# Adaptation du modèle ModVege aux prairies annuelles : un outil d'aide à la décision pour la gestion des pâturages face à la variabilité climatique

Oulaya Samiri

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Oulaya Samiri. Adaptation du modèle ModVege aux prairies annuelles: un outil d'aide à la décision pour la gestion des pâturages face à la variabilité climatique. Modélisation et simulation. 2025. hal-05262996

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CIHEAM
IAM MONTPELLIER

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UNIVERSITÉ
PAUL VALÉRY
MONTPELLIER 3

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MASTER 2

GESTION DES TERRITOIRES ET DEVELOPPEMENT LOCAL

PARCOURS « CHANGEMENT CLIMATIQUE, GESTION AGRICOLE ET TERRITOIRES »

Mémoire présenté par : **SAMIRI Oulaya**

Adaptation du modèle ModVege aux prairies annuelles :
un outil d'aide à la décision pour la gestion des pâturages
face à la variabilité climatique

Sous la direction de : TRISTAN Berchoux,
HARBOUZE Rachid

Maitre de stage : MARTIN Raphael,

Porteur de projet : BELLOCCHI Gianni

Septembre 2025
# MASTER 2
## GESTION DES TERRITOIRES ET DEVELOPPEMENT LOCAL

### PARCOURS « CHANGEMENT CLIMATIQUE, GESTION AGRICOLE ET TERRITOIRES »

Mémoire présenté par : **SAMIRI Oulaya**

Adaptation du modèle ModVege aux prairies annuelles :
un outil d'aide à la décision pour la gestion des pâturages
face à la variabilité climatique

Sous la direction de : **TRISTAN Berchoux,**
**HARBOUZE Rachid**

Maitre de stage : **MARTIN Raphael,**

Porteur de projet : **BELLOCHI Gianni**

Septembre 2025
« L’Institut Agronomique Méditerranéen de Montpellier n’entend donner aucune approbation ni improbation aux opinions émises dans ce mémoire.

Ces opinions n’engagent que leur auteur. »
Résumé

Les prairies jouent un rôle essentiel dans l’alimentation animale et la fourniture de services écosystémiques, mais elles sont vulnérables face au changement climatique. Elles deviennent de plus en plus dominées par des plantes annuelles dont le cycle rapide, dépendant de la banque de semences, diffère de celui des vivaces. Ce travail vise à adapter le modèle mécaniste ModVege, conçu initialement pour les prairies permanentes européennes, afin de simuler la dynamique des annuelles. L’ajout d’un compartiment « seedbank », en plus d’un ensemble de modifications d’équations du modèle, permet de représenter leur cycle complet et leur germination conditionnelle. Les simulations montrent que des dynamiques de biomasses dépendantes des conditions climatiques de chaque année mais traduisant bien la logique d’une plante annuelle. Les scénarios de fauches appliqués à différents jours de l’année, influencent fortement la productivité et la durabilité des ressources prairiales : une coupe précoce accroît le rendement immédiat tandis qu’une coupe tardive favorise la régénération. Une première analyse économique a également illustré les retombées différenciées de ces scénarios, soulignant l’intérêt de combiner performance productive et préservation écologique dans la gestion des prairies.

Mots-clés : prairies, modélisation écologique, analyse économique, plante annuelle, aide à la décision, changement climatique, gestion pastorale

Title: *Adapting ModVege model to annual grasslands: a decision support tool for sustainable pasture management against climate change*

Abstract

Grasslands play a key role in livestock feeding and the providing of ecosystem services, but they are highly vulnerable to climate change. They are becoming increasingly dominated by annual plants whose short life cycle, dependent on seedbank, contrasts with perennial species. This study aims to adapt the mechanistic model ModVege, originally designed for European permanent pastures, to simulate the dynamics of annual species. The introduction of a “seedbank” compartment, together with a set of modified equations, makes it possible to represent their full life cycle and conditional germination. Simulations reveal biomass dynamics that vary according to yearly climatic conditions but remain consistent with the logic of annual plants. Cutting scenarios applied at different times of the year strongly influence both productivity and sustainability: early cutting increases immediate yield, while late cutting favors regeneration. An exploratory economic analysis also highlighted the differentiated returns of these scenarios, underlining the value of combining productive performance with ecological preservation for sustainable grassland management.

**Key-words:** grasslands, ecological modeling, economic analysis, annual plants, climate change, grassland management, decision-support
Remerciements

Avant tout, je rends grâce à Dieu le tout puissant pour m'avoir accordé la santé, la patience et
la volonté nécessaires pour entreprendre et achever ce mémoire.

Je suis honorée par la présence de Monsieur le Président et des éminents membres du jury qui ont pris le temps d'évaluer ce travail. Je vous adresse mes remerciements les plus sincères.

Mes remerciements vont tout d'abord à mes chères encadrants, Monsieur TRISTAN Berchoux (IAMM) et Monsieur HARBOUZE Rachid (IAV), pour leur accompagnement, leurs orientations éclairées et leur disponibilité tout au long de ce travail. Leurs avisés ont grandement contribué à l'amélioration de ce mémoire.

Ce travail doit également beaucoup à l'appui de mon encadrant de stage au sein de l'UREP,
Monsieur Raphael Martin, que je remercie pour la qualité de son encadrement, la confiance
qu'il m'a accordée et sa disponibilité à chaque étape de ce mémoire.

Un grand merci également à Monsieur Gianni Bellocchi, porteur du projet ayant financé ce stage et dans la cadre duquel s'inscrit ce travail. Son soutien constant et ses orientations précieuses ont largement contribué à la réussite de cette recherche.

Je tiens à exprimer toute ma gratitude à ma petite famille, mon premier soutien. Merci à mon père pour ses encouragements et sa motivation continue, à ma mère pour son amour inconditionnel qui m'a porté tout au long de ce parcours, et à ma sœur pour sa présence bienveillante dans mes moments de joie comme dans mes difficultés.

Je n'oublie pas mes amies chères, S. OUFASKA, A. OUHACHET et H. SALMAT. Merci, mes « ride or die », vous êtes plus que des simples amies, vous êtes ma seconde famille, mon refuge et mes confidentes. Merci d'avoir partagé ce long chemin à mes côtés et d'être présents jusqu'à aujourd'hui.

J'adresse également mes remerciements chaleureux à mes professeurs et camarades du
Département des Sciences Humaines à l'IAV, ainsi qu'à mes enseignants du Master CGAT et
la promo CGAT 2025, pour leurs échanges et soutiens.

Enfin, je tiens à remercier tout le personnel de l'Unité Mixte de Recherche sur l'Ecosystème Prairial (UREP) Clermont pour leur accueil chaleureux et pour me considérer l'une des leurs.
Je vous suis reconnaissante.
Sommaire

<table><tr><td>Table des Tableaux</td><td>9</td></tr><tr><td>Table des Figures</td><td>9</td></tr><tr><td>Introduction</td><td>11</td></tr><tr><td>Partie I</td><td>12</td></tr><tr><td>Cadre théorique général</td><td>12</td></tr><tr><td>I. Chapitre I : Cadre conceptuel et services des prairies</td><td>13</td></tr><tr><td>1. Définir la « prairie » : approche historique, fonctionnelle et réglementaire</td><td>13</td></tr><tr><td>2. Typologie des prairies</td><td>14</td></tr><tr><td>A. Les prairies naturelles (primaires)</td><td>14</td></tr><tr><td>B. Les prairies semi-naturelles</td><td>14</td></tr><tr><td>C. Les prairies permanentes ou surfaces toujours en herbe (STH)</td><td>14</td></tr><tr><td>D. Les prairies temporaires</td><td>15</td></tr><tr><td>3. Fonctions écologiques des prairies</td><td>15</td></tr><tr><td>4. Les services écosystémiques assurés par les prairies dans le cadre du MEA</td><td>15</td></tr><tr><td>A. Services d'approvisionnement</td><td>16</td></tr><tr><td>B. Services de régulation et de soutien</td><td>16</td></tr><tr><td>C. Services écosystémiques culturels</td><td>17</td></tr><tr><td>5. Classification alternative des services écosystémiques</td><td>18</td></tr><tr><td>A. Les services intrants</td><td>18</td></tr><tr><td>B. Les services de production</td><td>18</td></tr><tr><td>C. Les services produits hors revenu agricole direct</td><td>18</td></tr><tr><td>6. Les services écosystémiques assurés par les prairies dans le cadre de l'IPBES</td><td>18</td></tr><tr><td>A. Les contributions matérielles</td><td>19</td></tr><tr><td>B. Les contributions non matérielles</td><td>19</td></tr><tr><td>C. Les contributions régulatrices</td><td>19</td></tr><tr><td>7. Services agronomiques et productivité fourragère</td><td>19</td></tr><tr><td>II. Chapitre II : Les prairies européennes : importance, gestion et vulnérabilités</td><td>20</td></tr><tr><td>1. Cadre général : Importance des prairies en Europe</td><td>20</td></tr><tr><td>A. Répartition et typologie</td><td>20</td></tr><tr><td>B. Importance des prairies en Europe</td><td>21</td></tr><tr><td>2. Cadres de gouvernance et systèmes de gestion des prairies en Europe</td><td>24</td></tr><tr><td>A. Gouvernance à l'échelle européenne : le rôle central de la PAC</td><td>24</td></tr><tr><td>B. Gouvernance nationale : dispositifs spécifiques</td><td>24</td></tr><tr><td>C. Gouvernance locale et collective : les communs pastoraux</td><td>25</td></tr></table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>3.</td>
      <td>Impacts du changement climatique sur les écosystèmes prairiaux :</td>
      <td>25</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.</td>
      <td>Pistes d'adaptation et de résilience des systèmes prairiaux face au changement climatique :</td>
      <td>26</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>III.</td>
      <td>Chapitre III : Cadre théorique de la modélisation des prairies</td>
      <td>27</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>1.</td>
      <td>Le concept de la modélisation :</td>
      <td>27</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2.</td>
      <td>Les types de modèles de simulation</td>
      <td>28</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>1.</td>
      <td>Fondements et typologies des modèles utilisés : déterministes, stochastiques, dynamiques, statiques, mécanistes et empiriques</td>
      <td>28</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2.</td>
      <td>Les modèles écologiques :</td>
      <td>29</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.</td>
      <td>Pourquoi modéliser : Apports et limites des modèles écologiques</td>
      <td>31</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>1.</td>
      <td>Atouts de la modélisation dans le cadre des systèmes prairiaux</td>
      <td>31</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2.</td>
      <td>Défis face à la modélisation dans le cadre des systèmes prairiaux</td>
      <td>31</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.</td>
      <td>L'intérêt de la modélisation dans un cadre interdisciplinaire et territorialisé</td>
      <td>31</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>IV.</td>
      <td>Chapitre 4 : Problématique et contexte de l'étude</td>
      <td>32</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>1.</td>
      <td>Contexte d'étude</td>
      <td>32</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2.</td>
      <td>Problématique</td>
      <td>33</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.</td>
      <td>Objectifs de l'étude</td>
      <td>33</td>
    </tr>
    <tr>
      <td colspan="2">Partie II</td>
      <td>34</td>
    </tr>
    <tr>
      <td colspan="2">Méthodologie et Matériel d'étude</td>
      <td>34</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>1.</td>
      <td>Présentation de la zone d'étude :</td>
      <td>35</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>A.</td>
      <td>Présentation de la Région Auvergne Rhône Alpes :</td>
      <td>35</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>B.</td>
      <td>Typologie des prairies de la zone d'étude :</td>
      <td>36</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>C.</td>
      <td>Caractéristiques pédologiques :</td>
      <td>37</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>D.</td>
      <td>Caractéristiques climatiques de la zone d'étude :</td>
      <td>37</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>E.</td>
      <td>Evolutions prochaines du climat de la région :</td>
      <td>37</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2.</td>
      <td>Méthodologie d'étude</td>
      <td>39</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>A.</td>
      <td>Le fonctionnement du modèle écologique ModVege</td>
      <td>39</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>B.</td>
      <td>Adaptation du modèle aux annuelles</td>
      <td>40</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>a.</td>
      <td>Schéma descriptif du modèle adapté aux annuelles</td>
      <td>40</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>b.</td>
      <td>Equations du modèle</td>
      <td>41</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>C.</td>
      <td>Méthodologie de l'analyse économique :</td>
      <td>46</td>
    </tr>
    <tr>
      <td colspan="2">Partie III</td>
      <td>48</td>
    </tr>
    <tr>
      <td colspan="2">Résultats et Discussions</td>
      <td>48</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>1.</td>
      <td>Analyse des sorties du modèle :</td>
      <td>49</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2.</td>
      <td>Analyse économique des scénarios de gestion des prairies</td>
      <td>59</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.</td>
      <td>Discussion des résultats :</td>
      <td>63</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table><tr><td>4. Limites et perspectives</td><td>63</td></tr><tr><td>5. Conclusion</td><td>65</td></tr><tr><td>Bibliographie</td><td>66</td></tr><tr><td>Webographie</td><td>71</td></tr><tr><td>Liste des Annexes</td><td>73</td></tr><tr><td>Annexe 1 :</td><td>73</td></tr><tr><td>Annexe 2 :</td><td>75</td></tr><tr><td>Annexe 3 :</td><td>85</td></tr></table>
## Table des Tableaux

<table><tr><td>Tableau 1: Tableau récapitulatif et descriptif des différents modèles de simulation prairial</td><td>31</td></tr><tr><td>Tableau 2: Valeurs des paramètres de germination pour les annuelles</td><td>43</td></tr><tr><td>Tableau 3: Prix de normes de ventes des fourrages selon leur valeur nutritive OMD</td><td>47</td></tr><tr><td>Tableau 4: Production et qualité de la biomasse simulée pour une fauche unique au jour 160 (Kg.ha<sup>-1</sup> et %OMD)</td><td>52</td></tr><tr><td>Tableau 5: Production et qualité de la biomasse simulée pour une fauche unique au jour 303 (Kg.ha<sup>-1</sup> et %OMD)</td><td>54</td></tr><tr><td>Tableau 6: Production et qualité de la biomasse simulée suite à des coupes alternées au jour 303 puis 160 (Kg.ha<sup>-1</sup> et %OMD)</td><td>57</td></tr><tr><td>Tableau 7: Production et qualité de la biomasse simulée suite à des coupes alternées au jour 303 puis 160 (Kg.ha<sup>-1</sup> et %OMD)</td><td>59</td></tr><tr><td>Tableau 8: Performances agronomiques et économiques annuelles : biomasse récoltée, OMD, revenu, coût de récolte et marge brute pour une fauche au jour 160</td><td>60</td></tr><tr><td>Tableau 9: Performances agronomiques et économiques annuelles : biomasse récoltée, OMD, revenu, coût de récolte et marge brute pour une fauche au jour 303</td><td>60</td></tr><tr><td>Tableau 10: Performances agronomiques et économiques annuelles : biomasse récoltée, OMD, revenu, coût de récolte et marge brute pour une fauche au jour 303 puis 160</td><td>61</td></tr><tr><td>Tableau 11: Performances agronomiques et économiques annuelles : biomasse récoltée, OMD, revenu, coût de récolte et marge brute pour une fauche au jour 303 puis 160</td><td>62</td></tr></table>

## Table des Figures

<table><tr><td>Figure 1: Carte montant la répartition des prairies et forêts à l'échelle mondiale</td><td>13</td></tr><tr><td>Figure 2: les services écosystémiques définis par le MEA</td><td>16</td></tr><tr><td>Figure 3: Schéma bilan d'exemples de services écosystémiques rendus par les prairies</td><td>18</td></tr><tr><td>Figure 4: Répartition de la couverture du sol au niveau de l'union européenne selon Eurostat, 2022</td><td>21</td></tr><tr><td>Figure 5: Part de la prairie dans la SAU des pays de l'EU</td><td>21</td></tr><tr><td>Figure 6: Etapes de la démarche de modélisation d'après Coquillard et Hill, 1997</td><td>28</td></tr><tr><td>Figure 7: Carte montrant la localisation géographique de la région Auvergne Rhône Alpes dans le territoire français</td><td>35</td></tr><tr><td>Figure 8: Carte et tableau de répartition des prairies par région française</td><td>36</td></tr><tr><td>Figure 9: Nombre de jours par an avec températures maximales supérieures à 35°C en France : dernière décennie du 20ème siècle comparée à la dernière décennie du 21ème siècle, selon les 3 scénarios A2, A1B et B1</td><td>38</td></tr><tr><td>Figure 10: Schéma du modèle ModVege, illustrant ses paramètres (sur la gauche), ses entrées météorologiques et de gestion (sur la droite), son moteur de simulation (au milieu) et ses sorties (en bas)</td><td>40</td></tr><tr><td>Figure 11: Graphe des biomasses des compartiments GV, GR, DV, DR (t MS.ha<sup>-1</sup>) adapté aux plantes annuelles</td><td>49</td></tr><tr><td>Figure 12: Graphe d'évolution de la biomasse Seedbank (t MS.ha<sup>-1</sup>)</td><td>50</td></tr><tr><td>Figure 13: Graphe des biomasses des compartiments GV (vert foncé), GR (vert clair), DV (orange) et DR (rouge) suite à une coupe au jour 160 (t MS.ha<sup>-1</sup>)</td><td>51</td></tr></table>
<table><tr><td>Figure 14: Graphe d'évolution de la biomasse seedbank (t MS.ha<sup>-1</sup>) à la suite d'une fauche au jour 160</td><td>52</td></tr><tr><td>Figure 15: Graphe des biomasses des compartiments GV (vert foncé), GR (vert clair), DV (orange) et DR (rouge) suite à une coupe au jour 303(t MS.ha<sup>-1</sup>)</td><td>53</td></tr><tr><td>Figure 16: Graphe d'évolution de la biomasse seedbank (t MS.ha<sup>-1</sup>) à la suite d'une fauche au jour 303</td><td>54</td></tr><tr><td>Figure 17: Graphe des biomasses des compartiments GV (vert foncé), GR (vert clair), DV (orange) et DR (rouge) suite à des coupes alternées au jour 303 puis 160 (t MS.ha<sup>-1</sup>)</td><td>55</td></tr><tr><td>Figure 18: Graphe d'évolution de la biomasse seedbank (t MS.ha<sup>-1</sup>) suite à des coupes alternées au jour 303 puis 160</td><td>56</td></tr><tr><td>Figure 19: Graphe des biomasses des compartiments GV (vert foncé), GR (vert clair), DV (orange) et DR (rouge) suite à des coupes alternées au jour 160 puis 303 (t MS.ha<sup>-1</sup>)</td><td>57</td></tr><tr><td>Figure 20: Graphe d'évolution de la biomasse seedbank (t MS.ha<sup>-1</sup>) suite à des coupes alternées au jour 160 puis 303</td><td>58</td></tr></table>
Introduction

Les prairies constituent l'un des écosystèmes terrestres les plus répandus et les plus essentiels à l'échelle mondiale. Elles sont définies comme des formations végétales dominées par des espèces herbacées, le plus souvent des graminées, exploitées par la fauche ou le pâturage et qui assurent une alimentation pour les herbivores domestiques et sauvages (Peyraud et al., 2014a). En Europe comme en Afrique et tout autre continent, elles représentent une ressource stratégique, à la fois pour la production fourragère, le maintien de la biodiversité et la fourniture de multiples services écosystémiques comme la séquestration du carbone, la régulation hydrique ou la préservation des paysages (Michaud et al., 2020).

