# Evaluation de la trajectoire de long terme des émissions et des impacts des gaz à effet de serre de l'expérimentation système PAPILLE et de leurs liens avec les conditions de milieu et les pratiques agricoles

Florentin Boucher

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Florentin Boucher. Evaluation de la trajectoire de long terme des émissions et des impacts des gaz à effet de serre de l'expérimentation système PAPILLE et de leurs liens avec les conditions de milieu et les pratiques agricoles. Agronomie. 2025. hal-05252362

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Submitted on 12 Sep 2025

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# Mémoire

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Présenté par : Florentin Boucher

Dans le cadre de la dominante d'approfondissement **Elevages et filières durables et innovants (EDEN)**

Stage effectué du 10/03/2025 au 10/09/2025
dans l'unité de recherche ASTER, INRAE, 662 avenue Louis Buffet, 88500, Mirecourt

**Sujet :** Evaluation de la trajectoire de long terme des émissions et des impacts des gaz à effet de serre de l'expérimentation système PAPILLE et de leurs liens avec les conditions de milieu et les pratiques agricoles

Pour l'obtention du DIPLÔME D'INGÉNIEUR AGROPARISTECH

Enseignante-référente du stage : **Valérie Berthelot**

Tuteurs de stage entreprise : **Thomas Puech et Maguy Eugène**

Soutenu le 19/09/25

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# Engagement de non-plagiat

## ① Principes

- Le plagiat se définit comme l'action d'un individu qui présente comme sien ce qu'il a pris à autrui.

- Le plagiat de tout ou parties de documents existants constitue une violation des droits d'auteur ainsi qu'une fraude caractérisée

- Le plagiat concerne entre autres : des phrases, une partie d'un document, des données, des tableaux, des graphiques, des images et illustrations.

- Le plagiat se situe plus particulièrement à deux niveaux : Ne pas citer la provenance du texte que l'on utilise, ce qui revient à le faire passer pour sien de manière passive. Recopier quasi intégralement un texte ou une partie de texte, sans véritable contribution personnelle, même si la source est citée.

## ② Consignes

- Il est rappelé que la rédaction fait partie du travail de création d'un rapport ou d'un mémoire, en conséquence lorsque l'auteur s'appuie sur un document existant, il ne doit pas recopier les parties l'intéressant mais il doit les synthétiser, les rédiger à sa façon dans son propre texte.

- Vous devez systématiquement et correctement citer les sources des textes, parties de textes, images et autres informations reprises sur d'autres documents, trouvés sur quelque support que ce soit, papier ou numérique en particulier sur internet.

- Vous êtes autorisés à reprendre d'un autre document de très courts passages in extenso, mais à la stricte condition de les faire figurer entièrement entre guillemets et bien sûr d'en citer la source.

## ③ Sanction

En cas de manquement à ces consignes, la DEVE/le correcteur se réservent le droit d'exiger la réécriture du document sans préjuger d'éventuelles sanctions disciplinaires.

## ④ Engagement

Je soussigné Florentin Boucher

reconnais avoir lu et m'engage à respecter les consignes de non-plagiat.

A Mirecourt le 07/09/2025

Signature :

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Remerciements

Premièrement, je tiens à remercier mes maîtres de stage, Maguy Eugène et Thomas Puech, pour m'avoir proposé ce stage. J'ai beaucoup apprécié leur accompagnement tout au long des six mois, leur disponibilité et leur aide toujours présentes dès que j'en avais besoin, les discussions grâce auxquelles j'ai pu avancer dans cette période et l'écoute dont ils ont fait preuve tout au long de ce stage pour me permettre de lui donner l'orientation que je souhaitais. J'ai également beaucoup apprécié leur aide au-delà du stage pour mon insertion dans le monde professionnel, leurs conseils et leur temps m'ont été très précieux pour cette étape.

Je tiens à remercier toutes les personnes de l'unité de recherche ASTER et de l'UMR Herbivores pour leurs accueils chaleureux, pour les moments partagés et les discussions qui m'ont aidé dans ma réflexion et la rédaction de ce rapport. Je suis aussi très reconnaissant pour le temps que les techniciens d'ASTER ont su m'accorder pour m'aider à découvrir le système agricole expérimenté sur l'unité d'un point de vue pratique.

Je souhaite remercier Dorine Bouquet et Frédéric Huard pour leur disponibilité et leur intérêt sincère dans ce stage, et tout particulièrement pour leur aide sur la modélisation du stockage de carbone des sols. Je remercie également Xavier Poux pour le temps passé à répondre à mes questions sur la comptabilisation de l'impact des gaz à effet de serre et tout particulièrement sur l'usage du PRG*, ses réponses ont fortement aidé à nourrir la discussion de ce rapport.

Je remercie aussi grandement Valérie Berthelot pour le suivi de ce stage à distance et en présentiel. Celui-ci m'a aidé dans la hiérarchisation des tâches, la compréhension des attendus du point de vue pédagogique et la présentation des résultats, éléments indispensables à la rédaction de ce rapport.

Je tiens également à remercier chaleureusement Solène Pissonnier et Philippe Lescoat pour leur aide apportée dans ma recherche de stage et d'emploi. Grâce à eux, j'ai pu réaliser ce stage et élargir mon réseau.

Enfin, je remercie tous les stagiaires d'ASTER pour les bons moments passés ensemble durant ces six mois, ainsi que pour les discussions sur nos sujets de stage respectifs et au-delà ayant enrichi ma réflexion.
Résumé

Les émissions de gaz à effet de serre des ruminants sont de plus en plus pointées du doigt par le grand public. Ces émissions sont pourtant intrinsèques à la production de viande et de lait par ces animaux. De plus, tous les systèmes n'émettent pas autant de gaz à effet de serre en fonction des pratiques réalisées. Cette étude a analysé la dynamique des émissions de gaz à effet de serre des animaux et de leurs effluents d'une ferme en polyculture-polyélevage en système herbager, afin d'en comprendre les moteurs. Elle a également questionné la méthodologie utilisée pour analyser ces émissions. La mise à jour de 2019 des lignes directrices du GIEC pour les inventaires nationaux de gaz à effet de serre a permis de modéliser les émissions des animaux et de leurs effluents. Cette modélisation a été réalisée sur les années 2014 à 2024, permettant ainsi d'analyser la trajectoire des émissions sur le long terme. Les émissions des vaches laitières représentent plus de 50 % des émissions des animaux et de leurs effluents. Elles dépendent fortement des conditions météorologiques, des pratiques de gestion des animaux et des pratiques d'alimentation, à travers leur effet sur les effectifs animaux. Ces aspects jouent sur les émissions sur le temps long, avec certains effets des conditions météorologiques qui se répercutent sur les émissions totales du système jusqu'à 5 ans plus tard. Cette étude montre l'importance d'analyser les émissions de gaz à effet de serre en agriculture sur le long terme et en lien avec les conditions de milieu.

Abstract

Ruminants are increasingly being blamed for their greenhouse gas emissions by the general public. However, these emissions are intrinsic to the production of meat and milk by these animals. Furthermore, not all systems emit the same amount of greenhouse gases, depending on the practices done. This study analyzed the dynamics of greenhouse gas emissions from animals and their manure on a mixed crop-livestock farm with a grassland-based system, in order to understand the drivers behind these emissions. It also examined the methodology used to analyze these emissions. The 2019 refinement to the 2006 IPCC guidelines for national greenhouse gas inventories was used to model the emissions from the animals and their manure. This modeling was carried out for the years 2014 to 2024, enabling the analysis of long-term emission trajectories. Emissions from dairy cows account for more than 50 % of emissions from animals and their manure. They are highly dependent on weather, animal management practices, and feeding practices, through their effect on the number of animals. These aspects affect emissions over the long term, with some weather effects affecting total emissions from the system up to five years later. This study emphasizes the importance of analyzing greenhouse gas emissions in agriculture over the long term and in relation to the environmental conditions.
Table des matières

Remerciements 2 -

Résumé 3 -

Abstract 3 -

Contexte du stage : l'INRAE, l'unité de recherche ASTER et le projet VAACHERIN 9 -

1. Introduction 12 -

2. Matériel et méthodes 15 -

2.1. Matériel 15 -

2.1.1. Une expérimentation système de long terme 15 -

2.2. Méthodes 19 -

2.2.1. Analyse des trajectoires d'émissions de GES par IPCC 2019 19 -

2.2.2. Mise en œuvre sur le cas d'étude 23 -

3. Résultats 29 -

3.1. Dynamiques des émissions de méthane et de protoxyde d'azote totales du système 29 -

3.2. Analyse de la dynamique des émissions de méthane 31 -

3.2.1. Analyse de la dynamique annuelle des émissions de méthane entérique 31 -

3.2.1.1. Analyse des liens entre les variables explicatives des émissions de méthane entérique utilisées dans le modèle IPCC 2019 et ces émissions 31 -

3.2.1.2. Influence de la qualité de la ration sur les émissions de méthane entérique 34 -

3.2.1.3. Analyse des moteurs potentiels des émissions de méthane entérique 37 -

3.2.2. Analyse de la dynamique annuelle des émissions de méthane des effluents 38 -

3.2.2.1. Analyse des liens entre les variables explicatives des émissions de méthane des effluents, utilisées dans le modèle IPCC 2019, et ces émissions 39 -

3.2.2.2. Analyse des moteurs potentiels des émissions de méthane des effluents 41 -

3.2.3. Analyse de la dynamique intra-annuelle des émissions de méthane 42 -

3.3. Analyse de la dynamique des émissions de protoxyde d'azote en lien avec ses variables explicatives, utilisées dans le modèle IPCC 2019 45 -

3.4. Impact climatique des émissions de gaz à effet de serre 48 -

3.4.1. Impact climatique et comparaison des gaz à effets de serre entre eux 48 -

3.4.2. Analyse des émissions rapportées à la production et aux UGB 49 -

3.4.3. Comparaison des impacts des émissions totales des animaux et de leurs effluents aux impacts des émissions liées à l'énergie utilisée par la ferme 52 -

4. Discussion 54 -

4.1. Les conditions météorologiques, les pratiques d'alimentation et le changement de système, des facteurs en interaction expliquant la dynamique des émissions 54 -

4.2. Comparaison des résultats obtenus par IPCC 2019 à ceux de la littérature 55 -

4.3. L'expérimentation système : une manière d'analyser la trajectoire des émissions de GES sur le temps long à l'échelle de la ferme 57 -

4.4. Limites de l'étude et perspectives associées 58 -
4.4.1. Un mode de représentation des émissions à la saison masquant les liens entre les moteurs potentiels et les émissions saisonnières _________ - 58 -

4.4.2. Le périmètre du système étudié _________ - 58 -

4.4.3. Avantages et inconvénients du modèle retenu pour estimer les émissions de gaz à effet de serre _________ - 60 -

4.4.4. Impact du choix de l'unité fonctionnelle à laquelle rapporter les émissions _________ - 61 -

4.4.1. Importance du choix de l'indicateur d'impact climatique pour rendre compte correctement des effets des émissions sur le climat _________ - 62 -

4.5. Contributions à une évaluation multidimensionnelle des performances d'un système en rupture _________ - 66 -

5. Conclusion _________ - 67 -

Bibliographie _________ - 68 -

Annexes _________ - 82 -

Annexe 1 _________ - 82 -

## Liste des figures

Figure 1 : Assolement moyen entre 2014 et 2024 en pourcentage _________ - 15 -

Figure 2 : Evolution du nombre d'UGB par an entre 2014 et 2024 sur la ferme expérimentale _________ - 17 -

Figure 3 : Nombre de jours secs par an sur la ferme. Un jour sec est défini comme un jour où la réserve utile (RU) est inférieure à 15 % de la RU maximale fixée à 80 mm. _________ - 19 -

Figure 4 : Pluviométrie cumulée sur l'année sur la ferme en mm/an. _________ - 19 -

Figure 5 : Représentation des liens analysés entre les variables. Ces liens sont définis par les équations du modèle IPCC 2019. _________ - 26 -

Figure 6 : Emissions de CH₄ cumulées par an en kilogrammes par source de méthane (entérique, effluents), catégorie animale et localisation des animaux (bâtiment, pâturage) et nombre d'UGB cumulées par localisation des animaux et par an. _________ - 29 -

Figure 7 : Emissions de N₂O cumulées par an en kilogrammes par source de protoxyde d'azote (entérique, effluents), catégorie animale et localisation des animaux (bâtiment, pâturage) et nombre d'UGB cumulées par localisation des animaux et par an. _________ - 30 -

Figure 8 : Emissions de CH₄ entérique des vaches laitières cumulées par an en kilogrammes par localisation des animaux (bâtiment, pâturage) et (A) énergie brute ingérée moyenne en fonction des années en MJ/UGB/jour et (B) nombre d'animaux par an. _________ - 32 -

Figure 9 : Energie brute ingérée par les vaches laitières moyennée par an en MJ/UGB/jour par localisation des animaux (bâtiment, pâturage) et matière sèche ingérée moyennée par an en kg de MS/UGB/jour. _________ - 33 -

Figure 10 : Emissions de méthane entérique par masse de matière sèche moyennées par an des vaches laitières en kg de CH₄/kg de MS par localisation des animaux (bâtiment, pâturage) et (A) le niveau moyen de protéines brutes de la ration en pourcentage de matière sèche, (B) le niveau moyen de digestibilité de la ration en pourcentage de matière sèche, (C) le niveau moyen de fibres de la ration (NDF) en pourcentage de matière sèche et (D) le niveau moyen de matières minérales de la ration en pourcentage de matière sèche. _________ - 35 -

Figure 11 : Qualité moyenne de la ration distribuée aux vaches laitières au bâtiment en fonction des années représentée par la digestibilité (DE), les protéines brutes (CP), le niveau de fibres (NDF) et le niveau de matières minérales (ASH). Toutes sont exprimées en pourcentage de matière sèche. _________ - 36 -

Figure 12 : Emissions de méthane entérique des vaches laitières en kg/animal/jour en fonction (A) de la pluviométrie cumulée en mm, (B) du nombre de jours secs définis comme les jours où moins de 15% de la réserve utile maximale est remplie ou (C) du pourcentage de fourrages secs de la ration, par an. _________ - 37 -
Figure 13 : Emissions de CH₄ des effluents des vaches laitières cumulées par an en kilogrammes par localisation des animaux (bâtiment, pâturage) et (A) taux d'émission de solides volatils (VS) moyen en fonction des années en kg de VS/UGB/an et nombre de jours au bâtiment dans PAPILLE et (B) nombre d'animaux par an. _______ - 39 -

Figure 14 : Taux d'émissions de solides volatils (VS) des vaches laitières moyenné par an en kg de VS/UGB/jour par localisation des animaux (bâtiment, pâturage) et (A) énergie brute ingérée en MJ/UGB/jour, (B) digestibilité de la ration en pourcentage de matière sèche et (C) matières minérales de la ration en pourcentage de matière sèche. _______ - 40 -

Figure 15 : Emissions de méthane des effluents des vaches laitières en kg/animal/jour en fonction (A) de la pluviométrie cumulée en mm, (B) du nombre de jours secs définis comme les jours où moins de 15% de la réserve utile maximale est remplie ou (C) du pourcentage de fourrages secs de la ration, par an. _______ - 41 -

Figure 16 : Emissions de CH₄ entérique des vaches laitières cumulées par saison en kilogrammes par localisation des animaux (bâtiment, pâturage) et (A) énergie brute ingérée moyenne en fonction des saisons en MJ/UGB/jour et (B) nombre d'animaux par saison. _______ - 42 -

Figure 17 : Energie brute ingérée par les vaches laitières moyennée par saison en MJ/UGB/jour par localisation des animaux (bâtiment, pâturage) et matière sèche ingérée moyennée par saison en kg de MS/UGB/jour. _______ - 43 -

Figure 18 : Emissions de N₂O des vaches laitières cumulées par an et par source en kilogrammes et (A) taux d'excrétion azotée moyen en fonction des années en kg d'N/UGB/an et (B) nombre d'animaux par an. _______ - 44 -

Figure 19 : Taux d'excrétion azotée des vaches laitières moyenné par an en kg d'N/UGB/an par localisation des animaux (bâtiment, pâturage) et (A) taux d'ingestion d'azote en kg d'N/UGB/jour et (B) taux de rétention d'azote par l'animal en kg d'N/UGB/jour. _______ - 45 -

Figure 20 : Taux d'ingestion d'azote des vaches laitières moyenné par an en kg d'N/UGB/an par localisation des animaux (bâtiment, pâturage) et (A) matière sèche ingérée (MSI) en kg de MS/UGB/jour et (B) protéines brutes de la ration en pourcentage de matière sèche. _______ - 46 -

Figure 21 : Synthèse des liens entre des années exceptionnellement pluvieuses et la diminution des émissions de gaz à effet de serre observée plusieurs années plus tard. _______ - 47 -

Figure 22 : Evolution de l'impact des émissions de CH₄ et N₂O des animaux et de leurs effluents de la production à la fertilisation, en kg de CO₂ équivalent calculé avec le PRG à 100 ans. Comparaison au nombre d'UGB cumulées par an. _______ - 48 -

Figure 23 : Evolution de l'impact des émissions de CH₄ et N₂O des animaux et de leurs effluents de la production à la fertilisation, en kg de CO₂ équivalent calculé avec le PRG à 100 ans, rapportées (A) à l'énergie contenue dans les produits à destination de l'alimentation humaine, (B) à l'azote contenu dans les produits à destination de l'alimentation humaine et (C) aux UGB totales du système. _______ - 50 -

Figure 24 : (A) Energie et (B) azote contenus dans la production à destination de l'alimentation humaine en fonction du type de produit. _______ - 51 -

Figure 25 : Impact des émissions en kg de CO₂ équivalent des animaux et de leurs effluents en comparaison aux émissions de GNR (Gazole Non Routier), d'électricité et de séchage des grains. _______ - 52 -

Figure 26 : Schéma des sources d'émissions à considérer pour la ferme de l'unité de recherche ASTER pour réaliser un bilan de GES incluant les émissions de l'amont à la porte d'entrée des intermédiaires de collecte et de transformation. Mention supplémentaire de certains indicateurs d'impact pour agréger ces émissions et rendre compte de leur impact sur le climat au global. 1 : production des ressources énergétiques, 2 : bâtiments et équipements, 3 : intrants des cultures, 4 : intrants des élevages, 5 : transport, 6 : variations de stock de carbone, 7 : émissions de N₂O des sols agricoles, 8 : émissions des déjections animales au stockage (CH₄ et N₂O), 9 : émissions de CH₄ entérique et de CH₄ des effluents au pâturage, 10 : combustion des ressources énergétiques et 11 : émissions des fluides réfrigérants. _______ - 58 -

Figure 27 : Impacts sur la concentration atmosphérique, le forçage radiatif et la température du passage d'émissions nulles à des émissions soutenues durant 50 ans, suivi d'une diminution à taux constant des émissions vers des émissions nulles les 50 années suivantes avant un arrêt des émissions, pour le CH₄ (en haut, orange) et le CO₂ (en bas, violet) - repris de Lynch et al. (2020) _______ - 62 -

Figure 28 : Evolution de l'impact des émissions de CH₄ et N₂O des animaux et de leurs effluents de la production à la fertilisation, en kg de CO₂ équivalent calculé avec le PRG à 100 ans. Comparaison au nombre d'UGB cumulées par an. Ces données, identiques à celles de la figure 22, ne traitent que des catégories animales concernées par la substitution d'une partie des génisses de 2 à 3 ans par une augmentation de la diversité animale. _______ - 74 -
# Liste des tableaux

Tableau 1 : Niveau de détail retenu pour les différentes sources d'émission et espèces animales modélisées à propos des équations et facteurs d'émission
- 25 -
Tableau 2 : Description des catégories animales définies pour l'analyse
- 26 -

# Liste des équations

Équation 1 : Calcul des émissions de méthane des effluents
- 22 -
Équation 2 : Facteur d'émission de méthane des effluents par les ruminants
- 23 -
Équation 3 : Calcul des émissions de solides volatils utilisé dans le calcul des émissions de CH₄ des effluents des ruminants
- 23 -
Équation 4 : Formule du PRG* pour le CH₄ après paramétrage de l'équation générale pour la période correspondant aux émissions actuelles – repris de Smith et al. (2021)
- 64 -

# Liste des abréviations

ACV = Analyse de Cycle de Vie

ASTER = AgroSystèmes, TErritoires, Ressources (unité de recherche INRAE)

CP = Crude Protein

DE = digestibilité de la ration

EB = Energie Brute (rapportée au kg de matière sèche d'un aliment)

EBI = Energie Brute Ingérée

GEI = Gross Energy Intake (EBI en français)

GES = Gaz à Effet de Serre

GIEC = Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat

IPCC = Intergovernmental Panel on Climate Change, GIEC en français

IPCC 2019 = abréviation choisie pour le modèle d'inventaire national d'émissions de gaz à effet de serre du GIEC dans sa version actuelle 2019 Refinement to the 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories

MAT = Matière Azotée Totale

MM = Matières Minérales

MS = Matière Sèche

MSI = Matière Sèche Ingérée

NDF = Neutral Detergent Fiber

PAPILLE = système de Polyculture-polyélevage Autonome, conçu Pas à pas pour l'allimentation humaine, avec Les ressources du miLiEu (système expérimenté à ASTER)

SH = Système Herbager (ancien système expérimenté à ASTER)

SPCE = Système de Polyculture-Elevage (ancien système expérimenté à ASTER)

STG = Spécialité Traditionnelle Garantie

UGB = Unité de Gros Bovins

VS = taux d'excrétion de solides volatils (Volatil Solids)
Contexte du stage : l'INRAE, l'unité de recherche
ASTER et le projet VAACHERIN

L'IRA, Institut de Recherche Agronomique, a été fondé en 1921 à l'initiative d'Eugène Roux, conseiller d'Etat au ministère de l'Agriculture (Vivier & Delmas, 2023), dans l'objectif de faire face aux enjeux de production agricole au sortir de la première guerre mondiale grâce à la chimie et à la mécanisation (Cornu & Valceschini, 2021). L'IRA permet alors de regrouper et organiser les multiples stations et laboratoires agronomiques. Après un développement progressif de la recherche agronomique au sein de l'institut, la crise de 1929 amène à sa suppression en 1934. Ce n'est qu'en 1946 que l'INRA, Institut National de la Recherche Agronomique, est créé, succédant à l'IRA dans un contexte d'après-guerre où l'agriculture nationale comme la recherche agronomique sont à reconstruire (Cornu & Valceschini, 2021). Les recherches menées à l'INRA ont évolué selon les contextes, passant de l'objectif de nourrir la population à ses débuts à celui de produire de manière durable et adaptée aux besoins aujourd'hui (Magne, 2023). L'INRA a ensuite laissé la place à l'INRAE, Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement, fusion en 2020 de l'INRA et de l'IRSTEA, Institut national de Recherche en Sciences et Technologies pour l'Environnement et l'Agriculture (Nous connaître / INRAE, s. d.).

