁻¹ when they are introduced in all favourable fallow periods, and that their effect could be limited to 0.99 MtCO₂-eq.yr⁻¹ by considering an extreme snow scenario. Finally, our study shows that the soil darkening induced by repeated cover crop biomass incorporation in the soil could reverse the cover crop short term cooling albedo effect to a warming effect of about -19.98 MtCO₂-eq.yr⁻¹ at European scale.

Unlike most of the geoengineering technics (Crutzen, 2006; Gray et al., 2008; Latham et al., 2008; Robock et al., 2009; Watson et al., 2008), the proposed approach has several advantages. First this technic could be introduced progressively in order to avoid undesirable effects such as strong climate feedbacks. Then, this agricultural practice, beside its potential benefit climate impact offers a range of ecosystem services. However, our study also alerts on the risk that a decrease in soil albedo following the incorporation of cover crops biomass in the soil represents in terms of albedo antagonist effect at medium term and more generally on the importance of covering the croplands by permanent vegetation or crop residues cover once farming practices increasing soil organic carbon storage are initiated.

## ♠ Ma contribution

La prise en compte de l'assombrissement du sol a été l'objet d'un stage de master 2 réalisé par Raphaël Garisoain que j'ai co-encadré. Une fois la décroissance d'albédo de sol introduit dans la chaîne, j'ai réalisé les différents scénarii de simulation permettant l'élaboration de l'étude. J'ai ensuite écrit cette ébauche d'article qui aurait dû être soumis pendant la thèse mais le temps ne l'a pas permis. J'ai réalisé toute la rédaction de cet article ainsi que les graphes qui le constitue. J'ai également fait tout le travail d'analyse des résultats et de recherche de perspectives. Cet article devrait être soumis à la fin de ces travaux de thèse.
✓ Ce qu'il faut retenir

▲ Le modèle RFCC a été modifié pour i) pouvoir introduire des CI sur toutes les périodes de sol nu où cela était possible, ii) simuler les effets neige et iii) réaliser des simulations sur 100 ans, afin de pouvoir quantifier l'effet de l'assombrissement du sol.

▲ Selon le scénario d'extension des cultures intermédiaires et en considérant que cette pratique est maintenue 100 ans, les CI pourraient représenter un potentiel d'atténuation de 6.74 MtCO₂-eq.yr⁻¹ à l'échelle de l'Europe.

▲ La prise en compte de la couverture neigeuse diminuerait de 85% le potentiel d'atténuation mais ce scénario surestime de toute évidence l'effet de la neige.

▲ La décroissance d'albédo du sol suivant l'incorporation de matière organique pourrait entraîner une forte diminution d'albédo de surface et donc engendrer un RF positif pouvant contrebalancer l'effet refroidissant des CI.

▲ Nous pensons qu'il faut promouvoir une couverture permanente des sols agricoles afin de maximiser l'effet refroidissant des CI sur le climat tout en limitant l'effet de l'assombrissement des sols. Cette recommandation est valable pour toutes les autres pratiques pouvant engendrer un stockage de carbone dans le sol

4. Conclusion de l'article en français

Dans cette étude, nous avons démontré que l'introduction de cultures intermédiaires à l'échelle Européenne pourrait représenter un potentiel d'atténuation significatif. Nous montrons que ce potentiel pourrait atteindre 6.74 MCO₂-eq.yr⁻¹ en étendant les périodes favorables d'introduction de CI et pourrait tomber à 0.99 MtCO₂-eq.yr⁻¹ en considérant des facteurs de limitations extrêmes engendrés par la neige. Enfin, notre étude discute aussi de l'effet antagoniste que pourrait représenter l'assombrissement du sol qui semble inverser le signe de l'atténuation, en passant d'un effet refroidissant équivalent à 6.74 MCO₂-eq.yr⁻¹, à un effet réchauffant de -19.98 MCO₂-eq.yr⁻¹.

À l'inverse des autres techniques de géoingénierie (Crutzen, 2006; Gray et al., 2008; Latham et al., 2008; Robock et al., 2009; Watson et al., 2008), l'approche proposée présente plusieurs avantages. Premièrement, cette technique peut être introduite progressivement dans le but d'éviter tout effet indésirable comme de fortes rétroactions climatiques. Ensuite, cette pratique agricole, outre les bénéfices climatiques qu'elle engendre, offrent un grand nombre de services écosystémiques. Toutefois, notre étude alerte sur le risque climatique qu'une décroissance d'albédo du sol représente suite à l'incorporation répétée de biomasse de culture intermédiaires dans le sol et sur l'importance de couvrir les sols agricoles de manière permanente avec une couverture végétale ou des résidus de cultures une fois que des pratiques stockantes ont été mises en œuvre.
## 5. Conclusion

Le modèle RFCC a été modifié afin de rendre compte de l'impact climatique pouvant être induit par l'utilisation des CI. Un nouveau scénario, inspiré de l'étude 4p1000, a été simulé et permet d'introduire des CI sur une large partie des zones agricoles Européennes. D'après nos résultats, l'utilisation de CI pourrait entraîner un potentiel d'atténuation de 6.74 MtCO₂-eq.yr⁻¹ lié au changement d'albédo de surface, sur un horizon de 100 ans. Dans cette nouvelle étude, les interactions entre couverture neigeuse et CI ont été prises en compte. Cet effet pourrait réduire de 85 % le potentiel d'atténuation des CI. Néanmoins, cette prise en compte introduit certaines hypothèses fortes qui tendent à surestimer l'effet de la couverture neigeuse. On pourrait par exemple considérer que les CI ne seraient pas introduits sur des zones soumises et de longues périodes de couverture neigeuse ce qui limiterait la diminution d'albédo de surface de ces zones.

La prise en compte de l'assombrissement du sol est un phénomène qui n'a jamais été pris en compte dans ce genre d'étude (Kaye and Quemada, 2017; Lugato et al., 2020) alors qu'il pourrait impacter l'albédo de surface de façon importante (Meyer et al., 2012). Nous avons montré, dans une première approche, que la prise en compte de ce phénomène entraîne une diminution très importante des albédos pour les sols agricoles très appauvris en matière organique, et que cet effet pourrait contrebalancer l'effet radiatif refroidissant des CI. Cependant, nous suggérons que ce phénomène pourrait être contrôlé par la couverture permanente des sols agricoles, que ce soit avec de la végétation active, ou bien avec des résidus de culture laissés sur les parcelles.
# Chapitre VI
# Chapitre VI : Discussion

## 1. Préambule

Le secteur agricole est un contributeur majeur des émissions globales de GES, dont celles du CO2. Il contribue également à modifier les états de surface (rugosité, albédo) et la répartition des flux d'énergie en surface, participant ainsi très significativement aux changements climatiques actuels. Dans le même temps, la démographie mondiale est en constante augmentation et cette tendance ne devrait pas changer d'ici la fin du siècle (Gerland et al., 2014; Lutz et al., 2001). Le monde agricole va donc devoir s'adapter pour répondre à une demande alimentaire toujours plus grande, tout en limitant son impact environnemental. Dans ce contexte, des outils sont nécessaires pour quantifier l'impact de l'agriculture sur le climat, et notamment l'effet de certains changements de pratiques, afin de pouvoir guider la transition vers des systèmes d'agriculture plus durable. Or, même si des outils, tels que la modélisation, existent aujourd'hui, ils présentent des limites (accès aux données d'entrée des modèles, incertitudes, etc.) rendant difficile l'estimation précise des effets des changements de pratiques sur de grands territoires. Des recherches plus approfondies et des innovations méthodologiques sont par conséquent nécessaires pour que ces outils de modélisation puissent faciliter l'aide à la décision. Ces travaux de thèse se sont donc intéressés à développer des modèles diagnostics spatialisés, permettant d'enrichir nos connaissances concernant le fonctionnement des surfaces agricoles, et permettant d'identifier et de quantifier l'effet de certains leviers d'action.

À ce jour, il n'existe pas d'outil capable d'estimer le bilan de C des parcelles agricoles à l'échelle spatiale de la parcelle et sur de grands territoires avec précision. Il a été vu dans la section I-1 de ce manuscrit que les estimations actuelles sont soit obtenues : i) via des approches inventaires (ou statistiques ; Ciais et al., 2010; Osborne et al., 2010) qui peuvent couvrir de grands territoires mais qui sont entachées de fortes incertitudes, ii) via des approches de modélisation agronomique (Brisson et al., 2003a; Coleman and Jenkinson, 1996b; Diepen et al., 1989a; Duparque et al., 2013; Stöckle et al., 2003a), plus précises mais qui sont difficilement applicables à de grandes zones, du fait, entre autres, de l'hétérogénéité du paysage agricole et de la nécessité d'accéder à un grand nombre d'informations (pratiques agricoles, maladies, effets climatiques, etc.) et iii) via les schémas de surface des modèles globaux (Le Moigne, 2009; Wu et al., 2016) qui permettent de couvrir de grands territoires mais dont la représentation des systèmes de cultures et pratiques reproduit mal la diversité des agroécosystèmes. Il en découle une connaissance incomplète ou imprécise du fonctionnement des parcelles agricoles et de leur contribution aux flux biogéochimiques qui constitue un frein à l'estimation des effets liés à des changements de pratiques. L'assimilation de données satellite pour contraindre les modèles agronomiques permet d'accéder à des informations sur l'état/le développement des cultures de façon fréquente et spatialisée et ainsi de lever une partie des barrières à l'estimation précise des bilans de C des surfaces agricoles.

De plus, il a été vu dans la section 2 de l'introduction générale que l'impact climatique (forçage radiatif net) des parcelles agricoles résultait de la somme des effets biogéochimiques et biogéophysique liés à leur fonctionnement. Or, très peu d'études se sont intéressées aux effets couplés liés à un changement de pratique. La plupart des études s'intéressant aux agroécosystèmes se sont penchées sur les bilans de C (Hollinger et al., 2005; Nishimura et al., 2008; Smith, 2004; Smith et al., 2010; Wang et al., 2015) ou les bilans de GES (Ceschia et al., 2010a; Kutsch et al., 2010; Ma et al., 2013), d'autres, plus rares se sont intéressées aux effets biogéophysiques (Davin et al., 2014;
Luyssaert et al., 2014) mais très peu ont étudié ces deux aspects conjointement (Ceschia et al., 2017; Kaye and Quemada, 2017a; Lugato et al., 2020a). Or, comme certains effets peuvent entrer en synergie ou être antagonistes, la plupart des études s'intéressant à un seul effet (e.g. impact des changements de pratiques sur les flux de chaleur latente) risquent de fournir une vision biaisée des bénéfices climatiques liés aux changements de pratiques, et peuvent aussi mener à prioriser des leviers peu efficaces voire contre productifs.

Pour répondre à ces attentes, deux approches de modélisation ont été développées au cours de ces travaux de thèse. Un volet de la thèse s'est intéressé au développement d'un modèle agrométéorologique permettant de quantifier les productions (biomasse et rendement), ainsi que les composantes des bilans de C et d'eau des parcelles agricoles. Ce modèle permet aussi d'estimer l'impact de certaines pratiques (rotations culturales, CI, export des pailles) sur ces bilans. Un second volet de la thèse a été consacré au développement d'un modèle d'introduction de CI permettant de quantifier le forçage radiatif induit par les changements d'albédo des surfaces agricoles à court et long termes engendrés par les CI, en prenant en compte les effets de la couverture et de l'assombrissement du sol. Le couplage de ces deux approches a permis d'obtenir des estimations couplées des effets biogéochimiques (bilan de C) et biogéophysiques (effet albédo et flux de chaleur latente) liés à l'introduction de CI dans les rotations de cultures.

Les principales conclusions obtenues grâce à ces approches de modélisation sont rappelées dans les sections suivantes puis les avantages tout comme les limites de ces approches sont discutés. Enfin, les perspectives de développement pouvant permettre d'améliorer ces approches ainsi que les possibilités d'application sont abordées à la fin de ce chapitre.

