# Apport de la télédétection pour la simulation spatialisée des composantes du bilan carbone des cultures et des effets d'atténuation biogéochimiques et biogéophysiques des cultures intermédiaires

Gaétan Pique

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Gaétan Pique. Apport de la télédétection pour la simulation spatialisée des composantes du bilan carbone des cultures et des effets d'atténuation biogéochimiques et biogéophysiques des cultures intermédiaires. Sciences de l'environnement. 2021. hal-04221945

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Université Fédérale

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Toulouse Midi-Pyrénées

THÈSE

En vue de l'obtention du
DOCTORAT DE L'UNIVERSITÉ DE TOULOUSE

Délivré par l'Université Toulouse 3 - Paul Sabatier

Présentée et soutenue par
Gaétan PIQUE

Le 17 mai 2021

Apport de la télédétection pour la simulation spatialisée des composantes du bilan carbone des cultures et des effets d'atténuation biogéochimiques et biogéophysiques des cultures intermédiaires

Ecole doctorale : SDU2E - Sciences de l'Univers, de l'Environnement et de l'Espace

Spécialité : Surfaces et interfaces continentales, Hydrologie

Unité de recherche :
CESBIO - Centre d'Etudes Spatiales de la Biosphère

Thèse dirigée par
Eric CESCHIA et Rémy FIEUZAL

Jury

M. Nicolas Viovy, Rapporteur

M. Benjamin Loubet, Rapporteur

Mme Nathalie de Noblet, Rapporteure

M. Eric CESCHIA, Directeur de thèse

M. Rémy Fieuzal, Directeur de thèse
<figure><img src="image_2.png" /></figure>
<figure><img src="image_3.png" /></figure>
Résumé

Les changements climatiques et la croissance démographique de la population mondiale amènent aujourd'hui le monde agricole à s'adapter pour faire face à ces deux enjeux majeurs. Si les surfaces agricoles, qui représentent près d'un tiers des terres émergées, contribuent largement aux émissions mondiales de gaz à effet de serre, elles offrent également la possibilité de mettre en place des leviers d'atténuation des changements climatiques. Dans ce contexte, ces travaux de thèse ont vocation à enrichir nos connaissances sur le fonctionnement des surfaces agricoles, à fournir des outils d'évaluation de la contribution des surfaces cultivées aux évolutions du climat, et à quantifier les effets biogéochimiques (stockage de C) et biogéophysiques (effet albédo) d'atténuation des changements climatiques liés à la mise en œuvre de cultures intermédiaires. Pour répondre à ces objectifs, deux approches de modélisation ont été développées au cours de ces travaux.

Le premier volet de cette thèse s'est intéressé à développer une approche de modélisation spatialisée, permettant de fournir des estimations des productions (biomasses et rendements), des flux de CO2 et d'eau, ces variables servant à la quantification des bilans de carbone et d'eau pour les parcelles de grandes cultures. À cette fin, le modèle agro-météorologique SAFYE-CO2 assimilant des produits satellites d'indice de végétation à hautes résolutions spatiale et temporelle a été développé et appliqué à différentes cultures (blé, maïs et tournesol) et végétations d'intercultures (repousses spontanées, adventices, cultures intermédiaires). Cette approche a pu être validée sur un réseau de parcelles du sud-ouest de la France, en tirant parti d'un grand nombre d'images satellites et de données de validation sur la zone de l'Observatoire Spatial Régional. Elle a notamment permis d'estimer avec précision les productions de blé, de tournesol et de maïs, ainsi que les flux de CO2 et d'eau sur les cultures de blé et de tournesol. La végétation, pouvant se développer sur les parcelles pendant les périodes d'interculture, a également été prise en compte afin d'améliorer l'estimation des flux de CO2 et d'eau. Cela a notamment permis de quantifier l'impact des cultures intermédiaires sur les composantes du bilan C des parcelles de grandes cultures sur la zone d'étude.

Le second volet visait à développer un modèle permettant d'estimer le forçage radiatif induit par la modification de l'albédo de surface suivant l'introduction de cultures intermédiaires dans les rotations à l'échelle de l'Europe. Grace à des produits albédo moyenne résolution (1/20°), développés par le CNRM (et en collaboration avec ce laboratoire), cette approche de modélisation a permis de quantifier l'effet albédo relatifs aux cultures intermédiaires. Plusieurs scenarii d'introduction ont été simulés pour rendre compte de l'impact de certains facteurs, tels que la neige ou la pluie. Ils ont permis d'alerter sur le potentiel impact négatif de l'assombrissement du sol, induit à long terme (via l'enrichissement des sols en matière organique) par les cultures intermédiaires sur le forçage radiatif des surfaces cultivées.

Enfin, comme tout changement de pratique agricole induit des effets biogéochimiques et biogéophysiques sur le climat, une analyse de ces effets couplés a été menée à une échelle régionale grâce à l'utilisation combinée de ces deux approches de modélisation. Nous en concluons qu'une fois les cultures intermédiaires mises en place, le sol devrait être couvert en permanence pour que l'effet assombrissement du sol ne fasse pas perdre les autres bénéfices climatiques engendrés par cette pratique.
Abstract

Climate change and demographic growth of the world population force farmers and the agricultural sector to adapt in order to face these two major challenges. Cultivated on almost 20% of the total land area, croplands largely contribute to global greenhouse gas emissions. These areas also offer the possibility of implementing climate change mitigation strategies. In this context, this thesis work aims to improve our knowledge on the functioning of croplands and to provide tools to assess the contribution of cultivated lands to climate change, and to quantify biogeochemical (C storage) and biogeophysical (albedo effect) contributions to climate change mitigation through cover crop implementation. To meet these objectives, two modelling approaches were developed during my PhD.

The first part of this thesis aimed at developing a spatialized modeling approach able to provide estimates of production (biomass, yield), CO2 and water fluxes, as well as carbon and water budgets for croplands. To this end, the SAFYE-CO2 agrometeorological model, which assimilates remote sensing products of vegetation index (green area index) with high spatial and temporal resolutions, was developed and applied to several crops (wheat, maize, sunflower) and intercropping vegetation (spontaneous regrowth, weeds, cover crops). This approach was validated on a network of plots located in southwest France, benefiting from a large number of satellite images and validation data collected over the Regional Spatial Observatory. Notably, it allowed to precisely estimate wheat, sunflower and maize productions, as well as CO2 and water fluxes on wheat and sunflower. The vegetation that developed on the plot during the fallow period was also taken into account in order to improve CO2 and water fluxes estimates. This leads to a better quantification of the cover crop impact on the carbon budget components of croplands in the study area.

The second part of this thesis aimed at developing a model assessing the radiative forcing induced by surface albedo changes following the introduction of cover crops in the crop rotations at European scale. We took advantage of coarse-resolution remotely sensed albedo products (1/20°) developed by the CNRM (and in collaboration with this laboratory) to quantify this albedo effect. Several scenarios of introduction were simulated to quantify the effect of certain factors such as rain or snow cover. They allowed to alert on the potential strong negative impact of soil darkening (due to soil organic carbon increase) induced by cover crops on cropland radiative forcing at long term.

Finally, as any change in agricultural management practices induced biogeochemical and biogeophysical effects on climate, a coupled analysis of these effects was carried out at a regional scale thanks to the combined use of these two modeling approaches. We concluded that once the cover crops are implemented, the soil should be permanently covered with vegetation so that soil darkening does not counterbalance the other climate benefits of this agricultural practice.
Remerciements
# Sommaire

<table><tr><td>RESUME</td><td>1</td></tr><tr><td>ABSTRACT</td><td>2</td></tr><tr><td>REMERCIEMENTS</td><td>3</td></tr><tr><td>SOMMAIRE</td><td>4</td></tr><tr><td>ABREVIATIONS</td><td>11</td></tr><tr><td>INTRODUCTION GENERALE</td><td>14</td></tr></table>

<table><tr><td>1. Contexte</td><td>14</td></tr><tr><td>1.1. Changements climatiques</td><td>14</td></tr><tr><td>1.2. L'agriculture d'aujourd'hui</td><td>16</td></tr><tr><td>1.3. Les cultures intermédiaires</td><td>17</td></tr><tr><td>✓ Ce qu'il faut retenir</td><td>19</td></tr><tr><td>2. Etat de l'art - Impact climatique des surfaces agricoles</td><td>20</td></tr><tr><td>2.1. Effets biogéochimiques</td><td>21</td></tr><tr><td>2.1.1. Les flux de CO<sub>2</sub></td><td>21</td></tr><tr><td>2.1.1.1. La photosynthèse</td><td>22</td></tr><tr><td>2.1.1.2. La respiration autotrophe</td><td>22</td></tr><tr><td>2.1.1.3. La respiration hétérotrophe</td><td>22</td></tr><tr><td>2.1.1.4. Le flux net de CO<sub>2</sub></td><td>23</td></tr><tr><td>2.1.2. Le bilan de carbone</td><td>23</td></tr><tr><td>2.1.3. Les autres gaz à effet de serre</td><td>24</td></tr><tr><td>2.1.4. Modéliser les agrosystèmes</td><td>24</td></tr><tr><td>2.1.4.1. Historique</td><td>24</td></tr><tr><td>2.1.4.2. Vocations</td><td>26</td></tr><tr><td>2.1.4.3. Attentes actuelles</td><td>27</td></tr><tr><td>2.2. Effets biophysiques</td><td>28</td></tr><tr><td>2.2.1. Le bilan énergétique terrestre</td><td>28</td></tr><tr><td>2.2.2. Forçage radiatif induit par des changements d'albédo</td><td>29</td></tr><tr><td>2.2.3. Conversion en équivalent CO<sub>2</sub></td><td>30</td></tr><tr><td>2.2.4. Modéliser l'impact d'un changement d'albédo</td><td>31</td></tr><tr><td>2.2.4.1. Effets climatiques des changements globaux d'albédo</td><td>32</td></tr><tr><td>2.2.4.2. Effets climatiques des changements d'albédo des surfaces agricoles</td><td>33</td></tr><tr><td>2.3. Effets couplés</td><td>33</td></tr><tr><td>✓ Ce qu'il faut retenir</td><td>35</td></tr><tr><td>3. Zone d'intérêt</td><td>36</td></tr><tr><td>3.1. Zone d'étude 1 : Observatoire Spatial Régional</td><td>36</td></tr><tr><td>3.1.1. Sites instrumentés</td><td>36</td></tr><tr><td>3.1.2. Campagnes spatialisées</td><td>38</td></tr><tr><td>3.2. Zone d'étude 2 : Europe</td><td>39</td></tr><tr><td>4. Données</td><td>39</td></tr></table>
<table><tr><td>4.5.1.2.3. NEE estimates</td><td>72</td></tr><tr><td>4.5.1.2.4. Temporal evolution</td><td>72</td></tr><tr><td>4.5.2. From the cumulated NEE to yearly carbon budget</td><td>76</td></tr><tr><td>4.5.2.1. Analysis of the cumulated NEE dynamics</td><td>76</td></tr><tr><td>4.5.2.1.1. Carbon budget over 8 agricultural seasons of winter wheat</td><td>76</td></tr><tr><td>4.6. Discussion</td><td>78</td></tr><tr><td>4.6.1. Performances and benefits of our approach</td><td>78</td></tr><tr><td>4.6.2. Potential limitations of this approach and drawbacks for large scale application</td><td>78</td></tr><tr><td>4.7. Conclusion</td><td>81</td></tr><tr><td>4.8. Supplementary material</td><td>83</td></tr><tr><td>4.8.1. Effect of diffuse radiation on the ELUE</td><td>83</td></tr><tr><td>4.8.2. Temporal evolutions of the in-situ and simulated net CO2 flux components</td><td>83</td></tr><tr><td>4.8.3. Comparison of the performance of several cropland ecosystem models</td><td>90</td></tr><tr><td>♠ Ma contribution</td><td>91</td></tr><tr><td>✓ Ce qu'il faut retenir</td><td>91</td></tr></table>

5. **Conclusion de l'article en français** 92

6. **Extension à d'autres cultures : cas du maïs** 93

6.1. Calibration du paramètre ELUEb 93

6.2. Définition du ratio 'root-to-shoot' 94

6.3. Identification d'un problème concernant les données de flux sur maïs 95

6.4. Validation de la culture de maïs 96

✓ Ce qu'il faut retenir 99

7. **Extension à d'autres cultures : cas du tournesol** 100

7.1. Calibration du paramètre ELUEb 100

7.2. Définition du ratio 'root-to-shoot' 101

7.3. Validation de la culture de tournesol 102

7.3.1. Estimations du GAI et de la biomasse 102

7.3.2. Validation des flux de CO2 103

7.3.3. Paramétrisation du tournesol 104

✓ Ce qu'il faut retenir 106

8. **Conclusion** 106

## CHAPITRE II : INTEGRATION D'UN MODULE DE BILAN HYDRIQUE A SAFY-CO2.... 109

1. **Pourquoi simuler les composantes du bilan d'eau** 109

2. **La simulation des flux d'eau** 111

2.1. Généralités concernant la méthode FAO-56 111

2.2. Description du module de bilan hydrique 112

2.3. Nouvelle formulation de l'évaporation 114

3. **Résumé de l'article en Français** 115

4. **Combining high-resolution remote sensing products with a crop model to estimate carbon and water budget components: Application to sunflower (published in Remote Sensing)** 117

4.1. Abstract 117

4.2. Introduction 118
2.5.1. Estimation des cates de semis et de récolte.................................................. 156

2.5.2. Reconstruction des dynamiques de végétation de d'albédo .................................... 156

✓ Ce qu'il faut retenir ........................................................................................................ 157

3. Résumé de l'article en français .................................................................................... 158

4. What is the potential of cropland albedo management in the fight against global warming? A case study based on the use of cover crop (Published in Environmental Research Letters) ................................. 159

4.1. Abstract................................................................................................................................. 159

4.2. Introduction .................................................................................................................... 160

4.3. Methods and materials.................................................................................................... 160

4.3.1. Approach to cover crop inclusion ........................................................................ 161

4.3.1.1. Location of potential areas for the inclusion of cover crops ................................. 161

4.3.1.2. Period in which a cover crop can be grown ........................................................ 162

4.3.2. Radiative forcing ........................................................................................................ 162

4.3.2.1. Relationship between surface albedo and TOA radiative forcing ......................... 162

4.3.2.2. The αbs, αveg and veg data .................................................................................. 163

4.3.2.3. The αvegCI, vegCI data........................................................................................ 163

4.3.2.4. The SWin and Ta data.................................................................................................. 164

4.3.2.5. Conversion of radiative forcing into equivalent CO2 ........................................ 164

Method 1 (based on a constant CO2 airborne fraction, AF) ............................................ 164

Method 2 (Global Warming Potential) ............................................................................ 165

4.3.2.6. Scenarios for introducing the cover crops ................................................................. 165

4.4. Results................................................................................................................................. 165

4.4.1. Albedo changes................................................................................................................ 165

4.4.2. The fallow period ............................................................................................................ 166

4.4.3. Albedo increase and radiative forcing ........................................................................ 167

4.5. Discussion and conclusion .................................................................................................... 170

♠ Ma contribution .................................................................................................................... 172

✓ Ce qu'il faut retenir ................................................................................................................ 172

5. Conclusions de l'article en français .................................................................................... 172

6. Conclusion................................................................................................................................. 175

## CHAPITRE IV : IMPACTS DE L'OCCUPATION DU SOL PENDANT L'INTERCULTURE SUR LES FLUX DE CO2, D'EAU ET SUR L'ALBEDO ................................................................................ 177

1. Introduction .................................................................................................................... 177

2. Impact des évènements végétatifs d'interculture estivale sur les flux de CO2 ................................. 178

2.1. Zone d'étude et méthodologie .................................................................................... 178

2.2. Analyse des résultats ........................................................................................................ 179

2.2.1. Flux de CO2 sur la rotation blé/tournesol ................................................................. 179

2.2.2. Spatialisation de l'approche .................................................................................... 181

2.3. Perspectives .................................................................................................................... 182

✓ Ce qu'il faut retenir ................................................................................................................ 183

3. Analyse des effets couplés ........................................................................................................ 184

3.1. Zone d'étude.................................................................................................................... 184

3.2. Caractéristiques d'application des modèles .................................................................... 185
## CHAPITRE VI : DISCUSSION ................................................................................................................220

1. Préambule..................................................................................................................220

2. Analyse spatialisée des composantes des bilans de C et d'eau ..................................................221

2.1. Intérêts et avantages de l'approche ........................................................................224

2.2. Inconvénients de l'approche proposée et voies d'améliorations possibles ........................224

2.2.1. Estimation des bilans de C ..................................................................................224

2.2.2. Introduction de nouvelles espèces ........................................................................226

2.2.3. Apport de la télédétection..................................................................................227

2.2.4. Transposabilité ........................................................................................................228

3. Analyse de l'effet albédo des cultures intermédiaires .................................................................228

3.1. Intérêts et avantages d'une telle approche ........................................................................230

3.2. Inconvénients et améliorations possibles........................................................................230

3.2.1. Spécificités et évolution des produits satellites ..........................................................230

3.2.2. Prise en compte de la couverture neigeuse .................................................................231

3.2.3. Perspectives de simulation ....................................................................................232

4. Vers des analyses couplées des effets biogéochimiques et biogéophysiques .................................232

5. Perspectives ..................................................................................................................233

## CONCLUSION GENERALE ................................................................................................................236

## REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES ................................................................................................240

## LISTE DES ILLUSTRATIONS ........................................................................................................259

Liste des figures..................................................................................................................259

Liste des tableaux..................................................................................................................265

## ANNEXES ..................................................................................................................................................268

A. Analyse à l'échelle de la France ..................................................................................268

A.1. Modification du scénario d'introduction des CI .................................................................268

A.2. Adaptation des produits par région ..................................................................................268

A.3. Validation des instants de semis et de récolte........................................................................269

A.4. Analyse par région........................................................................................................271

✓ Ce qu'il faut retenir ........................................................................................................273

## VALORISATIONS SCIENTIFIQUES ................................................................................................275

Participations à des colloques ........................................................................................................275

Publications scientifiques ........................................................................................................275
# Abréviations

* **α** = Albédo

* **θFC** = Field Capacity Humidity / Humidité à la Capacité au Champ

* **θWP** = Wilting Point Humidity / Humidité au Point de Flétrissement

* **AF** = Airborne Fraction / Fraction Atmosphérique

* **BV-NNET** = Biophysical Variables Neural Network / Réseau de Neurones de Variables Biophysiques

* **DAM** = Dry Aboveground Mass / Biomasse Aérienne Sèche

* **C** = Carbone

* **CI** = Cultures ou Couverts Intermédiaires

* **CDR** = Carbon Dioxide Removal / Soustraction du Dioxyde de Carbone

* **CIPAN** = Cultures Intermédiaires Pièges À Nitrates

* **CIMS** = Cultures Intermédiaires Multi-Services

* **CIVE** = Culture Intermédiaire à Valorisation Énergétique

* **ESU** = Elementary Sampling Unit / Unité d'Échantillonnage Élémentaire

* **ETR** = Évapotranspiration

* **ET₀** = Évapotranspiration de référence

* **FAO** = Food and Agriculture Organization / Organisation des Nations Unies pour l'Alimentation et l'Agriculture

* **GAI** = Green Area Index / Indice de Surface Verte

* **GES** = Gaz à Effet de Serre

* **GIEC** = Groupe d'experts Intergouvernemental sur l'Évolution du Climat

* **GPP** = Gross Primary Production / Photosynthèse

* **GWP** = Global Warming Potential / Pouvoir de Réchauffement Global

* **H** = Flux de chaleur sensible

* **HSTR** = High Spatial and Temporal Resolution / Haute Résolution Spatiale et Temporelle

* **ICOS** = Integrated Carbon Observation System / Système d'Observation des Flux de CO₂

* **LE** = Flux de chaleur latente

* **LCC** = Land Cover Change / Changement d'Occupation des Sols

* **LMC** = Land Management Change / Changement de Pratiques de Gestion

* **MO** = Matière Organique

* **NDVI** = Normalized Difference Vegetation Index / Indice de Végétation par Différence Normalisée

* **NECB** = Net Ecosystem Carbon Budget / Bilan de Carbone Net de l'Écosystème

* **NEE** = Net Ecosystem Exchange / Flux net de CO₂

* **NEP** = Net Ecosystem Productivity / Productivité Nette de l'Écosystème

* **NPP** = Net Primary Production / Production Primaire Nette

* **OSR** = Observatoire Spatial Régional

* **PAC** = Politique Agricole Commune

* **PPM** = Partie Par Million

* **Ra** = Autotrophic Respiration / Respiration Autotrophe

* **Reco** = Ecosystem Respiration / Respiration de l'Écosystème

* **RF** = Forçage Radiatif

* **RFCC** = Radiative Forcing of Cover Crops / Forçage Radiatif des Cultures Intermédiaires

* **Rgr** = Growth Respiration / Respiration de Croissance

* **Rh** = Heterotrophic Respiration / Respiration hétérotrophe
Rm = Maintenance Respiration / Respiration d'Entretien

RU = Réserve Utile

SAFYE-CO₂ = Simple Algorithm For Yield, Evapotranspiration and CO₂ fluxes Estimates /
Algorithme Simple Pour l'Estimation des Rendements, de l'Évapotranspiration et des flux de CO₂

SRM = *Solar Radiation Management* / Gestion du Rayonnement Solaire

SW<sub>in</sub> = *Incoming Shortwave* / Rayonnement court longueur d'onde incident

Ta = Atmospheric Transmittance / Transmittance Atmosphérique

TH = *Time Horizon* / Horizon Temporel

TOA = *Top-Of-Atmosphere* / Sommet de l'Atmosphère

YLD = Yield / Rendement
# Introduction générale
# Introduction générale

## 1. Contexte

### 1.1. Changements climatiques

Le prix Nobel de chimie suédois Svante Arrhenius a été le premier à faire le lien entre la concentration en CO₂ dans l'atmosphère et sa température (Arrhenius, 1897). Ces premières hypothèses ont été confirmées au cours du XXe siècle, et prenant conscience du problème, l'organisation météorologie mondiale et le programme des nations unis pour l'environnement a créé, en 1988, le Groupe d'experts Intergouvernemental sur l'Evolution du Climat (GIEC, ou IPCC en anglais). Depuis son premier rapport paru en 1990 jusqu'au cinquième paru en 2014 (le prochain étant prévu pour 2022), le GIEC ne cesse d'affirmer avec toujours plus de certitude le lien entre activités anthropiques et réchauffement climatique. En effet, depuis le début de l'ère industrielle (~1750) les émissions cumulées de CO₂ d'origine anthropique s'élèvent à 2040 +/- 310 GtCO₂. Une partie de ces émissions a été captée par les puits naturels de CO₂ (océan et biosphère continentale) mais 40% de ces émissions, soit 880 +/- 35 GtCO₂, sont restées dans l'atmosphère. Les dernières mesures (moyenne mensuelle en janvier 2021) acquises à la station de Mauna Loa à Hawaï faisaient état d'une concentration atmosphérique en CO₂ de **414.5 ppm** (partie par million) contre 280 ppm (+/- 10) avant l'ère industrielle (IPCC 2014).

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>**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).</figcaption></figure>

L'augmentation globale de la température est directement liée à l'augmentation des concentrations en CO₂ atmosphérique. En effet, le CO₂, comme d'autre gaz présents dans l'atmosphère
(CH₄, N₂O, H₂O, etc.) est un gaz à effet de serre (GES), c'est-à-dire qu'il absorbe une partie du rayonnement infrarouge terrestre et contribue à réchauffer l'atmosphère. Ce phénomène naturel, qui permet à la température moyenne de la Terre d'atteindre 15°C (au lieu de -18°C sans effet de serre) est perturbé depuis le début de l'ère industrielle par les émissions de GES d'origine anthropique, et il s'est largement intensifié ces dernières décennies. L'impact de cette augmentation sur la température globale n'est plus à prouver (Fig. 1). La température est une variable qui traduit le réchauffement du système terre mais ce n'est pas la seule.