Cet institut est un acteur majeur de la recherche agronomique en France (Nous connaître / INRAE, s. d.), et est en relation avec d'autres instituts de recherche sur l'agriculture. Des travaux sont menés en collaboration entre des acteurs de l'INRAE et du CIRAD (Centre de coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement, similaire à INRAE pour les régions tropicales et méditerranéennes), du CNRS (Centre National de la Recherche Scientifique), de l'IRD (Institut de Recherche pour le Développement), de l'IFREMER (Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la MER) ou des instituts techniques par exemple. L'INRAE est également indirectement en lien avec des acteurs de l'enseignement agricole, par exemple par les UMR dont à la fois l'INRAE et certaines écoles d'ingénieurs ou universités sont partenaires, ou par des projets de recherche mêlant chercheurs INRAE et enseignants-chercheurs. De plus, l'institut s'inscrit dans et participe au monde politique et économique par des partenariats avec des entreprises, par la réalisation d'études commandées par des instances politiques pour réfléchir à la mise en œuvre de politiques particulières, et les politiques influent sur le fonctionnement de l'institut, par exemple en donnant des orientations au pays jouant sur les allocations des budgets pour les différents projets de recherche, ou simplement en décidant d'objectifs à atteindre qui sont ensuite de nouveau analysés par des projets de recherche sous différents angles et avec l'évolution en cours, comme l'objectif de neutralité carbone pour 2050.

INRAE est dirigé par le collège de direction à l'échelle nationale. L'institut est ensuite organisé en 14 domaines thématiques, les départements de recherche, et en 18 centres de recherche liés à leur position géographique (Organisation INRAE : centres de recherche, départements et gouvernance / INRAE, s. d.) et emploie plus de 12 000 personnes (Centre-siège / INRAE, s. d.) aux compétences et domaines d'étude variés. Des unités de recherche ou expérimentales sont attachées à ces centres de recherche, chaque unité n'étant associée qu'à un centre, mais également à un ou plusieurs départements de recherche. Dans certains cas, particulièrement pour les grandes unités, une sous-division des unités en pôles et/ou en équipes peut exister.

Ce stage est réalisé à l'interface entre deux unités, l'unité de recherche ASTER (AgroSystèmes TErritoires Ressources) à Mirecourt rattachée au centre Grand-Est - Nancy, et l'unité mixte de recherche Herbivores à Theix (centre Clermont - Auvergne - Rhône-Alpes) dans l'équipe DINAMIC.
L'unité ASTER appartient au département ACT (Action, transitions et territoires) qui mène des recherches à l'échelle des systèmes agricoles, agri-alimentaires et des socio-écosystèmes pour favoriser les dynamiques d'innovation et de transition vers la durabilité (Les recherches du département ACT | INRAE, s. d.). Cette unité a pour objectifs d'analyser et d'accompagner les transitions agroécologiques et agri-alimentaires en zones rurales de polyculture-élevage, aux échelles de la ferme et du territoire (local ou macro-régional). Cet objectif se décline en deux principaux enjeux de recherche : (i) la conception et l'évaluation de systèmes de polyculture-polyélevage autonomes, et (ii) l'analyse de la coexistence et de la co évolution des systèmes agri-alimentaires territorialisés (ASTER - AgroSystèmes TErritoires Ressources, 2022). Ce stage s'inscrit dans le premier enjeu à travers l'évaluation environnementale du système testé sur l'installation expérimentale.

L'unité Herbivores appartient quant à elle à deux départements, le département PHASE (Physiologie Animale et Systèmes d'Elevage) dont le but est de produire des connaissances sur les mécanismes physiologiques des animaux et sur les techniques, pratiques et systèmes d'élevage « pour contribuer à la multiperformance des systèmes d'élevage agroécologiques » (PHASE | INRAE, s. d.), et EcoSocio (Economie et Sciences Sociales pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement) dont les recherches visent « d'une part [...] à comprendre le fonctionnement et les évolutions économiques et sociales de l'agriculture, des industries agroalimentaires et agro-industries, de l'alimentation, des espaces ruraux, en lien étroit avec les enjeux environnementaux globaux et locaux et, d'autre part, à éclairer les débats publics et les décisions publiques et privées » (ECOSOCIO | INRAE, s. d.). L'UMR Herbivores emploie de nombreuses personnes, dont les domaines d'études sont très variés. Ainsi, elle est divisée en une équipe d'appui et cinq équipes scientifiques, parmi lesquelles l'équipe DINAMIC (Dlgestion, Nutrition, Aliments, Métabolisme, mICrobes) étudie « les mécanismes d'ingestion, digestifs (incluant le microbiote) et métaboliques contrôlant la nutrition de ruminants en prenant en compte plusieurs dimensions : efficacité d'utilisation des aliments, services/dys-services environnementaux (incluant les rejets de méthane entérique et d'azote), ainsi que le confort digestif et la qualité de produits » (UMR Herbivores - Theix, s. d.).

Pour mener les recherches faites dans ces unités, une diversité de personnes travaillent avec des compétences variées, à la fois en termes de discipline (agronomie, zootechnie, géographie, sociologie...) que de postes (chercheur, ingénieur de recherche, ingénieur d'étude, assistant ingénieur, technicien, post-doctorant, doctorant, stagiaire, apprenti, mais aussi personnel administratif). En plus des salaires versés à ces personnes, un budget doit être alloué à la réalisation des différents projets de recherches. Celui-ci peut provenir de différentes sources, des partenariats avec des entreprises, collectivités territoriales, associations, des dotations ou soutiens à des projets ou équipements provenant directement de l'INRAE, des appels à projets lancés par divers acteurs dans le cadre de programmes ou fonds d'investissements européens, français, régionaux ou départementaux par exemple.

Le projet VAACHERIN (Vulnérabilité, Adaptation, Atténuation face au CHangement climatique de l'Elevage de Ruminants et de porcINs) dans lequel s'inscrit ce stage est financé par le métaprogramme CLIMAE (Agriculture et forêt face au changement climatique : adaptation et atténuation), soutenu lui-même financièrement par INRAE (Métaprogrammes : l'interdisciplinarité pour relever nos défis | INRAE, s. d.; VAACHERIN, 2023). Les métaprogrammes INRAE, comme CLIMAE, consistent en des outils de programmation scientifique concentrés sur des objectifs restreints, nécessitant des approches interdisciplinaires et systémiques pour les atteindre. D'une durée de 5 à 8 ans, ils permettent d'explorer de nouveaux pans de la recherche par l'interdisciplinarité pour répondre aux grands enjeux sociétaux et/ou scientifiques actuels, ils permettent d'aider à la construction de nouvelles communautés de scientifiques ne travaillant pas conjointement auparavant, et ils visent à
accroître la visibilité et l'impact des recherches INRAE à l'échelle nationale et au-delà (Métaprogrammes : l'interdisciplinarité pour relever nos défis | INRAE, s. d.). CLIMAE fait partie des 10 métaprogrammes en cours. Il vise à répondre à l'enjeu climatique pour les secteurs agri-alimentaires et forestiers en combinant adaptation et atténuation au changement climatique sur l'ensemble des filières, des ressources et des milieux jusqu'à la consommation, dans le but de préparer et d'accompagner les transformations de ces secteurs vers l'adaptation au changement climatique et l'atténuation de leur impact sur le climat (Métaprogramme CLIMAE - Agriculture et forêt face au changement climatique : adaptation et atténuation, 2021). Le projet VAACHERIN est le projet emblématique de CLIMAE et fait partie du premier axe de ce métaprogramme : « Conception et évaluation de systèmes durables ». Il a pour objectifs « d'évaluer la vulnérabilité des productions animales à l'horizon 2050 [et] de concevoir et d'évaluer des scénarios d'évolution permettant conjointement une adaptation des élevages au changement climatique et une atténuation des impacts du secteur de l'élevage sur ce changement climatique » (VAACHERIN, 2023). Le projet se concentre sur 3 espèces animales : les bovins, ovins et porcins et traite de différentes échelles comme l'exploitation agricole, le territoire et le pays, par modélisation et approche participative. Ce stage s'inscrit dans la cinquième et dernière tâche du projet sur l'évaluation de la multi-performance des systèmes agricoles.
# 1. Introduction

« Il est sans équivoque que l'influence humaine a réchauffé l'atmosphère, l'océan et les terres. Des changements généralisés et rapides se sont produits dans l'atmosphère, l'océan, la cryosphère et la biosphère » (GIEC, 2021). Voici comment commence le résumé à l'intention des décideurs du sixième rapport d'évaluation du premier groupe de travail du GIEC (Groupe d'experts Intergouvernemental sur l'Evolution du Climat). Mais ce constat alarmant ne s'arrête pas là. L'augmentation anthropique des émissions de gaz à effet de serre (GES) vers l'atmosphère depuis la période pré-industrielle a lieu à une vitesse jamais égalée depuis plusieurs milliers d'années, et les concentrations atmosphériques des principaux gaz à effet de serre sont les plus élevées depuis plus de 800 000 ans (GIEC, 2021). Ces gaz, par leur action de réflexion des rayons infrarouges vers la Terre, participent à augmenter l'énergie présente dans l'atmosphère (Chareyron & Dequincey, 2023). C'est l'effet de serre nécessaire au maintien d'une température moyenne de 15°C sur Terre. Mais additionné à l'augmentation anthropique de leurs émissions, cette énergie s'accumule dans l'atmosphère. C'est elle qui est responsable des réchauffements atmosphériques, océaniques et terrestres, mais elle cause également d'autres problèmes climatiques (GIEC, 2021). Elle participe à accentuer l'intensité et la fréquence des extrêmes climatiques. Cette augmentation est déjà observée sur de nombreux aspects comme la fréquence accrue des vagues de chaleur, la création de conditions météorologiques propices aux incendies dans plusieurs régions de tous les continents habités, l'augmentation de la fréquence des inondations, des précipitations extrêmes, des sécheresse agricoles et écologiques et des cyclones tropicaux. Et il est attendu que ces conséquences continuent d'augmenter avec l'augmentation des émissions. Tous ces impacts sur le climat ont et auront des répercussions graves sur les populations et la vie : risque d'augmenter la disparition d'espèces animales, mortalité humaine par hypothermie dans certaines régions du monde à cause de la température de l'air et de l'humidité relative, diminution des rendements agricoles, diminution des rendements de pêche... (Arias et al., 2021).

Deux manières complémentaires de faire face à ce problème sont couramment mentionnées : l'adaptation (IPCC, 2022a) qui traite des conséquences du changement climatique sur les systèmes vivants et l'atténuation (IPCC, 2022b) qui traite des causes, i.e. de l'impact des activités humaines sur le climat. L'adaptation consiste en l'ajustement des activités humaines aux conséquences du changement climatique actuel ou attendu dans le but d'en limiter les dommages (IPCC, 2022a), tandis que l'atténuation réfère aux actions et activités qui limitent les émissions de gaz à effet de serre dans l'atmosphère ou en réduisent le niveau (IPCC, 2022b). C'est dans ce double intérêt que la majorité des pays du monde ont pris des décisions politiques communes afin de se contraindre à réduire leurs émissions de gaz à effet de serre à travers l'Accord de Paris (Articles 4 et 7 (Paris Agreement, 2016)). Cet accord fixe l'objectif de maintenir « l'élévation de la température moyenne de la planète nettement en dessous de 2 °C par rapport aux niveaux préindustriels » et de poursuivre « l'action menée pour limiter l'élévation de la température à 1,5 °C par rapport aux niveaux préindustriels » (Article 2). Pour atteindre ces objectifs, il est visé l'atteinte d'un niveau de 0 émissions nettes de GES en 2050 (Article 4). Cet objectif est décliné au niveau national à travers la contribution déterminée au niveau national (NDC = Nationally Determined Contribution), revue tous les 5 ans, qui explique les mesures que vont prendre les pays pour réduire leurs émissions de GES et s'adapter à l'augmentation des température afin d'atteindre les objectifs de l'Accord de Paris (L'Accord de Paris | CCNUCC, s. d.). Cet accord traite également d'objectifs de plus long terme en ayant encouragé les pays à soumettre avant 2020 des stratégies à long terme de développement à faibles émissions de gaz à effet de serre (LT-LEDS). Dans le cas de la France, c'est au titre de l'union européenne qu'elle a fourni sa NDC. Mais elle publie également sa propre stratégie environ tous les 5 ans depuis 2015, au titre de la Stratégie Nationale Bas-Carbone (SNBC) (Stratégie nationale bas-carbone (SNBC) | Ministère de l'Aménagement
du territoire et de la Décentralisation et Ministère de la Transition écologique, de la Biodiversité, de la
Forêt, de la Mer et de la Pêche, 2025). De nombreuses publications ont montré que les NDC sont
insuffisantes pour atteindre les objectifs de l'Accord de Paris à l'échelle mondiale (IPCC, 2021). Ceci a
été appuyé en juin par une publication affirmant clairement que l'objectif de limiter le réchauffement
à 1,5°C par rapport au niveau préindustriel était devenu inatteignable (Forster et al., 2025).

Afin d'aider à planifier une contribution de chaque pays aux émissions globales réaliste vis-à-vis
des objectifs établis, de nombreuses connaissances scientifiques sont nécessaires dans tous les
domaines. Le GIEC participe fortement à cela en faisant une revue de la littérature complète sur le
changement climatique publiée dans des rapports d'évaluation tous les cinq à dix ans depuis 1990.
Dans un objectif de complétude, différentes échelles et dynamiques sont analysées sur le temps long
dans ces rapports. Au niveau de l'agriculture et plus particulièrement de l'élevage, de nombreuses
études ont été réalisées pour investiguer le potentiel de réduction des émissions de méthane
entérique des ruminants à l'échelle de l'animal (Arndt et al., 2022; Benaouda et al., 2019; Doreau,
Martin, et al., 2011; Gerber et al., 2013; Hristov, Oh, Firkins, et al., 2013). Moins d'études sont
disponibles à des échelles plus larges pour inclure le reste du système de production et son contexte
global (Cusack et al., 2021; Doreau, Van Der Werf, et al., 2011; FAO, 2023). Elles sont pourtant très
importantes pour comprendre le lien entre le mode de production et les émissions globales de GES
réalisées. Elles permettent de mettre en avant la différence d'impact associée à des systèmes
différents dont les émissions des animaux sont pourtant de même ordre de grandeur (Cusack et al.,
2021). Elles éclairent également le débat public sur le rôle des ruminants dans les émissions de GES et
dans le changement climatique en mettant en avant le fait que tous les systèmes ne se valent pas sur
cet aspect avec comme opposition courante les systèmes pâturant et les systèmes au bâtiment (« Le
bilan carbone des ruminants peut être nul, voire négatif, lorsqu'ils sont élevés en prairie », 2022;
Meunier et al., 2025). Mais ces études, souvent analytiques, permettent rarement de comprendre la
dynamique des émissions de GES sur le long terme de ces systèmes d'élevages, ni le lien existant avec
le contexte extérieur au système tel que les conditions de milieu. Il est pourtant attendu que ces
dernières jouent sur les émissions, et ce particulièrement dans des systèmes pâturant qui
s'affranchissent moins des conditions de milieu (qui jouent sur la portance des sols, sur la quantité et
qualité du fourrage produit...). Lorsque des analyses sont faites en ce sens sur des systèmes complets,
la question de la comparabilité des systèmes se pose. Il est courant pour cela de rapporter les
émissions à une unité, qui peut entre autres représenter des moyens de production ou la production
elle-même.

Comme mentionné précédemment, le changement climatique va bouleverser les conditions
de production de ces systèmes via une augmentation des aléas météorologiques dont la fréquence et
l'intensité vont augmenter. Or, les systèmes agricoles sont particulièrement vulnérables à ces aléas car
ils dépendent des conditions de milieu pour leur production. Pour autant, les systèmes dominants
actuels participent à l'augmentation du changement climatique qui continue de ce fait de les
challenger. Le changement climatique remet ainsi en question la pertinence de ces modes de
production en mettant en avant leur non durabilité. En parallèle, les autres externalités négatives du
modèle agricole dominant spécialisé et les fortes dépendances de ces systèmes aux intrants (comme
observé avec la crise en Ukraine) montrent également le besoin de transformer les systèmes agricoles
vers plus d'agroécologie (Altieri et al., 2012; Bonaudo et al., 2014; Dumont et al., 2014; Gliessman,
2004). La diversification et l'autonomie sont deux piliers d'intérêt pour l'atteinte de cet objectif (Altieri
et al., 2012; Bonaudo et al., 2014; Dumont et al., 2014; Gliessman, 2004). Un enjeu de la recherche
consiste donc à expérimenter grandeur nature des systèmes en rupture afin de mieux les comprendre
et aider à concevoir des systèmes agricoles en réponse aux difficultés mentionnées.
Cette étude vise donc à évaluer sur le long terme la trajectoire des émissions et des impacts des gaz à effet de serre d'un prototype de système agricole conçu selon les principes de l'agroécologie dans son contexte de fonctionnement (conditions de milieu, pratiques...). Deux questions permettront d'orienter cette étude : Comment évolue la dynamique des émissions de gaz à effet de serre sur ce système diversifié en transition ? Et quels liens existent-t-ils entre cette dynamique, les conduites agricoles et d'élevages et les conditions météorologiques ?

La première partie de l'analyse vise à comprendre l'évolution des émissions au cours du temps et les moteurs de cette dynamique liés au milieu comme les conditions météorologiques et liés aux pratiques comme celles d'alimentation, ces deux moteurs interagissant dans des systèmes fortement dépendants des conditions de milieu comme celui-ci. L'impact de ces émissions sera ensuite analysé puis rapporté à différentes unités fonctionnelles représentatives de la production et des moyens de production. Dans un second temps, il sera discuté des questions méthodologiques pour l'évaluation des émissions de gaz à effet de serre d'un système agricole diversifié et plus particulièrement de l'adaptabilité des modèles d'émissions à ces systèmes diversifiés, des unités fonctionnelles utilisées pour rapporter les émissions et les comparer entre systèmes et des indicateurs d'impact employés pour rendre compte de l'impact relatif des gaz sur le climat.

Il est attendu que la dynamique des émissions de gaz à effet de serre reliées aux animaux et à leurs effluents sur le système expérimenté à ASTER évolue de manière concomitante aux conditions météorologiques et aux conduites d'élevage (alimentation...) (Tailleur & Gac, 2020). Un changement dans la dynamique des émissions avec le changement de système est également attendu (Tamburini et al., 2020; Yang et al., 2014, 2024).
# 2. Matériel et méthodes

## 2.1. Matériel

### 2.1.1. Une expérimentation système de long terme

L'unité expérimentale INRAE de Mirecourt réalise des expérimentations système de longue durée à l'échelle de la ferme depuis 20 ans. De 2004 à 2015, deux systèmes ont été expérimentés en simultané afin de pouvoir les comparer, un système herbager (SH) et un système de polyculture-élevage (SPCE). La transition de cette expérimentation vers l'expérimentation actuelle PAPILLE s'est faite progressivement entre 2016 et 2017. Ces transformations ont visé à faire évoluer le système en se basant sur les acquis des 10 années précédentes pour concevoir un système économe, autonome, libérant du temps de travail et des surfaces alloués à l'élevage bovin laitier afin de les utiliser pour diversifier les cultures et l'élevage. Cela a amené à l'expérimentation PAPILLE en 2016, pour système de Polyculture-polyélevage Autonome, conçu Pas à pas pour l'allimentation humaine, avec Les ressources du miLiEu. Dénommée TEMPo dans ses premières années à partir de janvier 2016 et au sein de l'initiative TEASER-lab, seul le terme PAPILLE sera utilisé pour désigner cette période de l'expérimentation depuis 2016 à aujourd'hui.

L'expérimentation PAPILLE vise à tester la mise en œuvre d'un système originellement bovin laitier, valorisant directement les ressources pour l'alimentation humaine au maximum, en recherche d'autonomie et de complémentarités fonctionnelles entre productions animales et végétales. Ce système vise également l'économie d'intrants tant agricoles qu'en termes de ressources économiques (intrants vus au sens des entrées dans le système de manière large).

Différentes caractéristiques de la ferme expérimentale permettent d'atteindre ces objectifs. La conception et l'évolution du système expérimenté se font pas à pas (Coquil et al., 2014), permettant d'adapter le système en permanence au contexte. Les 240 ha sont divisés en 135 ha de prairies permanentes, 35 ha de prairies temporaires et 70 ha de cultures uniquement destinées à l'alimentation humaine. Les prairies permanentes sont implantées sur les terres avec le moins bon potentiel agronomique afin de valoriser les meilleures parcelles par les cultures.