Selon leur durée d'implantation et leur mode de gestion, on distingue les prairies permanentes et les prairies temporaires. Les prairies permanentes sont ceux qui n'ont pas été retournées depuis plusieurs années (au moins 5ans selon la réglementation européenne) et couvrent encore une part significative des surfaces agricoles (Plantureux et al., 2012). Les prairies temporaires, par contre, sont issues d'un semis, souvent intégrées dans une rotation avec des cultures annuelles et destinées à rester en place pendant 2-5 ans. Elles ont une productivité élevée mais une diversité moindre (Munier-Jolain et al., 2012a)

Ces milieux sont aujourd'hui menacés par des facteurs multiples : intensification agricole, conversion en cultures, surpâturage, et surtout changement climatique. La réduction des précipitations, leur force variabilité interannuelle et la fréquence accrue des sécheresses compromettent la productivité et la pérennité des prairies. Face à ces enjeux, la modélisation écologique se pose comme un outil d'aide à la décision permettant de simuler les dynamiques de croissance de la biomasse et d'anticiper les effets climatiques sur la durabilité des ressources pastorales. Parmi ces outils, le modèle mécaniste ModVege s'appuie sur les traits fonctionnels des espèces prairiales pour prédire la croissance, la structure et la qualité du couvert herbacé. Initialement conçu pour les prairies européennes, il ouvre la voie à l'adaptation vers d'autres contextes climatiques et géographiques.

Ainsi, cette étude s'inscrit dans ce cadre en adaptant le modèle ModVege à la saisonnalité des prairies à plantes annuelles caractéristiques de plusieurs milieux. L'objectif est d'améliorer la représentation écologique des dynamiques de pâturages à espèces annuelles et fournir aux acteurs de l'élevage des outils de gestion adaptés, conciliant productivité et durabilité. En intégrant les dimensions biologiques, climatiques et socio-économiques, ce travail vise à contribuer à une meilleure compréhension et valorisation des prairies, au service d'une gestion territorialisée et résiliente des ressources pastorales.
# Partie I

## Cadre théorique général
# I. Chapitre I : Cadre conceptuel et services des prairies

## 1. Définir la « prairie » : approche historique, fonctionnelle et réglementaire

Le terme « prairie » est souvent utilisé dans différents contextes que ceux écologiques. Il est par exemple employé par les écrivains et auteurs, depuis le XIXème siècle, pour faire référence à de vaste étendues herbeuses. Etymologiquement, le mot « prairie » dérive de « pré », qui est issu du mot latin *pratum*, signifiant « chose prête ». Ce terme désigne ainsi, à l'origine, des surfaces naturellement productives capables de fournir une biomasse végétale de manière continue sans intervention humaine (Plantureux et al., 2012).

Aujourd'hui, le terme prairie recouvre une diversité de définitions, suite à son ancienneté et son ancrage dans les pratiques agricoles traditionnelles des agriculteurs et éleveurs.

L'UNESCO le définit comme une formation végétale dominée par des plantes herbacées, avec une couverture arborée ou arbustive inférieure à 10%. La FAO, quant à elle, considère les prairies parmi les types d'habitats les plus répandus au monde, puisqu'elles occupent plus de 40% des surfaces continentales de la planète, soit à peu près autant que les forêts et que les terres arables (Peyraud et al., 2014b).

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 1: Carte montant la répartition des prairies et forêts à l'échelle mondiale (OFB, 2021a)</figcaption></figure>

En plus des définitions institutionnelles, on trouve également des descriptions plus détaillées provenant du domaine scientifique. Selon le Dictionnaire encyclopédique de la diversité biologique et la conservation de la nature, écrit par Triplet (Triplet, 2025) (biologiste et docteur en écologie), la prairie est définie comme une formation végétale herbacée dense, d'une taille moyenne de 60cm, dominées principalement par les graminées (poacées), accompagnées d'autres hémicryptophytes tels que les Fabacées, Renonculacées et Astéracées. Ces formations se développent de préférence sur des terrains fertiles, généralement enrichis,
mais pas trop humides. La majorité des prairies ont été conçues et sont entretenues pour leur valeur en tant que source de nourriture pour le bétail, qu'elles soient fauchées ou pâturées (Bonobos World, s. d.)

## 2. Typologie des prairies

L'étude des prairies dans la littérature scientifique révèle une variété de classifications, chacune basée sur des paramètres différents. L'établissement de certains types se fait en fonction des caractéristiques intrinsèques des prairies, résultant en une typologie qui comprend notamment :

### A. Les prairies naturelles (primaires)

sont recensées au niveau de la zone paléarctique (région comprenant l'Europe, l'Afrique du Nord et l'Asie septentrionale). C'est le cas des steppes, des prairies alpines, arctiques et azonales. Leur évolution est bloquée par des facteurs biotiques (pâturage des animaux sauvages), géomorphologiques, climatiques ou édaphiques naturels (non anthropiques).

### B. Les prairies semi-naturelles

correspondent à un pool naturel d'espèces dont l'assemblage dépend des pratiques agricoles. Il n'est pas rare d'observer entre 20 et 60 espèces de plantes à l'échelle du mètre carré, qui varient entre graminées et légumineuses. Elles ont pour origine généralement un défrichement ancien ou parfois un semis qui remonte à quelques décennies. Elles font l'objet de fauches, de pâtures ou de gestion mixte.

En plus de la classification fondée sur la nature et l'origine des prairies, une typologie complémentaire est proposée, cette fois-ci fondées sur la durée d'occupation du couvert végétal. Cette distinction temporelle, bien que susceptible de variations en fonction des contextes nationaux, contribue à approfondir la compréhension des divers types de prairies et de leurs modes de gestion.

### C. Les prairies permanentes ou surfaces toujours en herbe (STH)

sont maintenues en place pendant plus de cinq ans, avec des seuils qui peuvent varier : plus de 5 ans au Danemark, plus de 10 ans en Allemagne et entre 12 et 16 ans en Pologne (Peyraud et al., 2014a). Ces surfaces sont généralement composées d'espèces pérennes ou spontanées. Le terme de prairie permanente est également défini juridiquement, par l'article 4 du règlement européen n°1307/2013 relatif aux paiements directs. Selon ce texte, sont considérées comme prairies permanentes les surfaces dans lesquelles l'herbe ou d'autres plantes fourragères herbacées prédominent depuis au moins cinq années révolues, incluant également landes, parcours ou estives même lorsque ces espèces ne prédominent pas, à condition qu'elles soient traditionnellement utilisées pour le pâturage. Récemment, la Commission européenne a introduit une souplesse supplémentaire : les États membres peuvent choisir d'étendre ce délai de 5 à 7 ans avant qu'une surface herbagère ne soit juridiquement classée en prairie permanente afin de réduire la rigidité administrative, à mieux s'adapter à la diversité des pratiques nationales et à favoriser une gestion plus flexible et durable des prairies.
### D. Les prairies temporaires

en revanche, correspondent à des surfaces implantées pour une durée inférieure à cinq ans, souvent dans le cadre d'une rotation culturale. Elles sont généralement composées de graminées et/ou de légumineuses fourragères, semées en culture pure (par exemple ray-grass anglais, dactyle) ou en mélange. Ces prairies sont exploitées en fauche et/ou en pâture, et sont dites temporaires jusqu'à ce qu'elles aient fourni six années d'exploitation. Au-delà de cette limite temporelle, elles sont assimilées à des surfaces toujours en herbes (STH), même si elles ont été temporairement labourées et réensemencées entre-temps.

### 3. Fonctions écologiques des prairies :

Les fonctions écologiques sont définies comme étant un ensemble de processus naturels fondamentaux qui assurent le maintien, le fonctionnement et la régulation des écosystèmes. Ce sont les interactions entre les éléments biotiques et abiotiques qui permettent à la nature de se maintenir et de maintenir la vie autour d'elle. Les prairies sont dotées d'une grande diversité d'organismes vivants, de toutes tailles, des plus visibles au plus microscopiques (ex : mammifères, insectes, champignons...). Cette biodiversité est cruciale car elle leur confère un ensemble de fonctions écologiques. En effet, les prairies, en particulier les prairies permanentes, naturelles et semi-naturelles, constituent des puits de carbone : elles stockent 0.2 à 0.5 tC. ha⁻¹.an⁻¹ ce qui en fait un atout majeur dans la lutte contre le changement climatique. Le carbone des prairies stocké en grande partie dans l'humus du sol est de plus beaucoup plus stable que le carbone forestier puisque principalement présent dans la biomasse aérienne (Z'Hornivores, 2019). Les prairies permettent de plus la conservation des sols et la régulation hydrique, grâce à leur couverture végétale dense qui maintient la structure du sol et capte les nutriments et polluants fines contribuant ainsi à la purification de l'eau et à la recharge des nappes phréatiques. Enfin, les prairies participent pleinement au maintien de la biodiversité à travers la sécurisation des phénomènes de pollinisation, la production de biomasse fourragère et la régulation naturelles de certains ravageurs et maladies.

Ces différentes fonctions écologiques constituent la base de la fourniture d'un ensemble de services écosystémiques dont les sociétés humaines tirent avantage.

### 4. Les services écosystémiques assurés par les prairies dans le cadre du MEA

La notion de « service écosystémique » est apparue dans les années 1980, portée initialement par des naturalistes intéressées par la valorisation des bénéfices offerts par la nature aux sociétés humaines. Cependant, c'est grâce à la publication du Rapport sur l'Evaluation des Ecosystèmes pour le Millénaire, en 2005, que la notion a acquis une reconnaissance internationale importante. Selon ce rapport, les services écosystémiques regroupent l'ensemble des « biens et services que les hommes peuvent tirer des écosystèmes, directement ou indirectement, pour assurer leur bien-être ».
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 2: les services écosystémiques définis par le MEA (OFB, 2021b)</figcaption></figure>

D'après le Millennium Ecosystem Assessment (2005), ces services écosystémiques peuvent être regroupés en trois grandes catégories principales :

### A. Services d'approvisionnement

Correspondent aux ressources matérielles issues des écosystèmes, notamment les denrées alimentaires, les matières premières et les ressources génétiques. Dans ce cadre, les prairies constituent une source importante de fourrages pour l'alimentation animale. En plus de la quantité de biomasse produite, la qualité nutritionnelle de ces ressources naturelles est aussi déterminante pour les performances animales. Celle-ci dépend fortement de la diversité floristique, des pratiques de gestion (fertilisation, fréquence des coupes) et des caractéristiques fonctionnelles des espèces végétales présentes. Les prairies diversifiées offrent une stabilité temporelle de la valeur nutritive, favorisent un comportement alimentaire plus varié et plus efficace chez les animaux et influencent les propriétés organoleptiques du lait et ses dérivés produits par ces animaux. Les prairies offrent également une ressource importante en plantes médicinales et aromatiques.

### B. Services de régulation et de soutien

Elles concernent les fonctions écologiques, citées avant, qui contribuent à la stabilité des milieux, dont on distingue :

#### a. Séquestration du carbone et régulation du climat

Les prairies stockent des quantités importantes de carbone, surtout dans les milieux humides ou montagnards, où la décomposition est plus lente. Ce rôle de puits de carbone dépend de l'équilibre entre les entrées (photosynthèse, apports organiques) et les sorties (respiration, décomposition, exportation de biomasse). Toutefois, ce stockage est sensible aux pratiques agricoles (fauche, pâturage, fertilisation) et aux conditions climatiques (réchauffement, sécheresse), qui peuvent transformer ces écosystèmes en sources nettes d'émissions.

#### b. Stabilisation des sols

Les prairies limitent fortement l'érosion des sols, qui compromet la structure, la fertilité et la capacité de rétention en eau des sols, affectant ainsi leurs fonctions écologiques. La couverture végétale pérenne des prairies, vivante ou morte, agit comme un amortisseur
d'énergie, limitant efficacement l'érosion en protégeant la surface du sol. Cependant, certains facteurs comme le surpâturage, la réduction de la diversité fonctionnelle des plantes, notamment des espèces à enracinement profond, ou le piétinement par le bétail, peuvent nuire à la stabilité des sols, en altérant leur structure et favorisant, ainsi, l'érosion.

### c. Régulation de la qualité des eaux

Les prairies permanentes, grâce à leur couverture végétale, freinent les écoulements et limitent le transport de particules, de sédiments et de phosphore vers les milieux aquatiques. De ce fait, elles participent à la limitation de l'eutrophisation<fnref n="1" /> de ces milieux (Mauchamp et al., 2020). Au-delà de cette fonction, les sols prairiaux riches en matière organique et en biomasse racinaire présentent une macroporosité favorable à l'infiltration, facilitant le stockage de l'eau dans le sol et la recharges des nappes. Reconnue à l'échelle européenne, ce rôle protecteur conduit à l'intégration de mesures agroenvironnementales dans la PAC, comme l'implantation obligatoire de bandes enherbées le long des cours d'eau, afin de renforcer la fonction filtrante et tampon de ces écosystèmes.

### d. Prévention des risques sanitaires

Les prairies contribuent à la prévention des risques sanitaires grâce à leur diversité floristique. La présence de légumineuses riches en composés bioactifs, favoris une régulation naturelle des parasites digestifs chez les ruminants, réduisant ainsi le recours aux traitements chimiques. Cependant, certaines pratiques agricoles, comme l'épandage de fumiers, lisiers ou boues de stations d'épuration peuvent introduire des agents pathogènes (ex : bactéries, parasites, virus...) difficilement régulés et nuisant par la suite à la capacité sanitaire des prairies.

### C. Services écosystémiques culturels

Elles englobent les bénéfices immatériels associés aux écosystèmes, comme la dimension esthétique, spirituelle, éducative ou encore récréative des paysages. En effet, les prairies offrent des bénéfices culturels significatifs, liés à leur biodiversité et à la qualité des paysages qu'elles façonnent. Elles jouent un rôle central dans la valorisation esthétique et identitaire des territoires, participant à la construction d'une image régionale favorable au développement local. Les populations sont particulièrement sensibles à la richesse floristique et faunistique des prairies, comme en témoignent plusieurs enquêtes révélant une nette préférence pour les prairies riches en espèces. Des exemples concrets comme les pâturages boisés du Jura franco en suisse illustrent la manière dont ces paysages agro-pastoraux contribuent à l'attractivité touristique et au maintien d'une économie rurale vivante, centrée sur le pâturage estival. Ces espaces sont également prisés pour les activités de plein air (randonnée, ski, cyclisme...), ce qui renforce leur rôle dans la dynamique socio-économique locale (Mauchamp et al., 2020).

<footnote n="1">¹ Phénomène lié à l'excès d'azote (N) et de phosphore (P) qui entraîne la prolifération d'algues, des déséquilibres chimiques et la dégradation des écosystèmes aquatiques.</footnote>
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 3: Schéma bilan d'exemples de services écosystémiques rendus par les prairies</figcaption></figure>

## 5. Classification alternative des services écosystémiques

Cette typologie, élaborée par le MEA, est largement utilisée comme cadre de référence pour l'analyse comparative des services écosystémiques. Toutefois, elle a fait l'objet de critiques, en particulier en raison de l'imprécision relative des définitions associées aux services de régulation et de soutien. Cependant, on peut trouver une classification alternative qui est proposée par le collectif INRA dans le cadre de l'« Expertise collective Agriculture et biodiversité »(Le Roux et al., 2008), qui distingue trois grandes catégories de services écosystémiques rendus par les prairies :

**A. Les services intrants**, contribuent à la fourniture de ressources et au maintien des supports physico-chimiques de la production agricole, et assurent la régulation des interactions biotiques, positives ou négatives comme : le maintien de la structure ou de la fertilité des sols, la pollinisation ou encore la protection de la santé des animaux domestiques ;

**B. Les services de production**, contribuent eux au revenu agricole. Ils concernent la production végétale et la production animale, aussi bien en termes de quantités, de durabilité dans le temps que de qualité des produits ;

**C. Les services produits hors revenu agricole direct**, incluent le contrôle de la qualité des eaux, la séquestration du carbone ou la valeur esthétique des paysages.