Le forçage radiatif (RF pour ‘radiative forcing’) est une métrique permettant de quantifier le changement climatique. D’après le GIEC, le RF est défini comme « la variation du bilan énergétique terrestre liée à une perturbation imposée. Il est généralement exprimé en W.m⁻² moyenné sur une certaine période de temps et il quantifie le déséquilibre énergétique qui se produit quand la perturbation a lieu ». Aujourd’hui, l’augmentation des gaz à effet de serre, couplée aux autres forçages d’origines anthropiques (Fig. 2), se traduit par un RF de 2.3 [1.1 – 3.3] W.m⁻². Ce RF se traduit lui-même par un réchauffement global de l’atmosphère de 0.85 [0.65 – 1.06] °C sur la période 1880-2012 (IPCC 2014). Or une hausse globale de la température, en plus de modifier le climat localement via l’augmentation des vagues de chaleur (Matthews et al., 2017) ou des évènements extrêmes (Diffenbaugh et al., 2017), va engendrer d’importantes conséquences biologiques (Hugues, 2000) et écologiques (McCarty, 2001).

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>**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).</figcaption></figure>

Malgré ces signaux alarmants et les accords de Paris signés lors de la **COP21** (https://www.apc-paris.com/cop-21), les efforts attendus par les états pour réduire leurs émissions de GES sont loin d'être atteints, et la limitation du réchauffement à 2°C d'ici la fin du siècle devient de plus en plus improbable (Peters et al., 2013). Afin de connaître la trajectoire climatique à venir, le GIEC a simulé, dans son dernier rapport, 4 scénarii appelés **RCPs** (Representative Concentration Pathways). Ces scénarii incluent un scénario ‘optimiste’ d’atténuation rigoureux (RCP2.6), 2 scénarii intermédiaires (RCP4.5 et RCP6.0), ainsi qu’un scénario à fortes émissions de GES (RCP8.5). Il faudrait suivre le scénario RCP2.6 pour respecter les accords de Paris et maintenir le réchauffement global sous la barre des 2°C. Or entre 2005 et 2020, le scénario dont nous sommes le plus proche (écart de moins de 1%) est le scénario **RCP8.5** (Schwalm et al., 2020). Il est donc urgent d'œuvrer plus activement à la lutte contre les changements climatiques.
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 3 : Distribution des émissions totales de gaz à effet de serre par secteur. Source : FAOSTAT (2017, http://www.fao.org/faostat/).</figcaption></figure>

L'agriculture fait partie des secteurs les plus polluants en termes d'émissions de GES. En 2017 elle représentait **11.9 %** des émissions globales de GES (source : FAO, Fig. 3). Ce chiffre ne prend toutefois pas en compte les émissions de CO₂ liées à l'appauvrissement des sols en matière organique qui a été constaté depuis plusieurs décennies (Lal, 2002). L'agriculture est donc un acteur majeur des changements climatiques, mais elle en subit aussi les conséquences (via la hausse des températures, la modification des régimes de précipitations, etc. qui impactent la production). Le monde agricole doit donc évoluer pour à la fois s'adapter aux changements à venir, mais aussi limiter son impact sur les changements climatiques. Dans ce contexte, il devient indispensable de développer des outils permettant de guider la transition du monde agricole vers des pratiques limitant l'impact de l'agriculture sur le climat et accroissant sa résilience à des évènements climatiques extrêmes.

## 1.2. L'agriculture d'aujourd'hui

Depuis la naissance de l'agriculture, soit environ **10 000 ans** avant notre ère (Kislev et al., 2004; Pringle, 1998), nos modes de productions, méthodes de sélection des semences et capacités de production ainsi que les paysages agricoles ont profondément changé. Aujourd'hui ce n'est pas moins de **7.6 milliards** de personnes qu'il faut nourrir à travers le monde (FAO-2018). La production de céréales atteignait **2963 M de tonnes** en 2018, cultivées sur une surface de près de **728 M d'hectares**. Pour assurer de telles productions, l'agriculture se pratique aujourd'hui sur de grandes parcelles, avec souvent des rotations ou des successions de cultures. Lorsqu'une même espèce est cultivée sur une parcelle, le terme **monoculture** est employé tandis qu'on parle de **polyculture** lorsque plusieurs espèces y sont cultivées. En polyculture, les rotations sont mises en place à l'échelle de l'année culturale (une culture différente par année) ou plusieurs fois dans l'année (rotation biennale, triennale, etc.). Enfin, si un même type de rotation est répété (e.g. maïs, blé, maïs, blé, etc.) on parle de rotation culturale, alors qu'il s'agit de succession culturale s'il n'existe pas de répétition du schéma d'enchainement des cultures.

Par le passé la pratique de la **jachère** était largement répandue. La jachère est une terre non cultivée temporairement pour permettre la reconstitution de la fertilité du sol<fnref n="1" />. Au 20ème siècle, les besoins alimentaires croissants ont menés à la quasi disparition de la jachère et ont favorisé le recours aux intrants (engrais, pesticides), avec une accélération de leur utilisation entre 1960 et 1990 au cours

<footnote n="1">¹ Définition Larousse</footnote>
de la révolution verte<fnref n="2" />. Après cette période, les aspects négatifs de l'agriculture « conventionnelle ou intensive » (i.e. exploitations très mécanisées avec emploi d'intrants et de variétés à haut rendement) se sont fait ressentir. L'utilisation massive des intrants a ainsi engendré une pollution des sols, de l'air et de l'eau, une destruction de la biodiversité et des risques sanitaires sur la santé. Ces problématiques, ainsi que l'augmentation croissante des besoins alimentaires, forcent le monde agricole à évoluer.

Le challenge auquel fait face le secteur agricole aujourd'hui est double : réussir à nourrir une population toujours plus grande tout en limitant son impact environnemental. En effet, même si des divergences existent entre démographes, certains estimant que la population mondial cessera d'augmenter avant la fin du siècle (Lutz et al., 2001), tandis que d'autres considèrent qu'elle continuera de croître après 2100 (Gerland et al., 2014), tous s'accordent pour affirmer que nous serons plus nombreux demain qu'aujourd'hui. Par exemple, les dernières projections des Nations Unies sur le sujet<fnref n="3" /> indiquent que la population mondiale a 80% de chance de se trouver entre 9.889 et 11.998 Md d'ici à 2100. Dans le même temps, la conversion des sols (notamment des forêts) en surfaces agricoles a drastiquement diminué leur stock de matière organique. Lal, (2004) estime que la conversion d'écosystèmes naturels à agricoles engendre une diminution du carbone organique des sols de 60 à 75 % (respectivement pour des régions tempérées et tropicales). La plupart de ce carbone se retrouvant dans l'atmosphère, la conversion de terres à des fins de production agricoles contribue à l'augmentation des concentrations de CO₂ atmosphérique.

L'agriculture telle qu'elle est pratiquée aujourd'hui n'est donc pas soutenable. Outre la diminution des impacts environnementaux liés à l'agriculture conventionnelle qui sont aujourd'hui bien connus (Gray and Trigiano, 2011; Skinner et al., 1997; van der Werf and Petit, 2002), il est nécessaire de mettre en place de nouvelles pratiques, plus durables et avec un impact climatique limité. L'ensemble des pratiques répondants à ces critères sont des pratiques dites **agroécologiques**. Elles visent à maintenir les équilibres des écosystèmes, et incluent donc des diminutions d'intrants, la mise en place du non-labour, le semis direct, l'agroforesterie ou encore les cultures intermédiaires.

Ces dernières années, les recherches se sont intensifiées autour des leviers agroécologiques permettant d'enrichir les sols en matière organique (et par conséquent diminuer l'effet de serre associé au CO₂). Parmi elles, l'initiative 4 pour 1000 (https://www.4p1000.org/fr, Chabbi et al., 2017; Minasny et al., 2017), lancée lors de la COP21 vise à augmenter les stocks de C des sols de 4‰ par an (soit 0,4% par an) afin de compenser l'augmentation des émissions mondiales de GES et d'assurer une sécurité alimentaire. Cette initiative a fait naître un large débat au sein de la communauté scientifique concernant sa faisabilité (Baveye et al., 2018a; Poulton et al., 2018a). Il en résulte que le plus gros potentiel d'augmentation de la matière organique des sols concerne les sols agricoles (Amelung et al., 2020; Chabbi et al., 2017a; Lal, 2016a), et qu'en France, la pratique la plus efficace est l'extension des cultures intermédiaires (Pellerin et al., 2019).

## 1.3. Les cultures intermédiaires

Une culture (ou couvert) intermédiaire (CI) est « une culture implantée entre la récolte d'une culture principale et le semis de la culture suivante pendant une période plus ou moins longue appelée interculture. Les cultures intermédiaires sont destinées à être restituées au sol. Elles n'ont pas

<footnote n="2">² Période marquée par une généralisation de la motorisation remplaçant la traction animale par l'énergie des combustibles fossiles, une utilisation massive des pesticides et des engrais et un développement important des semences hybrides à hauts rendements</footnote>

<footnote n="3">³ https://population.un.org/wpp/Download/Probabilistic/Population/</footnote>
vocation à être exportées de la parcelle. Elles sont implantées dans le but d'éviter de laisser le sol sans couverture végétale pendant l'interculture afin de rendre de multiples services<fnref n="4" /> ». Les CI sont introduites sur les périodes d'intercultures qui peuvent varier de quelques jours à presque un an. Les CI se distinguent donc des cultures principales, car elles ne sont pas exportées de la parcelle mais sont enfouies ou laissées au sol.

Historiquement les CI ont commencé à être utilisées dans les années 70-80 (Justes and Richard, 2017) comme engrais vert, puisqu'elles apportent de la matière organique fraîche riche en azote au sol (particulièrement quand elles sont composées de légumineuses). Les CI sont aussi utilisées pour leur capacité à améliorer la structuration du sol (aération grâce aux racines et protection des hydrométéores), à lutter contre l'érosion par les hydrométéores, à limiter les pertes du sol en nitrates (on parle alors de CIPAN, pour Culture Intermédiaire Piège A Nitrates), etc. Dans les années 90, l'Europe a d'ailleurs mis en place la « Directive Nitrate<fnref n="5" /> » qui vise à réduire la lixiviation (entraînement de nutriments dissous dans l'eau du sol) des nutriments azotés et la pollution des nappes et des cours d'eau. Parmi les mesures mises en place pour réduire cette lixiviation, on trouve donc les **CIPAN**. Celles-ci, grâce à leur système racinaire, vont absorber les nitrates contenus dans les sols des parcelles agricoles, et les conserver dans leur biomasse. Après leur destruction (avant le semis de la culture suivante), l'azote sera progressivement minéralisé et absorbé par la culture qui suit. Plus récemment, les services (et disservices) écosystémiques des CI ont été évalués (Justes et al., 2012) et leur utilisation s'est élargie pour répondre à plusieurs enjeux agro-environnementaux. On parle dans ce cas de Cultures Intermédiaires Multi-Services (CIMS). En plus de protéger le sol, de l'enrichir en matière organique et d'apporter de l'azote, elles peuvent également être utilisées pour lutter contre certains ravageurs, améliorer les propriétés chimiques et physiques du sol ou encore pour augmenter la biodiversité (liste exhaustive des fonctions potentielles des CI disponible dans Justes et al., (2012)). Toutefois, l'utilisation de CI peut entraîner des disservices comme la consommation de l'eau contenue dans le sol qui pourrait manquer à la culture suivante (si la CI est détruite trop tardivement par exemple), l'utilisation de surfaces agricoles dédiées à la production alimentaire pour la production des semences de CI (Runck et al., 2020), le surplus de travail et de coût pour les agriculteurs, les risques phytosanitaires lorsque les CI sont détruites avec des désherbants, etc. Notons enfin que les CI peuvent être exploitées (récoltées) pour de la valorisation énergétique (**CIVE** servant par exemple à la production d'énergie par méthanisation) ou pour nourrir du bétail (on parle alors de méteil). Les CIVES se distinguent donc des autres CI puisque ce type de cultures est exporté de la parcelle. Les CIVEs ne sont donc pas considérées comme des CI puisque ces dernières sont restituées au sol au moment de leur destruction.

En complément de leurs nombreux intérêts agronomiques, les CI peuvent aussi avoir un effet bénéfique d'un point de vue de l'atténuation des changements climatiques. En effet, ils peuvent contribuer à cette atténuation via le stockage de C dans les sols et la réduction des émissions de GES, mais aussi via des effets albédo et la répartition de l'énergie en surface (effets détaillés dans les sections 2.1 et 2.2). Une étude à laquelle j'ai contribué via une méta-analyse de l'effet stockage de carbone des CIMS (Pellerin et al., 2019) s'est intéressée au potentiel de stockage de carbone dans les sols agricoles français. Cette étude a été réalisée dans le cadre de l'initiative 4 pour 1000 et a montré que « l'essentiel du potentiel de stockage additionnel se situe en sols de grandes cultures, où le stockage additionnel pourrait dépasser la cible des 4 pour 1000 ». Ceci s'explique notamment par la diminution drastique des stocks de C des sols agricoles depuis la révolution verte. Ainsi l'introduction

<footnote n="4">⁴ https://dicoagroecologie.fr/encyclopedie/culture-intermediaire/</footnote>

<footnote n="5">⁵ https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/1991/676/oj</footnote>
de CI, par rapport à une situation de référence considérant les intercultures en sol nu, permettrait de stocker en moyenne $313 \pm 313 \text{ kg C.ha}^{-1}.\text{an}^{-1}$.

Cette étude a aussi évalué le stockage additionnel qu’offrirait une extension de la pratique des CIMS (au-delà de l’obligation d’implanter des CIPANs) grâce à une expertise réalisée à l’échelle du territoire français. Elle a montré que, d’après les statistiques AGRESTE 2011, 20% des parcelles en grandes cultures sont dépourvues de végétation pendant l’hiver (la plupart étant cultivée et certaines étant concernées par des CIPANs, des repousses de la culture précédente ou des cultures dérobées). Ce scénario « insertion et allongement des CI » permettrait en moyenne un stockage additionnel de +126 ± 93 $\text{kgC.ha}^{-1}.\text{an}^{-1}$ soit 2.3‰ par an. Cette étude a aussi révélé que l’extension des CI était la pratique au plus fort pouvoir stockant avec 35% du potentiel total.

Outre leur potentiel de **stockage de carbone**, les CI possèdent également un fort **pouvoir réfléchissant**. En effet, les végétaux réfléchissants généralement plus d'énergie lumineuse que le sol (Carrer et al., 2014), la présence d'une CI à la place d'un sol nu permet de renvoyer plus d'énergie vers l'espace et donc de réduire la température de surface.

Ce sont ces 2 effets des CI, qui contribuent à ce que l'on appellera effets **biogéochimiques** et effets **biogéophysiques**, que j'ai étudié au cours de ces travaux de thèse.

✓ Ce qu'il faut retenir

♠ Depuis son apparition, l'agriculture a connu d'importantes métamorphoses afin de s'adapter à nos modes de vie et surtout à la croissance démographique.

♠ Le monde agricole doit aujourd'hui s'adapter pour réussir à nourrir encore plus d'êtres humains tout en limitant son impact sur l'environnement et en étant plus résiliant face aux évolutions du climat avec des solutions économiquement viables.

♠ Une culture intermédiaire est une pratique agricole initialement imposée aux agriculteurs pour limiter le problème de pollution des nappes et cours d'eau par les nitrates. Cette pratique se développe car elle offre un grand nombre de services écosystémiques.

♠ Mes travaux de thèse se sont intéressés à estimer l'impact climatique (bilan de C et eau et effet albédo) des surfaces agricoles en grandes cultures ainsi que celui d'un changement de pratique, i.e. la mise en place de cultures intermédiaires.
## 2. Etat de l'art – Impact climatique des surfaces agricoles

Un **agroécosystème**, comme tout écosystème, interagit avec l'atmosphère. En effet, les flux de gaz à l'interface sol/atmosphère, la modification de l'état de surface, ou encore la répartition des flux de chaleur en surface vont induire un RF net qu'il est possible de quantifier. Rappelons qu'un RF correspond à la modification du bilan énergétique liée à une perturbation. La résultante de toutes les perturbations est l'effet climatique, qui peut se décomposer en 2 types de processus : les processus biogéophysiques et biogéochimiques (Fig. 4). Les processus biogéochimiques vont concerner l'échange de composés chimiques entre 2 milieux (e.g. sol et atmosphère), tandis que les processus biogéophysiques englobent tous les échanges d'énergie entre 2 milieux sous forme de flux de chaleur ou de rayonnement. Afin de quantifier l'effet climatique net d'un écosystème, il est essentiel de considérer conjointement les effets biogéochimiques et biogéophysiques.

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

**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).

Pour cette raison, ces travaux de thèse se sont intéressés à quantifier certaines des composantes de ces 2 effets. Une première partie des travaux (chapitre I et II) s'intéresse essentiellement aux flux de CO₂ et bilans de C (effets biogéochimiques), la seconde (chapitre III et V) étant focalisée sur les effets albédo (effets biogéophysiques). Enfin, une dernière partie (chapitre IV) s'intéresse aux effets couplés bilan C et effets albédo.

Les prochaines sections vont détailler les processus biogéochimiques et biogéophysiques concernant les agrosystèmes.
## 2.1. Effets biogéochimiques

Lorsque l'on s'intéresse aux effets biogéochimiques d'un système et que l'on cherche à estimer le **bilan** de certain composé (e.g. carbone), il est d'usage de raisonner en termes de « boîte ». On considère le système (ici la parcelle ou l'exploitation agricole) comme une boîte. Selon une approche 'écosystème centré', tout ce qui sort de la boîte (du système) est compté comme négatif, à l'inverse tout ce qui rentre est compté comme positif (convention de signes). Selon une approche 'atmosphère centrée' (comme c'est le cas dans ce manuscrit) les signes sont inversés. La somme de ces flux sur une période de temps donnée permet d'obtenir la variation de la quantité étudiée à « l'intérieur de la boîte » (i.e. variation du stock de carbone au sein d'une parcelle).

Réaliser des bilans afin de connaître le comportement d'un système requiert soit une mesure des flux soit leur modélisation. La mesure des flux, de CO₂ et d'eau, par les méthodes des **fluctuations turbulentes** sur les agrosystèmes est bien connue (Aubinet et al., 2012a; Baldocchi, 2003a; Hollinger and Richardson, 2005; Paw U et al., 2000) mais son application est limitée à l'échelle de la parcelle. Afin d'obtenir des estimations de ces flux à de plus grandes échelles spatiales mais toujours à la même résolution (i.e. la parcelle), il est nécessaire de modéliser ces flux. Pour ce faire, il faut connaître les processus en jeu et pouvoir les représenter mathématiquement pour simuler leur évolution dans le temps et l'espace.

### 2.1.1. Les flux de CO₂

À l'interface surface/atmosphère d'une parcelle agricole, le carbone s'échange sous différentes formes : **dioxyde de carbone** (CO₂) et **méthane** (CH₄). Même si le pouvoir réchauffant du méthane est bien supérieur à celui du CO₂ (28 fois supérieur sur un horizon de 100 ans), les quantités de CO₂ émises font de ce gaz à effet de serre le plus important en termes de forçage radiatif en grandes cultures (exception faite des rizières), d'autant que les émissions de méthanes sur ces systèmes sont très faibles et généralement négatives (absorption par les sols cultivés) (Robertson et al., 2000). Ces travaux s'intéressent donc uniquement aux flux de CO₂ résumés sur la Figure 5.

<figure><img src="image_8.png" /></figure>

**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).
### 2.1.1.1. La photosynthèse

La photosynthèse (GPP pour ‘gross primary production’) est le processus propre à tous les organismes autotrophes qui permet de convertir la matière inorganique en matière organique (à l’inverse des organismes hétérotrophes dont nous faisons partie). Ce processus peut être vu comme un flux de CO₂ dirigé vers la parcelle. Les plantes créent des glucides à partir de dioxyde de carbone, d’eau, de nutriments et d’énergie lumineuse [Eq. 1]. Les capacités photosynthétiques d’une plante, directement liées à l’état de la végétation, sont donc conditionnées par plusieurs facteurs : le rayonnement, la température de l’air, du sol, le contenu en eau et en nutriments du sol, l’humidité relative de l’air, etc.

$$CO_2 + H_2O + h\nu = (CH_2O) + O_2 \quad (1)$$

Modéliser la GPP va donc reposer sur la prise en compte de ces différents facteurs. Dans l’approche proposée dans le cadre de cette thèse, une estimation précise de la GPP est cruciale car c’est à partir du carbone fixé pendant le processus de photosynthèse que vont être estimés le carbone réémis vers l’atmosphère (respiration autotrophe, voir ci-dessous), et le carbone converti en biomasse et par la suite en rendement. Une estimation précise des productions et des bilans de C implique par conséquent une estimation juste de la photosynthèse.

### 2.1.1.2. La respiration autotrophe

Chez les plantes, le flux de CO₂ dirigé vers l’atmosphère représente la respiration autotrophe (Ra). Cette respiration peut être scindée en deux composantes [Eq. 2] : la respiration d’entretien (Rm, pour ‘maintenance respiration’) et la respiration de croissance (Rgr, pour ‘growth respiration’). La Rm correspond à la respiration permettant le maintien en vie des tissus végétaux tandis que la Rgr est celle permettant la création de nouveaux tissus selon Amthor, (2000). La Ra peut aussi être décomposée entre composantes aérienne et racinaire (voir Fig. 5). La différence entre la photosynthèse et la respiration de la plante correspond à la production primaire (NPP, pour ‘net primary production’), qui correspond au carbone fixé par la plante servant à produire de la biomasse.

$$Ra = Rm + Rgr \quad (2)$$

$$NPP = GPP - Ra \quad (3)$$

### 2.1.1.3. La respiration hétérotrophe

La respiration hétérotrophe (Rh) correspond au flux de CO₂ (dirigé vers l’atmosphère) lié à la décomposition de la matière organique du sol par les microorganismes et la microfaune qu’il héberge. L’intensité de ce flux, ou la vitesse de décomposition de la matière organique du sol, va dépendre en premier lieu de la température (Kätterer et al., 1998; Kirschbaum, 1995). Néanmoins, le contenu en eau du sol, ainsi que la disponibilité en substrats facilement décomposables représentent des facteurs limitants la respiration du sol (Davidson and Janssens, 2006). Le manque d’eau tout comme l’excès (milieu anaérobique) limitent donc la respiration des microorganismes du sol. Rh dépend également de la gestion des résidus de culture (Mary et al., 2020) ou d’apport d’engrais organique (Clivot et al., 2019). Cette incorporation de matière organique fraîche stimule l’activité des microorganismes et favorise ainsi la respiration du sol, phénomène connu sous le nom de ‘priming effect’ (Kuzyakov et al., 2000a). Aussi, la texture du sol et notamment sa proportion en argile peut impacter la Rh, en rendant
la matière organique moins accessible aux microorganismes (Baldock and Skjemstad, 2000). Enfin l'impact du travail du sol sur la respiration hétérotrophe a souvent été questionné, mais il apparaît qu'il n'a pas d'effet direct sur cette dernière (Eugster et al., 2010a).

Les informations concernant la plupart de ces facteurs sont difficilement, voire non accessibles à grande échelle. La simulation de la respiration hétérotrophe est donc complexe à réaliser à grande échelle et les estimations sont souvent associées à de fortes incertitudes (Delogu, 2013).

