considering relatively long time scales (e.g. crop rotation), the effects of other variables such as soil organic matter content or processes such as priming effects will have to be taken into account. For those reasons, the SAFYE-CO₂ model should be coupled with a soil organic matter model (e.g. AMG, (Saffih-Hdadi and Mary, 2008); RothC, (Coleman and Jenkinson, 1996a) in the future.

Another limitation of this approach concerns the availability of remote sensing images. To date, we used only optical data in this approach, which is thus limited in the case of cloudy sky conditions. Our method could even be inoperable if long periods of cloudy sky conditions occur during crop development. This constraint is partially mitigated because of the ongoing Sentinel missions that will provide high spatial (10 m) and temporal (5 days) resolution images all across the globe. Additionally, the assimilation of the C-band synthetic-aperture radar (SAR) from Sentinel-1 should be considered to lift this constraint, as shown in many studies (Ameline et al., 2018; Baup et al., 2019; R. Fieuzal et al., 2017a; Revill et al., 2013a). Finally, thermal-infrared remote sensing, which allows the estimation of vegetation water stress (Labbé et al., 2012a), could be considered to better constrain the model.

## 4.7. Conclusion

The newly established SAFYE-CO₂ model has been validated at local and landscape scales for sunflower crops against a wide range of *in situ* measurements. The model was able to accurately reproduce biomass, yield, CO₂ flux and ETR at the FR-Aur flux site when using *in situ* measurements of texture to deduce soil parameters (field capacity and permanent wilting point) and soil depth. For upscaling the model to the landscape scale, the sensitivity of the model to those soil parameters estimated from existing state-of-the-art soil databases (GlobalSoilMap and SoilGrids) was tested. Biomass, over a population of fields, was correctly estimated by SAFYE-CO₂ but underestimated by SAFYE-CO₂. This is possibly due to the underestimation of the total soil water capacity derived from the soil products, which leads to overestimations of water stress. Moreover, the low heterogeneity and spatial variability of the derived soil parameters over the study area, compared to observed values, indicates that the current accuracy of soil products (GSM and SG) is not sufficient to provide an accurate description of TWC, especially for approaches developed at the field scale. Since SAFYE-CO₂ requires information about soil water capacity that is not yet available at the plot scale over wide areas with sufficient accuracy, in the case where only a C budget is needed, we suggest using SAFYE-CO₂ for large-scale simulation, as the assimilation of frequent HSTR GAI data enables the indirect incorporation of the integrated impact of water stress. For the same reason, we argue that crop growth in SAFYE-CO₂ can be decoupled from soil water dynamics by omitting the water stress function to obtain water flux estimates as well as accurate CO₂ flux estimates. However, this approach needs further validation using other flux sites to ensure the robustness of the model for simulating various soil and climatic conditions and management practices.

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### ♠ Ma contribution

J'ai réalisé cette étude de bout en bout. L'origine de ces travaux a été la conférence M2GARSS 2020 à Tunis (à distance car en Mars 2020 !) qui m'a permis de présenter mes avancées sur la culture de tournesol et de publier un article de conférence. Un des objectifs de ce travail était de coupler le modèle SAFYE-CO₂ à un module de bilan hydrique permettant de simuler le stress hydrique, état fréquemment rencontré sur le tournesol et ses conséquences sur le fonctionnement et le développement de la végétation. J'ai donc réalisé ce couplage et validé cette approche localement. Ensuite, pour l'appliquer à grande échelle, j'ai récupéré les données de biomasse et de rendements acquises dans le cadre du projet CASDAR Tournesol, ainsi que des données sol issues des produits GSM et SG. J'ai
réalisé toutes les simulations nécessaires à l'écriture du papier. J'ai ensuite écrit la totalité du papier et
me suis également chargé de la réponse aux relecteurs.

✓ Ce qu'il faut retenir

▲ Le modèle SAFYE-CO₂ a été mis en place en couplant SAFYE-CO₂ avec un modèle de bilan hydrique inspiré de la FAO-56, qui permet de simuler les flux d'eau verticaux (évapotranspiration, percolation) d'une parcelle agricole.

▲ La paramétrisation du modèle pour la culture de tournesol a été validée à une échelle locale puis régionale.

▲ Les produits cartographiques de sol actuels (GSM et SoilGrids) ne permettent pas une estimation précise du contenu en eau du sol. Ils ne peuvent donc pas être utilisés en entrée du modèle pour une application à la parcelle sur de larges territoires.

▲ Le rendement est actuellement déterminé avec un indice de récolte fixe qui offre des performances moyennes. Une modification du formalisme devrait permettre d'améliorer l'estimation des rendements.

▲ La simulation de la croissance de la plante devrait être découplée du contenu en eau du sol car le stress hydrique est déjà pris en compte indirectement via le GAI satellite.

5.Conclusion de l'article en français

Le modèle SAFYE-CO₂ nouvellement développé a été validé à l'échelle locale et à celle de la région pour la culture de tournesol, grâce à un large jeu de données terrain. Le modèle a été capable de reproduire avec précision la biomasse, le rendement, les flux de CO₂, ainsi que l'évapotranspiration sur le site expérimental d'Auradé en utilisant des mesures in situ de texture pour déduire les paramètres de sol (point de flétrissement et capacité au champ) et la profondeur de sol. Afin de spatialiser le modèle à l'échelle du paysage, la sensibilité du modèle à ces paramètres de sol, dérivés des produits sol existants (GlobalSoilMap et SoilGrids) a été testée. En considérant toutes les parcelles simulées, la biomasse a été correctement estimée par SAFYE-CO₂ mais sous-estimée par SAFYE-CO₂. Ceci provient probablement de la sous-estimation des valeurs de réserves utiles dérivées des produits sols, qui entraine une surestimation du stress hydrique. De plus, la faible hétérogénéité et variabilité spatiale des paramètres de sol dérivés des produits GSM et SG sur la zone d'étude, comparées aux observations, indiquent que la précision actuelle de ces produits sol n'est pas suffisante pour fournir une estimation précise du contenu en eau du sol, spécialement pour des approches spatialisées développées à l'échelle de la parcelle. SAFYE-CO₂ requiert une description précise de la réserve utile des sols, or cette information n'est pas encore disponible à l'échelle de la parcelle sur de grands territoires. Dans les cas où seul le bilan de carbone est estimé, nous suggérons donc d'utiliser SAFYE-CO₂ pour les applications à grande échelle puisque l'assimilation de produits satellites permet de prendre indirectement en compte le stress hydrique. Pour les mêmes raisons, nous affirmons que la fonction simulant la photosynthèse de la culture dans SAFYE-CO₂ ne doit pas prendre en compte l'effet stress lié au contenu en eau du sol. Ainsi, nous avons désactivé la fonction de stress hydrique
initialement introduite dans l'estimation de la photosynthèse, ce qui permet d'obtenir des estimations précises de flux de CO₂ et d'évapotranspiration. Toutefois, cette approche nécessite des validations plus approfondies à l'aide d'autres données de sites flux pour s'assurer de la robustesse du modèle et de sa capacité à reproduire des conditions pédoclimatiques et des pratiques agricoles contrastées.
# 6. Analyse supplémentaire : cas du blé

Le blé a été choisi comme culture à paramétrer en priorité dans SAFYE-CO₂ pour les mêmes raisons que celles évoquées concernant SAFY-CO₂ ; c'est la culture majoritairement cultivée dans la zone d'étude et plus largement sur tout le territoire français. De plus, de précédentes études s'étaient déjà intéressées à la simulation de l'évapotranspiration spatialisée pour cette culture (Battude et al., 2017a; Duchemin et al., 2015a). Une première validation des flux d'ETR simulés par le modèle, avec l'ancien et le nouveau formalisme d'évaporation, est présentée. Puis une comparaison des performances globales entre SAFY-CO₂ et SAFYE-CO₂ est présentée, et permet de trancher sur l'utilisation de ces modèles.

## 6.1. Validation des simulations de flux d'eau

Le Tableau II-6 présente les paramètres propres au module de bilan hydrique pour la culture de blé. Ces paramètres, comme ceux des autres cultures sont soit extraits de la littérature, soit issus de mesures. Les autres paramètres (phénologiques ou liés aux flux de CO₂) ainsi que les bornes des paramètres à optimiser restent les mêmes que ceux définis pour SAFY-CO₂.

<table><caption>Tableau II-6 : Paramètres pour la culture de blé associés au module de bilan hydrique et sources des données.</caption><thead><tr><th>Description</th><th>Notation</th><th>Unité</th><th>Valeur</th><th>Méthode</th><th>Source</th></tr></thead><tbody><tr><td>Profondeur couche évaporative</td><td>D<sub>EVAP</sub></td><td>m</td><td>0.1</td><td>Littérature</td><td>FAO-56 (Allen 1998)</td></tr><tr><td>Profondeur racinaire maximum</td><td>D<sub>ROOT</sub></td><td>m</td><td>1</td><td>Calibration</td><td>Rasmussen (2015, 2016)</td></tr><tr><td>Profondeur de sol</td><td>D</td><td>m</td><td>-</td><td>Calibration</td><td>In-situ ou cartes de sol</td></tr><tr><td>Humidité à la capacité au champ</td><td>θ<sub>FC</sub></td><td>-</td><td>-</td><td>Calibration</td><td>In-situ ou cartes de sol</td></tr><tr><td>Humidité au point de flétrissement</td><td>θ<sub>WP</sub></td><td>°C</td><td>-</td><td>Calibration</td><td>In-situ ou cartes de sol</td></tr><tr><td>Vitesse de croissance racinaire</td><td>V<sub>R</sub></td><td>°C.day<sup>-1</sup></td><td>0.0072</td><td>Calibration</td><td>Veloso (2014)</td></tr><tr><td>Coefficient d'évaporation A</td><td>E<sub>V_A</sub></td><td>1/(mm.d<sup>-1</sup>)</td><td>0.09</td><td>Mesures</td><td>ICOS - FR-Aur &amp; FR-Lam</td></tr><tr><td>Coefficient d'évaporation B</td><td>E<sub>V_B</sub></td><td>-</td><td>1.09</td><td>Mesures</td><td>ICOS - FR-Aur &amp; FR-Lam</td></tr><tr><td>Correctif évaporation</td><td>K<sub>BS</sub></td><td>-</td><td>1.2</td><td>Mesures</td><td>ICOS - FR-Aur &amp; FR-Lam</td></tr><tr><td>Coefficient de transpiration maximum</td><td>K<sub>cBMAX</sub></td><td>-</td><td>0.98</td><td>Calibration</td><td>Veloso (2014)</td></tr><tr><td>Paramètre d'humidité critique</td><td>D<sub>fe</sub></td><td>-</td><td>0.45</td><td>Littérature</td><td>FAO-56 (Allen 1998)</td></tr><tr><td>Fraction de couverture végétale maximum</td><td>K<sub>COV</sub></td><td>-</td><td>0.91</td><td>Mesures</td><td>Veloso (2014)</td></tr><tr><td>Coefficient exponentiel de la fraction de couverture</td><td>E<sub>COV</sub></td><td>-</td><td>0.31</td><td>Mesures</td><td>Veloso (2014)</td></tr><tr><td>Coefficient de réduction de transpiration</td><td>K<sub>TRP</sub></td><td>-</td><td>0.36</td><td>Calibration</td><td>Veloso (2014)</td></tr></tbody></table>

Une fois ces paramètres fixés, le modèle a été optimisé sur les 8 années de blé disponibles à Lamasquère et à Auradé, avec l'ancien formalisme simulant l'évaporation (celui définit par la méthode FAO-56) puis avec le nouveau formalisme décrit section II-2.3. Pour cet exercice, les épisodes de repousses (cultures intermédiaires, repousses, adventices) ont été filtrés car les flux de transpiration sur ces périodes ne sont pas simulés ; aucune paramétrisation de ces épisodes de repousses n'étant actuellement définit dans le module de bilan hydrique. L'ETR observée et simulée par ces deux méthodes est présentée Figure II-16. Le nouveau formalisme fournit des performances très légèrement supérieures à celles obtenues avec le formalisme FAO-56. En effet, l'erreur sur l'ensemble des points passe de 0.67 à 0.65 mm.j⁻¹ et le coefficient de détermination de 0.67 à 0.68. Même si cette amélioration n'est pas significative, on note toutefois que le nouveau formalisme permet de légèrement réduire la dispersion. En effet, on peut voir sur la Figure II-16 que les points sont plus centrés autour de la droite y=x. Ainsi, le biais moyen passe de -0.03 à 0.01 mm.
<figure><img src="image_62.png" /></figure>

Figure II-16 : Comparaison entre ETR observée sur les sites flux d'Auradé et de Lamasquère et ETR simulée avec la méthode FAO (gauche) et avec la nouvelle équation de l'évaporation (droite) pour 8 années culturales de blé.

<figure><img src="image_63.png" /></figure>

Figure II-17 : ETR cumulée estimée par SAFYE-CO₂ avec la nouvelle formulation de l'évaporation (bleu clair) et observée (bleu foncé) pour 8 années culturales de blé à Auradé et Lamasquère.

Le nouveau formalisme définit pour l'évaporation, bien qu'il n'améliore pas significativement les sorties du modèle, est conservé pour la suite de l'analyse. L'ETR cumulée a été estimée pour chaque année de culture de blé à Auradé et à Lamasquère, séparément. La Figure II-17 présente l'ETR cumulée face aux observations. Le modèle reproduit correctement l'ETR, mais un décrochage est souvent observé après la récolte. En fin de saison culturale, l'erreur sur l'ETR cumulée est comprise entre 9.9 mm (pour l'année culturale 2005-2006) et -359.6 mm (pour 2012-2013). L'année 2012-2013 est particulièrement mal représentée pour deux raisons. Premièrement, des adventices se sont développées au sein de la parcelle au moment de la sénescence du blé. Elles ont contribué à l'ETR (via la transpiration) tandis que le modèle ne simulait qu'un blé en fin de saison, donc moins transpirant. Cet évènement explique une partie de la sous-estimation des valeurs d'ETR simulées, par rapport aux observations. Ensuite, une culture intermédiaire a été introduite sur la parcelle, contribuant là aussi à augmenter grandement les flux d'eau via la transpiration, terme non simulé par le modèle sur cette période dans cet exercice. Concernant le décrochage post-récolte observé, on constate que même pour
les années qui ne sont pas concernées par des évènements de repousses, l'ETR simulée diverge de l'ETR observée après la récolte du blé (~ jour n°200, soit le 19 Juillet). Sur le site d'Auradé, les pailles sont laissées au sol après la récolte. On peut donc supposer que l'état de surface va impacter les flux d'évaporation. Effectivement, des comportements particuliers de l'ETR<sub>MES</sub> ont été observés lors des périodes de sol couvert avec des pailles, mais aucune tendance permettant de définir une équation spécifique à cet état de surface n'a été mise en évidence. Par ailleurs, même si des travaux sur la détection des résidus de culture par télédétection existent (Daughtry et al., 2006; Serbin et al., 2009; Zheng et al., 2012), aucune méthode opérationnelle ne permet aujourd'hui de les détecter. Le futur service Copernicus « Cropland » pourrait fournir cette information à l'avenir car il fournira une date de récolte et de travail du sol. Une fois cette information disponible à la parcelle sur de larges territoires, il faudra encore définir un formalisme spécifique à ces périodes avec résidus, avant de pouvoir améliorer les estimations d'évaporation.

## 6.2. Comparaison entre SAFY-CO₂ et SAFYE-CO₂

<figure><img src="image_64.png" /></figure>

**Figure II-18 :** RMSE (colonne de gauche) et R² (colonne de droite) obtenus sur le GAI, la biomasse (DAM), la photosynthèse (GPP), la respiration de l'écosystème (R<sub>ECO</sub>) et l'échange net de CO₂ avec l'atmosphère (NEE) avec SAFY-CO₂ (rouge) et SAFYE-CO₂ (bleu).

Afin de comparer les performances des deux versions du modèle (avec ou sans module de bilan hydrique), l'erreur (RMSE) et la corrélation (R²) ont été calculées pour toutes les années culturales de blé, et pour les différents indicateurs estimés (Figure II-18). Dans l'ensemble les performances sont assez similaires, bien que SAFY-CO₂ semble en moyenne proposer des performances légèrement supérieures à SAFYE-CO₂ (dans la version ou la fonction de stress hydrique est activée), notamment en termes d'erreur (voir cas 'All' sur Fig. II-18). Il est donc difficile de déterminer le modèle le plus performant dans l'estimation de telle ou telle variable. En revanche, SAFYE-CO₂ tend à détériorer les estimations lors des années culturales marquées par du stress hydrique (2005-2006, 2010-2011, 2011-
2012, 2013-2014). Les années culturales de blé peuvent être concernées par un manque d'eau en fin de saison, pourtant ces périodes sont déjà très bien simulées par SAFY-CO₂. La prise en compte du stress hydrique dans l'équation de calcul de la photosynthèse tend donc à détériorer, plus qu'à améliorer, les sorties du modèle sur ces périodes, notamment pour la GPP, qui est impactée au premier ordre par le manque d'eau (via la fonction de stress WtSv, cf Eq. II-20).

<figure><img src="image_65.png" /></figure>

**Figure II-19 :** Haut : GPP estimée par SAFY-CO₂ (vert), par SAFYE-CO₂ (bleu) et observée (noir) à Lamasquère durant l'année culturale 2010-2011. Bas : ETR estimée par SAFYE-CO₂ (bleu) et observée (noir) sur le même site et la même année culturale. Les zones en rouge délimitent les périodes de stress simulées par le modèle.

Pour illustrer ce constat, la GPP de l'année culturale 2010-2011 simulée par les deux versions du modèle a été comparée aux mesures réalisées à Lamasquère (Figure II-19 A). Aussi, l'évapotranspiration observée et simulée par SAFYE-CO₂ sont comparées (Figure II-19 B). Les périodes délimitées en rouge correspondent aux périodes de stress hydrique simulées par le modèle. Ces périodes sont cohérentes avec les humidités du sol mesurées sur le site. En effet, l'humidité relative observée est inférieure au paramètre d'humidité critique (Dfe) en dessous duquel la plante est en stress hydrique, et voit donc ses capacités photosynthétiques limitées. Or la période de sénescence (du maximum de GPP à la récolte), marquée par ces 2 périodes de stress hydrique est déjà très bien simulée par SAFY-CO₂ (RMSE = 1.87 gC.m⁻².j⁻¹, R² = 0.95, biais moyen = 0.47 gC.m⁻².j⁻¹) notamment vers la fin de la période de sénescence. Une fois que le stress hydrique du sol est pris en compte dans le modèle, la GPP est sous-estimée, et les performances de SAFYE-CO₂ diminuent significativement (RMSE = 2.72 gC.m⁻².j⁻¹, R² = 0.82, biais moyen = -1.72 gC.m⁻².j⁻¹) par rapport à SAFY-CO₂. Ce constat laisse penser que l'effet du stress hydrique est déjà indirectement pris en compte via le GAI satellite. En effet, lorsque la végétation est stressée, elle va limiter sa croissance, voire perdre de ses capacités photosynthétiques, ce qui peut entrainer un jaunissement précoce de ses feuilles. Ces effets se répercutent directement sur le GAI et sont donc détectables par satellite. Parallèlement, l'ETR est correctement estimée sur les deux périodes de stress hydrique (Figure II-19 B) ce qui signifie que le
modèle, s'il est renseigné avec des données sol précises (comme c'est le cas ici), simule correctement
le manque d'eau dans le sol qui est répercuté sur les flux d'évaporation et de transpiration ainsi que sur
les flux de CO2. L'effet du stress hydrique semble donc déjà être pris en compte dans SAFY-CO2 via
l'information satellite et sans avoir recours à une fonction de stress. Nous pensons donc que SAFYE-
CO2 devrait être utilisé en découplant le contenu en eau du sol et les capacités photosynthétiques de la
plante permettant ainsi une estimation des flux d'eau tout en estimant correctement la GPP.

Bien que le modèle simule le contenu en eau du sol, aucune comparaison de ces sorties du
modèle avec des observations n'est présentée ici. Cette comparaison est rendue difficile par des
questions de représentativité et de qualité de la mesure. En effet, les mesures d'humidité du sol, faites
à différentes profondeurs (5, 10, 30 et 60 cm à Auradé et à 5, 10, 30 et 100 cm à Lamasquère), sont
ponctuelles et toutes localisées autour du mât de mesure (situé au centre de la parcelle). Les humidités
du sol estimées par le modèle sont, elles, représentatives de toute la parcelle et intégrées sur des
horizons de sol ([0-10], [10-100] et [100-profondeur sol] cm pour la culture de blé). Il apparait donc
délicat de comparer ces deux valeurs d'humidité. Par ailleurs, la mesure d'humidité de sol est entachée
de fortes incertitudes. Pour chaque profondeur (excepté la plus profonde), 3 capteurs mesurent
l'humidité et permettent ainsi une estimation de l'écart type lié à la mesure qui peut s'avérer trop
important pour utiliser ces données comme données de validation. Par exemple, sur l'année 2011 à
Lamasquère, la déviation standard des mesures à 5 cm est comprise entre 58 et 62% de la mesure et
entre 0 et 31% pour les mesures à 10 et 30 cm.

✓ Ce qu'il faut retenir

▲ Le modèle SAFYE-CO₂ a été appliqué à la culture de blé afin de simuler les flux d'eau et d'analyser une potentielle amélioration des simulations de biomasses et de flux de CO₂ par rapport à SAFY-CO₂.

♠ La paramétrisation du module de bilan hydrique pour la culture de blé a été validée localement grâce aux données des sites d'Auradé et de Lamasquère.

♠ La nouvelle formulation de l'évaporation n'a pas apporté d'amélioration significative de l'évaporation mais est conservée pour le moment.

♠ La prise en compte du stress hydrique induit par le contenu en eau du sol n'améliore pas les sorties du modèle mais tend à détériorer les simulations en phases de stress hydrique, ce qui tend à démontrer que ce stress est déjà indirectement pris en compte via l'information satellite.

7.Conclusion

Le développement du modèle SAFYE-CO₂, couplant le modèle SAFY-CO₂ avec un module de
bilan hydrique inspiré de la méthode FAO-56 (Allen et al., 1998), a été motivé par deux raisons
principales. La première étant évidemment la possibilité de simuler les flux d'eau en plus des
composantes du bilan de C, et donc les besoins en eau des cultures dans un contexte de raréfaction de
la ressource. La seconde concernait la perspective d'amélioration des simulations du modèle par la
prise en compte du stress hydrique. Afin de l'évaluer, SAFYE-CO₂ a été appliqué à la culture de tournesol dans un premier temps, car c'est une plante qui est régulièrement soumise à des conditions de stress hydrique. Puis le modèle a été appliqué au blé, culture qui, bien que moins concernée par les périodes de stress hydrique, peut être impactée en fin de saison par des déficits de précipitations.

Concernant la culture de tournesol, la paramétrisation du modèle a été validée localement sur le site d'Auradé grâce à deux années de mesures de flux (saisons culturales 2007 et 2016). Le modèle a été capable de reproduire avec précision la biomasse, le rendement ainsi que les flux de CO₂ et d'eau. Néanmoins, une validation plus approfondie sera nécessaire pour confirmer ces premiers résultats. En effet, pour l'instant cette validation ne s'appuie que sur deux années de mesures de flux, caractérisées toutes deux par de faibles développements de végétation et sur un même site (conditions pédoclimatiques et de gestion similaires). Cette validation est donc loin d'être représentative des conditions variées de développement du tournesol à une échelle plus large (régionale, nationale) et nécessiterait donc de s'appuyer sur d'autres années de mesure de flux collectées sur d'autres sites, notamment ceux du réseau ICOS.