## 2. Analyse spatialisée des composantes des bilans de C et d'eau

Afin d'estimer les flux de CO₂ et d'eau des parcelles de grande culture, un modèle agrométéorologique a été développé à partir de modèles déjà existants. Le modèle SAFY (Duchemin et al., 2008a) est un modèle agronomique, piloté par télédétection, qui permet d'estimer la biomasse et le rendement des grandes cultures. Cette approche est calibrée avec des produits satellites d'indice de végétation (GAI) afin de s'affranchir de données in situ qui ne sont pas accessibles à grande échelle (dates de semis, phénologie, problèmes de développement, stress abiotiques, etc.). Initialement développé pour le suivi de la culture de blé, cette approche a rapidement été appliquée au maïs, au soja ou encore au tournesol (Claverie et al., 2012; Baup et al., 2015; Fieuzal et al., 2017a). Dans un souci de meilleure gestion de la ressource en eau, un module de bilan hydrique, inspiré de la méthode FAO-56 (Allen et al., 1998), a été couplé à SAFY, donnant naissance à un nouveau modèle : SAFY-WB (Duchemin et al., 2015a). Originellement appliqué à la culture de blé, ce modèle a aussi été utilisé pour simuler d'autre culture comme le maïs (Battude et al., 2017a). À partir de ces approches et du modèle de simulation des flux de CO₂, TURC (Ruimy et al., 1996), deux nouveaux modèles ont été développés et appliqués à plusieurs cultures au cours de ces travaux de thèse : SAFY-CO₂ (Pique et al., 2020a) et SAFYE-CO₂ (Pique et al., 2020c). La décision de développer ces nouvelles versions provient du fait que dans les versions antérieures (i.e. SAFY, SAFY-WB), l'hypothèse qui était faite concernant le ratio photosynthèse sur respiration autotrophe, constant au cours de la saison, était erronée, ce qui engendrait un risque systématique de sous estimation de la biomasse des cultures, en particulier en fin de cycle.
La majeure partie de la thèse a donc été consacrée au développement du modèle SAFY-CO₂. Ce modèle fait intervenir des formalismes simples permettant d'estimer, au pas de temps journalier, les productions ainsi que la photosynthèse, la respiration autotrophe, la respiration hétérotrophe ainsi que le flux net de CO₂ des grandes cultures. Sa simplicité lui permet de ne requérir qu'un nombre limité de paramètres, issus de la littérature scientifique, de mesures in situ ou déduits d'un processus de calibration, basé sur la comparaison des GAI simulés avec ceux dérivés des images satellites. Cette approche rend le modèle applicable sur de larges zones, et ne nécessite que très peu d'informations concernant les pratiques, à savoir : l'espèce cultivée (disponible via le RPG), les pratiques relatives à la gestion des pailles et aux amendements organiques. Ce modèle a été validé localement pour la culture de blé grâce à 8 années de mesures de flux de CO₂ acquises sur les sites instrumentés d'Auradé et de Lamasquère. Il a notamment été montré que le modèle était capable de reproduire, en moyenne, le flux net de CO₂ intégré à l'année avec une erreur inférieure à 20%. Pour cette même culture, l'approche a également été validée de manière spatialisée grâce à des données de biomasse et de rendement, qu'elle a réussi à reproduire avec des erreurs respectives de 27% et 21% (201 et 102 g.m⁻²) et des corrélations de 0.90 et 0.78. En comparaison à d'autres approches de modélisation, souvent plus complexes ou nécessitant un grand nombre de données in-situ (pratiques, propriétés de sols, etc.), SAFY-CO₂ offre des performances similaires concernant l'estimation des biomasses pour la culture de blé. Dans leur étude Brisson et al., (2002) ont estimé, à l'aide du modèle STICS, des biomasses de blé avec un R² de 0.78 et une erreur de 266 g.m⁻². En revanche, le modèle de culture spécifique à la culture de blé APSIM-wheat (Asseng et al., 1998b) a permis d'estimer les biomasses avec une meilleure précision (R² = 0.90) et une erreur très faible (0.101 g.m⁻²). SAFY-CO₂ étant un modèle pouvant simuler plusieurs types de culture (et non spécifique à celle du blé) et nécessitant très peu de données sur les pratiques, les performances actuellement atteintes sont donc très satisfaisantes. Ces résultats, qui constituent la section I-4, ont démontré le potentiel lié à l'assimilation des produits satellites GAI hautes résolutions dans SAFY-CO₂ pour la simulation spatialisée des composantes des bilans de C.

Afin de simuler des rotations culturales, l'approche a ensuite été appliquée aux cultures de maïs et de tournesol. La paramétrisation actuelle pour la culture de maïs nécessitera des validations supplémentaires car des problèmes sur les données de flux de CO₂ ont été identifiés. Toutefois, le modèle a pu simuler les biomasses et les rendements avec des précisions respectives de 21% (387 g.m⁻²) et 22% (226 g.m⁻²) (comparaison avec des données issues de campagnes terrains spatialisées). La paramétrisation pour la culture de tournesol a, quant à elle, pu être complètement validée dans SAFY-CO₂. Le modèle a été capable de reproduire le flux net de CO₂, acquis sur 2 années culturales, avec une bonne précision (R² = 0.87) et peu d'erreur (RMSE = 0.81 g.C.m⁻²·j⁻¹). La simulation de ces deux nouvelles espèces dans SAFY-CO₂ a nécessité la modification de certains formalismes spécifiques aux cultures (voir section I-6 et I-7). Des rotations de cultures peuvent donc désormais être simulées avec le modèle, donnant accès aux bilans de C pluriannuel et permettant d'étudier l'effet de ces rotations sur les stocks de C des sols agricoles.

La simulation des cultures de blé et de tournesol à l'aide de SAFY-CO₂ a permis de démontrer que les parcelles cultivées en blé se comportaient la plupart du temps comme des puits de CO₂ et avaient des bilans C proches de l'équilibre, tandis que celles cultivées en tournesol se comportaient généralement comme des sources de CO₂ et avaient un bilan C positif. En effet, la fixation de CO₂ est plus importante sur le blé (meilleure efficience d'utilisation de la lumière et moins soumis au stress hydrique) que pour le tournesol, et la période de végétation du blé est bien plus longue que celle du tournesol ce qui induit une plus longue période où le flux net de CO₂ (GPP – R<sub>ECO</sub>) est dirigé vers la parcelle.
L'analyse des flux de CO₂ acquis sur les parcelles de Lamasquère et d'Auradé avait permis de pointer l'importance d'une meilleure prise en compte des périodes d'intercultures pour la simulation des bilans de C pluriannuels. Ces périodes étaient initialement considérées comme des périodes de sol nu pendant lesquelles seule la respiration du sol était simulée comme flux de CO₂. Or ces périodes sont caractérisées par des alternances de sol nu et de végétation, pendant lesquelles peuvent se développer repousses, adventices ou CI. Une paramétrisation générique a donc été introduite dans le modèle afin de simuler ces végétations d'interculture, et ainsi améliorer les estimations de flux de CO₂ et de bilans annuels de C. Une seule paramétrisation a été définie car il est pour le moment impossible d'identifier la nature de la végétation d'interculture par télédétection. Cette paramétrisation générique permet toutefois d'estimer l'impact de la végétation d'interculture sur les flux de CO₂ sans aucune information, hormis celle du satellite. Il a ainsi été montré (voir section I-4.5.2.1) que la prise en compte de cette végétation permettait de diminuer largement l'erreur faite sur le flux net annuel de CO₂.

Dans la perspective d'améliorer les estimations de flux de CO₂, d'eau et les besoins en eau des cultures, mais aussi d'évaluer, à terme, l'impact des CI sur la ressource en eau, le modèle SAFY-CO₂ a été couplé au modèle de bilan hydrique de SAFY-WB, donnant naissance à un nouveau modèle : SAFYE-CO₂. Ce couplage, au-delà de permettre d'estimer les flux d'évaporation et de transpiration, intégrait initialement un processus de rétroaction du contenu en eau du sol sur la GPP (stress hydrique) permettant de limiter le développement de la culture en situation de manque d'eau. Toutefois, nos analyses ont montré que la prise en compte du manque d'eau dans le sol n'améliorait pas les simulations des biomasses, rendements, flux de CO₂, etc. En effet, les impacts des stress, notamment hydriques mais aussi ceux liés à la disponibilité en éléments minéraux, sur le développement de la végétation sont déjà implicitement pris en compte (au moins partiellement) via l'information apportée par l'imagerie satellite. Ce constat a été démontré par les estimations précises de SAFY-CO₂ lors de périodes de stress hydrique (voir section II-6.2).

Le modèle SAFYE-CO₂ a été appliqué en priorité au tournesol (voir section II-4). Localement et sur deux années culturales, le modèle a reproduit les biomasses et les rendements avec une faible erreur (respectivement 66 et 54 g.m⁻²) qui se situe là aussi dans la gamme des erreurs fournies par d'autres approches. Todorovic et al., (2009) ont comparé plusieurs modèles de cultures et ont montré que les erreurs dans l'estimation des biomasses de tournesol étaient comprises entre 63 (WOFOST) et 204 (AquaCrop) g.m⁻², et celles dans l'estimation des rendements comprises entre 70 (AquaCrop) et 94 (CropSyst) g.m⁻². Des comparaisons supplémentaires avec d'autres modèles sont disponibles section II-4.6.1. Concernant les flux de CO₂ et d'eau acquis sur le site d'Auradé, l'approche a permis d'estimer correctement la NEE (R² = 0.83 et RMSE = 0.97 gC.m⁻².j⁻¹) et l'ETR (R² = 0.79 et RMSE = 0.68 mm.j⁻¹). Néanmoins, l'application du modèle à plus grande échelle a fait apparaitre certaines limites. En effet, l'estimation de l'ETR requiert une connaissance précise des propriétés de rétention d'eau du sol. Lorsque le modèle est appliqué localement, sur des sites instrumentés, des données in-situ de sol sont utilisées pour estimer la réserve utile, ce qui permet une estimation précise du contenu en eau du sol et par conséquent des flux d'ETR avec le modèle. En revanche, lorsque le modèle est utilisé pour simuler des parcelles pour lesquelles aucune mesure de sol in situ n'est disponible, les propriétés de sol sont déduites de produits cartographiques comme GSM ou SoilGrids. Or les produits sol existant ont pour le moment une résolution spatiale trop grossière (250 et 90m pour ceux utilisés dans ces travaux) et une précision encore trop faible pour répondre aux besoins d'une telle approche. Le modèle SAFYE-CO₂ a également été appliqué à la culture de blé, et il a permis d'obtenir des estimations correctes d'évapotranspiration sur les 8 années de mesure de flux (R² = 0.68 et RMSE = 0.65 mm.j⁻¹).
À l'issue de ces travaux, l'approche proposée permet donc de simuler des rotations de culture entre le blé, le maïs et le tournesol ainsi que la végétation d'interculture, et d'analyser l'impact de ces rotations ou des phénomènes de repousses sur les productions, les flux de CO2 et d'eau, et donc sur les bilans de C et d'eau.

## 2.1. Intérêts et avantages de l'approche

Le couplage du modèle à des produits GAI satellites constitue l'atout majeur de l'approche de modélisation proposée dans ces travaux. En effet, le principal frein à l'application d'approches de modélisation précise à grande échelle est la disponibilité en informations in situ telles que les pratiques de gestion. Comme SAFY(E)-CO2 est forcé à reproduire ce que 'voit' le satellite, ces informations (dates de semis/récolte) sont indirectement dérivées des acquisitions régulières d'images, lors du processus de calibration du modèle. Les produits satellites permettent également de prendre indirectement en compte l'effet de certains stress. Lorsqu'une plante est stressée, son développement est ralenti, phénomène impactant la dynamique de GAI. En reproduisant ce qui est observé par satellite, le modèle reproduira un développement pouvant avoir été impacté par un stress. Ces particularités confèrent à l'approche une capacité d'application à grande échelle, très attendue aujourd'hui, permettant d'obtenir des estimations précises des composantes du bilan de C des parcelles agricoles.