L'estimation de la GPP, de la Ra et de la Rh permet d'estimer le flux net de CO₂ entre une parcelle agricole et l'atmosphère.

#### 2.1.1.4. Le flux net de CO₂

Le flux net de CO₂ (NEE pour ‘net ecosystem exchange’), correspond à la quantité nette de CO₂ échangée à l’interface sol/atmosphère. La NEE est la résultante des trois flux verticaux suscités (Fig. 5, et Eq. 4). La somme de la Ra et de la Rh correspond à la respiration de l’écosystème, notée Reco (pour ‘ecosystem respiration’, Eq. 5). Ces deux termes sont souvent regroupés car ce sont les deux flux dirigés de la parcelle vers l’atmosphère.

$$NEE = GPP - Ra - Rh \quad (4)$$

$$NEE = GPP - Reco \quad (5)$$

Enfin, la NEE intégrée sur une période de temps donnée (généralement l'année culturale<fnref n="6" />) donne la NEP (pour ‘net ecosystem productivity’) qui représente la quantité totale de C échangée sous forme de CO₂. Ce terme est une des composantes du bilan de carbone.

$$NEP = \int NEE dt \quad (6)$$

### 2.1.2. Le bilan de carbone

Le bilan de C d'une parcelle agricole (NECB, pour ‘net ecosystem carbon budget’) représente la variation du stock de C (ΔSOC) sous forme de matière organique dans le sol entre deux dates (dans notre cas, l'année culturale). Il est fonction des échanges nets de CO₂ avec l'atmosphère et des flux latéraux de C. Les apports latéraux de C proviennent des amendements organiques (ex. fumier, compost, biochar, etc.). Les exports latéraux de C représentent essentiellement la biomasse exportée de la parcelle (grain, pailles, tubercules, etc.). Le NECB s'écrira donc comme :

$$NECB = NEP + Cexp - Cinp = \Delta SOC \quad (7)$$

Où NEP est le flux net de CO₂ échangé entre la parcelle et l'atmosphère, Cexp est le carbone exporté de la parcelle au moment de la récolte et Cinp est le carbone importé dans la parcelle sous forme d'amendements organiques. En période de sol nu, la variation du stock de C dans le sol ne dépend que de la respiration hétérotrophe (hormis les apports de C sous forme d'engrais ou les pertes

<footnote n="6">⁶ Une année culturale est définie en Europe comme la période du 1er Octobre au 30 Septembre de l'année suivante excepté pour les pays Nordique</footnote>
de C par érosion). Compte tenu des longues périodes de sol nu observées aujourd'hui sur les sols agricoles, il est important de correctement estimer cette variable (voir section 2.1.1.3).

Comme énoncé dans la section 1.3, les stocks de C des sols agricoles ont drastiquement chuté depuis le début de la révolution verte (Lal, 2007, 2004). Le stockage de C dans les sols agricoles appauvris constitue donc aujourd'hui un levier d'atténuation du réchauffement climatique. L'expertise nationale 4p1000 a identifié les sols en grandes cultures comme présentant le plus fort potentiel de stockage additionnel, pouvant dépasser 4‰ (Pellerin et al., 2019). Parmi les pratiques les plus stockantes, l'extension des CI représenterait 35% du potentiel total, suivi par l'agroforesterie intra-parcellaire (19%), et l'insertion et l'allongement du temps de présence des prairies temporaires (13%). C'est pourquoi ces travaux de thèse se sont intéressés à l'impact des CI sur le NECB.

### 2.1.3. Les autres gaz à effet de serre

Parmi les autres gaz à effets de serre à prendre en compte pour calculer les bilans de GES sur les parcelles agricoles, il faut essentiellement considérer le méthane (CH$_4$) et le protoxyde d'azote (N$_2$O). Ce sont les 2 GES les plus importants en termes de réchauffement global après le CO$_2$. Le CH$_4$ est essentiellement lié au processus de digestion des bovins et autres ruminants, ainsi qu'à la fermentation dans les rizières. Les émissions de N$_2$O sont liées aux processus de nitrification/dénitrification dans les sols agricoles. Notons également que la consommation de combustibles fossiles par les engins agricoles entraîne également des émissions de GES, essentiellement du CO$_2$. Aussi, les émissions indirectes liées à la fabrication (amortie par durée d'utilisation) des engins et à leur entretien, ou à la fabrication, au transport et au stockage des engrais et des produits phytosanitaires (voir Ceschia et al., (2010) pour plus de détails) sont à prendre en compte pour calculer le bilan GES d'une parcelle agricole. Ces émissions de GES directes et indirectes liées à la gestion des parcelles ne seront pas étudiées dans cette thèse qui est principalement centrée sur les flux de CO$_2$ et les bilans de carbone des parcelles. En effet, ces émissions sont faibles au regard des composantes du bilan de C (Ceschia et al., 2010a; Minasny et al., 2017a) et le principal levier de réduction de l'empreinte C des parcelles agricoles est porté sur l'amélioration des bilans de C (via des changements de pratiques telles les CI).

### 2.1.4. Modéliser les agrosystèmes

Deux approches de modélisation ont été développées au cours de ces travaux de thèse dans le but de simuler les processus biogéochimiques et biogéophysiques sur agrosystème. Il est toutefois compliqué de regrouper tous les processus biogéochimiques dans un modèle et tous les processus biogéophysiques dans un autre. Par exemple, le modèle agrométéorologique développé dans cette thèse (SAFYE-CO$_2$) permet d'estimer des flux de CO$_2$ (effet biogéochimique) mais également des flux d'évapotranspiration (effet biogéophysique). Pourtant nous considérerons ce modèle comme un modèle traitant des effets biogéochimiques car même si une sortie du modèle est un processus biogéophysique, son fonctionnement est basé sur des processus biogéochimiques.

#### 2.1.4.1. Historique

La modélisation agronomique est une science relativement récente. En effet, les premiers modèles datent des **années 50** (e.g. Heady, 1957) et ont été développés pour l'aide à la décision ainsi que pour étudier les retombées économiques liées à certaines politiques agricoles. Pendant la décennie suivante, des modèles de production agricole ont été développés. Ces modèles ont commencé à coupler processus biologiques et physiques. Un des pionniers de la modélisation agronomique est le hollandais **C.T. de Wit** qui donna son nom à toute une famille de modèles (Bouman et al., 1996a). Un
autre personnage important de la modélisation des agrosystèmes est le chimiste américain **W.G. Duncan** qui a été un des premiers, avec de Wit à modéliser finement le processus de photosynthèse (de Wit, 1965; Duncan et al., 1967). Par la suite, Duncan fut également un des premiers à développer des modèles spécifiques à chaque culture (Baker et al., 1972; Duncan et al., 1978). Ces premiers travaux ont largement été repris par la suite.

Suite au succès de la modélisation de la photosynthèse, les modèles de culture, spécifiques à une culture (soja, blé, coton, etc.) prolifèrent dans les années 1970 (Arkin, 1977). En 1972, la conjoncture économique américaine (envolée des prix du blé suite aux achats massifs de l'Union Soviétique) pousse les Etats-Unis à coupler l'information satellite aux modèles agronomiques afin de prédire les rendements (Wiegand et al., 1979). Ces recherches donnent naissance aux emblématiques modèles **CERES-Wheat** (Ritchie and Otter, 1984) et **CERES-Maize** (Jones et al., 1986a), encore largement utilisés aujourd'hui et contenus par la suite dans **DDSAT** (Jones et al., 2003).

Dès lors les modèles de culture se sont multipliés, et parmi les plus connus, on peut citer la suite de modèles 'GRO'; **SOYGRO** (G. G. Wilkerson et al., 1983a), **PNUTGRO** or **BEANGRO** (G. Hoogenboom et al., 1992), les modèles emblématiques de la famille 'de Wit' (Bouman et al., 1996a; Penning de Vries, 1989; van Ittersum, 2003) tels que **SUCROS** (Laar et al., 1997) ou **WOFOST** (Diepen et al., 1989a), le modèle dédié à l'étude de l'impact de l'érosion **EPIC** (J. R. Williams et al., 1989a) ou encore la famille de modèles **APSIM** qui font partie des plus utilisés aujourd'hui (McCown et al., 1996). Enfin, le modèle **STICS** est le modèle de culture développé par l'INRA depuis 1996. Initialement développé pour simuler le blé et le maïs ce modèle est capable de simuler une vingtaine d'espèces cultivées, et fait référence dans le domaine agronomique. Le Tableau 1, extrait de Kasampalis et al. (2018) présente les modèles agronomiques les plus connus.

<table><caption>Tableau 1 : Liste des modèles agronomiques les plus emblématiques et références.</caption><thead><tr><td>Crop Model</td><td>Website to Access the Model (dd/mm/yy)</td></tr></thead><tbody><tr><td>APSIM</td><td>APSIM Initiative. Available online: http://www.apsim.info (accessed on 21/03/2018)</td></tr><tr><td>AgrometShell</td><td>AgrometShell (AMS). Available online: http://www.hoefsloot.com/agrometshell.htm (accessed on 21/03/2018)</td></tr><tr><td>Aquacrop</td><td>AquaCrop. Available online: http://www.fao.org/aquacrop (accessed on 21/03/2018)</td></tr><tr><td>CERES-wheat</td><td>CERES Wheat 2.0. Available online: http://nowlin.css.msu.edu/wheat_book/ (accessed on 21/03/2018)</td></tr><tr><td>CROPGRO-Soybean</td><td>Ecobas. Available online: http://ecobas.org/www-server/rem/mdb/cropgro.html (accessed on 21/03/2018)</td></tr><tr><td>Cropsyst</td><td>Washington State University, CropSyst. Available online: http://modeling.bsyse.wsu.edu/CS_Suite_4/CropSyst/index.html (accessed on 21/03/2018)</td></tr><tr><td>DAISY</td><td>International Soil Modeling Consortium i. Available online: https://soil-modeling.org/resources-links/model-portal/daisy (accessed on 21/03/2018)</td></tr><tr><td>DSSAT</td><td>Decision Support System for Agrotechnology Transfer. Available online: http://dssat.net/ (accessed on 21/03/2018)</td></tr><tr><td>EPIC</td><td>Texas A&M AgriLife Research. Available online: https://epicapex.tamu.edu/ (accessed on 21/03/2018)</td></tr><tr><td>FarmSim</td><td>Wageningen—Models Library—FarmSim. Available online: http://models.pps.wur.nl/node/961 (accessed on 21/03/2018)</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>Fasset</td><td>Farm ASSEssment Tool. Available online: http://www.fasset.dk/ (accessed on 21/03/2018)</td></tr><tr><td>GLAM</td><td>Institute for Climate and Atmospheric Science (ICAS). Available online: https://www.see.leeds.ac.uk/research/icas/research-themes/climate-change-and-impacts/climate-impacts/glam/ (accessed on 21/03/2018)</td></tr><tr><td>HERMES</td><td>zalf. Available online: http://www.zalf.de/de/forschung_lehre/software_downloads/Seiten/default.aspx (accessed on 21/03/2018)</td></tr><tr><td>ORYZAv3</td><td>International Rice Research Institute (IRRI). Available online: https://sites.google.com/a/irri.org/oryza2000/about-oryza-version-3 (accessed on 21/03/2018)</td></tr><tr><td>STICS</td><td>INRA. Available online: http://www.inra.fr/en/Scientists-Students/Agricultural-systems/All-reports/Modelling-and-agrosystems/STICS-an-agronomy-dynamo (accessed on 21/03/2018)</td></tr><tr><td>SUCROS</td><td>Wageningen—Models Library—SUCROS. Available online: http://models.pps.wur.nl/node/966 (accessed on 21/03/2018)</td></tr><tr><td>SWAP</td><td>Soil Water Atmosphere Plant. Available online: http://www swap.alterra.nl/ (accessed on 21/03/2018)</td></tr><tr><td>WOFOST</td><td>Wageningen—Models Library—WOFOST. Available online: http://www.wageningenur.nl/en/Expertise-Services/Research-Institutes/alterra/Facilities-Products/Software-and-models/WOFOST.htm (accessed on 21/03/2018)</td></tr></table>

### 2.1.4.2. Vocations

Chaque modèle de culture est caractérisé par trois facteurs : son application (estimation de rendements, compréhension de processus, etc.), son type d'approche (statistique, empirique, globale, etc.) et son échelle spatio-temporelle (journée, demi-heure, etc.). Ils peuvent également être scindés en 2 grandes familles : les modèles explicatifs et les modèles d'aide à la gestion des pratiques.

Les modèles explicatifs visent à enrichir nos connaissances scientifiques sur les agrosystèmes ainsi que sur les interactions de ces derniers avec leur environnement. Ces modèles sont assez complexes, généralement mécanistes ou semi-mécanistes, et représentent des processus biologiques, physiologiques, physiques ou chimiques pouvant être très détaillés (Farquhar, 1980). Les échelles spatiales et temporelles de ces modèles sont fines et représentatives des phénomènes qu'ils simulent. De par leur complexité, ces modèles possèdent un grand nombre de paramètres et de variables d'entrée qui les rendent par conséquent difficilement spatialisables. En effet, certains paramètres de ces modèles sont spécifiques aux conditions dans lesquelles ils ont été obtenus (climat, sol, cultivar, etc.) et des informations concernant la gestion des parcelles (date de semis, apport d'engrais, etc.) sont aussi nécessaires mais difficilement accessibles sur de grands territoires. En outre, les temps de calcul de modèles aussi complexes seraient bien trop importants pour simuler de grands territoires (de régional à international) à l'échelle de la parcelle.

À l'inverse, les modèles d'aide à la décision sont des modèles fonctionnels, plus simples dans leur architecture et faisant intervenir beaucoup de fonctions empiriques (i.e. théorie d'efficience d'utilisation de la lumière (Monteith and Moss, 1977a) ou méthode FAO-56 (Allen et al., 1998)). Ces modèles ont vocation à assister la gestion des parcelles en déterminant des dates clés (semis, récolte, irrigation, etc.), en évaluant les risques climatiques ou encore en identifiant les meilleurs cultivars à
semer. Cette famille de modèle peut aussi fournir des informations à destination des décideurs politiques qui ont besoin d'outil de ce type pour l'établissement de leur politique. Ils peuvent par exemple permettre de prévenir des crises alimentaires (Thornton et al., 1997) ou d'anticiper la gestion des stocks en fonction des rendements à venir (Meinke and Hammer, 1997). Les modèles agronomiques SAFY-CO₂ et SAFYE-CO₂ développés dans le cadre de cette thèse peuvent être classés dans la famille des modèles d'aide à la décision.

### 2.1.4.3. Attentes actuelles

Aujourd'hui il n'existe pas d'estimation précise du bilan de carbone des surfaces agricoles. Cela nécessiterait des modèles permettant de simuler les productions et les flux de CO₂ des parcelles sur de grands territoires, tout en prenant en compte la diversité des cultures et des pratiques. Or les estimations précises de ces indicateurs peuvent être obtenues par des modèles explicatifs, très détaillés d'un point de vue des formalismes et processus mais qui sont par conséquent difficilement applicables à grande échelle. Les modèles plus génériques, comme les schémas de surface des modèles globaux (ORCHIDEE-CROP (Wu et al., 2016), SURFEX (Le Moigne, 2009)), permettent de simuler des zones beaucoup plus grandes mais perdent en précision, les pratiques culturales étant peu prises en compte (e.g. aucun de ces modèles ne simule la présence de CI). Enfin, dans ces types de modèles, seules deux familles de cultures sont simulées, celles à métabolismes C3 et C4.

Les modèles à la frontière de ces deux familles de modélisation sont définit comme les modèles 'agrométéorologiques' (Casadebaig et al., 2011a; Duchemin et al., 2008a; Saadi et al., 2015; Steduto et al., 2009a). En comparaison des modèles explicatifs, ils sont plus simples et établis sur des fonctions empiriques pouvant être appliquées à différentes conditions pédoclimatiques ou différents cultivars. Cette caractéristique permet de pouvoir les appliquer sur de plus grands territoires, avec des temps de calcul acceptables. Ils sont par ailleurs plus détaillés que les modèles génériques puisqu'ils ont vocation à décrire spécifiquement les agroécosystèmes avant, éventuellement, d'être couplés à des modèles de climat.

Notons ici que l'utilisation croissante de la télédétection pour la modélisation agronomique permet d'améliorer la transposabilité des modèles agrométéorologiques. En effet, l'information satellite permet de s'affranchir des données in situ et d'information sur la gestion des cultures qui représentent le principal frein à la spatialisation des modèles agronomiques. Contraindre un modèle agronomique par des observations satellites permet implicitement de prendre en compte l'effet de certaines pratiques (dates de semis, récolte, etc.) tout comme l'effet de certains stress (azoté, hydrique, etc.) sur le développement de la végétation.

L'utilisation de la télédétection dans la modélisation agronomique représente donc un réel atout pour répondre aux attentes actuelles. En effet, il existe aujourd'hui un besoin croissant de connaître l'impact climatique de l'agriculture et plus précisément des parcelles agricoles, afin de pouvoir guider la transition agroécologique dans un contexte de changement globaux. Cela signifie pouvoir évaluer, à l'échelle de la parcelle, voire en-deçà, plusieurs critères (biomasse, rendement, bilan hydrique, NECB) sur de grands territoires. Cette évaluation requiert par conséquence des modèles facilement spatialisable et applicable à l'échelle parcellaire tel SAFYE-CO₂. Les analyses multicritères fines échelles sur de grands territoires, offertes par ces outils, peuvent donc permettre de réduire les impacts environnementaux de l'agriculture, tout en tentant de quantifier les effets (multicritères) de certains changements de pratiques. Une de leur principale limite est qu'étant basés sur de l'observation satellitale, ils ne permettent pas de réaliser des analyses pronostiques.
## 2.2. Effets biophysiques

### 2.2.1. Le bilan énergétique terrestre

« Rien ne se perd, rien ne se crée, tout se transforme ». Cette maxime attribuée à Antoine Lavoisier concerne la conservation de la matière mais elle peut tout autant s'appliquer à l'énergie. Toute celle disponible à la surface terrestre provient du soleil. La Figure 6 représente sa distribution. En moyenne la Terre reçoit $342 \text{ W.m}^{-2}$ en haut de l'atmosphère. Ce rayonnement, avant d'atteindre la surface, doit passer par l'atmosphère. Une partie de ce rayonnement est directement renvoyée vers l'espaces par les nuages, l'air et les aérosols (Fig. 6) tandis qu'une autre va interagir avec l'atmosphère via les processus d'**absorption** et de **diffusion** et va donc perdre en énergie. La diffusion, peut être de Rayleigh (couleur bleu du ciel), de Mie (impliquant essentiellement les aérosols) ou non sélective (interaction avec des grosses particules). L'absorption concerne les gaz à effet de serre, c'est-à-dire des gaz qui vont se réchauffer sous l'effet d'un rayonnement avec une longueur d'onde préférentielle. Au final, seule une partie du rayonnement dit **TOA** (pour ‘top-of-atmosphere’) (Fig. 6-A) va atteindre le sol. L'énergie qu'il transporte arrive en majorité sous forme de longueur d'onde visible (0.4 à 0.75 µm) ou proche infrarouge (0.75 à 4 µm).

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>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.</figcaption></figure>

Une partie de ce rayonnement va directement être réfléchie. La fraction d'énergie lumineuse renvoyée par une surface est définie comme l'**albédo** ($\alpha$). Celui de la Terre est en moyenne de 0.29 (Stephens et al., 2015). Il varie évidemment au sein du système (l'albédo de la surface est d'environ 0.18 (Kiehl and Trenberth, 1997)) et peut varier de 0.9 pour la neige fraîche à 0.05 pour des sols très sombres) mais en moyenne la Terre renvoie directement 29% du rayonnement qu'elle reçoit du soleil. Les 71% restants sont absorbés par le système, redistribués ou réémis par la Terre. En effet, la Terre réémet une partie de l'énergie atteignant la surface sous forme de grandes longueurs d'onde
(rayonnement infrarouge, Fig. 6-J). Cette énergie peut aussi être utilisée pour produire des flux de **chaleur sensible** (Fig. 6-H) qui correspondent à un échange de chaleur à la frontière surface/atmosphère ou des flux de **chaleur latente** (Fig. 6-G) qui correspondent à l'évaporation ou à la transpiration (par les plantes) de l'eau ; la somme de ces deux termes correspond à l'évapotranspiration. Enfin, la Terre reçoit aussi du rayonnement infrarouge de l'atmosphère (Fig. 6-D) qui émet de l'énergie comme tout corps ayant une température supérieure à 0 K.

A partir des notations de la Figure 6, on peut écrire le **bilan radiatif** terrestre ainsi :

$$A * (1 - \alpha) + D = H + G + J \qquad (8)$$

Soit,

$$R_{TOA} * (1 - \alpha) + LW_{in} = H + LE + LW_{out} \qquad (9)$$

Où $R_{TOA}$ est le rayonnement solaire incident, $LW_{in}$ est le rayonnement grandes longueurs d'onde émis par l'atmosphère, H et LE sont respectivement les flux de chaleur sensible et latente et $LW_{out}$ est le rayonnement grandes longueurs d'onde émis par la Terre.

Dans ces travaux de thèse nous nous sommes intéressés à l'impact climatique induit par les variations d'albédo associées à des changements de pratiques sur les surfaces en grandes cultures. En effet, il a été montré par Luyssaert et al., (2014) que les changements de pratiques avaient des effets biogéophysiques d'intensité équivalente à ceux induits par les changements d'occupation du sol. Enfin, Ferlicoq et Ceschia, (2015) ont montré que la gestion de l'albédo des surfaces cultivées offrait un potentiel significatif d'atténuation du changement climatique.

### 2.2.2. Forçage radiatif induit par des changements d'albédo

Un changement d'albédo va induire une perturbation du bilan énergétique terrestre. En théorie, une telle perturbation, induira une modification de tous les autres termes du bilan énergétique, de manière à retrouver un équilibre. Les interactions complexes entre les différentes composantes du système ainsi que les nombreuses rétroactions (positives ou négatives) induites, rendent difficiles l'estimation de l'évolution du système. Donc en pratique, il est d'usage de quantifier l'effet d'un changement (d'albédo dans notre cas) grâce au calcul du forçage radiatif qu'il induit en haut de l'atmosphère (RF$_{TOA}$) exprimé en W.m$^{-2}$. Autrement dit, on quantifie l'effet du changement d'albédo avant toute mise en place d'un nouvel équilibre par le système. Les changements qui s'opèrent au sein d'un système aussi complexe que celui de la Terre, afin de rétablir un nouvel état d'équilibre, se déroulent sur une échelle de temps allant de la décennie au siècle (notamment à cause de l'inertie thermique de l'océan).

Le forçage radiatif TOA induit par un changement d'albédo $\Delta\alpha$ pourra s'exprimer ainsi :

$$RF\alpha_{TOA}(W.m^{-2}) = -\Delta\alpha * SW_{in} * T_{a} \qquad (10)$$

Où RFα$_{TOA}$ est le forçage radiatif TOA induit par la modification d'albédo $\Delta\alpha$ (il est négatif et donc refroidissant si $\Delta\alpha$ est positif et inversement), SW$_{in}$ le rayonnement incident courtes longueurs
d'ondes (entre 0.2 et 4 µm) arrivant à la surface et $T_a$ la transmittance atmosphérique qui représente la capacité de l'atmosphère à transmettre l'énergie électromagnétique.