L'objectif premier de la ferme étant de produire au maximum à destination de l'alimentation humaine, une partie importante de la production est constituée des cultures. Les cultures produites sur la ferme sont choisies en fonction de leurs caractéristiques agronomiques et dans un but de diversification. Des céréales sont produites telles que du blé meunier, de l'orge brassicole ou de l'avoine de floconnerie, des légumineuses comme le pois, la lentille ou le pois chiche, des oléagineuses comme le tournesol, le colza, le lin, la cameline et le carthame, ou encore des cultures de diversification telles que du quinoa, du sarrasin, du chia, des pommes de terre et des épices (ail, oignon, échalotes). En tout, plus de 20 espèces ont été cultivées sur les 10 années de l'expérimentation PAPILLE (figure 1). Afin de ne pas acheter ni vendre de fertilisant organique pour s'approcher d'une autonomie azotée, l'ensemble des effluents stockés (lisier, fumiers de dépôt pailleux et de raclage) sont épandus sur les cultures et les prairies. La fertilisation ne provient pas uniquement des animaux (effluents stockés ou excrétions au pâturage) mais aussi de la présence de prairies temporaires et d'autres légumineuses cultivées dans les rotations contribuant à l'autonomie azotée par la fixation d'azote atmosphérique, indispensables pour atteindre les qualités nutritionnelles requises pour vendre les cultures pour l'alimentation humaine tout en minimisant la durée de présence des animaux au bâtiment réduisant la quantité d'effluents stockés produite. Afin d'aller plus loin dans la démarche d'autonomie et d'économie en intrants, la ferme est labellisée en agriculture biologique.
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>**Figure 1 :** Assolement moyen entre 2014 et 2024 en pourcentage</figcaption></figure>

La conduite des animaux est ainsi adaptée aux objectifs généraux de la ferme et de production végétale. Les prairies permanentes et temporaires fournissent 100% du fourrage ingéré par les ruminants, qui constitue l'unique ingrédient de la ration en dehors des minéraux pour les bovins laitiers et les ovins viande (système 100% herbager pour les bovins et les ovins). Le système est basé sur une maximisation du pâturage. Les 70 vaches laitières et leur suite (figure 2) pâturent dès que les conditions de portance du sol le permettent du printemps à l'automne, avec une sortie au pâturage en général entre fin mars-début avril (période de transition la journée au pâturage et la nuit au bâtiment avant d'être uniquement au pâturage quand les conditions de sol le permettent) et une entrée au bâtiment en fin novembre-début décembre (avec une période de transition également si la portance des sols le permet). Lorsque les conditions de portance du sol ne permettent pas le pâturage des bovins, ceux-ci sont au bâtiment avec apport de foin et de regain (fourrage sec obtenu à partir de la 2ème coupe et au-delà) à l'auge. La proportion de regain dans le fourrage sec apporté permet d'ajuster le niveau de protéines et de fibres de la ration, ce fourrage étant plus protéique et moins fibreux que le foin par une plus grande proportion de légumineuses que de graminées et dans une moindre mesure par une plus grande proportion de feuilles par rapport aux tiges dans les graminées. Cette conduite des bovins sert l'objectif de faire au mieux avec les ressources du milieu (Coquil et al., 2019) afin d'atteindre l'objectif d'autonomie, nécessitant de ne pas acheter ni vendre de fourrage ou matière fertilisante. Par conséquent, ce n'est pas le besoin des animaux qui pilote leur alimentation mais les ressources disponibles.

Les conditions de portance du sol permettent en revanche le pâturage des 150 brebis, des 6 béliers et des agneaux de l'année toute l'année (figure 2). Les ovins ont été introduits sur la ferme dans le cadre de l'expérimentation PAPILLE dans un double objectif. Ceux-ci permettent de valoriser au mieux les fourrages sur l'année en pâturant à une période où les bovins ne le peuvent pas et où le fauchage est impossible, tout en diversifiant les productions afin de mieux sécuriser les revenus. Les récoltes de fourrages sont en effet impossibles de septembre à mai car 100% des fourrages conservés sont des fourrages secs, obligation apportée par la Spécialité Traditionnelle Garantie (STG) lait de foin, afin de s'interdire le levier de l'ensilage ou de l'enrubannage et de tester la faisabilité d'un tel système sans séchage en grange challengé par l'objectif de tester un système économe.
Dans les mêmes objectifs de valorisation, de complémentarité et de diversification, une troupe porcine de porcs en croissance a été ajoutée au système lors de la création de PAPILLE. Elle valorise les issues de tri des cultures destinées à l'alimentation humaine, c'est-à-dire la part de la production végétale n'étant pas aux normes pour être vendue en alimentation humaine, et apporte une diversification supplémentaire à la ferme. Cette troupe est dimensionnée chaque année en achetant un nombre de porcelets dépendant de la quantité d'issues de tri de l'année précédente, tout en considérant le pâturage supplémentaire permis par la parcelle de luzerne en dernière année dans laquelle ils pâturent en pâturage tournant. Cela représente entre 0 et 40 porcs charcutiers selon les années (figure 2).

Des vaches nourrices sont utilisées pour élever les veaux à la place de la conduite traditionnelle avec alimentation des veaux en lait au seau ou au Distributeur Automatique de Lait (DAL). Cette pratique vise à diminuer la proportion d'animaux improductifs dans le troupeau bovin, à améliorer le bien-être des veaux comme des nourrices, tout en essayant d'améliorer la rémunération du travail par une diminution du travail d'astreinte (Coquil et al., 2017). D'un point de vue technique, les vêlages des vaches sont groupés (via la date d'insémination) de manière à avoir plusieurs naissances à quelques jours d'intervalle. Les veaux sont séparés de leur mère après acquisition d'une immunité par le lait colostral et stimulation du comportement maternel de la mère lorsqu'elle est destinée à être nourrice. Ils sont ensuite élevés en cases collectives durant quelques jours. Cette période de sevrage permet de promouvoir le besoin d'une mère pour le veau et la faim par un jeûne d'un jour, et le besoin d'un veau pour une mère destinée à être nourrice. Cela facilite l'adoption de 2 à 3 veaux par une vache nourrice, le nombre dépendant de la production laitière de la vache (Coquil et al., 2017). Le choix de la nourrice est tout d'abord dû à son niveau de production laitière, ses qualités maternelles et sa docilité pour pouvoir l'approcher chaque fois que cela s'avère nécessaire, et dans un second temps pour des raisons de santé (taux de cellules dans le lait, boiteries) permettant de valoriser son existence plutôt que de la réformer immédiatement. Dans la mesure du possible, le veau biologique d'une nourrice n'est pas adopté par cette nourrice afin de limiter les risques de favoritisme. Par cette pratique, le Gain Moyen Quotidien (GMQ) des génisses de renouvellement est amélioré en comparaison au système précédant PAPILLE avec utilisation du DAL puis mise au pâturage (Puech & Brunet, 2022).

Le croisement de races a été introduit au passage à PAPILLE à partir des deux troupeaux conduits en race pure du SH et SPCE, en Montbéliarde et Prim'Holstein. Si une vache en race pure a été gestante moins de 60 % des fois où elle a été mise à la reproduction, elle est croisée à une autre race laitière. Puis pour les vaches de races croisées dont l'objectif sera de vendre les veaux, elles sont ensuite croisées à des races à viande. Lorsque l'objectif est le renouvellement du troupeau, les vaches sont de nouveau croisées avec d'autres races laitières. Un test de consanguinité est également réalisé pour le maintien en race pure. A partir du moment où une vache entre dans un processus de croisement, cinq taureaux de races différentes sont successivement croisés avant de revenir à la race de départ. Le choix du taureau en termes de race et de caractéristiques est fait par animal à croiser afin de s'adapter aux caractéristiques à améliorer de chaque vache individuellement. Ceci permet par un quasi effet d'hétérosis (les races pures ne sont pas des lignées pures homozygotes) l'acquisition de la maturité sexuelle plus précoce pour les génisses croisées que pour les races pures (Puech & Brunet, 2022).

Le meilleur GMQ grâce à l'élevage sous vache nourrice et l'atteinte d'une maturité sexuelle plus précoce par le croisement de races permettent un vêlage des génisses de renouvellement plus tôt vers 24 mois ou 30 mois pour les plus tardives à la place de 36 mois auparavant, diminuant ainsi la proportion d'animaux improductifs, tout en restant dans un système 100% herbager. Cette pratique originellement pensée pour les futures génisses de renouvellement a été élargie aux veaux mâles
laitiers mal valorisés à la naissance afin de les engraisser au lait sous nourrices et à l'herbe jusqu'à les vendre en bœufs de 2 ans pour essayer d'obtenir une meilleure valorisation. Cette pratique existe également dans des fermes commerciales aujourd'hui et n'est pas cantonnée à la recherche (Lumineau, 2025).

Le système est en monotraite pour limiter physiquement les concurrences production/reproduction qui existaient sur le système herbager avant 2016 et pour diminuer la charge de travail sur l'atelier bovins afin de la réinvestir pour des activités de diversification. Ce passage en monotraite a induit une baisse de production de lait par vache de 35 à 40 % qui, bien que partiellement compensée par une meilleure valorisation du lait avec une augmentation des taux protéique et butyreux, pose la question de la rémunération du travail permise par ce système. Une salle de traite déplaçable en 2x6 postes est également mise en place sur la ferme pour tester la capacité d'indépendance du système des avantages conférés par le parcellaire. Celle-ci permet d'augmenter la surface pâturable par les vaches laitières, passant de 60 ha à 90 ha.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>**Figure 2** : Evolution du nombre d'UGB par an entre 2014 et 2024 sur la ferme expérimentale</figcaption></figure>

De nombreuses données sont récupérées chaque jour sur la ferme pour rendre compte de ce qui est fait et des conditions de l'expérimentation. Ces données relèvent de tous les aspects du système, comme des aspects d'élevage (par exemple les poids d'animaux, les quantités de fourrages secs apportées, les qualités nutritionnelles de fourrages ou les localisations d'animaux sont enregistrés régulièrement), des aspects de production végétale (par exemple des analyses de sols sont réalisées tous les 4 ans, et les types et dates d'opérations culturales ainsi que les outils utilisés et les durées sont enregistrés à chaque opération culturale), ou encore des aspects de météorologie avec une station météorologique sur la ferme enregistrant de nombreuses données chaque jour. Toutes ces données sont ensuite structurées dans le système d'information de la ferme (Trommenschlager et al., 2010), une base de données Access, afin de pouvoir extraire celles nécessaires aux différentes études.
## 2.2. Méthodes

### 2.2.1. Analyse des trajectoires d'émissions de GES par IPCC 2019

Cette étude vise à analyser les trajectoires d'émissions de gaz à effet de serre de la ferme sur le temps long, de 2014 à 2024. Ces dates permettent d'inclure l'entièreté de l'expérimentation PAPILLE, et d'analyser la transition des émissions de GES depuis l'expérimentation précédente avec deux systèmes (SH et SPCE) vers l'expérimentation en cours. L'étude se concentre sur les émissions des animaux, c'est-à-dire de CH$_4$ et de N$_2$O émis par les animaux et leurs effluents jusqu'à la fertilisation, car ce sont les émissions attendues comme étant les plus importantes du système (Samsonstuen et al., 2019; Tailleur & Gac, 2020). Les trajectoires d'émissions sont analysées par modélisation, les émissions n'étant pas mesurées sur la ferme. L'analyse est menée par année pour comprendre la dynamique inter-annuelle afin de relier la dynamique des émissions aux pratiques agricoles et aux conditions météorologiques, puis par saison pour certaines années particulières afin de voir dans quelle mesure la dynamique intra-annuelle est liée à ces pratiques et aux conditions météorologiques. Les années retenues pour approfondir par saison sont 2016, 2018 et 2021 en raison de leurs caractéristiques climatiques et des pratiques des gestion des animaux en découlant particulières, qui permettent d'imaginer les évolutions futures du fait de l'augmentation attendue de la fréquence et de l'intensité des années climatiques extrêmes selon le GIEC (Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat) (Arias et al., 2021). 2018 était une année au nombre de jours secs très élevé (figure 3) mais dont le cumul de pluie était dans la moyenne des dix années (figure 4). Cela représente une année très sèche car la fréquence des pluies est plus rare qu'en moyenne, mais les précipitations sont plus importantes sur ces périodes. L'année 2018 sert ainsi de proxy de ce qui pourra arriver à l'avenir en Méditerranée, Europe du centre, de l'Ouest et de l'Est selon les projections du GIEC (Arias et al., 2021). 2016 et 2021 sont également des années contrastées, avec le plus faible nombre de jours secs sur les dix ans (sans inclure 2024) et la pluviométrie cumulée parmi les plus élevées, représentant des années où la fréquence et l'intensité des pluies est plus élevée que la moyenne. Les dates des saisons sont basées sur des périodes de rupture dans le calendrier d'alimentation des animaux et dans le régime hydrique pour représenter des saisons d'alimentation et conditions du sol plutôt que des saisons calendaires (hiver au bâtiment et transition au pâturage, printemps au pâturage souvent peu complémenté et humide, été et automne avec plus de complémentation en général et un retour des conditions sèches aux conditions plus humides à l'automne). La durée des saisons est donc variable. L'année 2024, bien que très particulière du point de vue météorologique, n'a pas été retenue car les pratiques d'alimentation étaient plus particulières en 2021 avec un choix de ne pas complémenter les animaux au pâturage jusqu'à leur entrée au bâtiment à l'exception de quelques pourcents 2 jours avant, ce qui a amené à une forte baisse de la production laitière à la rentrée au bâtiment du fait du changement brutal d'alimentation. Cette erreur n'a pas été faite en 2024 en introduisant progressivement du foin dans la ration au pâturage un mois avant l'entrée au bâtiment.
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>**Figure 3** : Nombre de jours secs par an sur la ferme. Un jour sec est défini comme un jour où la réserve utile (RU) est inférieure à 15 % de la RU maximale fixée à 80 mm.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>**Figure 4** : Pluviométrie cumulée sur l'année sur la ferme en mm/an.</figcaption></figure>
Un cadrage méthodologique a été nécessaire pour mener cette étude. Seuls les postes d'émissions réalisées sur la ferme sont comptabilisés dans le cœur de l'étude. Ainsi les émissions amont et aval ne sont pas prises en compte, sauf les prestations de services comme le séchage des grains par la coopérative qui achète les productions végétales car ce sont des émissions qui pourraient être réalisées sur la ferme et qui sont nécessaires pour atteindre les normes fixées pour valoriser les productions en alimentation humaine. Seules les émissions réalisées par les animaux ont été modélisées : cela représente les émissions de méthane ($CH_4$) entérique, de $CH_4$ des effluents et de protoxyde d'azote ($N_2O$) des effluents associées aux bovins et aux ovins. Des émissions de $N_2O$ ont également lieu sur les prairies ou les cultures. Lorsque de l'azote est ajouté à ces parcelles, celui-ci participe à des réactions de nitrification et dénitrification productrices de $N_2O$. Des émissions indirectes ont également lieu selon deux mécanismes : la volatilisation de l'azote apporté sous forme d'ammoniac ($NH_3$) et la redéposition successive d'ammoniac ou d'oxydes d'azote ($NO_x$) dissous dans l'eau amène à leur transformation en ammonium ($NH_4^+$) qui alimente à nouveau les réactions de nitrification et dénitrification, et le lessivage vers les nappes phréatiques ou le ruissellement vers les eaux de surface de l'azote apporté sous forme de nitrate ($NO_3^-$) ou nitrite dissous émettent du $N_2O$ (Tailleur & Gac, 2020). Celles-ci sont modélisées dans cette étude lorsque l'apport d'azote provient des animaux, c'est-à-dire pour les émissions dues à la fertilisation indirecte par épandage des effluents stockés et directe par excrétion au pâturage. En revanche les émissions de $N_2O$ dues aux restitutions de chaumes, de paille ou de couverts de cultures apportant de l'azote dans le sol ne sont pas modélisées dans cette étude. Les émissions sont modélisées à l'échelle des lots d'animaux par an ou par saison afin de pouvoir sommer les émissions de même gaz et ainsi représenter celles de la ferme entière. Afin de comparer les différents gaz à effet de serre entre eux, des indicateurs d'impact ont été développés par de nombreux travaux. Parmi ceux-ci, le potentiel de réchauffement global à 100 ans, estimant l'impact d'un gaz par son forçage radiatif sur une durée de 100 ans après son émission en comparaison à celui du $CO_2$, est l'indicateur choisi pour réaliser les bilans nationaux de gaz à effet de serre selon les accords de Paris de 2015 (Hare et al., 2019). Cet indicateur a été utilisé dans ce rapport pour rendre compte de l'impact relatif des différents gaz entre eux, avec les valeurs de PRG100 du 6ème rapport du GIEC retenues pour les calculs (IPCC, 2021).

De nombreux modèles existent pour estimer les émissions de GES d'un système agricole à différentes échelles, pour différents postes d'émissions et pour différents niveaux de précision. Le modèle du GIEC utilisé pour les inventaires nationaux d'émissions de gaz à effet de serre, nommé 2019 Refinement to the 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories (Calvo Buendia et al., 2019a) et appelé IPCC 2019 dans la suite du rapport, a été utilisé dans cette étude. Seules les équations relatives aux émissions citées précédemment ont été utilisées. Ce modèle a été choisi pour plusieurs raisons. Il est intelligible grâce à un document éponyme édité par le GIEC expliquant entièrement le fonctionnement du modèle et détaillant chacune des équations utilisées, permettant ainsi de le comprendre et de l'implémenter. Il est adaptable, à la fois à différentes échelles et en particulier à l'échelle de la ferme, et à des systèmes très variés en sa qualité de modèle applicable à l'ensemble des pays du monde, permettant ainsi de représenter le système étudié. C'est un modèle suffisamment complet car il permet de modéliser l'ensemble des GES émis sur la ferme et retenus dans l'étude. Son niveau de détail permet d'atteindre un compromis entre précision et durée d'implémentation. Enfin, il s'agit d'une référence acceptée par la communauté scientifique. Les méthodes d'Analyse de Cycle de Vie (ACV) auraient également pu répondre à ces critères mais n'ont pas été retenues par manque de références représentant relativement fidèlement le système expérimenté. L'utilisation d'IPCC 2019 à l'échelle d'une ferme a déjà été réalisée (Dabkiené et al., 2020; Li et al., 2021; Samsonstuen et al.,
2019; Vogel & Beber, 2022) et est justifiée dans les lignes directrices sur ce modèle (Calvo Buendia et al., 2019c).

La méthode IPCC 2019 étant prévue pour être adaptable, son principe de fonctionnement est facile à comprendre. Des équations en cascade permettent de passer d'une variable d'entrée relativement accessible comme des nombres d'animaux, certains poids d'animaux, des productions laitières ou la quantité d'azote apportée par les effluents par fertilisation à des émissions de GES issues de différents mécanismes d'émissions. Les équations sont construites en multipliant une donnée d'activité comme les variables citées par un facteur d'émission ou par une autre variable non spécifique au système étudié, éventuellement multipliés par des constantes. Dans la suite de ce rapport, l'ensemble des variables explicatives n'étant pas des données d'activité seront appelées facteurs d'émission pour simplifier la lecture. Les équations sont dites en cascade car les variables de sortie de certaines équations servent de variables d'entrée des équations suivantes. Par exemple, les émissions de CH₄ des effluents sont calculées par l'équation 1 qui utilise l'équation 2 qui elle-même utilise l'équation 3.

$$ 
\begin{cases} 
CH_4_{effluents} = EF_T \times N_T \\ 
T: \text{catégorie animale} \\ 
EF: \text{facteur d'émission en kg de CH4. tête - 1. an - 1} \\ 
N: \text{nombre d'animaux} 
\end{cases} 
$$

**Équation 1 :** Calcul des émissions de méthane des effluents

$$ 
\left\{ 
\begin{array}{ll} 
EF_T = (VS_T \times 365) \left[ B_{0T} \times 0.67 \times \sum_S \left( \frac{MCF_S}{100} \times AWMS_{T,S} \right) \right] & S: \text{mode de gestion des effluents} \\ 
VS: \text{ Coeficient d'excrétion journalier de solides volatils en kg de MS. tête - 1. jour - 1} \\ 
B_0: \text{capacité maximale de production de méthane de l'effluent en m3 de CH4. kg de VS excrétés} \\ 
MCF: \text{Part de } B_{0T} \text{ atteinte dans les conditions climatiques et le mode de gestion des effluents considéré} \\ 
AWMS_{T,S}: \text{Part des effluents de la catégorie animale T gérée selon le mode de gestion S} 
\end{array} 
\right. 
$$

**Équation 2 :** Facteur d'émission de méthane des effluents par les ruminants

$$ 
\left\{ 
\begin{array}{ll} 
VS_T = \left[ GEI_T \times \left( 1 - \frac{DE_T}{100} \right) + (UE_T \times GEI_T) \right] \times \left[ 1 - \frac{ASH_T}{GE_T} \right] & GEI: \text{ énergie brute ingérée par tête et par jour} \\ 
DE: \text{ digestibilité de la ration en pourcentage} \\ 
UE: \text{ énergie urinaire exprimée en proportion de GEI} \\ 
ASH: \text{ proportion de matières minérales contenues dans la ration} \\ 
GE: \text{ énergie brute de la ration ramenée à la quantité de matière sèche (MJ. kg de MS - 1)} 
\end{array} 
\right. 
$$

**Équation 3 :** Calcul des émissions de solides volatils utilisé dans le calcul des émissions de CH₄ des effluents des ruminants
Différents niveaux de précision existent pour ces calculs d'émissions selon les données d'activité disponibles. Dans le volume 4 utilisé dans ce rapport (AFOLU = Agriculture, Forestry and Other Land Use) (Calvo Buendia et al., 2019b), le niveau dit Tier 1 est défini comme le niveau le plus simple dans lequel les équations et les facteurs d'émission par défaut sont donnés. Le niveau Tier 2 utilise généralement les mêmes équations qu'au niveau Tier 1 mais auxquelles sont appliqués des facteurs d'émission et/ou données d'activité plus spécifiques au contexte étudié pour les catégories les plus émettrices. Dans certains cas des équations particulières sont proposées au niveau Tier 2. Le niveau Tier 3 correspond quant à lui à des méthodes différentes, non détaillées dans IPCC 2019. Il s'agit en général de modèles mécanistes développés par ailleurs ou d'inventaires d'émissions basés sur des mesures d'émissions répétées dans le temps à des échelles fines et représentant le système étudié. Les données d'activités sont plus précises, avec des échantillonnages plus exhaustifs répétés à des intervalles de temps réguliers, et/ou des niveaux de détail élevés sur les catégories animales et les données spatialisées de productions végétales. En ce sens, les données d'activité issues du système d'information d'ASTER sont considérées de niveau Tier 3 car elles sont exhaustives (pas d'échantillonnage) et régulièrement répétées dans le temps. Cela tient également au fait que le modèle est prévu pour être appliqué à l'échelle nationale donc qu'un échantillon est indispensable, alors qu'il est possible d'être exhaustif à l'échelle d'une ferme. Ces données sont appliquées à des équations Tier 2 ou Tier 1 lorsque des équations spécifiques Tier 2 n'existent pas.

### 2.2.2. Mise en œuvre sur le cas d'étude

Une suite d'étapes a permis de modéliser les émissions de GES du système de 2014 à 2024. Les données d'activité nécessaires à la mise en œuvre d'IPCC 2019 ont été extraites du système d'information d'ASTER (base de données Access) au format csv avant d'être retraitées sous R pour obtenir les variables d'entrée d'IPCC 2019. Ces variables ont été saisies dans un tableur Excel dans lequel le modèle IPCC 2019 a été implémenté, puis un code R (R Core Team, 2023) a permis l'obtention des graphiques permettant l'analyse de la dynamique des émissions à partir des valeurs modélisées sous Excel.