L'utilisation de produits satellites permet également de détecter et de simuler la végétation pouvant se développer pendant les phases d'intercultures. Ces évènements ont un impact fort sur les flux d'eau et de CO2, et donc sur les bilans de C et d'eau. Or certains de ces phénomènes, comme les repousses et les adventices, ne sont jamais considérés dans les études basées sur d'autres approches de modélisation car la prise en compte de ces évènements n'est rendue possible que par l'utilisation de la télédétection. La possibilité de quantifier l'effet de ces développements de végétation sur les bilans de C et d'eau apparaît donc comme un atout majeur comparé à d'autres approches de modélisation.

Enfin, la simplicité de l'approche offre également un avantage de taille en comparaison à d'autres approches de modélisation agronomique (e.g. STICS). Le nombre limité de paramètres permet en effet d'introduire de nouvelles espèces relativement facilement. La plupart des paramètres sont suffisamment génériques pour être extraits de la littérature scientifique, et le frein principal à l'introduction d'une nouvelle espèce dans le modèle est la disponibilité en données de validation (flux et biomasses/rendements spatialisés). Malgré cette simplicité de formalisme et d'application, le modèle SAFY-CO2 offre des performances similaires voire meilleures par rapport à d'autres approches de modélisation (voir section I-4.8.3).

## 2.2. Inconvénients de l'approche proposée et voies d'améliorations possibles

### 2.2.1. Estimation des bilans de C

Outre l'estimation des productions et des flux de CO2, le calcul des bilans de C requiert la connaissance de certaines pratiques de gestion :

- Export ou non des pailles à la récolte, en particulier pour les céréales à pailles (blé, orge, seigle...) car il est fréquent que leurs pailles soient récoltées. Concernant la culture de maïs, le maïs grain se distingue facilement par satellite du maïs ensilage, et la distinction entre les
différents types de maïs est également faite dans le RPG. Il est rare que les tiges de colza ou
de tournesol soient exportées.

- Application d'amendements organiques (type et quantité).

Ces informations étaient très difficilement accessibles à la parcelle sur de grands territoires jusqu'à présent. Il en découlait une forte incertitude sur les bilans de C. Toutefois, elles commencent à être accessibles via la mise en place d'API (interface de programmation d'application) permettant de récupérer automatiquement des données agriculteurs centralisées, via des logiciels de gestion des données d'exploitation (e.g. MesP@rcelles<fnref n="14" />). Ces méthodes de récupération de données sont en train de se standardiser, et le CESBIO est impliqué dans plusieurs projets (e.g. Quantica labellisé par le CNES dans le cadre du Space Climate Observatory, projet H2020 NIVA) qui permettront à court terme de faire remonter ces informations dans SAFYE-CO₂.

Actuellement, la respiration du sol constitue une autre faiblesse de l'approche. Elle est représentée de manière très simple dans SAFYE-CO₂, via une équation de type Q₁₀ dépendant de la température du sol. Or la respiration hétérotrophe dépend d'autres facteurs (contenu en matière organique du sol, contenu en eau du sol, etc.) et des pratiques (amendements organiques, incorporation de couverts végétaux et pailles dans le sol, etc.) qui ne sont pas pris en compte actuellement dans le modèle. Ce choix a été fait car :

- Cette représentation simple de la respiration hétérotrophe fournissait des performances satisfaisantes sur les sols appauvris en matière organique de notre région (forte teneur en argile, faible teneur en MO, etc.) ce qui a pu être confirmé notamment par des mesures effectuées récemment sur un autre site flux mis en place en 2019 à Pibrac dans le cadre du projet Naturellement Popcorn.

- Les données de pratiques (amendement organique, export des pailles, etc.) n'étaient jusqu'alors pas disponibles spatialement.

- La simplicité du formalisme, ne dépendant que de la température du sol, confère une simplicité de spatialisation qui est un point clé de l'approche,

- La respiration du sol représente pour une année culturale le plus petit terme composant la NEE (Moureaux, 2008), ce qui nous a mené à travailler en priorité sur les estimations de GPP et Ra puisque l'objectif était d'établir des bilans annuels de C.

Les estimations de Rh ne seraient donc probablement pas très précises à l'échelle d'une rotation culturale ou au-delà, mais elles le sont tout de même suffisamment pour estimer la NEP à l'année de manière satisfaisante sur notre zone d'étude. Des études appliquées à plusieurs années culturales, nécessiteront donc une meilleure représentation de la respiration du sol. Par exemple, cette méthode pourrait être améliorée en considérant un paramètre R₁₀ dépendant de la teneur en carbone organique de surface comme le proposent Delogu et al., (2017). Une autre voie d'amélioration possible est la représentation du *priming effect* (Guenet et al., 2012; Kuzyakov et al., 2000a) lié à l'incorporation de matière organique comme celle des CI. Un travail de couplage de SAFYE-CO₂ avec deux modèles d'évolution de la matière organique du sol est actuellement en cours ou prévu dans le cadre des thèses de Taeken Wijmer avec le modèle AMGv2 (Clivot, 2019) et de Nicolas Breil avec RothC (Coleman and Jenkinson, 1996b), respectivement. Il peut toutefois en résulter une difficulté d'application à grande échelle. En effet, cette approche couplée offre des estimations précises lors d'applications locales, *i.e.* lorsque des analyses de sol précises et récentes sont disponibles. Toutefois, pour des applications à large échelle, la qualité des produits sol disponibles (GSM, SoilGrids) risque de ne pas

<footnote n="14">¹⁴ https://mesparcelles.fr/</footnote>
être suffisante (voir section II-4.5). En effet, les modèles sol possèdent une forte sensibilité à certains paramètres d'entrée, tels que le pH ou la disponibilité en azote, qui sont entachés de fortes incertitudes à grande échelle, entrainant des estimations peu précises de minéralisation du sol. De manière générale, l'incertitude associée aux données sol disponibles représente un réel frein à l'estimation précise des flux /bilans d'eau et de CO₂, notamment. Des travaux sont réalisés depuis quelques années pour estimer les propriétés de sol par télédétection à haute résolution (Vaudour et al., 2019a), ce qui constitue une piste prometteuse pour améliorer les simulations spatialisées de la respiration du sol.

Une autre voie d'amélioration de notre approche concerne la méthodologie de calibration. Le processus d'assimilation des données GAI actuel, basé sur une inversion des paramètres de SAFYE-CO₂ utilise actuellement une méthode Simplex avec recherche globale qui demanderait beaucoup de ressources de calcul pour des applications spatialisées à de grands territoires. L'application du modèle à de larges échelles (régionale et nationale) – l'upscaling – est donc difficilement envisageable avec cette méthode. De plus, la procédure d'inversion ne fournit actuellement pas d'évaluation des incertitudes associées aux variables simulées. Ces valeurs sont pourtant nécessaires dans un souci de rigueur scientifique, mais aussi car elles peuvent impacter le calcul des primes versées aux agriculteurs (ex. dans le cadre du Label Bas Carbone). Pour pallier à ces deux problèmes, un outil d'assimilation et de modélisation, la chaîne AgriCarbon-EO, a récemment été développée au CESBIO (Quantification of yield, water and carbon budget at intra-field scale using the AgriCarbon-EO tool – Abstract EGU 2021). Cette chaîne inclut une méthode probabiliste d'inversion associé à deux modèles physiques, à savoir, un modèle de transfert radiatif (ProSail ; Jacquemoud et al., 2009) et le modèle SAFYE-CO₂ (Pique et al., 2020c). Elle permet la propagation des incertitudes de l'acquisition satellite jusqu'à la production de bilans de carbone, des flux d'eau et de la biomasse en sortie. L'utilisation de procédures de calcul parallèle et de partage de simulation très adaptés aux inversions Bayésiennes permet un gain de performance considérable. À titre d'exemple, une dizaine de parcelles peut être simulée en une vingtaine de minutes et ce, à l'échelle du pixel (10-20 m de résolution) avec cette chaîne de traitement, alors que cela demanderait des mois de calcul avec la méthode Simplex globale.

### 2.2.2. Introduction de nouvelles espèces

Afin de pouvoir simuler des rotations culturales diverses, l'approche nécessite la paramétrisation du modèle pour plusieurs espèces, et dans l'idéal des paramétrisations spécifiques aux végétations d'intercultures (notamment les CI).

La culture de maïs a seulement été validée avec des données de biomasses et de rendements, les données de flux de CO₂ et d'eau ne pouvant pas être exploitées (voir section I-6). Un travail de validation de cette culture face à des mesures de flux devra donc être réalisé. Des données de flux sont justement acquises depuis 1 an sur la culture de maïs dans le cadre du projet 'Naturellement Popcorn'<fnref n="15" />. Ces mesures ainsi que celles collectées actuellement par le CESBIO sur d'autres sites flux en Europe vont permettre de consolider ou valider la paramétrisation actuelle du maïs (et des autres cultures) dans SAFYE-CO₂.

Le colza représente une part importante des surfaces agricoles et requiert donc d'être pris en compte en priorité dans l'approche. De la même manière que pour la culture de maïs, des données spatialisées de biomasse et de rendement ont été acquises dans la cadre du projet 'Colza Digital'<fnref n="16" /> porté par Terres Inovia. Avec les données flux disponibles sur le site d'Auradé (3 années), elles vont permettre de calibrer et valider la culture de colza avec un large jeu de données d'observation.

<footnote n="15">¹⁵ https://www.popcorn.fr/actualites/consortium-sur-le-projet-naturellement-popcorn/</footnote>

<footnote n="16">¹⁶ https://www.terresinovia.fr/web/institutionnel/nos-actions/ameliorer-la-competitivite-du-colza</footnote>
Jusqu'à présent la végétation se développant pendant l'interculture était simulée de la même manière peu importe la nature de la végétation (repousse, adventices, CI). Or le comportement de cette végétation (capacités photosynthétiques, production de biomasse, etc.) varie évidemment avec sa nature. Pour affiner les estimations actuelles, il faudrait pouvoir déterminer la nature de cette végétation mais aussi avoir une paramétrisation spécifique. Cela semble très compliqué à réaliser à court terme du fait de la rareté des données de validation et de la complexité des végétations d'intercultures (mélanges d'espèces, hétérogénéité de développement, etc.). Dans un premier temps une paramétrisation propre aux CI sera établie, et la présence des CI pourra être déterminée grâce à des logiciels comme MesP@rcelles. Les repousses/adventices seront simulées avec la paramétrisation de la culture précédente et des bornes des paramètres à calibrer adaptées.

### 2.2.3. Apport de la télédétection

Comme l'approche présentée ici est couplée avec des données de télédétection, elle est par conséquent seulement diagnostique. Il n'est pas possible d'utiliser cette approche de façon prévisionnelle à la différence des modèles agronomiques ou des schémas de surface des modèles globaux. En revanche, les impacts de certaines pratiques, comme l'export des pailles ou la présence de CI, peuvent être simulés (possibilité d'analyser des scénarii).

Un second inconvénient lié à l'utilisation de données satellites dans l'approche proposée est la disponibilité en images. En effet, une trop longue période sans image, notamment pendant des phases clés du développement de la culture (émergence, début de sénescence, etc.), limite considérablement l'utilisation du modèle. Toutefois, ce problème qui rendait parfois impossible la simulation de certaines années culturales par le passé (cas de l'année 2007-2008 à Auradé) tend à devenir moins problématique avec le temps, grâce aux nouvelles missions spatiales. Les missions Sentinel offrent en effet une bien meilleure fréquence d'acquisition (5 jours) que précédemment.