## 6. Les services écosystémiques assurés par les prairies dans le cadre de l'IPBES

Dans le cadre développé par l'IPBES<fnref n="2" /> (Plateforme intergouvernementale scientifique et politique sur la biodiversité et les services écosystémiques), les services écosystémiques sont

<footnote n="2">² Créée en 2012, l'IPBES publie régulièrement des rapports scientifiques sur l'état de la biodiversité de ses États membres. Ces travaux servent d'appui aux négociations internationales pour freiner le déclin de la biodiversité (Vie publique (France), 2024).</footnote>
redéfinis sous le terme de « contribution de la nature aux populations » (Nature's
Contributions to People-NCP). Cette approche vise à mieux refléter les différentes visions
culturelles et sociales de la relation entre nature et société. Depuis 2019, l'IPBES distingue 18
types de contributions, réparties en trois grandes catégories :

A. **Les contributions matérielles**, constituent les éléments physiques tangibles fournis par la nature et essentiels pour la subsistance humaine comme alimentation (animale et végétale), les matériaux (bois, fibres, matériaux de construction), l'eau potable, l'énergie, les produits médicinaux et biochimiques ou encore les ressources génétiques ;

B. **Les contributions non matérielles**, recouvrent les valeurs culturelles, spirituelles, récréatives et éducatives associées à la nature ;

C. Les contributions régulatrices, englobent les fonctions écologiques qui permettent à la nature de maintenir des équilibres utiles aux humains. On peut aussi citer, à titre d'exemple, la régulation du climat, de la qualité de l'air, du cycle de l'eau, des ravageurs et maladies, la fertilisation des sols, la pollinisation, la réduction des risques naturels et le recyclage des déchets.

Ce cadre permet d'inclure les savoirs autochtones et locaux dans l'évaluation des services
rendus par la nature, puisqu'il reconnaît que certaines contributions peuvent être positives,
négatives ou ambivalentes selon les contextes. Il insiste sur l'interconnexion entre les
fonctions écologiques, les usages humains et les valeurs sociales (Watson et al., 2019)

7. **Services agronomiques et productivité fourragère**

Les prairies présentent un support agronomique important, en soutenant la production animale grâce aux fourrages qu'elles fournissent. En effet au niveau des zones de moyenne montagne, telles que le Massif central ou le Jura, les conditions topographiques accidentées et le climat rigoureux limitent fortement les possibilités de mise en culture des terres. Toutefois, ces vastes espaces verts offrent des conditions favorables au pâturage des troupeaux, notamment des bovins. En France, l'élevage herbivore joue un rôle central dans la vie des territoires ruraux, en contribuant à la production de denrées alimentaires variées, reconnues pour leur qualité nutritionnelle et sanitaire. La relation entre prairie et élevage est étroite : les animaux se nourrissent de l'herbe naturelle, tout en contribuant à la fertilité du sol par leurs déjections, réduisant ainsi le recours aux engrais chimiques. Ce cycle vertueux associant animal, sol et plante soutient une flore diversifiée, en particulier les fleurs sauvages, qui jouent un rôle structurant dans la biodiversité prairial et attirent une grande variété d'espèces animales, notamment des pollinisateurs (Xicluna, 2023). Dans ce cadre, quatre indices agronomiques principaux ont été retenus pour caractériser la valeur d'usage<fnref n="3" /> des prairies : **la productivité** (quantité de biomasse produite par unité de surface et de temps), **la digestibilité** (la valeur nutritive de l'herbe, déterminée notamment par la teneur en fibres et la proportion de tissus de soutien dans les plantes), **la souplesse d'utilisation** (capacité d'une prairie à tolérer des

<footnote n="3">³ Les différentes caractéristiques agronomiques qui reflètent la capacité des prairies à remplir une fonction alimentaire ou une fonction environnementale ont été définies comme la valeur d'usage (Dorioz et al., 1991).</footnote>
variations de date de récolte sans perte significative de qualité ou de quantité) et la **temporalité de production** (correspond à la période de repousse et au moment où la biomasse maximale est atteinte).

Au-delà de leur rôle clé dans les productions animales, les prairies occupent également une place importante dans les systèmes de production végétale. Elles complètent efficacement les cultures céréalières dans la gestion des adventices. L'introduction de prairies temporaires dans les rotations culturales, comme la luzerne, réduit significativement la pousse de nombreuses espèces adventices problématiques pour les systèmes céréaliers. Si certaines prairies peuvent favoriser ces espèces, celles-ci sont généralement peu compétitives ou peu gênantes en grandes cultures et sont affaiblies par les travaux du sol. Une enquête menée dans la Zone Atelier « Plaine & Val de Sèvre » a montré que l'intégration des cultures fourragères et de légumineuses permet non seulement de limiter le recours aux herbicides, mais aussi de réduire les impacts environnementaux et les consommations énergétiques du système agricole, tout en maintenant une rentabilité économique satisfaisante (Munier-Jolain et al., 2012b).

## II. Chapitre II : Les prairies européennes : importance, gestion et vulnérabilités

### 1. Cadre général : Importance des prairies en Europe

#### A. Répartition et typologie

Les prairies en Europe sont dotées d'une grande valeur environnementale, économique, social et politique. Elles couvrent en effet plus de 64 millions d'hectares, soit 40% de la SAU européenne avec 33% de la SAU en prairies et 6% en prairies temporaires. Ces chiffres sont toutefois très hétérogènes selon les pays. Ainsi la prairie permanente occupe plus 76% de la SAU en Irlande, 45% en France et moins de 10% en Grèce. Pour la prairie temporaire, elle est importante dans les pays du Nord de l'Europe, notamment la Suède où elle occupe 33% de la SAU et est moindre en France (9%). Sa part ne dépasse pas 3% dans de nombreux états membres de l'Europe de l'Est (Foucaud-Scheunemann, 2019).

Les communautés végétales prairiales sont classées dans l'UE en sept grands types d'habitats selon la typologie EUNIS<fnref n="4" /> (2006) : prairies sèches, prairies mésophiles, prairies humides ou temporairement inondées, prairies alpines et subalpines, lisières forestières, steppes salées et prairies clairsemées boisées. Ces couverts végétaux peuvent être riches ou pauvres en espèces, dominés par les graminées, par les légumineuses, ou par un mélange de ces deux familles. Dans certains couverts, généralement riches en espèces, d'autres groupes végétaux peuvent dominer ces deux familles et les rendre d'une importance secondaire. Les prairies peuvent être utilisées uniquement pour le pâturage, pour la fauche, ou selon un système mixte. Leur productivité varie fortement : les systèmes extensifs produisent environ 2-3 t MS.ha⁻¹.an⁻¹, alors que les systèmes intensifs atteignent 10-12 t MS.ha⁻¹.an⁻¹ sous pâturage et jusqu'à 15-20 t MS.ha⁻¹.an⁻¹ en fauche. Ces écarts portent aussi sur la valeur nutritive, la digestibilité et la

<footnote n="4">⁴ La typologie EUNIS (European Nature Information System) est une classification des habitats naturels, semi-naturels et anthropiques des secteurs terrestres et marins d'Europe. Il permet de mieux appréhender la typologie des habitats et d'améliorer la rigueur et la reproductibilité des interprétations et identifications réalisées sur le terrain, préalables aux inventaires, cartographies et suivis (Guillaume et al., 2025)</footnote>
capacité de chargement animal des prairies illustrant une hétérogénéité des systèmes herbagers européens (Peeters, 2009).

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 4: Répartition de la couverture du sol au niveau de l'union européenne selon Eurostat, 2022</figcaption></figure>

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 5 : Part de la prairie dans la SAU des pays de l'EU (EuroSTAT, 2009)</figcaption></figure>

## B. Importance des prairies en Europe

### a. Sur le plan agro-environnemental

Les prairies jouent un rôle central dans les systèmes agricoles européens en raison de la diversité des services qu'elles rendent aux sociétés humaines. Sur le plan agronomique, elles constituent la base alimentaire de près de 80 millions d'UGB<fnref n="5" /> herbivores, ce qui assure une production importante de lait et de viande atteignant environ un quart de la valeur agricole européenne (Pflimlin, 2013). Leurs services écosystémiques sont aussi déterminants, particulièrement leur rôle de régulation environnementale : elles participent à la recharge des nappes phréatiques, limitent l'érosion des sols, atténuent les risques d'inondations et stockent

<footnote n="5">⁵ UGB : unité gros bétail, est une unité de référence permettant d'agréger le bétail de différentes espèces et de différents âges en utilisant des coefficients spécifiques établis initialement sur la base des besoins nutritionnels ou alimentaires de chaque type d'animal.</footnote>
d'importantes quantités de carbone, compensant une part significative des émissions de méthane des ruminants (Peeters, 2009). Du point de vue diversité, les prairies abritent une grande richesse floristique, particulièrement au niveau des systèmes extensifs et parcours méditerranéens, qui comptent parmi les milieux les plus diversifiés d'Europe. Elles contribuent de plus à la qualité des paysages, au patrimoine rural, à l'attractivité touristique et au bien-être animal grâce au pâturage. La multifonctionnalité des prairies dépasse donc la simple production agricole pour englober des dimensions écologiques, sociales et territoriales essentielles à la durabilité des systèmes agro-pastoraux européens.

## b. Sur le plan économique

Sur le volet économique, les prairies représentent un pilier essentiel de l'agriculture européenne. Elles couvrent plus d'un tiers de la SAU, comme cité précédemment, et constituent la base de l'alimentation d'un cheptel important, principalement bovins, ovins et caprins produisant du lait et de la viande dont la valeur marchande équivaut un ¼ de la production agricole européenne (Pflimlin, 2013). Elles sont exploitées par environ 5,4 millions d'agriculteurs, soit 40% des exploitations européennes, incluant de nombreux petits élevages familiaux qui contribuent au maintien d'une économie rurale vivante (Peyraud et al., 2014b). En valorisant des végétaux non directement consommables par l'Homme, tels que les résidus de culture, les coproduits et les fourrages, les prairies permettent de produire efficacement des protéines animales. Ce mode de production limite la concurrence entre alimentation humaine et animale (feed/food competition). A titre indicatif, un système laitier fondé principalement sur l'exploitation de prairies peut générer jusqu'à deux fois plus de protéines destinées à la consommation humaine que ce qu'il consomme en aliments concentrés (Michaud et al., 2020).

Dans cette perspective, les prairies constituent également un facteur clé de compétitivité et de résilience économique grâce à leur capacité à fournir un fourrage à faible coût, en particulier dans les systèmes pâturés. Ces derniers restent ainsi les plus économes en intrants couteux tels que les engrais minéraux, les concentrés et l'énergie fossile, comparés aux cultures fourragères comme le maïs (Peeters, 2009). Ceci renforce leur stabilité face à la volatilité des marchés mondiaux et aux effets du changement climatique. Ainsi, les prairies participent à la création de la valeur ajoutée à travers des filières différenciées (produits sous signe de qualité, labels « organic » ou « pastur fed », label « AB »), à la réduction des coûts liés à l'alimentation importée en protéines végétales, ainsi qu'à l'entretien de paysages attractifs favorisant le tourisme rural (Elliott et al., 2024 ; Lindborg et al., 2023).

Pour illustrer concrètement ces propos, une étude conduite dans le cadre du projet « Agriculture à hautes performances » (Guyomard et al., 2013) met en évidence les bénéfices économiques et environnementaux d'un système laitier fondé sur la valorisation accrue des prairies. En mettant en place, une exploitation de plaine ayant pour objectif de réduire ses intrants en soja et engrais minéraux au profit d'une plus grande autonomie fourragère. Les résultats ont montré qu'augmenter la part de l'herbe dans la sole fourragère et développer le pâturage permet non seulement de diminuer les charges variables, mais aussi de maintenir la productivité et la qualité de lait, notamment via une meilleure teneur en oméga-3. Ce système herbager génère en outre des gains de temps de travail, favorise le bien-être animal et améliore l'image du mode de production. Sur le plan environnemental, il entraîne une réduction marquée des émissions de GES, des pertes d'azote, de la consommation d'eau et
d'énergie fossile, tout en augmentant le stockage de carbone et la couverture permanente des sols. Cet exemple met en évidence la capacité des prairies à soutenir des systèmes de production multifonctionnels, performants à la fois sur les plans économiques, social et écologique.

Dans le même cadre, une autre étude a porté sur l'évaluation des performances économiques des systèmes prairiaux, en les comparant à des systèmes conventionnels (Lecole et Thoyer, 2022). Ces études menées dans les réseaux d'agriculture durable (RAD), comparés aux exploitations conventionnelles du RICA<fnref n="6" />, ont démontré que les systèmes herbagers, même s'ils sont en moyenne de plus petite taille et reçoivent moins d'aides, dégagent une valeur ajoutée et un revenu (avant impôts) supérieurs, grâce à des économies substantielles sur les charges d'alimentation (-50%) et de fertilisation (-75%). Ces résultats traduisent une meilleure efficience liée à une plus grande autonomie et à un moindre recours aux intrants. Par ailleurs, les systèmes herbagers apparaissent plus robustes face aux chocs du marché, comme l'a montré la crise laitière de 2009 : leur faible dépendance aux prix des intrants leur ayant permis de maintenir une meilleure stabilité économique. Cette robustesse, associée à une capacité de résilience avérée, confère à ces systèmes un avantage stratégique en contexte d'instabilité économique. Cependant, leur performance reste sensible aux rapports de prix entre produits animaux et céréales : lorsque le prix des céréales est élevé, les systèmes intensifs peuvent momentanément dégager des revenus plus élevés. Par contre, en situation de prix moyens ou bas, les systèmes herbagers conservent leur compétitivité, tout en garantissant une gestion plus durable et économies des ressources.

Pourtant, ce rôle économique demeure fortement dépendant des soutiens de la PAC, qui, dans certains cas, peuvent représenter plus de la moitié du revenu, en particulier pour les exploitations d'élevage extensif situées dans les zones défavorisées (Elliott et al., 2024). Malgré cela, les systèmes prairiaux extensifs représentent des solutions économiquement viables offrant des qualités de plus en plus recherchées face aux enjeux agricoles contemporains (Peyraud et al., 2014b).

### c. Sur le plan social

L'importance sociale des prairies, qui vient souvent en second temps derrière les dimensions économiques et écologiques, constitue un enjeu fondamental des prairies européennes. Dans la littérature scientifique, cette importance est fréquemment abordée à travers la notion de pastoralisme, qui est une pratique transversale aux pays d'Europe et d'Afrique, et qu'on peut trouver dans la majorité des pays à prairies. Le pastoralisme, d'abord, désigne les systèmes d'élevage extensifs fondés sur la mobilité des troupeaux. En Europe, la forme dominante est la transhumance, qui consiste à déplacer les cheptels selon un cycle saisonnier entre les pâturages de plaine (en hiver) et les alpages de montagne (en été). Plus de 4 millions d'hectares de terres agricoles reposent sur cette pratique, surtout dans les régions montagneuses (Alpes, Pyrénées, Carpathes, Scandinavie, Balkans) (Liechti et Biber, 2016).

<footnote n="6">⁶ RICA : Réseau d'Information Comptable Agricole, mis en œuvre en France depuis 1968, est une enquête annuelle réalisée dans les Etats membres de l'UE selon des règles et des principes communs. Il permet de recueillir des données comptables et technico-économiques en vue d'analyser la diversité des revenus et de leur formation dans les exploitations agricoles, de dresser des diagnostics économiques et financiers et de simuler l'impact des mesures prises au titre de la politique agricole commune.</footnote>
Dans les sociétés montagnardes, le pastoralisme ne se limite pas à une fonction productive ; il joue un rôle d'organisateur de la vie communautaire, où l'accès à la ressource se fait par des droits d'usage collectifs. Ainsi dans les sociétés médiévales, les terres étaient cédées par les seigneurs et souvent indivis à l'échelle d'une vallée. Ces droits concernaient aussi bien les pâturages communs que les terres privées intégrées au système collectif. Les réglementations encadrant ces usages, telles que la protection contre les troupeaux « étrangers », l'organisation des pâturages, la gestion des conflits, constituaient le socle des institutions sociales locales. Le pastoralisme possédait ainsi, une fonction de régulation sociale : il permettait aux cadets, souvent sans héritage foncier, de disposer d'un petit troupeau et de participer à l'économie communautaire grâces aux estives. Dans ce contexte, certains espaces communs non cultivés, portant le nom de « saltus » étaient qualifiés d'espaces des pauvres, car ils offraient aux plus modestes une possibilité d'accéder aux ressources sans autre capital que leur travail et leur bétail. Cependant, ce système a connu un grand déséquilibre, à partir du XIXème siècle, date à laquelle l'Administration forestière a repros en main la gestion des espaces, accentué par la crise démographique marquée par une surpopulation montagnarde suivie d'un exode massif. Les siècles d'après ont connu aussi une décomposition des pratiques collectives, l'oubli des anciennes réglementations, autrefois stratégiques et la disparition des cultures vivrières qui conduit à une spécialisation des montagnes dans l'élevage extensif. Les responsables ont réagi à ce déclin par un ensemble de mesures, dans le cadre de la PAC, qui soutiennent directement la transhumance. L'exemple de la Suisse, qui a adopté un système spécifique de paiements directs pour l'estive (SöBV) qui finance jusqu'à 80% du revenu des exploitations estivales (Eychenne, 2018).

## 2. Cadres de gouvernance et systèmes de gestion des prairies en Europe

### A. Gouvernance à l'échelle européenne : le rôle central de la PAC

La PAC constitue la base de la gouvernance des prairies en Europe. Le premier pilier assure des paiements directs par hectare, conditionnés depuis 2003 par le maintien des prairies permanentes, tandis que le deuxième pilier finance les mesures agro-environnementales (MAE/AEM), les aides aux zones défavorisées (ICHN/LFA) et les programmes de développement rural. Ces instruments visent à encourager l'élevage extensif et à préserver les systèmes à haute valeur naturelle (HNV), tout en compensant les contraintes liées aux zones de montagne et de piémont (Peeters, 2009 ; Pflimlin, 2013). Toutefois, plusieurs auteurs soulignent que les soutiens restent insuffisamment ciblés : les aides profitent encore en majorité aux systèmes intensifs, alors que les prairies doivent bénéficier d'une reconnaissance plus spécifique, comme étant essentielles à la durabilité agricole (Elliott et al., 2024).