Ce forçage radiatif est généralement exprimé en fonction de la surface concernée par le changement d'albédo. Si l'on s'intéresse à un $RF_{\alpha_{TOA}}$ lié à un changement d'albédo des parcelles agricoles, la perturbation concernera le bilan d'énergie de ces parcelles. Si on souhaite avoir une évaluation globale de l'impact d'un changement d'albédo (local), il est nécessaire de réaliser des exercices de modélisation couplée surface-atmosphère. Aussi, pour comparer ces effets albédo induits par des changement d'états de surfaces ou de pratiques agricoles avec les effets biogéochimiques que ces derniers induisent, il est possible de convertir ce $RF_{\alpha_{TOA}}$ en équivalent $CO_2$.

### 2.2.3. Conversion en équivalent $CO_2$

L'équivalent $CO_2$ est une métrique initialement utilisée pour comparer l'effet des émissions des différents GES sur la base de leur pouvoir de réchauffement planétaire (GWP pour 'global warming potential', e.g. à horizon 100 ans, $GWP_{CO_2} = 1$, $GWP_{CH_4} = 28$, $GWP_{N_2O} = 265^7$). L'équivalent $CO_2$ exprime la quantité de $CO_2$ qui entraînerait le même RF, intégré sur un horizon de temps donné, qu'une quantité donnée de GES ou d'un mélange de GES émis.

La plupart des gaz à effet de serre sont mélangés de la même manière dans l'atmosphère, donc une fois leur GWP pris en compte on peut aisément les comparer entre eux. Quand il s'agit de convertir un RF d'origine biogéophysique, local, en équivalent $CO_2$, qui est un forçage global, cela est plus délicat.

L'effet global d'une variation d'albédo et plus précisément la nouvelle température d'équilibre moyenne atteinte par le système terre suite à un RF pourrait dépendre, en plus de sa magnitude, de sa nature ainsi que de son altitude et de sa latitude. Certaines études (Goedkoop, 2014; Joshi et al., 2003; Rebitzer et al., 2004) avancent que l'effet global d'un RF dépendrait de sa distribution spatiale. Par exemple, un RF à haute latitude serait deux fois plus efficient qu'un RF à basse latitude (de F. Forster et al., 2000; Hansen et al., 1997a) à cause des rétroactions positives sur la neige et la glace, ainsi que de la meilleure stabilité de la température à haute altitude. Le taux d'humidité de l'atmosphère, qui n'est pas constant en fonction de l'altitude, peut également expliquer des impacts différents en fonction de l'endroit où a lieu le forçage.

Il existe plusieurs méthodes pour convertir un RF en équivalent $CO_2$ (Bright and O'Halloran, 2019) mais les deux les plus couramment employées sont: la méthode **AF** (pour 'airborne fraction') constant et la méthode **GWP**. La première méthode est la plus simple et comme son nom l'indique, elle est basée sur un AF constant. L'AF est la quantité de carbone émise par l'homme, qui reste dans l'atmosphère après une période de temps donnée (généralement, 20, 50 ou 100 ans). En s'appuyant sur les travaux de Betts, (2000), Bird et al., (2008) proposent l'équation 11 pour définir l'émission de $CO_2$-eq (en gramme) équivalent à un changement d'albédo.

$$RF_{CO_2-eq} = \frac{A \cdot RF_{TOA} \cdot \ln2pCO_{2,ref} \cdot M_{CO_2} \cdot m_{air}}{A_{EARTH} \cdot \Delta F_{2x} \cdot M_{air} \cdot AF} \quad (11)$$

Où A est la surface affectée par le changement d'albédo (en m²), $RT_{TOA}$ est le forçage radiatif induit par le changement d'albédo (en W.m⁻²), $pCO_{2,ref}$ est la pression partielle de $CO_2$ de référence (383 ppmv), $M_{CO_2}$ est la masse moléculaire du $CO_2$ (44.01 g.mol⁻¹), $m_{air}$ est la masse de l'atmosphère

<footnote n="7">⁷ D'après le cinquième rapport d'évaluation du GIEC</footnote>
(5.148×10¹⁵ Mg), A<sub>EARTH</sub> est la surface de la Terre (5.1×10¹⁴ m²), ΔF<sub>2x</sub> est le forçage radiatif induit par un doublement des concentrations atmosphériques de CO₂ (+3.7W.m⁻²). M<sub>air</sub> est la masse moléculaire de l'air sec (28.95 g.mol⁻¹) et AF est la quantité de carbone émise par l'homme, qui reste dans l'atmosphère après une période de temps donnée (soit 100 ans dans le cadre de cette thèse).

Cette formule permet donc d'estimer les émissions de CO₂ équivalentes à un RF induit par un changement d'albédo. Ce dernier s'exprime sur une période de temps donnée qui est définie par le AF. En effet, ce paramètre varie en fonction de l'horizon de temps (<b>TH</b> pour ‘time horizon’) déterminé. Il correspond à l'intégrale du cycle de carbone de Bern (Friedlingstein et al., 2006) sur une période de temps donnée (e.g. AF<sub>TH=10ans</sub> = 0.66, AF<sub>TH=100ans</sub> = 0.48, etc.). L'équation 12 peut être simplifiée ainsi :

$$RF_{CO_2-eq} = \frac{A \cdot RF_{TOA}}{rf_{CO_2} \cdot AF} \quad (12)$$

Où CO₂-eq est exprimé en kgCO₂-eq, rfCO₂ est une constante égale à 0.908 W.kg.CO₂⁻¹. Si on cherche à obtenir RF<sub>CO₂-eq</sub> à une échelle annuelle, il suffit de diviser l'équation 12 par le TH considéré (10, 100, etc.). Cette méthode, simple d'utilisation ne prend cependant pas en compte les variations des taux d'émissions anthropiques de CO₂. Pour prendre en compte la durée de vie et le comportement du CO₂ dans l'atmosphère, on préfèrera la méthode « GWP ». C'est celle utilisée par l'IPCC (IPCC, 2014) et elle est définie comme:

$$GWP = \frac{\int_{t=0}^{TH} RF_{TOA}(t)}{k_{CO_2} \int_{t=0}^{TH} y_{CO_2}(t)} \quad (13)$$

Où GWP est le pouvoir de réchauffement planétaire (kgCO₂-eq.m⁻²), k<sub>CO₂</sub> est l'efficience radiative du CO₂ dans l'atmosphère (W.m⁻².kg⁻¹) à une concentration constante (389 ppm (Joos et al., 2013)) et y<sub>CO₂</sub>(t) est la fonction de réponse impulsionnelle (<b>IRF</b> pour ‘<i>impulse-response function</i>’) du CO₂.

### 2.2.4. Modéliser l'impact d'un changement d'albédo

L'albédo est un paramètre central du bilan énergétique terrestre. Pourtant, l'effet de l'homme sur l'albédo planétaire de surface était considéré comme faible encore récemment, voire omis. Otterman, (1977) indique cependant que l'augmentation de l'albédo planétaire depuis 6000 ans est de l'ordre de 0.013, soit près de 10%. Gouvernant la quantité d'énergie solaire restant dans le système Terre, il a le pouvoir de réchauffer ou refroidir directement le climat. Les changements d'occupation et d'usages des sols (notamment les changements de pratiques agricoles), qui se sont accélérés et accentués depuis le début de l'ère industrielle entraînent des modifications d'albédo de surfaces. Ces changements, qui concernent de grandes zones, entraînent des forçages radiatifs qu'il est nécessaire d'estimer afin de comprendre et d'anticiper l'évolution du climat et d'identifier des leviers d'atténuation. Concernant les agrosystèmes, les changements de pratiques entraînent également des modifications d'albédo de surface. Au niveau local ces modifications de pratiques et d'albédo vont également avoir un impact sur la répartition des flux d'énergie en surface (e.g. rapport H/LE<fnref n="8" />) et donc sur le climat environnant (modifications temporaires de l'hygrométrie, et de la température de surface (Davin et al., 2014; Luyssaert et al., 2014)). À une plus grande échelle et parce que ces changements

<footnote n="8">⁸ Rapport de Bowen</footnote>
peuvent concerner de grandes surfaces, c'est tout le système qui va être modifié pour s'adapter à ces changements (Otterman, 1977). Cela se traduit in fine par un **changement de température global**. Les sections suivantes se penchent sur les études qui se sont intéressées à simuler l'impact d'un changement d'albédo, au niveau global, puis seulement sur les agrosystèmes.

### 2.2.4.1. Effets climatiques des changements globaux d'albédo

Depuis le début de l'anthropocène l'homme a modifié le paysage. Ces modifications, se sont accélérées depuis le début de l'ère industrielle. Le principal changement d'**occupation des sols** concerne la conversion des forêts en surfaces agricoles. Ce changement induit généralement une augmentation d'albédo de surface, et donc un $RF_{α_{TOA}}$ négatif (refroidissant). Cette augmentation d'albédo est d'autant plus grande que la surface est enneigée pendant une partie de l'année. En effet, la neige (caractérisée par un albédo élevé) n'est que rarement couvrante sur une forêt tandis qu'elle l'est aisément sur des sols agricoles (ou des toundras, voir Betts, 2000).

Plusieurs auteurs ont tenté d'estimer le $RF_{α_{TOA}}$ lié aux changements d'occupation des sols. Betts et al., (2007) ont quantifié le $RF_{α_{TOA}}$ lié aux changements d'occupation des sols afin de pouvoir les comparer aux $RF_{TOA}$ induit par les émissions de GES et les aérosols. Ils ont montré qu'à l'échelle globale, le processus biogéophysique prévalant sur l'évolution de la température de surface est une augmentation d'albédo liée à la déforestation. L'estimation du $RF_{α_{TOA}}$ depuis l'époque préindustrielle (i.e. 1750) est de -0.24 W.m⁻². Hansen et al., (1997a) proposent une estimation plus haute de ce $RF_{α_{TOA}}$ à -0.4 W.m⁻², tandis que Govindasamy et al., (2001) le considèrent plus faible : -0.08 W.m⁻². Davin et al., (2007) ont proposé une estimation dans la même gamme de valeur, avec un $RF_{α_{TOA}}$ évalué à -0.22 W.m⁻² sur la période la période 1860-1992. Enfin dans leur dernier rapport, l'IPCC estime un $RF_{α_{TOA}}$ induit par le changement d'albédo entre l'état de végétation entièrement naturelle (avant l'influence de l'homme) et l'année 1992 à -0.2 W.m⁻².

Dans leur étude Hansen et al., (1997a) ont montré l'importance de la prise en compte de la **localisation** du $RF_{α_{TOA}}$ pour pouvoir le comparer à d'autres forçages (i.e. induits par des GES). En effet, ils précisent que tous les forçages ne sont pas équivalents et qu'un forçage induit par un changement d'albédo aux latitudes moyennes devrait être deux fois moins efficace qu'un forçage induit par des émissions de GES aux mêmes latitudes.

D'autres études se sont penchées sur des cas plus précis. Par exemple, Akbari et al., (2009) ont réalisé une étude dans laquelle ils ont estimé l'impact climatique de la modification de l'albédo des villes. Ils ont estimé, à l'échelle globale, que si les toits des bâtiments ainsi que les surfaces pavées étaient peints en blanc cela entrainerait un $RF_{α_{TOA}}$ refroidissant équivalent à 44 [30-100] GtCO₂-eq. On peut aussi citer l'étude de Zhai et al., (2014) qui s'est intéressée au $RF_{α_{TOA}}$ induit par le changement d'occupation des sols en Chine entre 1990 et 2010. Ils ont montré que sur cette période il y a eu, entre autres, une diminution importante des surfaces en prairie et en forêt (respectivement -5.32 et -0.85 10⁴ km²) et une forte augmentation des surfaces urbanisées et agricoles (respectivement +5.52 et +1.82 10⁴ km²). D'après les auteurs, ces changements d'occupation des sols ont entraîné une diminution d'albédo de 0.00042 en moyenne sur la période 1990-2010 et à l'échelle de la Chine. Ce changement d'albédo se traduirait par un $RF_{α_{TOA}}$ de 0.062 W.m⁻².

Toutes ces études permettent d'avoir des estimations précises du forçage induit par les changements d'occupation des sols et ainsi de mieux comprendre et représenter le système Terre. Dans le cadre de cette thèse, nous nous sommes intéressés non pas à des changements d'albédo globaux mais localisés sur grandes cultures.
### 2.2.4.2. Effets climatiques des changements d'albédo des surfaces agricoles

Les études qui s'intéressent aux changements d'albédo sur parcelles agricoles indiquent que ces variations sont soit dues à un changement de pratique, soit provoquées intentionnellement. Ce dernier cas de figure concerne la « **biogéoingénierie** », une famille de technique de **géoingénierie**. La géoingénierie est un « terme qui se rapporte à un vaste ensemble de méthodes et de techniques visant à modifier délibérément le système climatique pour lutter contre les effets du changement climatique<fnref n="9" /> ». La biogéoingénierie consiste par exemple à augmenter l'albédo des cultures en choisissant des espèces au fort pouvoir réfléchissant. Ridgwell et al., (2009) proposent par exemple une méthode de biogéoingénierie en partant du principe que les grandes cultures ont une influence forte sur le bilan énergétique terrestre compte tenu de leur pouvoir réfléchissant souvent supérieur au sol nu et à la végétation naturelle. Les auteurs estiment qu'en choisissant judicieusement les variétés cultivées (morphologie, réflectance des feuilles) de façon à augmenter l'albédo des cultures de 20%, une diminution de la température de surface de 1°C pourrait être observée en périodes estivales dans toute la zone allant de l'Amérique du nord à l'Eurasie. Ils ont également simulé plusieurs scénarii ; augmentation d'albédo de 0.02, 0.04 et 0.08 sur plante C3 et C4. Pour le scénario d'augmentation de 0.04, ils ont estimé une diminution globale de la température de surface de 0.11 ± 0.091°C.

Davin et al., (2014) se sont intéressés au forçage lié au changement d'albédo induit par un arrêt du labour (et un maintien des pailles en surface) ainsi qu'à l'effet du paillage sur les flux de chaleurs latente et sensible. Ils ont montré qu'en comparaison à une pratique conventionnelle (labour), le non labour augmente l'albédo des parcelles d'approximativement 0.1 (les pailles étant plus réfléchissantes que le sol en général). D'après leur étude, cette augmentation pourrait même être supérieure compte tenu de l'albédo de référence élevé du sol nu après labour (~ 0.2) qu'ils ont considéré. En effet, l'albédo de sol nu peut aisément être inférieur à 0.1, étant également impacté par le contenu en matière organique et en eau du sol qui tend à le diminuer. Les auteurs ont estimé que le passage au non labour sur toute l'Europe pourrait entraîner un effet refroidissant local allant jusqu'à 2°C les jours estivaux les plus chauds. Ils ont également montré que ce changement de pratique pourrait augmenter le contenu en eau du sol (horizon 0 - 60 cm) de 20%, mais aussi diminuer les flux de chaleur latente (i.e. effet mulch) entraînant un réchauffement pouvant contrebalancer en grande partie l'effet refroidissant lié au changement d'albédo. Par ailleurs les auteurs arguent que l'augmentation d'albédo liée au passage au non labour est substantiellement plus grand que celui pouvant être atteint pas la biogéoingénierie des feuilles des cultures (comme le proposent Ridgwell et al., (2009)). En effet, en considérant un scénario réaliste, Singarayer et Davies-Barnard, (2012) considèrent que le potentiel d'augmentation de l'albédo des surfaces agricoles par le choix des espèces se situerait entre 0.04 à 0.1. Quoi qu'il en soit, il y a un intérêt croissant pour les méthodes de gestion de l'albédo des parcelles agricoles, qui apparaît de plus en plus comme la méthode SRM (pour 'solar radiation management') la plus efficace et la plus réaliste pour lutter contre le réchauffement climatique (Bright, 2015; Davin et al., 2014; Genesio et al., 2020; Hirsch et al., 2017; Ridgwell et al., 2009).

Il existe donc dans la littérature scientifique nombre d'articles s'intéressant aux effets biogéochimiques ou biogéophysiques d'un changement de pratiques. Mais il existe encore peu d'études considérant conjointement les effets biogéochimiques ET les effets biogéophysiques.

## 2.3. Effets couplés

<footnote n="9">⁹ Définition IPCC</footnote>
Historiquement les études portants sur l'analyse des agrosystèmes sont surtout des travaux en lien avec le bilan de C (Hollinger et al., 2005; Nishimura et al., 2008; Smith, 2004; Smith et al., 2010; Wang et al., 2015). Plus récemment, des études se sont penchées sur les effets biogéophysiques et notamment albédo (Akbari et al., 2009; Davin et al., 2014; Luyssaert et al., 2014), parfois en lien avec des effets biogéochimiques mais appliquées dans un premier temps sur des forêts (Betts et al., 2007; O'Halloran et al., 2012; Rotenberg et Yakir, 2010). Ce n'est que récemment que les premières études appliquées aux cultures ont émergées, incluant les travaux de thèse de Morgan Ferlicoq (2015) ainsi que d'autres travaux très récents (Ceschia et al., 2017; Kaye and Quemada, 2017a; Lugato et al., 2020a).

Les processus biogéophysiques et biogéochimiques vont être impactés suite à des changements d'états de surface. Ces changements sont induits soit par des changements d'occupation du sol (LCC pour 'land cover changes') soit par des changements de pratiques de gestion (LMC pour 'land management changes'). Concernant les LCC (i.e. déforestation pour l'agriculture), les changements biogéophysiques et biogéochimiques sur le climat de surface ont été assez largement étudiés depuis de nombreuses années (Beringer et al., 2005; Bonan, 2008; da Rocha et al., 2009; Mahmood et al., 2014; Pielke, 1998; Pielke et al., 2011). En revanche, hormis l'effet de l'irrigation (Bonfils and Lobell, 2007; Boucher et al., 2004), l'impact climatique des LMC reste assez mal documenté. Or Luyssaert et al., (2014) indiquent que 42 à 58% des terres sont gérées par l'homme et que l'effet sur les températures de surface résultant de LCC ou de LMC sont de mêmes amplitudes. Aussi, l'accroissement démographique va probablement induire de nouveaux LCC et LMC sur des zones encore peu ou pas concernées par des changements pour pouvoir répondre aux besoins alimentaires mondiaux. Des études sont donc nécessaires pour avoir une connaissance précise de l'impact climatique des changements de pratiques qui vont s'accentuer dans les années et décennies à venir. Les études traitant de ces thématiques sont encore peu nombreuses. Dans ce contexte, les références suivantes offrent des axes de réflexion intéressants.

Doughty et al., (2011) ont montré qu'une augmentation d'albédo des zones agricoles entraînerait un refroidissement plus important dans les régions aux hautes latitudes (>30%). La diminution d'énergie absorbée par les plantes et ensuite réémise sous forme de flux de chaleur latente et sensible ne se fait pas de la même manière en fonction de la latitude. Aux hautes latitudes, une diminution de l'énergie absorbée se traduirait plutôt par une diminution des flux de chaleur sensible. Aux basses latitudes ce serait les flux de chaleur latente qui diminueraient, entraînant une diminution de la nébulosité permettant à plus de rayonnement solaire d'atteindre le sol, ce qui induirait au final une augmentation de l'énergie absorbée par la surface. Cela montre un fois de plus l'importance des analyses couplées surface atmosphère, afin de prendre en compte les phénomènes de rétroaction.

Cherubini et al. (2012) ont réalisé une étude concernant l'impact climatique de biomasses à vocation énergétique (bois, eucalyptus, saule) sur les concentrations atmosphériques en CO2 ainsi que sur le bilan radiatif, impacté par les changements d'albédo. Les auteurs indiquent que les processus biogéochimiques induisent un effet global (lié au mélange des GES dans l'atmosphère) tandis que les effets biogéophysiques, notamment les effets albédos ont un effet plus local. Ils insistent donc sur l'importance en situation d'analyse couplée, de considérer des échelles spatiales et temporelles en lien avec l'horizon de temps.

Enfin, quelques travaux existent sur les effets biogéophysiques et biogéochimiques liés à l'introduction de CI. Les premières études sur le sujet ont été réalisées via des analyses de données in situ à l'échelle parcellaire dans le cadre de la thèse de Morgan Ferlicoq (2016). Ces travaux ont démontré le potentiel de la gestion d'albédo des cultures comme levier de limitation de l'impact de
l'agriculture sur le climat. Plus récemment, Ceschia et al., (2017) ont montré que les effets biogéochimiques et biogéophysiques induits par l'introduction de CI rentraient en synergie et qu'il fallait donc systématiquement prendre en compte ces deux aspects, afin de quantifier précisément le potentiel que peuvent représenter les CI (ou d'autres pratiques) dans l'atténuation du réchauffement global.

Kaye and Quemada, (2017) ont aussi réalisé une analyse, à l'échelle parcellaire, des effets albédo et biogéochimiques (bilans C et GES) des CI. Ils estiment le forçage induit par le changement d'albédo égal à 12 - 46 gCO₂.m⁻².yr⁻¹ et par les flux de GES à ~100 - 150 gCO₂.m⁻².yr⁻¹. Ils pointent notamment l'importance de la prise en compte de la neige qui peut venir contrebalancer l'effet albédo refroidissant des CI. En effet, la présence d'un couvert végétal au-dessus d'un manteau neigeux, va faire diminuer l'albédo puisque celui de la neige est élevé (~0.65). Plus récemment, Lugato et al., (2020) ont réalisé une étude à l'échelle Européenne dans laquelle ils ont estimé le RFα induit par les CI, ainsi que leur effets sur le stockage de C dans les sols et les émissions de N₂O. Ils confirment notamment les conclusions de Kaye and Quemada, (2017) en montrant que la prise en compte de la neige (par rapport à une approche 'snow-free') ferait perdre 77% de l'effet albédo. Néanmoins la prise en compte de la neige dans leur approche tend à surestimer son impact sur l'albédo de surface.

✓ Ce qu'il faut retenir

♠ Les processus biogéochimiques concernent les échanges de composés chimiques tandis que les processus biogéophysiques sont relatifs aux échanges d'énergie.

♠ Toute modification d'un état de surface va avoir des répercussions sur les processus biogéochimiques et biogéophysiques.

♠ Il est primordial de prendre en compte ces deux aspects pour avoir une estimation complète de l'impact climatique lié à une modification de surface.

♠ Peu d'études se sont intéressées aux effets couplés biogéochimiques et biogéophysiques d'un changement de pratique sur les parcelles agricoles.
## 3.Zone d'intérêt

Ces travaux de thèse s'appuient sur deux approches de modélisation, appliquées à des échelles spatiales et temporelles différentes. Les chapitres I et II de la thèse, qui s'intéressent aux effets biogéochimiques, représentent la plus grande partie du travail. L'approche de modélisation est limitée au Sud-Ouest de la France et couvre 12 ans. Les chapitres III et V, qui traitent des effets biogéophysiques concerne une zone bien plus grande puisqu'elle est appliquée à l'échelle Européenne et s'intéresse à une période temporelle pouvant aller jusqu'à 100 ans. Enfin le chapitre IV s'intéresse aux approches couplées et son application est également limitée au Sud-Ouest de la France.

### 3.1. Zone d'étude 1 : Observatoire Spatial Régional

Le travail de modélisation agronomique (biomasse, rendement) et biogéochimique (flux d'eau et de CO2, bilans eau et C) a été réalisé sur la zone de l'**Observatoire Spatial Régional** – Sud-Ouest (OSR-SO). L'OSR-SO, créé en 2002 et piloté par le CESBIO (https://osr.cesbio.cnrs.fr/), a pour objectif d'étudier et de modéliser le fonctionnement des surfaces continentales sous pressions climatique et anthropique. Cette zone d'étude jouit d'un grand nombre d'observations satellites et in situ. Elle est historiquement centrée sur une emprise SPOT (Fig. 7) qui s'étend sur environ 2500 km² et 3 départements (Haute-Garonne, Gers et Ariège). Le climat est tempéré et modulé par des influences atlantiques et méditerranéennes. Les printemps sont pluvieux tandis que les étés sont plutôt secs. La température peut aisément dépasser les 35°C pendant les mois de Juillet et d'Août.