Dans une perspective d'application du modèle à grande échelle, et parce que le modèle requiert des informations concernant les propriétés de sol, les produits sol GSM et SoilGrids ont été testés pour définir les paramètres sol en entrées du modèle. Il a été montré que la résolution spatiale et l'incertitude liée à ces produits ne permettaient pas de les utiliser dans l'approche proposée à une échelle parcellaire. En effet, la résolution actuelle de ces produits est de 250 et 90 m pour GSM et SG respectivement, ce qui ne permet pas de traduire la véritable hétérogénéité des sols à l'échelle spatiale qui nous concerne. Par ailleurs, nous avons montré que pour ces produits, la variabilité des sols en termes de texture n'était pas assez réaliste (Figure II-14), du moins pour notre zone d'étude, ce qui est un frein à leur utilisation. Nous en avons donc conclu que ces produits n'étaient pas adaptés à l'estimation des capacités de rétention d'eau du sol à une échelle parcellaire, et que par conséquent leur utilisation était suspendue pour le moment. Des produits d'humidité du sol dérivés de mesures satellites pourraient venir pallier à ce problème. En effet, de nombreux produits d'humidité du sol existent (Albergel, 2012; Ali et al., 2015; de Rosnay et al., 2006; Merlin et al., 2005) et pourraient être directement assimilés dans le modèle pour améliorer les estimations de flux d'évapotranspiration du modèle lorsque ce dernier est appliqué à des zones dont on ne possède aucune donnée de sol précise.

SAFYE-CO₂ a ensuite été appliqué à la culture de blé. Après avoir fixé les paramètres propres au module de bilan hydrique (Table II-6) pour la culture du blé, une première étape a servi à comparer les deux formalismes de l'évaporation (FAO-56 et nouveau formalisme). Il a été montré que les deux formalismes offraient des performances similaires dans l'estimation de l'ETR. Rappelons ici que le nouveau formalisme a été mis en place car celui proposé par la FAO ne convenait pas à un sol nu puisque l'ET₀ (sur lequel est basé ce formalisme) a été définie en référence à une surface couverte de gazon. Il a notamment été observé que l'évaporation en période de sol nu pouvait être supérieure à l'ET₀, et que l'évaporation était dépendante à l'ET₀. Or ces deux phénomènes ne sont pas pris en compte dans la méthode FAO-56. Même si les performances entre les deux formalismes sont similaires, nous pensons que des efforts devraient être apportés au développement de la nouvelle version, car elle permet la prise en compte de facteurs importants et pourrait permettre une meilleure précision dans l'estimation spatialisée de l'évaporation et donc de l'ETR.

Ensuite, en conservant la nouvelle équation de calcul de l'évaporation, la paramétrisation du module de bilan hydrique pour le blé a été validée grâce aux mesures d'évapotranspiration réalisées sur les sites d'Auradé et de Lamasquère. Le modèle a correctement reproduit les flux d'eau sur les années culturales de blé, en dehors des périodes concernées par des évènements de repousses. Une
paramétrisation devra donc être établie pour ces évènements de repousses, lorsque le modèle sera appliqué à des échelles de temps plus longues (rotations de cultures).

Nous avons également montré que le modèle SAFYE-CO₂ pouvait être utilisé sans rétroaction du contenu en eau du sol sur le calcul de la photosynthèse de la culture. En effet, nous considérons que le stress lié au manque d'eau est déjà pris en compte dans le GAI satellite. Cette hypothèse a été soulevée suite au constat que les périodes de stress hydrique étaient déjà bien estimées par SAFYE-CO₂, sans considérer de stress lié au contenu en eau du sol. Or si une fonction de stress hydrique est ajoutée, la croissance de la plante sera doublement ‘ralentie’, via un coefficient de stress appliqué à la GPP et via la prise en compte implicite du cycle phénologique et de l’intensité de développement de la culture via le GAI satellite. Désactiver la fonction de stress hydrique a permis de simuler avec plus de précision le développement des cultures, tout en estimant correctement l’ETR du système et donc les potentiels besoins en irrigation. Bien sûr, la prise en compte de l’influence du contenu en eau du sol sur le calcul de l’évaporation et de la transpiration est conservée, tout comme l’influence du développement de la végétation sur le calcul de l’ETR.

La culture de maïs n'a pas pu être étudiées avec SAFYE-CO₂ pour les raisons déjà évoquées concernant les mesures de flux de CO₂ et d'eau. Ce travail devra néanmoins être mené grâce à des données de flux d'eau fiables, afin de pouvoir simuler des rotations de cultures. Cette future étude pourra notamment s'appuyer sur les travaux de Claverie et al., (2012) et de Battude et al., (2017).

Outre la culture de maïs, celle de colza devra également être paramétrée à court terme dans SAFYE-CO₂ afin de pouvoir simuler la majorité des rotations actuellement en place dans le sud-ouest et dans le reste de la France. Un stage de Master 2 vient de démarrer (mars 2021) au CESBIO dans cette perspective.
# Chapitre III
# Chapitre III : Estimation de l'effet albédo des cultures intermédiaires

## 1.Le pouvoir réfléchissant des cultures intermédiaires

Comme énoncé dans l'introduction de ce manuscrit, l'introduction de cultures intermédiaires (CI) ou leur extension dans les rotations culturales peut être utilisée comme levier d'atténuation du réchauffement climatique. Cette pratique agricole permet en effet de soustraire du CO₂ à l'atmosphère (Pellerin et al., 2019; Poeplau and Don, 2015a) sans accroître les autres émissions de GES (Kaye and Quemada, 2017a), ainsi que de diminuer l'énergie solaire absorbée par la surface via l'augmentation de l'albédo de surface (Kaye and Quemada, 2017a; Lugato et al., 2020a). C'est ce dernier effet des CI qui sera étudié dans ce chapitre.

Sachant que la végétation a généralement un albédo plus élevé que le sol nu (Carrer et al., 2014), l'implantation d'un couvert végétal lors de périodes de sol nu permet généralement d'augmenter la part de rayonnement réfléchi par la surface, et ainsi diminuer sa température (à rapport de Bowen constant). Depuis plusieurs années, un intérêt croissant est porté à l'utilisation des surfaces agricoles comme levier d'atténuation du changement climatique, notamment grâce à la gestion de l'albédo des parcelles agricoles (Bright et al., 2015; Genesio et al., 2020; Hirsch et al., 2017; Ridgwell et al., 2009). Ces études ont analysé le forçage radiatif (RF) qui pourrait être induit par l'accroissement de l'albédo des surfaces agricoles causé, soit par une sélection de variétés de cultures ou de CI à fort albédo (Ridgwell et al., 2009; Sakowska et al., 2018; Genesio et al., 2020; Lugato et al., 2020) soit par un changement de pratiques (Davin et al., 2014; Kaye and Quemada, 2017a; Lugato et al., 2020a). Notons toutefois que certains changements de pratiques peuvent aussi induire des diminutions d'albédo (e.g. une application de biochar ; Meyer et al., 2012). Les travaux sur l'albédo des cultures ont commencé en 2012 au CESBIO dans le cadre de la thèse de Morgan Ferlicoq (2016). Ils avaient permis, via une approche expérimentale menée en 2013 à Lamasquère, de démontrer que les CI permettaient d'augmenter significativement l'albédo des surfaces agricoles. Si ces travaux n'avaient pas permis de quantifier l'effet climatique net des CI, ce qui aurait nécessité des travaux de modélisation couplée surface-atmosphère, ils ont toutefois démontré que le RF induit par l'augmentation d'albédo de surface suivant l'introduction des CI n'était pas compensé par une augmentation des flux de chaleur sensible (H) au détriment des flux de chaleur latente (LE) comme cela peut être le cas avec un maintien des résidus de culture en surface (versus labour ; voir Davin et al., 2014). Au contraire, LE était accru par rapport à H, renforçant l'effet refroidissant de surface des CI. De plus, Ferlicoq (2016) et Ceschia et al., (2017) ont montré à partir de ces mêmes données que le rayonnement grandes longueurs d'ondes (rayonnement IR), la température de surface et celle des premiers centimètres de sols étaient diminués par les CI (ce qui peut contribuer à diminuer les émissions de CO₂ et de N₂O du sol). Tous ces processus biogéochimiques et biogéophysiques induits par les CI tendraient à entrer en synergie pour accroître l'effet refroidissant des CI. Aussi Kaye and Quemada, (2017) ont proposé une analyse du potentiel d'atténuation des CI, en prenant en compte des effets biogéochimiques (stockage de C, flux de N₂O, etc.) et biogéophysiques (effet albédo
uniquement). Cette étude estimant l'impact climatique des CI est très complète, mais elle a été réalisée
à une échelle locale. Ainsi, il existe encore très peu d'études portant sur l'estimation du forçage
radiatif induit par l'introduction de cultures intermédiaires à grande échelle, malgré l'intérêt croissant
de la communauté scientifique pour la capacité des CI à contribuer à l'atténuation des CC. La
principale raison est qu'aucun schéma de surface couplé aux modèles de climat ne permet, à l'heure
actuelle, de simuler cette pratique. Pour compenser partiellement ce manque d'analyse à grande
échelle, un modèle d'introduction de cultures intermédiaires permettant d'évaluer leur effet albédo à
l'échelle Européenne, nommé RFCC (pour 'Radiative Forcing of Cover Crop') a été mis en place.

## 2.RFCC, un modèle de simulation des effets albédo induits par l'introduction de cultures intermédiaires dans les rotations de cultures

Les données qui ont été utilisées dans ce chapitre sont présentées dans l'introduction générale (section 4). Par ailleurs, comme le premier article d'application de ce modèle (présenté en section III-4) ne présente pas en détail le modèle RFCC, la section suivante décrit la chaîne de traitement de façon plus détaillée.

### 2.1. Chaîne de traitement

La Figure III-1 présente les étapes de traitement des données dans le modèle RFCC développé par Elias Azzi (stage de 3ème année de l'Ecole Polytechnique) sous la direction d'Eric Ceschia. Cette approche a continué d'être développée au cours de ces travaux de thèse pour simuler l'introduction de CI dans les rotations de cultures à l'échelle Européenne, et estimer le forçage radiatif associé. Les encadrés bleus représentent les données utilisées en entrée du modèle (voir section 4). Les encadrés verts désignent les étapes de modélisation qui permettent l'obtention des résultats intermédiaires, symbolisés par les encadrés roses. Enfin, l'encadré jaune correspond aux résultats finaux obtenus en sortie du modèle. Les flèches indiquent le sens de fonctionnement de la chaîne de traitement. Tous les traitements ne seront pas détaillés ici, seules les opérations permettant de définir les scénarii d'introduction seront présentés dans les sections suivantes.
<figure><img src="image_66.png" /></figure>

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

## 2.2. Estimation de l'albédo des rotations de cultures

Les produits albédo issus des travaux de Carrer et al., (2014) ont été utilisées comme données d'entrée du modèle (voir section 4.4). Pour chaque pixel, ces produits fournissent un albédo de sol nu, ainsi qu'un albédo et un indice de végétation pour plusieurs classes d'occupation du sol (jusqu'à 11), et notamment les cultures à métabolismes C3 et C4.

Chaque pixel, de résolutions spatiale de 1/20° et temporelle de 8 jours, comporte :

- $\alpha_{SOL_NU}$ : un albédo de sol nu.

Et pour chaque classe d'occupation du sol :

- $\alpha_{VEG}$ : un albédo de végétation.

- $frac_veg$ : une fraction d'occupation du sol au sein du pixel.

- veg : un indice de végétation compris entre 0 et 1, qui représente le taux de couverture du sol par la végétation au sein de $frac_veg$.

L'albédo total du pixel à une date donnée peut alors être définit comme :
$$ \alpha_{tot} = \sum (\alpha_i \times \text{frac\_veg}_i \times \text{veg}_i) + \alpha_{sol\_nu} \times [1 - \sum (\text{frac\_veg}_i \times \text{veg}_i)] \quad \text{III-1} $$

Dans ces travaux nous nous intéressons à l'albédo des parcelles agricoles (classes C3 et C4) qui est égal à :

$$ \alpha_{parcelle\_c3} = \alpha_{C3} \times \text{veg}_{C3} + \alpha_{sol\_nu} \times (1 - \text{veg}_{C3}) \quad \text{III-2} $$

$$ \alpha_{parcelle\_c4} = \alpha_{C4} \times \text{veg}_{C4} + \alpha_{sol\_nu} \times (1 - \text{veg}_{C4}) \quad \text{III-3} $$

À partir de ces données, il a fallu déterminer pour chaque pixel des systèmes d'assolement réalistes sur lesquels introduire les CI.

## 2.3. Assolement

L'assolement est un partage des terres arables sur une année donnée qui va aboutir à la mise en place d'un ensemble de systèmes de rotations des cultures sur une échelle de temps pluriannuelle. En Europe, les rotations sont construites principalement sur la base de deux grands types de cultures : les cultures d'été et celles d'hiver. Les cultures dites d'hiver sont semées en automne et récoltées en été, tandis que celles d'été sont semées au printemps et récoltées entre la fin de l'été et le début de l'automne. On trouve donc généralement 4 grands types de rotations (ainsi qu'un type de rotation propre aux pays nordiques) qui sont résumées sur la Figure III-2. Les cultures d'été sont définies pas la lettre 'E' et les cultures d'hiver par la lettre 'H'. Nous considérerons donc dans notre approche 4 types de rotations de cultures : $R_{HH}$, $R_{EE}$, $R_{HE}$ et $R_{EH}$. Nous supposerons que pour chaque pixel de la zone d'étude, les rotations se répètent sur toute la durée de l'étude. Notons que la rotation $R_{HE}$ est identique à la rotation $R_{EH}$ avec un décalage d'un an, et les rotations $R_{HH}$ et $R_{EE}$ correspondent respectivement à des successions de cultures d'hiver (ex. blé suivi d'un colza) et à des successions de cultures d'été (ex. maïs suivi d'un tournesol). Enfin, une distinction est faite pour le cas des pays nordiques (pays situés au nord de la latitude 57.8°N). Dans ces régions, les cultures comme le blé, le colza, etc. considérées plus au sud comme des cultures d'hiver, sont semées au printemps (voir Fig. III-2) et permettent l'introduction d'une CI en automne sur la rotation $R_{HH}$ (notée pour les pays nordiques $R_{HH\_n}$).

<figure><img src="image_67.png" /><figcaption>Figure III-2 : Représentation schématique des systèmes de rotations de cultures en Europe. H et E correspondent aux cultures d'hiver et d'été, respectivement. L'abréviation CI indique les périodes d'introduction potentielles des cultures intermédiaires.</figcaption></figure>

Dans ce chapitre, l'introduction des CI est soumise à certaines règles :

- Les CI sont implantés uniquement sur les rotations $R_{HE}$ et $R_{HH\_n}$.

- Les CI ont une période de croissance minimale de 1.5 mois (0.75 mois pour le cas des pays nordiques).

- La destruction des CI est réalisée au moins 1 mois avant le semis de la culture suivante.
- La période d'introduction maximale des CI est limitée à 3 ou 6 mois.

- La levée des CI peut être soumise à un minimum de précipitation de 30 ou 50 mm devant être atteint le mois suivant l'introduction de la CI.

Afin d'estimer les surfaces agricoles sur lesquelles l'introduction de CI était possible, il a fallu dans un premier déterminer les surfaces en rotations $R_{HH}$, $R_{EE}$, $R_{HE}$ et $R_{HE}$. Or la classification ECOCLIMAP (Faroux et al., 2013a; Masson et al., 2003) sur laquelle s'appuie ces travaux ne fournit pas directement les surfaces en culture d'hiver et d'été.

### 2.3.1. Adaptation de la classification ECOCLIMAP

Dans la base de données ECOCLIMAP, les cultures sont classées selon leur type de photosynthèse (C3 et C4), alors que ce travail requiert une classification des cultures selon leurs dates d'implantation (hiver et été). Les cultures de type C4 correspondent essentiellement à des cultures d'été (e.g. maïs, sorgho, etc.), tandis que les cultures de type C3 peuvent correspondre à des cultures d'été (e.g. tournesol, pomme de terre, etc.), comme à des cultures d'hiver (e.g. blé, orge, colza etc.). Une modification apportée à la classification ECOCLIMAP a permis de réallouer une part des cultures de type C3 au total des cultures d'été.

Pour ce faire, les données statistiques Eurostat [agr_r_crops] ont été utilisées pour obtenir les superficies réelles allouées aux cultures d'été et d'hiver au sein de chaque pays. Ensuite, un correctif X (présenté dans le Tableau III-1) a été calculé en divisant le pourcentage de culture d'hiver Eurostat par le pourcentage de culture C3 ECOCLIMAP :

$$X_{pays} = \left( \frac{S_{HIVER}}{S_{HIVER} + S_{ETE}} \right)_{EUROSTAT} / \left( \frac{S_{C3}}{S_{C3} + S_{C4}} \right)_{ECOCLIMAP} \quad \text{III-4}$$

Où $S_{CULTURE}$ est la surface du type de culture correspondant à la base de données Eurostat ($S_{HIVER}$ ou $S_{ETE}$) ou ECOCLIMAP ($S_{C3}$ ou $S_{C4}$).

<table><caption>**Tableau III-1 :** Valeur du correctif, par pays, appliqué aux données ECOCLIMAP permettant de convertir les surfaces de culture C3 et C4 en surface de culture d'hiver et d'été.</caption><tr><td>Allemagne</td><td>0.80</td><td>France</td><td>0.71</td><td>Pays-Bas</td><td>0.35</td></tr><tr><td>Autriche</td><td>0.73</td><td>Grèce</td><td>0.63</td><td>Pologne</td><td>0.83</td></tr><tr><td>Belgique</td><td>0.54</td><td>Hongrie</td><td>0.76</td><td>Portugal</td><td>0.45</td></tr><tr><td>Bulgarie</td><td>0.65</td><td>Irlande</td><td>0.95</td><td>Répulique Tchèque</td><td>0.86</td></tr><tr><td>Chypre</td><td>0.93</td><td>Italie</td><td>0.77</td><td>Roumanie</td><td>0.48</td></tr><tr><td>Croatie</td><td>0.47</td><td>Lettonie</td><td>0.91</td><td>Royaume-Uni</td><td>0.96</td></tr><tr><td>Danemark</td><td>0.98</td><td>Lituanie</td><td>0.93</td><td>Slovaquie</td><td>0.78</td></tr><tr><td>Espagne</td><td>0.82</td><td>Luxembourg</td><td>0.89</td><td>Slovénie</td><td>0.49</td></tr><tr><td>Estonie</td><td>0.97</td><td>Malte</td><td>0.44</td><td>Suède</td><td>0.97</td></tr><tr><td>Finlande</td><td>0.98</td><td>Norvège</td><td>0.97</td><td>Suisse</td><td>0.72</td></tr></table>

À partir de ce correctif, les surfaces en culture d'été et d'hiver sont alors déterminées par :

$$F_{HIVER} = X_{pays} \times F_{C3} \quad \text{III-5}$$

$$F_{ETE} = F_{C4} + (1 - X_{pays}) \times F_{C3} \quad \text{III-6}$$

Où $F_{C3}$ et $F_{C4}$ sont les fractions de cultures C3 et C4 dans chaque maille originelle ECOCLIMAP, et $F_{HIVER}$ et $F_{ETE}$ sont les fractions de cultures d'hiver et d'été corrigées dans chaque maille ECOCLIMAP.
Une fois les fractions de cultures d'été et d'hiver corrigées pour chaque maille ECOCLIMAP, les surfaces en rotation ($R_{HH}$, $R_{EE}$, $R_{HE}$ et $R_{HE}$) peuvent être estimées.

## 2.4. Estimation des surfaces de cultures en rotation

Pour chaque pixel, une fraction de cultures d'hiver et d'été a été convertie en surface en rotation selon un règle simple : « Seule une fraction C du maximum de culture pouvant être mise en rotation est effectivement mise en rotation ». La Figure III-3 présente un exemple d'allocation des cultures en rotation. Dans cet exemple, toute la surface en cultures d'été pourrait théoriquement être mise en rotation avec les surfaces en cultures d'hiver. Or dans la réalité ce n'est que rarement le cas. Seule une partie de la surface en cultures d'été est donc mise en rotation avec les cultures d'hiver. La portion de surface de cultures d'été restante étant considérée comme une rotation $R_{EE}$ (e.g. monoculture de maïs). La fraction C correspondant à la proportion de cultures d'été mise en rotation avec les cultures d'hiver est un coefficient ajustable pour chaque pays. Il peut être fixé à 1 (toutes les surfaces d'été sont alors en rotation avec des cultures d'hiver) dans le cas d'un scénario optimiste (signifiant qu'un maximum de CI peut être introduite). Pour déterminer la valeur de C par pays en respectant un scénario réaliste, les données Eurostat ainsi que des connaissances en agronomie ont été utilisées. Les pratiques agricoles mises en place dans le sud-ouest de la France nous ont notamment été utiles pour estimer sur l'ensemble de l'Europe les systèmes de rotation selon des règles simples. Par exemple, une parcelle en tournesol l'année n est presque systématiquement mise en rotation avec une culture d'hiver. Moyennant le pourcentage de chaque culture, ce coefficient a été calculé pour chaque pays, et est présenté dans le Tableau III-2.

<figure><img src="image_68.png" /><figcaption>Figure III-3 : Exemple d'allocation des cultures d'été et d'hiver en rotation</figcaption></figure>

<table><caption>Tableau III-2 : Coefficient C d'allocation des cultures par pays</caption><tr><td>Allemagne</td><td>0.60</td><td>France</td><td>0.76</td><td>Pays-Bas</td><td>0.66</td></tr><tr><td>Autriche</td><td>0.84</td><td>Grèce</td><td>0.99</td><td>Pologne</td><td>0.89</td></tr><tr><td>Belgique</td><td>0.63</td><td>Hongrie</td><td>0.95</td><td>Portugal</td><td>0.76</td></tr><tr><td>Bulgarie</td><td>0.96</td><td>Irlande</td><td>0.92</td><td>Répulique Tchèque</td><td>0.60</td></tr><tr><td>Chypre</td><td>0.99</td><td>Italie</td><td>0.89</td><td>Roumanie</td><td>0.89</td></tr><tr><td>Croatie</td><td>0.97</td><td>Lettonie</td><td>0.98</td><td>Royaume-Uni</td><td>0.80</td></tr><tr><td>Danemark</td><td>0.60</td><td>Lituanie</td><td>0.93</td><td>Slovaquie</td><td>0.79</td></tr><tr><td>Espagne</td><td>0.96</td><td>Luxembourg</td><td>0.27</td><td>Slovénie</td><td>0.74</td></tr><tr><td>Estonie</td><td>0.99</td><td>Malte</td><td>1</td><td>Suède</td><td>1</td></tr><tr><td>Finlande</td><td>1</td><td>Norvège</td><td>1</td><td>Suisse</td><td>0.67</td></tr></table>

## 2.5. Dynamiques et périodes de végétation

Afin d'introduire des CI dans les rotations de cultures et de simuler leur impact d'un point de vue radiatif, il a fallu tout d'abord reconstruire les dynamiques de végétation associées à ces rotations et estimer les albédos correspondants. Pour ce faire les dates de semis et de récolte ont d'abord dû être
estimées pour chaque pixel MODIS pour identifier les périodes d'intercultures, susceptibles ou non d'accueillir des CI.

### 2.5.1. Estimation des cates de semis et de récolte

Les indices de végétation issus des produits satellitaires MODIS à 1/20° de résolution permettent de définir les dates d'implantation des CI. Grâce à ces indices ($veg_3$ et $veg_4$) et aux précédentes études du CNRM (Gibelin et al., 2006; Szczypta et al., 2014), 4 instants ont été définis pour chaque pixel :

- T1 : Récolte de la culture d'hiver.

- T2 : Semis de la culture d'hiver.

- T3 : Récolte de la culture d'été.

- T4 : Semis de la culture d'été.

Les instants T1 et T3 ont été déterminés grâce à $veg_3$ et $veg_4$ selon la règle suivante : « *Premier moment suivant max(vegᵢ)* où $vegᵢ = 0.6 \times max(vegᵢ) + 0.4 \times min(vegᵢ)$ ». Si la détection de T1 est trop tardive (après la mi-novembre) alors T1 est fixé comme le « *premier moment suivant le maximum de veg* où $veg_3 = 0.85 \times max(veg_3) + 0.15 \times min(veg_3)$ ». Les instants T2 sont estimés grâce à la règle suivante : « *Premier moment suivant T1 où veg_3 est croissant* ». Enfin les dates T4 sont déterminées selon la règle : « *Premier moment précédant max(veg₄)* où $veg₄ est croissant* ». Une fois ces dates définies pour chaque pixel/maille ECOCLIMAP, les dynamiques correspondantes aux rotations énoncées précédemment peuvent être reconstruites.