### B. Gouvernance nationale : dispositifs spécifiques

Au-delà de ces orientations communautaires, chaque état membre de l'union adapte les outils de la PAC et développe des mesures spécifiques en fonction des caractéristiques de son territoire. En France, par exemple, la prime à l'herbe et les compensations pour la transhumance visent à soutenir les éleveurs de zones pastorales. En Irlande, les prairies, qui couvrent plus de 90% des terres agricoles, sont intégrées dans le système d'aides aux zones défavorisées. En Roumanie et dans d'autres pays de l'Europe centrale, des programmes soutiennent les prairies de montagne, mais leur efficacité est parfois réduite par la logique de « quasi-privatisation » des communs (Liechti et Biber, 2016). L'hétérogénéité des politiques
nationales reflète la diversité des contextes agricoles et sociaux, mais elle engendre aussi des inégalités de soutien entre régions herbagères.

### C. Gouvernance locale et collective : les communs pastoraux

A l'échelle locale, les prairies et alpages sont encore largement régis par des institutions collectives héritées du pastoralisme. Dans les Pyrénées, les Alpes, les Carpathes ou la Scandinavie, l'accès aux estives est régi par des droits d'usage collectifs, organisés par les communes, des coopératives pastorales ou des associations villageoises. Ces dispositifs régulent la charge pastorale, répartissent les tâches (ex : entretien des drailles, défrichement, surveillance des troupeaux) et garantissent un accès partagé aux ressources, contribuant ainsi à la cohésion des communautés rurales (Liechti et Biber, 2016). Les prairies collectives constituent ainsi de véritables communs sociaux et culturels, mais elles sont fragilisées par la déprise, le vieillissement des éleveurs et les tensions avec d'autres usages des milieux.

### D. Nouvelles dynamiques : vers une reconnaissance des services écosystémiques

Depuis une vingtaine d'années, la gouvernance des prairies évolue vers une reconnaissance accrue de leur multifonctionnalité. Les prairies sont désormais intégrées dans des dispositifs environnementaux tels que Natura 2000 ou les labels UNESCO (par exemple, les Causses et les Cévennes inscrits comme paysage culturel agro-pastoral). Elles sont valorisées pour leurs services écosystémiques (séquestration du carbone, biodiversité, régulation hydrique), mais aussi pour leurs services culturels (paysages, patrimoine, tourisme pastoral, produits labellisés). De nouvelles formes de gouvernance territorialisées apparaissent, associant agriculteurs, collectivités locales, ONG et consommateurs autour de démarches de qualité et de circuits courts (Elliott et al., 2024 ; Lindborg et al., 2023). Ces évolutions traduisent une tentative de sortir d'une vision strictement productive pour inscrire la gestion des prairies dans un cadre plus large de durabilité écologique, économique et sociale.

## 3. Impacts du changement climatique sur les écosystèmes prairiaux :

Le changement climatique est aujourd'hui reconnu comme un phénomène global majeur, au cœur des préoccupations scientifiques, environnementales et politiques contemporaines. Il se manifeste par une modification durable et significative des conditions climatiques, liée à la fois à des facteurs naturels internes et, surtout, à des perturbations d'origine anthropique (GIEC).

En Europe, les épisodes caniculaires ont déjà démontré des conséquences dramatiques sur les prairies permanentes, où les extrêmes climatiques peuvent transformer ces puits de carbone en sources majeures d'émissions, relâchant en quelques semaines plusieurs années de stockage de carbone atmosphérique (Picon-Cochard et al., 2013). Au niveau de la végétation, ces changements ont provoqué un appauvrissement notable de la flore pastorale. Les espèces pérennes, souvent plus nutritives et plus résistantes, tendent à régresser au profit d'annuelles pionnières de moindre valeur fourragère. La couverture végétale s'amenuise alors, les sols se dégradent par érosion, compaction et ensablement, compromettant durablement la capacité des milieux à supporter les troupeaux. Cette dégradation écologique se répercute directement sur les systèmes pastoraux, qui doivent réinventer leurs logiques de mobilité pour faire face à la raréfaction des ressources. Les itinéraires de transhumance s'allongent, les périodes de nomadisme se prolongent, et les conflits d'usage, notamment avec les agriculteurs, deviennent
plus fréquents. Face à cette situation, certaines pratiques agricoles, telles que la gestion extensive des pâturages ou l'ajustement raisonné de la fertilisation azotée, peuvent jouer un rôle crucial pour renforcer la résilience des prairies face aux stress climatiques. Toutefois, la capacité réelle d'adaptation et de récupération des prairies après des événements climatiques extrêmes reste encore à préciser par des études à plus long terme.

#### 4. Pistes d'adaptation et de résilience des systèmes prairiaux face au changement climatique :

Face aux impacts grandissants du changement climatique, l'adaptation des prairies apparaît essentielle pour garantir leur résilience et maintenir leurs services écosystémiques vitaux. À travers la littérature scientifique récente, plusieurs leviers d'action se dégagent clairement, chacun répondant à des enjeux spécifiques liés aux perturbations climatiques :

- **La mobilité pastorale et gestion communautaire des parcours** : constitue une réponse historique et particulièrement efficace aux aléas climatiques. En assurant une exploitation flexible et opportuniste des ressources fourragères et hydriques, elle permet de limiter les effets négatifs des sécheresses et de la variabilité pluviométrique accrue (Liniger et Mekdaschi Studer, 2022).

- **La valorisation de la diversité génétique et utilisation de mélanges plurispécifiques** : via l'exploitation de la diversité génétique intra- et interspécifique des plantes fourragères constitue une piste majeure d'adaptation. La sélection de variétés génétiquement adaptées à la sécheresse et aux températures élevées, combinée à l'utilisation de mélanges prairiaux diversifiés, permet de stabiliser et d'améliorer la productivité des prairies en conditions climatiques extrêmes. (Durand, 2016).

- **L'intégration de pratiques agricoles adaptatives et la gestion durable des ressources** : telles que le pâturage tournant, l'ajustement des dates de pâturage et des périodes de fauche, ainsi que l'amélioration des infrastructures pastorales (points d'eau, clôtures mobiles). (Liniger et Mekdaschi Studer, 2022).

- **L'implication directe des communautés dans la conception et la mise en œuvre des stratégies adaptatives**, via une planification intégrée et des approches participatives, permet une meilleure prise en compte des réalités locales et favorise ainsi une gouvernance territoriale efficace et légitime (Liniger et Mekdaschi Studer, 2022).

- Enfin, face à l'incertitude grandissante liée aux changements climatiques, **la modélisation** des systèmes prairiaux devient un outil incontournable pour anticiper les effets des variations climatiques sur les prairies. Ces outils permettent d'évaluer différentes stratégies d'adaptation, d'optimiser les pratiques agricoles et pastorales, et ainsi de faciliter une prise de décision proactive, éclairée et efficace à long terme (Durand, 2016 ; Graux, 2011).
Cette dernière piste ouvre directement la voie à une réflexion plus approfondie sur les modèles écologiques de simulation des prairies, qui feront l'objet de ce qui suit.

### III. Chapitre III : Cadre théorique de la modélisation des prairies

La modélisation présente plusieurs avantages par rapport à l'expérimentation en conditions réelles. La simulation permet en effet de modifier aisément les variables exogènes ainsi que les paramètres du modèle, ce qui facilite un contrôle précis de l'environnement de la simulation. Par ailleurs, les modèles sont capables de représenter des écosystèmes complexes, intégrant une multitude d'interactions entre les différentes composantes du système et les facteurs biotiques et abiotiques du milieu (Thornley, 2001). La simulation peut souvent apporter des informations que l'expérimentation seule n'aurait pas pu fournir, notamment en raison des contraintes temporelles, logistiques ou même parfois financières que cette dernière implique. Ce recours à la modélisation comme outil de simulation et de test de scénarios est d'autant plus pertinent dans les études d'impacts du changement climatique (Soussana et al., 2010 ; Thornley, 2001).

#### 1. Le concept de la modélisation :

Un modèle peut être définie comme une représentation simplifiée et abstraite d'un phénomène réel, élaborée à partir d'un ensemble structuré d'hypothèses portant sur des éléments observables et mesurables. Son objectif est de reproduire, de manière aussi fidèle que possible, le fonctionnement du système étudié, tout en tenant compte des objectifs du modélisateur et de la problématique abordée (Coquillard et Hill, 1997). La modélisation repose par ailleurs sur un ensemble d'équations mathématiques, qui traduisent le fonctionnement d'un système à travers des variables d'état, représentant l'évolution du système dans le temps, et des paramètres, définissant l'intensité des interactions entre ces variables. Cette démarche suit une logique scientifique : elle commence par la formulation du problème, la délimitation du système étudié puis la définition des hypothèses de modélisation. Elle se poursuit par l'évaluation des processus internes, la simulation de l'évolution du système, la comparaison des résultats avec des données observées, puis la validation ou la révision des hypothèses.
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 6: Etapes de la démarche de modélisation d'après Coquillard et Hill, 1997 (Graux, 2011)</figcaption></figure>

Dans le domaine de l'écologie, la modélisation vise à représenter et formaliser les réseaux d'interactions dynamiques et complexes entre les organismes vivants et leur environnement (Breckling et al., 2011). Elle permet ainsi de reproduire, comprendre et parfois prévoir le comportement global d'un écosystème donné, en tenant compte de sa structure en systèmes et sous-systèmes interdépendants. En agronomie, la modélisation est un outil essentiel pour simuler la croissance des cultures dans divers contextes, notamment en réponse aux changements climatiques. Les modèles agronomiques décrivent, quantifient et analysent les processus complexes impliqués dans le système sol-plante-atmosphère. Cette approche permet d'améliorer les techniques culturales et d'élaborer des politiques agricoles adaptées. Comme le montrent plusieurs études, les modèles peuvent orienter les décisions agricoles relatives à l'irrigation, au calendrier de semis ou à la gestion de la fertilisation azotée.

Une fois le modèle construit, il est impératif d'évaluer de manière critique ses résultats (Thornley, 2001). Cette étape consiste à confronter les résultats simulés aux données expérimentales, afin de déterminer dans quelles conditions les prédictions du modèle sont valides, c'est-à-dire en accord avec les observations réelles. Ce processus de validation permet de déterminer le domaine d'application du modèle ainsi que sa robustesse. Une fois validé, le modèle devient un outil d'analyse permettant de mieux comprendre le fonctionnement du système étudié et de répondre à la problématique initiale.

## 2. Les types de modèles de simulation

### 1. Fondements et typologies des modèles utilisés : déterministes, stochastiques, dynamiques, statiques, mécanistes et empiriques

De plus en plus utilisé dans le domaine scientifique, la modélisation offre un large choix de modèles selon le domaine et l'utilité du modèle.
Les modèles peuvent être déterministes ou stochastiques, dynamiques ou statiques, mécanistes ou empiriques. Un modèle déterministe produit des résultats prévisibles sans recourir à des distributions de probabilité, contrairement au modèle stochastique qui intègre une part d'aléa dans ses prédictions (Thornley, 2001). D'un point de vue temporel, un modèle dynamique repose généralement sur des équations différentielles dépendantes du temps, tandis qu'un modèle statique s'en affranchit et décrit un état indépendant de l'évolution temporelle. Sur le plan méthodologique, les modèles empiriques s'appuient sur des relations statistiques ou mathématiques dérivées de données expérimentales, sans chercher à expliciter les mécanismes sous-jacents, mais en visant principalement la capacité prédictive (Thornley, 2001a ; Hammer et al., 2002). A l'inverse, les modèles mécanistes sont construits à partir d'une compréhension théorique du fonctionnement du système. Ils utilisent des équations qui traduisent des relations de causalité entre les composantes du système à un niveau donné d'organisation, dans le but d'expliquer les dynamiques observées à un niveau supérieur (Thornley, 2001). Dans la pratique, cette distinction est rarement absolue : les modèles mécanistes intègrent souvent des éléments empiriques issus de régressions sur des données expérimentales, tandis que certains modèles empiriques utilisent des variables biologiques à portée explicative. La distinction entre approche descriptive (modèles empiriques) et explicative (modèles mécanistes) repose avant tout sur le degré d'intégration des processus dans les équations utilisées, plutôt que sur l'absence ou la présence absolue d'une portée explicative (Hammer et al., 2002).

L'élaboration d'un modèle dépend étroitement de la problématique abordée, des objectifs du modélisateur, de sa connaissance du système étudié, ainsi que des données disponibles. Ces éléments déterminent les choix fondamentaux liés à l'échelle spatiale et temporelle, au niveau de complexité, aux processus à représenter, et à la méthode de modélisation à adopter (Graux, 2011). Toutefois l'ajout de complexité dans un modèle ne se justifie pas toujours : selon Hakanson (1995), la véritable compétence du modélisateur réside dans sa capacité à représenter le système avec justesse, mais aussi avec parcimonie. Ainsi, l'échelle d'analyse choisie oriente souvent le concepteur vers une approche plus descriptive (empirique) ou, au contraire, plus explicative (mécaniste) des processus biophysiques jugées essentiels à cette échelle.

## 2. Les modèles écologiques :

Ainsi, appliquée au domaine de l'écologie, la modélisation a donné naissance à une large gamme de modèles de différents types, logiques et concepts. Voici quelques exemples de modèles de dynamique de croissance prairial largement utilisées, en distinguant leur propriétés et fonctionnement :
<table><thead><tr><td>Nom du modèle</td><td>Type et complexité</td><td>Représentation des espèces</td><td>Processus clés simulés</td><td>Spécificités</td></tr></thead><tbody><tr><td>Hurley Pasture</td><td>Modèle mécaniste, dynamique, très complexe</td><td>Une seule espèce de graminée C3</td><td>Flux quotidiens d'azote et d'eau, croissance des compartiments végétatifs (feuilles, tiges, graines), substrats C et N, surface foliaire</td><td>21 variables d'état et 60 paramètres ; base du modèle PaSim</td></tr><tr><td>PaSim (basé sur Hurley)</td><td>Modèle monospécifique mécaniste, amélioré</td><td>Une espèce</td><td>Intègre la résistance foliaire, la teneur dynamique en azote, la phénologie reproductive, et des réponses non linéaires à la température</td><td>Plus complet que Hurley, utilisé pour la modélisation à grande échelle</td></tr><tr><td>GraS</td><td>Modèle de compétition spatialisé avec grille matricielle</td><td>Une ou plusieurs espèces ou groupes fonctionnels</td><td>Compétition pour l'espace, interactions interspécifiques spatialisées, dynamique quotidienne de la couverture végétale</td><td>Fonctionne à l'échelle du paysage, initialise la végétation avec des cartes raster ; fort ancrage spatial</td></tr><tr><td>Schippers & Kropff</td><td>Modèle mécaniste simple, quotidien</td><td>Multi-espèce possible</td><td>Compétition pour la lumière (au-dessus du sol) et l'azote (dans le sol), croissance et biomasse</td><td>Faible complexité, bien adapté aux prairies multi spécifiques</td></tr><tr><td>Duru et al.</td><td>Modèle basé sur la croissance et la sénescence</td><td>Trois groupes fonctionnels</td><td>Accumulation de biomasse aérienne, croissance de la surface foliaire verte (via température), effets du stress hydrique et des carences nutritionnelles</td><td>Ne prend pas en compte les talles individuelles ni l'utilisation explicite des ressources</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 1: Tableau récapitulatif et descriptif des différents modèles de simulation prairial (Graux, 2011)</caption><tr><td>Coffin & Lauenroth</td><td>Modèle semi-aride basé sur les lacunes</td><td>15 catégories fonctionnelles regroupées en 5 groupes de ressources</td><td>Compétition pour l'eau, simulation annuelle des dynamiques végétales, redistribution de l'espace via mortalité</td><td>Inspiré des modèles forestiers, fortement axé sur la compétition souterraine dans les milieux semi-arides</td></tr></table>

### 3. Pourquoi modéliser : Apports et limites des modèles écologiques

#### 1. Atouts de la modélisation dans le cadre des systèmes prairiaux

La modélisation permet d'appréhender la complexité entre climat, sol, végétation et pratiques en articulant différents niveaux d'organisation, de la plante individuelle au système d'élevage, en passant par la parcelle prairial et le territoire. Elle repose sur des représentations explicites des processus biophysiques, agronomiques et écologiques. Elle offre ainsi un cadre formel permettant de simuler la production de biomasse, les dynamiques de la végétation, la réponse aux pratiques de pâturage ou de fauche, ainsi que les effets du changement climatique et des politiques agricoles. Au-delà de la simple compréhension scientifique, ces modèles constituent également des outils d'aide à la décision précieux pour les éleveurs, les conseillers et les gestionnaires de territoire, car ils permettent d'explorer différents scénarios de gestion et d'adaptation. Ils permettent ainsi de concevoir des systèmes herbagers plus durables, résilients et adaptés aux aléas environnementaux, en intégrant de manière cohérente les dimensions écologiques, techniques et socio-économiques (Cournede et Paul-Henry, 2018).

#### 2. Défis face à la modélisation dans le cadre des systèmes prairiaux

La modélisation des prairies fait face à plusieurs défis majeurs qui conditionnent son efficacité et sa pertinence dans l'analyse et la gestion des systèmes herbagers. Tout d'abord, la complexité du vivant impose de représenter une diversité d'espèces végétales dont les interactions biotiques (compétition, facilitation) et les réponses différenciées aux facteurs biotiques et abiotiques varient dans le temps et l'espace. Cette variabilité spatiale et temporelle des prairies rend leur modélisation particulièrement exigeante. À cela s'ajoute l'hétérogénéité intrinsèque des prairies, liée non seulement à leur diversité floristique, mais aussi aux divers modes de gestion (ex. : pâturage extensif ou intensif, fauche, repos) et aux interactions complexes entre le sol, le climat et la végétation. Un autre défi majeur réside dans la représentation réaliste des pratiques d'élevage, notamment des itinéraires techniques associés au pâturage tournant, à la fauche, aux apports de fertilisants ou à l'alimentation du troupeau. Ces pratiques influencent fortement la dynamique du couvert végétal et doivent être intégrées aux modèles de façon souple, mais rigoureuse (Cournede et Paul-Henry, 2018).