La morphologie de la zone d'étude a été formée par la Garonne. Traversant l'OSR du sud au nord, la Garonne a répandu ses sédiments sur sa partie ouest formant ainsi de vastes terrasses composées de sols hétérogènes de type boulbènes et terrefort. Ces sols sont peu perméables et composés de couches de limons d'épaisseur variable sur des sols argileux caillouteux. Plusieurs affluents de la Garonne ont aussi dessiné le paysage (la Save, la Neste, le Gers, etc.) formant ainsi des côteaux. Plus à l'ouest, le paysage est caractérisé par les coteaux de Gascogne faits de dépôts molassiques datant de l'ère tertiaire.

L'agriculture de la zone OSR-SO est essentiellement orientée sur les grandes cultures, avec très peu de fermes d'élevage. Les rotations de cultures les plus fréquemment observées sont la rotation blé / tournesol sur les zones de côteaux, et les rotations blé / maïs / tournesol sur les terrasses. Concernant les CI, elles ne sont mises en place dans la zone d'étude que depuis peu de temps (2015), mais cette pratique s'est intensifiée ces dernières années (surtout à partir de 2017).

Au sein de cette zone se trouvent deux sites instrumentés : **Lamasquère** et **Auradé**. Ces deux sites appartiennent au réseau d'observation ICOS<fnref n="10" />.

#### 3.1.1. Sites instrumentés

Les sites d'Auradé et de Lamasquère ne sont séparés que de 12 km (Fig. 7) ce qui leur confère des caractéristiques climatiques similaires. En revanche ces sites se distinguent par leur gestion ainsi que leurs conditions pédologiques. Ces caractéristiques ainsi que les conditions climatiques des deux sites sont résumées dans le Tableau 2. La parcelle d'Auradé dépend d'une ferme céréalière où sont cultivés le blé, le colza et le tournesol. Seul le grain est exporté de la parcelle à la récolte, et le sol

<footnote n="10">¹⁰ https://www.icos-cp.eu/</footnote>
reçoit seulement de l'engrais minéral. La parcelle de Lamasquère appartient à une ferme de production laitière, et est caractérisée par une rotation blé / maïs ensilage. C'est la ferme expérimentale de l'Ecole d'Ingénieur de Purpan. Voir Béziat et al., (2009) pour plus d'information. Durant les périodes d'intercultures, à Lamasquère comme à Auradé, différents types de végétation ont été observés (CI, repousses de la culture précédente, adventices ; voir Tableau 2).

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>**Figure 7 :** Localisation des sites instrumentés d'Auradé et Lamasquère en France. Le carré vert représente l'emprise du satellite SPOT (2001-2012).</figcaption></figure>

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>**Figure 8 :** Dispositifs instrumentaux de Lamasquère et d'Auradé.</figcaption></figure>

Au sein de ces deux parcelles, sont acquis, de manière continue depuis 2005, des mesures météorologiques (e.g. température, rayonnement, etc.) et micro-météorologiques (Fig. 8). Elles sont effectuées au centre de chaque parcelle sur des mâts situés à l'intérieur ou à proximité d'un enclos qui abrite les différents dispositifs de mesures. Les flux d'énergie, d'eau et de CO₂ sont mesurés par la méthode des fluctuations turbulentes (ou 'eddy-covariance' en anglais). Ce dispositif comporte un anémomètre sonique 3D (CSAT3, Campbell scientific inc, logan, UT, USA) ainsi qu'un analyseur de gaz LICOR-7500. Ces deux instruments permettent de mesurer les fluctuations turbulentes de CO₂ et d'H₂O à 20Hz, et de calculer les flux de ces deux gaz à un pas de temps semi-horaire (Aubinet et al.,
1999a; Baldocchi, 2003a; Béziat et al., 2009a; Moncrieff et al., 1997a). Le logiciel EdiRe (Robert Clement, © 1999, University of Edinburgh, UK) a été utilisé pour traiter ces flux. Le post processing (vérification de la qualité des données, analyse de footprint, filtrage, gapfilling, partition des flux de CO₂ en GPP et Reco, partition des flux d'évapotranspiration en évaporation, E, et en transpiration, TR) est réalisé via la chaine de traitement ECPP développée dans le cadre de la thèse de Pierre Béziat (2009).

<table><caption>Tableau 2 : Principales caractéristiques des sites instrumentés d'Auradé et de Lamasquère.</caption><thead><tr><th></th><th></th><th>Auradé (32)</th><th>Lamasquère (31)</th></tr></thead><tbody><tr><td></td><td>Coordonnées</td><td>43°32'59"N<br>01°06'22"E</td><td>43°29'47"N<br>01°14'16"E</td></tr><tr><td rowspan="3">Caractéristiques</td><td>Surface [ha]</td><td>22.2</td><td>24.3</td></tr><tr><td>Altitude [m]</td><td>245</td><td>180</td></tr><tr><td>Pente [%]</td><td>2</td><td>0</td></tr><tr><td rowspan="2">Moyennes climatiques annuelles (2005-2016)</td><td>Température [°C]</td><td>13.1</td><td>13.4</td></tr><tr><td>Précipitation [mm]</td><td>618.6</td><td>665.8</td></tr><tr><td rowspan="3">Sol</td><td>Type</td><td>Luvisol (coteaux)</td><td>Luvisol sur alluvions (plaine)</td></tr><tr><td>Texture</td><td>Argile limoneux</td><td>Argile</td></tr><tr><td>%sable / %limon / %argile</td><td>20.6 / 47.1 / 32.3</td><td>12.0 / 33.7 / 53.4</td></tr><tr><td rowspan="5">Gestion</td><td>Filière</td><td>Ferme céréalière</td><td>Production laitière</td></tr><tr><td>Fertilisation</td><td>Minérale</td><td>Minérale et organique</td></tr><tr><td>Irrigation</td><td>Non</td><td>Oui (maïs)</td></tr><tr><td>Rotation</td><td>Blé - Colza - Blé - Tournesol</td><td>Blé - Maïs ensilage</td></tr><tr><td>Export</td><td>Grain</td><td>Grain et pailles</td></tr><tr><td rowspan="4">Végétation interculture</td><td>Repousses</td><td>-</td><td>2010/2011</td></tr><tr><td>Adventices</td><td>-</td><td>2008/2009</td></tr><tr><td>Culture intermédiaire</td><td>-</td><td>2012-2013</td></tr><tr><td>Mélange</td><td>2006/2007</td><td>-</td></tr></tbody></table>

En plus des mesures météorologiques et de flux, un grand nombre de mesures permettant de caractériser les propriétés de sol (texture, teneur en N et matière organique etc.), les dynamiques d'humidité du sol, de végétation (indice foliaire, surface verte totale, répartition de la biomasse aérienne, rendement, stades phénologiques, etc.) sont réalisées en routine, et les itinéraires techniques sont relevés chaque année. Toutes les mesures utilisées dans ces travaux de thèse sont détaillées dans la section 4.

### 3.1.2. Campagnes spatialisées

Ces travaux se sont également appuyés sur un grand nombre de jeux de données acquis lors de campagnes de mesures (voir 4.3). Ces campagnes consistent généralement à réaliser des prélèvements de végétations ou de sol pour caractériser finement les phénomènes étudiées (développement de la végétation, propriété de sol, etc.). Ces données, localisées la plupart du temps sur une ou plusieurs parcelles et collectées lors d'une année culturale, sont primordiales pour valider les approches développées avec précision.
## 3.2. Zone d'étude 2 : Europe

Le travail de modélisation biogéophysique (effet albédo) a été réalisé à l'aide du modèle RFCC (pour 'Radiative Forcing of Cover Crops') à une bien plus grande échelle : celle de l'Europe. Ce choix a été motivé par le souhait d'obtenir une estimation de l'impact radiatif lié à l'introduction à large échelle des CI dans les rotations de cultures. La zone d'étude (Fig. 9) concerne donc les 28 pays membres de l'Union Européenne (le Royaume-Unis y étant toujours inclus) ainsi que la Suisse et la Norvège.

La période sur laquelle nous avons travaillé correspond à 10 ans d'observation : 2001-2010. Mais des scenarii d'introduction de 100 ans ont pu être simulés à partir de ces données. Ces travaux ont nécessité plusieurs types de données incluant : des données d'occupation du sol, des données satellitaires, des données météorologiques ainsi que des données de statistiques agricoles qui seront détaillées dans les sections suivantes.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>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.</figcaption></figure>

## 4. Données

Dans la thèse un grand nombre de données, d'origines variées ont été utilisées. Des données météorologiques classiques (e.g. température, précipitation), aux produits satellites (e.g. albédo, indice foliaire), en passant par des échantillons de sol ou des statistiques agricoles, cette section décrit les différents jeux de données utilisées pour mener à bien ces travaux de thèse.
Certains jeux de données seront présentés succinctement car ils sont présentés de manière plus détaillée dans les articles écrits au cours de cette thèse et constituant une partie du manuscrit.

# 4.1. Données des sites instrumentés

## 4.1.1. Données micro-météorologiques

Les variables mesurées (ou déduites des mesures) sur les sites d'Auradé et de Lamasquère et utilisées dans cette thèse sont :

- La température de l'air (à 2 m)

- Le rayonnement global incident

- Les précipitations

- L'humidité du sol à 5, 10, 30 et 60 ou 100 cm

- La densité de flux de photons photosynthétiquement actifs direct et diffus

- Le flux net de CO₂ et ses composantes

- Le flux net d'H₂O et ses composantes

Pour plus de détails sur le dispositif instrumental de ces deux sites, se référer à Béziat et al., (2009) et à la thèse de Morgan Ferlicoq (2016).

## 4.1.2. Mesures de végétation

Afin de caractériser la croissance et la dynamique de végétation des mesures **destructives** et **non destructives** ont été réalisées. Comme leur nom l'indique, les mesures destructives nécessitent le prélèvement de plantes au champ, tandis que les mesures non destructives se font à distance et sans prélèvement (e.g. photographies hémisphériques).

Les 3 variables qui nous intéressent ici sont le **GAI** (pour ‘green area index’), la **biomasse** et le **rendement**. Le GAI est un indice foliaire définit comme la somme des surfaces vertes de plantes (donc photosynthétiquement active) en m² par m² de surface au sol. Deux méthodes ont été utilisées pour estimer le GAI. Une méthode destructive où un échantillon de végétation est prélevé, puis passé au **planimètre** (instrument qui mesure la surface, dans notre cas le LI3100, LiCor, Lincoln, NE, USA). Une méthode non destructive basée sur l'utilisation de **photographie hémisphérique** ainsi que du logiciel CanEye (Demarez et al., 2008a) qui permettent une estimation du GAI. Le détail de ces mesures est disponible dans la thèse de Morgan Ferlicoq (2016).

# 4.2. Données météorologiques spatialisées

Deux jeux de données météorologiques spatialisées ont été utilisés dans le cadre de ces travaux de thèse. Les données SAFRAN (Météo-France) ont été utilisées pour appliquer les modèles agrométéorologiques SAFY-CO₂ et SAFYE-CO₂ sur la zone de l'OSR-SO, tandis que les données ERA-INTERIM et ERA-5 (ECMWF) ont été utilisées pour appliquer le modèle RFCC.

## 4.2.1. SAFRAN

Les données météorologiques SAFRAN (Durand et al., 1993a) ont été développées par Météo-France. Disponibles sur la France entière, elles ont une résolution temporelle de 6 h et une résolution spatiale de 8 km. Dans les exercices de simulations, les données de température de l'air (à 2 m), de rayonnement global, de précipitations ainsi que d'évapotranspiration de référence ont été utilisées
comme entrées du modèle. Pour ce faire, elles ont été moyennées à la journée et une interpolation
bilinéaire a été appliquée en prenant comme point de référence le barycentre de la parcelle à simuler.

4.2.2. ERA-INTERIM et ERA-5

Estimer un forçage radiatif requiert une connaissance de l'énergie solaire incidente et de la transmittance atmosphérique. Pour obtenir ces variables à l'échelle Européenne, les réanalyses atmosphériques de l'ECMWF<fnref n="11" /> ont été utilisées. Les travaux ont commencé avec les produits ERA-INTERIM (Dee et al., 2011) puis, une fois les produits ERA-5 (Hersbach et al., 2020) disponibles, ils ont été poursuivis avec ces données. Ces deux produits proposent les mêmes variables mais à des résolutions spatiales différentes. Ces produits ERA-5 (Hersbach et al., 2020) fournissent des données de rayonnement incident courtes longueurs d'onde (SW<sub>IN</sub> pour '*incoming short wave*') sur tout le globe, à un pas de temps horaire et à une résolution spatiale de 31 km (~80 km pour ERA-INTERIM). Pour calculer un RF au sommet de l'atmosphère, la transmittance atmosphérique (T<sub>A</sub>) est aussi nécessaire. La transmittance n'étant pas directement proposée dans les produits ERA-5 (ou ERA-INTERIM), elle a été estimée grâce au rapport de SW<sub>IN</sub> sur le rayonnement TOA (R<sub>TOA</sub>). Notons ici que certains scientifiques utilisent une transmittance constante dans l'estimation des RF (Kaye and Quemada, 2017a; Lenton and Vaughan, 2009a) ce qui a tendance à surestimer les forçages. L'utilisation d'une transmittance journalière apporte donc une meilleure précision. Enfin les données de précipitation et de neige ont aussi été utilisées pour évaluer respectivement la limitation de développement des CI par les précipitations ainsi que l'impact de la couverture neigeuse sur l'albédo de surface.

4.3. Campagnes de mesures

Un grand nombre de **campagnes terrains spatialisées** ont été réalisées par les équipes du CESBIO depuis 2006. Il m'apparait d'ailleurs important de remercier ici les personnes qui organisent et réalisent ces campagnes et sans qui ce travail n'aurait pu être réalisé. Merci donc à Franck Granouillac, Bartosz Zawilski, Jean-François Dejoux, Hervé Gibrin, Tiphaine Tallec, Aurore Brut, Valérie Demarez, Morgan Ferlicoq ainsi que les nombreux stagiaires, thésards ou autres permanents qui viennent parfois prêter main forte.

Le détail concernant les données acquises lors de ces campagnes de mesures est présenté dans les articles constituants ce manuscrit (voir sections I-4.3.2 et II-4.3.2). En revanche, les principales caractéristiques de ces campagnes sont résumées dans le Tableau 3. La Figure 10 présente l'emprise géographique et l'emplacement des mesures réalisées lors de ces campagnes.

En 2011, dans le cadre de la thèse d'Amanda Veloso (2014), une campagne de mesure a été réalisée sur la culture de blé. Elle a consisté à mesurer la biomasse finale ainsi que le rendement final sur 21 ESUs (pour '*elementary sampling unit*') correspondant à des zones de 20 × 20 m, réparties sur 16 parcelles.

En 2013, une autre campagne de mesure a consisté à mesurer la biomasse et le rendement final sur 9 parcelles et 4 fois durant la saison mais cette fois sur tournesol. Les travaux de thèse s'appuient également sur les données de rendement de tournesol acquises sur près de 200 parcelles dans le cadre du projet CasDAR Tournesol (projet n°1311 financé par le ministère de l'agriculture).

<footnote n="11">¹¹ Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme</footnote>
Pour valider le modèle agrométéorologique, les données de deux campagnes de mesures sur maïs ont aussi été utilisées. Réalisées en 2014 et 2015 dans le cadre du projet MAISEO (FUI n°14), elles ont permis de collecter des données de biomasse et de rendement sur 14 ESUs.

Enfin, pour observer et décrire l'hétérogénéité des sols de la zone, des données de texture du sol acquises dans le cadre d'un projet TOSCA (Polyphème) porté par Emmanuelle Vaudour (AgroParisTech) en 2018 ont été utilisées.

<table><caption>Tableau 3 : Récapitulatif des campagnes de mesures sur lesquels se sont appuyés ces travaux.</caption><thead><tr><th>Nature</th><th>Années</th><th>Variables mesurées</th><th>Echelle</th><th>Nombre de parcelles échantillonnées</th></tr></thead><tbody><tr><td>Blé</td><td>2011</td><td>GAI, Biomasse</td><td>ESU</td><td>16</td></tr><tr><td>Tournesol</td><td>2013</td><td>Biomasse, Rendement</td><td>ESU</td><td>9</td></tr><tr><td>Tournesol</td><td>2014 et 2015</td><td>Rendement</td><td>Parcelle</td><td>70</td></tr><tr><td>Maïs</td><td>2014</td><td>Biomasse, Rendement</td><td>ESU</td><td>6</td></tr><tr><td>Maïs</td><td>2015</td><td>Biomasse, Rendement</td><td>ESU</td><td>8</td></tr><tr><td>Sol</td><td>2018</td><td>Texture (argile, limon, sable)</td><td>Ponctuelle</td><td>63</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 10 : Localisation des mesures faites au cours des différentes campagnes.</figcaption></figure>

## 4.4. Données satellites

### 4.4.1. Partie « biogéochimique »

Cette partie des travaux s'est appuyée sur l'indice de végétation **NDVI** (pour 'normalized difference vegetation index') et sur l'estimation par satellite du **GAI**. Le NDVI est un indice de végétation par différence normalisée très couramment utilisé pour caractériser le développement de la végétation. Le NDVI est directement déduit des réflectances grâce à l'équation 14. Dans ce rapport de
bandes spectrales, NIR (pour 'near infra-red') correspond au proche infrarouge tandis que Red correspond à la bande rouge.

$$NDVI = \frac{NIR - Red}{NIR + Red} \qquad (14)$$

Le GAI est quant à lui obtenu à partir des réflectances de surface via l'outil **BV-NNET** (Baret et al., 2007a) (pour 'biophysical variables neural network') qui est basé sur l'inversion du modèle de transfert radiatif **PROSAIL** (Jacquemoud et al., 2009a) par des réseaux de neurones. En amont, les réflectances de surface sont déduites des données satellites grâce à la chaîne de traitement **KALIDEOS** (http://kalideos.cnes.fr). Cette chaîne, développée par le CNES, permet d'appliquer les corrections atmosphériques, radiométriques et géométriques aux données satellites. Les données de GAI ont servi à calibrer les modèles SAFY-CO₂ et SAFYE-CO₂ tandis que les données de NDVI ont servi à déterminer des dynamiques de végétation des évènements de repousses (pendant l'interculture).

Les caractéristiques des capteurs qui ont été utilisés dans ces travaux sont présentées dans le Tableau 4.

<table><caption>Tableau 4 : Principales caractéristiques des capteurs utilisés dans ces travaux de thèse.</caption><thead><tr><th></th><th>SPOT</th><th>Formosat-2</th><th>DEIMOS-1</th><th>LANDSAT-8</th><th>Sentinel-2A</th></tr></thead><tbody><tr><th>Résolution spatiale</th><td>20 m (SPOT2-4);<br>10 m (SPOT5)</td><td>8 m</td><td>22 m</td><td>30 m</td><td>10 m</td></tr><tr><th>Temps de revisite</th><td>Entre 1 et 3 jours</td><td>1 jour</td><td>Entre 3 et 4 jours</td><td>16 jours</td><td>5 jours</td></tr><tr><th>Footprint</th><td>60 km*60 km</td><td>24 km*24 km</td><td>Up to 625 km</td><td>(170 km*) 185 km</td><td>290 km</td></tr><tr><th>Bandes spectrales<br>(µm)</th><td>Green : [0.5-0.59];<br>Red : [0.61-0.68];<br>NIR : [0,79-0.89];<br>SWIR : [1.53-1.75]</td><td>Blue : [0.45-0.52];<br>Green : [0.52-0.6]<br>; Red : [0.63-0.69]<br>; NIR : [0.79 - 0.9]</td><td>Green : [0.52-0.6]<br>; Red : [0.63-0.69]<br>; NIR : [0.77-0.9]</td><td>Aerosol : [0.43-0.45]<br>; Blue : [0.45-0.51];<br>Green : [0.53-0.59];<br>Red : [0.64 - 0.67];<br>NIR : [0.85-0.88];<br>SWIR1 : [1.57-1.65];<br>SWIR2 : [2.11-2.29];<br>Cirrus : [1.36-1.38]</td><td>Aerosol : [0.43-0.45]<br>; Blue : [0.46-0.53];<br>Green : [0.54-0.58];<br>Red : [0.65 - 0.68];<br>VRE1 : [0.7-0.71];<br>VRE2 : [0.73-0.75];<br>VRE3 : [0.77-0.79];<br>NIR : [0.72-0.95];<br>Narrow NIR : [0.85-0.87];<br>Water vapour : [0.93-0.95];<br>SWIR cirrus [1.36-1.39];<br>SWIR1 : [1.57-1.66];<br>SWIR2 : [2.11-2.29]</td></tr><tr><th>Angle d'observation</th><td>Constant</td><td>Constant</td><td>Variable</td><td>Constant</td><td>Constant</td></tr><tr><th>Années couvertes</th><td>2006-2012 ; 2015</td><td>2006-2014</td><td>2013-2014</td><td>2013-2015</td><td>2016</td></tr></tbody></table>

### 4.4.2. Partie « biogéophysique »

Pour cette partie de la thèse, des produits albédo à grande échelle issus du satellite **MODIS** (MCD43GF) ont été utilisés. Ces produits 'snow-free' (périodes de neige filtrées) proviennent des travaux de Carrer et al., (2014). D'une résolution spatiale de 1/20° et d'une résolution temporelle de 8 jours, ils sont disponibles à une échelle globale. Ils sont le résultat d'un travail de déconvolution par filtre de Kalman des données albédo **MODIS** (MCD43GF) associées aux données d'occupation du sol **ECOCLIMAP** (Faroux et al., 2013a; Masson et al., 2003). Chaque type d'occupation du sol de la classification ECOCLIMAP se voit attribuer une part du signal satellite moyen sur 8 jours. Les classes
d'occupation du sol utilisées dans ces travaux sont les classes 07 et 08 qui correspondent respectivement aux cultures C3 et C4. Ces deux types de cultures se distinguent par leur mécanisme de photosynthèse, et sont censés représenter les cultures d'hiver et d'été dans les produits ECOCLIMAP. Un correctif a été appliqué à ces classes car les cultures de type C4 correspondent essentiellement à des cultures d'été mais les cultures de type C3 peuvent correspondre à des cultures d'hiver (blé, orge, etc.) comme à des cultures d'été (tournesol, pomme de terre, etc.). Ce correctif a donc permis d'obtenir deux nouvelles classes : les cultures d'hiver et les cultures d'été, qui se distinguent par leur période d'implantation. Voir section III.2.3.1 pour plus de détails.

**5. Objectifs de recherche et questionnements scientifiques**

Ces travaux de thèse s'inscrivent dans un objectif long terme qui vise à développer des outils permettant : de quantifier l'impact climatique des surfaces agricoles en l'état, ainsi que de certaines pratiques agricoles, et de guider la transition du secteur agricole vers des pratiques agroécologiques. Comme cela a été abordé dans la section 2, deux approches de modélisation ont été développées au cours de ces travaux, afin de prendre en compte les différentes interactions entre les surfaces agricoles et l'atmosphère. La majeure partie du temps de thèse a été consacrée au développement et à l'application du modèle agrométéorologique **SAFYE-CO₂**, permettant d'estimer à la parcelle les composantes des bilans de C et d'eau des cultures. Une autre partie s'est intéressée au développement du modèle **RFCC**, permettant d'analyser à large échelle l'effet albédo induit par l'introduction de CI dans les rotations de cultures.