Enfin, l'approche actuelle pourrait être couplée à d'autres produits satellites. En effet, des données radar (Fieuzal et al., 2011b) et thermiques (Labbé et al., 2012b) pourraient apporter des informations complémentaires à la donnée optique, et ainsi permettre de mieux représenter/contraindre le développement des cultures ou de mieux simuler certains processus. Ainsi, la donnée radar qui est moins sensible au phénomène de saturation du signal pourrait pallier aux problèmes de saturation du GAI satellite. Aussi les données radar ne sont pas sensibles à la couverture nuageuse ce qui permettrait d'obtenir des informations sur le développement des cultures par tous temps. L'assimilation combinée de données optique et radar a déjà été utilisée pour piloter des modèles de cultures (Fieuzal et al., 2011; Fieuzal et al., 2017; Revill et al., 2013). La donnée thermique pourrait également être utilisée pour renseigner sur de potentiels stress hydriques rencontrés par les cultures. Enfin, certaines informations concernant les pratiques qui sont aujourd'hui seulement disponibles localement car fournies directement par les agriculteurs, comme le labour/non labour, le maintien des résidus de culture ou encore la présence de CI pourraient devenir accessibles beaucoup plus facilement et sur de grands territoires via le couplage (API) à des logiciels de gestions des exploitations comme MesP@rcelles. Aussi, très prochainement (fin 2021/début 2022) un service opérationnel Copernicus Land Surface High Resolution « Agriculture<fnref n="17" /> » devrait fournir des informations via les satellites Sentinel 1&2 concernant les pratiques (CI, travail du sol, date de récolte) qui pourraient être exploitées pour la modélisation spatialisée des cultures.

<footnote n="17">¹⁷ https://land.copernicus.eu/fr</footnote>
### 2.2.4. Transposabilité

Dans ces travaux de thèse, le modèle SAFYE-CO₂ a seulement été appliqué à des parcelles agricoles situées dans le sud-ouest de la France, sur la zone de l'OSR. Autrement dit, les paramétrisations actuelles du modèle sont valides pour des zones aux conditions pédoclimatiques similaires à celles du sud-ouest de la France. L'application du modèle à des contextes climatiques et pédologiques variés nécessitera d'adapter la paramétrisation des cultures et des processus relatifs au sol, et notamment les bornes des paramètres à optimiser. Par exemple, les dates de semis et de récolte d'une même culture vont varier en fonction de la situation géographique, ce qui implique que les paramètres régissant la phénologie des cultures soient adaptés. Néanmoins, la transposabilité des modèles précurseurs à SAFYE-CO₂ a déjà été testée sur des contextes pédoclimatiques très variés. Par exemple, le modèle SAFY a été appliqué en France, au Mexique et au Maroc (Claverie et al., 2012; Duchemin et al., 2015, 2008).

## 3.Analyse de l'effet albédo des cultures intermédiaires

Partant du constat que la végétation a généralement un albédo plus élevé que le sol nu (Carrer et al., 2014; Ferlicoq and Ceschia, 2015), une approche de modélisation permettant d'estimer le forçage radiatif induit par les changements d'albédo des surfaces agricoles suite à l'introduction de CI a été mise en place à l'échelle de l'Europe. Alors qu'il avait été montré sur forêts (Betts, 2000; O'Halloran et al., 2012; Rotenberg and Yakir, 2010) et cultures (Ferlicoq, 2016) que les effets biogéophysiques pouvaient avoir un impact de même amplitude que les effets biogéochimiques, peu d'études se sont penchées sur les effets liés aux changements d'albédo des surfaces agricoles (Davin et al., 2014; Genesio et al., 2020; Kaye and Quemada, 2017a; Lugato et al., 2020a; Meyer et al., 2012a; Ridgwell et al., 2009). Il en résulte une absence de prise en compte des effets albédo dans les stratégies d'atténuation des changements climatiques, qu'il est primordial de corriger afin d'obtenir des estimations plus précises des effets climatiques nets liés aux pratiques actuelles ainsi qu'aux changements de pratiques.

Plusieurs pratiques permettent d'augmenter l'albédo des parcelles agricoles. Parmi elles, on trouve le maintien des pailles en surface qui pourrait être plus efficace que les CI pour augmenter l'albédo des surfaces agricoles (Davin et al., 2014). Néanmoins, le maintien des pailles ne permet pas de stocker du carbone dans les sols, et peut également entraîner des effets antagonistes au refroidissement de surface lié au changement d'albédo. En effet, il a été montré que cette pratique pouvait impacter les flux de chaleur en augmentant notamment la température de surface et les flux de chaleur sensible au détriment des flux de chaleur latente, diminuant ainsi l'effet refroidissant lié à l'augmentation d'albédo. Dans le cadre de cette thèse, il a donc été choisi d'étudier les effets d'une pratique agricole présentant des synergies d'atténuation sur les effets biogéophysiques mais également sur les effets biogéochimiques.

Parmi les pratiques ayant un impact fort sur l'albédo de surface et contribuant aussi à l'atténuation via le stockage de carbone, la mise en place de cultures intermédiaires a été identifiée comme une pratique pouvant être généralisée à de grands territoires. S'appuyant sur de récents travaux (Carrer et al., 2014) fournissant des produits albédo à une résolution spatiale de 1/20° à l'échelle Européenne, un modèle d'estimation du forçage radiatif induit par le changement d'albédo de surfaces agricoles suite à l'introduction de CI a été développé dans le cadre d'une collaboration entre le CESBIO et le CNRM (voir section III-2).
Ce modèle a dans un premier temps été mis en place pour simuler un scénario d'introduction de CI pendant une durée de 3 mois, ce qui correspond classiquement à la mise en place de CIPAN pour limiter la lixiviation des nitrates. Ces premiers résultats (section III-4, Carrer et al., 2018) ont permis de montrer que les CI pourraient être introduites sur 4.17% de la surface Européenne, ce qui pourrait augmenter l'albédo des surfaces agricoles de 0.0025. Cette variation d'albédo induirait un forçage radiatif de -0.15 W.m⁻² équivalent à 3.16 MtCO₂-éq.an⁻¹, en considérant que la pratique est maintenue pendant une durée de 100 ans. En considérant une durée d'introduction des CI de 6 mois, cet effet d'atténuation serait augmenté de 27%. Ces premières estimations ont toutefois été obtenues sur des durées de simulations courtes par rapport aux effets étudiés. En effet, la durée des simulations était ici de 3 ans, alors que la pratique est considérée comme devant être maintenue pendant une centaine d'années pour maintenir cet effet. Par ailleurs, les scénarii d'introductions simulés considéraient que les CI pouvaient être introduites seulement après une culture d'hiver et avant une culture d'été, alors qu'elles peuvent en réalité être introduites sur d'autres phases d'interculture (Pellerin et al., 2019).

Le modèle RFCC a donc été modifié pour pouvoir effectuer des simulations sur de plus longues périodes (100 ans), et des périodes d'introduction de CI supplémentaires (ex. entre deux cultures d'été) ont été considérées. Par ailleurs, un seuil de précipitation (30 mm) le mois suivant l'introduction potentielle des CI a été appliqué pour limiter la mise en place des CI. La prise en compte de ce seuil, ainsi que des nouvelles périodes d'introduction des CI a montré que le forçage radiatif induit par cette pratique pourrait être plus important, de l'ordre de -0.62 W.m⁻² (voir section V-2.4.1.1).

L'effet de la couverture neigeuse, pouvant engendrer une modification de l'albédo de surface en présence de CI, a aussi été pris en compte. En effet, selon les hypothèses considérées, les CI pourraient soit faire baisser l'albédo de surface (Kaye and Quemada, 2017a; Lugato et al., 2020a), lorsqu'elles sont mises en place sur des zones couvertes d'une couche de neige, soit n'avoir aucun effet (voire un effet bénéfique sur le maintien du manteau neigeux selon Hunter et al., 2019) s'il est considéré que la couverture neigeuse est totalement couvrante. La prise en compte de cette couverture neigeuse a montré dans le premier cas que le forçage radiatif serait diminué mais toujours refroidissant : -0.06 W.m⁻² (voir section V-3.4.1.2). Cet effet semble toutefois peu réaliste compte tenu de la qualité des produits neige utilisés (surestimation des périodes et de l'épaisseur de la couverture neigeuse) ainsi que des formalismes introduits pour considérer l'impact du manteau neigeux sur l'albédo de surface (voir section V-2.5).

Enfin, il a été décidé d'étudier l'effet de la décroissance de l'albédo de sol nu pouvant suivre l'incorporation répétée de matière organique fraiche dans le sol via les CI, ainsi que l'effet net des CI sur le RFα. À notre connaissance, aucune étude portant sur les CI n'avait encore évalué l'effet de l'assombrissement du sol suivant leur mise en œuvre, ce qui apparaissait pourtant comme un risque fort de perte de l'effet d'atténuation net. En effet, Meyer et al., (2012) ont montré que l'assombrissement du sol lié à l'application de biochar pouvait entrainer des forçages radiatifs locaux compris entre 2.6 et 3.1 W.m⁻² (fort effet « réchauffant »). La prise en compte de cet effet a permis d'alerter sur l'impact que pourrait avoir l'augmentation des stocks de C organique des sols sur l'albédo de surface. Ce travail de thèse a permis de démontrer que ce phénomène d'assombrissement des sols suivant l'introduction de CI pourrait venir contrebalancer l'effet refroidissant lié à la présence de végétation pendant les phases d'interculture (voir section V-2.4.1.3). Les premières années de simulation sont tout de même caractérisées par un forçage refroidissant, mais rapidement la tendance s'inverse car la diminution d'albédo de sol devient vite prépondérante face à l'effet couverture du sol des CI, entrainant ainsi une diminution de l'albédo total de surface. Le moment de basculement d'un forçage refroidissant à réchauffant est dépendant du scénario simulé, et varie entre quelques années pour les scenarii les plus pessimistes à une quinzaine d'années pour les scenarii les plus réalistes. Dans
tous les cas, l'assombrissement du sol et par conséquent l'effet réchauffant qu'il induit se renforce au
cours du temps et atteint son potentiel maximum au bout de 50 ans. Il deviendrait donc nécessaire de
couvrir le sol de manière permanente une fois les CI introduits dans les rotations (ou d'autres pratiques
stockantes d'un point de vue C). Ces résultats soulignent l'importance des analyses couplées
biogéochimiques et biogéophysiques pour éviter les effets antagonistes, et ainsi proposer des stratégies
d'atténuation du changement climatique plus efficaces.

**3.1. Intérêts et avantages d'une telle approche**

L'approche développée dans ces travaux de thèse a été rendue possible grâce aux produits
albédo à 1/20° disponibles depuis peu (Carrer et al., 2014). Ces produits offrent pour chaque pixel et
tous les 8 jours, une valeur d'albédo de sol nu, et, pour les différents types de végétation présents dans
ce pixel ; un albédo de végétation, un indice de végétation et une fraction d'occupation du sol. Ces
données ont permis d'estimer des changements d'albédo des surfaces agricoles pouvant être induits
par la mise en place de CI à l'échelle Européenne.

Par ailleurs, puisque très peu d'études portent sur l'estimation du forçage radiatif des parcelles agricoles suivant un changement de pratique, ces travaux constituent un apport important de connaissances sur le sujet.

Aussi, ces travaux permettent de quantifier à grande échelle des phénomènes observés
localement via des mesures in situ. Ces analyses spatialisées sont nécessaires à la promotion de cette
pratique à grande échelle. En effet, en plus de constituer une méthode d'atténuation des changements
climatiques efficace (sous réserve de couverture permanente des sols), les CI rendent un grand nombre
de services écosystémiques (Justes et al., 2012) et font donc de cette pratique une option de choix dans
les stratégies d'atténuation du changement climatique.

Ces travaux pourront à l'avenir être valorisés via la mise en œuvre d'études sur les effets
climatiques nets des CI (avec prise en compte des rétroactions) via l'utilisation de modèles de climat.
Jusqu'à présent les modèles du GIEC (ex. les modèles français IPSL-CM6A-LR ; Boucher et al.,
(2020) et CNRM-CM5 ; Voldoire et al., (2013)) ne considéraient pas l'effet des changements de
pratiques culturales dans leurs simulations car il a longtemps été considéré que ces effets étaient
négligeables (notamment leurs effets albédo). Cependant, lors du récent colloque portant sur les
stratégies d'atténuation du climat via la gestion de l'albédo de surface
(http://albedocc.lsce.ipsl.fr/index.php), où les travaux de cette thèse ont été présentés, plusieurs
modélisateurs du climat ont exprimé le souhait d'inclure l'effet des CI dans leur schéma de surface
(e.g. ORCHIDEE-crop).