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

Pour créer les dynamiques de végétation correspondantes aux rotations suscitées ($R_{HH}$, $R_{EE}$, $R_{HE}$ et $R_{HE}$), les signaux de végétation des cultures d'hiver et d'été ont été combinés grâce aux instants T1 à T4. Un exemple de reconstruction d'une dynamique de rotation $R_{HE}$ a été tracé pour le pixel englobant la parcelle d'Auradé (Fig. III-4). Les courbes rouge et bleu correspondent respectivement aux dynamiques des cultures d'hiver et d'été, et la courbe grise correspond à l'albédo des surfaces en rotation $R_{HE}$. Les traits pleins et pointillés indiquent respectivement les dynamiques de végétation en rotation sans et avec CI. La dynamique de végétation simulée pour les CI respecte les règles suivantes :

- Une période de croissance linéaire de 40 jours (5×8 jours) suivant l'introduction des CI.

- Le maximum de végétation des CI ne peut excéder $0.95 \times veg_i$.

- Le maximum d'albédo des CI ne peut excéder $0.95 \times \alpha_i$.

Un gain d'albédo lié à l'introduction de CI peut alors être estimé pour chaque pixel. Il va permettre, moyennant les données de rayonnement et de transmittance, d'estimer un forçage radiatif. Ce dernier sera par la suite converti en équivalent CO₂. Ces étapes sont détaillées dans l'article constituant le cœur de ce chapitre.
<figure><img src="image_69.png" /></figure>

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

✓ Ce qu'il faut retenir

▲ Le modèle RFCC ('Radiative Forcing of Cover Crops') est un modèle de simulation de la modification de l'albédo induit par l'introduction de cultures intermédiaires dans les rotations de cultures, permettant d'analyser le forçage radiatif induit à l'échelle Européenne par les CI.

▲ Des produits albédo basses résolutions (1/20°) et d'indice de végétation de cultures, issus de la décomposition par filtre de Kalman des données MODIS, ainsi que la classification ECOCLIMAP et les données climatiques ERA-Interim sont utilisés en entrée du modèle.

▲ Il est possible de simuler différents scénarii d'introduction des cultures intermédiaires.
### 3. Résumé de l'article en français

La gestion de l'albédo des surfaces agricoles est un levier potentiel d'atténuation du changement climatique. Nous avons donc quantifié le forçage radiatif lié à l'augmentation de l'albédo des surfaces cultivées en Europe induit par l'introduction de cultures intermédiaires durant les phases d'intercultures. Cela est possible car l'albédo du sol nu dans de nombreuses régions d'Europe est inférieur à celui de la végétation. En utilisant des données satellitaires MODIS à 1/20° de résolution ainsi que des produits ECOCLIMAP, nous avons démontré que l'introduction de cultures intermédiaires dans les rotations de cultures permettrait d'augmenter l'albédo sur 4.17% de la surface de l'Europe. Selon notre étude, l'effet résultant de cette augmentation de l'albédo des surfaces agricoles pour une introduction de CI sur une durée de 3 mois équivaudrait à une atténuation de 3.16 MtCO₂-éq.an⁻¹ sur un horizon de 100 ans. Cela équivaut à un potentiel d'atténuation par unité de surface (m²) de cultures intermédiaires introduites en Europe de 15.91 gCO₂-éq.an⁻¹.m⁻². En ajoutant l'impact des cultures intermédiaires sur la séquestration du carbone dans le sol et sur l'utilisation d'engrais, nous concluons qu'en considérant les zones favorables à leur introduction, les cultures intermédiaires introduites en Europe pourraient atténuer les émissions de gaz à effet de serre anthropiques du secteur agricole jusqu'à 7% par an, en utilisant 2011 comme référence. Cette valeur, obtenue à l'échelle européenne, est cohérente avec les autres estimations existantes dans la littérature scientifique. Nous montrons que ce potentiel d'atténuation pourrait être augmenté de 27% si les cultures intermédiaires étaient maintenues sur des périodes pouvant aller jusqu'à 6 mois, et que ce potentiel pourrait être réduit de 28% dans les zones où la ressource en eau est limitante. Les pays présentant le plus fort potentiel d'atténuation sont la France, la Bulgarie, la Roumanie et l'Allemagne.
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)

Carrer Dominique<sup>(1,4)*</sup>, Pique Gaétan<sup>(2,3)*</sup>, Ferlicoq Morgan<sup>(2)</sup>, Ceamanos Xavier<sup>(1)</sup> and
Ceschia Eric<sup>(2)</sup>

<sup>1</sup>CNRM UMR 3589, Météo-France/CNRS. 42 avenue Gaspard Coriolis, 31057 Toulouse Cedex, France

<sup>2</sup>CESBIO - Université Toulouse III/CNRS/CNES/IRD/INRA, 18 avenue Edouard Belin, bpi 2801, 31401 Toulouse Cedex 9, France

<sup>3</sup>ADEME, 20 avenue du Grésillé – BP 90406 Angers Cedex 01, France

<sup>4</sup>Author to whom any correspondence should be addressed

E-mail address: dominique.carrer@meteo.fr

**Keywords: surface albedo, radiative forcing, cropland, cover crops, agriculture**

**4.1. Abstract**

Land cover management in agricultural areas is a powerful tool that could play a role in the mitigation of climate change and the counterbalance of global warming. First, we attempted to quantify the radiative forcing that would increase the surface albedo of croplands in Europe following the inclusion of cover crops during the fallow period. This is possible since the albedo of bare soil in many areas of Europe is lower than the albedo of vegetation. By using satellite data, we demonstrated that the introduction of cover crops into the crop rotation during the fallow period would increase the albedo over 4.17% of Europe's surface. According to our study, the effect resulting from this increase in the albedo of the croplands would be equivalent to a mitigation of 3.16 MtCO₂-eq.year⁻¹ over a 100 year time horizon. This is equivalent to a mitigation potential per surface unit (m²) of introduced cover crop over Europe of 15.91 gCO₂-eq.year⁻¹.m⁻². This value, obtained at the European scale, is consistent with previous estimates. We show that this mitigation potential could be increased by 27% if the cover crop is maintained for a longer period than 3 months and reduced by 28% in the case of no irrigation. In the second part of this work, based on recent studies estimating the impact of cover crops on soil carbon sequestration and the use of fertilizer, we added the albedo effect to those estimates, and we argued that, by considering areas favourable to their introduction, cover crops in Europe could mitigate human-induced agricultural greenhouse gas emissions by up to 7% per year, using 2011 as a reference. The impact of the albedo change per year would be between 10% and 13% of this total impact. The countries showing the greatest mitigation potentials are France, Bulgaria, Romania, and Germany.
## 4.2. Introduction

Today, the scientific community has evidence that the global warming issue (IPCC 2014) will not be resolved without clever solutions to reduce human-induced radiative forcing (RF). Possible strategies for climate mitigation include carbon dioxide removal (CDR) approaches or solar radiation management (SRM). While CDR aims at removing some CO₂ from the atmosphere, the goal of the latter approach is to counteract greenhouse gas-induced warming with an increase in the sunlight reflected back to space by an increased average albedo of the Earth. Lenton and Vaughan, (2009) estimated that SRM strategies have the potential to cool the climate to its preindustrial state.

Various initiatives have been proposed to control the Earth's albedo. Although the dispersion of sulfate aerosols into the atmosphere is the most emblematic, this approach could have unintended and possibly harmful consequences (Robock et al., 2009). Changing the surface albedo naturally seems to be a more appropriate solution. Some studies have suggested that an increase in surface albedo can be achieved by making roofs white worldwide (Akbari et al., 2009; Jacobson and Ten Hoeve, 2012). Other initiatives support deforestation or forestation strategies to induce surface albedo changes (Betts, 2000; Davin et al., 2014; Singarayer and Davies-Barnard, 2012). An advantage of modifying the continental surface albedo for climate mitigation purposes (Lenton and Vaughan, 2009a) is that its progressive implementation could help limit the risk of an excessively rapid or strong negative climatic response and could, therefore, be reversed.

This study analyses the radiative forcing changes induced by an increase in the surface albedo of croplands in Europe following the introduction of a cover crop during the fallow period, that is, between the harvest of winter crops and the seeding of the following summer crops. After the harvest, croplands are often bare soil, which has usually a lower albedo than vegetation (Aguiar and Page, 1999; Campbell and Norman, 1998; Carrer et al., 2014; Davies and Idso, 1979; Oke, 2002). The seeding of a cover crop (also referred to as a catch crop or green manure crop) during the fallow period, in places where the period is long enough, would permit more solar energy to be returned to space than when the soil remains bare after the harvest and during the entire winter season (Kaye and Quemada, 2017a). Many types of plants can be used as catch (or cover) crops. The most extensively used are legume (fava bean, clover) and grasses, but there is increasing interest in brassicas (such as rape, mustard, and forage radish). Another potential advantage of this practice is that it may allow the significant storage of carbon in the form of organic matter in the ground (Justes et al., 2012; Poeplau and Don, 2015a), thus combining SRM and CDR approaches (Smith and Rasch, 2013), as recommended by the IPCC (2014).

The main objective of this article is to investigate if the inclusion of cover crops in crop rotation is beneficial for climate mitigation purposes and if, therefore, this procedure could be considered by the Europe Commission to counteract climate change in the 28 Member States (EU-28). To this end, we quantify first the potential of global warming compensation resulting from human-induced surface albedo increases due to the introduction of a cover crop at the European scale. In a second part of this work, we also discuss the impact of cover crops on soil carbon sequestration and the use of fertilizer. For this purpose, we use satellite data, land cover databases, meteorological data from model reanalyses, ground measurements, and national agricultural statistics. The potential of these cover crops to increase latent heat fluxes at the expense of sensible heat fluxes, and to decrease surface temperature is not discussed here, even if these processes may increase the mitigation effect (Kaye and Quemada, 2017a).

## 4.3. Methods and materials
### 4.3.1. Approach to cover crop inclusion

This section identifies the areas in Europe where cover crops could be sown during the fallow period. Only agricultural areas with annual cropping are included in this study (section 3.3.1.1.). Furthermore, the favourable periods for the introduction of cover crops are not the same everywhere (section 3.3.1.2.).

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

Suitable areas are those containing croplands with annual cropping. This includes the two families of arable crops that are predominant in central and southern Europe, summer crops (sown in spring and harvested in autumn) and winter crops (sown in autumn and harvested in early summer). Table III-3 presents the four main crop rotations that exist. As the table shows, the duration of the fallow period can either be too short (Rwww, winter-winter-winter case) or be associated with a late and unfavourable seeding period for cover crops (Rsss, summer-summer-summer case). Consequently, cover crops are mainly implanted between a winter crop (after) and a summer crop (before) in Europe (see green boxes, Table III-3); thus, Rsws (summer-winter-summer case) and Rwsw (winter-summer-winter case) were the only cases considered in this study to quantify the mitigation potential of cover crops.

<table><caption>Table III-3 : Different possible types of crop rotations during a 3-year period: summer-summer-summer (Rsss), winter-winter-winter (Rwww), summer-winter-summer (Rsws), and winter-summer-winter (Rwsw). In this example, the summer and winter crop periods are represented by black and grey, respectively. The period and duration of the vegetation cycles are estimated according to the approximate seeding and harvest dates of each crop over central and western Europe. Green boxes show favourable periods for the introduction of cover crops that have been considered in this study. Note that this period and its duration vary spatially in Europe.</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="10">YEAR 1</th><th colspan="10">YEAR 2</th><th colspan="10">YEAR 3</th></tr><tr><th>J</th><th>F</th><th>M</th><th>A</th><th>M</th><th>J</th><th>J</th><th>A</th><th>S</th><th>O</th><th>N</th><th>D</th><th>J</th><th>F</th><th>M</th><th>A</th><th>M</th><th>J</th><th>J</th><th>A</th><th>S</th><th>O</th><th>N</th><th>D</th><th>J</th><th>F</th><th>M</th><th>A</th><th>M</th><th>J</th><th>J</th><th>A</th><th>S</th><th>O</th><th>N</th><th>D</th></tr></thead><tbody><tr><td>Rsss</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Rwww</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Rsws</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Rwsw</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

To estimate the location of croplands in Europe from year to year at a fine spatial resolution, as well as their associated crop rotation type, we used ECOCLIMAP land cover (Faroux et al., 2013a; Masson et al., 2003) and the European agricultural statistics (Eurostat) in 2011 (http://ec.europa.eu/eurostat/web/agriculture/data/database; last consulted: June 2016). ECOCLIMAP includes 520 ecosystems, or cover types, that are defined at a spatial resolution of 1 km. The heterogeneity of an ECOCLIMAP grid cell includes the mixing of 11 co-existing vegetation types, which may include winter and summer crops. Since ECOCLIMAP does not provide information about the possible crop rotations, the percentages of summer and winter crops and the crop rotation ratios (Rsws, Rwsw, Rsss, Rwww) in the sub-pixels were refined based on agronomical expertise and the 2011 national statistics from Eurostat. By doing this, the correct proportions of winter and summer crops were obtained for each country. Finally, we determined that the winter-summer crop rotation was the most common crop rotation in Europe (26% of the crop rotations).
### 4.3.1.2. Period in which a cover crop can be grown

This study analyzed data from three years, from 2008–2010, during which the introduction of cover crops in the fallow period was considered. To identify the winter and summer crop harvest and sowing times for each grid cell, we used a method proposed by Gibelin et al., (2006) and Szczypta et al., (2012) based on the vegetation index obtained from the ECOCLIMAP database. First, the harvest was estimated to occur in the declining phase of the vegetation index, when it decreases below 40% of the yearly maximum. Second, seeding was estimated to occur when the vegetation index begins to increase the following year. We used the ECOCLIMAP vegetation cycle climatology derived from satellite observations (Faroux et al., 2013a) to estimate these two occurrence dates for the winter and summer crops in each grid cell. For areas where winter to summer crop rotation occurs (mostly in central and southern Europe), the estimated fallow period between the winter crop harvest and the summer crop seeding was considered to be the potential period for the cover crop introduction.

## 4.3.2. Radiative forcing

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

In the remote sensing of continental surfaces, the total surface albedo of a given area (or a pixel, in our case) throughout a full year can be expressed daily as the weighted sum of the vegetation albedo (crop, in our case) and bare soil albedo:

$$ 
\begin{gathered}
\alpha(d) = (1 - \text{veg}(d)) \times \alpha_{bs}(d) + \text{veg}(d) \times \alpha_{\text{veg}}(d) \\
\alpha_{\text{CI}}(d) = (1 - \text{veg}(d) - \text{veg}_{\text{CI}}(d)) \times \alpha_{bs}(d) + \text{veg}(d) \times \alpha_{\text{veg}}(d) \\
+ \text{veg}_{\text{CI}}(d) \times \alpha_{\text{vegCI}}(d)
\end{gathered}
\qquad \text{III-7}
$$

where $\alpha$, $\alpha_{bs}$, and $\alpha_{veg}$ are the total, bare soil, and vegetation (summer or winter crop here) albedos, respectively. The parameter veg is the vegetation fraction. If a cover crop is added in the crop rotation, a vegetation fraction ($\text{vegCI}$) of the cover crop is added to the equation (see the second line of equation III-7), and the total albedo ($\alpha$) becomes $\alpha_{\text{CI}}$. $\alpha_{\text{vegCI}}$ is the vegetation albedo of the cover crop. Calculations for total albedo are done on a daily basis (d).

The direct radiative forcing in W.m⁻² at the top-of-atmosphere (TOA) level due to the change in the surface albedo ($\text{RF}_{\Delta\alpha}$), here caused by the introduction of a cover crop in the crop rotation, is expressed in units of time for each pixel, as follows (Lenton and Vaughan, 2009a):

$$ 
\begin{gathered}
\text{RF}_{\Delta\alpha}(\text{W.m}^{-2}) = -1/N\text{days} \sum_{d=1,N\text{days}} \text{SW}_{\text{in}}(d) \times T_{\alpha}(d) \times \Delta\alpha(d) \\
\text{with } \Delta\alpha(d) = \text{CI\_Ratio} \times (\alpha_{\text{CI}}(d) - \alpha(d))
\end{gathered}
\qquad \text{III-8}
$$

Where $\text{SW}_{\text{in}}$ is the total incoming solar radiation at the surface, $T_{\alpha}$ is the upward atmospheric transmittance, $\Delta\alpha$ is the variation in surface albedo, and $\text{CI\_Ratio}$ is the percentage of cover crop introduction in the Rsws or Rwsw rotation. It is fixed between 0 and the maximum value of the crop rotation ratio (Rsws or Rwsw) in the sub-pixels (according the favourable periods and areas defined in sections III-4.3.1.1 and III-4.3.1.2). $\text{RF}_{\Delta\alpha}$ is the annual average of the daily radiative forcing (d from 1 to Ndays, where Ndays is equal to 1095 in this study, i.e. 3 entire years). The value of the $\text{RF}_{\Delta\alpha}$ at the TOA level is representative of the daily local power in W.m⁻² that would be reflected back to space due to the introduction of a cover crop. The estimation of $\text{RF}_{\Delta\alpha}$ resulted from 3 years of data, from 2008–2010, and was calculated based on the daily values of radiative forcing. As a matter of fact, all parameters (the albedo values, the vegetation fractions, the incoming solar radiation, etc.) in equation
III-8 were considered on the daily basis. This means the direct RF<sub>Δα</sub> over 3 years was calculated for each pixel grid over Europe. The methods for obtaining all the parameters in equation 2 are described in the following section.

### 4.3.2.2. The α<sub>bs</sub>, α<sub>veg</sub> and veg data

In the last decade, surface albedo estimates have become available at the global scale using satellite observations from different instruments (Qu et al., 2015). These instruments allow us to estimate the Earth's surface albedo at a spatial resolution between 500 m and 5 km, with usually less than 10% uncertainty (Carrer et al., 2010). Given the several types of land covers that coexist in each satellite pixel at these resolutions, (Carrer et al., 2014) attempted to improve the characterization of the heterogeneity of the grid cells. This was done by developing a mathematical method based on ECOCLIMAP prior information (see section III-4.3.1.1) to derive the surface albedos of up to 11 co-existing vegetation types (grassland, broadleaf, evergreen, summer crop, winter crop, etc.) and a bare soil in the same grid cell. In addition, the method proposed by Carrer et al., (2014) allowed the effective capture of all seasonal or intra-annual and inter-annual albedo fluctuations of up to 12 pure, co-existing vegetation cover types and their underlying soils in the same pixel grid. The ECOCLIMAP land cover database was here used to determine the fraction of each co-existing vegetation type in a same grid cell. These fractions were readjusted at the country scale with the inventoried fractions of the different crop types provided by the 2011 national statistics from Eurostat (see section III-4.3.1.1). In equation III-7, veg, α<sub>bs</sub>, and α<sub>veg</sub> were obtained by summing the different contributions from the pure vegetation types (maximum of 12 co-existing types) that exist at the sub-pixel scale. Values corresponding to the pure vegetation characteristics at the sub-pixel scale were from Carrer et al., (2014). Only the fraction of area covered by the summer or winter crop in a given grid cell was potentially impacted by the introduction of a cover crop in equation III-7. In this grid cell, the temporal fluctuations of the bare soil albedo were distinguished from the albedo changes of the different vegetation types. Updates of these values were conducted with the MODIS satellite product (MCD43GF) of the snow-free albedos (bi-hemispherical albedos in the shortwave domain, [0.3–4 μm]) using the Kalman filter method. Again, Carrer et al., (2014) provided, for the first time, estimates of the temporal evolution of bare soil albedo and vegetation albedos of crops at a global scale (which is necessary to properly conduct this study). These time series from 2008–2010 were used in the present study (albedo data of winter and summer crops and of bare soil - α<sub>veg</sub> and α<sub>bs</sub>).

### 4.3.2.3. The α<sub>vegCI</sub>, vegCI data

We interposed the development of some vegetation during the fallow period into the crop rotation between the winter and summer crops (see green boxes in Table III-3). The fallow period was determined according to the method presented above (see section III-4.3.1). The maximum fractional presence of the cover crop (vegCI) was arbitrarily fixed to 0.95×max(veg). It was assumed here that the level of development (or abundance) of the cover crop will not exceed the maximum level of development of the crop in a given location, a conservative approach. The vegetation fraction of the introduced cover crops gradually increased to the maximum value above. We used a linear interpolation to simulate this increase in the vegetation fraction, corresponding to the growing phase of the crop cover. Then, vegCI remained constant until the cover crop was removed (vegCI set to zero). Different scenarios for the date of removal were tested (see section III-4.3.2.6). Equation III-7 was used to estimate each daily value of the crop cover albedo (α<sub>CI</sub>) derived from the daily estimates of vegCI combined with α<sub>bs</sub>, and α<sub>vegCI</sub>. The value of α<sub>vegCI</sub> was arbitrarily fixed at 0.95×max(α<sub>veg</sub>), although it could be higher, according to Ferlicoq (2016).
#### 4.3.2.4. The SWin and T<sub>a</sub> data

The incoming solar radiation at the top of the atmosphere (SW<sub>TOA</sub>) and at the surface level (SW<sub>in</sub>) reported by the ECMWF (European Center for Medium Range Weather Forecasts) reanalysis (Berrisford et al, 2011a; Berrisford et al., 2011b; Dee et al., 2011) were used in this study. Assuming the upward and downward atmospheric transmittances to be equal, T<sub>a</sub> in equation III-8 was approximated as the ratio SW<sub>in</sub>/SW<sub>TOA</sub>. In comparison, when a mean annual and spatially constant upward T<sub>a</sub> of approximately 0.85 is used as in Lenton and Vaughan, (2009) and Kaye and Quemada, (2017), that value has a tendency to overestimate the RF<sub>Δα</sub>. In addition, the rainfall data from this reanalysis was used later in section III-4.4.3 to consider the water needs of the cover crop emergence. Details concerning the satisfactory quality of these ECMWF fields are given in Dee et al., (2011) and Szczypta et al., (2012).

#### 4.3.2.5. Conversion of radiative forcing into equivalent CO<sub>2</sub>

Hereafter, we present two methods to convert radiative forcing into equivalent CO<sub>2</sub>. The estimations delivered by the two methods will be compared in section III-4.4.

**Method 1 (based on a constant CO<sub>2</sub> airborne fraction, AF)**

To compare the previously obtained RF<sub>Δα</sub> with sources of CO<sub>2</sub> emissions, Betts, (2000), Bird et al., (2008), Muñoz et al., (2010) and Bright, (2015) convert RF in W.m<sup>-2</sup> into kgCO<sub>2</sub>-eq.year<sup>-1</sup>, as follows :

$$RF_{CO_2}(kgCO_2 - eq.year^{-1}) = \frac{S \cdot RF_{\Delta\alpha}}{AF} \times \frac{ln2pCO_{2,ref} \cdot M_{CO_2} \cdot m_{air}}{S_{EARTH} \cdot \Delta F_{2x} \cdot M_{air}} \frac{1}{TH} \quad III-9$$

where S is the area affected by the change in surface albedo (in m<sup>2</sup>), RF<sub>Δα</sub> is the radiative forcing at the TOA level (in W.m<sup>-2</sup>; see equation III-8), pCO<sub>2,ref</sub> is a reference partial CO<sub>2</sub> pressure in the atmosphere (383 ppmv), MCO<sub>2</sub> is the molecular weight of CO<sub>2</sub> (44.01 g.mol<sup>-1</sup>), m<sub>air</sub> is 5.148 x 10<sup>15</sup> Mg, S<sub>Earth</sub> is the area of the Earth (5.1 x 10<sup>14</sup> m<sup>2</sup>), ΔF<sub>2x</sub> is the radiative forcing resulting from a doubling of current CO<sub>2</sub> concentration in the atmosphere (+3.7 W.m<sup>-2</sup>), and M<sub>air</sub> is the molecular weight of dry air (28.95 g.mol<sup>-1</sup>). With equation III-9, the local power in W.m<sup>-2</sup> due to the albedo change (equation III-8) that we estimated at the European spatial scale (surface area S) was converted into global RF<sub>CO2</sub> (surface area S<sub>Earth</sub>). TH is the time horizon. Based on the recommendations of Anderson-Teixeira et al., (2012) and Kaye and Quemada, (2017), the time horizon of our potential global warming calculations was fixed at 100 years (which supposes that cover crops will be maintained for this duration during the fallow periods). The per-year CO<sub>2</sub>-eq from the albedo change was 1/100<sup>th</sup> of the total CO<sub>2</sub>-eq due to the albedo change. In this way, the estimates of an equivalent CO<sub>2</sub> pulse due to the albedo change can potentially be compared to other sources of CO<sub>2</sub> emissions (for example, the energy, agriculture, or transport sectors). Note that the short analysis times of the cover crop introduction in the crop rotations overemphasize the albedo effect, while long analysis times, such as that in this study, deemphasize this effect (Anderson-Teixeira et al., 2012). More studies are needed to determine the most appropriate time frame for this analysis; this is currently an active area of research in environmental biophysics (Bright et al., 2015).