Seules les données nécessaires à l'étude ont été extraites parmi les nombreuses données sur le système agricole enregistrées dans le système d'information d'ASTER. L'objectif de l'étude étant de comprendre les trajectoires des émissions de GES, il est nécessaire de différencier les émissions selon l'année ou la saison, la catégorie animale et la localisation des animaux au pâturage ou au bâtiment. Pour ce faire, chaque donnée a été extraite avec d'autres permettant de l'identifier comme l'identifiant de l'animal concerné par la donnée, sa localisation, la date, la valeur UGB de l'animal et le groupe physiologique permettant de relier la donnée à la catégorie animale. Les données extraites traitent de différents aspects du système et de la conduite d'élevage.

Les données d'ingestion ont été récupérées par animal, par jour et par ingrédient de la ration sur les onze ans. Celles-ci incluent le type d'aliment, la quantité de matière sèche (MS) ingérée (MSI), la matière azotée totale (MAT), la digestibilité (DE), la quantité de matière minérale (MM), le NDF (Neutral Detergent Fiber représentatif de la teneur en fibres de la ration) pour estimer la quantité totale de fibres présentes dans un ingrédient et l'énergie brute (EB) contenue dans l'ingrédient. Les données de qualité des fourrages secs de la ration ont été obtenues par mesure des valeurs nutritionnelles lors de leur distribution aux animaux. Les valeurs nutritionnelles manquantes ont été estimées par la moyenne mesurée sur des fourrages équivalents sur la ferme. Les valeurs nutritionnelles des pâtures n'étant pas mesurées en routine, les valeurs de référence INRA 2018. *Alimentation des ruminants* (Noziere et al., 2018) et *Prairies permanentes Des références pour valoriser leur diversité* (Launay et al., 2011) ont été utilisées pour le prélèvement au pâturage. La référence « Prairies des plaines et collines peu fertilisées à trèfle blanc et ray-grass anglais » du livre sur les
prairies permanentes est basée sur des mesures faites sur les prairies permanentes d'ASTER, constituant ainsi une meilleure référence pour les valeurs réelles de la ferme que celles d'INRA 2018. Les quantités de fourrages distribués (bâtiment, pâturage) sont documentées dans les systèmes d'information. Au pâturage, la consommation est estimée sous l'hypothèse d'une consommation de 16kgMS/UGB/j (auquel sont déduits les éventuels foins distribués).

Les données de production laitière des vaches ont été extraites par animal et par an. La quantité de lait produite est mesurée par animal et par jour et a été cumulée sur l'année, le taux butyreux est mesuré par jour et la moyenne a été extraite, et le nombre de jours de lactation a été récupéré. Les données de production des vaches nourrices ne sont pas connues puisqu'elles ne sont pas traites. Il a été hypothétisé que la production laitière et le taux butyreux des vaches nourrices sont identiques à ceux des vaches laitières du système herbager car leur alimentation est similaire et elles sont beaucoup stimulées par les veaux, cela s'apparentant plus à la traite bi-quotidienne du système herbager qu'à la monotraite du système PAPILLE. Leur production laitière est probablement plus élevée du fait de la stimulation, il s'agit d'une estimation faible.

Les données de poids des animaux ont été extraites différemment pour les animaux de moins d'un an et ceux de plus d'un an. Les poids vifs des animaux de plus d'un an ont été récupérés en faisant la moyenne annuelle de l'ensemble des mesures des poids vifs de l'animal. Les gains moyens quotidiens (GMQ) de ces animaux correspondent à la période du 01/01 au 31/12 de l'année étudiée par extrapolation. Pour les animaux de moins d'un an, le poids vif au sevrage et celui à la fin de l'année civile (dernière pesée de l'année) ont été récupérés. Le GMQ entre le sevrage et la fin de l'année civile a été utilisé. Pour l'ensemble des animaux, lorsqu'un poids à une date donnée manquait, celui-ci a été extrapolé par les poids vifs aux deux pesées encadrant la date d'intérêt, et lorsqu'il n'y avait pas de pesée le poids vif moyen des animaux du même type sur les onze ans a été utilisé.

Enfin, une différenciation des effluents des vaches laitières a lieu en sortie de stabulation avec une séparation du lisier et du fumier de dépôt pailleux. Cette différenciation devant être prise en compte pour les calculs, la quantité d'azote des fumiers partant sous forme de lisier a été estimée à 65% et le reste faisant partie du fumier de dépôt pailleux (par expertise sur le système analysé et Peyraud et al. (2012)). Du fumier de raclage est également produit par les autres bovins sur litière accumulée.

De nombreuses hypothèses sur les données d'entrée ont été nécessaires pour calculer les besoins en énergie brute des rations et en matière sèche ingérée, expliquant probablement en partie l'importance du nombre de données vraisemblablement mal estimées. Comme expliqué précédemment, cela n'influe pas sur la qualité de la modélisation car les données mesurées (avec les hypothèses décrites auparavant) d'apports en énergie brute des rations et en matière sèche ingérée ont été utilisées en remplacement de ces valeurs calculées par IPCC 2019.

Les données extraites ont ensuite été manipulées sous R (aide de l'outil ChatGPT pour la réalisation du code) pour obtenir les variables d'entrée d'IPCC 2019 dans le format attendu par le tableur Excel l'ayant implémenté. Le nombre d'animaux par période, catégorie animale et localisation est calculé en équivalent d'animaux passant 365 jours complets sur la localisation définie (pâturage ou bâtiment) à l'aide des jours-UGB. Ainsi le nombre d'animaux inclut une notion de temps, et cela permet de gérer le problème du comptage des animaux naissant, mourant, étant abattus ou changeant de catégorie animale en cours d'année. Les GMQ des animaux matures ont été approximés égaux à 0 comme demandé dans IPCC 2019.

Une fois les données d'entrée obtenues, elles ont été copiées dans le tableur Excel du modèle IPCC 2019 traitant des émissions associées aux animaux. Ce tableur existant originellement pour les
vaches laitières a été adapté à cette étude pour modéliser les émissions des autres catégories de bovins, des ovins et des porcins en ajoutant et modifiant des équations et des facteurs d'émissions, et pour s'adapter aux spécificités de l'étude afin d'éviter un double comptage des émissions dues à la différenciation des effluents en sortie de stabulation des vaches laitières et pour modéliser les émissions sur le pas de temps considéré (année ou saison).

Le niveau de détail retenu pour les équations et les facteurs d'émission était le niveau Tier 2 dès que cela était possible avec les données de la ferme et sans chercher de facteurs d'émission ailleurs que dans le volume 4 d'IPCC 2019 (Calvo Buendia et al., 2019a). Seul le facteur d'émission de N₂O par lessivage et ruissellement des fumières ne provient pas d'IPCC 2019, il a été fixé à 0 sur le modèle de celui de la fosse à lisier car les fumières sont bétonnées, empêchant le lessivage, et couvertes d'un abri rendant le risque de ruissellement pratiquement nul. Le niveau Tier 3 n'a pas été utilisé car cela correspond à des méthodes non décrites dans ce guide. Le tableau 1 récapitule les niveaux de détail retenus pour les différentes parties de la modélisation.

<table><caption>**Tableau 1 :** Niveau de détail retenu pour les différentes sources d'émission et espèces animales modélisées à propos des équations et facteurs d'émission</caption><thead><tr><td>Source d'émission</td><td>Bovins et ovins</td><td>Porcins</td></tr></thead><tbody><tr><td>CH₄ entérique</td><td>Equations spécifiques Tier 2.<br/>Facteurs d'émission par défaut IPCC 2019.<br/>EB et MSI issues des données de la ferme plutôt que celles calculées par IPCC.</td><td>Equations Tier 1.<br/>Facteurs d'émission par défaut IPCC 2019<br/>EB et MSI issues des données de la ferme plutôt que celles calculées par IPCC.</td></tr><tr><td>CH₄ des effluents</td><td>Equations spécifiques Tier 2.<br/>Facteurs d'émission par défaut IPCC 2019.</td><td>Equations spécifiques Tier 2.<br/>Facteurs d'émission par défaut IPCC 2019.</td></tr><tr><td>N₂O des effluents stockés (émissions directes et indirectes)</td><td>Equations générales d'IPCC 2019 (Tier 1).<br/>Facteur d'émission Tier 2 pour l'azote excrété car méthode disponible dans IPCC 2019.<br/>Autre facteurs d'émission : par défaut, issus d'IPCC 2019.</td><td>Equations générales d'IPCC 2019 (Tier 1).<br/>Facteur d'émission Tier 2 pour l'azote excrété car méthode disponible dans IPCC 2019.<br/>Autre facteurs d'émission : par défaut, issus d'IPCC 2019.</td></tr><tr><td>N₂O des cultures et prairies issu de la fertilisation (émissions directes et indirectes)</td><td>Equation par défaut, modifiée pour considérer les émissions par l'urine et les fèces séparément pour les émissions directes (Tier 2), Tier 1 pour les émissions indirectes.<br/>Facteurs d'émission par défaut d'IPCC 2019 (Tier 1 ou 2 selon les facteurs).</td><td>Equation par défaut (Tier 1).<br/>Facteurs d'émission par défaut d'IPCC 2019 (Tier 1).</td></tr></tbody></table>

Dans ce tableur, les valeurs d'énergie brute (EB, ou GE pour Gross Energy) utilisées sont basées sur les valeurs tables INRA 2018 (Noziere et al., 2018) et prairies permanentes (Launay et al., 2011) associées aux fourrages et co-produits ingérés sur la ferme à la place de la valeur constante proposée par IPCC 2019. La valeur de matière sèche ingérée (MSI) employée provient des valeurs d'ingestion mesurées de la ferme et de l'hypothèse d'ingestion au pâturage mentionnée précédemment. Ainsi, l'énergie brute de la ration (EBI, ou GEI pour Gross Energy Intake) retenue est celle basée sur ces
données d'ingestion sur la ferme représentant mieux le système que celle basée sur les besoins calculée par IPCC 2019.

Afin de tracer les graphiques, des regroupements de catégories animales ayant des facteurs d'émission différents dans IPCC 2019 ont été nécessaires. Les catégories animales représentées sont décrites dans le tableau 2. Elles varient légèrement des termes couramment employés du fait de regroupement de catégories. Par exemple, les veaux ont été regroupés avec les génisses ou les jeunes bovins afin de créer des catégories cohérentes dans le temps, l'âge au sevrage ayant été décalé de 6,5 à 7,5 mois lors du passage des systèmes herbager et de polyculture-élevage au système PAPILLE. Pour mener les calculs, les veaux ont tous été considérés non castrés car la précision de l'état castré ou non d'un veau n'est pas précisé dans le système d'information d'ASTER et la majorité des veaux sont vendus entiers. Seuls quelques-uns sont gardés sur la ferme et castrés pour les engraisser.

<table><caption>**Tableau 2 :** Description des catégories animales définies pour l'analyse</caption><thead><tr><td>Nom de la catégorie animale</td><td>Description</td></tr></thead><tbody><tr><td>Agneau</td><td>Ovin de la naissance à l'abattage si abattu dans sa première année ou jusqu'à la première mise bas pour les agnelles de renouvellement</td></tr><tr><td>Brebis</td><td>Ovin femelle ayant déjà mis bas</td></tr><tr><td>Bélier</td><td>Ovin mâle de plus d'un an conservé pour la reproduction</td></tr><tr><td>Génisse</td><td>Bovin femelle entre la naissance et 3 ans n'ayant pas encore vêlé</td></tr><tr><td>Vache nourrice</td><td>Bovin femelle ayant mis bas et allaitant 2 à 3 veaux.</td></tr><tr><td>Vache laitière</td><td>Bovin femelle ayant déjà mis bas et non utilisée comme vache nourrice. Les vaches taries sont incluses</td></tr><tr><td>Bœuf (équivalent de la catégorie génisses pour les mâles castrés)</td><td>Bovin mâle castré du sevrage à l'abattage vers 2 ans</td></tr><tr><td>Jeune bovin (équivalent de la catégorie génisses pour les mâles entiers)</td><td>Bovin mâle entier de la naissance à la vente en veau mâle ou à la reproduction en taureau</td></tr><tr><td>Taureau</td><td>Bovin mâle entier servant à la reproduction</td></tr><tr><td>Porc charcutier</td><td>Porc tout stade physiologique confondu</td></tr></tbody></table>

Les graphiques permettant l'analyse ont ensuite été tracés dans R. L'expérience étant une expérimentation système, de nombreux facteurs varient en même temps. Afin d'essayer de comprendre les facteurs expliquant la dynamique observée, les graphiques tracés ont toujours différencié les périodes, catégories animales et localisation pour limiter les effets confondus. Le terme effet confondu désigne ici l'impossibilité de conclure sur le facteur expliquant les variations observées du fait de plusieurs facteurs de variations existants de manière simultanée, c'est-à-dire l'absence d'une analyse « toutes choses égales par ailleurs », et ne doit pas être compris comme la définition d'un facteur confondant en statistique. Les jeux de données d'entrée étant de taille importante (plus de deux millions de lignes), la vérification de la validité des données n'a pas pu être faite en entrée. Des graphiques représentant chaque variable une à une selon les conditions mentionnées ont donc été tracés pour observer les valeurs moyennes obtenues et repérer les valeurs paraissant anormales. Ces potentielles erreurs ont ensuite été traitées au cas par cas pour essayer d'en comprendre les raisons et corriger les erreurs. Lorsqu'une valeur était fausse (par exemple un poids vif au sevrage d'un veau femelle de 966 kg) celle-ci a été remplacée par la moyenne des valeurs de la même période, catégorie
animale et localisation afin de ne pas altérer la moyenne de la variable tout en conservant la ligne de données.

La dynamique des émissions a été observée dans un premier temps en traçant les graphiques des émissions. Afin de comprendre plus finement cette dynamique, les graphiques des variables explicatives (sur la base des équations IPCC 2019) des émissions ont été tracés et comparés à ceux des émissions pour comprendre le rôle de chaque variable explicative dans la réalisation des émissions (figure 5). Ces variables concernent l'aspect quantitatif et qualitatif de l'ingestion, l'aspect quantitatif étant supposé de premier ordre (Hristov, Oh, Firkins, et al., 2013). Ainsi l'effet de la qualité de la ration sur les émissions a été observé par kilogramme de matière sèche ingérée afin de s'affranchir de ce facteur supposé de premier ordre. Pour approfondir cette analyse, certains potentiels moteurs des émissions ont été étudiés. Il est attendu que les conditions météorologiques et les pratiques d'ingestion aient un effet sur les émissions, c'est pourquoi des graphiques représentant le cumul de pluie, le nombre de jours secs ou le pourcentage de fourrages secs dans les rations ont été tracés en fonction des émissions. L'absence de barres d'erreurs ou d'information sur la significativité des différences observées est due à l'absence de répétitions de l'expérience. Chaque donnée d'entrée d'IPCC 2019 correspond à des moyennes ou sommes sur les catégories animales, les périodes et les localisations sans répétition de l'expérience sur d'autres fermes similaires et ne permet de calculer qu'une valeur de variable intermédiaire ou finale d'émission. De ce fait, les analyses effectuées ont uniquement été des observations graphiques de liens entre variables.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>**Figure 5** : Représentation des liens analysés entre les variables. Ces liens sont définis par les équations du modèle IPCC 2019.<fnref n="1" /></figcaption></figure>

Les émissions liées à la consommation d'énergie ont été comparées aux émissions des animaux et de leurs effluents. Elles ont été séparées en trois sources : le Gazole Non Routier (GNR), l'électricité

<footnote n="1">¹ Cette figure se lit comme suit : chaque variable dépend de celles auxquelles elle est liée au niveau inférieur. Ce sont ces liens qui sont représentés dans les résultats. Chaque source d'émission a ensuite été comparée à la qualité des rations, à des conditions météorologiques et à une pratique d'alimentation.</footnote>
et le séchage des grains qui est externalisé. Les émissions du GNR et de l'électricité ont été estimées à l'aide des relevés de consommation sur la ferme et de facteurs d'émissions de la version 23.7 de la base carbone (Jeux de données | Base Empreinte®, s. d.). Les émissions liées au séchage des grains réalisé par la coopérative ont été estimées à l'aide des quantités de grains séchés, des pourcentages d'humidité à réduire, et de facteurs d'émissions de la base carbone.

Les émissions ont ensuite été ramenées à différentes unités fonctionnelles : l'azote et l'énergie contenus dans les produits et les UGB. L'azote contenu dans les produits a été estimé à l'aide de la méthode ENA mise en œuvre par Puech & Stark (2023). L'énergie des produits a été approximée à partir de valeurs de référence pour le lait, la viande et les cultures.
# 3. Résultats

## 3.1. Dynamiques des émissions de méthane et de protoxyde d'azote totales du système

La figure 6 montre que la dynamique des émissions de CH₄ est très liée à la dynamique des effectifs animaux du système, au pâturage comme au bâtiment. La même conclusion peut être faite pour les émissions de N₂O bien que le lien soit un peu moins fort, la dynamique des effectifs animaux étant contraire à celle du N₂O certaines années (figure 7). Sur cette dernière figure, le N₂O des effluents au stockage correspond au N₂O émis lors du stockage des effluents en fumière ou fosse à lisier, associés à une localisation des animaux au bâtiment. Le N₂O émis par fertilisation inclut les épandages de ces effluents stockés, produits lorsque les animaux sont au bâtiment, et les excrétions au pâturage qui ne sont pas associées à une phase de stockage.

Les émissions de CH₄ entérique sont les émissions massiques largement majoritaires sur le système, elles représentent 86 % des émissions. Elles sont suivies des émissions de CH₄ des effluents qui représentent 13 %, puis dans une importance bien plus faible des émissions de N₂O qui représentent 1 % des émissions massiques, toutes les sources de N₂O cumulées.

Les vaches laitières représentent la catégorie animale la plus émettrice sur le système avec 59 % des émissions de CH₄ en moyenne sur les 11 ans (figure 6) et 55 % des émissions de N₂O (figure 7). Cela correspond à leur représentativité dans le système en effectif, avec 58 % des UGB du système étant des vaches laitières en moyenne entre 2014 et 2024. Sur cette période, les émissions de CH₄ et de N₂O ont été réduites au bâtiment avec le changement de système à partir de 2016, tandis qu'elles sont restées relativement constantes au pâturage. Ceci correspond à la réduction de l'effectif des bovins, seuls animaux à vivre une partie de l'année en bâtiment, au profit de l'ajout d'ovins et de porcs au pâturage toute l'année sur le système en 2017, ainsi que dans une moindre mesure l'ajout de vaches nourrices pour élever les veaux permettant la sortie des veaux au pâturage plus tôt que dans les systèmes SH/SPCE en 2014 – 2015.

Les émissions de CH₄ des génisses passent de 9100 kg en moyenne entre 2014 et 2017 au bâtiment et pâturage cumulés à 3950 kg en moyenne à partir de 2018. Cette diminution ne se retrouve pas chez les vaches laitières pour lesquelles les émissions de CH₄ sont relativement constantes. La même diminution est observée pour les émissions de N₂O. Ceci s'explique par la mise en œuvre de deux nouvelles pratiques sur le système : l'arrêt de l'élevage des velles de renouvellement au DAL à la fin de l'année 2015, remplacé par des vaches nourrices ; et la mise en place du croisement de races. L'utilisation de vaches nourrices pour l'élevage des velles de renouvellement a permis d'augmenter le GMQ (Puech & Brunet, 2022), probablement grâce à une augmentation de l'ingestion par une têtée plus régulière et une mise à l'herbe plus tôt. Le croisement de races a quant à lui diminué l'âge d'atteinte de la maturité sexuelle (Puech & Brunet, 2022) par une sorte d'effet d'hétérosis car le croisement a commencé entre des races pures Montbéliarde et Prim'Holstein plus proches de l'homozygotie que leur descendance. Ces deux conséquences du changement de mode d'élevage ont permis l'atteinte d'un vêlage à 24 mois ou 30 mois pour les animaux les plus tardifs par rapport à 36 mois dans le système précédent, tout en restant sur un système 100% herbager. Cela a permis de diviser par 5 en moyenne la cohorte de génisses de 2 à 3 ans à partir de 2 ans après la mise en place de cette conduite en 2016, car les génisses de 1 à 2 ans en 2017-2018 sont devenues des vaches laitières en 2018-2019 à la place de devenir des génisses de 2 à 3 ans. Cette réduction des émissions des génisses relève donc de la diminution de l'effectif et ainsi du nombre d'UGB des animaux dits
improductifs. En revanche, le nombre de vaches laitières n'a pas augmenté malgré l'ajout de vaches laitières plus jeunes car les conditions climatiques défavorables au même moment ont impacté la production fourragère, ce qui a amené à une baisse des performances de reproduction et donc une réduction de l'effectif vaches laitières concomitant à leur augmentation par le nouveau mode d'élevage des velles, aboutissant à une stagnation de l'effectif.

Mais la diminution des émissions des génisses n'ayant été permise que par l'ajout de vaches nourrices, l'analyse de la réduction des émissions doit se faire en sommant les émissions des génisses et des vaches nourrices. Ainsi, les génisses ont émis en moyenne 9700 kg de CH₄ par an en 2014 – 2015, puis l'ajout des vaches nourrices avec une faible réduction de l'effectif des génisses en 2016 – 2017 a maintenu ces émissions à 9000 kg pour l'ensemble des génisses et vaches nourrices. Ce n'est qu'à partir de 2018 que la réduction importante de l'effectif des génisses a permis l'atteinte d'une moyenne de 5000 kg de CH₄ émis par an pour l'ensemble des génisses et vaches nourrices pour la période 2018-2024, représentant une diminution de 48 % par rapport à 2014 – 2015.