**3.2. Inconvénients et améliorations possibles**

**3.2.1. Spécificités et évolution des produits satellites**

Actuellement la résolution des produits albédo utilisés est de 1/20° ce qui correspond, sur la
zone d'étude, à des pixels de 18 à 25 km². À cette résolution, un pixel couvre un grand nombre de
parcelles (et de types d'occupations du sol), ce qui nous amène à faire certaines hypothèses, comme
sur la proportion de cultures d'hiver/été en rotation. De plus, le processus de désagrégation induit des
compensations entre les variables de sortie (indice de végétation, albédo de sol/végétation) qui les
rendent peu précises, notamment lorsque les fractions de culture dans le pixel sont faibles. Cette
spécificité des produits satellites a posé problème lors de l'estimation de l'impact de la décroissance de
l'albédo du sol suite à l'augmentation des stocks de MO suivant l'incorporation des CI. En effet, les indices de végétation n'étant presque jamais égaux à 1, l'albédo du sol a toujours un poids dans l'estimation de l'albédo total, ce qui n'est en réalité pas le cas lorsque la végétation est totalement couvrante.

Pour tenter de résoudre ce problème d'amplitude limitée des indices de végétation plusieurs tests ont été réalisés. Ces indices ont été modifiés de façon à les faire varier entre 0 et 1. La première modification a consisté à forcer les indices à 0 ou à 1 en fonction de la présence ou non de végétation à partir des dates de semis et de récolte. La seconde modification, plus réaliste, a été d'étirer les indices entre 0 et 1 tout en conservant leur dynamique temporelle. Les simulations de la décroissance d'albédo du sol avec ces indices de végétation limitaient effectivement le poids de l'albédo de sol sur les forçages. Néanmoins, des simulations sans introduction de CI (cas de référence) ont montré que la modification des indices entrainait, elle-même, des forçages qu'il était ensuite difficile de distinguer des forçages induits par la présence de CI.

La possibilité d'appliquer l'approche à une résolution plus fine pourrait rendre les estimations d'effets albédo liés aux changements de pratiques beaucoup plus précises. Il serait par exemple possible d'utiliser des cartes d'occupation du sol, comme le produit OSO de THEIA<fnref n="18" />, ainsi que des produits albédo à 10-20 m de résolution issus de données Sentinel 2 qui sont en cours de développement (Roujean et al., 2019). La haute résolution, qui est notamment apportée par les missions Sentinel, permettra également d'obtenir des indices de végétation plus réalistes (en dynamique et intensité) et donc de mieux représenter certain processus comme l'assombrissement du sol. Le futur service Copernicus Phenology HR (voir section VI.2.2.3) qui sera opérationnel en Juin 2021 fournira ces données d'indice de végétation à 10m de résolution, et permettra d'identifier avec précision les périodes d'interculture sur lesquelles peuvent être introduites les CI, mais également de réaliser des cartes de présence/typologie de CI (travaux en cours au CESBIO) qui permettront là aussi d'affiner les estimations actuelles. Aussi, les récents travaux sur l'estimation des propriétés de sol par télédétection à l'aide des missions Sentinel (Vaudour et al., 2019a) vont permettre de suivre l'évolution de la MO du sol, et ainsi de mieux représenter et simuler le lien entre MO et albédo du sol.

Enfin, la prise en compte de l'assombrissement du sol montre certaines limites qu'il faudra lever dans les études à venir. Tout d'abord, il a été considéré que toutes les CI introduites sur la zone d'étude étaient enfouies et que le stockage de C dans le sol suivait la même dynamique. Or le stockage de C dans le sol dépend évidemment des conditions météorologiques (température, précipitation, etc.) et pédologiques (texture, contenu initial de C, etc.) qui sont très variables au sein de la zone d'étude. Enfin, la référence qui a été choisie pour définir l'albédo qu'atteindrait tout sol saturé en C correspond au sol le plus sombre de toute la zone d'étude. Cette référence est donc sans doute trop basse pour certain sol Européen dont la texture et la composition ne permettrait pas d'atteindre de si basse valeur d'albédo, même une fois « saturé » en C. Une première voie d'amélioration possible pour simuler la décroissance d'albédo du sol consistera à choisir un albédo de référence par zone géographique partageant les mêmes caractéristiques pédoclimatiques. Cela permettra de prendre en compte l'hétérogénéité de la zone d'étude.

### 3.2.2. Prise en compte de la couverture neigeuse

Les produits de neige ERA-5, utilisés en entrée du modèle RFCC, sont connus pour surestimer l'épaisseur de la couche neigeuse (Orsolini et al., 2019a). Il a également été constaté dans ces travaux que les produits ERA-5 surestimaient les périodes de couverture neigeuse. Par exemple, selon ces

<footnote n="18">¹⁸ http://osr-cesbio.ups-tlse.fr/~oso/</footnote>
produits, les sites d'Auradé et de Lamasquère seraient en moyenne sur 10 ans (2001-2010) concernés par une couverture neigeuse de près d'un mois par ans (29.5 et 32.3 jours respectivement) dont l'épaisseur moyenne serait d'environ 8 mm (7.6 et 8.7 mm respectivement). De plus, les hypothèses faites pour prendre en compte la couche neigeuse sont fortes et donnent trop de poids à cette dernière. Par exemple, on considère que l'albédo des surfaces agricoles est de 0.65 (albédo de la neige) dès qu'il y a 1 mm de couverture neigeuse (comme c'est le cas pour les sites d'Auradé et Lamasquère avec les produits ERA-5). D'autres produits devront donc être utilisés (e.g. MERRA-2) et d'autres formalismes devront être introduits dans l'approche afin de mieux représenter l'impact de la neige sur l'albédo de surface en présence de CI.

Par ailleurs, l'impact radiatif des CI introduites sur des surfaces enneigées fait aujourd'hui débat. Lorsque la neige est totalement couvrante il est admis qu'aucun forçage n'est induit puisque l'albédo de surface est inchangé (= albédo de la neige avec ou sans CI). En revanche, lorsque la neige ne couvre pas totalement les CI, l'albédo de surface pourrait diminuer à cause de la présence des CI (Kaye and Quemada, 2017a; Lugato et al., 2020a). Aussi, Lombardozzi et al., (2018) affirment que l'introduction de CI pendant l'hiver pourrait augmenter la température de surface jusqu'à 3°C en considérant que la mise en place de CI diminuerait systématiquement l'albédo de surface en présence de neige et en ne considérant qu'une introduction limitée aux trois mois d'hiver. Plus récemment, Hunter et al., (2019) ont démontré, grâce notamment à des données in situ que ces affirmations étaient hautement improbables et qu'à l'inverse les CI induiraient un effet refroidissant même en présence de neige car ils avaient tendance à maintenir la neige sur place. Il reste donc beaucoup d'effort à fournir avant de modéliser finement les interactions neige et CI sur le forçage radiatif. Nos résultats concernant les effets combinés neige et CI sont donc à considérer avec beaucoup de précautions.

### 3.2.3. Perspectives de simulation

D'autres scenarii d'introduction de CI pourront également être simulés. Pour l'instant, l'albédo des surfaces agricoles a été modifié en simulant le développement des CI présentant des caractéristiques des espèces communément utilisées. Néanmoins, des CI déficientes en chlorophylle, ayant un albédo beaucoup plus élevé (Genesio et al., 2020; Sakowska et al., 2018a) pourraient être considérées. Notons néanmoins qu'étant déficient en chlorophylle, ce type de CI produirait moins de biomasse (environ 20% selon Lugato et al., 2020) et l'effet de stockage des CI en serait ainsi diminué. L'outil de modélisation RFCC peut également permettre de simuler d'autres pratiques ayant un impact sur l'albédo de surface. En effet, un moyen de lutter efficacement contre les changements climatiques par l'utilisation des surfaces agricoles est la couverture permanente des sols. Elle est atteinte par l'utilisation de CI mais aussi par le maintien des résidus de culture en surface. Afin de modéliser ce nouveau scénario, des données d'albédo déjà acquises sur résidus de culture (Davin et al., 2014; Ferlicoq, 2016) pourraient être exploitées en complément des analyses des effets albédos liés au CI.

## 4. Vers des analyses couplées des effets biogéochimiques et biogéophysiques

Luyssaert et al., (2014) ont montré que les effets biogéophysiques liés aux changements d'occupation des sols étaient de même amplitude que les effets liés à des changements de pratiques de gestion. Aussi, bien que la plupart des études portant sur le potentiel d'atténuation des changements climatiques associés aux changements de pratiques se soient exclusivement intéressées aux effets biogéochimiques, plusieurs études ont montré l'importance de prendre en compte les effets biogéophysiques dans ce genre d'approche (Betts, 2000; Bright et al., 2015; O'Halloran et al., 2012).
Ces derniers peuvent entrer en synergie avec les effets biogéochimiques, mais ils peuvent aussi être
antagonistes, notamment via les effets albédo (Meyer et al., 2012a). Pourtant, encore peu d'études ont
été menées concernant les effets couplés biogéochimiques et biogéophysique induits par des
changements de pratiques (Kaye and Quemada, 2017a; Lugato et al., 2020a).

Le chapitre V de ce manuscrit a démontré l'importance de considérer les effets biogéochimiques et biogéophysiques de manière couplée lorsqu'on étudie un changement de pratique. En effet, un bénéfice à court terme lié à la mise en place de CI pourrait être contrebalancé par la conséquence d'un effet biogéochimique (augmentation des stocks de C qui fait baisser l'albédo du sol). Des effets biogéophysiques peuvent également entrer en concurrence entre eux. Dans leur étude, Davin et al., (2014) ont ainsi démontré que, l'effet refroidissant lié à l'augmentation d'albédo induit par le maintien des résidus de culture en surface pouvait être atténué par la réduction des flux d'évapotranspiration via un effet mulch.

**5.Perspectives**

Ces travaux de thèse ont permis de mettre en place des outils de modélisation capables d'estimer de manière spatialisée les effets biogéochimiques et biogéophysiques liés à des changements de pratiques comme les changements de rotations culturales ou l'introduction de CI. Ces modèles requièrent toutefois des développements supplémentaires afin de pouvoir obtenir des estimations plus complètes et précises des phénomènes étudiés ainsi que de pouvoir simuler de plus grandes zones géographiques.

Comme précisé dans la section précédente, la version du modèle SAFYE-CO₂ utilisée durant la thèse faisait intervenir un processus d'optimisation des paramètres basé sur une méthode globale Simplex avec contrainte, ce qui ne permettait pas d'envisager des simulations sur de grands territoires et de quantifier les incertitudes sur les variables simulées. Le modèle SAFYE-CO₂ a donc récemment été intégré dans la chaîne de traitement opérationnelle AgriCarbon-EO (Quantification of yield, water and carbon budget at intra-field scale using the AgriCarbon-EO tool & Assessing the impact of cover crops as a GHG mitigation solution at intra-field scale using the AgriCarbon-EO tool - Abstracts EGU 2021). Cette chaîne, dont le développement dépasse le cadre de ma thèse, a pour objectif de fournir une solution end-to-end pour l'assimilation des données d'observation satellite optique dans SAFYE-CO₂. Ce nouvel outil basé sur une approche Bayésienne permet, en plus d'offrir des incertitudes pour chaque variable simulée (liées aux données satellites et aux paramètres du modèle), de fonctionner au pixel sur des calculateurs haute performance (HPC) et sur de grands territoires (plusieurs tuiles Sentinel). Cette chaîne offre donc d'importantes perspectives d'application du modèle, à des contextes pédoclimatiques variés, et devrait permettre de simuler un grand nombre de scenarii.