Parameter AF is the average CO<sub>2</sub> airborne fraction, defined as the ratio of the annual increase in atmospheric CO<sub>2</sub> to the total CO<sub>2</sub> emissions from anthropogenic sources. In other words, it represents the proportion of human-emitted CO<sub>2</sub> that remains in the atmosphere after a certain period of time. Considering the Bern carbon cycle model (Joos et al., 2001), after 10 years, 66% of the initial emission remains in the atmosphere due to CO<sub>2</sub> decay over time, while only 36% remains after 100 years. The integral of Bern carbon cycle model gives a 100 year AF value of 0.48 (quite close to 0.5 and 0.55 used by Betts, (2000) and Akbari et al., (2009), respectively). If all variables taking constant values in equation III-9 (right-hand term) are grouped into a single parameter (rf<sub>CO2</sub> = 0.908 W.kg.CO<sub>2</sub><sup>-1</sup>), we obtain the following, according to Muñoz et al., (2010) and Bright et al., (2015):
$$RF_{CO_2-eq}(kgCO_2 - eq.year^{-1}) = \frac{RF(W.m^{-2}) \times S(m^2)}{AF \times rf_{CO_2}(W.kg_{CO_2}^{-1})TH} \qquad III-10$$

where AF is the atmospheric fraction for a 100-year time horizon (TH=100) and rfCO2 is the derived radiative forcing from 1 kg of CO2. The uncertainty in these calculations depend on the respective uncertainties of αbs, αCI, SWin, and Tα in equation III-8, as well on rfCO2 and AF when RF is converted to kgCO2-eq. For rfCO2, Akbari et al., (2009) suggest a ±10% error whereas the error concerning AF is less than ±15% according to Forster et al, (2007).

### Method 2 (Global Warming Potential)

The use of a constant AF does not represent the variations in the emission rates of atmospheric CO2, which are non-negligible over a 100-year period. The Global Warming Potential method (GWP method, IPCC's emission metrics, Myhre et al., (2014)), which was also used in this study, attempts to take into account these variations in the atmospheric carbon concentration by using impulse-response functions (IRFs) (Joos et al., 2013; Myhre et al., 2014). The converted CO2-eq(t) decreases rapidly in the short term but very slowly over the long term. In the same way as above, to obtain a per-year CO2-eq, we divided the 100-year GWP by 100. Still, as mentioned above, the short analysis times of the cover crop introduction in the crop rotations overemphasize the albedo effect, while long analysis times, like that used in this study, deemphasize this effect.

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

In the first scenario that we tested, the cover crop was added during the first three months following the harvest of the winter crop, when possible. This three-month period was tested first, as it corresponds to the duration of cover crop introduction period that is recommended in some European countries to limit nitrate pollution when cover crops are used as catch crops. In the second scenario, we accounted for limitations due to the water requirements of cover crops. The rainfall values in each pixel of our study grid were used to limit the area where the crops could grow (Figure III-5(c)). Rainfall data from the ECMWF reanalysis were used with a threshold of 50 mm (the cumulative value for the first month after seeding) for the development of the cover crop. This condition is more restrictive than the requirement of 30 mm, which was estimated by Brisson et al., (2009). All zones where rainfall is lower than 50 mm were excluded from our calculations in this second scenario. In the third scenario, we calculated the greatest impact by extending the cover crop for a period longer than 3 months, i.e. the longest possible period up to a maximum of 6 months, depending on the duration of the fallow period for each pixel. No limitation due to the water supply was introduced here. In all scenarios, the cover crop was not added if the introduction period was less than 1 month.

## 4.4. Results

### 4.4.1. Albedo changes

The albedo of bare soil may change with time. In fact, values are usually lower in the winter than in summer due to an increase in the soil water content. Figure III-5 shows a comparison between the bare soil albedo values retrieved in August and December 2008. These estimates were derived from MODIS satellite data (Carrer et al., 2014). The darkening of soils is one of the most important factors determining how profitable the introduction of the cover crop could be. The areas where the soil was brighter than a given threshold (typically 0.2) in Figures III-5(a) and (b) are likely unsuitable for introducing any cover crop. Indeed, the albedo of crops is typically between 0.15 and 0.3, except for some areas, such as Spain, that show a higher bare soil albedo in the summer. Figure III-5(c) shows the different types of soil classified by the Harmonized World Soil Database (HWSD—Version 1.21; Fischer et al., (2008)). The darkest soil in the world is the chernozem type (in dark blue, Figure
III-5(c)). There are two ‘chernozem belts’ in the world, and the main one is located north of the Black Sea (see Figure III-5(b)). The albedo of chernozem soil becomes very low in this area in December, and during this period, the soil is often bare due to the fallow.

<figure><img src="image_70.png" /></figure>

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

### 4.4.2. The fallow period

We estimated the start date of the fallow period for the winter-summer crop rotation following the methodology presented in section III-4.3.1. This occurs across Europe, on average across, on day 241 (August 29). The fallow period occurs earlier in the southwest than in the northeast of Europe (see Figure III-5(a)). The latest fallow periods start in the northern latitude regions (i.e. Norway, Sweden, and Finland) and over mountainous areas (e.g. the Carpathian, Alpes, and Pyrenean Mountains).

Figure III-6(b) shows the duration of the fallow period between the winter crop and the following summer crop. The average duration of the fallow period is 5.96 months, and it typically varies from 9 months in the southwest (in Spain) to 5 months in the northeast (in the Baltic States) of Europe. Hence, the duration is longer than the 3 months, which corresponds to the first and second tested scenarios (see section III-4.3.2.6), nearly all over Europe, except for in Scandinavia, where it lasts approximately 2 months. It is important to remark that cover crops could be added for periods exceeding 3 months in multiple areas in Europe.

The starting date of the fallow period (Figure III-6(c)) can also correspond to the date of seeding of the cover crop. To discuss the water needs of the cover crop for its emergence, Figure III-6(c) shows the mean cumulative precipitation during the months following the starting date of the fallow period.
<figure><img src="image_71.png" /></figure>

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

4.4.3. Albedo increase and radiative forcing

The strategy to introduce a cover crop in the crop rotation is described in section III-4.3.2.3. In the first scenario that we tested, the cover crop was added, when possible, during the first three months after the harvest of the winter crop (see Figure III-6(a)). The impact is expressed after averaging the yearly results over three years. The increase in the surface albedo resulting from the introduction of a cover crop ($\alpha_{CI}-\alpha$, equation III-8) is shown in Figure III-8(b). The increase in the surface albedo varies geographically and is, on average, equal to 0.0023 over the entire domain during the introduction period. In some places (e.g. France and Romania), the surface albedo of croplands is increased up to 0.15. The magnitude of this increase depends on how dark the soil is (low value of the bare soil albedo, $\alpha_{bs}$) and how developed the cover crop is (high value of the vegetation fraction of the cover crop, vegCI). In a few places, the bare soil is brighter than the cover crop, thus making the introduction of a cover crop unprofitable (see negative values in Figure III-8(b)). These areas are not discarded from the calculation of the climate change mitigation power. The bare soil albedo has a seasonal cycle, and it usually decreases rapidly after the summer (beginning of the rainy season). During the autumn-winter period, the values of the bare soil albedo across Europe become low (see Figures III-6(a) and (b)). The introduction of the cover crop becomes potentially profitable, as can be observed in Figure III-8(b).
<figure><img src="image_72.png" /></figure>

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

Data from the ECMWF reanalysis are used. Figure III-8(a) shows the mean incoming solar radiation multiplied by the atmospheric transmittance (T_a* SW_in, equation III-8) during the first three months of the 2008–2009 fallow period (the same period during which the difference in the albedo was calculated in Figure III-8(b)). This number represents the outgoing solar radiation from the Earth in the case of a surface albedo equal to 1. The mean value is 39.26 W.m⁻², and geographically, it primarily depends on the mean solar zenith angle, which explains the south–north gradient. Figure III-8(c) shows the change in RF_Δα in W.m⁻² caused by the introduction of a cover crop after the winter crop harvest in 2008 (the result of a combination of Figures III-8(a) and (b), see equation III-8). The areas with a strong potential are not always the areas that exhibit the strongest albedo increase (see, for example, southern Portugal in Figure III-7(b)), as high values of atmospheric transmittance and incoming solar radiation are also important. However, the strongest changes in RF_Δα occur in Romania, Bulgaria, Hungary, Slovenia, and northern France, and these variations are clearly caused by strong albedo increases.

We estimate that the areas where cover crops could be introduced cover 4.17% of the 28-member states of Europe, including 7.87% of France, 9.47% of Bulgaria, 10.62% of Romania, and 6.20% of Germany (see Table III-4). This area represents 22% of the cultivated crop areas in the EU-28 (34% in France, 30% in Romania, and 21% in Germany). The difference in radiative forcing is lower for high latitude regions where less incoming solar radiation reaches the surface at the time of the cover crop introduction (0.01 W.m⁻² in Sweden versus 0.59 W.m⁻² in Portugal on average).

Table 2 also lists the cover crop albedo-induced effect on the radiative forcing per country in the EU-28 converted into MtCO₂-eq.year⁻¹ by using method 1 (and method 2, see section III-4.3.2.5).
France, Bulgaria, Romania, and Germany are the four countries with the greatest mitigation potentials, with changes in RF<sub>CO2</sub> of 0.87 (0.81), 0.39 (0.36), 0.36 (0.33) and 0.35 (0.33) MtCO<sub>2</sub>-eq.year<sup>-1</sup>, respectively. These values are consistent with the crop yields at the national scale, as France is by far the most important agricultural producer of cereals in Europe, according to Eurostat. The cumulative RF<sub>CO2</sub> over EU-28 is 3.16 (2.92) MtCO<sub>2</sub>-eq.year<sup>-1</sup>. This value represents 0.74 (0.68)% of the agricultural greenhouse gas (GHG) emissions in 2011, which were equal to 426.28 MtCO<sub>2</sub>-eq (The Eurostat statistics were updated in 2015, http://ec.europa.eu/eurostat/) (see Table III-4).

<table><caption>**Tableau III-4 :** Mean average increase in the surface albedo and the associated radiative forcing (in W.m<sup>-2</sup> and in MtCO<sub>2</sub>-eq.year<sup>-1</sup>, respectively) per country for 3 month cover crop introduction period. The percentage of the surface used is indicated relative to the total surface of the country (in %). GHG agricultural emissions are listed in the last column on the right (in MtCO<sub>2</sub>-eq).</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th rowspan="2">Surface albedo increase</th><th rowspan="2">Albedo-induced radiative forcing</th><th rowspan="2">Country area</th><th colspan="2">% use of the country's area for cover crop introduction</th><th colspan="2">Radiative forcing per country (method 1 - constant AF)</th><th colspan="2">Agricultural GHG emissions (2011)</th></tr><tr><th>W.m<sup>-2</sup></th><th>km<sup>2</sup></th><th>%</th><th>MtCO<sub>2</sub>-eq.year<sup>-1</sup></th><th>MtCO<sub>2</sub>-eq.year<sup>-1</sup></th><th>MtCO<sub>2</sub>-eq</th></tr></thead><tbody><tr><td>Portugal</td><td>2.70E-03</td><td>-5.88E-01</td><td>90 608</td><td>2.70</td><td>7.83E-02</td><td>7.24E-02</td><td>30.09</td><td>30.09</td></tr><tr><td>Italy</td><td>1.80E-03</td><td>-2.00E-01</td><td>306 697</td><td>3.51</td><td>21.62E-02</td><td>2.00E-01</td><td>30.86</td><td>30.86</td></tr><tr><td>Malta</td><td>1.64E-03</td><td>-3.46E-01</td><td>350</td><td>3.31</td><td>0.02E-02</td><td>0.02E-02</td><td>0.06</td><td>0.06</td></tr><tr><td>Sweden</td><td>6.85E-03</td><td>-1.06E-02</td><td>449 857</td><td>0.12</td><td>0.23E-02</td><td>0.21E-02</td><td>7.17</td><td>7.17</td></tr><tr><td>Finland</td><td>1.33E-03</td><td>-1.45E-02</td><td>337 050</td><td>0.20</td><td>0.29E-02</td><td>0.27E-02</td><td>6.41</td><td>6.41</td></tr><tr><td>Estonia</td><td>1.23E-03</td><td>-1.13E-02</td><td>45 285</td><td>0.48</td><td>0.08E-02</td><td>0.07E-02</td><td>1.22</td><td>1.22</td></tr><tr><td>Latvia</td><td>2.27E-03</td><td>-2.33E-02</td><td>65 115</td><td>0.98</td><td>0.25E-02</td><td>0.23E-02</td><td>2.40</td><td>2.40</td></tr><tr><td>Lithuania</td><td>2.14E-03</td><td>-2.34E-02</td><td>65 234</td><td>1.96</td><td>0.56E-02</td><td>0.52E-02</td><td>4.35</td><td>4.35</td></tr><tr><td>Poland</td><td>2.84E-03</td><td>-8.74E-02</td><td>315 623</td><td>5.40</td><td>15.19E-02</td><td>14.05E-02</td><td>30.09</td><td>30.09</td></tr><tr><td>Czech Republic</td><td>2.81E-03</td><td>-1.04E-01</td><td>79 686</td><td>5.39</td><td>5.21E-02</td><td>4.81E-02</td><td>7.90</td><td>7.90</td></tr><tr><td>Slovakia</td><td>5.06E-03</td><td>-1.88E-01</td><td>49 267</td><td>7.10</td><td>4.83E-02</td><td>4.47E-02</td><td>2.81</td><td>2.81</td></tr><tr><td>Spain</td><td>5.42E-04</td><td>-1.04E-01</td><td>507 174</td><td>2.99</td><td>17.31E-02</td><td>16.01E-02</td><td>34.24</td><td>34.24</td></tr><tr><td>Austria</td><td>4.79E-03</td><td>-2.18E-01</td><td>85 066</td><td>3.84</td><td>4.86E-02</td><td>4.50E-02</td><td>7.15</td><td>7.15</td></tr><tr><td>Hungary</td><td>5.36E-03</td><td>-1.71E-01</td><td>94 490</td><td>13.09</td><td>13.56E-02</td><td>12.54E-02</td><td>5.88</td><td>5.88</td></tr><tr><td>Romania</td><td><strong>6.10E-03</strong></td><td><strong>-2.27E-01</strong></td><td><strong>243 099</strong></td><td><strong>10.62</strong></td><td><strong>36.05E-02</strong></td><td><strong>33.34E-02</strong></td><td><strong>17.77</strong></td><td><strong>17.77</strong></td></tr><tr><td>Slovenia</td><td>6.14E-03</td><td>-2.35E-01</td><td>20 777</td><td>2.72</td><td>0.74E-02</td><td>0.68E-02</td><td>1.70</td><td>1.70</td></tr><tr><td>Croatia</td><td>4.74E-03</td><td>-1.64E-01</td><td>56 471</td><td>4.89</td><td>1.85E-02</td><td>1.71E-02</td><td>2.80</td><td>2.80</td></tr><tr><td>Bulgaria</td><td><strong>6.38E-03</strong></td><td><strong>-3.73E-01</strong></td><td><strong>112 391</strong></td><td><strong>9.47</strong></td><td><strong>38.87E-02</strong></td><td><strong>35.95E-02</strong></td><td><strong>4.90</strong></td><td><strong>4.90</strong></td></tr><tr><td>Greece</td><td>2.80E-03</td><td>-3.09E-01</td><td>136 016</td><td>5.30</td><td>12.80E-02</td><td>11.84E-02</td><td>8.57</td><td>8.57</td></tr><tr><td>Cyprus</td><td>3.41E-04</td><td>-8.05E-02</td><td>9 690</td><td>0.52</td><td>0.11E-02</td><td>0.10 E-02</td><td>0.62</td><td>0.62</td></tr><tr><td>France</td><td><strong>3.30E-03</strong></td><td><strong>-2.96E-01</strong></td><td><strong>557 639</strong></td><td><strong>7.87</strong></td><td><strong>87.38E-02</strong></td><td><strong>80.82E-02</strong></td><td><strong>77.36</strong></td><td><strong>77.36</strong></td></tr><tr><td>Ireland</td><td>1.31E-03</td><td>-7.03E-02</td><td>70 604</td><td>0.81</td><td>0.52E-02</td><td>0.48E-02</td><td>17.75</td><td>17.75</td></tr><tr><td>United Kingdom</td><td>1.04E-03</td><td>-5.42E-02</td><td>246 934</td><td>1.66</td><td>5.05E-02</td><td>4.67E-02</td><td>44.01</td><td>44.01</td></tr><tr><td>Belgium</td><td>4.38E-03</td><td>-1.58E-01</td><td>30 714</td><td>8.90</td><td>2.38E-02</td><td>2.20E-02</td><td>10.14</td><td>10.14</td></tr><tr><td>Netherlands</td><td>3.04E-03</td><td>-7.03E-02</td><td>37 571</td><td>5.08</td><td>1.97E-02</td><td>1.82E-02</td><td>18.17</td><td>18.17</td></tr><tr><td>Luxembourg</td><td>2.81E-03</td><td>-1.08E-01</td><td>2 721</td><td>3.77</td><td>0.04E-02</td><td>0.04E-02</td><td>0.66</td><td>0.66</td></tr><tr><td>Germany</td><td><strong>2.81E-03</strong></td><td><strong>-1.47E-01</strong></td><td><strong>362 390</strong></td><td><strong>6.20</strong></td><td><strong>35.14E-02</strong></td><td><strong>32.5E-02</strong></td><td><strong>64.54</strong></td><td><strong>64.54</strong></td></tr><tr><td>Denmark</td><td>1.22E-03</td><td>-4.49E-02</td><td>43 696</td><td>3.97</td><td>1.33E-02</td><td>1.23E-02</td><td>10.33</td><td>10.33</td></tr><tr><td><strong>Europe (EU-28)</strong></td><td><strong>2.48E-03</strong></td><td><strong>-1.49E-01</strong></td><td><strong>4 422 217</strong></td><td><strong>4.49</strong></td><td><strong>3.16</strong></td><td><strong>2.92</strong></td><td><strong>426.28</strong></td><td><strong>426.28</strong></td></tr></tbody></table>

To go further in our study, we tested a second scenario, still based upon a 3-month cover crop development, but accounting for limitations due to the water requirements of cover crops (see section III-4.3.2.6 and Figure III-7(c)). By doing this, we estimated that, for EU-28, the water requirements for the emergence of cover crops could decrease the albedo effect by 28% in the case of no irrigation. The resulting cumulative RF<sub>CO2</sub> over EU-28 was 2.27 (2.10) MtCO<sub>2</sub>-eq.year<sup>-1</sup>.

Finally, in the third scenario, we calculated the greatest impact of extending the cover crop for a period longer than 3 months, i.e. up to a maximum of 6 months, depending on the duration of the fallow period for each pixel (for that, no water limitation was taken into account). The cumulative RF<sub>CO2</sub> over EU-28 was 4.31 (3.99) MtCO<sub>2</sub>-eq.year<sup>-1</sup>. With this extension of the cover crop life, we estimated that a compensation level of up to 1.01 (0.93)% of the agricultural GHG emissions could be obtained for the EU-28.
## 4.5. Discussion and conclusion

**Potential level of climate mitigation.** By using MODIS satellite data and the approach developed by Carrer et al., (2014), we were able to identify areas where the soil is dark enough (low albedo value) to make the introduction of a cover crop profitable. We examined the most likely scenario by introducing cover crops in crop rotations (between the winter and summer crops). We estimated that cover crops could potentially be introduced for 3 months over 4.17% of the surface area of the EU-28. That would represent 22% of the European cultivated surface area. This value at the European spatial scale is quite consistent with the estimate of Poeplau and Don, (2015). They estimated that 25% of the global cropland areas (16 million km²; Siebert et al., 2010) could potentially be cover cropped.

In Europe, we show that the mean average increase in the surface albedo over these cultivated areas and the associated RF<sub>Δα</sub> of these cover crops are 0.0025 and -0.149 W.m<sup>-2</sup>, respectively, for the 3-month scenario. If we convert this RF<sub>Δα</sub> into CO2-eq, it corresponds to a mitigation potential of 3.16 MtCO<sub>2</sub>-eq.year<sup>-1</sup>, assuming that the cover-crop practice is maintained for a period of 100 years (2.92 MtCO<sub>2</sub>-eq.year<sup>-1</sup>, according to the GWP method). Based on our current knowledge, the estimated uncertainty due to the CO<sub>2</sub> equivalent conversion methodology is approximately 8%. However, it should be remembered that long analysis times, such as that of the current study, deemphasize the RF<sub>Δα</sub> expressed in CO<sub>2</sub> equivalent (Anderson-Teixeira et al., 2012). Nevertheless, this mitigation potential would represent, every year for a 100-year period, 0.74% of the EU-28 agricultural GHG emissions in 2011, which is equal to 426.28 MtCO<sub>2</sub>-eq. In other words, the introduction of cover crops for 100 years would compensate for 74% of the human-induced GHG agricultural emissions of one year (based on 2011). France, Bulgaria, Romania, and Germany appear to be the four countries with the greatest potential. We show that Bulgaria and Romania have chernozem soil with very low surface albedo in the winter (Figure III-6). This explains why those two countries are among the countries with the greatest mitigation potentials. The mitigation potential is also probably important for neighbouring countries outside Europe that also have chernozem soil (Moldavia, Ukraine, and Russia, in which the percentage of land used for agriculture is very high).

This mitigation potential of 3.16 MtCO₂-eq. year⁻¹ is equivalent to a mitigation potential per unit (m²) of an introduced cover crop over Europe of 15.91 gCO₂-year⁻¹.m⁻². We show that this mitigation potential could be increased by 27% if the cover crop is extended for periods longer than 3 months. This magnitude order is consistent with the recent estimations of the albedo effect delivered by Kaye and Quemada, (2017). They showed, using case study sites in central Spain and Pennsylvania (USA), that the surface albedo change due to cover cropping may mitigate 12–46 gCO₂-year⁻¹.m⁻² over a 100-year time horizon (impact per m² of cover crop). Additionally, they estimated that the increase in soil carbon sequestration rates and the decrease in fertilizer due to the adoption of the cover crop practice should mitigate greenhouse gas-based climate change by ~116 gCO₂-year⁻¹.m⁻² for non-legumes and by ~135 gCO₂-year⁻¹.m⁻² for legumes. This result is consistent with the value of 110 gCO₂-year⁻¹.m⁻² (per surface unit of cover crop) of the soil C storage effect found by Poeplau and Don, (2015). Considering the net biogeochemical effects of cover crops found in Kaye and Quemada, (2017) and adding the albedo effect found in this study, the total cover crop mitigation effect would be close to ~150 gCO₂-year⁻¹.m⁻², which would result into a cumulative value over Europe of 29.79 MtCO₂-eq.year⁻¹ (considering that cover crops could be introduced to 4.17% of the EU-28, as explained below). As the GHG agricultural emissions in 2011 were equal to 426.28 MtCO₂-eq., we believe that the introduction of cover crops over Europe may mitigate up to 7% of the human-induced
GHG agricultural emissions per year, considering 2011 as the reference year; the impact of the albedo change per year would be between 10% and 13% of this total impact.