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>**Figure 6** : Emissions de CH₄ cumulées par an en kilogrammes par source de méthane (entérique, effluents), catégorie animale et localisation des animaux (bâtiment, pâturage) et nombre d'UGB cumulées par localisation des animaux et par an.<fnref n="2" /></figcaption></figure>

<footnote n="2">² Le nombre d'UGB est calculé à partir des jours-UGB et ramené à des UGB présentes 365 jours, cette variable représente ainsi le nombre d'UGB et la durée de présence.</footnote>
<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>**Figure 7** : Emissions de N₂O cumulées par an en kilogrammes par source de protoxyde d'azote (entérique, effluents), catégorie animale et localisation des animaux (bâtiment, pâturage) et nombre d'UGB cumulées par localisation des animaux et par an.²</figcaption></figure>

Les vaches laitières représentant la catégorie animale la plus émettrice en termes de GES,
seules leurs émissions sont présentées dans les analyses qui suivent.

## 3.2. Analyse de la dynamique des émissions de méthane

### 3.2.1. Analyse de la dynamique annuelle des émissions de méthane entérique

#### 3.2.1.1. Analyse des liens entre les variables explicatives des émissions de méthane entérique utilisées dans le modèle IPCC 2019 et ces émissions

Cette partie vise à comprendre les liens entre la dynamique des émissions et la dynamique des variables explicatives de ces émissions telles que calculées dans le modèle IPCC 2019 utilisé, dans le but de comprendre la trajectoire des émissions de GES sur le système et de la mettre en lien avec ce qui a été fait sur ce système.
Les émissions de CH₄ entérique sont une fonction linéaire de l'EBI et du nombre d'animaux selon l'équation IPCC 2019 utilisée. La figure 8 montre que la dynamique des émissions est fortement expliquée par la dynamique du nombre d'animaux car elles varient de manière concomitante comme observé précédemment sur les émissions totales, tandis que l'EBI n'est qu'un facteur explicatif de second ordre.

De plus, l'énergie brute ingérée diminue légèrement lors du passage de 2014 – 2015 à 2016 et au-delà. Cette diminution de l'énergie ingérée est probablement due à l'arrêt des concentrés dans le système PAPILLE par rapport au système SPCE précédent. Dans ce système, les vaches laitières représentaient la moitié de l'effectif des vaches laitières de la ferme et recevaient 700 kg de concentrés (méteils : céréales – pois – féverole, ou céréales seules : triticale – orge) par vache par an, soit environ 17,5 MJ/UGB/jour pour la moyenne des deux troupeaux avec une hypothétique énergie brute de 4400 kcal/kg de MS. Cela correspond à peu près à la diminution de l'EBI moyen entre 2014 – 2015 et 2016 – 2024 qui est passé de 311 MJ/UGB/jour en moyenne à 295 MJ/UGB/jour.

Une diminution de l'énergie brute ingérée est également observable en 2017 – 2018 et en 2022, ce qui correspond aux années suivant les années très pluvieuses 2016 et 2021 (figure 3, figure 4). Ces années pluvieuses ont retardé la période de réalisation des foins, ceux-ci étaient donc plus fibreux et potentiellement moins riches en énergie, et la forte pluviométrie a permis une croissance importante de l'herbe et donc une production de ces foins importante en quantité. Ainsi, les foins produits en 2016 ont été consommés en grande partie en hiver 2017 – 2018 et jusqu'en 2021, et ceux produits en 2021 ont été essentiellement consommés en 2022. La baisse de qualité de ces foins produits en 2016 et 2021 explique probablement la baisse de l'énergie brute ingérée lors de la consommation de ces foins en 2017, 2018 et 2022. De plus, les performances de reproduction les années suivant leur ingestion ont été diminuées, ce qui pourrait s'expliquer par une carence en minéraux et la présence de potentielles mycotoxines du fait des conditions météorologiques. Une baisse moyenne de 46 % du taux de gestation a été observée entre l'échographie en 2017 des vaches ayant consommé le foin produit avant 2016 (taux de gestation de 78,5 %) et les échographies des vaches en 2018 et 2019 ayant consommé lors des hivers 2017 – 2018 et 2018 – 2019 le foin produit en 2016 (taux de gestation de 32,75 %). Cette baisse des performances de reproduction a diminué le nombre de naissances les printemps suivants en 2019 et 2020, et donc le nombre de vaches laitières à partir de 24 mois plus tard en 2021 et 2022. Ceci explique la réduction des émissions de méthane entérique des vaches laitières lors de ces années puisque l'effectif des animaux est la variable explicative de premier ordre dans la compréhension de la dynamique des émissions de méthane entérique. Ainsi, l'énergie brute ingérée explique de manière directe les émissions de méthane entérique, mais également de manière indirecte lors d'années météorologiques exceptionnelles.
<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>**Figure 8** : Emissions de CH₄ entérique des vaches laitières cumulées par an en kilogrammes par localisation des animaux (bâtiment, pâturage) et (A) énergie brute ingérée moyenne en fonction des années en MJ/UGB/jour et (B) nombre d'animaux par an.²</figcaption></figure>

Bien que l'énergie brute ingérée (EBI) ne soit qu'un effet explicatif des émissions secondaire dans cette étude, il peut être intéressant d'essayer de comprendre sa dynamique pour mieux comprendre les effets observés décrits précédemment.

Dans cette étude, l'EBI a été calculée à partir des données d'entrée de la ferme par EBI = EB × MSI avec EB l'énergie brute des composants de la ration (MJ/kg de MS) obtenue à partir des valeurs tables d'INRA 2018 (Noziere et al., 2018) et des données sur les prairies permanentes (Launay et al., 2011), et MSI la matière sèche ingérée. L'énergie brute est presque constante (minimum = 18,09 MJ/kg de MS, maximum = 18,26 MJ/kg de MS et écart-type = 5.10⁻²), donc l'énergie brute ingérée est une fonction quasiment linéaire de la quantité de matière sèche ingérée (Figure 9). Cela permet de voir que la décroissance de l'EBI observée en 2017 – 2018 et en 2022 est liée à une réduction de l'ingestion. Ainsi, si l'hypothèse selon laquelle l'EBI serait réduite par une réduction de la qualité de la ration jouant sur l'EB apportée est valide, alors cette réduction de qualité s'accompagne d'une diminution de l'ingestion. Ceci pourrait être lié par une diminution de l'appétence de la ration expliquant la diminution d'ingestion observée. En revanche, la diminution de qualité de la ration due aux conditions météorologiques n'a pas pu être prise en compte dans le calcul de l'énergie brute qui est une valeur tabulée de la littérature indépendante des conditions météorologiques.
<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>**Figure 9** : Energie brute ingérée par les vaches laitières moyennée par an en MJ/UGB/jour par localisation des animaux (bâtiment, pâturage) et matière sèche ingérée moyennée par an en kg de MS/UGB/jour.<fnref n="3" /></figcaption></figure>

### 3.2.1.2. Influence de la qualité de la ration sur les émissions de méthane entérique

La dynamique des émissions de méthane entérique est principalement liée à la dynamique des effectifs, et dans un second temps à l'énergie brute ingérée. La dynamique de cette énergie brute ingérée est fortement liée à la quantité de matière sèche ingérée, mais il est supposé que la qualité variable entre les années, bien que non prise en compte dans la valeur d'énergie brute des fourrages ingérés sur la ferme, ait pu influencer les émissions. Pour observer l'influence de la qualité sur la dynamique des émissions, celles-ci sont divisées par les facteurs de premier et second ordre que sont le nombre d'animaux et la quantité de matière sèche ingérée.

La figure 10 montre que les émissions de CH₄ entérique des vaches laitières par kg de matière sèche sont quasiment constantes, alors que les caractéristiques de la qualité des rations fluctuent. La valeur relativement constante des émissions était attendue car la qualité de la ration n'est pas directement prise en compte dans les calculs et les émissions sont divisées par les deux effets majoritaires dans l'explication de la dynamique, le nombre d'animaux et la quantité ingérée, ne conservant ainsi que les fluctuations non liées à ces deux critères. Néanmoins, si la diminution de la quantité de matière sèche ingérée en fourrages secs après les années très pluvieuses 2016 et 2021 est liée à une diminution de l'appétence de ces fourrages, il est attendu que cela s'observe sur la

<footnote n="3">³ Le total des barres représente la valeur de la variable, tandis que les couleurs des barres ne représentent que la proportion de cette valeur totale réalisée au pâturage ou au bâtiment. La valeur des barres par couleur n'a pas de signification.</footnote>
dynamique des variables représentant la qualité des rations. Une baisse de la qualité des fourrages est effectivement observée en 2018 (CP et DE faibles et NDF élevé), mais la diminution de la qualité impacte plus d'années que celles attendues en concernant les années de 2015 à 2020 pour CP et NDF et de 2016 à 2022 pour DE. En revanche la diminution de la qualité en 2022 n'est pas marquée, contrairement à ce qui est observé sur la quantité de matière sèche ingérée. Les années 2016 et 2021 ayant été pluvieuses, il est normal que la qualité des rations ingérées au pâturage diminue sur ces années. Néanmoins, cela ne se remarque pas dans la donnée de matière sèche ingérée (figure 9) car seule la consommation au bâtiment est entièrement mesurée, la quantité de matière sèche ingérée au pâturage a été estimée à un niveau constant de 16 kg de MS/UGB/jour. Ainsi, la figure 11 ne représentant que la qualité de la ration ingérée au bâtiment permet d'observer plus finement le lien entre MSI et qualité. Il en ressort que la qualité de la ration distribuée au bâtiment diminue à partir de 2016, et elle diminue fortement pour DE de 2017 à 2022, de 2016 à 2024 pour NDF et de 2017 à 2020 puis en 2022 pour CP. Pour ces trois indicateurs, une amélioration de la qualité est observée en 2021 et en 2023. Ces données de baisse de qualité correspondent aux fourrages distribués, ceux de 2016 ayant été distribués de 2017 à 2021 et ceux de 2021 ayant été majoritairement distribués en 2022. Cela tend à confirmer l'hypothèse que la qualité des fourrages distribués a joué sur leur appétence et ainsi sur la quantité de matière sèche ingérée, influant de ce fait indirectement sur les émissions de CH₄ entérique.
<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>**Figure 10** : Emissions de méthane entérique par masse de matière sèche moyennées par an des vaches laitières en kg de CH4/kg de MS par localisation des animaux (bâtiment, pâturage) et (A) le niveau moyen de protéines brutes de la ration en pourcentage de matière sèche, (B) le niveau moyen de digestibilité de la ration en pourcentage de matière sèche, (C) le niveau moyen de fibres de la ration (NDF) en pourcentage de matière sèche et (D) le niveau moyen de matières minérales de la ration en pourcentage de matière sèche.³</figcaption></figure>
<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>**Figure 11** : Qualité moyenne de la ration distribuée aux vaches laitières au bâtiment en fonction des années représentée par la digestibilité (DE), les protéines brutes (CP), le niveau de fibres (NDF) et le niveau de matières minérales (ASH). Toutes sont exprimées en pourcentage de matière sèche.</figcaption></figure>

### 3.2.1.3. Analyse des moteurs potentiels des émissions de méthane entérique

Les conditions météorologiques ont été relevées comme étant un facteur indirect d'explication des émissions de méthane entérique par son effet sur la qualité des fourrages influant sur l'ingestion. Une analyse supplémentaire permet d'observer plus finement l'influence de certains paramètres particuliers des conditions météorologiques et de l'alimentation sur les émissions, afin d'essayer de mieux comprendre les moteurs des émissions.

Aucune tendance n'est perceptible à l'échelle annuelle pour relier les émissions de CH₄ entérique des vaches laitières à la pluviométrie ou au nombre de jours secs ni au pourcentage de fourrages secs (figure 12). Deux groupes semblent se détacher sur le graphique avec le pourcentage de fourrages secs, mais ceux-ci ne sont pas liés à cette variable directement mais à la localisation des animaux, les animaux au bâtiment consommant exclusivement du fourrage sec et ceux au pâturage consommant essentiellement le fourrage sur pied. Les émissions semblent également beaucoup plus regroupées au pâturage mais elles sont représentées par animal et par jour, ce regroupement est probablement dû à l'hypothèse d'ingestion constante par UGB et par jour au pâturage, qui n'existe pas au bâtiment. Au bâtiment, les émissions de CH₄ entérique par animal et par jour semblent se séparer en deux groupes, les années 2014 et 2015 ayant des émissions plus de 6% plus élevées que le maximum des émissions des autres années. Ces deux groupes correspondent aux deux étapes dans l'expérimentation avec le changement de système passant du SH/SPCE en 2014 et 2015 à PAPILLE à partir de 2016. Ce niveau d'émissions plus élevé à l'animal s'explique probablement par un niveau de production plus important avec une traite bi-quotidienne et donc des besoins alimentaires plus élevés comblés par une augmentation de l'ingestion, entre autres en ajoutant des concentrés.
<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>**Figure 12** : Emissions de méthane entérique des vaches laitières en kg/animal/jour en fonction (A) de la pluviométrie cumulée en mm, (B) du nombre de jours secs définis comme les jours où moins de 15% de la réserve utile maximale est remplie ou (C) du pourcentage de fourrages secs de la ration, par an.</figcaption></figure>
### 3.2.2. Analyse de la dynamique annuelle des émissions de méthane des effluents

#### 3.2.2.1. Analyse des liens entre les variables explicatives des émissions de méthane des effluents, utilisées dans le modèle IPCC 2019, et ces émissions

La dynamique du nombre d'animaux comme celle du taux d'émissions de solides volatils (VS) est relativement semblable à la dynamique des émissions de méthane des effluents, bien qu'elles soient opposées certaines années. Or les émissions de CH₄ des effluents sont une fonction quasiment linéaire de VS et du nombre d'animaux selon l'équation IPCC 2019 utilisée. Ces deux facteurs semblent donc importants pour expliquer la dynamique des émissions de méthane des effluents, et la considération séparée de l'un ou l'autre ne suffit pas à expliquer la majeure partie de la dynamique des émissions. Ces deux facteurs sont du même ordre d'importance dans cette explication.

En revanche, les émissions de méthane des effluents émis au pâturage sont bien moindres que celles des effluents stockés en fumière ou fosse à lisier. Ceci s'explique par les constantes utilisées dans l'équation IPCC 2019 dont les valeurs diffèrent entre le pâturage et le bâtiment. En particulier, la constante représentant la proportion de la capacité maximale de production de méthane des effluents atteinte dans les conditions climatiques et pour les effluents stockés est 18 fois supérieure à celle pour les effluents au pâturage. Ceci s'explique par la faible fermentation permise au pâturage du fait de conditions aérobies contrairement au stockage des effluents où l'accumulation crée des conditions anaérobies.

La dynamique des émissions de méthane des effluents est également très variable du fait de la variabilité des émissions au bâtiment et de la faible valeur des émissions de méthane des effluents au pâturage influant peu sur la dynamique totale. Cette faible valeur permet en effet l'intervention d'un autre facteur dans l'explication de la dynamique des émissions annuelles : la durée de présence au bâtiment. Par exemple, l'hiver de la fin d'année 2020 ayant été très humide, les vaches laitières ont commencé à rentrer au bâtiment la nuit dès la fin septembre et la période de transition du pâturage vers le bâtiment a continué jusqu'en fin novembre. Les vaches n'étant pas sorties plus tôt en début d'année 2020, elles ont donc passé un mois et demi de plus au bâtiment la nuit qu'en 2019 soit un équivalent de 29 jours (nuits de 16h), expliquant l'augmentation des émissions de méthane des effluents au bâtiment et donc des émissions totales en 2020. A l'inverse, les vaches sont beaucoup sorties en 2022, d'où la valeur relativement faible des émissions totales. Or, la présence des vaches au bâtiment est liée aux conditions de portance des sols trop faible et donc d'humidité élevée. Ainsi, les conditions météorologiques par leur effet sur l'humidité et la portance des sols sont un facteur explicatif important de la dynamique des émissions de méthane des effluents, celles-ci augmentant lors des années humides. Ce résultat ne se retrouve pas dans le nombre d'animaux qui inclut la durée de présence, car il inclut également les animaux au pâturage.
<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>**Figure 13** : Emissions de CH₄ des effluents des vaches laitières cumulées par an en kilogrammes par localisation des animaux (bâtiment, pâturage) et (A) taux d'émission de solides volatils (VS) moyen en fonction des années en kg de VS/UGB/an et nombre de jours au bâtiment dans PAPILLE et (B) nombre d'animaux par an.²</figcaption></figure>

La digestibilité évolue de manière plutôt opposée à la dynamique du taux d'émissions de solides volatils (VS). Ceci confirme son importance dans l'explication de la dynamique de VS car VS est une fonction linéaire de l'opposé de la digestibilité. Mais celle-ci ne suffit pas à expliquer toute la dynamique de VS, et le pourcentage de matières minérales de la ration évolue aussi de manière relativement opposée à VS, ce qui était également attendu au vu de l'équation IPCC 2019. En revanche, la dynamique de l'EBI correspond peu à la dynamique de VS alors que VS est une fonction linéaire de l'EBI. De plus, les variations de VS n'étant pas très prononcées, cela limite également l'observation de liens entre les variables.

Ainsi, la qualité de la ration influe sur la dynamique des émissions de méthane des effluents par la digestibilité et la proportion de matières minérales de la ration. Ces deux variables représentatives de la qualité expliquent majoritairement la dynamique du taux d'excration de solides volatils, qui est l'un des deux facteurs explicatifs des émissions avec le nombre d'animaux à importance égale.
<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>**Figure 14** : Taux d'émissions de solides volatils (VS) des vaches laitières moyenné par an en kg de VS/UGB/jour par localisation des animaux (bâtiment, pâturage) et (A) énergie brute ingérée en MJ/UGB/jour, (B) digestibilité de la ration en pourcentage de matière sèche et (C) matières minérales de la ration en pourcentage de matière sèche.³</figcaption></figure>

### 3.2.2.2. Analyse des moteurs potentiels des émissions de méthane des effluents

La représentation des émissions pour le méthane entérique est reprise ici pour le méthane des effluents afin d'analyser les mêmes potentiels moteurs liés aux conditions météorologiques ou aux pratiques d'alimentation. Aucun lien ne semble exister entre les données de conditions météorologiques et les émissions de méthane des effluents par animal et par jour. Il existe en revanche une grande différence d'émissions en fonction de la localisation, mais celle-ci est due à la constante 18 fois plus élevé au bâtiment qu'au pâturage mentionnée précédemment. De même le lien apparent entre le pourcentage de fourrages secs et les émissions est dû à la fois à cette constante expliquant le niveau d'émissions différent et à la localisation expliquant la proportion de fourrages secs de 100% au bâtiment et très faible au pâturage. Il y a probablement une corrélation entre ces deux variables sans causalité.
<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>**Figure 15** : Emissions de méthane des effluents des vaches laitières en kg/animal/jour en fonction (A) de la pluviométrie cumulée en mm, (B) du nombre de jours secs définis comme les jours où moins de 15% de la réserve utile maximale est remplie ou (C) du pourcentage de fourrages secs de la ration, par an.</figcaption></figure>

### 3.2.3. Analyse de la dynamique intra-annuelle des émissions de méthane

Après analyse de la dynamique annuelle des émissions de méthane, cette partie vise à comprendre plus finement cette dynamique à l'échelle des saisons pour les trois années aux conditions météorologiques particulière : 2016, 2018 et 2021. La même méthode a été appliquée, mais une focalisation a été faite sur certains points particulier en s'appuyant sur les résultats précédents.

Le nombre d'animaux décroît au cours de l'année en 2016 et 2021 et il augmente très fortement en été 2018 (figure 16). Ceci est essentiellement dû à la durée différente de chaque saison car le nombre d'animaux est calculé à partir des jours-UGB, avec entre autres l'été 2018 qui correspond environ en durée à l'été et l'automne des autres années. Ainsi, la dynamique des émissions est très
fortement liée à la dynamique du nombre d'animaux, qui est elle-même expliquée par la durée des saisons. Donc la dynamique des émissions représentée s'explique essentiellement par la durée de chaque saison.

Bien que l'énergie brute ingérée avec ce mode de représentation ne semble pas expliquer la dynamique des émissions, il est intéressant de remarquer que sa diminution en hiver du début d'année de 2018 est très perceptible sur ce graphique. Cela tend à confirmer l'hypothèse faite précédemment, car l'EBI est liée à la matière sèche ingérée comme présenté auparavant, or celle-ci n'est mesurée qu'au bâtiment. Il était donc attendu de n'observer cette diminution qu'en 2017 et 2018 sur les périodes avec une majorité d'animaux au bâtiment, ce qui est le cas en hiver du début d'année 2018. Cette diminution ne s'observe pas en hiver de la fin d'année 2018 ce qui est probablement lié à l'augmentation progressive de l'ingestion de fourrages secs d'autres années que 2016 compensant la faible appétence des fourrages de 2016. Ceci était visible à l'année pour certaines caractéristiques de qualité des rations (figure 11).

Les années 2016 et 2021 ont été très pluvieuses, réduisant la qualité des fourrages sur pied ingérés. Mais cela ne transparait pas dans l'EBI car tout comme à l'échelle annuelle, la qualité des rations n'est prise en compte qu'indirectement par la matière sèche ingérée qui n'est mesurée qu'au bâtiment. Ainsi, si une baisse de qualité amène à une baisse de quantité ingérée au pâturage, celle-ci n'est pas observable au pâturage dans cette étude et donc pas observable lors de l'année aux conditions météorologiques exceptionnelles.

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>**Figure 16** : Emissions de CH₄ entérique des vaches laitières cumulées par saison en kilogrammes par localisation des animaux (bâtiment, pâturage) et (A) énergie brute ingérée moyenne en fonction des saisons en MJ/UGB/jour et (B) nombre d'animaux par saison.²</figcaption></figure>

Tout comme à l'année, la dynamique de l'EBI est très liée à celle de la MSI (figure 17). Au-delà de cet aspect, ce graphique permet de mettre en évidence que la valeur de MSI est relativement
constante autour de 16 kg de MS/UGB/jour, y compris en hiver avec une localisation essentiellement au bâtiment et donc une mesure de cette valeur. Cela tend à confirmer le niveau moyen de 16 kg de MS/UGB/jour de l'hypothèse d'ingestion au pâturage, dans l'hypothèse où les animaux ingèrent environ autant de matière sèche au bâtiment et au pâturage signifiant que le besoin en énergie pour l'activité n'est pas prédominant dans les besoins énergétiques. Pour autant, l'hypothèse de baisse de MSI du fait d'une diminution de la qualité n'est pas invalidée par cette observation car une diminution de la MSI au bâtiment peut être observée en hiver de début d'année 2018. L'hypothèse d'ingestion au pâturage ne prend ainsi pas en compte les probables fluctuations existantes, bien que le niveau moyen soit réaliste.