### 3. L'intérêt de la modélisation dans un cadre interdisciplinaire et territorialisé

La modélisation est un outil central dans une approche interdisciplinaire et territorialisée, car elle permet d'articuler des connaissances issues de domaines variés afin de fournir une vision intégrée des systèmes prairiaux. Le modèle PaSim, initialement développé pour simuler les prairies tempérées européennes, a par exemple été appliqué à l'échelle de territoires alpins
afin d'évaluer les impacts du changement climatique sur la production fourragère et les émissions de gaz à effet de serre (Brilli et al., 2023). De même, le Land Allocation Decision Support System (LADSS) intègre des données issues de systèmes d'information géographique (SIG) afin d'optimiser l'allocation des surfaces agricoles, tout en tenant compte des contraintes environnementales et politiques locales, ainsi que les impacts sociaux et économiques (Rivington et al., 2004). Ces approches multi-échelles, qui vont de la parcelle à la région, permettent de tester des scénarios de gestion (par exemple, adaptation des calendriers de pâturage ou de fauche, ajustement du chargement animal) et d'anticiper les effets des politiques publiques ou des perturbations climatiques. Enfin, en produisant des représentations partagées et accessibles, la modélisation renforce la concertation entre les différents acteurs et facilite la mise en place de stratégies de gouvernance territoriale, contribuant ainsi à la durabilité et à la résilience des systèmes herbagers.

# IV. Chapitre 4 : Problématique et contexte de l'étude

## 1. Contexte d'étude

Les prairies constituent une ressource naturelle essentielle sur le plan écologique et agronomique, en raison des nombreux services écosystémiques qu'elles fournissent. Principalement exploitées dans le cadre de systèmes pastoraux extensifs, elles jouent un rôle crucial dans l'économie et la subsistance des communautés rurales, constituant souvent la principale source d'alimentation du bétail. Ce rôle est d'autant plus important que le contexte européen est marqué par une saisonnalité climatique et une variabilité interannuelle de la production végétale, qui a donné comme conséquence le développement de plantes annuelles à cycle court mieux adapté aux contraintes climatiques accrues.

Toutefois, ces écosystèmes sont aujourd'hui soumis à de multiples pressions : le changement climatique, l'intensification de la concurrence pour l'utilisation des terres et la conversion progressive des prairies naturelles en zones agricoles ou urbanisées. En France, par exemple, la surface des prairies a diminué d'environ 25% entre 1980 et 2020, selon le Recensement Général Agricole, ce qui a entraîné une diminution notable des services qu'elles rendent aux éleveurs comme à l'environnement dans son ensemble. Cette tendance se poursuit dans les régions propices aux cultures intensives. Cette situation s'accompagne d'une dégradation progressive des ressources naturelles, ce qui rend incontournable le développement d'outils permettant de soutenir une gestion plus durable et résiliente de ces écosystèmes. Dans cette optique, les modèles de simulation écologique sont un soutien précieux pour éclairer la prise de décision et orienter les stratégies de gestion.

C'est dans ce cadre que s'inscrit le projet **PAM-AgroAfrique (Pâturages Africains et Modélisation pour une Agroécologie durable en Afrique)**, qui vise à favoriser la transition agroécologique des systèmes d'élevage africains grâce à la modélisation écologique des prairies. L'objectif est de développer des outils permettant de mieux comprendre, simuler et accompagner les pratiques de gestion durable des pâturages, en s'appuyant notamment sur deux modèles complémentaires : **ModVege**, dédié à la simulation des dynamiques de croissance des prairies, et **CoSMo**, qui permet de représenter la composition spécifique des communautés végétales. Ce projet, mené en partenariat avec des institutions de recherche marocaines, sénégalaises et sud-africaines, est porté conjointement par l'INRAE et le CIRAD pour les
années 2024 et 2025. Il s'inscrit dans l'initiative TSARA (Transformer les Systèmes Alimentaires et l'Agriculture par la Recherche en Afrique), qui promeut l'innovation scientifique au service de la souveraineté alimentaire du continent.

## 2. Problématique

Ainsi la problématique de mon stage est la suivante :

### Comment l'adaptation de ModVege, aux prairies annuelles peut-elle devenir un outil d'aide à la décision conciliant productivité, durabilité écologique et résilience face à la variabilité climatique ?

Cette étude vise donc à explorer les moyens d'assurer une gestion plus durable des prairies naturelles à espèces annuelles, en tirant pleinement parti de leurs externalités positives, tant sur le plan environnemental qu'économique. Pour ce faire, elle s'appuie sur la modélisation de la biomasse produite par ces pâturages et sur l'analyse des retombées économiques des différents scénarios de gestion.

## 3. Objectifs de l'étude

L'objectif principal de cette étude est d'adapter le modèle ModVege aux plantes annuelles qui dominent les systèmes de pâturage, afin de simuler la production de biomasse propre à ces espèces. A partir de ce cadre général, plusieurs objectifs spécifiques se déclinent :

- Adapter le modèle ModVege en y intégrant les spécificités physiologiques des plantes annuelles, afin de représenter de manière réaliste le fonctionnement des prairies dominées par ces espèces ;

- Simuler différents scénarios de gestion des pâturages, en particulier par la variation des dates de fauche, et analyser leurs effets sur la productivité fourragère et la durabilité écologique des prairies ;

- Associer une évaluation économique à ces scénarios de gestion en traduisant les productions simulées en valeurs monétaires, de manière à évaluer leur pertinence et leur rentabilité pour les éleveurs ;

- Contribuer à l'aide à la décision en gestion pastorale, en combinant les dimensions écologiques et économiques pour orienter les choix des éleveurs et des décideurs.
# Partie II

## Méthodologie et Matériel d'étude
# 1. Présentation de la zone d'étude :

En France, les prairies et cultures fourragères occupent plus de 14,7 millions d'hectares et représentent 45 % de la SAU française. Parmi celles-ci les surfaces des prairies permanentes constituent 66% de l'ensemble. Les prairies temporaires et les fourrages annuels couvrent respectivement 2,3 millions d'hectares et 1,7 million d'hectares. La répartition des surfaces sur le territoire national montre une prédominance des surfaces semées (fourrages annuels, prairies temporaires) au nord-ouest d'une ligne Bordeaux-Nancy et des surfaces toujours en herbe au sud-est de cette ligne.

Notre zone d'étude, ou plutôt la zone d'où on a collecté les données nécessaires au fonctionnement du modèle est la région Auvergne Rhône Alpes, exactement Clermont-Ferrand qui appartient au département Puy du Dôme.

## A. Présentation de la Région Auvergne Rhône Alpes :

La région Auvergne-Rhône-Alpes constitue la troisième plus vaste région métropolitaine française avec 69 700Km², soit 13% du territoire national. Elle rassemble 8 millions d'habitants. Créée par la réforme territoriale de 2015, elle se structure autour de cinq grandes métropoles (Lyon, Saint-Étienne, Grenoble, Franco-Genevois et Clermont-Ferrand), au sein de 12 départements (Insee). La région présente une géographie riche et variée, marquée par des massifs montagneux et des secteurs de plaine. Le Massif central prend pied sur la moitié ouest du territoire alors qu'à l'Est s'étendent les Alpes et ses chaînes d'altitude. Entre les deux, la vallée du Rhône trace un large espace de plaine. L'eau est très présente, avec des cours d'eau majeurs comme le Rhône, la Loire, l'Allier ou l'Isère qui irriguent le territoire et de grands lacs étalés au pied des massifs alpins. Cette richesse naturelle a favorisé le développement d'activités telles que l'agriculture, le tourisme, la production d'énergie et l'industrie : Auvergne-Rhône-Alpes est la première région française par son volume total d'emplois industriels (L'agence d'urbanisme de la région grenobloise, s. d.)

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 7: Carte montrant la localisation géographique de la région Auvergne Rhône Alpes dans le territoire français (Wikipédia, 2025)</figcaption></figure>
## B. Typologie des prairies de la zone d'étude :

Les prairies du Massif central qui appartiennent à la région Auvergne Rhône Alpes, notamment le Puy-de-Dôme où on trouve notre zone d'étude Clermont-Ferrand, se caractérisent par une grande variée suite aux divers facteurs pédoclimatiques, géologiques et anthropiques (pratiques agricoles). Elles couvrent environ 80% de la surface agricole utile et constituent la base d'alimentation des troupeaux et support des recherches scientifiques (grâce à l'UREP-unité mixte de recherche sur l'Ecosystème Prairial). On distingue différents types :

- **Prairies naturelles collinéennes** (300-900m), fauchées ou pâturées, installées sur sols maigres à moyennement fertiles. Elles abritent une flore diversifiée dominée par certaines espèces, comme : le Fromental élevé et le Trisète jaunâtre.

- **Prairies montagnardes** (900-1300m), plus productives et souvent utilisées en fauches. Leur composition associe des espèces précoces et tardives ce qui offre une souplesse d'exploitation.

- **Prairies d'altitude** (>1300), soumises à de fortes contraintes climatiques, souvent maigres mais riches en biodiversité floristique contenant des espèces indicatrices comme la Fétuque d'Auvergne.

- **Prairies semées**, temporaires ou permanentes, souvent intégrées aux rotations et dominées par les graminées et les légumineuses.

- **Pelouses et prairies maigres**, présentes sur sols superficiels, secs ou acides, abritant une forte diversité d'espèces à grande valeur patrimoniale, mais à productivité faible (Perera et al., 2020)

Cette diversité typologique des prairies du Massif central s'accompagne d'un poids considérable dans l'occupation du sol. La carte et le tableau ci-dessous montrent que la région Auvergne-Rhône-Alpes figure parmi les territoires français où les prairies occupent une proportion importante de la SAU. En 2018, elle comptait encore 2,2 ha de prairies ce qui lui acquiert la première position à l'échelle nationale.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 8: Carte et tableau de répartition des prairies par région française (Michaud et al., 2020)</figcaption></figure>
### C. Caractéristiques pédologiques :

La zone d'étude, Clermont-Ferrand, est caractérisée par une grande diversité pédologique à cause de sa mosaïque géologique qui compte formations marneuses de Limagne, substrats volcaniques récents et socle cristallin du Massif central. Les sols les plus présents sont les terres noires de Limagne, argilo-calcaires, riches en smectites et en matière organique, avec une forte capacité de rétention en eau, qui peut causer parfois des problèmes d'hydromorphie. Sur les marnes et terrasses, on trouve des sols bruns calcaires, également fertiles mais plus variables en profondeur. La région est aussi marquée par la présence d'andosols issus des coulées basaltiques de la chaîne des Puys, caractérisés par une forte teneur en MO, une grande porosité et des réserves hydriques considérables, même s'ils sont, dans certains cas, carencés en éléments minéraux (ex : K, Mg, et oligo-éléments). Enfin, sur les bordures granitiques, dominent des sols bruns acides, de texture sableuse, pauvres en argile et en éléments nutritifs et dont ses potentialités agricoles sont très limitées par la profondeur. Cette variété pédologique rend le territoire agronomiquement hétérogène, avec des zones très productifs et d'autres contraignantes (Dejou, 1985)

### D. Caractéristiques climatiques de la zone d'étude :

La région Auvergne-Rhône-Alpes possède un climat tempéré mais marqué par une forte hétérogénéité liée à la diversité des reliefs et aux influences multiples (océanique, continentale et méditerranéenne). Située entre 44° et 46,5° de latitude, elle est soumise aux perturbations atlantiques qui apportent des précipitations abondantes sur les reliefs exposés, tandis que les plaines et vallées, comme celles de la Limagne autour de Clermont-Ferrand, bénéficient d'un effet d'abri relatif. Les températures moyennes annuelles varient généralement entre 5°C et 15°C selon l'altitude, avec des hivers rigoureux en montagne et des étés chauds dans les plaines. Le cumul annuel des précipitations est très contrasté : de moins de 700 mm dans les zones de plaine abritées (Forez, Limagne) à plus de 2000 mm sur les massifs (Jura, Alpes, Cévennes vivaroises). Dans le Puy-de-Dôme, Clermont-Ferrand illustre bien ce gradient : elle est située au pied des volcans de la chaîne des Puys et au nord-est du Massif central, la ville a un climat relativement sec et ensoleillé par rapport aux reliefs voisins. Cette diversité climatique influence directement la répartition et la productivité des prairies régionales, qui dépendent à la fois des conditions thermiques, de l'altitude et de la disponibilité en eau (Météo France).

### E. Evolutions prochaines du climat de la région :

Les projections climatiques pour le XXIème siècle montrent une intensification du réchauffement climatique, avec des hausses de +2°C à l'horizon 2030, +3°C à 2050 et jusqu'à +5°C à 2080 selon les scénarios climatiques. Concernant les précipitations, les modèles restent plus incertains, mais une tendance à la baisse des cumuls annuels est envisagée, en particulier en été, avec un allongement des périodes sèches. A l'inverse, la fréquence et la violence des épisodes pluvieux pourraient augmenter surtout sur les reliefs exposés aux influences méditerranéennes.
<figure><img src="image_13.png" /></figure>

Figure 9: Nombre de jours par an avec températures maximales supérieures à 35°C en France : dernière décennie du 20ème siècle comparée à la dernière décennie du 21ème siècle, selon les 3 scénarios A2, A1B et B1 (Météo-France 2007)
## 2. Méthodologie d'étude

La méthodologie utilisée dans le cadre de cette étude repose sur l'adaptation et la calibration d'un modèle de simulation de prairies tempérées, ModVege, aux spécificités des plantes annuelles.

### A. Le fonctionnement du modèle écologique ModVege

Le modèle utilisé pour répondre à la question de cette étude, ModVege est développé à l'Unité Mixte de Recherche sur l'Écosystème Prairial (UREP) d'INRAE. C'est un modèle déterministe basé sur des processus. Contrairement aux approches empiriques, qui s'appuient sur des corrélations statistiques issues d'observations, les modèles basés sur des processus décrivent explicitement les processus écophysiologiques à travers des équations basées sur la biologie des plantes et les conditions environnementales.

Le modèle repose sur une structure dynamique dans laquelle les flux de biomasse entre les différents compartiments de la plante sont calculés quotidiennement en fonction de variables climatiques (température, rayonnement, etc.) et de paramètres physiologiques. Cette approche permet de simuler la croissance saisonnière de la végétation et de tester les effets de différents scénarios climatiques ou de gestion pastorale. Elle constitue ainsi un outil précieux pour l'analyse prospective. Il est conçu pour simuler les dynamiques de croissance, de structure et de qualité des prairies permanentes, dans un contexte agricole. Il repose sur l'efficience d'utilisation de la lumière pour modéliser les flux de biomasse entre les différents compartiments structurels de l'herbe. Il est basé sur cinq hypothèses fondamentales :

- Il se concentre sur la simulation des graminées, qui constituent la majorité de la biomasse des prairies permanentes dans les zones tempérées ;

- La végétation prairial est divisée en quatre compartiments structurels : feuilles vertes (GV), feuilles mortes (DV), tiges vertes et fleurs (GR), tiges mortes et fleurs (DR) ;

- Pour les prairies permanentes, la croissance, la sénescence et l'abscission (détachement d'un organe végétal) sont modélisées comme des flux continus. Le modèle calcule quotidiennement le flux de biomasse dans chaque compartiment (GV, DV, GR, DR) en fonction des variables environnementales et des traits fonctionnels moyens de la community simulée ;

- Dans les régions tempérées, la croissance des repousses végétales suit un modèle saisonnier, lié aux processus de stockage et de mobilisation des réserves dans les organes de la plante ;

- La digestibilité des compartiments sénescents (DV et DR) est considérée comme constante, tandis que celle des compartiments verts (GV et GR) diminue avec l'âge des tissus.

Le modèle repose sur un ensemble d'équations différentielles décrivant chaque compartiment de la plante, en intégrant des paramètres clés tels que la surface foliaire spécifique (SLA), la durée de vie des feuilles (LLS) et la digestibilité (OMD). En regroupant les espèces végétales en groupes fonctionnels, il simplifie la diversité végétale, ce qui le rend adapté à une large gamme de conditions agroécologiques. Cet outil permet ainsi de mieux comprendre le fonctionnement des prairies, d'anticiper les effets des pratiques de gestion, comme le pâturage ou la fauche, et évaluer la productivité des systèmes pastoraux (Jouven et al., 2006).
La figure 7 présente le fonctionnement de ModVege, utilisé pour simuler la biomasse des prairies permanentes :

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 10: Schéma du modèle ModVege, illustrant ses paramètres (sur la gauche), ses entrées météorologiques et de gestion (sur la droite), son moteur de simulation (au milieu) et ses sorties (en bas) (Zaugg, 2018).</figcaption></figure>

Ce modèle a été testé puis adopté par plusieurs pays européens, notamment la Suisse (Zaugg, 2018), afin de simuler la biomasse de leurs prairies permanentes et contribuer à une meilleure gestion et valorisation de ces écosystèmes. Certaines adaptations et reformulations sont nécessaires afin de mieux profiter de ce modèle. Il s'agit d'abord de l'adapter aux plantes annuelles qui dominent certains types de prairies. Ces dernières ont des caractéristiques qui les différentes des vivaces.

## B. Adaptation du modèle aux annuelles

### a. Schéma descriptif du modèle adapté aux annuelles

Le schéma initial du modèle, élaboré à l'aide du logiciel yEd Graph Editor, permet de décrire et de représenter les différents flux entre les compartiments végétatifs et reproductifs, les différentes phases de développement et de croissance de chacun (ex. : croissance potentielle, sénescence, abscission) ainsi que les facteurs intervenant à chaque étape. Avant d'apporter des modifications au code R du modèle initial, il a d'abord fallu identifier les modifications majeures à apporter et déterminer comment celles-ci s'inscrivent par rapport à la logique de ModVege. Ceci est présenté dans la figure ci-dessous, qui montre les modifications apportées au schéma initial pour simuler une plante annuelle. En effet, la caractéristique principale de ce type de végétaux est leur compartiment « graine », qui permet une régénération de l'espèce à chaque saison. Ces graines germent lorsque toutes les conditions environnementales sont réunies, à condition qu'elles aient réussi leur développement physiologique et qu'elles soient viables. Ces conditions sont modulées par une fonction de germination f(Germ), qui dépend
d'une température favorable, d'un minimum d'humidité du sol et d'une bonne aération. Grâce à un taux de germination journalier **Taux_Germ**, la fonction assure la pousse d'une plantule qui s'ajoute au compartiment végétatif, à travers le **GRO** (Growth). La plante poursuit ensuite sa croissance en passant par tout le cycle végétal. Le stock de graines du sol est enfin alimenté par une partie du flux d'abscission du compartiment reproducteur sec **AbsBDR**.