**5.1. Estimation des composantes des bilans de C et d'eau sur grandes cultures**

Le premier volet de cette thèse se concentre sur le développement et l'application du modèle **SAFYE-CO₂** (pour ‘simple algorithm for yield, evapotranspiration and CO₂ fluxes estimates’). Ce modèle agrométéorologique est développé au CESBIO depuis 2008, initialement au Maroc dans le cadre du chantier Sud Med<fnref n="12" />, pour estimer les rendements sur la culture de blé (Duchemin et al., 2008a). La culture de blé a été introduite en priorité dans le modèle compte tenu de la part majoritaire qu'elle représente dans les surfaces de grandes cultures au Maroc. Ce modèle a ensuite été appliqué en France à la culture de tournesol et de maïs (Claverie et al., 2012; Battude et al., 2016), avant d'être couplé avec un module de bilan hydrique (inspiré de la méthode FAO-56 (Allen et al., 1998)). Ce nouveau modèle (SAFY-WB pour ‘water balance’), permettant d'estimer les flux d'eau à l'interface parcelle/atmosphère, a été appliqué au blé et au maïs (Duchemin et al., 2015; Battude et al., 2017). Voir section II-4.2 pour plus de détails.

Le développement de ces modèles a permis l'estimation des productions et des besoins en eau des cultures majoritairement cultivées en France, mais les échanges de CO₂ entre l'atmosphère et les parcelles ainsi que le bilan carbone de ces dernières n'étaient pas estimés par ces versions antérieures. Deux nouvelles versions, adaptées de SAFY et SAFY-WB, respectivement SAFY-CO₂ et SAFYE-CO₂, ont donc été développées pour permettre l'estimation des flux de CO₂.

<footnote n="12">¹² https://www.cesbio.cnrs.fr/la-recherche/les-chantiers/sudmed/</footnote>
A l'aube de cette thèse, 4 grandes espèces ont été identifiées comme cultures à paramétrer en priorité : le **blé**, le **maïs**, le **tournesol** et le **colza** (espèces majoritairement cultivées dans la zone d'étude). À ces cultures, il a été décidé d'ajouter une paramétrisation générique pour simuler la végétation pouvant se développer pendant l'interculture (CI, repousse, adventices), avec comme objectif de pouvoir simuler des rotations culturales et ainsi estimer le bilan de carbone pluriannuel des parcelles agricoles. Des problèmes constatés sur les données de flux acquises sur maïs ont rendu impossible une validation complète de cette culture, et la paramétrisation pour le colza n'a pas été finalisée, par manque de temps. Introduire une nouvelle espèce dans le modèle requiert 3 étapes principales :

1. Un travail bibliographique permettant de déterminer les paramètres fixes et éventuellement adapter certains formalismes, propres à chaque culture.

2. Fixer les bornes des paramètres à optimiser de manière à reproduire les développements de culture observés tout en restant réaliste.

3. Valider la paramétrisation grâce à des observations (i.e. production de biomasse, rendements flux de CO₂ et d'eau).

Le blé a été la première espèce à être introduite dans SAFY-CO₂, ce qui a donné lieu à une étude publiée dans la revue Geoderma (Pique et al., 2020a). Compte tenu des problèmes observés sur les flux acquis sur maïs, cette culture a été validée mais seulement sur les productions (biomasse et rendement). Enfin, la culture de tournesol a également été paramétrée et validée, ce qui a mené à la publication d'un proceeding (ainsi qu'une présentation) aux M2GARSS 2020 (Pique et al., 2020b). Tous ces résultats constituent le **chapitre I** de la thèse, consacré aux développements sur le modèle SAFY-CO₂.

Pour répondre aux interrogations concernant la gestion de la ressource en eau et afin de tenter d'améliorer les estimations de SAFY-CO₂, le modèle SAFYE-CO₂ (=SAFY-CO₂ + SAFY-WB) a été développé et évalué. Les cultures d'été étant plus soumises au stress hydrique que les cultures d'hiver, et parce que le tournesol est largement cultivé dans le sud-ouest de la France, il a été décidé d'appliquer SAFYE-CO₂ en premier lieu à cette culture et d'étudier la faisabilité d'une application à grande échelle. Ces travaux ont abouti à une étude publiée dans Remote Sensing (Pique et al., 2020c). Cette nouvelle version du modèle a aussi été appliquée à la culture de blé. Ces résultats forment le **chapitre II** de la thèse, consacré aux développements sur le modèle SAFYE-CO₂.

## 5.2. Estimation du forçage radiatif induit par l'introduction des cultures intermédiaires

L'objectif de ce volet de la thèse consiste à analyser l'effet d'un changement d'albédo lié à l'introduction de CI sur le bilan radiatif terrestre. Pour y répondre, la chaîne de traitement RFCC a été utilisée. Initialement développée au cours du stage de fin d'étude de l'Ecole Polytechnique d'Elias Azzi, cette chaîne a été reprise lors de mon stage de fin d'étude et j'ai continué à la développer au cours de ces travaux de thèse.

Une première étape a consisté à valider la chaîne et à l'appliquer à l'échelle Européenne sur une période de 3 ans en simulant différents scénarii d'introduction des CI. Ces premiers travaux ont donné lieu à une publication dans la revue Environmental Research Letters (Carrer et al., 2018) dont je suis second auteur. Cette étude constitue le **chapitre III** de la thèse.
## 5.3. Analyse couplée des effets biogéochimiques et biogéophysiques

Enfin, l'objectif final de la thèse étant d'analyser les effets couplés (biogéochimiques et biogéophysiques) des surfaces agricoles et de changements de pratique sur les composantes du RFnet, un exercice d'application couplée de ces 2 modèles a été réalisé. Cet exercice a consisté à appliquer les modèles SAFYE-CO₂ et RFCC sur une zone située dans le sud-ouest de la France. Dans un premier temps, seul le modèle SAFY-CO₂ (sans couplage avec le module de bilan hydrique) a été appliqué sur une rotation blé/tournesol afin d'estimer l'impact de la végétation d'interculture sur les flux de CO₂ et par extension sur les bilans de C. Cet exercice a été valorisé par l'écriture d'un proceeding pour la conférence ECAS 2020 (Pique et al., 2020d) et constitue la première partie du **chapitre IV**.

Dans la continuité de cette étude, plusieurs scenarii ont été mis en place et simulés avec SAFYE-CO₂ (avec et sans couplage avec le module hydrique), ainsi qu'avec RFCC afin de quantifier l'impact de la mise en place de CI hivernales à une échelle régionale sur les composantes bilan C et albédo du RFnet. Ces résultats sont présentés dans la seconde partie du **chapitre IV** de la thèse, qui se conclu par une discussion portant sur ces analyses couplées soulevant l'importance de la prise en compte de certains phénomènes biogéochimiques sur des temps longs.

En effet, les premières estimations de l'impact climatique des CI ne prenaient pas en compte certains aspects pouvant avoir un impact significatif sur le forçage radiatif. Ainsi, la décroissance de l'albédo du sol induite par l'accumulation de matière organique suivant l'incorporation dans le sol des CI, une extension de la pratique des CI à d'autres périodes d'intercultures, ainsi que la prise en compte de l'effet de la neige sur les RFα ont été identifiées comme des facteurs importants à prendre en compte dans l'approche développée. Ces aspects ont donc été introduits dans le modèle RFCC et ces résultats ont abouti à l'écriture d'un projet d'article qui sera soumis très prochainement. Ces résultats forment la **chapitre V** de cette thèse.

### ✓ Ce qu'il faut retenir

* Les travaux de thèse se sont scindés en deux parties ; le développement et l'application du modèle agrométéorologique SAFYE-CO₂ et du modèle de forçage radiatif RFCC.

* Le modèle SAFYE-CO₂ a été validé pour la culture de blé, de tournesol et de maïs (en partie).

* Le modèle RFCC a été appliqué à l'échelle Européenne sur 100 ans de simulation.

* Un exercice a permis de coupler ces deux approches de modélisation pour analyser l'impact des CI sur le RFnet.
# Chapitre I
# Chapitre I : Simulation spatialisée des bilans de C sur grandes cultures

## 1. Pourquoi un nouveau modèle ?

Estimer le bilan de carbone des parcelles agricoles de grandes cultures est une tâche complexe. Les estimations actuelles sont obtenues soit via des approches inventaires (ou statistiques) se basant sur des réseaux de suivi de l'évolution de la matière organique des sols ou des flux de surface, soit via des modèles décrivant les processus régissant les entrées de C organique et l'évolution de celui-ci dans le sol, de manière plus ou moins complexe.

Les approches inventaires sont des méthodes qui s'appuient sur des réseaux de suivi des propriétés de sol comme le réseau RMQS en France (LUCAS en Europe) ou des sites flux (ex. Réseau ICOS). À partir de ces observations, des estimations des variations de stock de C des parcelles agricoles peuvent être obtenues de manière ponctuelle. Ces observations peuvent ensuite être extrapolées à l'ensemble des surfaces agricoles d'une zone définie. Elles permettent donc d'obtenir des estimations de bilan de C moyen des parcelles agricoles, mais elles sont évidemment entachées de fortes incertitudes. Dans leur étude, Ciais et al., (2010a) ont estimé le bilan de C des parcelles agricoles Européenne (UE-25) sur la période 1990-2010 à l'aide d'inventaires de l'évolution de la teneur en C des terres arables. Ils ont trouvé que le bilan de C des terres arables était de -13 ± 33 gC.m⁻².an⁻¹ une fois les pertes de C par érosion et brûlage des résidus de culture pris en compte. Mais à grande échelle (régionale à internationale), la multitude des espèces cultivées et des pratiques mises en place couplées aux conditions pédoclimatiques très variées entre les parcelles (Klein Tank et al., 2002) induisent de fortes incertitudes dans l'estimation du bilan de C des parcelles agricoles via ces approches inventaires. Les estimations actuelles sont donc encore entachées de grandes incertitudes. Ce problème est illustré sur la Figure I-1 extraite de Osborne et al., (2010a). Dans leur étude et à partir des données compilées dans le cadre du projet CarboEurope (http://www.carboeurope.org/), les auteurs ont estimé que l'incertitude des bilans de C ('net biome productivity') sur les terres arables était de 100%.

En plus des fortes incertitudes intrinsèques dont elles sont entachées, les approches inventaires ne prennent pas en compte la variation d'une année sur l'autre des variétés et cultivars semés qui peut être importante en fonction de la conjecture économique ou politique (Ollier and Utz, 2008). Les approches inventaires permettent donc des estimations à large échelle des bilans de C des parcelles agricoles, mais ces dernières sont assez incertaines. Une façon de réduire les incertitudes est de se baser sur des données de simulation qui peuvent être issues de modèles sols ou agronomiques.

Les modèles sols (AMG ; Clivot, 2019. RothC ; Coleman et Jenkinson, 1996, DNDC ; Li et al., 2005, 1994, 1992, ou encore DayCent ; Parton et al., 1998) tout comme les modèles agronomiques (STICS ; Brisson et al., 1998, CERES ; Ritchie and Otter, 1984, CropSyst ; Stöckle et al., 2003 ou encore WOFOST ; Diepen et al., 1989, voir section 2.1.4) peuvent permettent de pallier en partie au manque de précision des approches inventaires. De complexité assez variable, ces modèles permettent des estimations précises des variations des stocks de C des surfaces agricoles, mais ils requièrent certaines informations qui les rendent difficilement spatialisables. Les modèles sol nécessitent notamment une connaissance précise des stocks initiaux de C du sol, données ponctuelles dont la
couverture est loin d'être suffisante. De leur côté, les modèles agronomiques existants sont difficiles à mettre en œuvre sur de larges territoires quand il s'agit de produire des bilans de C à l'échelle parcellaire. En effet, de telles estimations nécessiteraient une connaissance, pour chaque parcelle, de toutes les données concernant les pratiques culturales, les analyses de sol ou encore la météo ce qui semble impossible aujourd'hui. Il existe toutefois des estimations des bilans de C via ces approches modèles agronomiques. Par exemple Ciais et al., (2010a) (étude discutée au-dessus) ont estimé le bilan de C des parcelles agricoles Européenne à l'aide de 3 différents modèles (ORCHIDEE-STICS ; Gervois et al., 2008a, Roth-C ; J. Smith et al., 2005, LPJml ; Bondeau et al., 2007) à -8.3 ± 13 gC.m⁻².an⁻¹. D'autres études, comme l'expertise nationale 4p1000 (Pellerin et al., 2019) ont appliqué le modèle STICS à l'échelle de la France. Mais en plus des incertitudes liées aux stocks initiaux de C organique ou celles liées à la représentation plus ou moins précise des processus simulés, la prise en compte de la proportion de surfaces agricoles avec tel ou tel type de rotation sur tel ou tel type de sol, avec telle ou telle pratique constituent d'autres sources d'incertitudes. Ceci met une fois de plus en exergue la multitude d'inconnues, lorsqu'on veut passer à l'échelle régionale, nationale ou au-delà. Or certaines de ces informations peuvent être déduites des images acquises par la télédétection.

La télédétection apparaît en effet comme un outil puissant pour le suivi des agrosystèmes et de certaines variables d'intérêt comme les teneurs en C superficielles des sols des parcelles agricoles. Cet outil peut aussi être utilisé pour estimer directement certaines variables du couvert végétal ou pour venir en appui des approches de modélisation. Par exemple, Vaudour et al., (2019) ont tenté, à partir des images multispectrales Sentinel-2, d'extraire des propriétés de sol de surface sur des agroécosystèmes aux conditions pédoclimatiques différentes. Parmi ces propriétés de sols, les auteurs ont estimé la concentration en C organique du sol avec une précision satisfaisante pour l'un des deux sites d'étude (R² = 0.56 ; RMSE = 1.23 g.kg⁻¹) mais pas pour le second (R² = 0.02 ; RMSE = 3.71 g.kg⁻¹). Ce type d'approche encore peu répandu pourrait offrir des perspectives intéressantes à l'avenir pour le suivi des teneurs en C des sols superficiels des parcelles cultivées.

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>**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.</figcaption></figure>

Lorsque la télédétection est utilisée conjointement avec des modèles agronomiques, elle offre d'autres perspectives. En effet, comme il l'a été expliqué précédemment, les modèles agronomiques fournissent aujourd'hui des estimations précises des variables permettant le calcul des composantes
des bilans de C (biomasse, flux de CO₂) mais de manière locale. Le passage à une échelle supérieure (régionale, nationale) requiert une connaissance de certaines pratiques comme le choix des cultures, la présence de CI ou le travail du sol (pouvant être mis en œuvre pour la destruction de la végétation d'interculture). Ces pratiques sont maintenant identifiables sur de grands territoires et à une échelle intra-parcellaire. En outre, la télédétection offre également un suivi du développement de la végétation via des indices simples (i.e. NDVI ou GAI) permettant ainsi de s'affranchir d'autres informations in situ limitant l'application des modèles agronomiques à des zones restreintes.

Ainsi, le modèle agrométéorologique SAFY-CO₂ développé dans le cadre de cette thèse, est un modèle couplé à l'information satellite permettant l'estimation des biomasses, rendements et flux de CO₂ et ainsi des bilans de C sur grandes cultures sous certaines conditions. Comme ce modèle assimile des produits satellites, il fait partie des modèles diagnostiques (contrairement aux modèles pronostiques). Ce chapitre de thèse détaille et présente la validation de cette approche.

## 2.SAFY-CO₂ : un modèle adapté à l'estimation des flux de CO₂ et composantes des bilans C

SAFY-CO₂ n'est pas un nouveau modèle créé de toutes pièces, il a été développé à partir de deux modèles déjà existants : SAFY (Duchemin et al., 2008a), et TURC (Ruimy et al., 1996). Le modèle SAFY pour «*Simple Algorithm For Yield estimates*» a été validé sur plusieurs cultures. Initialement développé pour estimer les productions de blé (Hadria et al., 2010a) en couplant un modèle de culture simple avec des produits GAI issus de données de télédétection à haute résolution, l'approche a aussi été mise en œuvre pour le suivi du maïs, du soja et du tournesol (Claverie et al., 2012; Baup et al., 2015; Fieuzal et al., 2017a). Ce modèle permet de calculer, à un pas de temps journalier, le GAI et la biomasse aérienne sèche. En fin de période culturale, le rendement en grain est estimé à partir de la biomasse finale via un indice de récolte. La première application de ce modèle (Duchemin et al., 2008a) a permis de démontrer l'apport de la télédétection pour la simulation agronomique. Cette approche permet en effet de contraindre le modèle en fonction de ce qui est 'vu' par le satellite en termes de développement des cultures. Aucune information concernant la gestion des parcelles n'est donc requise dans cette approche puisqu'elle est déjà apportée par le satellite.

Plus tard, dans un objectif d'estimation des besoins en eau des cultures et d'une meilleure gestion de cette ressource, Duchemin et al., (2015) ont développé SAFY-WB (pour 'water budget') à partir de SAFY. Ce modèle sera discuté dans le chapitre II.

Plus récemment (Veloso, 2014), le modèle SAFY a été modifié pour simuler, en plus des productions, les flux de CO₂ permettant ainsi d'estimer des bilans de C sur parcelles agricoles. Certaines modifications de formalismes ont été nécessaires à l'établissement de SAFY-CO₂. En effet, la version initiale (SAFY) se base sur la théorie d'efficience d'utilisation de la lumière (Monteith and Moss, 1977a) qui établit qu'il existe une relation linéaire entre production de biomasse et lumière captée par la plante. Cette relation fait intervenir le paramètre ELUE, pour 'effective light-use efficiency'. À partir de cette biomasse estimée, le GAI puis le rendement sont déduis. Cette représentation fait l'hypothèse d'un rapport GPP/Ra constant au cours de la saison. Or cette hypothèse est fausse (elle n'est valable qu'à un pas de temps annuel). La Figure I-2, extraite de l'étude de Hoyaux et al., (2008) représente la photosynthèse et la respiration autotrophe mesurées sur des feuilles de blé au cours d'une saison. On remarque la dépendance de ces deux variables au temps, et le rapport qui en résulte n'est pas constant au cours de la saison. En effet, les capacités photosynthétiques de la
plante diminuent au cours du temps tandis que la respiration augmente. L'hypothèse d'un rapport constant entre GPP et Ra risque donc d'entraîner une sous-estimation de la production de biomasse en fin de saison avec une ELUE constante.

Afin de corriger l'hypothèse faite dans SAFY, la version SAFY-CO₂ reprend les formalismes du modèle TURC qui estime tout d'abord la photosynthèse à partir du rayonnement absorbé, puis la respiration autotrophe. Ensuite, la différence entre ces deux variables permet d'estimer la production de biomasse journalière. La variable ELUE initialement exprimée en g<sub>veg</sub>.MJ<sup>-1</sup> (dans SAFY) est à présent exprimée en gC.MJ<sup>-1</sup>. Par ailleurs, nous avons introduit dans la ELUE une dépendance à la lumière diffuse. En effet, Béziat et al., (2009) ont observé une augmentation des capacités photosynthétiques des cultures sous lumière diffuse. Ceci s'explique notamment par le fait qu'à éclairement équivalent, une plus grande surface photosynthétiquement active est éclairée en conditions diffuses en comparaison à une journée où la lumière directe prédomine. Cette modification est discutée dans les annexes de l'article suivant.

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>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.</figcaption></figure>

La section 4 de ce chapitre présente l'article qui décrit le modèle et l'applique à la culture de blé. Le choix de la culture de blé a été motivé par le fait que cette culture est la plus présente dans la zone d'étude mais aussi à l'échelle nationale et Européenne. En effet, les statistiques Agreste (Grandes Cultures. Surfaces 2019) nous indiquent qu'en France et en moyenne sur la période 2014-2018, 57.1% des surfaces agricoles ont été semées en blé. Cette valeur monte à 76.6% si on y ajoute l'orge, culture que l'on considérera dans notre approche comme similaire au blé dans une première approximation. Par ailleurs, les modèles SAFY et SAFY-WB ont tous deux déjà été validé pour cette culture.

La section suivante résume, en français, les principaux résultats de l'étude publiée en 2020 dans le journal GEODERMA.

### 3. Résumé de l'article en français

Les surfaces agricoles contribuent aux émissions de gaz à effet de serre mais ont également le potentiel de limiter le changement climatique grâce au stockage de carbone atmosphérique dans le sol. Toutefois, il n'existe pas d'outils basés sur des observations objectives permettant d'évaluer le bilan carbone des parcelles agricoles à l'échelle de la parcelle sur de grands territoires. Ces outils permettraient d'établir plus précisément la contribution des parcelles agricoles aux émissions nettes de CO₂ en fonction des pratiques culturales et d'identifier des leviers pour améliorer le bilan carbone. Dans cette étude, nous présentons une approche de modélisation diagnostique à l'échelle régionale,
SAFY-CO₂, assimilant des données satellites optiques à haute résolution spatiale et temporelle (HSTR) dans un modèle de culture simple. Nous évaluons ici les performances de cette approche en quantifiant la production agricole ainsi que les principales composantes du bilan annuel de carbone pour la culture de blé.

Le modèle SAFY-CO₂ simule, au pas de temps journalier le développement des cultures (biomasse, partition des feuilles, etc.), les composantes du flux net de CO₂ ainsi que le rendement final et le bilan de carbone net annuel de l'écosystème (NECB).

Des cartes multi temporelles de GAI dérivées de données HSTR issues des satellites Formosat-2 et SPOT ont été utilisées pour calibrer le paramètre d'efficience de la lumière ainsi que les paramètres phénologiques du modèle. Des données issues de la littérature ont été utilisées pour fixer des valeurs à priori de certains paramètres du modèle, et un large jeu de données in situ a été utilisé pour la validation du modèle. Le premier jeu de donnée correspond à 8 années de mesures de flux par fluctuations turbulentes, des mesures de GAI, de biomasses et de rendement acquis sur 2 sites instrumentés dans le sud-ouest de la France. Des données de biomasses et de rendements acquises entre 2005 et 2014 et provenant de 16 parcelles de la zone d'étude ont aussi été utilisées pour la validation du modèle.

Le modèle SAFY-CO₂ est capable de reproduire les dynamiques de GAI (rRMSE = 14%, R² = 0.97) ainsi que les productions de biomasses et de rendements avec une grande précision (rRMSE respectivement de 27% et 21%) et sous des conditions climatiques, environnementales et de gestions variées. De plus, les composantes du flux net de CO₂ estimées par le modèle concordent généralement bien avec les observations et montrent de très bonnes corrélations et de faibles erreurs (RMSE de 1.74, 1.13 et 1.29 gC.m⁻².d⁻¹ respectivement pour la GPP, la R eco et la NEE ; R² de 0.90, 0.75 et 0.85 respectivement pour la GPP, la R eco et la NEE) sur les 8 années de mesures. Cette étude prouve également l'importance de la prise en compte des évènements de développements végétatifs post-récolte (adventices, repousses ou cultures intermédiaires) pour une estimation précise des flux annuels de CO₂. Cette approche nécessite très peu de paramètres d'entrée pour estimer le rendement et les composantes du flux de CO₂, ce qui est encourageant pour une application à l'échelle régionale ou globale basée sur des produits de type Sentinel-2. Toutefois, cette approche requiert des informations sur l'apport d'engrais organique et sur l'export des pailles pour les zones de polycultures élevages pour pouvoir estimer le bilan de carbone des parcelles agricoles.
# 4. Estimation of daily CO₂ fluxes and of the components of the carbon budget for winter wheat by the assimilation of Sentinel 2-like remote sensing data into a crop model – Published in GEODERMA

Pique Gaétan<sup>(1,2)*</sup>, Fieuzal Rémy<sup>(1)</sup>, Al Bitar Ahmad<sup>(1)</sup>, Veloso Amanda<sup>(1)</sup>, Tallec Tiphaine<sup>(1)</sup>, Brut Aurore<sup>(1)</sup>, Ferlicoq Morgan<sup>(1)</sup>, Zawilski Bartosz<sup>(1)</sup>, Dejoux Jean-François<sup>(1)</sup>, Gibrin Hervé<sup>(1)</sup>, Ceschia Eric<sup>(3)</sup>

**Keywords:** crop modelling, carbon budget, remote sensing monitoring, winter wheat

## 4.1. Abstract

Croplands contribute to greenhouse gas emissions but also have the potential to mitigate climate change through soil carbon storage. However, there is a lack of tools based on objective observations for assessing cropland C budgets at the plot scale over large areas. Such tools would allow us to more precisely establish the contribution of an agricultural plot to net CO₂ emissions according to the plot management and identify levers for improving the C budget. In this study, we present a diagnostic regional modelling approach, called SAFY-CO₂, that assimilates high spatial and temporal resolution (HSTR) optical remote sensing data in a simple crop model and evaluate the performance of this approach in quantifying crop production and the main components of the annual carbon budget for winter wheat.