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>**Figure 17** : Energie brute ingérée par les vaches laitières moyennée par saison en MJ/UGB/jour par localisation des animaux (bâtiment, pâturage) et matière sèche ingérée moyennée par saison en kg de MS/UGB/jour.³</figcaption></figure>

Aucun lien particulier n'a été observé à l'échelle des saisons sur les années 2016, 2018 et 2021 entre le méthane des effluents et ses variables explicatives comme définies par les équations IPCC 2019.
### 3.3. Analyse de la dynamique des émissions de protoxyde d'azote en lien avec ses variables explicatives, utilisées dans le modèle IPCC 2019

L'ensemble des émissions des différentes sources de N₂O sont calculées de la même manière avec des constantes différentes, la dynamique de l'ensemble de ces sources est donc analysée en même temps.

Une légère diminution des émissions totales de N₂O semble avoir eu lieu lors du passage à PAPILLE en 2016 avec une réduction d'environ 18% de la moyenne des émissions annuelles de 2014 – 2015 à 2016 – 2024 (figure 18). Cette diminution est en réalité existante uniquement pour les effluents produits au bâtiment (stockage et épandage) avec -38 % d'émissions. Aucune différence n'existe sur ces données pour les effluents produits au pâturage.

La figure 18 montre également que la dynamique des émissions de N₂O est en partie expliquée par le nombre d'animaux, mais que la dynamique de l'azote excrété permet de mieux expliquer la dynamique des émissions à partir de 2018. Ainsi, les deux variables sont aussi importantes dans l'explication de la dynamique des émissions de N₂O.

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>**Figure 18** : Emissions de N₂O des vaches laitières cumulées par an et par source en kilogrammes et (A) taux d'excrétion azotée moyen en fonction des années en kg d'N/UGB/an et (B) nombre d'animaux par an.²</figcaption></figure>
La dynamique de l'azote excrété est très semblable à celle de l'azote ingéré mais peu semblable à la dynamique de l'azote retenu par l'animal. Ceci s'explique par la valeur environ 5 fois plus élevée d'azote ingéré que d'azote retenu par l'animal (figure 19) et par le calcul de l'azote excrété qui est une soustraction de l'azote ingéré par l'azote retenu. Ainsi la soustraction par l'azote retenu modifie peu la valeur de l'azote ingéré et donc de l'azote excrété.

Par ailleurs, la dynamique du niveau de rétention d'azote semble être liée au changement de système en 2016 avec un niveau de rétention plus élevé d'environ 29 % sur la moyenne de l'azote retenu en 2014 – 2015 par rapport à la moyenne de l'azote retenu de 2016 à 2024. Or la croissance et la production laitière sont les deux principales raisons de rétention d'azote par les animaux, et les seules considérées dans IPCC 2019. Mais les vaches laitières ne sont pratiquement plus en croissance à l'exception des jeunes vaches laitières de 2 ans qui terminent leur croissance, et leur GMQ moyen est approximé à 0 par IPCC 2019. Ainsi, seule la production laitière en quantité et taux de protéines est responsable de l'exportation d'azote par les vaches laitières dans le modèle, appelée rétention d'azote en opposition à l'azote excrété qui correspond à tout l'azote non « retenu ». La diminution d'environ 30 % de la rétention d'azote s'explique donc par le passage à la monodraite lors duquel le taux protéique du lait a augmenté mais la production laitière a diminué, avec au global une production de protéines du lait réduite. Pour les animaux ne produisant pas de lait, la dynamique de l'azote retenu est différente car elle est liée soit à la croissance, soit à aucun facteur et est nulle dans le modèle. Néanmoins, une modification de la dynamique de l'azote retenu ne change pas la dynamique de l'azote excrété comme observé sur les vaches laitières, et donc des émissions de N2O.

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>**Figure 19** : Taux d'excrétion azotée des vaches laitières moyenné par an en kg d'N/UGB/an par localisation des animaux (bâtiment, pâturage) et (A) taux d'ingestion d'azote en kg d'N/UGB/jour et (B) taux de rétention d'azote par l'animal en kg d'N/UGB/jour.³</figcaption></figure>
La figure 20 montre que CP (Crude Protein, les protéines brutes de la ration) explique presque entièrement la dynamique de l'azote ingéré alors que la MSI n'évolue pas dans le même sens que l'azote ingéré. Pourtant l'azote ingéré est une fonction linéaire de ces deux variables, ce qui signifie que les protéines brutes de la ration représentent la variable explicative de l'azote ingéré de premier ordre. Cela s'explique par l'ingestion des animaux. Les besoins des animaux variant peu entre les années, la quantité de MSI est relativement constante. L'hypothèse réalisée sur la quantité de MSI au pâturage participe également à cette constance. En revanche, la teneur de la ration en protéines est plus variable entre les années. Ceci s'explique par des conditions météorologiques différentes d'une année sur l'autre modifiant deux facteurs : (i) la teneur en protéine du fourrage sur pied directement consommé comme en 2016, ou du fourrage séché et stocké puis consommé comme en 2018 et (ii) la durée de pâturage des bovins influant indirectement sur la teneur en protéines moyenne de la ration à l'année car le fourrage sur pied a tendance à avoir un meilleur taux de protéines que le fourrage sec. Ce deuxième effet est celui observé en 2020 avec la plus longue durée au bâtiment de toute l'expérimentation PAPILLE (figure 13), additionné d'une forte complémentation en fourrages secs au pâturage à partir de fin juillet. La valeur élevée de protéines brutes en 2021 malgré des conditions météorologiques très pluvieuses s'explique par une presque non complémentation des vaches laitières au pâturage qui ont donc consommé du fourrage sur pied, celui-ci restant de meilleure qualité qu'un fourrage sec. Ainsi, la teneur en protéines brutes de la ration étant beaucoup plus variable que la quantité de matière sèche ingérée, il s'agit du facteur explicatif principal de la dynamique de l'azote ingéré.

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>**Figure 20** : Taux d'ingestion d'azote des vaches laitières moyenné par an en kg d'N/UGB/an par localisation des animaux (bâtiment, pâturage) et (A) matière sèche ingérée (MSI) en kg de MS/UGB/jour et (B) protéines brutes de la ration en pourcentage de matière sèche.³</figcaption></figure>
Aucun des trois potentiels moteurs d'émissions analysés pour le méthane ne semble avoir de lien avec les émissions de protoxyde d'azote, et la dynamique des émissions de N₂O à la saison n'apporte pas de nouvelle information (données non présentées).

La figure 21 résume les liens entre les années exceptionnellement pluvieuses et la diminution des émissions de gaz à effet de serre associée :

<figure><img src="image_28.png" /></figure>

**Figure 21** : Synthèse des liens entre des années exceptionnellement pluvieuses et la diminution des émissions de gaz à effet de serre observée plusieurs années plus tard.

## 3.4. Impact climatique des émissions de gaz à effet de serre

### 3.4.1. Impact climatique et comparaison des gaz à effets de serre entre eux

Les émissions massiques de méthane et de protoxyde d'azote ont des ordres de grandeur très différents sur le système, mais ils ne sont pas comparables dans cette unité. En effet, ces deux gaz n'agissent pas de la même manière sur le climat du fait de caractéristiques physiques et chimiques différentes. Leur impact climatique est représenté en figure 22 à l'aide du PRG100.

La figure 22 montre que le méthane représente 90 % des impacts de gaz à effet de serre du système en kg de CO₂ équivalent, ce qui est plus faible que les 99 % obtenus par la comparaison en masse de gaz (figure 6, figure 7). Cela montre l'importance de considérer la différence d'impact des différents gaz pour pouvoir les comparer, car les résultats varient fortement. Cette figure permet ainsi d'observer l'impact de l'ensemble du système sur le climat. Une baisse des impacts globaux est observée lors du passage à PAPILLE en 2016, qui s'explique au moins en partie par une réduction de l'effectif des animaux. De manière plus générale, les impacts en kg de CO₂ équivalent sont très liées à l'effectif des animaux, ce qui était attendu car toutes les sources d'émissions sont liées à l'effectif et tout particulièrement les émissions de CH₄ entérique pour lesquelles il s'agit du facteur explicatif de premier ordre, or cette source représente la part la plus importante des émissions totales du système.

La réduction de l'effectif de la cohorte des génisses de 2 à 3 ans grâce à l'élevage sous vache nourrice a permis, par une réduction du travail d'astreinte, de diversifier l'atelier d'élevage en introduisant des ovins et des porcins sur la ferme. Il a également permis l'élevage de bœufs depuis 2022 pour essayer de mieux valoriser les veaux mâles laitiers. Cette substitution dans les catégories
animales s'est faite avec une légère réduction des impacts en kg de CO2 équivalent à partir de 2016, puis plus marquée à partir de 2018 une fois la transition vers le système PAPILLE réalisée (-4 % de moyenne annuelle des impacts entre 2014 – 2015 et 2016 – 2017 lors de la transition, puis -20 % de moyenne annuelle des impacts entre 2014 – 2015 et 2018 – 2024 une fois le système établi), toujours liée aux effectifs animaux (figure 28 en annexe). Mais l'objectif de la ferme étant de produire pour l'alimentation humaine, il serait plus pertinent de comparer les impacts des émissions associés à cette diversification animale en les rapportant à la production de la ferme, en incluant toutes les catégories animales y compris les vaches laitières car les génisses sont élevées dans le but de devenir vaches laitières et de participer à la production du système.

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>**Figure 22** : Evolution de l'impact des émissions de CH4 et N2O des animaux et de leurs effluents de la production à la fertilisation, en kg de CO2 équivalent calculé avec le PRG à 100 ans. Comparaison au nombre d'UGB cumulées par an.</figcaption></figure>

### 3.4.2. Analyse des émissions rapportées à la production et aux UGB

Les impacts des émissions rapportés à la production en kilogramme d'azote et en kcal présentent rarement des différences marquées entre les années avant la diversification (2014 – 2015) et après (2018 – 2024) (figure 23), 2016 et 2017 étant considérées comme des années de transition. Une diminution des impacts par unité de produit semble s'être opérée en 2021 et 2022 par rapport aux années avant la diversification animale, mais ceci est à relier au niveau plus élevé de production d'azote et d'énergie dans la production totale et particulièrement dans la production laitière (figure 24) plutôt qu'à l'effet de la diversification elle-même. L'année 2024 présente des impacts par unité de produit très élevées pour la raison inverse, la production végétale ayant été très faible en 2024. Cette
production en kcal ou en kg d'azote a essentiellement été réduite pour les cultures avec des niveaux jamais atteints sur les dix années précédentes (-63% d'énergie contenue dans les cultures par rapport au minimum entre 2014 et 2023 et -69% pour l'azote). Cette diminution drastique de l'azote et de l'énergie contenus dans les produits est due aux conditions météorologiques exceptionnellement humides et pluvieuses de 2024 (figure 3, figure 4). En hiver 2023 et au printemps 2024 la pluie très importante a été responsable de beaucoup d'échecs à la levée malgré les resemis. Puis, pour les cultures ayant levé, de grandes difficultés à se développer ont été observées à cause d'un sol inondé qui a fait nécroser les racines d'une part importante des cultures additionné d'une forte pression des adventices. Les cultures semées en fin de printemps comme le sarrasin en mai ont mieux produit. Au total plus de 10 ha sur les 70 ha en culture ont été broyés, et le rendement des parcelles récoltées a été fortement réduit en comparaison aux autres années, expliquant la baisse de production des cultures en 2024 et donc l'augmentation très forte des émissions rapportées à la production. A l'inverse, les impacts des émissions de 2017 rapportés à la production sont très faibles. Ceci est lié à la diversification végétale souhaitée dans le système PAPILLE qui a amené au retournement de nombreuses prairies temporaires pour leur mise en culture. Ces cultures ont permis une augmentation de la production végétale très nettement visible sur la figure 24 et donc une diminution de l'impact des émissions des animaux par unité de produit. La conclusion ne serait peut-être pas identique en considérant le stockage de carbone permis par les cultures qui a dû être réduit cette année par le retournement des prairies. Ces résultats montrent que d'un point de vue méthodologique sur l'analyse des gaz à effet de serre, il est intéressant de compléter l'analyse des impacts des émissions par l'analyse des impacts des émissions rapportés à la production lorsque celle-ci est l'objectif du système, car les conclusions peuvent changer selon les conditions météorologiques et les pratiques de l'année. Ces résultats montrent également que la production à la fois végétale et animale est le facteur le plus important dans l'explication de la dynamique des impacts des émissions rapportés à la production, devant les valeurs d'impact elles-mêmes.

La diversification animale n'a pas permis de réduire les impacts des émissions rapportés aux effectifs animaux (figure 23, perçu en figure 22). Ceci s'explique par la physiologie des animaux, car la diversification s'est faite en ajoutant essentiellement des ovins pour remplacer les génisses de 2 à 3 ans. Or les ovins étant également des ruminants, leur efficience de transformation de l'énergie brute ingérée en méthane entérique, $Y_m$ dans IPCC 2019, est presque identique à celle des bovins (les brebis sont 4 % plus efficientes selon IPCC 2019). De même, la quantité d'énergie brute ingérée est environ proportionnelle à la valeur UGB (donnée non présentée). L'équation employée par IPCC 2019 pour les émissions de méthane entérique permet de voir que plus $EBI_{UGB}$ et $Y_m$ sont identiques, plus les émissions rapportées aux UGB le sont aussi. Du point de vue zootechnique, ceci est permis par une physiologie proche des deux espèces ruminantes, et une réduction des émissions et donc de leur impact aurait été observée par UGB si les génisses avaient été substituées par plus de porcs au lieu des ovins, leur efficience de production de méthane par UGB étant 5 à 30 fois plus faible que celle des génisses de 2 à 3 ans. Cependant, d'autres facteurs sont rentrés en compte dans le choix de l'espèce de diversification avec des objectifs d'autonomie alimentaire et de valorisation de l'herbe, incompatibles avec une diversification animale basée sur un atelier de porcs ou autre monogastrique plus important.
<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>**Figure 23** : Evolution de l'impact des émissions de CH₄ et N₂O des animaux et de leurs effluents de la production à la fertilisation, en kg de CO₂ équivalent calculé avec le PRG à 100 ans, rapportées (A) à l'énergie contenue dans les produits à destination de l'alimentation humaine, (B) à l'azote contenu dans les produits à destination de l'alimentation humaine et (C) aux UGB totales du système.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>**Figure 24** : (A) Energie et (B) azote contenus dans la production à destination de l'alimentation humaine en fonction du type de produit.</figcaption></figure>

### 3.4.3. Comparaison des impacts des émissions totales des animaux et de leurs effluents aux impacts des émissions liées à l'énergie utilisée par la ferme

Les activités agricoles utilisent beaucoup d'énergie. La figure 25 permet de comparer les impacts des émissions liées aux animaux et ceux liés à l'utilisation d'énergie directe sur la ferme. Celle-ci est séparée en trois sources : l'utilisation de Gazole Non Routier (GNR) pour les engins agricoles et générateurs, d'électricité avec une majeure partie de la consommation liée à la salle de traite et l'utilisation d'électricité pour le séchage des grains réalisé par la coopérative comme prestation de service. Malgré tous les postes d'utilisation d'énergie sur la ferme, l'ensemble de ceux-ci ont un impact en termes d'émissions de gaz à effet de serre en moyenne 9,9 fois moins élevé en kg de CO₂ équivalent
que celui des animaux et de leurs effluents. Ce poste n'est donc pas négligeable mais il ne joue pas beaucoup dans le total et la dynamique des émissions.

<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>**Figure 25** : Impact des émissions en kg de CO₂ équivalent des animaux et de leurs effluents en comparaison aux émissions de GNR (Gazole Non Routier), d'électricité et de séchage des grains.</figcaption></figure>

En résumé, la diversification amenée par le changement de système a amené à une réduction de l'impact des gaz à effet de serre des animaux et de leurs effluents expliqué par la diminution de l'effectif UGB. Une fois rapportés à la production, c'est celle-ci qui en explique le plus la dynamique, les fluctuations des impacts étant moins fortes que celles des productions. Ceci s'explique par les conditions météorologiques et les pratiques réalisées sur la ferme comme le retournement de prairies pour la diversification des productions végétales. En revanche, la diversification animale n'a pas permis de réduire les impacts des émissions rapportés aux effectifs UGB qui représentent un moyen de production, car cette diversification s'est faite essentiellement en substituant des ruminants par d'autres ruminants dont les caractéristiques physiologiques sont proches. Enfin, l'impact des émissions des animaux et de leurs effluents est dix fois plus élevé que l'impact des émissions liées à l'utilisation d'énergie par la ferme.
# 4. Discussion

## 4.1. Les conditions météorologiques, les pratiques d'alimentation et le changement de système, des facteurs en interaction expliquant la dynamique des émissions

Les années 2016 et 2021 ont été très pluvieuses. Ceci a rendu plus difficile la récolte de fourrages dans de bonnes conditions du fait de la Spécialité Traditionnelle Garantie lait de foin obligeant d'alimenter les animaux en fourrages secs combinée à l'absence de séchage en grange. Ainsi, le foin a été récolté tardivement et était de ce fait très fibreux. Ceci a réduit la qualité des foins distribués en 2017 – 2018 et en 2022. Cette baisse de qualité a été concomitante à la baisse d'énergie brute ingérée par les vaches laitières au bâtiment, probablement expliquée par une diminution de l'appétence de ces foins de mauvaise qualité. Ceci additionné à la carence en minéraux et aux potentielles mycotoxines du foin du fait des conditions météorologiques ont amené à un fort taux d'échec à la reproduction (32,75 % de taux de gestation lors des campagnes 2018 et 2019, contre 78,5 % en 2017) avec une réduction importante du nombre de mises bas en 2019 et 2020. Les émissions des vaches laitières, majoritaires dans le système, ont donc diminué deux ans plus tard en 2021 et 2022, de telle sorte que les émissions totales du système ont diminué.

Ainsi, les conditions météorologiques ont influencé les pratiques d'alimentation en jouant sur la qualité du fourrage sur les onze années étudiées. Ces pratiques ont à leur tour expliqué une baisse d'effectif qui justifie une réduction des émissions.

Les émissions de CH₄ des effluents présentent une variabilité interannuelle expliquée en partie par une variabilité dans la durée de présence des animaux au bâtiment et donc dans leur effectif au bâtiment. Or, compte tenu de la volonté de maximiser le pâturage, cette durée de présence est tributaire des conditions de portance des sols. En sols argileux comme c'est le cas sur la ferme étudiée, la portance des sols est dépendante des conditions météorologiques, et en particulier des précipitations.

L'ajout de vaches nourrices et le croisement de races, pratiques de gestion des animaux mises en œuvre lors du changement de système opéré en 2016, ont aussi participé à la variation de la dynamique des émissions. La croissance des velles de renouvellement a été amélioré par l'élevage sous vache nourrices, qui additionné à une réduction de l'âge d'atteinte de la maturité sexuelle par effet d'hétérosis grâce au croisement de races, ont permis un vêlage à 24 ou 30 mois à la place d'un vêlage à 36 mois. Ceci a permis de réduire d'un facteur 2 les émissions totales de méthane des génisses. Ainsi le changement de système, par un changement de pratique de gestion des animaux, a permis une réduction des émissions d'une catégorie d'animaux avec un délai de 2 ans dans la réponse pour atteindre une réduction de l'effectif des génisses. Cette diminution de l'effectif des génisses s'est accompagnée d'une diminution de l'effectif des vaches laitières peu après à cause des conditions météorologiques de 2016 comme expliqué précédemment. Ceci a permis la réduction globale des émissions.

Ainsi, l'ensemble de ces résultats montrent que les pratiques agricoles et d'élevage ont des conséquences sur la dynamique des émissions. Or, dans un système autonome et herbager comme celui-ci, ces pratiques sont adaptées aux conditions météorologiques.
Les deux premières hypothèses sont donc validées, les conditions météorologiques et les pratiques d'alimentation étant très liées dans l'explication des émissions. En revanche, la dynamique des effectifs animaux reste un facteur de premier ordre sur la dynamique des émissions par le troupeau, et c'est à travers elle que les pratiques et les conditions météorologiques jouent sur les émissions.

## 4.2. Comparaison des résultats obtenus par IPCC 2019 à ceux de la littérature

Cette étude a visé à modéliser les émissions de GES qui représentent un des impacts environnementaux du système agricole expérimenté à la ferme INRAE de Mirecourt dans l'objectif d'en décrire et comprendre les dynamiques. IPCC 2019 étant une méthode générique prévue pour être très adaptable, de grandes incertitudes existent sur certains facteurs employés. Il aurait ainsi pu être intéressant de croiser les résultats de modélisation avec des résultats de mesure directes de ces émissions afin de vérifier si le modèle bien que très adaptable représente bien le système de Mirecourt. Néanmoins aucune mesure semblable n'a été réalisée car elles sont très lourdes à réaliser techniquement et économiquement. En revanche, des expérimentations et des méta-analyses existent sur les émissions de CH₄ entérique des ruminants, gaz largement majoritaire dans les émissions de GES de la ferme. Les données de la littérature permettent de vérifier l'ordre de grandeur des émissions modélisées et des variables intermédiaires.

Parmi les différentes méthodes d'estimation des GES, dans le modèle IPCC 2019, une valeur constante (Y_m) de pourcentage de transformation de l'énergie brute ingérée en méthane entérique est proposée par niveau de production des animaux. Ainsi, les vaches laitières ont un Y_m de 6,5 % dans la modélisation réalisée sur la ferme de l'unité ASTER tandis que celui des brebis est de 6,7 % tout comme celui des agneaux. La valeur utilisée pour les vaches laitières provient d'une méta-analyse à l'échelle mondiale et est cohérente avec celle de 6,4 % avec un écart-type de 1,04 obtenue dans cette méta-analyse sur un ensemble de mesures d'émissions de méthane entérique de vaches laitières issues de différentes expérimentation à l'échelle de l'Europe, cette échelle étant supposée mieux représenter le système analysé que l'échelle mondiale (Niu et al., 2018). Pour les brebis, la valeur de 6,7 % correspond à la valeur de 6,59 % avec un écart-type de 1,41 obtenue dans une autre méta-analyse spécifique aux ovins (Belanche et al., 2023). En revanche, Belanche et al. (2023) propose une valeur de 5,86 % avec un écart-type de 1,56 pour les agneaux, que ne propose pas IPCC 2019. Pourtant, leur rumen étant moins développé du fait d'une ration composée de beaucoup de lait et peu de fibres en proportion au début de leur vie, une valeur de rendement de méthane entérique par énergie brute ingérée plus faible que celle des brebis devrait être attendue comme présenté dans cette dernière méta-analyse. L'analyse globale des émissions du système pourrait être améliorée en retenant la valeur de 5,86 % pour le Y_m des agneaux plutôt que la valeur proposée dans IPCC 2019. Mais ce changement n'affectera pas beaucoup le résultat puisque les agneaux sont responsables d'une faible proportion des émissions de CH₄ entérique totales (figure 6).