Ces étapes seront appliquées au code R afin d'adapter le modèle aux plantes annuelles.

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 8 : Schéma du modèle ModVege illustrant les interactions entre les compartiments de la plante (BGV, BGR, BDV, BDR), les processus de croissance (GRO), sénescence (SEN), abscission (ABS), et les flux d'azote (N), eau (W), et rayonnement (PAR), avec les sorties vers les stocks de graines (Stock_graines).</figcaption></figure>

## b. Equations du modèle

ModVege est basé sur un ensemble d'équations qui caractérisent chaque compartiment de la plante, ainsi que chaque phase de son développement depuis sa croissance jusqu'à sa sénescence et son abscission. Elles sont présentées ci-dessous en y intégrant à chaque phase la modification apportée correspondant aux annuelles :

### i. Compartiments structurels (état du système)

La végétation est décomposée en 4 compartiments : GV (végétatif vert), DV (végétatif mort), GR (reproductif vert), DR (reproductif mort). Chaque compartiment est décrit par sa biomasse BM (kg MS.ha⁻¹), son âge moyen AGE (°C.j) et sa digestibilité OMD.

Les flux journaliers par compartiment sont :

$$ \frac{d\text{BMGV}}{dt} = \text{GRO}_{\text{GV}} - \text{SEN}_{\text{GV}}, $$

$$ \frac{d\text{BMGR}}{dt} = \text{GRO}_{\text{GR}} - \text{SEN}_{\text{GR}}, $$
$$ \frac{dBMDV}{dt} = (1-r_{GV}) SEN_{GV} - ABS_{DV}, $$

$$ \frac{dBMGV}{dt} = (1-r_{GR}) SEN_{GR} - ABS_{DR} $$

$r_{GV}$ et $r_{GR}$ sont les coefficients de pertes respiratoires pendant la sénescence.

Ainsi, la première adaptation du modèle et la plus importante est l'ajout d'un cinquième compartiment qui représente la graine des plantes annuelles.

La graine est la composante la plus importante chez les annuelles, puisqu'elle représente leur moyen de survie d'une année à l'autre. Cette structure contient les réserves de la plante qu'elle a accumulée durant son cycle de vie. Après la sénescence et l'abscission de la plante, ces graines sont disséminées et se retrouvent au sol, formant ce qu'on appelle « une banque de graines » (Seedbank). Cette dernière assure la pérennité de l'espèce et est alimentée chaque saison par les nouvelles graines produites (Delalandre, 2024).

La logique à apporter au modèle pour simuler le comportement d'une annuelle est la suivante :

- Premièrement, les graines du sol, en particulier la seedbank, germent en fonction de leur maturité physiologique ainsi que la disponibilité des conditions climatiques favorables : **humidité et température** qui sont représentées par une : **Fonction de germination**

La fonction de germination, propGerm, ajoutée dans le modèle dépend d'un ensemble de facteurs :

### La température :

La température fait partie des conditions importantes pour assurer la germination des graines. Une température trop basse peut en effet ralentir les réactions enzymatiques et bloquer le processus, alors qu'une température plus élevée peut endommager les tissus embryonnaires des graines. Dans le modèle, le facteur thermique de germination $f(T)$ est simulé par une fonction **trapézoïde** décrivant les températures cardinales utilisées en écophysiologie. Cette fonction est définie par quatre seuils :

$T_b$ : une température de base en dessous de laquelle aucune germination n'est possible,

$T_{opt}^{-}, T_{opt}^{+}$ : une plage optimale où la germination est maximale,

$T_c$ : une température plafond au-delà de laquelle la germination est inhibée.

Ainsi, le facteur thermique prend les valeurs suivantes, selon les plages de températures :

$$ f_T(T) = 0 \text{ si } T \le T_b \text{ ou } T \ge T_c; $$

$$ f_T(T) = \frac{T - T_b}{T_{opt}^{-} - T_b} \text{ pour } T_b < T < T_{opt}^{-}; $$

$$ f_T(T) = 1 \text{ pour } T_{opt}^{-} \le T \le T_{opt}^{+}; $$
$$f_T (T) = \frac{T_c - T}{T_c - T_{opt}^+} \quad \text{pour } T_{opt}^+ < T < T_c$$

Ce choix permet de représenter de façon réaliste l'effet d'une fenêtre thermique restreinte et permet d'empêcher la germination à des seuils de T° très bas ou très élevé tout en conservant un plateau d'optimum. Ce type de fonction est biologiquement justifié, adopté par plusieurs expérimentations et méthodologiquement simple, puisqu'il permet d'ajuster les valeurs des T° selon les spécificités de chaque espèce.

D'après la littérature sur les annuelles méditerranéennes et désertiques (Clauss et Venable, 2000 ; Duncan et al., 2019 ; Krichen et al., 2014), les valeurs suivantes ont été retenues :

<table><caption>Tableau 2: Valeurs des paramètres de germination pour les annuelles</caption><thead><tr><td>Paramètre (°C)</td><td>Valeur</td></tr></thead><tbody><tr><td>T<sub>b</sub></td><td>5</td></tr><tr><td>T<sub>opt</sub><sup>-</sup></td><td>18</td></tr><tr><td>T<sub>opt</sub><sup>+</sup></td><td>22</td></tr><tr><td>T<sub>c</sub></td><td>32</td></tr></tbody></table>

## L'humidité du sol

En plus de la température, l'humidité du sol est aussi un facteur limitant dans la germination des graines. En effet, ces dernières nécessitent une quantité faible mais suffisante d'eau pour être imbibées.

Dans le modèle, l'humidité du sol est simulée par sa réserve hydrique *WR* (water reserve) et sa capacité de rétention d'eau *WHC* (Water Capacity Holding) exprimé en *mm* ce qui implique des adaptations par rapport à ce qui est décrit dans la littérature. En effet, l'humidité du sol est désignée, le plus souvent, par son potentiel hydrique $Ψ$ qui est un facteur plus complexe et dépend des caractéristiques du sol (texture, profondeur...). Plusieurs articles donnent $Ψ = -0,5$ MPa comme seuil auquel 50% des graines réussissent à germer. Afin d'implémenter cela dans ModVege ; j'ai retenu que ce seuil correspond à 50% de la WHC : le sol doit donc être, au minimum, à 50% de sa capacité de rétention en eau pour réussir la germination des graines (Duncan et al., 2019 ; Lewandrowski et al., 2017)

De plus, les expérimentations ont montré que la germination requiert une période continue de sol humide (hydrotime), ce qui impose d'ajouter une contrainte temporelle : le sol doit rester au-dessus de ce seuil pendant 5 à 7 jours consécutifs pour que l'imbibition soit complète et éviter que la germination soit déclenchée par des faibles précipitation (Lewandrowski et al., 2017). Cette exigence est renforcée dans le modèle par une fenêtre de pluie (10-20mm cumulés sur 7 jours avec au moins 3 jours humides), afin de simuler l'effet déclencheur des pluies automnales (Clauss et Venable, 2000).
## Taux de germination journalier

Dans le modèle, la germination est représentée de façon progressive par l'application d'un taux journalier de germination plutôt que comme un événement instantané. Ce taux représente une fraction maximale de la banque de graines pouvant germer. Sa valeur a été fixé dans une plage de 0,01 (1%) à 0,05 (5%) par jour, ce qui permet d'obtenir une dynamique réaliste d'une germination étalée sur plusieurs jours à semaines, conformément aux observations de terrain (Lewandrowski et al., 2017; Petru et Tielbörger, 2008). Ce choix reflète également la stratégie bet-hedging décrite dans la littérature : même en conditions optimales, seule une fraction limitée des graines germe chaque jour pour éviter un épuisement brutal de la banque de semences.

Ensuite, la plantule qui émane de la graine germée continue sa croissance en développant ses feuilles grâce aux rayonnements solaires. A la fin du cycle et pour maintenir une dynamique continue, les graines produites durant le cycle de vie de la plante doivent se retrouver au niveau du sol et alimenter la Seedbank. Cet ajout n'est pas aléatoire, mais est en fonction d'un taux de conversion de la biomasse reproductive morte AbsBDR vers des graines. Ce taux est d'une valeur de 0,08, traduisant que : 80% de la biomasse, à la fin du cycle, correspond à des graines matures, viables et prêtes à germer sous conditions favorables (citées ci-dessus) et les 30% restantes forment tous les tissus secs, morts ainsi que les graines non viables ou non matures qui ne peuvent pas germer sous aucune condition.

## ii. Développement et croissance à la surface

Dans le modèle, la croissance aérienne journalière est calculée comme le produit d'un potentiel de croissance et de trois modulateurs environnementaux et saisonniers :

$$GRO = PGRO * ENV * SEA$$

Le potentiel suit une approche d'efficience d'usage du rayonnement :

$$PGRO = PARi * RUEmax * (1-e^{-0.6*LAI})*10, LAI = SLA * \frac{BMGV}{10} * %LAM$$

Contraintes environnementales :

$$ENV = NI * f(PARi) * f(T) * f(W)$$

## Effet saisonnier :

La deuxième modification porte sur l'effet saisonnier, qui correspond à un phénomène de stockage et mobilisation des réserves racinaires par les plantes pérennes. En effet, pendant la saison favorables (saison humide) la plante stocke des réserves au niveau de ses structures racinaires (bulbes, rhizomes...) qui seront mobilisées par la suite pendant la saison défavorable (saison sèche). Les bourgeons dormants présents sur les divers tissus des plantes pérennes constituent la « banque de bourgeons » Les bourgeons dormants présents sur les divers tissus des plantes pérennes constituent la « banque de bourgeons », similaire à la banque de graines, peut relancer la croissance lorsque les conditions redeviennent favorables.
Chez les annuelles, les racines sont principalement dédiées à l'acquisition de ressources. Ce sont les graines qui représentent, dans leur cas, la forme de résistance aux conditions défavorables (Delalandre, 2024). Pour cela, l'effet saisonnier désigné par la fonction SEA au niveau du modèle doit être constant tout au long de la simulation, ce qui traduit un effet nul.

Ainsi, l'équation initiale :

$$|SEA(ST) = \begin{cases} \min SEA, & ST < 200 \\ \min SEA + \frac{\max SEA - \min SEA}{100} \cdot (ST - 200), & 200 \le ST < ST_1 - 100 \\ \max SEA, & ST_1 - 100 \le ST < ST_1 \\ \max SEA - \frac{\max SEA - \min SEA}{ST_2 - ST_1} \cdot (ST - ST_1), & ST_1 \le ST \le ST_2 \\ \min SEA, & ST > ST_2 \end{cases}$$

Devient comme suit : $SEA = 1$

### iii. Allocation végétative et reproductif

La phase reproductive se passe durant la phase entre $ST_1$ et $ST_2$, et modulée par l'équation suivante qui s'annule si un phénomène de fauche parvient (CUT=0) :

$$REP = 0,25 + \frac{(1-0.25)(NI-0.35)}{1-0.35} * CUT$$

L'allocation du flux reproductif : $GRO_{GR} = GRO * REP$

* **L'allocation végétative :**

Les plantes annuelles sont dotées d'un cycle biologique très court, durant lequel elles profitent des conditions favorables (humidité et température) pour compléter, le plus rapidement possible, la croissance et le développement de leur compartiments végétatifs (tige, feuilles, racine...) afin d'atteindre la phase reproductive. Une fois cette phase est atteinte, les annuelles cessent leur croissance végétative. Ceci pour se concentrer pleinement sur la production des graines, qui vont assurer la pérennité de l'espèce. Cette stratégie est totalement différente de celle des vivaces, qui ne stoppent pas leur croissance ou leur développement végétatif (Delalandre, 2024).

Afin de simuler ce comportement spécifique aux annuelles, j'ai mis à jour la condition permettant d'allouer entièrement la biomasse nouvellement créée au compartiment reproducteur. Celle-ci se déclenche lorsque la ST (somme de températures) dépasse un seuil $ST_1$, relatif à la reproduction :

Equation initiale : $Gro_{GV} = Gro * (1 - REP)$

Equation modifiée : $Gro_{GV} = ifelse (ST <= ST1, Gro * (1 - REP), 0)$
#### iv. Dynamique d'âge des compartiments

L'âge moyen de chaque compartiment est mis à jour quotidiennement par une moyenne pondérée entre biomasse résiduelle vieillie (si $T > 0$) et biomasse entrante ($âge=0$).

$$ \text{Exemple pour GV : } \frac{dAGEGV}{dt} = \frac{BMGV-SENGV}{BMGV-SENGV+GROGV} * (AGE_{GV}+T) - AGE_{GV} $$

La forme est la même pour les autres compartiments GR, DV, DR (en remplaçant les flux correspondant).

La même logique est appliquée au compartiment graine, afin d'homogénéiser le modèle et prendre en considération l'effet de l'âge sur la viabilité des graines du stock. Chaque jour, l'âge des graines évolue comme une moyenne pondérée entre : **graines résiduelles** (qui vieillissent avec la température moyenne journalière TT) et **nouvelles graines entrantes** (issues de la reproduction, avec âge = 0 au dépôt) (Fenollosa et al., 2020 ; Walters et al., 2010).

L'équation est :

$$ \frac{dAGEgraine}{dt} = \frac{Seedbank-GER-MORT}{Seedbank-GER-MORT+germinatedseeds} * (AGE_{graine} + T) - AGE_{graine} $$

Le reste du modèle reste inchangé, notamment les équations de digestibilité, de sénescence et d'abscission (Jouven et al., 2006).

##### c. Paramétrage du modèle :

Les équations du modèle sont régies par un ensemble de paramètres qui contrôlent chaque étape ou phase de croissance et de développement de la plante. En effet, la paramétrisation repose sur des traits fonctionnels moyens d'une communauté de graminées (approche groupes A-D) pondérés par leurs proportions, plus deux descripteurs de site (NI, WHC). Les paramètres clés incluent : les traits foliaires et structuraux (SLA, %LAM, BD densité apparente), les seuils thermiques ($T_0, T_1, T_2$), la fenêtre reproductive ($ST_1-ST_2$), la durée de vie foliaire (LLS), les effets saisonniers (minSEA/maxSEA), l'efficience lumineuse (RUEmax), ainsi que les coefficients de sénescence et abscission (KGV, KGR, KIDV, KIDR) et les digestibilités maximales et minimales (OMD). Dans la version originale, certaines valeurs sont obtenues par mesures (SLA, %LAM, $ST_1, ST_2, LLS$) et les autres par littérature régionale ; la sensibilité met en avant l'importance de SEA, de la période reproductive et de l'effet de $T^o$ sur l'efficience photosynthétique.

Ainsi, pour le modèle ModVege annuel certaines valeurs ont été révisées, notamment afin de coller avec les spécificités des plantes annuelles. Voire partie Annexes, annexe 3.

##### C. Méthodologie de l'analyse économique :

Afin de répondre à l'un des objectifs fixés par cette étude, il est nécessaire d'aborder une analyse économique des sorties du modèle, adapté aux annuelles. En effet, cette analyse
consiste à valoriser les productions de biomasse issues des simulations ModVege en équivalents fourragers commercialisables en France.

D'abord, le modèle permet de générer des quantités de biomasses récoltées suite à chaque fauche ou coupe, selon sa date d'exécution, en kg MS.ha⁻¹ qui seront converties en t MS.ha⁻¹ pour s'aligner avec les données économiques exprimées en tonnes, selon l'équation :

$$MS_{t.ha-1} = \frac{hBM_{Kg.ha-1}}{1000}$$

La quantité générée par chaque scénario de fauche (voire partie résultats pour mieux comprendre) est associée à un prix unitaire du fourrage, dépendant de la qualité (OMD) :

$$R_{€.ha-1} = MS_{t.ha-1} \times P_{€.tMS-1}(OMD)$$

Où $P_{€/tMS}(OMD)$ est défini selon les barèmes fourragers français pour le foin de prairie naturelle, publiées par (Chambres d'agriculture des Hauts-de-France, 2025) :

<table><caption>Tableau 3: Prix de normes de ventes des fourrages selon leur valeur nutritive OMD</caption><thead><tr><td>OMD moy (en%)</td><td>Prix correspondant (en €.t MS<sup>-1</sup>)</td></tr></thead><tbody><tr><td>&gt; 80 (fourrage hautement digestible)</td><td>150</td></tr><tr><td>70-80 (standard, prairie naturelle)</td><td>120</td></tr><tr><td>60-70 (médiocre)</td><td>90</td></tr><tr><td>&lt; 60 (très lignifié, tardif)</td><td>70</td></tr></tbody></table>

Les coûts (coûts variables) de récolte ont été estimés à 60 €.t MS⁻¹, valeur moyenne proposée par l'IFCE (GEYL, 2017) pour les prairies en France, incluant coupe, fanage, andainage, pressage et transport. La marge brute à l'hectare est donc calculée comme suit :

$$MB = R_{€/ha} - Coût_{€/ha}$$

Cette approche permet de comparer les scénarios de fauche selon leurs dates et donc selon leurs qualités fourragères, qui est un facteur influençant sur les prix de vente des foins.
# Partie III

## Résultats et Discussions
# 1. Analyse des sorties du modèle :

## A. Le compartiment biomasses :

Le premier résultat concerne la biomasse produite par les compartiments végétatifs et reproductifs (verts et morts).