The SAFY-CO₂ model simulates daily crop development (biomass, partition to leaves, etc.), the components of net ecosystem CO₂ fluxes, and the annual yield and net ecosystem carbon budget (NECB).

Multi-temporal green area index (GAI) maps derived from HSTR data from the Formosat-2 and SPOT satellites were used to calibrate the light-use efficiency and phenological parameters of the model. Data from the literature were used to set a priori values for a set of model parameters, and a large dataset of in situ data was used for model validation. This dataset includes 8 years of eddy-covariance net CO₂ flux measurements and GAI, biomass and yield data acquired at 2 instrumented sites in southwest France. Biomass and yield data from 16 fields in the study area between 2005 and 2014 were also used for validation.

<footnote n="1"><sup>1</sup>CESBIO, Université de Toulouse, CNES/CNRS/INRA/IRD/UPS, Toulouse, France</footnote>

<footnote n="2"><sup>2</sup>Agence De l'Environnement et de Maîtrise de l'Energie (ADEME), Angers Cedex 1, France</footnote>

<footnote n="3"><sup>3</sup>INRA, USC 1439 CESBIO, Toulouse, France</footnote>

<footnote>* Corresponding author: E-mail address: piqueg@cesbio.cnes.fr</footnote>
The SAFY-CO₂ model is able to reproduce both GAI dynamics (RRMSE=14%, R²=0.97) and biomass production and yield (RRMSE of 27% and 21%, respectively) with high precisions under contrasting climatic, environmental and management conditions. Additionally, the net CO₂ flux components estimated by the model generally agreed well with in situ data and presented very good and significant correlations (RMSE of 1.74, 1.13 and 1.29 gC.m⁻².d⁻¹ for GPP, R eco and NEE, respectively; R² of 0.90, 0.75 and 0.85 for GPP, R eco and NEE, respectively) over the 8 studied years. This study also highlights the importance of accounting for post-harvest vegetative events (spontaneous re-growth, weed development and cover crops) for an accurate calculation of the annual net CO₂ flux. This approach requires a limited number of input parameters for estimating yield and net CO₂ flux components, which is promising for regional/global-scale applications based on Sentinel 2- like data; however, the approach requires plot-scale data concerning organic amendments and straw management (exportation) in animal farming systems to calculate field C budgets.

## 4.2. Introduction

Agricultural lands occupy nearly 12% of Earth's terrestrial surface. They not only contribute to but also affect climate change because climatic conditions and water resources affect crop production (P. Smith et al., 2005). Additionally, the global food demand is increasing and may continue to increase for decades, driven by the increasing global population and per capita income that are anticipated through the middle of the next century (Tilman et al., 2011).

It is in this context that the ‘4 per mille Soils for Food Security and Climate’ initiative was launched at COP21, with the aspiration to increase global soil organic matter stocks by 4 per 1000 (or 0.4%) per year as a compensation for part of the global emissions of greenhouse gases by anthropogenic sources and to increase food security (Chabbi et al., 2017a; Minasny et al., 2017a). Since then, this initiative has induced a wide debate in the scientific community concerning its feasibility (Baveye et al., 2018; Poulton et al., 2018), and it has been recognized that such an increase in soil organic carbon (SOC) is likely achievable in soils that are being actively managed for agriculture at a rate of increase that may not be achievable everywhere (Chabbi et al., 2017; Lal, 2016; Minasny et al., 2017; Pellerin et al., 2019). This debate illustrates the need for tools that can estimate changes in cropland SOC and identify potential levers to increase it. Currently, quantifying the net ecosystem carbon budgets (NECB) of croplands at regional or global scales remains difficult because of the heterogeneous character of agricultural landscapes, which have numerous plots with varied management practices and environmental conditions. This character results in uncertainties when assessing the impacts of specific management practices on the cropland NECB (Osborne et al., 2010b) and when determining whether croplands are carbon sinks or sources (Ciais et al., 2010b; West et al., 2010).

Indeed, the general biogeochemical models (such as SPA (Williams et al., 1996), Ecosys (Grant et al., 2007), Isba-Ags (Calvet et al., 1998), ORCHIDEE (Krinner et al., 2005), and ORCHIDEE-STICS (Gervois et al., 2008b)) that are commonly used to simulate the carbon cycle in terrestrial ecosystems are not suited to account for the specificities and complexities of agro-ecosystems, particularly the effect of management practices. In contrast, the agronomic models or so-called crop models (e.g., CERES (Gabrielle et al., 1998) or STICS (Brisson et al., 1998)) that account for management and pedoclimatic effects are primarily designed for simulating crop development and production (net primary production (NPP), yield) at the plot scale. However, unlike our approach, these models require information regarding management practices, which makes them less suitable for large spatial scale applications.
Several studies have demonstrated the benefit of assimilating remote sensing data into regional-scale crop models (Sus et al., 2013; Wu et al., 2012). In particular, the combination of high spatial and temporal resolution (HSTR) remote sensing data with crop models can provide, at the field scale over large areas, a timely and accurate picture of crop development (Claverie et al., 2012; Hadria et al., 2010), cropland photosynthesis (Wang et al., 2012; Wolanin et al., 2019) and net CO₂ fluxes (Revill et al., 2013a; Sus et al., 2013). Among others, the SAFY (Duchemin et al., 2008; Claverie et al., 2012) and SAFY-WB (Battude et al., 2017a; Duchemin et al., 2015a) crop models constitute coherent frameworks for estimating biomass, yield production and water requirements. These models describe the main biophysical processes underlying crop production by using climatic data and assimilate green area index (GAI) dynamic maps derived from remote sensing to avoid the need for management data, which makes them well suited for large-scale studies. In this work, we modified the SAFY model to simulate the components of the net ecosystem exchange (NEE) and to evaluate the potential of this approach for calculating cropland annual carbon budgets. The resulting model, called SAFY-CO₂, is described and evaluated against in situ data. The objectives of this study are as follows:

1. To assess the potential of an approach combining HSTR remote sensing data and a simple crop model to quantify the components of the NEE and of the annual NECB for winter wheat plots in contrasting climatic and management conditions.

2. To address the potentialities and limitations of such an approach in the perspective of future regional- or global-scale applications.

To fulfil our objectives, GAI maps derived from HSTR optical data (Formosat-2 and SPOT satellites) from 2006 to 2014 in southwestern France were used to constrain the photosynthetic light-use efficiency and phenological parameters of the model. Consequently, the simulated crop phenology agreed well with the satellite observations, which is essential for correctly estimating CO₂ fluxes and carbon budgets (Grant et al., 2007; Huang et al., 2009; Wattenbach et al., 2010).

A validation of the simulated CO₂ fluxes (photosynthesis, ecosystem respiration and NEE) was performed against eddy-covariance flux measurements that were carried out over two flux sites (Béziat, 2009) in the study area.

In the next section of the manuscript, the study area, experimental datasets and satellite database are presented. The following section describes the SAFY-CO₂ mathematical formulations, the parameterization and calibration procedure and the method for computing the annual NECB. The inputs required to run the model as well as the validation procedure are also detailed. Section 4 is dedicated to the results. The biomass and yield results are presented first, followed by the flux estimate results and finally the annual C budgets. Section five discusses the potentialities, the limitations and potential improvements of such an approach in the perspective of future regional- or global-scale applications. The paper ends with a conclusion concerning the main results, limitations and insights into future developments.

## 4.3. Materials

### 4.3.1. Study area

The study area is part of the Regional Spatial Observatory [http://www.cesbio.ups-tlse.fr/fr/osr.html] located next to Toulouse in southwest France which includes 2 instrumented agricultural sites, Auradé (FR-Aur) and Lamasquère (FR-Lam) (Figure I-3). Those two sites belong to the Integrated Carbon Observation System (ICOS) network [https://www.icos-ri.eu /] for observations
of surface fluxes (CO₂, latent and sensible heat fluxes). The region has a temperate climate, with an annual mean precipitation of approximately 655 mm and an annual mean temperature of 12.9°C (measured by Meteo France at the Toulouse-Blagnac station between 1961 and 1990; see http://www.infoclimat.fr/climatologie/index.php). Agricultural activity occupies almost 90% of the landscape, and winter wheat is the main cultivated crop (covering approximately 20% of the total surface area). Sown from mid-October until the beginning of December, winter wheat is harvested from mid-June until the end of July, and straw is usually incorporated into the soil.

<figure><img src="image_16.png" /></figure>

**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).

### 4.3.1.1. Soil characteristics

The nature of the soils of the study area is shaped by the Garonne River. The Garonne River flows from the South to the North on the east side of the study area. It has spread sediments over a 15 km wide area along its western side resulting in vast terraces of heterogeneous soils called “boulbènes” and “terrefort” characterized by low-permeability and composed of a silt layer of variable thickness over stony clay soils. The geology is old quaternary and the main lithology is old alluviums. The area west of the terraces is characterized by a hilly landscape, consisting of hills and slopes resulting from the erosion of the oldest terraces. Further west the landscape is hilly over hundreds of kilometres and the soils become more calcareous with deposits formed of marl and clayey molasses with limestone.
<figure><img src="image_17.png" /></figure>

**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 (CILo), silty clay loam (SiCILo), sandy clay loam (SaCILo), loam (Lo), silty loam (SiLo), sandy loam (SaLo), silt (Si), loamy sand (LoSa), sand (Sa).

The heterogeneous character of the soils of the study area is illustrated (Figure I-4) by the texture measurements (fractions of clay, silt and sand) collected on the flux sites and on a network of fields within the footprint of the satellite images during the year 2018 (see also https://soilgrids.org/ for predicted soil classification of the study area). The texture measurements are presented within the USDA triangle (United States Department of Agriculture, Figure I-4). With fractions between 9 and 50% for the clay, between 25 and 72% for the silt and between 12 and 55% for the sand, the observed contents cover wide ranges of each component. On average, the texture is composed of 48% of silt and 26% of clay and sand, illustrating the dominance of silt fraction within the study area. FR-Lam soil is more clayey than the FR-Aur one and thus less permeable. As FR-Lam is located on the terraces near a river flood can occur after heavy rainfall. As the FR-Aur site is located on a hillside, its soil is heterogeneous and its depth vary from 1 to more than 2 m.

### 4.3.2. In situ data

The FR-Aur and FR-Lam sites have been intensively monitored since 2005. Micrometeorological, meteorological, soil and vegetation measurements are performed since then (see Béziat et al., 2009 for more details). Both sites have similar climatic conditions but different soil properties (see I.4.3.1.1), topography and agricultural management practices. Winter wheat was cultivated throughout 8 cropping years, 2005-2006, 2009-2010, 2011-2012 and 2013-2014 at FR-Aur and 2006-2007, 2008-2009, 2010-2011 and 2012-2013 at FR-Lam. To facilitate the reading of this paper, we will identify each site-year by the three first letters of the site followed by the harvest year (e.g., AUR2006 for the site-year 2005-2006 at Auradé).

The FR-Aur field (23.5 ha) is located on a hillside area near the Garonne River terraces and is characterized by a rapeseed/winter-wheat/sunflower/winter-wheat rainfed rotation that only receives mineral fertilizers. Only the grain is exported. The FR-Lam field (23.8 ha) is part of an experimental farm for milk and chicken production owned by the Purpan engineering school EIP (Ecole d'Ingénieurs de Purpan). It is characterized by a maize/winter-wheat rotation that is used to feed livestock and provide litter. Therefore, nearly all aboveground biomass is exported as grain and straw for winter wheat, and irrigated maize is harvested when it is still green for silage. Both organic and mineral fertilizers are applied.
A field campaign was conducted in June-July 2011 in 16 winter wheat fields to obtain spatially distributed in situ biomass and yield data (referred to as the '2011 field campaign'). The selection of fields was based on the analysis of the intra- and inter-field variability of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI derived from the Formosat-2 and SPOT optical images of April) to monitor a wide range of vegetation development. Crop biomass and yield measurements were performed just before the harvest.

<table><caption>**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.**</caption><thead><tr><th>Year</th><th>Site/ESU</th><th>Date of sowing</th><th>Date of harvest</th><th>Vegatation after harvest (nature)</th><th>GAI</th><th>Biomass</th><th>Grain yield</th><th>Flux and meteorological measurements</th></tr></thead><tbody><tr><td>2006</td><td>AUR</td><td>27/10/2005</td><td>29/06/2006</td><td>Yes (weeds/re-growth)</td><td>9</td><td>9</td><td>F</td><td>Yes</td></tr><tr><td>2007</td><td>LAM</td><td>18/10/2006</td><td>15/07/2007</td><td>No</td><td>11</td><td>11</td><td>F</td><td>Yes</td></tr><tr><td>2009</td><td>LAM</td><td>19/11/2008</td><td>13/07/2009</td><td>Yes (weeds)</td><td>8</td><td>8</td><td>F</td><td>Yes</td></tr><tr><td>2010</td><td>AUR</td><td>19/11/2009</td><td>12/07/2010</td><td>No</td><td>5</td><td>5</td><td>F</td><td>Yes</td></tr><tr><td>2011</td><td>LAM</td><td>03/11/2010</td><td>02/07/2011</td><td>Yes (re-growth)</td><td>5</td><td>5</td><td>F</td><td>Yes</td></tr><tr><td></td><td>Field Campaign</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>16</td><td>D</td><td>No</td></tr><tr><td>2012</td><td>AUR</td><td>21/10/2011</td><td>14/07/2012</td><td>No</td><td>5</td><td>5</td><td>F</td><td>Yes</td></tr><tr><td>2013</td><td>LAM</td><td>29/10/2012</td><td>22/07/2013</td><td>Yes (cover-crop)</td><td>5</td><td>5</td><td>F</td><td>Yes</td></tr><tr><td>2014</td><td>AUR</td><td>26/10/2013</td><td>10/07/2014</td><td>No</td><td>5</td><td>5</td><td>F</td><td>Yes</td></tr></tbody></table>

### 4.3.2.1. GAI, biomass and yield data

During the vegetative cycle, the crop development at the experimental sites was regularly monitored using destructive measurements of GAI and dry aboveground mass (DAM) (see Béziat, 2009 for protocol), while yield data were provided by the farmers that cultivate the two flux sites. Farmer's data are often a mean of the yield at several fields surrounding the instrumented sites.

During the 2011 field campaign, biomass and yield data were collected from 16 fields according to the VALERI sampling protocol [http://w3.avignon.inra.fr/valeri/]. The samples were collected from five homogeneous square subplots inside the 16 Elementary Sampling Units (ESUs) of 20×20 m². The subplots sampled in each ESU were located in the ESU centre and corners. For each subplot, 4 rows with lengths of 50 cm and an inter-row distance of 13 cm were collected, which resulted in a sampling surface area of 0.25 m². The samples were dried and weighed, and the destructive grain yield was measured after threshing. The mean and associated standard deviations of the five subplots were calculated for each ESU.

Table I-1 summarizes, for each year, the number and the kind of data that were acquired and it specifies if spontaneous regrowth, cover crop or weed development occurred or not after harvest for each year.

### 4.3.2.2. Flux and meteorological measurements

Turbulent fluxes of CO₂, water vapor (evapotranspiration and latent heat), sensible heat and momentum were measured continuously using the eddy-covariance (EC) method (Aubinet et al., 1999; Baldocchi, 2003; Moncrieff et al., 1997). The EdiRe software (Robert Clement, © 1999, University of
Edinburgh, UK) was used to calculate the turbulent fluxes. The NEE was calculated as the sum of turbulent CO₂ fluxes and changes in CO₂ storage under the EC devices. Flux filtering, quality controls and gap filling were performed following the CarboEurope-IP recommendations ([www.carboeurope.org], see Béziat et al., (2009) for more details). The NEE was partitioned into gross primary production (GPP) and ecosystem respiration ($R_{eco}$) components according to the method proposed by Reichstein et al., (2005) and adapted by Béziat et al., (2009) for croplands (a process that could lead to over- or underestimations of the two components of the NEE). During the periods of bare soil, the GPP was set to 0, and the measured NEE fluxes only represented the $R_{eco}$ component. Finally, the net ecosystem production (NEP) was derived from the annual integration of the NEE values. Synchronously, the standard meteorological variables were recorded at each experimental site and included different radiation components (i.e., direct and diffuse components of incoming global radiation). After pre-processing, the semi-hourly fluxes and meteorological data were integrated or averaged at a daily time scale to be consistent with the model time step. Note that because of instrument failure, there was a 3-month gap in the flux measurements at the beginning of 2011 at FR-Lam.

For the '2011 field campaign' simulations, the SAFRAN meteorological data produced by Météo-France (Durand et al., 1993a) are used. The SAFRAN data provide the air temperature, incoming global radiation, precipitation, and relative air humidity 2 m above the ground and the wind speed 10 m above the ground based on weather station measurements and modelling. The data are available every 6 h over an 8 km spatial resolution grid. The daily means of these climatic variables are calculated for each 2011 campaign field using bilinear interpolation. The other simulations are performed using the climatic data recorded at the instrumented sites.

During the studied years, the climatic conditions were very contrasted. The 2006-2007 cropping year was characterized by a mild winter resulting in strong vegetation developments while water stress occurred at the end of the 2005-2006 cropping season due to very low spring rainfall (86 mm at FR-Aur compared to 197 mm on average over all studied years, see Béziat et al., 2009). The 2008-2009 autumn was characterized by heavy rainfall (cumulated precipitation of 192 mm during 2009 fall at FR-Lam compared to 154 mm in average between 2006 and 2014 at the same site) following the sowing, delaying crop emergence and resulting in very low biomass and yield production. The 2009-2010 cropping year was close to average in terms of precipitations and temperatures except during winter as temperatures were below the average (5.1°C at FR-Aur compared to 6.6°C on average) and were negative during several days resulting in two cumulated weeks delaying the crop development. In 2010-2011, the winter and spring were very dry (precipitation of 93 and 103 mm at FR-Lam in winter and spring respectively compared to 169 and 208 mm on average) delaying, crop development while hot temperatures in spring (average temperature of 16.5°C at FR-Lam during 2011 spring compared to 15.7°C on average during this period between 2006 and 2014) accelerated the development and the senescence. The cropping season 2011-2012 was characterized by a cold winter (mean temperature of 5.9°C at FR-Aur compared to an average of 6.6°C) during which low precipitations occurred (86 mm instead of 162 mm on average). In 2012-2013 heavy rainfall during winter and spring (323 and 296 mm at FR-Lam in winter and spring) coupled with hot temperatures in summer (21.1°C compared to a mean of 20.5°C) led to high biomass production. Finally, the cropping year 2013-2014 was characterized by its warm winter (8.1°C against 6.6°C on average) allowing the crop to start early in the season.
4.3.3. Satellite data and products

4.3.3.1. Multi-satellite optical images

This study uses an extensive dataset of HSTR from several satellites. Because of the spatial and
temporal resolution of this dataset, and also as the bands necessary for this study are available from
Sentinel-2 we consider that their combined used in this modelling exercise is representative of what
could be achieved with Sentinel 2. Figure I-5 presents a chronogram of the satellite images used in this
study between 2006 and 2014. The images from those different satellites were combined to better
monitor crop development and to reduce the gaps between successive observations. Nevertheless, the
presence of clouds and/or shadows reduced the number of useful images. For instance, only one cloud-
free SPOT image (April 26th) was available from mid-February until mid-June 2008; consequently,
this site-year was not processed in the present study.

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Figure I-5 : Timeline of the images acquired by Formosat-2 (green) and SPOT-2/4/5 (orange).</figcaption></figure>

The high spatial resolution images provided by Formosat-2 (F2, 155 images) and Spot-2/4/5 (80 images) were in the optical domain (multispectral mode). The F2 images were characterized by a spatial resolution of 8 m (footprint of 24×24 km²) and were acquired at the same viewing angle (±45°) in four narrow wavelengths (blue, green, red and near-infrared) (Chern et al., 2008). The SPOT images were characterized by spatial resolutions of 20 m (Spot-2/4) and 10 m (Spot-5) covering an area of 60×60 km². The images were acquired at two incidence angles (75° and 102°) in at least three wavelengths (green, red, and near-infrared), with the medium-infrared wavelength for SPOT-4/5 (Arnaud and Leroy, 1991).

Surface reflectances were derived from the satellite data using the KALIDEOS processing chain
[http://kalideos.cnes.fr] for atmospheric, radiometric and geometric corrections. The mean geometric
correction accuracy was close to 0.2 pixels (LaFrance, Lenot, Ruffel, Cao, & Rabaute, 2012), which is
satisfactory for the surface area of the studied fields.

The combined use of images acquired by different satellites was important to increase the
number of observations per cropping year (see Figure I-5). The comparison of the reflectances or of the
NDVIs derived from different sensors, including Formosat-2 and SPOT, acquired at close dates over
various crops, had highlighted the good performances of the processing chain and the limited effect of
the sensor type (Battude et al., 2016a; R. Fieuzal et al., 2017a).
### 4.3.3.2. From image reflectance to GAI estimates

The seasonal dynamic maps of GAI were derived from the surface reflectances using the BV-NNET tool (Biophysical Variables Neural NETwork, Baret et al., (2007)), which consists of a trained artificial neural network (ANN) using the outputs of a radiative transfer model (PROSAIL Jacquemoud et al., (2009)). ANNs were first trained with the wide range of conditions estimated by the radiative transfer model. Then, the trained network was used to predict the GAI from satellite reflectances. The GAI estimates derived from F2 and SPOT reflectances were compared to non-destructive measurements based on digital hemispherical photographs collected over a range of crops (Demarez et al., 2008b) and showed a determination coefficient of $R^2 = 0.86$ and an absolute root mean square error (RMSE) of approximately $0.5 \text{ m}^2 \cdot \text{m}^{-2}$ (Veloso, 2014). Battude et al., (2016) also compared BV-NNET derived GAI from several satellites, including SPOT and Formosat-2. They showed very good correlation ($R = 0.92$ and $RRMSE = 23\%$) and performances that were similar to the ones found in the literature (Berjón et al., 2013; Bsaibes et al., 2009; Duan et al., 2014). The BV-NNET procedure did not include the aggregation of the leaves, which can lead to the underestimation of GAI during periods of strong vegetation development (Claverie et al., 2012b). GAI estimates were finally averaged considering all the pixels of the studied plots after the application of an offset of 10 m to avoid edge effects and to consider only the GAI of the considered crop.