Au niveau de l'ingestion, la matière sèche ingérée par jour et par vache laitière est d'environ 16 kg dans la modélisation réalisée, tandis qu'elle est plus élevée en moyenne dans la base de données analysée (18,5 kg de MS/animal/jour avec un écart-type de 3,84 pour l'Europe (Niu et al., 2018)). Ceci peut s'expliquer par le régime des animaux du système d'ASTER uniquement basé sur l'herbe depuis 2016 et avec un très faible apport de concentrés en 2014 et 2015. La régulation de l'ingestion des ruminants se faisant par l'encombrement du rumen, un régime basé sur l'herbe devrait en effet amener à une quantité de matière sèche ingérée plus faible qu'une ration contenant des aliments plus
denses comme des concentrés. Cette même publication donne une énergie brute moyenne de la ration de 18,6 MJ/kg de MS avec un écart-type de 0,75, cohérent avec la moyenne 18,2 MJ/kg de MS et l'écart-type 2,9 obtenus par valeurs tabulées d'INRA 2018. La valeur légèrement plus élevée dans la méta-analyse tend à confirmer l'hypothèse que les rations des animaux de la base de données sont plus denses, incluant des concentrés qui sont à la fois plus denses et plus énergétiques que l'herbe. Pour les brebis, les résultats sont moins en accord avec la littérature. La méta-analyse de Belanche et al. (2023) donne une valeur moyenne de matière sèche ingérée de 1,05 kg de MS/animal/jour avec un écart-type de 0,36, tandis que l'hypothèse de 16 kg de MS/UGB/jour amène à une valeur de 2,38 kg de MS/animal/jour constante pour les brebis. L'hypothèse réalisée, bien que vraisemblable pour les vaches laitières au vu des résultats présentés, semble ne pas être valable pour les ovins et être responsable d'une surestimation de leurs émissions. La valeur de l'énergie brute de cette étude de 18,3 MJ/kg de MS est quant à elle semblable à celle de la littérature (Belanche et al., 2023). En revanche, les valeurs utilisées pour les agneaux sont en accord avec celles de la publication, à la fois sur la matière sèche ingérée et sur l'énergie brute de la ration.

Enfin, la valeur d'émissions de CH₄ entérique par les vaches laitières rapportées à la quantité de matière sèche ingérée est cohérente avec celle de la méta-analyse (Niu et al., 2018), avec une valeur de 21,4 g/kg de MS et un écart-type de 3,39 en comparaison aux 21,3 g/kg de MS obtenus par modélisation dans cette étude (figure 10). En revanche, comme attendu du fait des variables intermédiaires moins semblables pour les brebis et les agneaux, la valeur d'émissions de CH₄ entérique/MSI est plus élevée dans cette étude (22,0 g/kg de MS) que dans la méta-analyse (20,7 g/kg de MSI avec un écart-type de 4,41 (Belanche et al., 2023)) mais pas incohérente du fait de l'écart-type. Il en est de même pour les agneaux (21,9 g/kg de MS dans cette étude par rapport à 18,6 g/kg de MS avec un écart-type de 4,92 dans la méta-analyse). Si les valeurs des ovins sont effectivement surestimées dans cette étude, ceci est lié à deux raisons différentes. La surestimation de l'ingestion en est responsable pour les brebis tandis que c'est la surestimation du rendement en méthane (Ym) qui en est la cause chez les agneaux.

Comme le méthane entérique représente la grande majorité des émissions totales de GES du système et que les vaches laitières, brebis et agneaux représentent une part très importante de ces émissions (Figure 6, Figure 7), ces résultats relativement cohérents avec la littérature permettent de valider l'ordre de grandeur des émissions totales de GES du système et donc de valider la cohérence de la modélisation. Une amélioration de la précision de l'analyse pourrait néanmoins être obtenue en mesurant la quantité réellement ingérée par les brebis qui semble être fortement surestimée, ou *a minima* en choisissant comme valeur d'ingestion celle obtenue dans l'étude de Belanche et al. (2023), ainsi qu'en choisissant la valeur de Ym obtenue pour les agneaux dans cette même étude.

Hristov, Oh, Lee, et al. (2013) ont trouvé un lien très fort entre la quantité de matière sèche ingérée et les émissions de méthane entérique. Cette équation ne donne pas exactement les mêmes résultats que la modélisation IPCC 2019, ce qui peut s'expliquer par la non prise en compte de la qualité nutritionnelle de la ration dans l'équation proposée bien que celle-ci ait un impact significatif sur les fermentations ruminales et donc sur la production de méthane (Hristov, Oh, Firkins, et al., 2013). Ainsi, le type de rations utilisées à ASTER auraient une qualité nutritionnelle inférieure à la moyenne de celles utilisées dans la base de données de l'étude de Hristov, Oh, Lee, et al. (2013) à même niveau de matière sèche ingérée. Cette hypothèse est vraisemblable car seuls des fourrages secs ou sur pied sont donnés à ASTER alors que des études basées sur des rations très différentes, dont certaines sont complémentées afin d'améliorer la qualité comme avec des concentrés, sont compilées dans l'étude de Hristov, Oh, Lee, et al. (2013). En outre, le passage des systèmes SH/SPCE à PAPILLE en 2016 avec
l'arrêt des concentrés du SPCE a amené à une réduction moyenne de 1 kg de matière sèche ingérée par animal et par jour, passant de 17,1 kg de MS/vaches laitière/jour en 2014 – 2015 à 16,15 pour PAPILLE. Cette réduction de l'ingestion devrait amener à une réduction de 18,1 g de CH4 entérique/vache laitière/jour selon l'équation obtenue par la méta-analyse de Hristov, Oh, Lee, et al. (2013), ce qui est cohérent avec la réduction de 19,3 g de CH4 entérique/vache laitière/jour issue de la modélisation IPCC 2019. Cette réduction serait à mettre en regard de la production laitière en quantité et qualité, car l'intérêt principal des concentrés dans les rations est d'augmenter la production laitière par une meilleure digestibilité que le fourrage. A de faibles valeurs de supplémentation de la ration en concentrés comme dans le SPCE, ils n'affectent généralement pas les émissions absolues de CH4 entérique mais permettent ainsi une réduction des émissions de CH4 entérique par quantité de lait produite (Hristov, Oh, Firkins, et al., 2013).

### 4.3. L'expérimentation système : une manière d'analyser la trajectoire des émissions de GES sur le temps long à l'échelle de la ferme

Cette étude, par son mode d'analyse dit système, a permis de regarder l'évolution dans le temps long des émissions de GES sur une ferme en polyculture-polyélevage à visée autonome et économe. Par cela et grâce à l'inclusion d'années précédant la transition vers la nouvelle expérimentation, une analyse permettant de comprendre les liens entre les émissions de gaz à effet de serre et les composantes du système a pu être réalisée, avec en particulier leur transition comme le changement de pratiques de gestion des animaux et les évolutions des conditions de milieu, en considérant ces innovations dans le système ferme plus large dans lequel elles s'inscrivent. En revanche, le fait même d'être en analyse système a empêché de conclure à l'effet de l'ajout de ces composantes de manière générale, cet ajout étant indissociable du contexte étudié. En effet, une expérimentation système à l'échelle de la ferme comme PAPILLE consiste à suivre sur le temps long ce qui est fait sur la ferme expérimentale, sans témoin ni répétitions. L'intérêt de ce type d'expérimentation réside dans la représentation d'un contexte réel, la disponibilité de nombreuses informations sur tous les aspects de la ferme, et concernant une grande diversité de disciplines. Ces informations sont obtenues à l'aide de protocoles établis, avec une prise de mesures répétée dans le temps de manière à collecter autant d'informations que possible afin de pouvoir analyser la ferme dans sa globalité. Ainsi, ce type d'expérimentation ressemble au suivi d'une ferme commerciale tout en garantissant des données plus fiables, suivies dans le temps long et en pouvant donner à la ferme certaines orientations et objectifs particuliers à tester. Ce type d'expérimentation est complémentaire des expérimentations analytiques qui permettent des analyses et conclusions souvent plus précises sur ce qui est expérimenté en isolant et analysant des composantes spécifiques d'un système complexe pour identifier des relations de cause à effet. Mais ces expérimentations ne permettent pas de comprendre le fonctionnement du système dans son intégralité, à l'échelle de la ferme entière dans le cas de cette étude par exemple, du fait des interactions avec les autres composantes de la ferme, des conditions de milieu et/ou du changement d'échelle (Drinkwater, 2002; Havard et al., 2017). Ainsi, les expérimentations systèmes et les analyses produites dans cette étude ne se prêtent pas à des analyses statistiques classiques (régressions, analyse en composantes principales ou en correspondances multiples...) qui visent à décomposer des performances par facteurs. Un enjeu scientifique actuel consiste donc à développer des méthodes pour analyser des systèmes complexes et dynamiques, soumis à des aléas comme les conditions météorologiques. Pour ce faire, les expérimentations systèmes en rupture et de long terme (>10 ans) peuvent être un outil précieux mais qui nécessitent des investissements conséquents. Ceux-ci semblent néanmoins pertinents dans le contexte actuel de
changement climatique et de nécessité de transition des systèmes agricoles vers plus de durabilité ce
qui peut être permis par l'agroécologie (Bonaudo et al., 2014; Duru et al., 2015; Wezel et al., 2020). Ce
contexte implique en effet un changement de paradigme et une analyse globale des systèmes pour
comprendre leurs liens avec ce contexte, ce qui est permis par l'analyse de ces systèmes en rupture et
de long terme. Il aurait par exemple été difficile d'analyser une trajectoire d'émissions de GES comme
réalisé dans cette étude mais en expérimentation analytique, celles-ci s'affranchissant généralement
du contexte existant sur les fermes tel que les conditions météorologiques. Ainsi dans cette étude, les
hypothèses émises sur la base des résultats n'ont pas été confirmées par des analyses statistiques mais
par d'autres moyens, en particulier par le recoupement des résultats convergents vers la même
hypothèse et par le lien réalisé entre les résultats et la connaissance du système dans le temps long.

## 4.4. Limites de l'étude et perspectives associées

### 4.4.1. Un mode de représentation des émissions à la saison masquant les liens entre les moteurs potentiels et les émissions saisonnières

Les analyses à l'année ont montré de nombreux liens entre les émissions, les pratiques et les
conditions météorologiques, mais les analyses à la saison n'ont pas permis de beaucoup plus
approfondir. Pourtant, certains effets relatifs à la localisation des animaux devraient pouvoir mieux se
voir à la saison. La faible part de conclusions tirées sur les analyses à la saison peut s'expliquer par le
choix du mode de représentation des émissions. La présentation en quantités émises au total sur la
saison rend le facteur de durée de la saison très impactant sur le niveau d'émissions et donc sur la
dynamique, car chaque saison a une durée très différente dans cette étude. Ainsi, une représentation
des émissions rapportées à la durée de la saison pourrait permettre d'expliquer certains effets
masqués par ce facteur de premier ordre en s'en affranchissant, et qui permettrait de voir dans quelle
mesure les conduites d'élevage sont des moteurs des émissions.

### 4.4.2. Le périmètre du système étudié

Cette étude a essentiellement visé à modéliser et comprendre les émissions de GES des
animaux et de leurs effluents sur la ferme, et des données ACV sur le séchage des grains et la
consommation de GNR ont pu être ajoutées pour mettre en perspective ces émissions. Ce choix des
émissions à modéliser (CH₄ et N₂O de la ferme essentiellement) a été réalisé afin de prioriser les postes
d'émissions de GES directes attendus comme étant les plus importants dans le système au vu de la
littérature (Samsonstuen et al., 2019; Tailleur & Gac, 2020). Mais un bilan de GES complet inclut plus
de sources d'émissions, la quantité supplémentaire dépendant des limites du système défini. En effet,
il est possible de considérer les émissions réalisées sur la ferme uniquement, ou comme dans cette
étude d'élargir aux émissions qui devraient être réalisées sur la ferme par rapport aux objectifs de
celle-ci mais qui sont externalisées comme les émissions liées au séchage des grains. Il est également
possible d'élargir plus, en considérant les émissions sur lesquelles il est possible d'avoir un impact
incluant ainsi les émissions amont par le choix possible du fournisseur lorsqu'il s'agit d'intrants, ou
certaines émissions aval comme le séchage des grains par la coopérative dans cette étude ou certains
transports à considérer dans ou hors du périmètre du système. Cette dernière définition basée sur les
émissions sur lesquelles il est possible d'avoir un impact est plus difficile à employer en pratique, car
les fournisseurs amonts peuvent effectivement être choisis, mais il n'y a pas toujours d'alternative
possible. De plus, les coopératives aval ou le mode de circuit de commercialisation peuvent également
être choisis, signifiant qu'une application exacte de cette règle de décision nécessiterait de considérer
tout le processus de production ou presque. A la place, d'autres définitions sont utilisées comme celles utilisées en ACV qui sont encadrées par des normes ISO et donc bien définies, avec entre autres une définition permettant de considérer les processus de la porte amont à la porte aval du processus étudié, ou celle mentionnée précédemment incluant l'amont en considérant les émissions du début du processus à la porte aval (European Commission - Joint Research Centre - Institute for Environment and Sustainability, 2010).

Afin de réaliser le bilan de GES complet comme représenté en figure 26, certaines modélisations supplémentaires sont nécessaires. Les émissions de N₂O des cultures liées aux restitutions d'azote de couverts d'intercultures, de pailles ou de cultures principales broyées lors d'échecs de culture n'ont pas été modélisées dans cette étude. Le stockage de carbone des sols par les prairies, les cultures et les zones boisées telles que les haies, ripisylves et forêts doivent également être modélisées. Le stockage de carbone dans la biomasse et la matière organique morte étant considéré à l'équilibre pour les cultures et les prairies mais pas pour les plantes pérennes (haies, ripisylves et forêt pour la ferme étudiée), celui-ci devrait également être ajouté. Les émissions de gaz des fluides réfrigérants comme celles du tank à lait, les émissions liées à la construction des bâtiments et toutes les émissions amont et aval peuvent être obtenues par des données ACV. Néanmoins, pour réaliser ce bilan global, des questions méthodologiques se posent. Par exemple, la durée à partir de laquelle arrêter de compter les émissions de GES liées à la fabrication des bâtiments et la manière de compter l'amortissement des émissions liées à cette fabrication sont questionnables, cet amortissement pouvant être linéaire ou décroissant selon différentes fonctions et la fonction étant à réfléchir selon les besoins de l'étude et sa signification pour le bilan.

<figure><img src="image_33.png" /></figure>

**Figure 26** : Schéma des sources d'émissions à considérer pour la ferme de l'unité de recherche ASTER pour réaliser un bilan de GES incluant les émissions de l'amont à la porte d'entrée des intermédiaires de collecte et de transformation. Mention supplémentaire de certains indicateurs d'impact pour agréger ces émissions et rendre compte de leur impact sur le climat au global. 1 : production des ressources énergétiques, 2 : bâtiments et équipements, 3 : intrants des cultures, 4 : intrants des élevages, 5 : transport, 6 : variations de stock de carbone, 7 : émissions de N₂O des sols agricoles, 8 : émissions des déjections animales au stockage (CH₄ et N₂O), 9 : émissions de CH₄ entérique et de CH₄
des effluents au pâturage, 10 : combustion des ressources énergétiques et 11 : émissions des fluides réfrigérants.

### 4.4.3. Avantages et inconvénients du modèle retenu pour estimer les émissions de gaz à effet de serre

Le choix du modèle s'est porté sur IPCC 2019 car il vise à faire un bilan complet des émissions de GES contrairement aux autres modèles existants et est adaptable à la fois à de nombreux systèmes et à l'échelle ferme. En effet, le domaine de validité des différents modèles est souvent limité à certains contextes du fait de leur précision, en particulier pour les modèles mécanistes qui doivent prendre en compte chaque mécanisme différemment. C'est par exemple le cas d'AMG (modélisation du stockage de carbone des sols) qui inclut certaines données de cultures, mais qui de ce fait considère mal les cultures de diversification plutôt minoritaires car peu d'entre elles sont paramétrées, ou encore les prairies et en particulier les prairies très diversifiées avec peu de mécanisation comme les prairies permanentes, et les surfaces arborées telles que les haies ou parcelles forestières qui sortent du domaine de validité du modèle (Houballah et al., 2023; Vertes & Mary, 2007). A l'inverse, dès lors qu'un modèle empirique est développé à partir de données de systèmes très différents, il peut être appliqué à toute une diversité de systèmes correspondants. C'est plutôt dans cet esprit qu'a été conçu IPCC 2019, en retenant des équations dont le domaine de validité est très large, afin de pouvoir les adapter à tous les contextes du monde. En effet, IPCC 2019 est prévu pour réaliser les bilans nationaux d'émissions de gaz à effet de serre (Calvo Buendia et al., 2019a). En étant ainsi adaptable à tous les contextes du monde, il était attendu que ce modèle permette de considérer tous les aspects du système étudié en limitant le nombre d'hypothèses nécessaires pour permettre cette modélisation.

Mais en étant très adaptable et en étant prévu pour une échelle très large, il est probable qu'IPCC 2019 soit moins précis que d'autres modèles mécanistes ou même empiriques focalisés sur quelques types de systèmes. En effet, IPCC 2019, malgré l'existence de différents niveaux de précision (Tier 3 exclu puisque cela consiste en l'utilisation des autres modèles mentionnés), prend en entrée un nombre restreint d'informations sur le système modélisé. Par exemple, alors que certains outils d'épandage sont présentés comme des moyens de réduire les émissions de gaz à effet de serre comme les rampes à pendillard avec ou sans patins ou les injecteurs à socs ou à disques en comparaison à la buse palette (Ogunpaimo et al., 2025), IPCC 2019 ne prend pas en compte le type d'outil utilisé pour l'épandage dans les calculs d'émissions de N₂O par la fertilisation. De même, les passages de tracteur et les outils utilisés lors du semis ou du travail du sol ne sont pas considérés dans le calcul du stockage de carbone des sols alors que plusieurs travaux montrent un lien entre le stock de carbone du sol et le travail du sol (Chenu et al., 2014; Metay et al., 2009). Tous ces détails sur les pratiques ne peuvent être pris en compte qu'en développant des facteurs propres au système étudié, car les données tabulées d'IPCC 2019 sont volontairement peu spécifiques d'un système donné.

De plus, les facteurs d'émission tabulés par IPCC 2019 se veulent applicables à toute une diversité de situations afin que le modèle puisse représenter l'ensemble des agricultures du monde. De ce fait, l'incertitude estimée sur le facteur d'émission est parfois très élevée comme sur le facteur Ym qui a une incertitude de ± 20 %, ou le facteur d'émissions de méthane entérique des porcs qui est de ± 30-50 % (Gavrilova et al., 2019). Une analyse de sensibilité serait intéressante pour comprendre la variation des niveaux d'émissions et de leur dynamique obtenus en considérant une variation non seulement des données d'entrée issues du système d'information de la ferme mais également des facteurs d'émission. Néanmoins, les émissions n'ayant pas été étudiées pour leurs valeurs en kg mais
pour leur variation dans le temps, l'impact de la valeur d'un facteur d'émission (qui est une constante) est moins fort sur les conclusions que si les niveaux d'émissions étaient analysés. Ceci tend à être confirmé par les analyses qui ont pu expliquer de nombreux aspects des dynamiques d'émissions par l'évolution du système et les événements météorologiques malgré les facteurs d'émission peu précis. L'idéal serait de mener une analyse de sensibilité sur la modélisation après avoir développé des facteurs d'émission propres au système étudié afin de mieux considérer les spécificités de celui-ci, mais ceci ne peut être fait sans mesures d'émissions.

Une autre manière de modéliser les émissions de gaz à effet de serre aurait été d'utiliser des données ACV uniquement. La difficulté avec cette approche consiste à trouver les données ACV établies sur des sous-parties de systèmes similaires à celui étudié, ainsi qu'à la cohérence entre les données pour pouvoir les sommer sans effectuer de double comptage et pour pouvoir prendre en compte toutes les spécificités du système.

#### 4.4.4. Impact du choix de l'unité fonctionnelle à laquelle rapporter les émissions

L'agriculture française (et européenne) s'est fortement spécialisée depuis les années 1950 avec les outils de la modernisation agricole (mécanisation, engrais, pesticides). Ces systèmes sont généralement ouverts (Billen et al., 2014; Schott et al., 2018). Ce faisant, les approches type ACV se sont développées, où le choix de l'unité fonctionnelle est défini par une approche produit (émissions par litre de lait, UGB, ha) (van der Werf et al., 2020).

L'agroécologie invite à repenser les systèmes agricoles par (i) la diversification des productions et (ii) l'intégration culture-élevage. Dès lors, se pose la question de quelle unité fonctionnelle employer pour rendre compte des impacts (van der Werf et al., 2020).

En effet, comme remarqué sur la figure 23, le choix de l'unité fonctionnelle à laquelle rapporter les émissions peut avoir un impact fort sur la dynamique de celles-ci et donc sur les conclusions tirées. Ce choix doit donc se faire en fonction du système et de ses objectifs pour que la conclusion soit adaptée à ceux-ci.

Des unités comme le nombre d'animaux, le nombre d'UGB pour agréger les animaux ou les surfaces pour rendre compte des cultures et des prairies peuvent être intéressantes. Les conclusions apportées traiteront en effet des émissions de gaz à effet de serre par rapport aux moyens de production mis en œuvre.