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure 11: Graph of the biomass of the compartments GV, GR, DV, DR (t MS.ha⁻¹) adapted to the plants annuals</figcaption></figure>

La figure reflète une dynamique saisonnière très marquée des compartiments de biomasse sur l'ensemble des années simulées (huit ans de simulation). À chaque cycle annuel, la poussée printanière donne une biomasse végétative verte BGV (en vert foncé) de forte amplitude, suivie d'une décroissance rapide. Ces pics surviennent juste avant ou au moment des fenêtres de reproduction (bandes grisées), résultat de l'arrêt de la croissance végétative lorsque la plante atteint le seuil ST, qui déclenche la reproduction. Dans ces fenêtres, l'allocation aux organes reproducteurs se matérialise par des impulsions de BGR (en vert clair), plus étroites et de moindre amplitude que la BGV. Cette phase relativement rapide s'opère chez les annuelles lorsque le couvert est encore photosynthétiquement actif, puis s'arrête lorsque le seuil ST2 est atteint.

Dans la phase qui suit le pic, on observe une transition de la biomasse vers les compartiments morts : la BDV (orange) et la BDR (rouge) augmentent avec un décalage temporel par rapport aux compartiments verts, ce qui traduit la sénescence et l'abscission des tissus, ainsi que le transfert de biomasse hors des organes fonctionnels. À ce moment, la biomasse morte est convertie en biomasse de graine. La dynamique globale est répétée d'une année sur l'autre, avec des différences d'amplitude reflétant la variabilité climatique interannuelle.

Cette phénologie stable et ce calage cohérent des seuils thermiques indiquent que la reproduction est déclenchée lorsque le LAI et la production végétative sont encore élevés, puis que la qualité fourragère décroît à mesure que BDV/BDR augmentent.
## B. Le compartiment graines « Seedbank » et graines cumulées :

Le deuxième graphe représente l'évolution du stock de graines au niveau du sol, appelé « Seedbank ».

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure 12 : Graphe d'évolution de la biomasse Seedbank (t MS.ha⁻¹)</figcaption></figure>

La valeur initiale du stock de graine, en kg MS. ha⁻¹ a été fixé conformément à la bibliographie.

On peut constater une première forte chute correspondante à la germination et donc à une augmentation de la biomasse verte végétative. Puis, la biomasse de la banque de graines augmente, traduisant le retour de graines au sol via la sénescence puis l'abscission des organes reproducteurs. Ce même schéma se reproduit sur les huit années. La tendance à long terme est quasi stationnaire, avec une légère dérive négative d'environ 5% à 10% entre le premier jour (6000 kgMS.ha⁻¹) et le dernier jour (5500-5700 kg.MS.ha⁻¹), ce qui traduit une certaine variabilité interannuelle. En général, la banque de graines apparaît proche d'un équilibre dynamique, sans accumulation ni épuisement, mais elle reste sensible aux séquences climatiques contrôlant l'intensité des pics de germination et de production de graines.

## C. Scénarios de gestion : Fauche

Les prairies sont soumises à différentes pratiques de gestion, telles que la fauche et/ou le pâturage. Chacune de ces pratiques a des conséquences différentes sur le couvert végétal et induit un rendement différent. ModVege permet de simuler ces pratiques et ainsi d'étudier leurs impacts.

Des calendriers de fauches (une à trois par an) sont prévus avant, pendant et après la fenêtre reproductive.

### a. Scénario 1 : coupe précoce au jour 160
Ce premier scénario permet de tester l'effet d'une fauche qui a lieu au 160ème jour, c'est-à-dire avant la fenêtre reproductive. La figure 11 montre que la biomasse végétative verte, avant la fauche, atteint des pics de biomasse relativement importants, avec des valeurs de l'ordre de 2 à 3 t MS.ha⁻¹ par pic. Toutefois, le cycle reproducteur n'ayant pas encore commencé. Le compartiment reproductif (BGR), en vert clair, reste avec des valeurs très faibles. En effet, la coupe intervient avant l'entrée en phase reproductive (ST1-ST2) et interrompt l'allocation d'assimilas vers les organes reproducteurs, perturbant ainsi le cycle de la plante.
Logiquement, la biomasse sèche reproductive, BDR (en rouge), reste elle aussi faible et la conversion en graines est donc limitée. Les rares cas où la biomasse BDV ou BGR augmente correspondent à des années présentant un retard phénologique dû à des variations météorologiques, permettent ainsi le début de la phase reproductive au jour 160.

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Figure 13 : Graphe des biomasses des compartiments GV (vert foncé), GR (vert clair), DV (orange) et DR (rouge) suite à une coupe au jour 160 (t MS.ha⁻¹)</figcaption></figure>

Les observations mentionnées dans le graphe des biomasses sont cohérentes avec celles des graphes de la composante graine. En effet, sous une fauche très précoce (à 160 jours), la banque de graines décroît fortement et de façon quasi monotone : elle passe d'environ 6100kgMS.ha⁻¹ à 1400-1500 kgMS.ha⁻¹ en huit ans, ce qui correspond à une diminution de -75 à -80 %. La trajectoire en marches descendantes traduit des pics saisonniers de germination, tandis que le léger rebond observé vers j ≈ 1200-1700 correspond à une année où la reproduction n'a pas été totalement stoppée. Mécaniquement, la coupe au jour 160 interrompt donc la phase reproductive (BGR/BDR faibles), réduisant ainsi la masse de graines retournées au sol. On constate donc à terme un épuisement de la banque de graines. Ce scénario se comporte donc comme une fauche "anti-semences" : il maximise la **qualité** de la récolte (on coupe sur un BGV plus élevé, avant la sénescence) mais érode **la banque** de graines année après année. À court terme : on obtient une bonne qualité et quantité ; à moyen terme, il y a un **risque** de moindre régénération et de pics de BGV qui s'affaiblissent.
<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Figure 14: Graph d'évolution de la biomasse seedbank ($t$ MS.ha⁻¹) à la suite d'une fauche au jour 160</figcaption></figure>

Une fauche unique au jour 160 fournit entre 1,3 et 3,2 tMS.ha⁻¹ de biomasse, dont la majeure partie est verte (1,3-2,8 tMS.ha⁻¹). La digestibilité moyenne reste élevée (77-92%), portée par la fraction verte (78-85%), tandis que la biomasse morte, plus limitée (0,1-0,8 TtMS.ha⁻¹), présente une digestibilité plus faible 45(%).

<table><caption>Tableau 4: Production et qualité de la biomasse simulée pour une fauche unique au jour 160 (Kg.ha⁻¹ et %OMD)</caption><thead><tr><th>Année</th><th>Biomasse_recoltée<br>(Kg MS.ha<sup>-1</sup>)</th><th>OMDmoy<br>(%)</th><th>OMDgv<br>(%)</th><th>OMDdv<br>(%)</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>3157.6</td><td>80.6</td><td>81.4</td><td>45</td></tr><tr><td>2</td><td>3214.8</td><td>83.1</td><td>82.6</td><td>45</td></tr><tr><td>3</td><td>1298.1</td><td>92.0</td><td>85.4</td><td>45</td></tr><tr><td>4</td><td>2224.1</td><td>86.9</td><td>83.9</td><td>45</td></tr><tr><td>5</td><td>2794.9</td><td>77.0</td><td>78.7</td><td>45</td></tr><tr><td>6</td><td>1856.4</td><td>82.0</td><td>81.9</td><td>45</td></tr><tr><td>7</td><td>1666.3</td><td>80.8</td><td>81.7</td><td>45</td></tr><tr><td>8</td><td>2103.0</td><td>82.7</td><td>82.5</td><td>45</td></tr><tr><td>Moyenne</td><td>2289.4</td><td>83.1</td><td>82.3</td><td>45</td></tr></tbody></table>

En conclusion, ce scénario permet d'assurer, à court terme, une bonne quantité et qualité (compartiments verts dominants) du fourrage puisque la coupe se fait sur une BGV élevée, en moyenne 2289.4 kg MS.ha⁻¹, avant sénescence, mais, à long terme, il y a un risque de
moindre régénération de l'espèce et des pics BGV qui s'affaiblissent si la banque de graines continue à baisser comme le confirme le tableau 4.

b. **Scénario 2 : coupe tardive au jour 303**

Ce scénario correspond à une fauche tardive, après la fin de la phase reproductive.

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Figure 15: Graph of the biomass of the compartments GV (vert foncé), GR (vert clair), DV (orange) and DR (red) suite to a cut at day 303 (t MS.ha⁻¹)</figcaption></figure>

La figure 13 montre que le pic de biomasse végétative verte (BGV) survient au printemps puis bascule rapidement vers une allocation reproductive marquée : la courbe BGR (en vert clair) est nette et de forte amplitude. Dans un second temps, cela se répercute sur une augmentation de la biomasse des compartiments morts (BDV en orange et BDR en rouge). La récolte issue de la fauche contient alors davantage de tissus mûrs (tiges/épis, tissus desséchés), ce qui abaisse la digestibilité (OMD) par rapport à une coupe précoce. Toutefois, cette dernière a l'avantage de protéger la production des graines, favorisant ainsi le renouvellement de la banque du même nombre et donc la pérennité des annuelles. L'amplitude et la largeur des pics varient d'une année à (contraintes hydriques/thermiques...), mais la dynamique intra-annuelle reste identique d'une année sur l'autre.

La dynamique semencière est donc inversée par rapport to the scénario précédent. La banque de graines (graphe gauche) ne diminue pas et oscille entre ~4500 et 6100 tMS.ha⁻¹ avec plusieurs rebonds marqués (paliers ascendants entre j ≈ 1500 et 2400), ce qui indique que les années où la reproduction aboutit, le flux d'entrée de graines compense, voire dépasse, les pertes par germination.
<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 16: Graph d'évolution de la biomasse seedbank (t MS.ha⁻¹) à la suite d'une fauche au jour 303</figcaption></figure>

En termes de gestion, ce scénario préserve la banque de graines (pérennité des annuelles) mais s'accompagne de récoltes plus tardives, plus lignifiées et donc moins digestibles. Ceci est bien illustré par le tableau ci-dessous. En effet, une fauche tardive au jour 303 entraîne une forte réduction de la biomasse récoltable, comprise entre 139 et 700 kgMS.ha⁻¹, très inférieur à celle du scénario précédent.

Sur le plan qualitatif, la digestibilité moyenne (OMDmoy) chute fortement (46-50%), avec une valeur encore plus faible pour la biomasse verte (31% en moyenne). La biomasse morte reste à une digestibilité fixe de 45%. Ce scénario illustre ainsi la dégradation rapide de la qualité et du rendement lorsque la fauche est tardive. Mais, d'un autre côté, il permet d'assurer la pérennité du stock du sol en graines et donc des plantes annuelles.

<table><caption>Tableau 5: Production et qualité de la biomasse simulée pour une fauche unique au jour 303 (Kg.ha⁻¹ et %OMD)</caption><thead><tr><th>Année</th><th>Biomasse récoltée (Kg MS.ha<sup>-1</sup>)</th><th>OMDmoy (%)</th><th>OMDgv (%)</th><th>OMDdv (%)</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>699.8</td><td>46.2</td><td>34.7</td><td>45</td></tr><tr><td>2</td><td>229.4</td><td>50</td><td>28.5</td><td>45</td></tr><tr><td>3</td><td>182.9</td><td>46.4</td><td>33.6</td><td>45</td></tr><tr><td>4</td><td>398.1</td><td>46.1</td><td>38.2</td><td>45</td></tr><tr><td>5</td><td>171</td><td>46.8</td><td>24.8</td><td>45</td></tr><tr><td>6</td><td>446.7</td><td>47.4</td><td>32.3</td><td>45</td></tr><tr><td>7</td><td>181.8</td><td>50</td><td>27.2</td><td>45</td></tr><tr><td>8</td><td>138.6</td><td>45.9</td><td>30.6</td><td>45</td></tr><tr><td>Moyenne</td><td>306</td><td>47.4</td><td>31.2</td><td>45</td></tr></tbody></table>
### c. Scénario compromis 1 : fauches alternées au jour 303 puis 160

Chacun des deux scénarios précédents a ses points positifs et ses points négatifs. Il est donc, convenable de tester une combinaison des deux scénarios afin de trouver un compromis. Ainsi, le 3ème scénario, suit la logique suivante : la première année, la fauche est réalisée le jour 303 suivie d'une fauche au jour 160 l'année suivante. L'objectif de ce scénario est de préserver la banque de graine et générer des biomasses élevées en quantité et qualité une année sur deux.

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Figure 17 : Graphes des biomasses des compartiments GV (vert foncé), GR (vert clair), DV (orange) et DR (rouge) suite à des coupes alternées au jour 303 puis 160 (t MS.ha⁻¹)</figcaption></figure>

On observe bien, dans la figure 15, les effets de l'alternance 303-160 (année tardive, année précoce). En effet, les années de fauche au jour 160, la biomasse végétative verte (en vert foncé) atteint un pic précoce puis chute brutalement à la coupe, donnant peu de biomasse reproductive (en vert clair) et des niveaux de reproducteurs BDV/BDR (respectivement orange/rouge) faibles : on récolte essentiellement du tissu jeune, parfois suivi d'une petite repousse. L'année suivante, où la fauche a lieu au jour 303, le pic de biomasse végétative verte BGV est suivi d'une phase reproductive marquée (BGR élevée) puis d'une montée nette des biomasses mortes, en particulier BDR juste avant la coupe : on laisse aboutir la reproduction et la végétation vieillit davantage. Cette succession tardive/précoce se manifeste, sur le graphique, par une alternance de pics BDR importants une année sur deux, tandis que la part DV/DR reste contenue les années précoces. Agronomiquement, ce régime permet une alternance de récoltes de hautes qualités (année de fauche au jour 160) avec des récoltes plus tardives (année de fauche au jour 303) permettent de réalimenter la banque de graines. Cela se traduit donc par un compromis quantité-qualité-renouvellement intéressant : qualité élevée et faible mise en graines une année, puis maintien du potentiel semencier l'année suivante.
<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Figure 18: Graph of d'évolution de la biomasse seedbank (t MS.ha⁻¹) suite à des coupes alternées au jour 303 puis 160</figcaption></figure>

La dynamique semencière, à son tour, montre un compromis réel entre épuisement et renouvellement. La banque de graines présente des variations biennales : les années de fauche précoce se traduisent par une diminution liée aux pulses de germination mais avec un faible retour en graines, tandis que les années de fauche tardive apportent des rebonds grâce à la production de graines. En général, la tendance est légèrement décroissante (environ 6000 à 3000 tMS.ha⁻¹) sur les 8 ans, nettement plus lente que celle observée avec le scénario 1 (fauche précoce uniquement).

Sur le plan qualitatif, ce scénario génère une qualité de fourrage bimodale très marquée. Les années à coupe précoce, la récolte est dominée par le végétatif vert (77-85%) avec très peu de tissus morts et quasiment pas de tissus reproducteurs ; l'OMD moyen atteint alors 81-86% portée par une OMDgv élevée. A l'inverse, les années, à coupe tardive, la coupe contient surtout de la biomasse sèche et très peu de végétatif vert ; l'OMD moyenne chute à 45-50%. Au total, une année sur deux produit un fourrage de haute valeur alimentaire, l'autre une récolte tardive de qualité nettement inférieure mais permettent la mise en graines.
<table><caption>Tableau 6: Production et qualité de la biomasse simulée suite à des coupes alternées au jour 303 puis 160 (Kg.ha⁻¹ et %OMD)</caption><thead><tr><th>Année</th><th>Biomasse récoltée (Kg MS.ha<sup>-1</sup>)</th><th>OMDmoy (%)</th><th>OMDgv (%)</th><th>OMDdv (%)</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>699.8</td><td>46.2</td><td>34.7</td><td>45</td></tr><tr><td>2</td><td>3558.1</td><td>82.6</td><td>82.6</td><td>45</td></tr><tr><td>3</td><td>143.7</td><td>45.5</td><td>33.7</td><td>45</td></tr><tr><td>4</td><td>2420.4</td><td>86.3</td><td>83.6</td><td>45</td></tr><tr><td>5</td><td>147.6</td><td>46.3</td><td>24.9</td><td>45</td></tr><tr><td>6</td><td>2144.5</td><td>81</td><td>81.3</td><td>45</td></tr><tr><td>7</td><td>93.3</td><td>50</td><td>27.8</td><td>45</td></tr><tr><td>8</td><td>2543.7</td><td>81.5</td><td>81.9</td><td>45</td></tr><tr><td>Moyenne</td><td>1468.9</td><td>64.9</td><td>56.3</td><td>45</td></tr></tbody></table>

### d. Scénario compromis 2 : fauche aux jours 160 puis 303

Un autre scénario de compromis a été testé afin d'appliquer la même logique, mais en inversant les dates de coupes : privilégier la coupe précoce suivie de la coupe tardive, en appliquant une succession 303-160j. L'objectif de ce scénario est de générer une biomasse élevée en quantité et qualité sans trop sacrifier la banque de graines.

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Figure 19: Graph des biomasses des compartiments GV (vert foncé), GR (vert clair), DV (orange) et DR (rouge) suite à des coupes alternées au jours 160 puis 303 (t MS.ha⁻¹)</figcaption></figure>

Le graphe illustre l'évolution de la biomasse verte (BGV) dans le scénario alterné 160-303. On observe une alternance nette entre des pics de biomasse très élevés, correspondant aux années de fauches précoces, et des pics beaucoup plus faibles lors des années de fauche tardive. Cette dynamique traduit bien le compromis recherché : les années précoces permettent de récolter une biomasse importante de bonne qualité, tandis que les années tardives, moins productives, assurent la mise en graines et la régénération du couvert. Cette
alternance crée donc un rythme cyclique marqué, où la productivité est fortement variable d'une année à l'autre, mais où la durabilité écologique est préservée grâce au maintien régulier d'une phase reproductive.