**Advantages and limitations of cover crop adoption.** Little is known about the impact of the introduction of cover crops at a large scale on the climate, even if this practice tends to be imposed on farmers by European legislation for its nitrogen capture effect. Hence, it is unclear if these changes will generate climate feedback (such as changes in cloudiness resulting from other biogeophysical impacts such as disturbance of roughness or evapotranspiration). According to Ceschia et al., (2017), the albedo cooling effect of cover crops could be doubled when considering their effect on long-wave radiation. Indeed, in a field scale comparative experiment (cover crop vs bare soil), they showed that the dynamic and intensity of the longwave effect was very similar to the albedo-induced cooling effect. Additionally, they found that the radiative cooling effects would be reinforced by a decrease/increase in the sensible/latent heat fluxes at the surface. In another study, Tribouillois et al., (2018), showed that, compared to bare soil, cover crops increased evapotranspiration (i.e. latent heat fluxes) without limiting the water resources for the next crop, if the cover crop were buried one month before seeding.

Additionally, reducing the area of bare soils by sowing cover crops provides a number of additional ecosystem services (e.g. reductions in soil erosion and nitrogen leaching and increases in biodiversity and soil fertility (Justes et al., 2012)) and probably has an impact on the proliferation of weeds, pests or pathogens. Furthermore, benefits in terms of reducing the use of fertilizers (and associated emissions) should be considered when the cover crops are leguminous. Some disadvantages and limitations to such practices also exist. Although the long fallow period may allow the timing of the cover crop introduction to be adjusted, we showed that the water requirements for the emergence of cover crops could decrease the albedo effect by 28% without irrigation. Furthermore, there is a short-term extra financial cost to farmers associated with cover crop cultivation, as well as small additional GHG emissions caused by seeding and destroying the cover crops (however, these emissions are small compared to the C storage benefits) (Ceschia et al., 2010a). All these feedbacks mechanisms must be carefully evaluated in the upcoming by using climate, economic, and ecological coupled models. From our perspective, a financial compensation for this climate change mitigation service should be encouraged (e.g. via a carbon market). In addition, the cultivation of crops with high water needs should be avoided if it is found that the effect of an additional cover crop would exceed an optimal limit, which still needs to be defined in accordance with equivalent economic criteria. In future work, feedback mechanisms should be analysed to refine the benefits proposed in this study.

**Following the COP21.** Evidence currently exists that the global warming issue needs to be resolved using attenuation measures and that limitations on GHG emissions are no longer sufficient. Following the COP21 meeting in 2015, the target is to limit global warming below a threshold of 1.5 °C. This new directive, which replaces the previous threshold of 2 °C, has great consequences, as it cannot be achieved even if we were to immediately stop all GHG emissions. Consequently, the resulting outcome of the COP21 is that policymakers will likely need to use geoengineering services for climate mitigation. Using satellite data, this study is in line with other recent studies that estimated the potential mitigation effect of cover cropping. The overall potential of mitigation (resulting from the change in albedo, carbon sequestration, and the change in fertilizer use) could be an appropriate solution (or contribution) that should be encouraged through agricultural policies in the future. As a matter of fact, the introduction of cover crops is in line with the on-going reform of the EU's Common Agricultural Policy, which aims to foster a greening of agricultural surfaces to fight against climate change and for ecological matters. In the upcoming years, the approach presented in this article may,
therefore, be weighed against other geoengineering strategies, such as sulfate injections into the
atmosphere, according to scientific and ethical criteria.

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## ♠ Ma contribution

J'ai participé à la mise en place de l'étude, à l'établissement et à l'analyse des résultats. Dominique Carrer a réalisé la majeure partie du travail de rédaction auquel j'ai aussi contribué. J'ai également activement participé à répondre aux relecteurs, et à modifier l'étude en fonction des critiques. J'ai notamment échangé avec le chercheur Norvégien Ryan Bright, spécialiste des méthodes permettant de convertir les forçages radiatifs en équivalent CO2 qui posait problème lors de la première soumission. Suite à la publication de cet article, nous (avec Dominique Carrer et Eric Ceschia) avons eu la chance de pouvoir vulgariser ces recherches au cours d'une émission de radio de Campus FM (https://www.mixcloud.com/CampusFM/20-mg-s2e25-attenuation-climatique-par-les-cultures-intermediaires/). Ces résultats ont aussi été présentés lors du Workshop Albedo and Climate Mitigation qui a eu lieu en Décembre 2020.

## ✓ Ce qu'il faut retenir

♠ L'utilisation de cultures intermédiaires a été identifiée comme méthode d'atténuation du réchauffement climatique grâce au pouvoir réfléchissant de ces dernières qui a été quantifié à l'échelle de l'Europe dans cette étude.

♠ Cette pratique, qui pourrait être mise place sur 4.17% de la surface Européenne, permettrait d'augmenter l'albédo des surfaces agricoles de 0.0025, ce qui entraînerait un forçage radiatif négatif équivalent à 0.149 W.m⁻².

♠ Une fois converti en équivalent CO₂, ce forçage vaut 3.16 MtCO₂-éq.an⁻¹.

♠ En ajoutant à l'effet albédo les autres effets biogéochimiques liés à l'utilisation de cultures intermédiaires (stockage de carbone et réduction d'engrais), cette pratique pourrait compenser jusqu'à 7% des émissions du secteur agricole à l'échelle Européenne.

# 5. Conclusions de l'article en français

**Potentiel d'atténuation des cultures intermédiaires.** En utilisant des données satellites MODIS et l'approche développée par Carrer et al., (2014), nous avons été capable d'identifier les zones où le sol est suffisamment sombre (valeur d'albédo faible) pour rendre l'introduction de cultures intermédiaires bénéfique d'un point de vue effet albédo. Nous avons analysé le scénario d'introduction le plus probable, en introduisant des CI entre une culture d'hiver et une culture d'été. Nous avons estimé que les CI pourraient être introduites pendant 3 mois sur 4.17% de la surface totale de l'UE-28. Cela représenterait 22% de la surface cultivée Européenne. Cette valeur à l'échelle Européenne est cohérente avec l'estimation de Poeplau and Don, (2015). Ils ont estimé que 25% des surfaces cultivées mondiales (16 million km²; Siebert et al., 2010) pourraient potentiellement accueillir des CI.
En Europe, nous avons montré que l'augmentation moyenne de l'albédo de surface sur ces zones cultivées ainsi que le RF<sub>Δα</sub> associés aux CI sont respectivement de 0.0025 et -0.149 W.m<sup>-2</sup>, pour le scénario d'introduction de 3 mois. Si l'on converti ce RF<sub>Δα</sub> en CO<sub>2</sub>-éq, cela correspond à un potentiel d'atténuation de 3.16 MtCO<sub>2</sub>-éq.an<sup>-1</sup>, en supposant que les CI sont maintenus pendant une période de 100 ans (2.92 MtCO<sub>2</sub>-éq.an<sup>-1</sup>, selon la méthode GWP). Sur la base de nos connaissances actuelles, l'incertitude due à la méthode de conversion en équivalent CO<sub>2</sub> est estimée à approximativement 8%. Toutefois, il convient de rappeler que les longues périodes d'analyse, comme celle présentée dans cette étude, tendent à minimiser le RF<sub>Δα</sub> exprimé en équivalent CO<sub>2</sub> (Anderson-Teixeira et al., 2012). Néanmoins, ce potentiel d'atténuation représenterait, chaque année et sur une période de 100 ans, 0.74% des émissions de GES du secteur agricole de l'UE-28 (en prenant comme référence les émissions de l'année 2011), ce qui équivaut à 426.28 MtCO<sub>2</sub>-éq. En d'autres termes, l'introduction de cultures intermédiaires pendant une période de 100 ans pourrait compenser 74% des émissions anthropiques de GES du secteur agricole de l'année 2011. La France, la Bulgarie, la Roumanie et l'Allemagne apparaissent comme les 4 pays ayant les plus forts potentiels d'atténuation via cet effet. La Bulgarie et la Roumanie ayant des sols de type chernozem caractérisés par des albédos très faibles en hiver (Fig. III-6), cela explique pourquoi ces deux pays sont parmi ceux qui ont le plus fort potentiel d'atténuation via l'effet albédo des CI. Ce potentiel d'atténuation est aussi probablement important pour les pays voisins extérieurs à l'UE-28 qui possèdent aussi des sols de type chernozem (Moldavie, Ukraine et Russie, où le pourcentage de surfaces utilisées pour l'agriculture est très important).

Ce potentiel d'atténuation de 3.16 MtCO₂-éq.an⁻¹ est équivalent à un potentiel d'atténuation par unité de surface (m²) de culture intermédiaire introduite en Europe de 15.91 gCO₂-éq.an⁻¹.m⁻². Nous montrons que ce potentiel d'atténuation pourrait être augmenté de 27%, si les CI sont introduites sur une période de 6 mois. Cet ordre de grandeur est cohérent avec les estimations récentes de l'effet albédo fourni par Kaye and Quemada, (2017). Ils ont montré, à partir de mesures réalisées sur des sites d'études situés dans le centre de l'Espagne et en Pennsylvanie (USA), que l'effet albédo de surface liée à l'introduction de CI pourrait représenter l'équivalent de 12-46 gCO₂-éq.an⁻¹.m⁻² sur un horizon de temps de 100 ans (impact exprimé par m² de CI). De plus, ils ont estimé que l'augmentation des taux de séquestration du carbone dans le sol et la diminution des engrais liées à la mise en place des cultures intermédiaires équivaudraient à une compensation d'émissions de GES de ~116 gCO₂-éq.an⁻¹.m⁻² pour les légumineuses. Ce résultat est cohérent avec la valeur de 110 gCO₂-éq.an⁻¹.m⁻² (par unité de surface de cultures intermédiaires) correspondant à l'effet stockage de C dans le sol des CI trouvé par Poeplau and Don, (2015). En considérant les effets biogéochimiques nets des CI trouvés par Kaye and Quemada, (2017) et en ajoutant l'effet albédo estimé dans cette étude, l'effet d'atténuation total des CI serait proche de ~150 gCO₂-éq.an⁻¹.m⁻², ce qui résulterait en une valeur cumulée de 29.79 MtCO₂-éq.an⁻¹ (en considérant que les CI pourraient être introduites sur 4.17% de la surface Européenne, comme expliqué ci-dessus). Comme les émissions de GES du secteur agricole en 2011 étaient de 426.28 MtCO₂-éq., nous pensons que l'introduction de cultures intermédiaires à l'échelle Européenne pourrait atténuer jusqu'à 7% des émissions anthropiques de GES du secteur agricole par an, en considérant l'année 2011 comme année de référence ; l'impact annuel de la modification d'albédo serait compris entre 10% et 13% de l'impact total à court terme.

**Avantages et limites liées à l'adoption des cultures intermédiaires.** Peu de choses sont encore connues concernant l'impact sur le climat que pourrait avoir l'introduction de CI à grande échelle, même si cette pratique a été imposée aux agriculteurs Européens par le biais de la directive nitrates. Nous ne savons donc pas si ce changement de pratique entraînera ou non des effets de rétroactions climatiques (comme par exemple des changements de nébulosité ou des modifications du
régime des pluies) pouvant accentuer ou réduire l'effet d'atténuation des CI. Aussi, selon Ceschia et al., (2017), l'effet refroidissant de l'albédo des cultures intermédiaires pourrait être doublé en considérant leur effet sur le rayonnement grande longueur d'onde. En effet, dans une expérience comparative à l'échelle parcellaire (culture intermédiaire vs. sol nu), ils ont montré que la dynamique et l'intensité de l'effet grande longueur d'onde était très similaire à l'effet refroidissant induit par l'albédo. De plus, ils ont constaté que les effets radiatifs refroidissants seraient renforcés par une diminution/augmentation des flux de chaleur sensible/latente en surface. Dans une autre étude, Tribouillois et al., (2018) ont montré que, en comparaison au sol nu, les cultures intermédiaires augmentaient l'évapotranspiration (i.e. flux de chaleur latente) sans limitation de la ressource en eau pour la culture suivante, si la CI était enfouie dans le sol un mois avant le semis.

Il est d'ailleurs capital de s'intéresser aux autres services (et disservices) écosystémiques engendrés par les CI. Ces services et disservices ont été analysés dans le cadre d'une expertise nationale INRA menée par Justes et al., (2012). Cette étude a démontré que les CI contribuaient à réduire l'érosion des sols et la lixiviation des reliquats azotés, à augmenter la biodiversité et de la fertilité des sols et qu'ils pouvaient avoir un effet bénéfique sur la prolifération d'adventices, de parasites ou de maladies. En outre, les bénéfices en termes de réduction d'engrais (et d'émissions associées) devraient être considérés quand les cultures intermédiaires sont des légumineuses. Il existe néanmoins certains inconvénients et limites à cette pratique. Bien que la longue période de sol nu puisse permettre d'ajuster la période d'introduction des cultures intermédiaires, nous avons montré que les besoins en eau pour l'émergence des couverts pourraient diminuer l'effet albédo de 28% sans irrigation. De plus, la mise en place de cultures intermédiaires entraîne un coût financier à court terme pour les agriculteurs, ainsi qu'une légère augmentation des émissions de GES liée au semis et à la destruction des couverts (ces émissions sont toutefois très faibles par rapport aux bénéfices liés au stockage de carbone (Ceschia et al., 2010a)). Enfin, la destruction chimique des CI avant enfouissement dans le sol risque de polluer les sols, les nappes souterraines et les cours d'eau.

Tous ces processus biogéophysiques, effets de rétroactions, services et disservices écosystémiques, devront à l'avenir être évalués attentivement en utilisant des modèles couplés surface, climat, économiques et écologiques. D'après nous, une compensation financière pour ce service d'atténuation du changement climatique devrait être encouragée (e.g. via le marché du carbone qui se met en place en agriculture).

Suivant la COP21. Il existe aujourd'hui des preuves que le problème du réchauffement climatique doit être résolu en utilisant des mesures d'atténuation (ex. stockage de C dans les sols) et que la limitation des émissions de GES n'est plus suffisante. Suite à la tenue de la COP21 en 2015, l'objectif est de limiter le réchauffement global en dessous du seuil de 1.5°C. Cette nouvelle ambition, qui remplace la précédente fixée à 2°C, a d'importantes conséquences, puisqu'elle ne peut pas être atteinte même si nous stoppions toutes émissions de GES. Par conséquence, le résultat final de la COP21 est que les décideurs politiques devront probablement avoir recours à la géoingénierie pour atténuer le réchauffement. Cette étude, qui utilise des données satellites, s'inscrit dans la lignée d'autres études récentes qui ont estimé l'effet potentiel d'atténuation des cultures intermédiaires. Le potentiel d'atténuation global (lié à la modification d'albédo de surface, au stockage de carbone, à la modification des flux d'énergie en surface et à la réduction de l'utilisation des engrais) pourrait être une solution (ou contribution) appropriée qui devrait être encouragée à l'avenir via les politiques agricoles. En effet, l'introduction de cultures intermédiaires est en accord avec les réformes actuelles de la politique agricole commune de l'UE, qui vise à encourager le verdissement des surfaces agricoles pour lutter contre le changement climatique et pour des questions écologiques. Dans les prochaines années, l'approche proposée dans cet article pourra donc être comparée à d'autres
stratégies de géoingénierie, comme l'injection d'aérosols sulfatés dans l'atmosphère, au regard de critères scientifiques et éthiques.

## 6. Conclusion

Dans ce chapitre consacré à l'estimation de l'augmentation d'albédo induit par la mise en place de CI, le modèle RFCC a été présenté. C'est un modèle d'introduction de CI permettant de calculer le forçage radiatif lié à la modification d'albédo de surface qu'ils induisent, et qui utilise comme entrée les données d'albédo issues des travaux de Carrer et al., (2014). Ces données fournissent, tous les 8 jours et à une résolution spatiale de 1/20°, un albédo de sol nu ainsi qu'un albédo et un indice de végétation pour, au maximum, 11 autres classes d'occupation du sol dont les cultures C3 et C4. À partir de ces données, de la base de données ECOCLIMAP, des données météorologiques ERA-Interim et de données statistiques, 2 scénarii d'introduction de CI ont été simulés. Le premier scénario a consisté à introduire des CI sur les rotations culture d'hiver/culture d'été pour une durée maximale de 3 mois. Il a été montré que, selon ce scénario, les cultures intermédiaires pouvaient être introduites sur 4.17% de la surface Européenne (soit 22% des surfaces cultivées), ce qui entrainerait une augmentation d'albédo des surfaces avec CI de 0.0025, induisant un forçage radiatif de -0.149 W.m⁻². Ce forçage a ensuite été converti en équivalent CO₂, et il a été montré que si cette pratique était maintenue pendant une période de 100 ans, elle induirait un potentiel d'atténuation équivalent à 3.16 MtCO₂-eq.an⁻¹. D'après ces premières estimations, le pouvoir d'atténuation des CI pourrait augmenter de 27%, si la durée d'introduction des CI était allongée à 6 mois. En effet, la durée moyenne de l'interculture en Europe est de 5.96 mois, et elle varie généralement entre 5 et 9 mois.

Le modèle RFCC est opérationnel et il permet de quantifier l'effet albédo des CI, il peut donc être adapté pour simuler d'autre scenarii d'introduction. L'autre modèle développé pendant ces travaux de thèse permet également de simuler l'introduction de CI et de quantifier leur impact sur les flux/bilans de C et d'eau. Le chapitre suivant propose donc une application conjointe de ces deux approches permettant une analyse couplée des effets biogéochimiques et biogéophysiques liés à l'introduction de CI à une échelle régionale.
# Chapitre IV
# Chapitre IV : Impacts de l'occupation du sol pendant l'interculture sur les flux de CO₂, d'eau et sur l'albédo

## 1.Introduction

Comme exposé dans l'introduction générale, la modélisation agronomique peine aujourd'hui à fournir des estimations précises du bilan de carbone des surfaces agricoles à l'échelle de la parcelle et sur de grands territoires. Par ailleurs, peu d'études scientifiques ont mené des analyses couplées des effets biogéochimiques et biogéophysiques, liés aux changements de pratiques de gestion (Ceschia et al., 2017; Kaye and Quemada, 2017a; Lugato et al., 2020a). Il est pourtant nécessaire de réaliser ces analyses couplées afin de mieux quantifier l'impact climatique de ces changements. En effet, que l'on s'intéresse aux sols agricoles ou à n'importe quelle autre surface terrestre, toute modification du système va avoir une incidence directe et/ou indirecte sur les flux de surfaces ainsi que sur le bilan d'énergie (Betts, 2000; Chang et al, 2021; Luyssaert et al., 2014; Rotenberg and Yakir, 2010).

Des outils de modélisation ont donc été développés dans le cadre de cette thèse afin d'être en capacité à répondre à ces problématiques. Grâce à ces outils, il est dorénavant possible d'obtenir des indicateurs biogéochimiques (flux de CO₂, bilan de C) et biogéophysiques (effets albedo, flux de chaleur latente) liés à la mise en place de CI, même si pour l'instant il n'existe qu'une paramétrisation générique pour tous les évènements végétatifs d'interculture (EVI, i.e. adventices, repousses de la culture précédente ou CI) dans SAFY-CO₂. Il est proposé dans ce chapitre une analyse de l'impact lié à l'introduction de CI durant les phases d'intercultures sur les flux de CO₂, puis sur les flux de chaleur latente et l'albédo de surface.

Dans un premier temps, le modèle SAFY-CO₂ a été modifié pour pouvoir être appliqué sur des rotations blé/tournesol sur une zone située dans le sud-ouest de la France. Parmi les parcelles simulées, certaines présentaient des développements estivaux de végétation durant l'interculture (EVI estivaux) qui ont été simulés afin de quantifier leur impact sur les flux de CO₂. Ces résultats constituent la première partie de ce chapitre et le travail préliminaire à l'analyse des effets couplés. Par la suite, des simulations de plusieurs scénarii d'introduction de CI d'hiver ont été réalisés sur deux rotations, blé/tournesol et tournesol/tournesol, afin d'analyser l'impact des CI d'hiver sur les flux de CO₂/eau, les bilans de C et les effets albédo. Nous considèrerons ici que la végétation observée pendant les phases d'interculture d'hiver s'apparente à une CI, plus ou moins bien développée. L'objectif est d'analyser les effets d'atténuations de cette pratique qui tend à se généraliser sur la zone d'étude depuis la mise en œuvre de la directive nitrate (principalement depuis 2015). La zone sur laquelle les deux modèles (SAFYE-CO₂ et RFCC) ont été appliqués a été choisie en fonction de certaines contraintes (résolution des modèles, disponibilité en images satellites, etc.). Les scenarii d'introduction ont été définis et paramétrés dans les modèles de manière à rendre les deux approches cohérentes. Les variables d'intérêts simulées par les modèles ont ensuite été analysées de façon individuelle, puis de manière couplée afin de rendre compte de l'impact climatique induit par l'introduction de CI. Les résultats constituant la première partie du chapitre (interculture d'été) ont été obtenus avec SAFY-CO₂, puisqu'il a été démontré que la précision des produits sols nécessaires à l'estimation du contenu
en eau du sol n'était pas suffisante pour correctement estimer les flux d'eau. Néanmoins, la seconde partie du chapitre a mobilisé SAFYE-CO₂. L'objectif de cette partie étant de caractériser la période d'interculture hivernale via la simulation de plusieurs scenarii de CI et le contenu en eau du sol n'était pas limitant sur cette période, l'analyse des différences entre scenarii reflète le comportement des parcelles simulées au cours de cette période.

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

Dans cette section sont présentés les résultats de simulation d'une rotation blé/tournesol (cultures de rente et EVI) réalisés à l'aide de SAFY-CO₂, afin d'analyser l'effet sur les flux de CO₂, de la végétation pouvant se développer en été sur les parcelles pendant l'interculture. La zone d'étude ainsi que la méthodologie sont brièvement introduites, puis les résultats sont présentés et discutés.

### 2.1. Zone d'étude et méthodologie

La Figure IV-1 décrit la situation géographique de la zone d'étude choisie pour l'application du modèle, ainsi que l'emplacement de toutes les parcelles concernées par une rotation blé/tournesol en 2014 et 2015. Seules les plus grandes parcelles, avec une superficie supérieure à 5 ha, ont été conservées dans un souci de temps de calcul. La rotation blé/tournesol, simulée sur la parcelle instrumentée d'Auradé, concerne l'année culturale 2006-2007. L'application de l'approche sur une centaine de parcelles concerne les années 2014-2015. La Figure IV-2 présente la chronologie des images satellites utilisées pour calibrer SAFY-CO₂. Les images proviennent des capteurs FORMOSAT-2, SPOT et LANDSAT-8.

<figure><img src="image_74.png" /><figcaption>Figure IV-1 : Localisation de la parcelle flux d'Auradé et des 111 parcelles (> 5 ha) concernées par une rotation blé/tournesol en 2014-2015 et simulées avec SAFY-CO₂. Le relief (altitude en m) est affiché en arrière-plan (source : SRTM).</figcaption></figure>

Parmi les parcelles d'intérêts, celles présentant au moins une valeur de GAI satellite supérieure à 0.5 m².m⁻² suivant la culture de blé ont été identifiées comme parcelles concernées par des EVI. Ces parcelles sont au nombre de 24. Elles ont été simulées avec et sans prise en compte des évènements d'EVI, pour analyser l'impact des phénomènes végétatifs sur les flux de CO₂. Rappelons qu'aucune différence n'est faite sur la nature des EVI, et qu'une paramétrisation unique est utilisée pour simuler
tous les EVI (CI, adventices, repousses de la culture précédente ou mélange de ces modalités au sein d'une même parcelle).