Mais il est également possible de rapporter les émissions à la production qu'elles ont permise. Ceci est intéressant pas exemple pour lier les émissions à l'objectif de souveraineté alimentaire prôné par certaines politiques publiques françaises (Loi d'orientation pour la souveraineté alimentaire et le renouvellement des générations en agriculture, 2025; *Reconquérir notre souveraineté alimentaire*, s. d.). Le système étudié ayant pour but de diversifier ses productions, une unité permettant de prendre en compte à la fois la production végétale, de lait et de viande est nécessaire. C'est ce qui est permis par l'unité de kg d'azote contenu dans les produits ainsi que par celle relative à l'énergie des produits. Le choix d'une unité représentative de l'azote permet d'approcher la production de protéines sur le système, qui est généralement plus forte dans les produits animaux par kg de produit. Elle est en effet d'environ 20 g/100 g dans la viande bovine crue (Gruffat et al., 2015), elle approche de 20 % également dans la viande ovine (Stapay et al., 2023) et est de 35,7 g/kg de lait soit 3,5 % de protéines dans le lait sur la ferme entre 2014 et 2024. En opposition, les légumineuses, cultures riches en protéines, contiennent 20 à 25 % de protéines dans le légume sec, ce qui représente 2,5 fois moins
une fois cuites du fait de la teneur en eau (Lecerf, 2016). A l'inverse, une unité en kg de carbone des produits serait plutôt représentative des glucides, plus abondants dans la production végétale. L'unité en énergie contenue dans les produits vise à représenter cela car les glucides, par leurs liaisons C-H, sont une source importante d'énergie. Cela se remarque sur la figure 24 où la dynamique globale en kg d'azote ou en kcal est la même mais où l'importance relative des cultures dans le total de la production est beaucoup plus important pour l'énergie que pour l'azote. Ainsi, si l'objectif du système étudié est de produire pour l'alimentation humaine avec à la fois des produits animaux utilisés essentiellement comme source de protéines et des produits végétaux utilisés comme source d'énergie et de protéines dans le régime des consommateurs, il est intéressant dans ces conditions de rapporter les émissions aux deux indicateurs pour une ferme produisant des produits animaux et des produits végétaux. Mais il est important de considérer dans l'analyse que l'azote est plus apporté par les produits animaux et les légumineuses et l'énergie par les produits végétaux ou, comme dans cette étude, en gardant l'information de la source d'azote ou d'énergie pour l'analyse. Si une allocation des émissions aux produits animaux ou végétaux a été faite, il est également possible de ramener séparément les émissions des produits végétaux à l'énergie et à l'azote et celles des produits animaux à l'azote.

En réalité, un système autonome comme celui étudié ne vise pas qu'à produire de l'alimentation humaine mais aussi des fourrages pour permettre la production des produits animaux, du fumier pour améliorer la production végétale, et de nombreuses externalités positives sur l'environnement pour pouvoir continuer à produire dans la durée dans un système relativement autonome. Sans ces autres productions et externalités, ce système ne pourrait pas fonctionner. De plus, la quantité et la qualité de chacune de ces variables est importante au bon fonctionnement de ce système et à la caractérisation de sa production. Ainsi, c'est la combinaison de plusieurs unités fonctionnelles employées dans les analyses qui permet au mieux d'éclairer les différentes dimensions de l'impact d'un système.

### 4.4.1. Importance du choix de l'indicateur d'impact climatique pour rendre compte correctement des effets des émissions sur le climat

La figure 22 et les suivantes ont été obtenues en donnant une valeur d'impact climatique différente aux différents gaz à effet de serre. Plusieurs indicateurs d'impact existent pour cela avec parmi les plus connus le PRG (Potentiel de Réchauffement Global) et le GTP (Global Temperature-change Potential). Le PRG à un horizon de 100 ans a été utilisé dans cette étude. La nécessité de ces métriques ici tient au fait que le méthane et le protoxyde d'azote n'agissent pas de la même manière sur le climat du fait de caractéristiques physiques et chimiques différentes. Le méthane est un gaz à durée de vie courte, sa demi-vie étant de 12 ans, tandis que le protoxyde d'azote a une longue durée de vie avec une demi-vie de 109 ans (IPCC, 2021). De plus, leur forçage radiatif est différent et donc leur efficacité radiative l'est aussi (IPCC, 2021). Ces deux paramètres rentrent en compte dans le calcul du PRG100 (Hodnebrog et al., 2013) pour permettre de comparer l'effet d'un gaz par rapport à l'autre, avec comme comparaison commune le CO₂. L'utilisation de cette métrique dans cette analyse confère la possibilité de la comparer à d'autres analyses par sa large utilisation, par exemple avec des diagnostics CAP'2ER couramment utilisés en ferme car ils emploient le PRG100 également (Equipe CAP'2ER, 2022).
Néanmoins, la simplicité d'utilisation de cette métrique grâce à une valeur multiplicative unique ne permet pas de considérer l'effet d'un gaz à durée de vie courte comme le méthane de manière adéquate par rapport à un gaz à durée de vie longue. Ce facteur ne fait que considérer un impact plus faible que la réalité sur le court terme et un impact plus fort que la réalité sur le long terme, car l'impact est lissé sur une durée plus longue que la durée de rémanence du gaz dans l'atmosphère. Cette mauvaise considération de l'impact des gaz à effet de serre à durée de vie courte peut mener à des politiques climatiques peu efficaces par une concentration des efforts sur d'autres gaz ou secteurs que ceux offrant les plus grands leviers d'atténuation d'impact. Dans certains cas, cela peut même amener à des politiques potentiellement contre-productives quand l'atténuation des émissions d'un gaz comme le méthane par la réduction des effectifs de ruminants est substituée par l'augmentation des émissions d'un autre gaz comme le protoxyde d'azote par l'augmentation des fertilisants de synthèse (Poux, 2025).

Afin de combler cette lacune dans la prise en compte de l'impact du méthane sur le climat, une autre métrique est de plus en plus mise en avant : le PRG* (IPCC, 2021; Poux, 2025). Celle-ci ne s'applique qu'aux gaz à effet de serre à durée de vie courte et permet de mieux prendre en compte la dynamique de la concentration du GES considéré dans l'atmosphère que le PRG100. C'est en effet la concentration d'un GES dans l'atmosphère qui explique l'impact qu'il a sur le climat et non son émission directement. La figure 27 montre le lien entre les émissions, la concentration et l'impact sur la température par le réchauffement induit, et met en avant la différence du lien entre les émissions et la concentration pour un gaz à durée de vie courte (CH₄) et longue (CO₂). Cela met en avant le fait que les gaz à durée de vie courte ne s'accumulent pas sur le moyen terme à émissions constantes ou décroissantes comme c'est le cas du méthane, car leur décroissance compense leurs émissions, au contraire des gaz à durée de vie longue comme le CO₂ dont la décroissance très lente ne permet pas de compenser un maintien d'émissions de manière aussi perceptible.

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>**Figure 27 :** Impacts sur la concentration atmosphérique, le forçage radiatif et la température du passage d'émissions nulles à des émissions soutenues durant 50 ans, suivi d'une diminution à taux constant des émissions vers des émissions nulles les 50 années suivantes avant un arrêt des émissions, pour le CH₄ (en haut, orange) et le CO₂ (en bas, violet) – repris de Lynch et al. (2020)</figcaption></figure>

Le PRG* calcule un équivalent-réchauffement par rapport au réchauffement induit par une même quantité de CO₂ au contraire du PRG100 qui calcule un équivalent CO₂ en termes d'énergie apportée. Ainsi, l'idée du PRG* est de mieux représenter l'effet des émissions sur la température en résultant plutôt que de se focaliser sur l'énergie apportée comme le fait le PRG100 (Poux, 2025). Pour permettre cette prise en compte plus fine du lien entre les émissions et la température, le PRG* n'est pas une métrique comme le PRG100 mais un modèle (une équation). Celui-ci fait le lien entre les
émissions à l'instant considéré, la variation d'émissions sur les vingt dernières années et l'impact de ces émissions et cette dynamique sur la température (équation 4). Le PRG100 est nécessaire au calcul du PRG*, mais contrairement au PRG20 qui se veut être une alternative au PRG100 pour les GES à durée de vie courte, le PRG* prend en compte la dynamique des émissions. Il représente de ce fait mieux l'impact des émissions en permettant de considérer correctement le fait que des émissions augmentent, diminuent ou se stabilisent sur une durée représentative de la décroissance des émissions passées (figure 27). Lynch et al. (2020) montre que le PRG* représente mieux l'impact des émissions de CH₄ sur la température que le PRG100 quelle que soit la dynamique d'émissions, en comparant les résultats obtenus avec le PRG* et avec le PRG100 à des résultats obtenus par modélisation.

$$PRG_{CH_4}^* = (4,53 * \text{émissions}(t) - 4,25 * \text{émissions}(t - 20)) * \text{PRG100}$$

**Équation 4 :** Formule du PRG* pour le CH₄ après paramétrage de l'équation générale pour la période correspondant aux émissions actuelles – repris de Smith et al. (2021)

Dans le cadre d'un GES à durée de vie courte comme le méthane, il est montré en figure 27 qu'une réduction des émissions amène à un refroidissement ce qui est considéré par le PRG* mais qui ne l'est pas par le PRG100. Ceci est vrai à condition de préciser quelques aspects. Une diminution des émissions de méthane sur une période d'au moins quelques dizaines d'années (1ère précision) amène à une plus faible production de chaleur qu'au début de la période considérée (2ème précision). Cela est dû à deux phénomènes concomitants : les émissions diminuant, la production instantanée de chaleur diminue aussi, et la durée considérée est suffisante pour que la décroissance du méthane anciennement émis amène à une diminution de la concentration du méthane (figure 27). Cette plus faible production de chaleur amène donc à une augmentation plus faible de la température, autrement dit à un refroidissement par rapport au niveau de départ lorsque les émissions de méthane étaient plus élevées (Poux, 2025). Ceci ne signifie pas qu'émettre du méthane de manière moins importante qu'auparavant participe à refroidir l'atmosphère dans l'absolu mais que la température va être diminuée par rapport à celle de la période de plus fortes émissions. Cela signifie également que pour une même diminution d'émissions de méthane et d'un autre gaz à effet de serre à durée de vie longue, la température va redescendre beaucoup plus vite dans le cas du méthane du fait de la décroissance plus rapide de sa concentration (figure 27). Donc la température va diminuer par rapport au moment où les émissions de méthane étaient plus élevées alors que ce ne serait pas le cas pour un gaz à effet de serre à durée de vie longue sur une courte période. Ainsi, tous les GES se comportent de la même manière mais à des échelles de temps différentes, et il est important de préciser la durée considérée et la période de référence à laquelle sont comparées les températures pour expliciter ce qui est entendu par « un refroidissement ».

De même, utiliser le PRG* sans préciser la période de référence permettrait de dire qu'un pays dont le cheptel augmente depuis quelques dizaines d'années car il était faible autrefois a un impact plus fort sur le climat qu'un pays dont le cheptel est en diminution bien qu'il possède plus de ruminants que le premier. Mais en considérant l'impact sur la température de chaque cheptel à la période de référence, le PRG* permet bien de montrer que le pays ayant le plus de ruminants, même en décroissance, est celui dont l'impact climatique est le plus fort pour l'aspect ruminants à un instant donné. Ceci tient au fait que le PRG* traite d'évolutions dans le temps et non de niveau d'impact instantané sur le climat et ne se suffit donc pas à lui-même, il doit être combiné au niveau d'impact de la période de référence pour comprendre l'évolution globale de l'impact dans le temps.
Ainsi, le PRG* permet de mieux prendre en compte l'impact d'un gaz à effet de serre à durée de vie courte sur le climat que le PRG100. Mais de nombreux aspects doivent être correctement considérés pour tirer les bonnes conclusions de son utilisation. De plus, d'autres difficultés existent à son utilisation sur une étude comme celle-ci. Cet indicateur nécessite de connaître les émissions de méthane du système étudié 20 ans auparavant pour être calculé, ce qui n'est pas disponible dans cette étude. Une extrapolation des émissions sur la période 1994 – 2004 nécessiterait une hypothèse très forte sur la dynamique du méthane ayant existée sur la ferme car le système a changé plusieurs fois de manière drastique dans le cadre d'expérimentations différentes. Et l'analyse de la dynamique des émissions de méthane sur des systèmes complètement différents n'aurait pas réellement d'intérêt pour l'étude car les conclusions risqueraient de ne traiter que de l'impact du changement d'objectifs et de système et non de la dynamique des émissions au cours de PAPILLE masquées par le facteur de premier ordre. De plus, l'impact de la ferme n'a de sens que resitué dans le contexte plus large du système alimentaire dont elle fait partie (X. Poux, communication personnelle, 2025). Si la ferme diminue ses émissions par une baisse du cheptel qui pousse à importer des produits de l'extérieur du territoire considéré pour définir le système alimentaire, l'impact global ne sera pas diminué (il sera même probablement augmenté à cause d'un transport supplémentaire), il y aura simplement un transfert d'impact. La question de l'unité fonctionnelle revient donc ici avec les unités permettant de rapporter les émissions à la production réalisée, avec une dimension supplémentaire qu'est le besoin ou la demande du territoire considéré pour définir le système alimentaire. L'idée de se placer à l'échelle du système alimentaire est en effet de rapporter les émissions à la production, tout en considérant le besoin ou la demande de ce système.

Le projet de recherche VAACHERIN dans lequel s'inscrit ce travail vise entre autres à mettre en
place des scenarii d'évolution de systèmes agricoles à l'échelle de fermes ou de territoires à un horizon
temporel de l'ordre de 2050, atténuant les impacts de l'élevage sur le changement climatique (2021
Flagship Project - INRAE Metaprogramme MP - CLIMAE, 2021). Dans l'hypothèse où les difficultés à la
mise en œuvre du PRG* sur la ferme étudiée étaient levées, l'utilisation de cet indicateur serait très
intéressante pour aider à répondre à cet objectif. Celui-ci, en permettant de mieux rendre compte de
l'impact du CH₄ sur le temps court et dans une logique de transition par rapport aux autres indicateurs,
permettrait d'évaluer au mieux l'impact du système PAPILLE sur le climat afin de s'appuyer sur ces
résultats pour imaginer les scenarii de systèmes d'élevage à l'horizon 2050. Par exemple, l'utilisation
du PRG100 sur le système PAPILLE donne l'impression que les animaux ont un impact 10 fois plus
important que l'énergie (figure 25), donc que celle-ci ne constitue pas un levier important de
diminution des émissions. Mais si l'impact était représenté avec le PRG* (qui représente mieux l'impact
réel comme expliqué précédemment), cela montrerait probablement que l'impact de l'énergie est plus
fort que celui présenté par le PRG100 en comparaison à l'impact du méthane et donc qu'il est
également intéressant de travailler sur ce levier.

Par ailleurs, il est important de garder à l'esprit qu'un gaz à effet de serre ne disparaît pas après
une émission instantanée, il réagit et se transforme en d'autres composés. Ces réactions chimiques
sont celles responsables de la décroissance de la concentration du gaz suite à une émission
instantanée. Or dans le cas du méthane atmosphérique, ce gaz a une durée de vie courte mais la
majorité est oxydée en CO₂ et H₂O (Muñoz et al., 2024). L'eau produite influence la teneur en vapeur
d'eau de la stratosphère qui est un moteur important du changement climatique (Frank et al., 2018),
et le CO₂ étant également un gaz à effet de serre il impacte à son tour le climat. L'impact d'un gaz à
effet de serre sur le climat continue donc après que sa concentration soit retombée à 0 (figure 27 sur
le CH₄). De même, la persistance d'un réchauffement transfère de la chaleur aux océans qui
contribuent par inertie au réchauffement global après atteinte d'une concentration atmosphérique nulle du gaz responsable du réchauffement (Solomon et al., 2010). Ces impacts sont de deuxième ordre par rapport aux impacts directs, mais ils agissent également différemment, sur du plus long terme, et il est donc important de les considérer. Ils sont pris en compte dans les indicateurs d'impact climatique (Muñoz et al., 2024).

## 4.5. Contributions à une évaluation multidimensionnelle des performances d'un système en rupture

Dans la continuité de cette étude, il pourrait être intéressant de terminer le bilan de gaz à effet de serre en incluant les émissions des fluides réfrigérants, des bâtiments, les émissions de protoxyde d'azote des cultures liées aux restitution d'azote des couverts, des chaumes et des pailles, et en mettant en perspective les émissions avec le stockage de carbone dans les sols au niveau des cultures et des prairies avec le modèle AMG par exemple. Un dernier aspect non considéré dans ce bilan serait très intéressant à ajouter dans l'étude : le stockage de carbone dans la biomasse, la matière organique morte et les sols lié aux surfaces arborées telles que les haies, ripisylves et la parcelle forestière. Ce dernier point est plus difficile à mettre en œuvre car moins de modèles suffisamment simples existent et peu de données quantifiées pour les mettre en œuvre sont disponibles dans le système d'information d'ASTER. Néanmoins, l'ajout de ces données de stockage de carbone, a minima pour les prairies et les cultures, permettraient de comprendre dans quelle mesure un système très pâturant, et en transition vers l'agroforesterie (si le stockage associé est modélisé), peut compenser ses émissions par du stockage. Il est en revanche important de retenir qu'à l'échelle mondiale, le stockage de carbone dans les sols par les prairies ne suffira pas à compenser les émissions réalisées par les ruminants (Wang et al., 2023), justifiant la nécessité de trouver d'autres moyens de limiter les émissions tout en répondant au besoin du système alimentaire.

Une fois la finalisation du bilan carbone réalisée, il pourrait être intéressant comme mentionné d'essayer d'analyser les émissions de gaz à effet de serre du système PAPILLE dans le contexte plus large du système alimentaire auquel il participe. La commercialisation des produits se faisant par le biais de coopératives (à part les porcs en circuit court), une part de la production est commercialisée largement en dehors du territoire autour de Mirecourt. Ainsi, il peut sembler raisonnable de prendre l'Europe comme territoire du système alimentaire auquel la ferme participe.

A cette analyse des émissions de gaz à effet de serre en lien avec le système alimentaire pourrait s'ajouter l'analyse d'autres impacts du système PAPILLE sur l'environnement tels que les impacts sur la biodiversité ou le bouclage des cycles biogéochimiques. Cela permettrait de mener une évaluation plus complète des externalités de PAPILLE sur l'environnement et de faire des liens entre les différentes caractéristiques de l'environnement, par exemple entre le bouclage du cycle de l'azote et les émissions de N₂O. Ceci pourrait être fait en reliant les émissions à l'analyse de la circularité de l'azote dans le système, réalisée par la méthode ENA (Puech & Stark, 2023). Enfin, une analyse économique du système permettrait de comprendre dans quelle mesure l'obtention d'un système avec les objectifs fixés par PAPILLE et avec les externalités sur l'environnement analysées ici peut être économiquement viable, et dans quelle mesure des ressources économiques sont nécessaires pour mettre en place un système à visée économe.
# 5. Conclusion

Cette étude a permis d'analyser sur le temps long les émissions de gaz à effet de serre du système de polyculture-polyélevage à visée autonome économe expérimenté sur l'unité de recherche ASTER. Les émissions de gaz à effet de serre des animaux et de leurs effluents jusqu'à la fertilisation ont été modélisées à l'aide des lignes directrices du GIEC de 2019 (IPCC 2019 dans ce rapport), et les émissions liées à l'énergie y ont été comparé à l'aide de données ACV. Il en ressort que la catégorie animale des vaches laitières est la plus émettrice du système, en représentant plus de la moitié des émissions des animaux et de leurs effluents. De plus, ces émissions sont très liées aux conditions météorologiques, via l'adaptation des pratiques d'alimentation et de gestion des animaux (conduite du pâturage, élevage de génisses de renouvellement sous vaches nourrices...). Ces trois facteurs font varier les émissions à travers l'effectif des animaux, qui est la variable explicative de la dynamique des émissions de premier ordre. La variation des émissions ne peut pas être comprise uniquement sur le temps court, car les pratiques d'alimentation et de gestion des animaux sont liées aux conditions météorologiques de l'année mais aussi des années précédentes, et certaines pratiques affectant les jeunes animaux sont perçues quelques années plus tard lorsque ces animaux sont devenus des vaches laitières, plus émettrices. Par ailleurs, la diversification animale lors du changement de système n'a pas beaucoup impacté la trajectoire des émissions de GES car les bovins sont restés majoritaires et la diversification s'est faite en substituant essentiellement des génisses par des ovins dont la physiologie très semblable explique un même ordre de grandeur des émissions. En revanche, la diversification végétale a amené à une réduction de l'impact des émissions de GES rapportées à la production par une augmentation des exportations des cultures. L'élevage des génisses de renouvellement sous vaches nourrices a réduit l'impact climatique de l'élevage des jeunes en troupeau laitier par une avancée de l'âge au vêlage. Les impacts des émissions liés à l'utilisation d'énergie ne sont pas négligeables mais ne représentent que 10 % des émissions des animaux et de leurs effluents.

Du point de vue méthodologique, afin d'évaluer l'impact des activités agricoles sur le climat, il est intéressant de rapporter les émissions à différentes unités (représentatives de la production, des moyens de production, des externalités sur l'environnement...) pour mener une évaluation multidimensionnelle, en particulier sur un système agroécologique très diversifié avec de nombreux objectifs et de nombreuses productions. Ainsi, cela permet de mener une analyse complète des émissions de gaz à effet de serre du système en essayant de comprendre le lien entre le système, son environnement, ses besoins et sa production. Un autre aspect intéressant à travailler dans ce type d'études est la représentation de l'effet des émissions sur le climat en réfléchissant à la signification de l'utilisation d'un indicateur d'impact particulier, car les conclusions peuvent changer selon l'indicateur utilisé.

Ces résultats sont intéressants du point de vue scientifique car ils montrent que les émissions de GES ne peuvent pas être uniquement comprises par des expérimentations de courte durée ou sans faire de lien aux conditions météorologiques et donc en s'affranchissant du contexte de production comme réalisé dans de nombreuses expérimentations analytiques. En effet, cette étude a montré que la dynamique des émissions à l'échelle d'une ferme dans un système très pâturant est fortement dépendante des conditions de milieu telles que les conditions météorologiques, et que celles-ci impactent les émissions sur plusieurs années comme les conditions météorologiques de 2016 qui ont impacté les émissions totales jusqu'en 2021 au minimum. Par ailleurs, l'utilisation dans cette étude de nombreuses données issues d'expérimentations analytiques montre l'intérêt de ces études pour des études systémiques. L'observation de ces deux aspects met en avant l'importance du travail en expérimentation système comme analytique et le fait que ces deux types d'études sont complémentaires pour arriver à une compréhension des phénomènes étudiés.
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