La chaîne AgriCarbon-EO a été développée dans une optique d'aide à la décision. En effet, cet outil doit servir à guider les pratiques agricoles en fonction des indicateurs estimés par SAFYE-CO₂. Récemment, le Ministère de la transition écologique et solidaire a créé le Label Bas Carbone qui vise à accompagner la transition agroécologique, via le financement de projets permettant une réduction des émissions de GES, comme la séquestration du carbone dans les sols agricoles en changeant les pratiques. Ce label doit apporter des garanties, aux porteurs des projets (agriculteurs, coopératives, etc.) comme aux financeurs, et permettre de quantifier la compensation carbone. Pour apporter ces garanties, des outils diagnostiques sont nécessaires à l'évaluation des bilans de C des parcelles agricoles. Un outil comme AgriCarbon-EO pourra donc venir en soutien à ce type d'initiative.
Il est également envisagé de coupler la chaîne de traitement AgriCarbon-EO à la plateforme Sen4CAP<fnref n="19" /> de suivis des déclarations de la PAC via les satellites Sentinel 1&2 à l’échelle Européenne. Sen4CAP intègre plusieurs outils permettant la production d’indicateurs (type de culture, date d’émergence, cycle de LAI, etc.) pouvant être utilisés en entrée d’AgriCarbon-EO. À terme, AgriCarbon-EO a donc vocation à devenir un des outils de référence dans Sen4CAP pour le calcul des bilans de C à l’échelle parcellaire pour différents états membres de l’UE dans le contexte Green Deal (action en cours dans le cadre du projet H2020 NIVA). Enfin, via AgriCarbon-EO un certain nombre d’autres indicateurs agro-environnementaux pourraient être calculés (e.g. risque de lixiviation des nitrates ; Bockstaller et al. sous presse dans Innovations Agronomiques) permettant le versement de subventions aux agriculteurs dans le cadre du second pilier de la PAC. Néanmoins, un investissement soutenu sera nécessaire pour résoudre les verrous scientifiques mentionnés en début de ce chapitre avant de répondre aux objectifs opérationnels.

Les travaux de modélisation développés aux cours de cette thèse seront donc probablement très utiles pour guider la transition agroécologique et identifier les pratiques à mettre en place afin de conserver la pérennité de l'agriculture tout en limitant son impact climatique. Les surfaces agricoles peuvent même être utilisées comme moyen raisonné d'atténuation des changements climatiques. En effet, en comparaison à d'autres techniques de géoingénierie, les pratiques agricoles potentiellement bénéfiques pour le climat peuvent être mises en place progressivement et ainsi anticiper d'éventuels contre-effets, ce qui n'est pas le cas avec d'autres techniques de géoingénierie.

<footnote n="19">¹⁹ The Sentinels for Common Agricultural Policy</footnote>
Conclusion générale
# Conclusion générale

Ces travaux de thèse ont permis d'enrichir nos connaissances sur le fonctionnement des surfaces agricoles, via le développement de deux approches de modélisation spatialisées, s'appuyant sur l'utilisation de séries temporelles de données de télédétection. Ces approches ont permis de quantifier les composantes des bilans de C et d'eau des parcelles de grande culture, ainsi que les effets climatiques d'ordre biogéochimiques (stockage de C) et biogéophysiques (effet albédo) induits par l'introduction de cultures intermédiaires dans les rotations de cultures.

Le modèle spatialisé agro-météorologique SAFYE-CO₂ a été développé pour estimer les productions (biomasses, rendements), les flux de CO₂ et d'eau ainsi que les bilans de C et d'eau, sur un ensemble de parcelles allouées aux grandes cultures dans le sud-ouest de la France. Ce modèle assimile des produits satellites (GAI) à hautes résolutions spatiale et temporelle, lui permettant de simuler avec précision le développement des cultures, sans avoir recours à des informations sur les pratiques culturales. Par la suite, un modèle d'estimation de forçage radiatif induit par des changements d'albédo de surface a été développé afin de rendre compte de l'impact radiatif lié à la mise en place de cultures intermédiaires à l'échelle Européenne.

Le modèle SAFY-CO₂ (identique à SAFYE-CO₂ mais sans module de bilan hydrique) a dans un premier temps été appliqué à la culture de blé. Sur deux parcelles agricoles équipées de dispositifs de mesure des flux de surface et situées au sein de l'Observatoire Spatial Régional - Sud-Ouest, le modèle a permis de reproduire avec précision les productions ainsi que les dynamiques de flux de CO₂, et d'évaluer les bilans de carbone de 8 années culturales de blé, avec des pratiques et conditions climatiques contrastées. Il a également fourni des estimations précises de production de blé de manière spatialisée. Ce modèle a prouvé sa capacité à prendre en compte, de manière implicite, l'effet de différents stress sur le développement de la végétation, et à simuler les développements végétatifs d'intercultures qui impactent significativement les flux de CO₂ et les bilans de C des parcelles de grande culture. Dans le but d'estimer des bilans de C pluriannuels (i.e. variation des stocks de C organique du sol), la culture de maïs a également été introduite dans le modèle. Elle n'a néanmoins pas pu être totalement validée, puisque les données de flux acquises sur cette culture n'ont pas pu être exploitées. En revanche, les flux de CO₂ acquis sur la culture de tournesol étant exploitables, cette culture a pu être simulée et totalement validée, via les données des sites flux et des mesures spatialisées de biomasses et de rendements acquises sur plusieurs années. Des premières simulations spatialisées de flux de CO₂ et de bilans de C pluriannuels ont pu être réalisées, suite aux travaux de validations complètes du modèle sur les cultures de blé et de tournesol. Elles ont permis de quantifier l'impact de la végétation pouvant se développer pendant l'interculture (cultures intermédiaires, repousses, adventices) sur ces variables. Ces périodes étant toujours considérées comme étant en sol nu par les approches de modélisation globale (e.g. modèles IPCC) et les modèles agronomiques ne considérant généralement pas les développements d'adventice et/ou de repousses, les flux de CO₂ liés à la photosynthèse ainsi qu'à la respiration autotrophe des végétations d'intercultures ne sont jamais ou mal simulés. Cela peut entraîner d'important biais sur les flux net de CO₂ et bilans C des parcelles de grande culture. Grace à l'assimilation de données de télédétection dans SAFY-CO₂, il sera donc sans doute possible d'estimer avec plus de précision les bilans de C spatialisés à l'échelle des rotations de cultures.
Par la suite le modèle SAFY-CO₂ a été couplé au module de bilan hydrique basé sur la méthode FAO-56, ce qui a permis d'estimer le contenu en eau du sol et ainsi les flux d'évaporation et de transpiration. Ce couplage a donné naissance au modèle SAFYE-CO₂, les résultats mettent en évidence que l'effet du stress hydrique étaient déjà implicitement pris en compte via l'assimilation des séries temporelles d'indices de végétation issues du satellite. Parallèlement, il a été constaté que la qualité des produits sols existants (SoilGrids et GSM), nécessaires à l'estimation des propriétés de rétention d'eau du sol, n'était pas suffisante pour répondre aux objectifs de spatialisation de l'approche dans le cas d'une application à l'échelle parcellaire. Il a donc été conclu que le modèle SAFYE-CO₂ devrait être utilisé avec des données sols acquises à la parcelle, pour une estimation précise des besoins en eau des cultures, et que la fonction de stress hydrique impactant la photosynthèse devrait être désactivée.

Des améliorations sont encore à apporter à cette approche, notamment concernant 1) une meilleure représentation des mécanismes de minéralisation de la matière organique du sol (un couplage avec un modèle sol est envisagé), 2) l'utilisation de données satellitales radar pour combler les trous dans les observations satellitales optiques dues à de longues périodes ennuagées et 3) la mise en œuvre d'une paramétrisation spécifique pour les cultures intermédiaires. Enfin, la transposabilité du modèle à des conditions pédoclimatiques plus contrastées devra être testée, et de nouvelles cultures devront être paramétrées dans le modèle pour pouvoir simuler un plus grand nombre de rotations de cultures.

Une seconde approche de modélisation a été développée dans le cadre de la thèse, pour rendre compte à large échelle des effets albédo sur les forçages radiatifs que pourraient engendrer les cultures intermédiaires lorsqu'elles sont introduites dans les rotations de cultures. Ainsi, le modèle RFCC a permis de fournir des estimations à court terme du changement d'albédo de surface et du forçage radiatif associé, liés à la mise en place des cultures intermédiaires à l'échelle Européenne. Initialement développé pour simuler des introductions de cultures intermédiaires après une culture d'hiver et avant une culture d'été, ce modèle a permis de fournir des estimations de l'effet albédo refroidissant des cultures intermédiaires. Ces premiers résultats confirmant les conclusions des rares travaux traitant de l'effet albédo des couverts, le modèle a été modifié pour tester de nouveaux scénarii d'introduction (allongement et extension des cultures intermédiaires à d'autres périodes d'intercultures) et prendre en compte l'effets d'autres facteurs, comme la pluie et la neige. Dans un objectif de quantification de l'impact climatique (biogéochimique et biogéophysique) pouvant être induit pas l'utilisation de cultures intermédiaires, un exercice d'application des modèles SAFYE-CO₂ et RFCC a été mis en place sur une zone située dans le sud-ouest de la France. Il a été montré que les cultures intermédiaires permettaient d'augmenter significativement les capacités de puits de C ainsi que l'albédo des parcelles agricoles et que, ces deux effets entrant en synergie, les cultures intermédiaires avaient un fort potentiel d'atténuation des changements climatiques. Il a également été démontré que la durée d'introduction des cultures intermédiaires avait un impact sur les flux d'eau et par conséquent sur la disponibilité de la ressource hydrique pour la culture suivante.

Enfin, certains phénomènes ayant des effets sur des temps longs (décennie voire siècle) n'avaient pas été considérés jusque-là car les durées de simulation ne permettaient pas leur prise en compte. Ainsi, l'assombrissement du sol suite à l'incorporation de matière organique fraiche dans le sol via l'enfouissement des cultures intermédiaires a rapidement été identifié comme facteur pouvant avoir un fort impact radiatif. Le modèle RFCC a donc été modifié pour simuler 100 ans d'introduction de cultures intermédiaires et la décroissance d'albédo de sol lié à l'augmentation des contenus en matière organique du sol a été prise en compte dans le calcul du forçage radiatif. Il a été montré que l'assombrissement du sol pouvait largement contrebalancer les effets refroidissant (stockage de C,
effet albédo lié à la couverture du sol) des cultures intermédiaires, et qu'il était donc important de promouvoir une couverture permanente des sols (maintien de végétation ou de pailles en surface) afin d'éviter cet effet antagoniste.