<figure><img src="image_75.png" /></figure>

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

## 2.2. Analyse des résultats

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

La Figure IV-3 présente l'évolution temporelle du flux net de CO₂ (NEE) ainsi que de ses composantes (GPP et $R_{ECO}$) simulés à l'aide de SAFY-CO₂, qui sont comparés aux observations réalisées en 2006-2007 sur la parcelle d'Auradé. Le Tableau IV-1 résume les performances statistiques du modèle dans l'estimation des trois variables d'intérêts, pour les différentes fenêtres temporelles correspondantes aux différentes occupations du sol (identifiables par les couleurs sur la Fig. IV-3). Comme la GPP n'est pas simulée pendant les périodes de sol nu, il n'y a pas de statistiques pour cette variable durant cette période.

<figure><img src="image_76.png" /></figure>

Figure IV-3 : Evolutions temporelles de la photosynthèse, de la respiration de l'écosystème et du flux net de CO₂. Les simulations correspondant à la culture de blé, au sol nu, aux repousses et au tournesol sont respectivement représentées par les courbes jaune, marron, marron pointillée et vert. Les observations sont présentées en noir.
<table><caption>Tableau IV-1 : Résumé des performances de SAFY-CO₂ dans l'estimation de la GPP, de la R<sub>ECO</sub> et de la NEE pour différentes périodes temporelles correspondantes aux différentes occupations du sol.</caption><thead><tr><th></th><th>Période</th><th>R<sup>2</sup></th><th>RMSE<br>[gC.m<sup>-2</sup>.j<sup>-1</sup>]</th><th>Biais<br>moyen<br>[gC.m<sup>-2</sup>.j<sup>-1</sup>]</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">GPP</td><td>2 ans</td><td>0.93</td><td>1.49</td><td>0.28</td></tr><tr><td>Culture de blé</td><td>0.94</td><td>1.48</td><td>0.38</td></tr><tr><td>Repousses</td><td>0.03</td><td>1.46</td><td>1.15</td></tr><tr><td>Culture de tournesol</td><td>0.92</td><td>1.50</td><td>0.09</td></tr><tr><td rowspan="5">R<sub>ECO</sub></td><td>2 ans</td><td>0.83</td><td>0.70</td><td>0.00</td></tr><tr><td>Culture de blé</td><td>0.88</td><td>0.66</td><td>0.07</td></tr><tr><td>Sol nu</td><td>0.54</td><td>0.65</td><td>-0.09</td></tr><tr><td>Repousses</td><td>0.55</td><td>0.85</td><td>0.22</td></tr><tr><td>Culture de tournesol</td><td>0.80</td><td>0.83</td><td>0.02</td></tr><tr><td rowspan="5">NEE</td><td>2 ans</td><td>0.86</td><td>1.06</td><td>-0.06</td></tr><tr><td>Culture de blé</td><td>0.89</td><td>1.10</td><td>0.12</td></tr><tr><td>Sol nu</td><td>0.04</td><td>1.01</td><td>-0.33</td></tr><tr><td>Repousses</td><td>0.04</td><td>0.74</td><td>0.17</td></tr><tr><td>Culture de tournesol</td><td>0.86</td><td>1.06</td><td>0.06</td></tr></tbody></table>

Le modèle est capable de reproduire correctement les évolutions temporelles des trois variables ciblées. Sur toute la période de simulation (i.e. 2 ans), le modèle montre de très bonnes corrélations avec les observations (R² de 0.93, 0.83 et 0.86 pour la GPP, la R<sub>ECO</sub> et la NEE respectivement) et de faibles erreurs (RMSE de 1.49, 0.70 et 1.06 gC.m<sup>-2</sup>.j<sup>-1</sup> pour la GPP, la R<sub>ECO</sub> et la NEE, respectivement). Concernant la période d'interculture, aucune corrélation significative n'a été obtenue pour les trois variables, même si les simulations sont très proches des observations (voir Tableau IV-1). La R<sub>ECO</sub> présente tout de même une corrélation de 0.55 pour cette période, mais elle est largement influencée par la période d'interculture post-repousses, où seule la respiration hétérotrophe est simulée. La période d'interculture qui nous intéresse a été caractérisée par des repousses de blé, ainsi que par des adventices (observations terrain) qui se sont développées en deux phases, et de façon très hétérogène sur la parcelle. Le modèle étant calibré avec un GAI moyen à la parcelle, l'hétérogénéité de développement de la végétation à l'échelle intra-parcellaire est 'lissée' dans le processus de calibration et par conséquent, les sorties du modèle le sont aussi (une simulation au pixel aurait sans doute permis de mieux reproduire cette hétérogénéité). À l'inverse, les mesures de CO₂ par la méthode des fluctuations turbulentes sont représentatives d'une zone à l'intérieur de la parcelle (caractérisée par un 'footprint'), qui dépend notamment de la direction et de l'intensité du vent. Enfin, les observations satellites n'étaient pas suffisamment denses pour capter les 2 dynamiques distinctes de végétation (repousses et adventices). Dans ces conditions, il était particulièrement ambitieux de représenter précisément la dynamique des flux de CO₂ observée durant l'interculture, surtout pour de si faibles développements végétatifs. Néanmoins, si l'on s'intéresse à la NEE cumulée (qui permet ensuite d'estimer les bilans de C) estimée sur la période d'interculture, l'erreur relative est réduite de +33.6 % à -16.9 % une fois les phénomènes de repousses pris en compte, comme le montre la Figure IV-4. Sur la période délimitée par la zone verte qui correspond à la présence d'EVI, on remarque que la pente de la NEE cumulée simulée sans prise en compte des repousses est plus forte que celle associée aux observations, car seule la respiration hétérotrophe contribue au flux net de CO₂ simulé sur cette période. Une fois ces repousses ainsi que les flux de GPP et Ra associés pris en compte, la dynamique de la NEE est plus fidèle aux observations. Si l'on considère seulement la période concernée par les
EVI (du 7 juillet au 16 octobre 2006) et plus particulièrement un focus sur la date de destruction, la différence entre la NEE cumulée observée et simulée est de 87 % (soit 104.1 gC.m⁻²) sans prise en compte des repousses, alors qu'elle est réduite à -27 % (soit -31.4 gC.m⁻²) une fois les EVI considérés.

<figure><img src="image_77.png" /></figure>

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

### 2.2.2. Spatialisation de l'approche

La productivité nette de l'écosystème (NEP, équivalent à la NEE intégrée sur une période de 1 an) simulée sur les 111 parcelles en rotation blé/tournesol, sans prise en compte des EVI estivaux, est présentée sur la Figure IV-5 A. La NEP simulée sur cette rotation est comprise entre -186.4 et 298.1 gC.m⁻².an⁻¹. La plupart des parcelles se comportent comme des puits de CO₂. Néanmoins, 23% des parcelles cultivées avec cette rotation se comportent comme des sources de CO₂. La NEP moyenne est de -44.1 gC.m⁻².an⁻¹, si l'on ne tient pas compte des EVI estivaux. Une fois ces dernières considérées, la NEP moyenne est alors de -59 gC.m⁻².an⁻¹. La faible différence entre les deux cas s'explique par le faible nombre de parcelles concernées par des EVI pendant la phase estivale de l'interculture. La Figure IV-5 B présente la différence de NEP entre les simulations avec et sans prise en compte des EVI estivaux. En considérant seulement les parcelles concernées par des EVI, la prise en compte de ces derniers augmente la quantité de carbone absorbée sous forme de CO₂ par l'écosystème de -28 gC.m⁻².an⁻¹ à -139.5 gC.m⁻².an⁻¹ (Fig. IV-5 B). De plus, la NEP moyenne de ces parcelles sans prise en compte des EVI est de -16.1 gC.m⁻².an⁻¹, alors qu'elle est estimée à -85.2 gC.m⁻².an⁻¹ une fois les EVI considérés. Enfin, parmi les 24 parcelles sur lesquelles des EVI ont été observés pendant l'interculture, 12 se comportaient comme des sources de CO₂ avant la prise en compte des EVI, alors qu'elles ne sont plus que 4 à rester des sources après leur prise en compte. Comme la période d'assimilation du CO₂ est plus longue lorsque de la végétation se développe pendant la période estivale d'interculture, la NEP est d'autant plus basse (plus négative ou moins positive) ce qui signifie que cela augmente le potentiel de puits de carbone des parcelles ou que cela diminue l'effet de sources de CO₂.

<figure><img src="image_78.png" /></figure>

**Figure IV-5 :** Distribution spatiale de la productivité nette de l'écosystème (NEP) simulée sur 111 parcelles sans prise en compte des EVI (A) et différence avec la prise en compte des EVI (B)
## 2.3. Perspectives

Dans cet exercice le modèle SAFY-CO₂ a été modifié pour simuler des rotations de cultures. Pour l'instant, seules les paramétrisations pour le blé et le tournesol sont totalement validées dans le modèle (résultats présentés respectivement dans les sections I-4 et I-7). Les rotations entre ces deux cultures sont donc les seules pouvant être simulées à l'heure actuelle. Une paramétrisation générique a été appliquée à tous les EVI sans considération de leur nature (repousses de la culture précédente, adventices, cultures intermédiaires) permettant ainsi d'améliorer les estimations de NEE et par conséquent celles de NEP, ce qui est primordial pour estimer des bilans de C avec précision.

À notre connaissance, aucun autre modèle de culture ne considère les évènements de repousses spontanées/adventices dans l'estimation de la NEP et donc leurs impacts sur les bilans de C (NECB). L'approche proposée est aussi la seule à prendre en compte le développement de ces EVI, tels qu'ils sont observés par satellite. Nous avons démontré ici que les EVI se développant pendant les périodes estivales pouvaient avoir un fort impact sur les flux de CO₂ et nécessitent donc d'être considérés lorsqu'on s'intéresse à la modélisation des bilans de C des rotations culturales. Les CI d'été, qui ont un plus fort potentiel de captation de CO₂ grâce à leur longue période d'introduction et à la sélection de variétés adaptées au climat estival (ex. sorgho fourrager ou mélanges de plusieurs espèces) pourront donc être simulées grâce à SAFY-CO₂.

Pour le moment, nous ne sommes pas en mesure de déterminer la nature des EVI. Il en découle une paramétrisation générique du modèle pour tous ces phénomènes. Toutefois, la nature de ces repousses pourrait être déterminée par télédétection dans un futur proche, ce qui permettrait de considérer avec plus de précision ces phénomènes. Par exemple, les satellites SAR ('synthetic aperture radar') pourrait fournir des informations sur la nature de ces repousses grâce à la sensibilité du signal à la géométrie des couverts végétaux.

Enfin, la respiration du sol est simulée très simplement dans SAFY-CO₂, via une équation seulement dépendante de la température du sol. Il en découle une estimation peu précise de la NEE sur les périodes de sol nu, avec un niveau d'erreur qui pourrait s'avérer trop importante une fois le modèle appliqué à des périodes plus longues. Un modèle d'évolution de la matière organique dans le sol pourrait donc être couplé à SAFY-CO₂ afin de mieux estimer la respiration du sol, notamment suite à des apports de matière organique fraiche au sol issus des résidus de cultures, de repousses/adventices ou de CI d'été.

Le modèle SAFY-CO₂ étant dorénavant adapté pour quantifier l'impact des EVI sur les flux de CO₂, il est possible, moyennant l'estimation des rendements, de quantifier l'effet de ces EVI sur les bilans de C (en considérant que les pailles ne sont pas exportées et qu'aucun amendement organique n'est appliqué aux parcelles étudiées). En outre, le module de bilan hydrique de SAFYE-CO₂ peut permettre de fournir des estimations des flux d'eau (sous certaines conditions comme discuté précédemment) et le modèle RFCC, des estimations de l'effet albédo, liées à l'introduction de CI. Il est donc proposé dans la section suivante une analyse de l'impact des CI sur ces différents indicateurs.
✓ Ce qu'il faut retenir

♠ Afin d'estimer les composantes des bilans de C pluriannuels, le modèle SAFY-CO₂ a été modifié afin de simuler des rotations de culture ainsi que les évènements végétatifs pouvant se développer pendant la période d'interculture.

♠ Il est possible via cette approche de prendre en compte l'effet des phénomènes de repousses/adventices/CI sur le flux net de CO₂ et ainsi d'améliorer les estimations des bilans de C pluriannuels.

♠ Les évènements végétatifs d'interculture (CI, repousses, adventices) sont pour le moment indifférenciés et sont donc simulés avec une même paramétrisation.

♠ L'application de SAFY-CO₂ à l'échelle du paysage va permettre une analyse précise du fonctionnement des parcelles agricoles en fonction de leur gestion (type de rotation, présence de CI, etc.).
## 3. Analyse des effets couplés

Cette section est dédiée à l'estimation des effets biogéochimiques et biogéophysiques liés à l'introduction de CI hivernales à une échelle régionale. La paramétrisation des EVI dans SAFYE-CO₂ ne faisant pas encore la différence entre les types de végétation pouvant se développer pendant l'interculture, on considérera que la végétation simulée pendant cette période s'apparente à une CI (cas le plus fréquent dans notre zone d'étude). Aussi, les CI d'été étant encore marginales dans le sud-ouest de la France, nous nous sommes intéressés à l'introduction de CI hivernales, beaucoup plus répandues depuis la mise en œuvre de la directive nitrate.

Il a été décidé d'utiliser SAFYE-CO₂ pour estimer l'impact des différents scénarii d'implantation de CI sur les flux de chaleur latente, malgré les limites de l'approche, notamment vis-à-vis de l'estimation de l'ETR de manière spatialisée. Comme évoqué précédemment, ces limites sont liées 1) à la qualité des données sols (utilisées pour déterminer les valeurs de point de flétrissement, de capacité au champ et de profondeur), ainsi que 2) à la paramétrisation générique des CI qui manque de validation avec des données in situ. Les estimations, qui sont à considérer à titre indicatif, permettent néanmoins de définir des tendances quant à l'impact des CI sur les flux d'eau et la ressource en eau pour la culture suivante. Les données GSM ont été utilisées pour déterminer les humidités à la capacité au champ et au point de flétrissement, ainsi que la profondeur de sol des parcelles sélectionnées. Le modèle a été appliqué sans rétroaction du contenu en eau sur le développement de la végétation.

Une zone d'application des deux modèles (SAFYE-CO₂ et RFCC) a été définie, puis les sorties des modèles ont été analysées, séparément puis conjointement. Cette étude porte sur les années culturales 2008-2009 et 2009-2010. Les rotations de cultures considérées sont les suivantes : blé/tournesol (B/T) et tournesol/tournesol (T/T), le blé et le tournesol étant les deux seules cultures complétement validées dans SAFYE-CO₂. La rotation tournesol/blé n'est pas considérée ici puisque la durée d'interculture est trop courte pour permettre l'introduction de CI. Les rotations B/T et T/T appartiennent plus largement aux rotations de culture d'hiver/culture d'été (HIV/ETE) et monoculture d'été (ETE/ETE). Différents scenarii ont été simulés afin de quantifier l'effet des CI en fonction de leur durée d'implantation. En effet, les CI peuvent être introduites pendant une période courte à l'automne, pour être en conformité avec la directive nitrate (cas des CIPAN semées en fin d'été et détruits en décembre), ou sur une durée beaucoup plus longue, de l'automne au printemps (cas des CIMS), généralement dans une démarche volontaire d'amélioration et de préservation des sols par les agriculteurs. Dans le sud-ouest de la France, les agriculteurs détruisent généralement les CIPAN mi-décembre, pour respecter la directive tout en évitant de trop tasser le sol suite au passage des machines lorsque le sol est trop humide ce qui est le cas en hiver et au début du printemps.

### 3.1. Zone d'étude

La Figure IV-6 présente la zone d'étude qui a été choisie en fonction de plusieurs critères. Tout d'abord, le modèle SAFYE-CO₂ a été calibré et validé sur le sud-ouest de la France, dans la zone de l'OSR. Il apparaissait donc cohérent de choisir la zone d'étude au sein de ce territoire. De plus, la zone jouit d'un grand nombre d'images satellites qui permettent un processus de calibration efficace et précis de SAFYE-CO₂. La taille de la zone d'étude a été contrainte par les temps de calcul d'un tel exercice. Jusqu'ici, le processus d'optimisation de SAFYE-CO₂ est basé sur la méthode simplex qui est une méthode itérative permettant d'obtenir les meilleurs jeux de paramètres, mais qui a l'inconvénient d'être très chronophage. La zone a donc été limitée à une quinzaine de pixel de la maille d'application du modèle RFCC (Fig. IV-6), soit environ 336 km².
<figure><img src="image_79.png" /></figure>

Figure IV-6 : Présentation de la zone d'application des modèles SAFYE-CO₂ et RFCC. Le parcellaire culturale de la zone est présenté en fond (source RPG 2009).

## 3.2. Caractéristiques d'application des modèles

Afin d'identifier les parcelles en rotation B/T et T/T lors des années culturales 2008-2009 et 2009-2010, les registres parcellaires graphiques (RPG) de 2009 et 2010 ont été utilisés. Seuls les ilots purs (>95%) de blé (classe 1) et de tournesol (classe 6) ont été conservés. Les parcelles dont la surface était inférieure à 1 ha ont aussi été filtrées. Au total, 250 parcelles en rotation B/T, et 5 parcelles en rotations T/T ont été conservées. La monoculture de tournesol est une pratique très rare, elle concerne généralement les parcelles sur lesquelles le tournesol n'a pas levé ou a été détruit (maladies, sécheresse, etc.) l'année n, et sur laquelle l'agriculteur a de nouveau semé un tournesol l'année n+1.

Au final, le modèle SAFYE-CO₂ a été appliqué sur 255 parcelles en utilisant les paramétrisations de la culture de blé, du tournesol et des CI. Le modèle RFCC a été forcé avec les fractions de culture du RPG, correspondantes à ces 255 parcelles (voir section IV-3.2.3).

### 3.2.1. Détermination des scenarii d'introduction des CI et des dynamiques de végétation

Pour rendre compte de l'impact climatique des CI en fonction de leur modalité d'implantation (type CIPAN ou CIMS), plusieurs scenarii d'introduction de CI ont été établis. Deux scenarii d'introduction de CIMS ont été définis pour la rotation B/T, correspondants à une CIMS bien développée et à une CIMS peu développée. Ce dernier cas peut aussi s'apparenter 1) à des repousses de la culture précédente, 2) à une mauvaise implantation de la CI ou 3) à une CI qui aurait été atteinte par une maladie (ex. cas fréquent des féveroles atteintes d'anthracnose dans le sud-ouest). Un scénario
supplémentaire a été simulé pour la rotation B/T, il correspond au cas des CIPAN, caractérisés par une
durée d'introduction plus courte.

Pour simuler l'introduction de CI avec le modèle SAFYE-CO₂, il a été décidé de fixer des dynamiques de végétation (GAI) moyennes propres à ces cas de figures, puis d'optimiser le modèle avec ces dynamiques moyennes. Afin de déterminer ces dynamiques de GAI, des données de NDVI ont été utilisées (GAI et NDVI étant dérivés des images satellites optiques).

Les données de NDVI correspondant aux intercultures 2016-2017 et 2017-2018 ont été extraites
à partir de 3 tuiles Sentinel-2 (T31TCJ, T31TCH et T30TYP) à l'échelle spatiale du pixel, puis
moyennées à la parcelle (travail réalisé par Aïnhoa HERBLOT). Un algorithme de classification non
supervisé, méthode K-means (Kodinariya and Makwana, 2013), a été utilisé afin de déterminer des
classes de dynamiques de NDVI, correspondantes à l'interculture des parcelles en rotations HIV/ETE
et ETE/ETE (sans distinction entre les différentes cultures d'hiver et les différentes culture d'été). La
méthode K-means a été appliquée sur les séries temporelles d'images acquises durant la période du 1er
Décembre au 1er Avril pour la rotation ETE/ETE, et du 20 Octobre au 30 Avril pour la rotation
HIV/ETE.

Trois dynamiques de NDVI pour la rotation ETE/ETE ont été retenues via la méthode Elbow (Bholowalia et Kumar, 2014). Elles correspondent au cas sol nu, ainsi qu'aux cas CIMS bien et peu développées. En revanche, seulement deux dynamiques réalistes ont pu être identifiées grâce à cette méthode pour la rotation HIV/ETE, assimilées à la classe sol nu et à la présence de végétation. En effet, la méthode Elbow indique qu'un gain important est atteint lorsque l'on passe de 1 à 2 clusters, mais très peu de gain au-delà (Fig. IV-7). Les dynamiques végétation de l'interculture HIV/ETE (1 CIPAN et 2 CIMS) ont donc été déterminées en fixant des valeurs de NDVI seuils à certains instants et en appliquant une interpolation linéaire entre ces points. Les valeurs de NDVI seuil ont été fixées grâce aux observations terrains dans la zone d'étude.

<figure><img src="image_80.png" /><figcaption>Figure IV-7 : Méthode Elbow appliquée aux profils de NDVI correspondant à l'interculture des parcelles en monoculture d'été (gauche) et en rotation culture d'hiver/culture d'été, obtenus sur 3 tuiles Sentinel ; T31TCJ, T31TCH et T30TYP.</figcaption></figure>

Les dynamiques de NDVI ont ensuite été converties en dynamiques de GAI via l'équation IV-1
(Veloso, 2014).

$$
GAI = 0.16 \times \exp^{3.61 \times \text{NDVI}} \qquad (\text{IV-1})
$$

Les profils de GAI correspondants aux différents scénarii d'introduction sont présentés sur la
Figure IV-8. Ces dynamiques sont typiques de celles observées dans le sud-ouest de la France. Les CI
bien développées correspondent souvent à des CI dont le semis a été soigné (i.e. graines enfouies à la
bonne profondeur au moment du semis), dont les variétés ont été judicieusement choisies (i.e. variétés
de féveroles insensibles à l'anthracnose) et qui peuvent même être des mélanges de plusieurs espèces (celles étant le mieux adaptées aux conditions climatiques prenant le dessus sur les autres). À l'inverse, les CI mal développées sont souvent des CI semées à la volée, qui sont fréquemment touchées par la maladie ou qui correspondent à des années climatiques difficiles ne permettant pas un développement optimal des CI. Enfin les CIMS se distinguent des CIPAN par leur destruction beaucoup plus tardive.

<figure><img src="image_81.png" /><figcaption>**Figure IV-8 :** Dynamiques de GAI sur lesquelles SAFYE-CO₂ a été optimisé pour simuler les scénarii d'introduction des CI.</figcaption></figure>

### 3.2.2. Variables d'intérêts simulées par les modèles

Le but de cet exercice de modélisation est de quantifier les impacts biogéochimique (bilan de C) et biogéophysique (effet albédo, flux de chaleur latente) liés à l'introduction de différents types de CI hivernales.

Le modèle SAFYE-CO₂ fournit des estimations journalières du flux net d'ETR et de CO₂, ainsi que des estimations de productions (biomasse et rendement) permettant des calculs de bilans de C. Comme précédemment expliqué dans ce manuscrit, estimer les exports de C d'une parcelle cultivée en blé nécessite de savoir si les pailles sont exportées de la parcelle ou non. Les exports de pailles sont destinés à nourrir le bétail or, à quelques exceptions près (e.g. parcelle ICOS de Lamasquère), les pailles sont très peu exportées sur la zone correspondant à cet exercice. Nous considérerons donc que les pailles ont été enfouies sur l'ensemble de la zone d'étude. De la même manière, les entrées de C sous forme d'amendements organiques étaient très rarement observées sur notre zone d'étude à cette époque, et ils seront donc considérés comme inexistant dans cet exercice.

Les effets biogéophysiques des CI seront caractérisés via les estimations de forçage radiatif induits par les changements d'albédo de surface obtenues avec le modèle RFCC. Pour ce qui est de l'impact sur les flux de chaleur latente, ils seront estimés à partir des estimations d'ETR fournies par SAFYE-CO₂ et de la chaleur latente de vaporisation de l'eau (fonction de la température de l'air).