## 4.4. Methodology

### 4.4.1. The SAFY-CO₂ model

The SAFY-CO₂ model (Figure I-6) was adapted from the SAFY model (Simple Algorithm for Yield Estimates; Duchemin et al., 2008) to simulate the components of the net CO₂ fluxes and the cropland annual carbon budget. SAFY is a daily time step crop model that simulates the temporal evolution of GAI, DAM and final grain yield (YLD) by considering two climatic input variables: incoming global radiation and mean temperature. This approach is based on Monteith and Moss's (1977) light-use efficiency theory, which links the production of the total DAM with the photosynthetically active portion of the solar radiation (PAR) absorbed by the plant. In SAFY, the ratio of photosynthesis to autotrophic respiration is assumed to be constant when estimating the DAM from the absorbed PAR (APAR). The SAFY model has been extensively used for the estimation of biomass and yield in contrasting climatic conditions and crop types (Battude et al., 2016a; Claverie et al., 2012b; Duchemin et al., 2008a, 2015a; Fieuzal et al., 2011a).

Conversely, in SAFY-CO₂, the GPP is first estimated as a function of the APAR. Then, the components of the biomass (above and below ground) and the corresponding components of the net CO₂ fluxes and annual carbon budget are calculated. In this section, the main formalisms and equations of the model are presented and the parameters are detailed in the tables. Each table summarized the notations, the values or the ranges and the methods for estimating the parameters for the winter wheat crop and the post-harvest vegetative events.
<figure><img src="image_19.png" /></figure>

**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).

First, the model computes photosynthesis (GPP) [eq. I-1] as a function of the incoming global radiation (R<sub>g</sub>), the climatic efficiency (ε<sub>c</sub>), the fraction of APAR by the plant (fAPAR) [eq. I-1.1], the temperature stress function (f<sub>T</sub>) [eq. I-1.2], the effective efficiency of the conversion of absorbed radiation to fixed CO<sub>2</sub> through plant photosynthesis (fELUE) [eq. I-1.3], and a multiplicative coefficient (sR10) [eq. I-1.4.1 and I-1.4.2], which takes into account the decline in canopy photosynthetic capacity during the senescence phase (see Béziat, 2009). sR10 is set to 1 until senescence begins [eq. I-1.4.1] and then defined as the ratio between the GAI of the previous day and the maximum seasonal GAI value multiplied by the corrective factor C<sub>s</sub>. The senescence phase first acts on the lower portion of the plant (closer to the soil) and then acts on the higher canopy elements. Thus, the actual phenological senescence may be greater than the phenological senescence detected by satellite observations, which thus requires a corrective factor. Therefore, the C<sub>s</sub> coefficient is included in the computation of sR10 to correct for the effects of senescence over simulated fluxes. The effects of diffuse global radiation over canopy photosynthesis are not always considered in crop models when estimating crop productivity. However, measurements, including the measurements at our flux sites, have indicated that the efficiency is very sensitive to the diffuse components of incoming global radiation (Béziat, 2009; Hollinger et al., 1998; Roderick et al., 2001). An effective light-use efficiency
function is thus defined to account for the fraction of diffuse global radiation (see I.4.4.2). Because diffuse incoming radiation R<sub>df</sub> is not often measured in the field, the De Jong (1980) approach was used to estimate the R<sub>df</sub>/R<sub>g</sub> ratio over the study area from the top of the canopy and the top of the atmosphere radiation data.

$$GPP = R_g * \varepsilon_c * fAPAR * f_T(T_a) * fELUE * sR10 \qquad \text{I-1}$$

$$fAPAR = 1 - \exp(-K_{ext}*GAI) \qquad \text{I-1.1}$$

$$f_T(T_a) = 1 - \left(\frac{T_{opt}-T_a}{T_{opt}-T_{min}}\right)^\beta \quad \text{for } T_{min} < T_a < T_{opt} \qquad \text{I-1.2.1}$$

$$f_T(T_a) = 1 - \left(\frac{T_{opt}-T_a}{T_{opt}-T_{max}}\right)^\beta \quad \text{for } T_{opt} < T_a < T_{max} \qquad \text{I-1.2.2}$$

$$f_T(T_a) = 0 \quad \text{for } T_a < T_{min} \text{ or } T_{max} < T_a \qquad \text{I-1.2.3}$$

$$fELUE = ELUE_a * \exp\left(\frac{ELUE_b * R_{df}}{R_g}\right) \qquad \text{I-1.3}$$

$$sR10 = 1 \quad \text{from sowing to senescence} \qquad \text{I-1.4.1}$$

$$sR10 = \frac{GAI}{GAI_{max}*Cs} \quad \text{from senescence to harvest} \qquad \text{I-1.4.2}$$

<table><caption>Table I-2: List of SAFY-CO₂ model parameters for calculating the GPP.</caption><thead><tr><th>Description</th><th>Notation</th><th>Unit</th><th>Value / Range</th><th>Method</th><th>Source</th></tr></thead><tbody><tr><td>Climatic efficiency</td><td>ε<sub>c</sub></td><td>-</td><td>0.48</td><td>Literature</td><td>Varlet-Grancher (1982)</td></tr><tr><td>Light-interception coefficient</td><td>K<sub>EXT</sub></td><td>-</td><td>c</td><td>Literature</td><td>Veloso (2014)</td></tr><tr><td>Minimal temperature for growth</td><td>T<sub>min</sub></td><td>°C</td><td>0</td><td>Literature</td><td>Porter (1999)</td></tr><tr><td>Maximal temperature for growth</td><td>T<sub>max</sub></td><td>°C</td><td>37</td><td>Literature</td><td>Porter (1999)</td></tr><tr><td>Optimal temperature for growth</td><td>T<sub>opt</sub></td><td>°C</td><td>20</td><td>Literature</td><td>Porter (1999)</td></tr><tr><td>Polynomial degree</td><td>β</td><td>-</td><td>2</td><td>Literature</td><td>Duchemin (2008)</td></tr><tr><td>Corrective factor over GPP during senescence</td><td>Cs</td><td>-</td><td>1.2</td><td>In situ data</td><td>-</td></tr><tr><td>Effective light-use efficiency parameter A</td><td>ELUE<sub>a</sub></td><td>gC.MJ<sup>-1</sup></td><td>[0.8-1.05] (winter wheat)<br>[0.5-0.8] (post harvest<br>vegetative events)</td><td>Calibration</td><td>-</td></tr><tr><td>Effective light-use efficiency parameter B</td><td>ELUE<sub>b</sub></td><td>-</td><td>1.34</td><td>In situ data</td><td>See supplementary material</td></tr></tbody></table>

The NPP is then derived from the difference between the GPP and the autotrophic respiration (R<sub>a</sub>) [eq.I-2], which was separated into two components: maintenance respiration (R<sub>m</sub>) and growth respiration (R<sub>gr</sub>) (McCree, 1974) [eq. I-3]. R<sub>m</sub> is calculated from the NPP of the previous day and a maintenance coefficient m<sub>R</sub> [eq. I-3.1], which corresponds to the fraction of maintenance respiration per NPP unit. In this equation, R<sub>10</sub> is the reference respiration at 10°C. R<sub>gr</sub> is calculated using the method described by Amthor (1989) and improved by Choudhury (2000), as shown in eq. I-3.2. The constant Y<sub>g</sub> is the growth conversion efficiency.

$$NPP = GPP - R_a \qquad \text{I-2}$$

$$R_a = R_m + R_{gr} \qquad \text{I-3}$$

$$R_m = NPP * m_R * sR10 \qquad \text{I-3.1}$$

$$m_R = R_{10} * Q_{10} \left(\frac{T_a - 10}{10}\right) \qquad \text{I-3.1.1}$$

$$R_{gr} = (1 - Y_g) * (GPP - R_m) \qquad \text{I-3.2}$$

<table><caption>Table I-3: List of SAFY-CO₂ model parameters for calculating autotrophic respiration.</caption><thead><tr><th>Description</th><th>Notation</th><th>Unit</th><th>Value / Range</th><th>Method</th><th>Source</th></tr></thead><tbody><tr><td>Maintenance respiration parameter: Q<sub>10</sub></td><td>Q<sub>10</sub></td><td>-</td><td>2</td><td>Literature</td><td>Amthor (2000)</td></tr><tr><td>Maintenance respiration parameter: R<sub>10</sub></td><td>R<sub>10</sub></td><td>g<sub>c</sub>/g<sub>DM</sub></td><td>0.0025</td><td>literature</td><td>Béziat (2009)</td></tr><tr><td>Growth respiration conversion efficiency parameter</td><td>Y<sub>g</sub></td><td>-</td><td>0.74</td><td>Literature</td><td>Amthor (1989)</td></tr></tbody></table>
Finally, the total NPP is divided into root (NPP<sub>r</sub>, [eq. I-4.1]) and aerial (NPP<sub>a</sub>, [eq. I-4.2]) components, estimated by considering a root-to-shoot ratio (RtS) in accordance with the method proposed by Baret et al., (1992) [eq. I-5]. In this equation, SMT is the sum of temperature, D<sub>0</sub> is the emergence date and D<sub>s</sub> is the first day of the spiking stage. fr<sub>0</sub> is the extrapolated value of the root fraction fr at emergence, fr<sub>∞</sub> is the asymptotic value of fr, and c is the relative rate of decrease. The DAM is estimated by dividing the NPP<sub>a</sub> by the coefficient C<sub>veg</sub>, which represents the plant carbon content [eq. I-6].

$$NPP_r = NPP * RtS \qquad \text{I-4.1}$$

$$NPP_a = NPP * (1 - RtS) \qquad \text{I-4.2}$$

$$RtS = fr = fr_{\infty} + (fr_{0} - fr_{\infty}) * \exp \left( -c \frac{SMT_{D_{0}}^{D_{s}} - SMT_{D_{0}}}{SMT_{D_{s}} - SMT_{D_{0}}} \right) \qquad \text{I-5}$$

$$DAM = \frac{NPP_a}{C_{veg}} \qquad \text{I-6}$$

<table><caption>Table I-4 : List of SAFY-CO₂ model parameters for calculating the aboveground and the belowground mass.</caption><thead><tr><th>Description</th><th>Notation</th><th>Unit</th><th>Value / Range</th><th>Method</th><th>Source</th></tr></thead><tbody><tr><td>Root fraction parameters</td><td>f<sub>0</sub> - f<sub>inf</sub> - c</td><td>-</td><td>0.63 / 0.11 / 1.48</td><td>Literature</td><td>Baret (1992)</td></tr><tr><td>Carbon content coefficient</td><td>C<sub>veg</sub></td><td>g<sub>c</sub>/g<sub>veg</sub></td><td>0.46<br/>[20<sup>st</sup> Oct-15<sup>th</sup> Jan] (winter wheat)</td><td>Literature</td><td>Béziat (2009)</td></tr><tr><td>Day of plant emergence</td><td>D<sub>0</sub></td><td>day</td><td>[End of main crop-31<sup>th</sup> Dec] (post-harvest vegetative events)</td><td>Calibration</td><td>-</td></tr></tbody></table>

Once the biomass computed, the grain yield and GAI can be estimated, as in the SAFY version. The GAI is the sum of the GAI of the previous day and the positive and negative change in GAI of the current day [eq. I-7]. Leaf production and leaf senescence are controlled by a growing degree-day approach. The positive increment [eq. I-7.1] is the product of a function of leaf partitioning [eq. I-7.1.1], the specific leaf area parameter and the daily DAM production. The negative increment, which is only evaluated from the beginning of senescence, depends on the two senescence parameters Sen<sub>a</sub> and Sen<sub>b</sub> [eq. I-7.2]. The grain yield estimation [eq. I-8] depends on the total biomass production at the end of the vegetative period (DAM<sub>max</sub>) and a constant harvest index HI (see I.4.4.2).

$$\Delta GAI = GAI + \Delta GAI^{+} - \Delta GAI^{-} \qquad \text{I-7}$$

$$\Delta GAI^{+} = \Delta DAM * Pl * SLA \qquad \text{I-7.1}$$

$$Pl = 1 - Pl_a * \exp^{(Pl_b * SMT)} \qquad \text{I-7.1.1}$$

$$\Delta GAI^{-} = GAI * \frac{SMT - Sen_a}{Sen_b} \qquad \text{I-7.2}$$

$$\text{Yield} = DAM_{max} * HI \qquad \text{I-8}$$
<table><caption>Table I-5 : List of SAFY-CO₂ model parameters for calculating the leaf biomass production, the yield and the senescence.</caption><thead><tr><th>Description</th><th>Notation</th><th>Unit</th><th>Value / Range</th><th>Method</th><th>Source</th></tr></thead><tbody><tr><td>Harvest index</td><td>HI</td><td>-</td><td>0.45</td><td>In situ data</td><td>Dai et al., 2006</td></tr><tr><td>Specific leaf area</td><td>SLA</td><td>m<sup>2</sup>.g<sup>-1</sup></td><td>[0.005 - 0.04]</td><td>Calibration</td><td>-</td></tr><tr><td>Partition-to-leaf function parameter A</td><td>PI<sub>A</sub></td><td>-</td><td>[0.01-0.5]</td><td>Calibration</td><td>-</td></tr><tr><td>Partition-to-leaf function parameter B</td><td>PI<sub>B</sub></td><td>-</td><td>[0.0001-0.02]</td><td>Calibration</td><td>-</td></tr><tr><td>Sum of temperature for senescence</td><td>Sen<sub>A</sub></td><td>°C</td><td>[1045-2000] (winter wheat)<br/>[100-900] (post-harvest vegetative events)</td><td>Calibration</td><td>-</td></tr><tr><td>Rate of senescence</td><td>Sen<sub>B</sub></td><td>°C.day<sup>-1</sup></td><td>[10<sup>3</sup>-2.10<sup>4</sup>]</td><td>Calibration</td><td>-</td></tr></tbody></table>

The NEE is calculated as the difference between the NPP and the carbon losses due to heterotrophic respiration ($R_h$) [eq. I-8]. $R_h$ is calculated using a $Q_{10}$ first-order exponential equation (Delogu, 2013). $R_{href}$ is the reference respiration at 0°C, and $exp^{b*10}$ is equal to $Q_{10}$.

The ecosystem respiration is defined as the sum of $R_a$ and $R_h$ [eq. I-10].

$$NEE = NPP - R_h \qquad I-8$$

$$R_h = a * exp^{b*T_s} \qquad I-9$$

$$a = R_{href} \qquad I-9.1$$

$$Q_{10} = \frac{Rh(T_s + 10)}{Rh(T_s)} = \frac{a * exp^{b*(T_s+10)}}{a * exp^{b*(T_s)}} = exp^{b*10} \qquad I-9.2$$

$$R_{eco} = R_a + R_h \qquad I-10$$

<table><caption>Table I-6 : List of SAFY-CO₂ model parameters for calculating the heterotrophic respiration.</caption><thead><tr><th>Description</th><th>Notation</th><th>Unit</th><th>Value / Range</th><th>Method</th><th>Source</th></tr></thead><tbody><tr><td>Heterotrophic respiration parameter: Rhref</td><td>R<sub>href</sub></td><td>gC.m<sup>-2</sup>.d<sup>-1</sup></td><td>0.34</td><td>Literature</td><td>Suleau (2011)</td></tr><tr><td>Heterotrophic respiration parameter: Q<sub>10</sub></td><td>Q<sub>10</sub></td><td>-</td><td>2.3</td><td>Literature</td><td>Suleau (2011)</td></tr><tr><td>Conversion factor of Ta into T<sub>s</sub></td><td>t</td><td>-</td><td>1.07</td><td>In situ data</td><td>-</td></tr></tbody></table>

### 4.4.2. Model parameterization and calibration

The parameters of the SAFY-CO₂ model are set using one of the following three options: i) literature sources, ii) multisite in situ measurements and iii) optimization using the time series of satellite-derived GAI. The parameters in the first two categories are set as equal for all of the investigated fields and years of study (see equations I-1 to I-10 and Tables I-2 to I-6), while the parameter of the third category are optimized. Parameter b of the exponential function in the relationships between ELUE and $R_{df}/R_g$ [eq. I-1.3] is fixed to 1.34 based on field data (i.e., CO₂ fluxes and meteorological data) acquired over several years for contrasting climatic, soils, and management conditions at 5 European instrumented sites, including ours (Lonzee, BE; Auradé, FR; Grignon, FR; Lamasquère, FR; Oensingen, CH; see Supplementary Material). This parameter is set to a generic value to facilitate the large-scale application of the approach.

The parameters in the third category are set using an iterative minimizing method with a RMSE objective function between satellite-based GAI and SAFY-CO₂ GAI estimates. This procedure aims at determining the values of parameter “a” of the fELUE function [eq. I-1.3] and 6 phenological parameters, i.e., the day of plant emergence ($D_0$), the specific leaf area (SLA), the two parameters of
the partition-to-leave function (Pl<sub>a</sub>, Pl<sub>b</sub>), the sum temperature for senescence (Sen<sub>a</sub>) and the rate of senescence (Sen<sub>b</sub>).

The minimization procedure, applied to each simulations (i.e., each cropping year and each field), is based on an adapted version of the Nelder-Mead simplex method (Lagarias et al., 1998), which considers a priori boundaries for each parameter to constrain the solutions within realistic parameter intervals. The minimization process runs the model, computes a cost function (in this case the RMSE derived from the comparison between the estimated and the remote sensed GAI) and iteratively updates the values of parameters to converge to the best parameter combination, coinciding with the lowest cost function value. To reduce the probability of local minima, a global approach is applied that runs the optimization process 30 times, with different a priori conditions for each parameter. A set of the parameters with the best solution is considered (i.e., lower RMSE for the GAI estimates). The number of optimization runs is set to 30, based on a sensibility analysis, so that the best combination of parameters is always retrieved, while avoiding unnecessary runs.

The optimization process requires boundaries for the parameters to calibrate (Pl<sub>a</sub>, Pl<sub>b</sub>, Sen<sub>a</sub>, Sen<sub>b</sub>, SLA, ELUE<sub>a</sub>, D<sub>0</sub>). These boundaries are first estimated based on a literature review. Then, a sensitivity analysis of the model is conducted to adjust these boundaries using a grid search. The ranges of the parameters are discretized, and all possible combinations are simulated (more than 3 million simulations). Then, the outputs are compared to the outputs obtained by optimizations performed using the adapted simplex method described above and the same parameter boundaries. This comparison allows us to do the following.

1. Verify that the adjusted boundaries reproduce all plant development conditions, with the constraint of a limited dispersion in the outputs.

2. Validate the efficiency of the adapted version of the simplex in retrieving the best set of parameters.

Compared to SAFY, the SAFY-CO₂ version considers the biomass production of re-growth, weeds and cover crops (hereafter called post-harvest vegetative events) and their effect on the CO₂ fluxes and annual C budgets. Indeed, these post-harvest events can have an important impact on the NEE (Béziat et al., 2009a; Ceschia et al., 2010a; Poeplau and Don, 2015a) and thus on the NECB. Therefore, the model is adapted to simulate these events without the distinction of their nature (i.e., spontaneous re-growth, weeds or cover crop).

In a first attempt to estimate the effects of post-harvest vegetative events on the net CO₂ flux components and ultimately on the annual NECB, the same parameterization considered for winter wheat is also considered for all post-harvest vegetative events. For the studied years, when the satellite-derived GAI indicates the presence of vegetation on the field after harvest (i.e., AUR2006, LAM2009, LAM2011, and LAM2013), the model is first run to simulate the main crop. Then, a second optimization is performed on the vegetation following the main crop, optimizing ELUEa and the 6 phenological parameters. The boundaries of parameters Sena, Do and ELUEa are changed compared to those fixed for winter wheat, while the ranges of the 4 other parameters remain the same.

### 4.4.3. From daily net ecosystem CO₂ fluxes, NEE to the annual net ecosystem carbon budget, NECB

To compute the annual NECB [eq. I-11], carbon input (C<sub>inp</sub>) and export (C<sub>exp</sub>) terms are added to the annual cumulated NEE (i.e., the NEP) [eq. I-11.1]. The NEP is the carbon absorbed or released
by the field (through photosynthesis and respiration processes) over a cultural year, a positive NEP indicates that cumulated soil and autotrophic respiration are higher than cumulated photosynthesis, meaning that the field loses carbon towards the atmosphere and vice versa. The value of NEP is computed from October 1st to September 30th because this period usually corresponds to the agricultural cropping year in Europe (Ceschia et al., 2010a). The term C<sub>inp</sub> represents the amount of C that is brought to the field as organic fertilizer (only at FR-Lam in this study) and as seeds. Since C<sub>inp</sub> could not be simulated, the C<sub>inp</sub> values provided by the farmer as well as analysis of the organic fertilizer C content (Béziat et al., 2009a), were used to calculate the NECB at LAM.

C<sub>exp</sub> generally corresponds to the yield [eq. I-11.2] in the study area, as typically, only grain is exported from the field (e.g., FR-Aur). However, in some cases, straws are also exported from the field (e.g., FR-Lam). From the perspective of regional-scale applications, this term (straw<sub>exp</sub>) is estimated as a function of the total straw biomass (straw<sub>tot</sub>), which corresponds to the final aboveground biomass (DAM<sub>max</sub>) minus the final grain yield [eq. I-11.3]. The sc parameter [eq. I-11.3.1] is estimated from in situ data during the 2011 field campaign and set to 0.3.

$$NECB = NEP + C_{exp} - C_{inp} \qquad I-11$$

$$NEP = \int_{1^{\text{st}}\text{Oct}}^{30^{\text{th}}\text{Sept}} NEE \qquad I-11.1$$

$$C_{exp} = Yield * C_{veg} \qquad I-11.2$$

$$C_{exp} = C_{veg} * (Yield + (DAM_{max} - Yield) * sc) \qquad I-11.3$$

$$sc = \frac{straw_{exp}}{straw_{tot}} = \frac{straw_{exp}}{DAM_{max} - Yield} \qquad I-11.3.1$$

### 4.4.4. Model implementation and validation strategy

The proposed approach requires several types of input data, which are taken into account at different stages of the modelling process or during the calculation of the carbon budgets. To run the model, meteorological data (R<sub>g</sub> and T<sub>air</sub>), soil parameters (heterotrophic respiration parameters) and plant parameters (some being fixed and some being calibrated (see Table I-2 to I-6 for more details) are needed. The model can simulate the output variables only with those information, however, in the absence of calibration process, the estimates are very likely to be erroneous. To correctly simulate the crop development and thus get meaningful outputs, the satellite derived GAI is used to calibrate Pl<sub>a</sub>, Pl<sub>b</sub>, Sen<sub>a</sub>, Sen<sub>b</sub>, ELUE<sub>a</sub>, SLA and D<sub>o</sub>. Once the calibration process achieved, the parameters are set for each field and climatic year allowing to reproduce the vegetation dynamic (GAI, DAM, YLD) as well as the CO<sub>2</sub> fluxes (GPP, R<sub>eco</sub>, NEE). Because at this stage, only remote sensing data and crop maps are needed, the approach can be up-scaled easily. Nevertheless, assessing carbon budgets demand additional data that are not easily available at plot scale over large areas yet. The two additional input data needed are: the amount of C imported (C<sub>inp</sub>) to the plot (as seeds and eventually as organic amendments), and an information on whether straw are exported from the plot or not. These two inputs allow to estimate the NECB [eq. I-11].

The validation strategy relies on different types of datasets. Concerning the GAI, the comparison of the model output with the satellite derived GAI is not really a validation since the later is used to calibrate the model but rather a verification of the model's ability to reproduce vegetation dynamic. To evaluate the performances of the model to simulate biomass, data from the instrumented ICOS flux sites and from the 2011 field campaign are considered. For yield validation, only the results from the 2011 field campaigns are presented (covering a range of values from 1.87 to 8.93 t.ha<sup>-1</sup>) as the annual yields provided by the farmer at the two instrumented sites may be averages of several