Ces travaux de thèse ont donc permis de développer des outils capables 1) de simuler de manière très réaliste le développement de la végétation et de quantifier les composantes du bilan de C et 2) de quantifier les effets albédo des parcelles agricoles sur de grands territoires. L'apport de la télédétection dans ces approches est crucial puisqu'elle permet de mettre en œuvre les modèles à large échelle. Aussi, il a été démontré l'importance des analyses couplées des effets biogéochimiques et biogéophysiques liés à des changements de pratiques afin d'obtenir des estimations précises de leur impact climatique. Ce point est essentiel afin de pouvoir guider la transition agricole et de lutter plus efficacement contre les changements climatiques.
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# Liste des illustrations

## Liste des figures

Figure 1 : Haut : anomalies de température globale depuis 1850 (les couleurs représentants des jeux de données différents). Bas : concentration globale de certain gaz à effet de serre (i.e. CO₂, CH₄ et N₂O). Extrait du 5ème rapport d'évaluation du GIEC (IPCC 2014). .................................................... 14

Figure 2 : Composantes du forçage radiatif observé entre 1750 et 2011, d'origines anthropiques et naturelles. Extrait du 5ème rapport d'évaluation du GIEC (IPCC 2014). .................................................... 15

Figure 3 : Distribution des émissions totales de gaz à effet de serre par secteur. Source : FAOSTAT (2017, http://www.fao.org/faostat/). .................................................................................................................... 16

Figure 4 : Interactions des agrosystèmes avec l'atmosphère. Les effets biogéochimiques se décomposent généralement entre le bilan de C et les autres émissions de GES (cadre de gauche). Les effets biogéophysiques concernent les effets radiatifs courtes et longues longueurs d'onde et non radiatif, i.e. flux de chaleur (cadre de droite). .................................................................................... 20

Figure 5 : Flux de CO₂ sur agroécosystème. NEE : flux net de CO₂. GPP : photosynthèse. NPP : production primaire nette. TER : respiration totale de l'écosystème. Ra : respiration autotrophe aérienne. Rab : respiration autotrophe racinaire. Rh : respiration hétérotrophe. Extrait de Moureau et al., (2008). .................................................................................................................................................................................... 21

Figure 6 : Répartition et distribution de l'énergie provenant du soleil à la surface de la Terre. Les quantités sont exprimées en W.m⁻². Extrait de Kiehl and Trenberth, 1997. .................................................... 28

Figure 7 : Localisation des sites instrumentés d'Auradé et Lamasquère en France. Le carré vert représente l'emprise du satellite SPOT (2001-2012). .................................................................................... 37

Figure 8 : Dispositifs instrumentaux de Lamasquère et d'Auradé. .................................................................................... 37

Figure 9 : Zone d'application du modèle d'introduction de CI, RFCC. La zone comprend les 28 pays de l'Union Européenne ainsi que la Suisse et la Norvège. .................................................................................... 39

Figure 10 : Localisation des mesures faites au cours des différentes campagnes. .................................................... 42

Figure I-1 : Distribution des composantes du bilan de carbone et de GES sur les grandes cultures. Moyennes Européenne et coefficient de variation. Extrait de Osborne et al., 2010a. ........................ 49

Figure I-2 : Mesures de photosynthèse (gauche) et de respiration autotrophe (droite) réalisées sur des feuilles de blé au cours d'une saison en Belgique en 2004. Extrait de Hoyaux et al., 2008. ........................ 51

Figure I-3 : The upper right corner shows the location of the study site in southwestern France, as well as the footprint of Formosat-2 (green square) and Spot (orange square) images (in 2014 and 2012, respectively). The SPOT-4 false color image used as the background shows the flux sites of FR-Aur and FR-Lam (zoomed areas), the network of fields sampled for biomass and yield during the 2011 field campaign (yellow points), and the SAFRAN meteorological grid (black crosses). ........................ 56

Figure I-4 : Surface texture measurements (FR-Lam in red, FR-Aur in blue and field campaign in black) displayed on USDA classification, with the following classes: clay (Cl), silty clay (SiCl), sandy clay (SaCl), clay loam (ClLo), silty clay loam (SiClLo), sandy clay loam (SaClLo), loam (Lo), silty loam (SiLo), sandy loam (SaLo), silt (Si), loamy sand (LoSa), sand (Sa). ........................ 57

Figure I-5 : Timeline of the images acquired by Formosat-2 (green) and SPOT-2/4/5 (orange). ........................ 60

Figure I-6 : Schematic representation of the assimilation procedure of GAI derived from high resolution satellite optical images for the calibration of the agro-meteorological model SAFY-CO₂
by minimizing difference between satellite derived (SAT) and simulated (SIM) GAI. Also, the figure shows the procedure for estimating the crop biomass, the components of the net CO2 fluxes (GPP, Reco, NEE) and the annual carbon budgets (NECB) over a cropping season (see Tables 2 to 6 and equations 1 to 11.3.1 for more details concerning the processes simulated and the parameters).

Figure I-7 : Statistical performances (relative root mean square errors and coefficients of determination correspond to the bars and dots, respectively) associated with the estimation of the GAI (green) and DAM (red) for winter wheat at the Auradé (even-numbered years) and Lamasquère (odd-numbered years) sites. 62

Figure I-8 : Comparison between the observed and the estimated crop variables (GAI, DAM and yield) over the crop period. Sites refer to FR-Lam and FR-Aur. 69

Figure I-9 : Statistical performances (root mean square errors and coefficients of determination are bars and dots, respectively) associated with the estimations of the daily GPP, Reco and NEE for the 8 winter wheat cropping years (October 1st to September 30th) at FR-Aur (even-numbered years) and FR-Lam (odd-numbered years). 70

Figure I-10 : Boxplot of the pluriannual determination coefficients (R²) and the pluriannual root mean square errors (RMSEs) of the simulated GPP, Reco and NEE in the before-crop, crop-growth, crop- senescence, and post-harvest periods for the 8 cropping years of winter wheat at AUR and LAM. Only the years with post-harvest vegetative events (2006-2009-2011-2013) are considered for the boxplot of the post-harvest GPP. 71

Figure I-11 : Temporal evolution of the measured (in blue) and estimated (in red or red dashed lines) GPP, Reco and NEE for 2 site-years (AUR2006 and LAM2009). The red/red dashed lines represent the simulations that do/do not account for re-growth and weed events. The yellow envelopes represent the daily standard deviation of the 10 (/30) best simulations (i.e. smaller RMSE GAI error). The vertical dashed lines define the cropping year. 73

Figure I-12 : Temporal evolution of the measured (in blue) and estimated (in red or red dashed lines) cumulated GPP, Reco and NEE for LAM2013. The red/red dashed lines represent the simulations that do/do not account for the cover crop. The yellow envelopes represent the daily standard deviation of the 10 (/30) best simulations (i.e. smaller RMSE GAI error). The vertical dashed lines define the cropping year. 74

Figure I-13 : Temporal evolution of the measured (in blue) and estimated (in red and red dashed lines) daily values of the GPP, Reco and NEE for 2 site-years: a) AUR2006 and b) LAM2009. The red/red dashed lines represent the simulations that do/do not account for re-growth and weed events. The yellow envelope represents the daily standard deviation of the 10 (/30) best simulations (i.e. smaller RMSE GAI error). 75

Figure I-14 : Relationship between the ELUE and the ratio between diffuse (Rdf) and global (Rg) radiation measured at 5 European flux sites (Lonzée, Grignon, Oensingen, Lamasquère & Auradé). 83

Figure I-15 : Temporal evolution of the measured (in blue) and estimated (in red) GPP, Reco and NEE, top, and cumulated NEE, bottom, for LAM2007. The yellow envelopes represent the daily standard deviation of the 10 (/30) best simulations (i.e. smaller RMSE GAI error). The vertical dashed lines define the cropping year. 84

Figure I-16 : Temporal evolution of the measured (in blue) and estimated (in red) GPP, Reco and NEE, top, and cumulated NEE, bottom, for AUR2010. The yellow envelopes represent the daily standard deviation of the 10 (/30) best simulations (i.e. smaller RMSE GAI error). The vertical dashed lines define the cropping year. 85

Figure I-17 : Temporal evolution of the measured (in blue) and estimated (in red or red dashed lines) GPP, Reco and NEE, top, and cumulated NEE, bottom, for LAM2011. The red/red dashed lines
represent the simulations that do/do not account for re-growth and weed events. The yellow envelopes represent the daily standard deviation of the 10 (/30) best simulations (i.e. smaller RMSE GAI error). 86

Figure I-18 : Temporal evolution of the measured (in blue) and estimated (in red lines) GPP, R<sub>eco</sub> and NEE, top, and cumulated NEE, bottom, for AUR2012. The yellow envelopes represent the daily standard deviation of the 10 (/30) best simulations (i.e. smaller RMSE GAI error). The vertical dashed lines define the cropping year. 87

Figure I-19 : Temporal evolution of the measured (in blue) and estimated (in red or red dashed lines) cumulated NEE for LAM2013. The red/red dashed lines represent the simulations that do/do not account for re-growth and weed events. The yellow envelopes represent the daily standard deviation of the 10 (/30) best simulations (i.e. smaller RMSE GAI error). 88

Figure I-20 : Temporal evolution of the measured (in blue) and estimated (in red lines) GPP, R<sub>eco</sub> and NEE, top, and cumulated NEE, bottom, for AUR2014. The yellow envelopes represent the daily standard deviation of the 10 (/30) best simulations (i.e. smaller RMSE GAI error). The vertical dashed lines define the cropping year. 89

Figure I-21 : Cumulated NEE simulated by 5 different models (CERES-EGC, DNDC, SPA, ORCHIDEE-STICS and SAFY-CO2 with and without accounting for post-harvest vegetation events) at the Auradé site during the 2006 cultural year (winter wheat). 90

Figure I-22 : ELUE estimée à partir des données météorologiques et de GPP acquises à Lamasquère en fonction du ratio rayonnement diffus sur rayonnement direct. Les paramètres de la régression sont indiqués dans l'encadré de gauche. 93

Figure I-23 : Evolution temporelle 1) du GAI – simulé par SAFY-CO₂ (trait vert), issu des données satellites (point vert plein) et des données in situ destructives (cercle vert) – et 2) du ratio biomasse aérienne sur biomasse racinaire – dérivé de Amos and Walter (2006) (trait marron), dérivé de Yu et al., 2015 (trait pointillé marron) et observé (données in situ, point marron). 94

Figure I-24 : Haut : Scatter plots de la biomasse totale estimée à partir des flux de CO₂ en abscisses et de la biomasse aérienne obtenue par mesures destructives en ordonnées. Bas : Biomasse totale dérivée des flux de CO₂ en trait bleu et biomasses aériennes destructives avec incertitudes. Les 2 graphes de gauche concernent la culture de blé et les 2 graphes de droite concernent la culture de maïs. 96

Figure I-25 : Résultats d'inversion de SAFY-CO₂ sur le GAI satellite et sur les biomasses in-situ pour les années en maïs à FR-Lam. Scatterplot du GAI (gauche), de la biomasse (centre) et distribution du paramètre optimisé ELUEa issu de la meilleure optimisation et des 10 premières optimisations (sur 30). 97

Figure I-26 : Biomasse aérienne (gauche) et rendement (droite) de maïs estimés par SAFY-CO₂ face aux observations acquises sur 14 ESUs (6 en 2014 et 8 en 2015). 98

Figure I-27 : ELUE estimée à partir des données météorologiques et de GPP acquises à Auradé en 2007 en fonction du ratio rayonnement diffus sur rayonnement direct. Les paramètres de la régression sont indiqués dans l'encadré de gauche. 100

Figure I-28 : Evolution temporelle 1) du GAI – simulé par SAFY-CO₂ (trait vert), issu des données satellite (point vert plein) et des données destructives (cercle vert) – et 2) du ratio biomasse aérienne sur biomasse racinaire – issus de Ma et al., 2017 (ombrage marron) et simulé (trait marron) - .... 101

Figure I-29 : Scatter plot entre GAI (gauche) et biomasse (droite) observé et simulé avec SAFY-CO₂. Les observations de GAI sont dérivées des mesures satellites, tandis que les biomasses observées sont obtenues par mesures destructives sur le site d'Auradé. 102

Figure I-30 : Evolutions temporelles des observations (rouge) et des simulations (bleu) de GPP (haut), de R<sub>eco</sub> (milieu) et de NEE (bas) pour les années culturales 2007 et 2016 de tournesol à Auradé. 104
Figure II-19 : Haut : GPP estimée par SAFY-CO₂ (vert), par SAFYE-CO₂ (bleu) et observée (noir) à Lamasquère durant l'année culturale 2010-2011. Bas : ETR estimée par SAFYE-CO₂ (bleu) et observée (noir) sur le même site et la même année culturale. Les zones en rouge délimitent les périodes de stress simulées par le modèle. 145

Figure III-1 : Représentation schématique de la chaîne de traitement du modèle RFCC permettant de simuler les gains d'albédo et forçages radiatifs induits par l'introduction de CI dans les rotations de cultures à l'échelle Européenne. Abréviations : C3 & C4 correspondent aux cultures à métabolisme photosynthétique C3 et C4, F = fraction de culture dans le pixel, R = fraction de culture en rotation dans le pixel, RFα = forçage radiatif induit par la modification d'albédo de surface. 152

Figure III-2 : Représentation schématique des systèmes de rotations de cultures en Europe. H et E correspondent aux cultures d'hiver et d'été, respectivement. L'abréviation CI indique les périodes d'introduction potentielles des cultures intermédiaires. 153

Figure III-3 : Exemple d'allocation des cultures d'été et d'hiver en rotation 155