Enfin, dans un souci de caractérisation du comportement des parcelles agricoles (sources ou puits de C), le nombre de jour de végétation active sera également examiné. Il correspond au nombre
de jours où de la végétation (culture principale ou intermédiaire) est présente sur la parcelle, et est défini dans notre approche par les jours où la GPP simulée est non nulle.

### 3.2.3. Protocoles de simulation

La Figure IV-9 résume le protocole de simulation appliqué à SAFYE-CO₂ pour simuler l'introduction de CI. La rotation B/T a été simulée avec une période d'introduction potentielle des CI définie entre le 1er Octobre et le 1er avril. Au cours de cette période, 4 scénarii d'introduction des CI ont été simulés : pas de CI (sol nu en permanence), une CIMS bien développée, une CIMS mal développée ainsi qu'une CIPAN du 1er Octobre au 15 Décembre (voir Fig. IV-8). La rotation T/T a été simulée avec une période d'interculture légèrement inférieure. Elle a été définie entre le 1er novembre et le 1er avril et 3 scénarii ont été simulés : un cas sol nu, une CIMS bien développée et une CIMS mal développée (voir Fig. IV-8).

<figure><img src="image_82.png" /><figcaption>Figure IV-9 : Protocole de simulation appliqué au modèle SAFYE-CO₂ pour simuler l'introduction de CI hivernales à l'échelle régionale.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_83.png" /><figcaption>Figure IV-10 : Protocole de simulation appliqué au modèle RFCC pour simuler l'introduction de CI sur les rotations HIV/ETE et ETE/ETE.</figcaption></figure>

Concernant les simulations réalisées avec le modèle RFCC, les fractions de pixel en rotation HIV/ETE et ETE/ETE (voir section III.2.3) ont été forcées avec les fractions effectivement observées dans le RPG (îlots purs et parcelles >1 ha). Trois scénarii d'introduction ont ensuite été simulés : un scénario CIPAN, un scénario CIMS et un scénario optimal (voir Fig. IV-10). Dans le scénario CIPAN, les CI sont introduites pendant une durée de 2.5 mois pour la rotation HIV/ETE. Dans le scénario CIMS, l'introduction de CI sur la rotation HIV/ETE est fixée à 6 mois. Enfin dans le scénario optimal,
la durée d'introduction des CI est uniquement limitée par la durée d'interculture. Pour chaque interculture des rotations ETE/ETE, la durée d'implantation des CI est systématiquement de 5 mois, dans la mesure où des CIPAN ne peuvent être implantées sur ce type de rotation (la culture d'été précédente étant récoltée trop tardivement). Les différents scenarii sont définis par la durée d'introduction sur la rotation HIV/ETE puisque les parcelles concernées par cette rotation représentent la majorité des parcelles simulées (250/255).

## 3.3. Analyse des résultats

Les sorties de simulation sont, dans un premier temps, analysées de manière indépendante, par approche de modélisation, puis de manière couplée.

### 3.3.1. Impacts biogéochimiques des CI

#### 3.3.1.1. Composantes des bilans de C des cultures principales

Dans l'approche proposée, les estimations de bilans de C sont obtenues via l'estimation des productions et des flux de CO₂ intégrés à l'année sans prise en compte des CI. Cette section est donc consacrée à l'analyse de ces deux variables. La Figure IV-11 présente la distribution<fnref n="13" /> des rendements simulés par SAFYE-CO₂ pour le blé et le tournesol sur les deux années culturales étudiées. Les rendements du blé simulés en 2008-2009 sont compris entre 249.7 et 712.0 g.m⁻², avec une moyenne pondérée par les surfaces de 461.3 g.m⁻² (soit 46.1 qx.ha⁻¹). Les rendements de tournesol simulés sur la même année culturale (Tournesol 1 sur Fig. IV-11) sont compris entre 158.7 et 218.4 g.m⁻² avec une moyenne située à 167.1 g.m⁻² (soit 16.7 qx.ha⁻¹). Concernant l'année culturale 2009-2010, les rendements de tournesol de la rotation B/T (250 parcelles) sont compris entre 123.0 et 307.7 g.m⁻² et ceux de la rotation T/T sont compris entre 151.2 et 217.6 g.m⁻². Les valeurs moyennes des rendements de tournesol simulés sur 2009-2010 sont de 215.6 pour les parcelles de la rotation B/T et 175.4 g.m⁻² pour celles de la rotation T/T (soit 21.6 et 17.5 qx.ha⁻¹). Les rendements de blé se trouvent légèrement en dessous de la gamme de valeurs généralement observées dans la région (52 et 55 qx.ha⁻¹ pour la Haute-Garonne et le Gers en moyenne sur 2006-2010 d'après données Agreste). Les rendements de tournesol se trouvent également en dessous des rendements moyens (23 qx.ha⁻¹ en moyenne sur 2006-2010 selon données Agreste), notamment ceux des parcelles en rotation T/T. Ceci s'explique par le fait que les parcelles concernées par la rotation T/T sont toutes situées en zone de côteaux, à l'est de la zone d'étude (zone où les parcelles sont moins denses sur Fig. IV-6), avec des sols moins profonds et des potentiels de rendements plus bas.

La Figure IV-12 présente la distribution de la NEP simulée par SAFYE-CO₂ pour le blé et le tournesol sur les années culturales 2008-2009 et 2009-2010. La NEP du blé est comprise entre -349.3 et 177.1 gC.m⁻².an⁻¹ avec une moyenne située à -101.8 gC.m⁻².an⁻¹. La majorité des parcelles se comportent comme des puits de CO₂ pour l'atmosphère (192/250). À l'inverse, la NEP simulée sur les parcelles en tournesol de la rotation B/T est comprise entre -84.4 et 249.2 gC.m⁻².an⁻¹ avec une moyenne à 81.6 gC.m⁻².an⁻¹, et indiquent que 223 parcelles (/250) se comportent comme des sources de CO₂. La NEP des parcelles en rotation T/T est comprise entre 151.2 et 218.4 gC.m⁻².an⁻¹ indiquant que toutes ces parcelles émettent plus de CO₂ qu'elles n'en absorbent.

<footnote n="13">¹³ Représentation des boîtes de dispersion : le rectangle va du premier au troisième quartile et est coupé par la médiane, les extrémités correspondent aux valeurs extrêmes.</footnote>
<figure><img src="image_84.png" /></figure>

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

<figure><img src="image_85.png" /></figure>

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

### 3.3.1.2. Impact des CI sur les flux de CO₂

La Figure IV-13 présente la NEP exprimée en gC.m⁻².an⁻¹ simulée pour les différents scenarii d'interculture, pour la rotation B/T. L'augmentation de la durée et du développement de la CI induit une augmentation de la fixation de CO₂ et donc une NEP plus négative, ou moins positive. En moyenne, la NEP simulée par SAFYE-CO₂ est de -10.1, -54.8, -78.4 et -135.8 gC.m⁻².an⁻¹ pour les scenarii sol nu, CIPAN, CIMS peu développée et CIMS bien développée, respectivement. On remarque une différence importante de NEP entre le scénario sol nu et le scénario CIPAN, malgré une période d'introduction courte. Cela s'explique par le développement réussi des CIPAN, permettant une bonne production de biomasse et une diminution de la NEP. On remarque par ailleurs que la
différence de NEP entre le scenario CIMS bien développée et sol nu (-125.7 gC.m⁻².an⁻¹) est pratiquement deux fois plus importante que la différence entre le scénario CIMS peu développée et sol nu (-68.4 gC.m⁻².an⁻¹), alors que ces deux scenarii d'introduction sont caractérisés par des périodes d'implantations de CI identiques. Cela illustre l'impact de la réussite d'implantation des CI sur les flux de CO₂ (choix des variétés, soin du semis, absence de maladie etc.) et plus largement sur les bilans de C.

Alors que plus de la moitié des parcelles se comportent comme des sources de CO₂ dans le scénario sol nu (130/250), seulement 15 restent des sources de CO₂ dans le scénario CIMS bien développée.

<figure><img src="image_86.png" /><figcaption>**Figure IV-13 :** Distribution de la NEP simulée par SAFYE-CO₂ pour les 4 scenarii d'interculture appliqués aux 250 parcelles concernées par une rotation blé/tournesol : sol nu, CIPAN, CI peu développées et CI bien développées.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_87.png" /><figcaption>**Figure IV-14 :** Distribution de la NEP simulée par SAFYE-CO₂ pour les 3 scenarii d'interculture appliqués aux 5 parcelles concernées par une rotation tournesol/tournesol : sol nu, CI peu développées et CI bien développées.</figcaption></figure>

La Figure IV-14 présente la NEP simulée pour les cinq parcelles en rotation T/T. La moyenne de NEP simulée est respectivement de 148.0, 79.3 et 49.5 gC.m⁻².an⁻¹ pour les scenarii sol nu, CIMS mal développée et CIMS bien développée. Comme pour la rotation B/T, on constate une diminution de
la NEP proportionnelle au développement de la CI. Cependant, dans ces scenarii, toutes les parcelles se comportent comme des sources de CO₂.

Afin de quantifier l'impact de la durée de végétation sur les flux de CO₂, la NEP annuelle correspondant à chaque scenarii d'introduction a été tracée en fonction du nombre de jours de végétation active (ndva, Fig.IV-15). L'hétérogénéité de développement des cultures principales, ainsi que des CI simulées entraîne beaucoup de dispersion (R² = 0.23). On observe toutefois une tendance, avec une diminution significative de la NEP en fonction du ndva (NEP = -1.2 × ndva + 188.6). Cette tendance, déjà observée dans Ceschia et al., (2010), s'explique par le fait que plus le sol est couvert pendant un temps long, plus l'assimilation de CO₂ par les cultures est grande, ce qui augmente les capacités de puits de CO₂ des parcelles agricoles. Cette assimilation ne dépend évidemment pas que du ndva mais aussi du type ainsi que du niveau de développement des cultures, ou des conditions météorologiques, pouvant favoriser l'assimilation nette de CO₂ par les plantes tout comme la respiration du sol.

<figure><img src="image_88.png" /></figure>

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

### 3.3.1.3. Impact des CI sur les bilans de C

À partir des estimations de rendements et de flux net de CO₂ fournies par SAFYE-CO₂, les bilans de carbone annuel (NECB) de chaque parcelle ont pu être calculés pour les différents scenarii d'interculture discutés précédemment. La Figure IV-16 présente le NECB à la parcelle pour chacun des trois scenarii. Lorsqu'aucune végétation ne se développe pendant la phase d'interculture (premier scénario), les NECB des parcelles en rotation B/T se trouvent entre 235 et 375 gC.m⁻².an⁻¹ et ceux des parcelles en rotation T/T entre 290 et 313 gC.m⁻².an⁻¹. En moyenne sur toutes les parcelles simulées, le NECB est estimé à 301 gC.m⁻².an⁻¹.

Le second scénario présenté sur la Figure IV-16, correspondant à une introduction de CIPAN sur la rotation B/T et à une CIMS mal développée sur la rotation T/T, est caractérisé par des NECB plus faibles. En effet, la totalité des parcelles sont concernées par une diminution du NECB, autrement dit ces parcelles rejetteraient moins de CO₂ selon ce scénario, en comparaison du scénario sol nu. L'effet global de la végétation d'interculture sur le NECB est significatif puisqu'en moyenne sur
toutes les parcelles le NECB estimé est de 233 gC.m⁻².an⁻¹ selon ce scénario, soit 22.7% de moins que pour un sol nu.

Les NECB estimés selon le scénario qui maximise la présence et le développement de la végétation pendant l'interculture (cas CIMS bien développé pour les deux rotations) sont finalement représentés. On remarque que selon ce scénario les NECB sont très impactés et se trouvent entre 101 et 260 gC.m⁻².an⁻¹ pour la rotation B/T et entre 183 et 218 gC.m⁻².an⁻¹ pour la rotation T/T. En moyenne le NECB estimé est de 176 gC.m⁻².an⁻¹, soit 41.5% de moins que pour le scénario sol nu. Cela démontre l'impact de la durée d'implantation des CI sur les bilans de C.

<figure><img src="image_89.png" /></figure>

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

## 3.3.2. Impacts biogéophysiques des CI

### 3.3.2.1. Impact des CI sur l'évapotranspiration

Comme énoncé plus tôt dans ce chapitre, les données sols utilisées ne permettent pas une estimation suffisamment précise du contenu en eau du sol et donc des flux d'évapotranspiration. Toutefois, la période que l'on cherche à caractériser dans cet exercice s'étale du début de l'automne au
début du printemps, et est généralement marquée par d'importantes précipitations si bien qu'aucun stress hydrique n'est simulé par le modèle. Autrement dit, même si le contenu en eau du sol n'est pas bien estimé, cela n'a pas d'incidence forte sur les flux d'eau puisqu'aucune rétroaction ne vient limiter l'évaporation ou la transpiration pendant la période d'interculture, du fait des fortes précipitations et de la faible demande évaporative. La différence d'évapotranspiration entre les différents scenarii traduit donc l'impact du type d'interculture sur les flux d'eau.

<figure><img src="image_90.png" /></figure>

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

La Figure IV-17 présente l'évapotranspiration annuelle estimée par SAFYE-CO₂ pour les trois mêmes scenarii d'introduction des CI présentés section IV-3.3.1.3. Selon le scénario sol nu, l'ETR simulée est en moyenne de 409 [348 - 479] mm.an⁻¹ pour les parcelles en rotation B/T et de 440 [386 - 492] mm.an⁻¹ pour les parcelles en rotation T/T. Contrairement à l'analyse sur les bilans de C, le scénario CIPAN a un impact très faible sur les flux d'ETR. En effet, on constate une augmentation des flux d'ETR de seulement 2.1% comparée au scénario sol nu (contre 22.7% de différence sur les bilans C). L'ETR simulée avec le scénario CIPAN est donc en moyenne de 418 [358 - 486] mm.an⁻¹ pour les parcelles en rotation B/T et de 447 [391 - 499] mm.an⁻¹ pour les parcelles en rotation T/T. Le scénario
CIMS est marqué par des flux d'ETR plus importants, en moyenne égal à 464 [404 - 532] mm.an⁻¹ pour les parcelles en rotation B/T, et à 460 [403 - 512] mm.an⁻¹ pour les parcelles en rotation T/T. Selon ce scénario, les flux d'ETR augmentent de 13.2% par rapport au scénario sol nu. Cette différence plus importante que dans le scénario CIPAN s'explique par la plus forte demande évaporative rencontrée à la fin de la période d'introduction des CIMS (fin d'hiver-début de printemps).

L'impact des CI sur la ressource en eau est souvent questionné car il pourrait limiter la disponibilité en eau pour la culture suivante. Ces résultats démontrent que dans notre zone d'étude, la présence de CIPAN aurait un impact négligeable sur le contenu en eau du sol et que la présence de CIMS aurait un impact limité voire nul car les précipitations sur la période avril-mai dépassent généralement l'ETR des cultures (recharge en eau du sol).

### 3.3.2.2. Impact radiatif de la durée d'introduction des CI

La Figure IV-18 présente le gain d'albédo sur les 15 pixels simulés avec RFCC, ainsi que le forçage radiatif associé pour les trois scenarii d'introduction de CI simulés (Fig. IV-10). Les estimations associées au scénario CIPAN sont caractérisées par des gains d'albédo situés entre 0.0020 et 0.0123 et des RFα entre 0.29 et 0.67 W.m⁻². Ces gains sont plus importants sur les pixels contenant une fraction en rotation ETE/ETE, i.e. les 4 pixels sur lesquels sont observés les parcelles en rotation T/T. En moyenne sur ces 4 pixels, le gain d'albédo et le RFα associé sont respectivement de 0.09 et 0.50 W.m⁻², alors qu'il est respectivement de 0.003 [0.002 – 0.012] et 0.36 [0.29 – 0.67] W.m⁻² sur l'ensemble des pixels. L'introduction de CI étant, dans ce scénario, deux fois plus longue sur la rotation ETE/ETE (5 mois) que sur la rotation HIV/ETE (2.5 mois), l'augmentation d'albédo des pixels contenant une fraction de parcelles en rotation ETE/ETE est donc supérieure à celle des pixels incluant seulement une fraction de parcelles en rotation HIV/ETE.

Lorsque la durée d'introduction des CI est allongée à 6 mois pour la rotation HIV/ETE (scénario CIMS), le gain annuel d'albédo estimé au pixel augmente significativement et atteint en moyenne 0.012 [0.009 - 0.018] induisant un RFα de 0.95 [0.71 - 1.29] W.m⁻². La variabilité des gains d'albédo entre les pixels dépend évidemment de la durée d'introduction, mais aussi des valeurs d'albédo de végétation et de sol nu propre à chaque pixel. La période d'introduction est également un facteur majeur du RFα. En effet, on remarque que les plus forts gains d'albédo (i.e. pixel milieu droite) ne correspondent pas forcément aux plus forts gains de RFα. Ici, le pixel concerné par le plus fort gain d'albédo (0.018) comporte une fraction en rotation ETE/ETE, or l'introduction de CI sur cette rotation (dans RFCC) s'étale de septembre à janvier, tandis qu'elle s'étale de juillet à décembre sur la rotation HIV/ETE selon ce scénario. Les rayonnements étant plus forts en période estivale, le gain d'albédo des parcelles en rotation HIV/ETE induira un RFα plus important que celui des parcelles en rotation ETE/ETE.

Enfin, lorsque les durées d'introduction des CI sont seulement limitées par la durée de l'interculture (scénario optimal) le gain d'albédo moyen est de 0.018 [0.013 - 0.025] induisant un RFα de 1.14 [0.71 - 1.29] W.m⁻². Plus la durée d'introduction des CI est longue, plus le gain d'albédo sera important. Par ailleurs, bien que le gain d'albédo et le RFα soient intimement liés, la capacité de la modification d'albédo à induire un forçage est également dépendante des conditions de rayonnement. Une CI implantée en période estivale, pendant laquelle les rayonnements sont importants, sera donc plus efficiente d'un point de vue radiatif qu'une CI implantée en période hivernale, caractérisée par des rayonnements plus faibles.
La durée moyenne des intercultures estimés par RFCC est de 8.4 [7.7 – 8.8] mois pour la rotation HIV/ETE et de 6.3 [6.1 – 6.4] mois pour la rotation ETE/ETE. Dans la région, la culture de blé est généralement cultivée entre les mois d'octobre/novembre et de juillet, tandis que celle de tournesol est généralement semée pendant les mois d'avril/mai et récoltée entre la fin du mois d'août et le mois d'octobre. Cela signifie que les intercultures des parcelles en rotation HIV/ETE durent habituellement autour de 9-10 mois, tandis que celles des monocultures d'été durent à peu près 6.5 à 8.5 mois. La durée des intercultures HIV/ETE simulée par RFCC a donc tendance à minimiser l'impact radiatif des CI, puisque ces dernières sont introduites sur des périodes plus courtes qu'elles ne pourraient l'être.

<figure><img src="image_91.png" /><figcaption>Figure IV-18 : Forçage radiatif et gain d'albédo agrégés au pixel associés aux trois scenarii d'introduction des CI simulés avec RFCC.</figcaption></figure>

### 3.3.3. Effets couplés

La Figure IV-19 présente les estimations des modèles SAFYE-CO₂ (NECB, flux de chaleur latente) et RFCC (RFα) pour les 3 scenarii d'introduction suivant :

- Cas de référence : Pas d'introduction de CI → sol nu sur toute la durée de l'interculture.
- Cas CIPAN : CI limitées à 2.5 mois sur la rotation HIV/ETE (cas des CIPAN) et à 5 mois sur la rotation ETE/ETE.

- Cas CIMS : CI de 6 et 5 mois pour respectivement la rotation HIV/ETE et ETE/ETE.

<figure><img src="image_92.png" /></figure>

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

On remarque sur la Figure IV-19 que la différence en termes de bilan de C est liée à la durée d'implantation des CI. En effet, les NECB simulés sont diminués de respectivement 22.7 et 41.5% selon les scenarii CIPAN et CIMS par rapport au scénario de référence (sol nu). Néanmoins, la différence relative de NECB entre les deux scenarii est plus faible que la différence relative en termes de durée d'implantation. Ceci s'explique par les conditions météorologiques de la période hivernale qui ne permettent pas un fort développement de la végétation et limitent ainsi la production de biomasse.

Les flux de chaleur les plus importants sont observés sur les pixels concernés par une rotation T/T (pixel n° 9, 10, 14 et 15) car les périodes de végétation dans ce scénario, et notamment la fin de période culturale du tournesol, coïncident avec des périodes de fortes demandes évaporatives (i.e. fin de la période juillet-août-septembre). Les racines profondes du tournesol pendant cette période vont donc permettre de répondre, au moins partiellement, à cette demande évaporative via la transpiration du tournesol.

Concernant l'impact sur le RFα, bien que l'introduction de CI selon le scénario CIPAN entraine en moyenne un RFα de 0.36 W.m⁻², celui-ci est largement plus important sur les pixels contenant une rotation T/T où il est compris entre [0.42 – 0.67] W.m⁻². On remarque enfin en analysant les résultats du scénario CIMS, que l'allongement de la durée d'introduction tend plus à augmenter le RFα que les flux de chaleur latente et le bilan de C. En effet, le développement des CI pendant la période hivernale est conditionné par les faibles températures, limitant ainsi la production de biomasse (effet sur les bilans de C) et l'ETR. À l'inverse, même si la végétation d'interculture n'est pas très développée elle couvre le sol, ainsi elle va avoir un impact sur le rayonnement réfléchi. Quelque soit le scénario d'introduction des CI, on note une synergie entre les effets stockage C, flux de chaleur latente et effets
albédo. Ces résultats illustrent l'importance des analyses couplées entre effets biogéochimiques et effets biogéophysiques liés aux changements de pratiques.

✓ Ce qu'il faut retenir

▲ Plusieurs scenarii d'introduction des CI ont pu être simulés avec SAFYE-CO₂ ainsi qu'avec RFCC permettant ainsi de quantifier l'impact de cette pratique sur les bilans de C, sur les flux de chaleur latente et sur le forçage radiatif lié aux changements d'albédo.

▲ Les bilans de C sont assez fortement impactés par les CI même lorsque la durée d'introduction est limitée (cas des CIPAN) même si les conditions météorologiques ne permettent pas un développement optimal de la végétation sur un laps de temps aussi court.

▲ Le changement d'albédo des parcelles agricoles induit un forçage radiatif important proportionnel à la durée d'introduction des CI.

▲ La simulation de scenarii d'introduction similaires dans SAFYE-CO₂ et RFCC permet de réaliser des analyses couplées de certains effets biogéochimiques (bilan de C) et biogéophysiques (effet albédo, chaleur latente) liés à l'introduction de CI qui montrent des synergies entre ces effets.

4. Discussion et conclusion

Dans la première partie de ce chapitre, le modèle agro-météorologique SAFY-CO₂ a été appliqué sur plus d'une centaine de parcelles en rotation blé/tournesol sur lesquelles des EVI, observés par satellites pendant la phase estivale d'interculture, ont été simulés. Environ un quart des parcelles simulées (24/111) étaient concernées par des EVI. Cet exercice a permis de montrer que les phénomènes de repousses/adventives, qui ne sont pas pris en compte dans les autres approches de modélisation, ont pourtant un impact significatif sur les flux de CO₂ et donc sur les bilans de C des parcelles agricoles. La prise en compte réaliste de tels évènements, que ce soient des adventices, des repousses ou des CI estivales, n'est possible que via l'utilisation de la télédétection. En plus de pouvoir détecter la présence de ces EVI, l'utilisation de produits satellites permet également de renseigner le niveau et la durée de développement de ces EVI, ce qui est essentiel afin d'estimer les biomasses et les flux de CO₂ avec précision.

Dans la continuité de cette étude, et parce que la mise en place de CI hivernale est fréquente
durant cette période et tend à se généraliser (soit à cause de la directive nitrate (CIPAN), soit car les
agriculteurs le font de manière volontaire pour protéger et améliorer la qualité de leur sol (CIMS)), un
second exercice de simulation couplée a été mis en place. Plusieurs scenarii d'introduction des CI
durant la phase d'interculture hivernale ont été simulés avec les deux modèles SAFYE-CO₂ et RFCC,
afin d'obtenir des analyses couplées des effets biogéochimiques et biogéophysiques liées à cette
pratique. Il a été démontré que la mise en place de CI pourrait : 1) augmenter de 22.7 à 41.5% le bilan
de C des parcelles agricoles, et 2) entrainer un forçage radiatif entre 0.36 et 0.95 W.m⁻², selon le
scénario d'introduction. Concernant les flux de chaleur latente, il a été montré que cette pratique avait peu d'impact lorsqu'elle était mise en place pendant un laps de temps court comme dans le cas des CIPAN (+2.1%), car leur période d'introduction est caractérisée par de faibles demandes évaporatives. En revanche, lorsque les CI sont introduits sur une période plus longue, les flux de chaleur latente sont plus significativement impactés (+13.2%).

Cependant, la comparaison des effets biogéochimiques et biogéophysiques liée à un changement de pratique est délicate car cela nécessite d'être cohérent sur les horizons de temps en jeu, ainsi que sur l'emprise géographique qui va être impactée par ces effets. Or les impacts des effets analysés sont différents en espace et en temps. Par exemple, les effets biogéochimiques, tels que émissions nettes de CO₂ ou d'autres GES, ont un effet global sur la température puisque ces gaz sont mélangés de façon homogène dans l'atmosphère. À l'inverse, les effets biogéophysiques, qui sont exprimés par un forçage radiatif en haut de l'atmosphère, peuvent avoir un effet local sur la température, comme dans le cas des effets albédo (Davin et al., 2014), et peuvent aussi entrainer des effets de rétroactions du climat sur la surface (i.e. modification des régimes de précipitations, mouvement des masses d'air, formation de nuages, etc.) difficilement prédictibles sans couplage à des modèles de climat. Pour palier à ce problème, Lugato et al., (2020) suggèrent que les effets albédo liés à l'introduction de CI ne devraient pas être analysés dans les mêmes métriques (CO₂-eq) que les effets sur les émissions de GES, mais plus comme un indicateur permettant de savoir si les effets biogéophysiques peuvent entrer en synergie avec les effets biogéochimiques ou s'ils sont antagonistes.

De plus, lorsque des analyses couplées sont réalisées sur des temps courts, comme c'est le cas dans ce chapitre, cela tend à surestimer certains effets et à en sous-évaluer voire omettre d'autres. Ainsi, l'effet stockage de C dans le sol est probablement limité dans le temps puisque les stocks de C du sol vont finir par atteindre un nouvel équilibre (Lugato et al., 2020a; Tribouillois et al., 2018a). Ainsi, l'effet de stockage est important les premières années, puis décroit les années suivante pour finir par disparaitre au bout de 45-50 ans (Tribouillois et al., 2018a). Par ailleurs, certains phénomènes ne sont pas du tout pris en compte dans les études appliquées sur de courtes échelles temporelles. Ainsi, l'apport répété de matière organique fraîche au sol va induire un assombrissement du sol et donc une décroissance de l'albédo du sol. Cette modification de l'albédo de surface, qui pourrait avoir un impact radiatif significatif, n'a pourtant jamais été considérée. Ces problématiques seront abordées dans le chapitre suivant qui traite des effets directs (couverture du sol) et indirects (liés à l'assombrissement du sol induit par accumulation de matière organique via les CI) sur les RFα à différents horizons temporels.
# Chapitre V
# Chapitre V : Analyse des effets albédo à court et long termes des cultures intermédiaires

## 1. Vers une meilleure compréhension de l'impact climatique des cultures intermédiaires

Le modèle RFCC, développé pour estimer l'effet albédo induit par l'utilisation des cultures intermédiaires (CI) à l'échelle Européenne, a permis d'obtenir des premières estimations du potentiel, en termes de forçage radiatif (RF) des parcelles agricoles, lié à la mise en œuvre de cette pratique. Cette première étude mérite toutefois d'être approfondie de manière à mieux rendre compte de l'impact des CI en considérant certains aspects qui n'ont, jusqu'ici, pas été considérés. En premier lieu, la durée de simulation était jusqu'ici de 3 ans ce qui est trop court par rapport au phénomène étudié. En effet, la conversion du RF en équivalent CO₂ s'appuie sur l'hypothèse d'un maintien de la pratique sur 100 ans. Il apparaît donc intéressant de comparer des simulations établies sur une durée plus importante. Par ailleurs, seul deux scénarii d'introduction ont été simulés dans notre première étude (Carrer et al., 2018), i.e. introductions de CI après une culture d'hiver et avant une culture d'été pour des durées de 3 ou 6 mois. Or la mise en place de cette pratique est observée sur d'autres périodes d'interculture (i.e. entre deux cultures d'été). Il est donc proposé dans ce chapitre une analyse plus approfondie de l'effet court et long terme des CI.

Concernant l'effet de la neige, quelques rares études ont souligné l'importance de la prendre en compte dans ce genre d'approche (e.g. Lugato et al., 2020; Meyer et al., 2012). Kaye and Quemada, (2017) ont montré que lorsque la neige était totalement couvrante, elle annihilait tout forçage radiatif lié aux CI puisque l'albédo de référence restait inchangé. En revanche, les auteurs alertent sur les effets de la couverture neigeuse lorsque cette dernière est partiellement couvrante. En effet, dans ce cas, l'albédo de surface tendrait à diminuer en présence de CI puisque l'albédo de la végétation est plus faible que celui de la neige. Autrement dit, la mise en place de CI sur des surfaces partiellement couvertes de neige pourrait entrainer un forçage radiatif positif (effet réchauffant). Les mêmes constats ont été établis par Lugato et al., (2020) qui ont introduits l'effet neige dans leur approche de modélisation des effets albédo des CI. Cette méthodologie a été appliquée dans notre approche et sera détaillée dans l'étude constituant ce chapitre.

Enfin, la prise en compte de l'assombrissement du sol, lié à l'accroissement de la teneur en matière organique suite à la mise en œuvre des CI, n'a jamais été traité dans la littérature (à notre connaissance) alors qu'il est probable que cet effet ait un impact fort sur le bilan radiatif. Rappelons que les sols agricoles se sont appauvris en matière organique depuis le début de la révolution verte (Lal, 2002). Cet appauvissement s'est notamment traduit par une hausse de leur albédo. Ces sols représentent aujourd'hui un très fort potentiel de stockage de carbone atmosphérique, et les CI ont été identifiés comme la pratique agricole ayant en France le plus fort potentiel en terme de stockage de C (Pellerin et al., 2019). Cette augmentation des stocks de matière organique, en particulier en surface, s'accompagne d'un assombrissement du sol (Cierniewski et al., 2018; Genesio et al., 2012; Meyer et al., 2012a). Autrement dit, les effets refroidissants apportés par le piégeage du CO₂ atmosphérique et
l'effet albédo à court terme des CI (effet couverture du sol), risquent d'être, au moins partiellement et à moyen terme, compensés par la diminution de l'albédo du sol. Cette pratique pourrait donc induire à moyen terme des effets antagonistes entre effets biogéochimiques (stockage de C) et biogéophysiques (augmentation d'albédo des parcelles liée à la couverture du sol par les CI et diminution d'albédo de sol liée au stockage de C). Il est donc important de quantifier l'effet albédo à court et moyen terme des CI afin de parvenir à une meilleure compréhension de l'effet que pourrait avoir la généralisation de cette pratique sur le climat. Afin de prendre en compte ces différents effets, une ébauche d'article, est présentée dans ce chapitre.

## 2. Résumé de l'article en français

Aujourd'hui, les sociétés sont confrontées à un challenge sans précédent qui consiste à contenir le réchauffement global en dessous d'un seuil acceptable. Suite à la COP21, les pays signataires de la convention-cadre des Nations Unis sur les changements climatiques (CCNUCC) se sont mis d'accord sur une limitation des émissions de gaz à effet de serre permettant de limiter l'augmentation de la température en dessous de 1.5°C par rapport à l'époque préindustrielle. Dans ce contexte, il apparaît que la gestion des sols agricoles pourrait être utilisée comme un levier d'atténuation des changements climatiques. En effet, il a été démontré qu'un effet refroidissant résulterait de l'introduction de cultures intermédiaires à l'échelle Européenne, lié à trois effets majeurs : une augmentation de la séquestration de carbone dans le sol, une diminution de l'utilisation des engrais et une augmentation de l'albédo de surfaces des parcelles agricoles. En se basant sur l'utilisation de produits satellitaires, de base de données d'occupation des sols, de variables météorologiques, de statistiques agricoles et sur des mesures in situ, Carrer et al., (2018) ont développé un modèle qui simule le forçage radiatif induit par l'augmentation de l'albédo de surface suivant l'introduction de cultures intermédiaires en Europe, pendant l'interculture de la rotation culture d'hiver/culture d'été. Ils ont montré que selon un scénario réaliste, les cultures intermédiaires pourraient être introduites sur 4.17% de la surface Européenne. Il en résulterait un potentiel d'atténuation de 3.16 ou 4.01 MtCO₂-eq.an⁻¹ selon la durée d'introduction des cultures intermédiaires (respectivement 3 et 6 mois). Le présent article peut être considéré comme la suite de cette étude, offrant une analyse plus poussée de l'impact de cette pratique, en considérant trois questions importantes soulevées par Carrer et al., (2018) : i) dans quelle mesure est-il possible d'étendre les périodes d'implantation des cultures intermédiaires et quel en serait la conséquence d'un point de vue effet albédo ? ; ii) quel serait l'impact de la couverture neigeuse en présence de CI sur le forçage radiatif ? ; et iii) quelles peuvent être les conséquences d'une augmentation de matière organique du sol induite par les CI sur les effets albédo à moyen et long termes ? Cette étude montre que le potentiel d'atténuation des CI pourrait à court terme atteindre 6.74 MtCO₂-eq.an⁻¹ en augmentant les périodes et durées d'introduction des cultures intermédiaires et pourrait tomber à 0.99 MtCO₂-eq.an⁻¹ en considérant l'effet d'une couverture neigeuse partielle des CI. Finalement, notre étude démontre que l'effet assombrissement du sol tend à moyen terme à prédominer sur l'effet couverture du sol des CI à court terme, faisant basculer le forçage radiatif d'un effet refroidissant équivalent à 6.74 MtCO₂-eq.yr⁻¹ à court terme à un effet réchauffement de -19.98 MtCO₂-eq.yr⁻¹ à moyen/long terme. En conclusion, cette étude démontre que les surfaces agricoles devraient être couvertes de manière permanente par de la végétation ou par des pailles afin d'éviter tout effet antagoniste une fois que des pratiques stockantes ont été mises en œuvre.
3.Analysis of direct and undirect effects of
cover crop on the albedo induced radiative
forcing

Pique Gaétan<sup>(1,2)*</sup>, Carrer Dominique<sup>(3)</sup>, Fieuzal Rémy<sup>(1)</sup>, Garisoain Raphaël<sup>(3)</sup>, Ceschia Eric<sup>(4)</sup>

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

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

<sup>3</sup>CNRS-GAME, Météo-France, CNRS, Toulouse, France

<sup>4</sup>INRAE, USC 1439 CESBIO, Toulouse, France

**Keywords: albedo, radiative forcing, cover crop, remote sensing monitoring**

* Corresponding author: E-mail address: piqueg@cesbio.cnes.fr

**3.1. Abstract**

Today societies face an unprecedented challenge to limit global warming. After the COP21, the signatory countries of the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) agreed on limiting greenhouse gases emissions allowing to limit the temperature increase under 1.5°C compared to the pre-industrial era. In this context, recent studies showed that land management could be used as a mitigating lever against global warming. They demonstrated that the introduction of cover crops over Europe could result in a cooling effect due to three major effects: an increase of soil organic carbon sequestration, a decrease in the use of fertilizers and an increase in surface albedo of the croplands. Based on the use of remote sensing data, land cover database, meteorological data, national agricultural statistics and ground measurements, Carrer et al., (2018) developed a model that simulates the radiative forcing following the increase in surface albedo caused by the introduction of cover crops over Europe during the fallow period between winter and summer crops. They showed that, according to realistic scenario, cover crops could be introduced over 4.17% of the European surface resulting in a mitigation potential of 3.16 to 4.01 MtCO2-eq.yr-1 depending on the duration of the CC (respectively 3 and 6 months). This article can be considered as a companion paper and offers further analysis of the impact of the cover crops by considering three important questions raised in Carrer et al., (2018) : i) how feasible is it to extend the favourable periods for the introduction of the cover crops and what would be the consequence in terms of albedo effect ? ; ii) what would be the impact of snow cover in the presence of cover crop on radiative forcing ? ; and iii) what could be the consequences of an increase in soil organic matter induced by cover crops on the medium and long term albedo effects ? This study shows that the mitigation potential could increase up to 6.74 MtCO2-eq.yr-1 by extending the periods of introduction of the cover crops, and could be limited to 0.99 MtCO2-eq.yr-1 by considering drastic snow effects. Finally, our study shows that the soil darkening effect tends in the medium term to predominate over the cover crop soil cover effect in the short-term, tipping the radiative forcing from a cooling effect equivalent to 6.74 MtCO2-eq.yr-1 in the short term to a warming effect of -19.98 MtCO2-eq.yr-1 in the medium/long term. In conclusion, this study shows
that cropland areas should be permanently covered by vegetation or straws in order to avoid any
antagonistic effect once storage practices have been implemented.

**3.2. Introduction**

Since the beginning of the industrial era (1850-1900 according to the IPCC 2013) atmospheric
carbon dioxide concentration is continuously rising, increasing global temperature. An ambitious
objective of the 2015 United Nations Climate Change Conference (COP21) was to contain the global
air temperature increase below 1.5°C by the end of the 21st century. However, current climate
projections indicate that this limit is likely to be exceeded without strong mitigation strategies. Indeed,
in the fifth assessment report of the IPCC (IPCC, 2013), the Representative Concentration Pathways
(RCPs) predict that the global mean temperature increase is likely to be 0.3-1.7°C for the most
optimist scenario (RCP2.6) while the scenario considering the highest GHG emissions (RCP8.5)
predicts an increase of 2.6-4.8°C compared to the average temperature over the period 1986-2005. As
this period is already 0.63°C warmer than the pre-industrial era (IPCC 2013), it is very unlikely that
the stated objective of the COP21 will be achieved without the use of geoengineering techniques. Even
if GHG emissions stopped now, global temperature would continue to increase during decades due to
ocean and carbon cycle inertia (Matthews and Caldeira, 2008).

‘Geoengineering’, also called ‘climate engineering’, refers to “a broad set of methods and
technologies that aim to deliberately alter the climate system in order to alleviate the impacts of
climate change” (IPCC 2014). Those methods can be divided into two categories: the carbon dioxide
removal (CDR) and the solar radiation management (SRM) techniques. CDR approaches are intended
to remove carbon dioxide from the atmosphere to reduce the greenhouse effect. To do so, those
techniques either aim at increasing natural C sinks, e.g. through ocean fertilization (Watson et al.,
2008) or afforestation/reforestation (Caldeira et al., 2013) or aim at capturing CO2 through different
methods (Bao and Trachtenberg, 2006; Gray et al., 2008; Mahmoudkhani and Keith, 2009). SRM
approaches aim at increasing the fraction of solar radiation reflected back to space by increasing
Earth’s albedo. Among SRM approaches, some suggest to increase the atmosphere’s albedo by
seeding clouds to increase cloud droplets number and thus cloud albedo (Latham et al., 2008) or
consider injecting sulphate aerosol into the atmosphere (Crutzen, 2006; Robock et al., 2009). Others
studies consider increasing land surface albedo, which is probably less dangerous as it can be
implemented gradually and it is reversible. For instance, Akbari et al., (2009) and Jacobson and Ten
Hoeve, (2012) investigate the climatic impact of painting rooftops in white worldwide. Also, Ridgwell
et al., (2009) and Singarayer and Davies-Barnard, (2012) analysed the cooling effect of increasing
crops leaf albedo through varietal selection.

In this context, the recent ‘4 per 1000’ initiative (Chabbi et al., 2017a; Minasny et al., 2017a) aims at increasing global soil organic carbon (SOC) stocks of all non-permafrost soil by 4‰ per year in order to counterbalance the anthropogenic GHG emissions. Several studies identified cover crops (CC) as an efficient management practice to sequester carbon in the soils (Kaye and Quemada, 2017a; Lugato et al., 2020a; Tribouillois et al., 2018a) as the CC biomass is incorporated into the soil enabling to increase SOC stocks. This practice can thus be considered as CDR effective but recent studies showed that they can also increase surface albedo. Indeed, for most croplands in Europe, the vegetation albedo is higher than that of bare soil (Campbell and Norman, 1998; Carrer et al., 2014). Therefore, the introduction of CC during fallow periods can lead to an increase of surface albedo and thus to a negative albedo-induced radiative forcing (RFα) which correspond to a cooling effect. Kaye and Quemada, (2017) estimated the climatic impact of the CC at a field scale by considering carbon
storage effects, N₂O direct and indirect fluxes, emissions associated to field operations and albedo effects. They show that the CC albedo effect could induce a RFα equivalent to 12 - 46 gCO₂.m⁻².yr⁻¹. Nevertheless, as in other studies (e.g. Lenton and Vaughan, 2009), they used a constant atmospheric transmittance while it is known to vary temporally and spatially. Sieber et al., (2019) highlighted the importance of considering those variations because it could lead to wrong RF estimates and even resulting in a warming instead of a cooling effect. Later Carrer et al., (2018) estimated that the RFα induced by the European cropland albedo increase following the introduction of CC would be equivalent to 16 - 20 gCO₂.m⁻².yr⁻¹ which is consistent with estimates from Kaye and Quemada, (2017) (12 - 46 gCO₂.m⁻².yr⁻¹). One major difference between the two studies is the calculation of a dynamic (spatially and temporally) atmospheric transmittance in Carrer et al., (2018). Nevertheless, in their study, Carrer et al., (2018) only consider the introduction of CC after a winter crop and before a summer crop, while CC can also be introduced between two summer crops. Also, the albedo products used in their study were snow-free leading to an overestimation of the mitigation potential over areas covered by snow. More recently Lugato et al., (2020) overpassed those issues and showed that, considering snow cover, the radiative mitigation potential of CC would be between -7 and 12 gCO₂.m⁻².yr⁻¹. Those studies tend to show that CC can be seen as a Natural Climate Solution (Griscom et al., 2017) that combines progressive and reversible SRM and CDR effects as encouraged by the IPCC (2014) report.

Furthermore, several studies (Poeplau and Don, 2015; Tribouillois et al., 2018; Lugato et al., 2020) have analysed the impact of CC on soil SOC storage and have shown a gradual soil SOC increase for the first 45-50 years (up to a maximum soil carbon storage capacity). However, this increase in SOC could result in a gradual darkening of the soils (Cierniewski et al., 2018; Genesio et al., 2012; Meyer et al., 2012a). Yet, none of the studies addressing the direct albedo effect of cover crops considered this darkening effect.

This article can be considered as a companion paper of Carrer et al., (2018) and offers a further analysis of the impact of CC on the albedo induced radiative forcing by considering three important questions raised in Carrer et al., (2018): i) how feasible is it to extend the favourable periods for the introduction of the cover crops and what would be the consequence in terms of albedo effect ? ; ii) what would be the impact of snow cover in the presence of cover crop on radiative forcing ? ; and iii) what could be the consequences of an increase in soil organic matter induced by cover crops on the medium and long term albedo effects ? Moreover, in their study, Carrer et al., (2018) only analysed 3 years of simulation, while 100 years are considered here in order to analyse the effect of soil darkening that occurs on the long term.

In the following section, the data and the model are presented along with the experimental protocol. Then the results are presented and discussed. Finally, we conclude with a discussion about the advantage/inconvenient of such a practice as well as the limitations of the simulated scenarios.

## 3.3. Materials and methods

### 3.3.1. Data

#### 3.3.1.1. Climatic data

Estimating top-of-atmosphere radiative forcing resulting from changes in surface albedo (RFα) requires meteorological data of seasonal incoming shortwave radiation (SWin) and of atmospheric transmittance (Tα). The ERA-5 products (Hersbach et al., 2020) were used for this purpose. Those data (https://cds.climate.copernicus.eu, last access XX/XX/XXXX) are available at global scale, at an
hourly time step and at a spatial resolution of 1/4° (ERA5, i.e. solar radiation) or 1/10° (ERA5-Land, i.e. precipitation). The T<sub>A</sub> was estimated for each grid point on a daily basis as the ratio between SW<sub>in</sub> and the incoming solar radiation at TOA (R<sub>TOA</sub>). Since the CC emergence is conditioned by rainfall, ERA-5 data of total precipitation were used. Finally, in order to assess the CC albedo effect when snowfall occurs, the snow depth from the ERA5-Land product was also used.

### 3.3.1.2. ECOCLIMAP classification

To define the areas and periods of potential CC introduction, the ECOCLIMAP classification (Faroux et al., 2013; Masson et al., 2003) was used. This database provides, all over Europe and at a spatial resolution of 1 km, the fraction of C3 and C4 crops as well as the fraction of bare soil. Since the proposed method aims at simulating cover crop introduction between two cash crops (either summer or winter crops) a correction was applied on the ECOCLIMAP C3 and C4 crop fractions. Indeed, for the purpose of this approach, crops have to be distinguished according to their growth period (i.e. winter or summer crop) rather than according to their photosynthesis types (C3, C4). As in Carrer et al., (2018), a correction factor was thus defined for each country from the fraction of C3 plants in ECOCLIMAP and the fraction of winter crops of the 2011 Eurostat database (https://ec.europa.eu/eurostat/fr/web/agriculture/data/database, last access XX/XX/XXXX). This correction factor was then applied to each pixel of the associated country.

### 3.3.1.3. Vegetation indices and albedo products

Assessing RFα induced by the CC requires to estimate changes in surface albedo following their introduction in the crop rotations. To do so, data on bare soil and vegetation albedos as well as vegetation indices for cropland are needed.

The MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data (MCD43FG) from AQUA and TERRA (Sun, 2017) provides gap-filled snow-free albedo products. But the current spatial resolution (~1km at the Equator) of these products is not sufficient to meet the objectives of simulating CC introduction. To address this issue, Carrer et al., (2014) retrieved separate bare soil (α<sub>BS</sub>) and vegetation (α<sub>VEG</sub>) albedos and vegetation indices (veg) of up to 11 co-existing vegetation types (grass, evergreen, summer crop, etc.) from MODIS products, using a Kalman-Filter method, and the ECOCLIMAP classification (see Section 2.1.2). This led to a global soil and vegetation albedo mapping for cropland at a temporal resolution of 8-day over the period 2001-2010 and at 1/20° resolution. The total albedo α<sub>TOT</sub> is thus obtained as a combination of α<sub>BS</sub>, α<sub>VEG</sub> and of the vegetation indices (see section V-3.3.2.2).

To assess the impact of snow and of the progressive soil darkening following CC introduction on RFα, the method used in Carrer et al., (2018) was adapted.

**Snow albedo** - Since the albedo products from Carrer et al., (2014) are snow-free and because Kaye and Quemada, (2017) and more recently Lugato et al., (2020) highlighted the importance of taking the snow cover effect into account to estimate the CC RFα effect, the impact of snow cover has been introduced in the proposed approach. The ERA-5 snow depth was used to estimate surface albedo as it is done in Lugato et al., (2020). Between 0 and 21 cm of snow, the bare soil albedo for the fallow period or under the crop/CC is considered to be the albedo of the snow which is fixed to a 0.65 constant value (α<sub>BS</sub>=0.65). In this case, the introduction of CC which have usually α<sub>VEG</sub> value around 0.2-0.3 (smaller than 0.65) lead to a total surface albedo (α<sub>TOT</sub>) decrease (see Eq. V-1). Above 21 cm, the snow is assumed to cover all the surface with vegetation and soil. In this case, α<sub>TOT</sub>=0.65 and the impact of CC introduction becomes null for these periods.