Figure III-4 : Exemple de dynamiques de végétation et d'albédo d'une rotation HE (B et D) reconstruites à partir des dynamiques de végétation (A et C) et d'albédo des cultures en C3 et en C4 pour le pixel englobant la parcelle d'Auradé. Les traits en pointillés représentent les dynamiques reconstruites sans (B) et avec (D) CI. 157

Figure III-5 : Mean bare soil albedo in August 2008 (a) and, December 2008 (b) and soil types from the HWSD database (c). The black rectangle delimitates the chernozems area (dark blue). A picture of this soil is shown in (d). 166

Figure III-6 : (a) Starting date in days after the 1st of January and (b) duration in months of the 2008–2009 fallow period for the winter– summer crop rotation (between year 1 and year 2, figure 1 and table 1). (c) Mean cumulative precipitation during the month following the starting date of the fallow period (or the seeding of the cover crop) see (a). 167

Figure III-7 : Mean daily value of (a) Ta * SWin (W.m⁻²), (b) the increase in the surface albedo with the introduction of a cover crop, and (c) the radiative forcing (RFΔα) due to the introduction of a cover crop for the 3 months after the winter crop harvest in 2008 (in W.m⁻²). 168

Figure IV-1 : Localisation de la parcelle flux d'Auradé et des 111 parcelles (> 5 ha) concernées par une rotation blé/tournesol en 2014-2015 et simulées avec SAFY-CO₂. Le relief (altitude en m) est affiché en arrière-plan (source : SRTM). 178

Figure IV-2 : Frise chronologique des images satellites utilisées pour simuler la rotation blé-tournesol avec SAFY-CO₂. Sur la parcelle d'Auradé en 2006-2007 et sur les 111 parcelles de la zone d'étude en 2014-2015. Les couleurs des points correspondent aux satellites d'observation utilisés (voir légende). 179

Figure IV-3 : Evolutions temporelles de la photosynthèse, de la respiration de l'écosystème et du flux net de CO₂. Les simulations correspondent à la culture de blé, au sol nu, aux repousses et au tournesol sont respectivement représentées par les courbes jaune, marron, marron pointillée et vert. Les observations sont présentées en noir. 179

Figure IV-4 : Evolution temporelle du flux net de CO₂ cumulé pendant l'interculture 2006-2007 à Auradé. Les observations correspondent à la courbe noire. Les courbes correspondantes aux simulations sans et avec prise en compte des repousses sont respectivement en marron et marron pointillée. 181

Figure IV-5 : Distribution spatiale de la productivité nette de l'écosystème (NEP) simulée sur 111 parcelles sans prise en compte des EVI (A) et différence avec la prise en compte des EVI (B). 181
Figure IV-6 : Présentation de la zone d'application des modèles SAFYE-CO₂ et RFCC. Le parcellaires culturale de la zone est présenté en fond (source RPG 2009). 185

Figure IV-7 : Méthode Elbow appliquée aux profils de NDVI correspondant à l'interculture des parcelles en monoculture d'été (gauche) et en rotation culture d'hiver/culture d'été, obtenus sur 3 tuiles Sentinel ; T31TCJ, T31TCH et T30TYP. 186

Figure IV-8 : Dynamiques de GAI sur lesquelles SAFYE-CO₂ a été optimisé pour simuler les scénarii d'introduction des CI. 187

Figure IV-9 : Protocole de simulation appliqué au modèle SAFYE-CO₂ pour simuler l'introduction de CI hivernales à l'échelle régionale. 188

Figure IV-10 : Protocole de simulation appliqué au modèle RFCC pour simuler l'introduction de CI sur les rotations HIV/ETE et ETE/ETE. 188

Figure IV-11 : Distribution des rendements simulés par SAFYE-CO₂. Les rotations auxquelles correspondent les parcelles sont indiquées en légende. Pour la rotation T/T, les parcelles correspondent soit à l'année culturale 1 (2008-2009), soit à l'année culturale 2 (2009-2010). 190

Figure IV-12 : Distribution de la NEP simulée par SAFYE-CO₂. Les rotations auxquelles correspondent les parcelles sont indiquées en légende. Pour la rotation T/T, les parcelles correspondent soit à l'année 1 (2008-2009), soit à l'année 2 (2009-2010). 190

Figure IV-13 : Distribution de la NEP simulée par SAFYE-CO₂ pour les 4 scenarii d'interculture appliqués aux 250 parcelles concernées par une rotation blé/tournesol : sol nu, CIPAN, CI peu développées et CI bien développées. 191

Figure IV-14 : Distribution de la NEP simulée par SAFYE-CO₂ pour les 3 scenarii d'interculture appliqués aux 5 parcelles concernées par une rotation tournesol/tournesol : sol nu, CI peu développées et CI bien développées. 191

Figure IV-15 : Productivité nette de l'écosystème simulée par SAFYE-CO₂ selon les différents scenarii d'introduction des CI en fonction du nombre de jours de végétation active durant l'année culturale. 192

Figure IV-16 : Bilan annuel de carbone estimé avec SAFYE-CO₂ pour trois scenarii d'occupation du sol pendant l'interculture. Haut, cas sol nu ; milieu, cas CIPAN et CI mal développée ; bas, cas CIMS bien développée. 193

Figure IV-17 : Évapotranspiration estimée avec SAFYE-CO₂ pour trois scenarii d'occupation du sol pendant l'interculture. Haut, cas sol nu ; milieu, cas CIPAN et CI mal développée ; bas, cas CIMS bien développée. 194

Figure IV-18 : Forçage radiatif et gain d'albédo agrégés au pixel associés aux trois scenarii d'introduction des CI simulés avec RFCC. 196

Figure IV-19 : NECB estimés par SAFYE-CO₂ (axe de gauche), LE estimés par SAFYE-CO₂ et RFα estimés par RFCC (axe de droite) pour le scénario de référence (sol nu durant l'interculture), le scénario CIPAN et le scénario CIMS, sur les pixels RFCC. 197

Figure V-1 : Possible crop rotations between winter and summer crops: summer-summer (R<sub>SS</sub>), winter-winter (R<sub>WW</sub>), summer-winter (R<sub>SW</sub>) and winter-summer (R<sub>WS</sub>). Summer and winter crops correspond respectively to black and grey boxes. Potential periods of CC introduction are represented by green boxes. Note that these periods and durations vary spatially in Europe. 208

Figure V-2 : List of simulated experiments and their characteristics. 210

Figure V-3 : 100-year average of the albedo changes (A), cover crop introduction area (B), albedo-induced radiative forcing (C) and Global Warming Potential (D) simulated for the 4 scenarios considering that CC are maintained during 100 years. 211
Figure V-4 : A- Reference bare soil albedo dynamic over 50 years for a location in Romania. In B, C and D reference bare soil albedo dynamics (in black) and for soils that progressively reach 50 (green), 80 (red) and 100% (blue) of soil carbon storage capacity following CC introduction the first year of simulation in France, Germany and Spain, respectively. Latitude and longitude coordinates of the center of each pixel are indicated in the title of the subplots. 213

Figure V-5 : On the left, mean annual reference soil albedo at t=0 (not yet effected by darkening) and simulated soil albedo after 50 years of CC introduction corresponding to the new SOC content equilibrium. 214

Figure V-6 : Ten-year averaged RFα simulated with S<sub>Alb_dec_50</sub> (green line), S<sub>Alb_dec_80</sub> (blue line) and S<sub>Alb_dec_100</sub> (red line). RFα is here expressed by unit of CC introduction area. 214

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. 270

Figure A-2 : Durée de l'intersaison hiver – été déterminée à partir des indices de végétation ECOCLIMAP. 270

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). 272

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*. 272

## Liste des tableaux

Tableau 1 : Liste des modèles agronomiques les plus emblématiques et références. 25

Tableau 2 : Principales caractéristiques des sites instrumentés d'Auradé et de Lamasquère. 38

Tableau 3 : Récapitulatif des campagnes de mesures sur lesquels se sont appuyés ces travaux. 42

Tableau 4 : Principales caractéristiques des capteurs utilisés dans ces travaux de thèse. 43

Table I-1 : Overview of the in situ data collected from 2005 until 2014, agricultural practices (dates of sowing harvest, etc.), and presence and type of vegetation during the fallow period. F: provided by farmer, D: destructive measurements. 58

Table I-2 : List of SAFY-CO₂ model parameters for calculating the GPP. 63

Table I-3 : List of SAFY-CO₂ model parameters for calculating autotrophic respiration. 63

Table I-4 : List of SAFY-CO₂ model parameters for calculating the aboveground and the belowground mass. 64

Table I-5 : List of SAFY-CO₂ model parameters for calculating the leaf biomass production, the yield and the senescence. 65

Table I-6 : List of SAFY-CO₂ model parameters for calculating the heterotrophic respiration. 65

Table I-7 : Annual net ecosystem carbon budgets (NECB) and their components (NEP, Cinp, Cexp) derived from the in-situ (OBS) and modelled (SIM) data for 8 site-years. Uncertainties on observations are also shown (for more details see Béziat et al., 2009). 77

Table I-8 : Statistic performances (R², RMSE and RRMSE) of 5 cropland ecosystem models : CERES-EGC, DNDC, SPA, ORCHIDEE-STICS and SAFY-CO₂ (with and without accounting for post-harvest vegetation events). 91

Tableau I-9 : Paramètres du modèle SAFY-CO₂ spécifiques à la culture de maïs. Les bornes des paramètres à optimiser sont indiquées ainsi que les sources des paramètres fixes. 99
Tableau I-10 : Performances statistiques associées à la comparaison entre composantes du flux net de CO₂ simulées et observées pour les années culturales 2007 et 2016 de tournesol à Auradé............ 103

Tableau I-11 : Paramètres du modèle SAFY-CO₂ spécifiques à la culture de tournesol. Les bornes des paramètres à optimiser sont indiquées ainsi que les sources des paramètres fixes. .................... 105

Table II-1 : Sowing and harvest dates of sunflower cultivated at FR-Aur and climatic variables averaged from the 15th of April to the 15th of September for all crop years.................................. 122

Table II-2 : Dataset of DAM and yield as well as their measurement scale. .................................... 123

Table II-3 : Soil characteristics derived from in situ measurements and GlobalSoilMap and SoilGrids data at FR-Aur corresponding to 3 layers simulated by the model. ............................................ 124

Table II- 4 : Main characteristics of the satellite sensors used in this study and the bands used to derive the GAI. .................................................................................................................. 125

Table II- 5 : List of the SAFYE-CO₂ model parameters for sunflower, values or a priori intervals of the parameters, method for setting them, and relevant sources.................................................... 129

Tableau II-6 : Paramètres pour la culture de blé associés au module de bilan hydrique et sources des données.................................................................................................................... 142

Tableau III-1 : Valeur du correctif, par pays, appliqué aux données ECOCLIMAP permettant de convertir les surfaces de culture C3 et C4 en surface de culture d'hiver et d'été.................... 154

Tableau III-2 : Coefficient C d'allocation des cultures par pays.................................................... 155

Table III-3 : Different possible types of crop rotations during a 3-year period: summer-summer-summer (Rsss), winter-winter-winter (Rwww), summer-winter-summer (Rsws), and winter-summer-winter (Rwsw). In this example, the summer and winter crop periods are represented by black and grey, respectively. The period and duration of the vegetation cycles are estimated according to the approximate seeding and harvest dates of each crop over central and western Europe. Green boxes show favourable periods for the introduction of cover crops that have been considered in this study. Note that this period and its duration vary spatially in Europe.................. 161

Tableau III-4 : Mean average increase in the surface albedo and the associated radiative forcing (in W.m⁻² and in MtCO₂-eq.year⁻¹, respectively) per country for 3 month cover crop introduction period. The percentage of the surface used is indicated relative to the total surface of the country (in %). GHG agricultural emissions are listed in the last column on the right (in MtCO₂-eq)............. 169

Tableau IV-1 : Résumé des performances de SAFY-CO₂ dans l'estimation de la GPP, de la R<sub>ECO</sub> et de la NEE pour différentes périodes temporelles correspondantes aux différentes occupations du sol. .................................................................................................................................................. 180

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.................................................................................... 269
Annexes