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Figure 20: Graph d'évolution de la biomasse seedbank (t MS.ha⁻¹) suite à des coupes alternées au jour 160 puis 303</figcaption></figure>

L'évolution de la banque de graines (SeedBank) montre une tendance générale à la diminution progressive, ponctuée de fluctuations cycliques. On note des phases de baisse marquée, correspondant aux années de fauche précoce au jour 160, où la reproduction est limitée et la consommation du stock s'accentue. Ces phrases sont entrecoupées de légères remontées lors des années de fauche tardive, qui permettent la production de semences et une reconstitution partielle du stock. Cependant, la dynamique globale reste orientée à la baisse, suggérant que l'alternance 160-303 ne suffit pas à stabiliser complètement la banque de graines et qu'un équilibre à plus long terme nécessiterait soit une fréquence plus importante de fauches tardives, soit des conditions favorables supplémentaires à la régénération.

Le tableau 7 montre que, sur le plan qualitatif, les fauches précoces offrent une digestibilité élevée (OMDmoy>77%, jusqu'à 91%), garantissant un fourrage de très bonne qualité. A l'inverse, les fauches tardives au jour 303 affichent une OMDmoy faible (44-50%), traduisant une perte nutritive marquée. L'OMD de la biomasse verte suit la même tendance, tandis que celle de la biomasse morte reste constante à 45%. Ce scénario alterne donc des années de fourrage de haute valeur avec des années de qualité médiocre mais utiles à la reproduction.
<table><caption>Tableau 7: Production et qualité de la biomasse simulée suite à des coupes alternées au jour 303 puis 160 (Kg.ha⁻¹ et %OMD)</caption><thead><tr><th>Année</th><th>Biomasse récoltée (Kg MS/ha)</th><th>OMDmoy (%)</th><th>OMDgv (%)</th><th>OMDDv (%)</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>3.157.6</td><td>80.6</td><td>86.1</td><td>45</td></tr><tr><td>2</td><td>113.1</td><td>50</td><td>28.8</td><td>45</td></tr><tr><td>3</td><td>1454.2</td><td>91.3</td><td>85.2</td><td>45</td></tr><tr><td>4</td><td>363.9</td><td>45.7</td><td>38.4</td><td>45</td></tr><tr><td>5</td><td>2908.8</td><td>76.7</td><td>78.6</td><td>45</td></tr><tr><td>6</td><td>318.6</td><td>46.4</td><td>32.9</td><td>45</td></tr><tr><td>7</td><td>2023.1</td><td>79.6</td><td>81</td><td>45</td></tr><tr><td>8</td><td>90</td><td>44.4</td><td>31</td><td>45</td></tr><tr><td>Moyenne</td><td>1303.7</td><td>64.3</td><td>57.8</td><td>45</td></tr></tbody></table>

Les premiers résultats montrent que le calendrier de fauche façonne fortement la performance du système. La fauche précoce au jour 160 maximise simultanément la quantité et la qualité du fourrage (BM récoltée moy=2.29 t MS.ha⁻¹ et OMDmoy= 83%), alors que la fauche tardive au jour 303 aboutit à des rendements très faibles (en moyenne 0.31 t MS.ha⁻¹) et à qualité dégradée (en moyenne 47%), mais laisse s'achever la reproduction et le remplissage du stock semencier, par la suite. Les alternances constituent des compromis : le scénario 1 (303-160) atteint en moyenne environ 1.47 t MS.ha⁻¹ pour 65% d'OMD, et le scénario 2 (160-303) fournit en moyenne 1.3 t MS.ha⁻¹ avec 64% d'OMD. En conclusion, le scénario à fauche précoce privilégie la valeur fourragère immédiate au prix d'une moindre alimentation de la banque de graines, celui à fauche tardive fait l'inverse et le scénario 303-160 offre le compromis le plus équilibré entre production, qualité et renouvellement.

Sur cette base, la prochaine étape consiste à traduire ces contrastes agronomiques en résultats économiques.

## 2. Analyse économique des scénarios de gestion des prairies

Les prairies constituent une ressource fourragère très importante, et économiquement intéressante. Elles permettent de produire une bonne partie de l'alimentation des troupeaux, partiellement gratuitement. Afin d'étudier la rentabilité des différents scénarios étudiés, nous allons procéder à analyser leurs retombées économiques en utilisant les prédictions du modèle et ce afin de confirmer les atouts économiques des prairies.

### A. Scénario 1 : fauche au jour 160

<table><thead><tr><th></th><th>BM récoltée (t MS.ha<sup>-1</sup>)</th><th>OMDmoy (%)</th><th>Revenu (R<sub>€/ha</sub>)</th><th>Coût récolte (€.ha<sup>-1</sup>)</th><th>Marge brute (€.ha<sup>-1</sup>)</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>3.16</td><td>80.6</td><td>474</td><td>189</td><td>284</td></tr><tr><td>2</td><td>3.2</td><td>83.1</td><td>482</td><td>193</td><td>289</td></tr><tr><td>3</td><td>1.3</td><td>92</td><td>195</td><td>78</td><td>117</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 8: Performances agronomiques et économiques annuelles : biomasse récoltée, OMD, revenu, coût de récolte et marge brute pour une fauche au jour 160</caption><tr><td>4</td><td>2.2</td><td>86.9</td><td>334</td><td>133</td><td>200</td></tr><tr><td>5</td><td>2.79</td><td>77</td><td>335</td><td>168</td><td>168</td></tr><tr><td>6</td><td>1.86</td><td>82</td><td>278</td><td>111</td><td>167</td></tr><tr><td>7</td><td>1.67</td><td>80.8</td><td>250</td><td>100</td><td>150</td></tr><tr><td>8</td><td>2.1</td><td>82.7</td><td>315</td><td>126</td><td>189</td></tr><tr><td>Moyenne</td><td>2.29</td><td>83.1</td><td>332.9</td><td>137.3</td><td>195.5</td></tr></table>

L'analyse économique du scénario de fauche précoce au jour 160 donne des résultats globalement favorables. Sur l'ensemble des 8 années simulées, la production moyenne atteint 2,3 t MS.ha⁻¹, avec une digestibilité élevée d'environ 83%. Cela permet de valoriser le fourrage, selon le barème français, avec un prix de 150 €.t MS⁻¹. Le revenu moyen obtenu est alors de 333 €.ha⁻¹.an⁻¹, pour un coût moyen de récolte estimé à 137 €.ha⁻¹.an⁻¹. Cela permet donc de générer une marge brute annuelle moyenne de 196 €.ha⁻¹.an⁻¹. Au total, sur 8ans la marge moyenne atteint 195.5 €.ha⁻¹, confirmant la rentabilité économique de ce mode de gestion.

## B. Scénario 2 : la fauche au jour 303

<table><caption>Tableau 9: Performances agronomiques et économiques annuelles : biomasse récoltée, OMD, revenu, coût de récolte et marge brute pour une fauche au jour 303</caption><thead><tr><th></th><th>BM récoltée<br>(t MS.ha<sup>-1</sup>)</th><th>OMDmoy<br>(%)</th><th>Revenu<br>(R<sub>€/ha</sub>)</th><th>Coût récolte<br>(€.ha<sup>-1</sup>)</th><th>Marge brute<br>(€.ha<sup>-1</sup>)</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>0.7</td><td>46.2</td><td>474</td><td>42</td><td>27</td></tr><tr><td>2</td><td>0.229</td><td>50</td><td>482</td><td>14</td><td>2</td></tr><tr><td>3</td><td>0.183</td><td>46.4</td><td>195</td><td>11</td><td>2</td></tr><tr><td>4</td><td>0.398</td><td>45.5</td><td>334</td><td>24</td><td>4</td></tr><tr><td>5</td><td>0.171</td><td>46.3</td><td>335</td><td>10</td><td>2</td></tr><tr><td>6</td><td>0.447</td><td>47.4</td><td>278</td><td>27</td><td>4</td></tr><tr><td>7</td><td>0.182</td><td>50</td><td>250</td><td>11</td><td>2</td></tr><tr><td>8</td><td>0.139</td><td>45.9</td><td>315</td><td>8</td><td>1</td></tr><tr><td>Moyenne</td><td>0.3</td><td>47.2</td><td>332.9</td><td>18.4</td><td>5.5</td></tr></tbody></table>

A l'inverse, la fauche tardive à 303j se traduit par des performances économiques très limitées. La biomasse moyenne récoltée n'est que de 0,3 t MS.ha⁻¹.an⁻¹, avec une digestibilité fortement dégradée (OMD ≈ 47%). Dans ces conditions, le prix unitaire chute à 70 €.t MS⁻¹, soit à peine supérieur au coût de récolte. Le revenu moyen est de seulement 21 €.ha⁻¹.an⁻¹, pour une marge brute quasi nulle (≈3 €.ha⁻¹.an⁻¹). Sur l'ensemble de 8années, la marge cumulée ne dépasse pas 6 €.ha⁻¹, ce qui montre que la récolte de fourrage tardif ne présente aucun intérêt économique. Son rôle est lié plutôt à la production de semences et à la conservation des espèces natives.
### C. Scénario compromis 1 : fauche au jour 303 puis au jour 160

<table><caption>Tableau 10: Performances agronomiques et économiques annuelles : biomasse récoltée, OMD, revenu, coût de récolte et marge brute pour une fauche au jour 303 puis 160</caption><thead><tr><th></th><th>BM récoltée (t MS.ha<sup>-1</sup>)</th><th>OMDmoy (%)</th><th>Revenu (R<sub>€/ha</sub>)</th><th>Coût récolte (€.ha<sup>-1</sup>)</th><th>Marge brute (€.ha<sup>-1</sup>)</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>0.7</td><td>46.2</td><td>49</td><td>42</td><td>7</td></tr><tr><td>2</td><td>3.56</td><td>82.6</td><td>534</td><td>213</td><td>320</td></tr><tr><td>3</td><td>0.14</td><td>45.5</td><td>100</td><td>9</td><td>1</td></tr><tr><td>4</td><td>2.42</td><td>86.3</td><td>363</td><td>145</td><td>218</td></tr><tr><td>5</td><td>0.15</td><td>46.3</td><td>10</td><td>9</td><td>1</td></tr><tr><td>6</td><td>2.14</td><td>81</td><td>322</td><td>129</td><td>193</td></tr><tr><td>7</td><td>0.09</td><td>50</td><td>7</td><td>6</td><td>1</td></tr><tr><td>8</td><td>2.54</td><td>81.5</td><td>382</td><td>153</td><td>229</td></tr><tr><td>Moyenne</td><td>1.47</td><td>64.9</td><td>220.9</td><td>88.3</td><td>121.3</td></tr></tbody></table>

Ce scénario alterne mécaniquement années de fauches tardives (très peu de MS et OMD < 60%, marge≈0) et années de fauches précoces (2-3,6 tMS.ha⁻¹ avec OMD>80%, marge élevée). Economiquement, la valeur est portée par les années à fauche précoce (320, 218, 193, 229 €.ha⁻¹). tandis que les années à fauche tardive n'apportent presque rien en termes de marge (1-7€/ha). Cette stratégie reste néanmoins intéressante dans une stratégie moyen long terme puisque cette dernière permet une bonne conservation de la banque de graines. En moyenne, on obtient environ 121€.ha⁻¹ de marge brute. Ce scénario peut se montrer intéressant dans la mesure où il permet d'éviter des charges d'ensemencement artificiel du sol, suite à un épuisement de stock naturel.

### D. Scénario compromis 2 : fauches au jour 160 puis au jour 303

<table><thead><tr><th></th><th>BM récoltée (t MS.ha<sup>-1</sup>)</th><th>OMDmoy (%)</th><th>Revenu (R<sub>€/ha</sub>)</th><th>Coût récolte (€.ha<sup>-1</sup>)</th><th>Marge brute (€.ha<sup>-1</sup>)</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>3.16</td><td>80.6</td><td>474</td><td>189</td><td>285</td></tr><tr><td>2</td><td>0.11</td><td>50</td><td>8</td><td>7</td><td>1</td></tr><tr><td>3</td><td>1.45</td><td>91.3</td><td>218</td><td>87</td><td>131</td></tr><tr><td>4</td><td>0.36</td><td>45.7</td><td>25</td><td>22</td><td>3</td></tr><tr><td>5</td><td>2.91</td><td>76.7</td><td>349</td><td>175</td><td>174</td></tr><tr><td>6</td><td>0.32</td><td>46.4</td><td>22</td><td>19</td><td>3</td></tr><tr><td>7</td><td>2.02</td><td>79.6</td><td>243</td><td>121</td><td>122</td></tr><tr><td>8</td><td>0.09</td><td>44.4</td><td>6</td><td>5</td><td>1</td></tr><tr><td>Moyenne</td><td>1.3</td><td>64.3</td><td>168.1</td><td>78.1</td><td>90</td></tr></tbody></table>
Tableau 11: Performances agronomiques et économiques annuelles : biomasse récoltée, OMD, revenu, coût de récolte et marge brute pour une fauche au jour 303 puis 160

Ce compromis qui alterne année précoce, année tardive présente une dynamique opposée à celui d'avant. Les années paires (303j) génèrent des rendements très faibles (inf à 0,4 t.ha⁻¹) et une qualité médiocre (OMD<50%), entraînant des marges brutes quasi-nulles (1-3€.ha⁻¹). Les années impaires (160j), en revanche, apportent des revenus substantiels, avec des marges brutes variant entre 122 et 285€.ha⁻¹. En moyenne, la marge brute est de 90€.ha⁻¹, soit moins que dans la séquence 303-160 (~121€.ha⁻¹). Sur le plan économique, ce scénario est donc moins performant : il valorise bien les années 160j, mais perd davantage les années 303j placées en alternance.

D'un point de vue stratégique, le 2ème compromis privilégie un revenu immédiat mais au prix d'un déséquilibre global. A l'inverse, le 1er compromis sécurise d'abord le stock en graines, puis délivre un revenu fort l'année suivante, ce qui apparaît comme un compromis plus robuste.

## Synthèse de l'analyse économique des sorties du modèle :

Economiquement, les écarts observés sur la biomasse et l'OMD se traduisent nettement sur la marge brute : la fauche précoce est la plus performante avec 196 €.ha⁻¹ en moyenne, portée par un volume élevé et une OMD > 80% ; la fauche tardive aboutit à une marge quasi nulle d'environ 5-6 €.ha⁻¹. Les alternances se placent entre les deux, avec le scénario 303-160 à MB=121€.ha⁻¹, contre le scénario 160-303 à MB= 90€.ha⁻¹.

En plus, les scénarios qui épuisent la banque de graines (fauche au jour 160 et dans une moindre mesure fauche 160-303) sont exposés à des coûts supplémentaires de réensemencements qui sont non négligeables. Cet ajustement peut réduire sensiblement l'avantage de ces scénarios et rehausser l'intérêt des stratégies qui préservent la seedbank.
### 3. Discussion des résultats :

L'objectif de cette étude est de calibrer un modèle mécaniste de simulation des dynamiques prairiales, initialement conçu pour des prairies permanentes dominées par des espèces vivaces, afin de l'adapter à des plantes annuelles. Cette démarche a commencé par des recherches bibliographies visant à identifier les traits spécifiques des plantes annuelles. Ces connaissances ont servi à redéfinir certaines équations du modèle. Les sorties de simulation, représentées sous forme de rendements annuels, reflètent les dynamiques caractéristiques des plantes annuelles : un cycle rapide débutant par la germination des graines issues du stock semencier sous des conditions favorables, suivie d'une phase végétative puis reproductive avant la sénescence et la mort de la plante. Ce processus s'achève par la libération de nouvelles graines qui alimentent à nouveau la banque de semences, assurant la pérennité de l'espèce. Le modèle actuel permet de simuler ce comportement et se projeter dans le temps, à travers l'ajout d'un compartiment graines « seedbank » qui constitue le moteur de vie de ces espèces, modulé par une fonction de germination dépendante des conditions climatiques (T° et précipitations). Ceci permet de se rapprocher, le plus possible, de la réalité biologique des plantes annuelles et simuler l'effet du changement climatique sur leurs dynamiques. Cette réalité est celle décrite par plusieurs chercheurs et scientifiques, notamment (Delalandre, 2024).

Le modèle permet également de tester des scénarios de gestion des prairies, basés sur des calendriers de fauches à dates flexibles servant après à évaluer leur effet sur la productivité de la prairie et sa durabilité dans le temps. Ce volet peut servir comme support pour éclairer et soutenir la prise de décision en termes de gestion des prairies par l'éleveur ou l'exploitant en l'aidant à planifier la mobilité pastorale ou la constitution de réserves, à une échelle locale, ou même par les politiques publiques, à une échelle régionale. Il peut aussi servir comme un moyen de dialogue entre les différentes parties intégrées dans la gestion de cette ressource, notamment : éleveurs, coopératives, décideurs publics et chercheurs et faciliter une démarche participative où les choix de gestion sont coconstruits sur la base de projections partagées(Attonaty et Soler, 1991).

En plus, l'intégration d'une dimension économique aux résultats écologiques du modèle démontre la possibilité d'élargir l'usage de modèles initialement conçus pour des finalités écologique ou agronomiques. L'analyse économique des scénarios simulés permet de valoriser les productions obtenues et de compléter la lecture écologique par une version plus intégrée. Ainsi, le modèle devient un outil d'appui à la décision conciliant valorisation économique et préservation écologique et environnementale, offrant une base solide pour une gestion durable des parcours. Cette démarche s'inscrit pleinement dans la logique du développement durable, en promouvant l'utilisation rationnelle des ressources disponibles sans compromettre ceux des générations futures.

### 4. Limites et perspectives

Cependant, certaines limites doivent être soulignées. Le modèle conserve encore un certain degré de simplification, puisqu'il reste centré sur la plante sans intégrer pleinement les différentes interactions entre sol, plante et environnement. Les résultats obtenus nécessitent par ailleurs une validation par des mesures de biomasses, un suivi de la seedbank et des retours d'expérience des éleveurs, afin de confirmer les tendances observées et renforcer la robustesse du modèle. Cette étape requiert un temps plus long ainsi qu'une planification et
une coordination appropriées. De plus, les scénarios de gestion explorés portent uniquement sur les pratiques de fauche, sans prise en compte du pâturage, ce qui peut être très utile pour concrétiser l'effet de l'animal sur les dynamiques des prairies et comparer les deux types de gestion. Toutefois, le modèle actuel n'est pas conçu pour simuler directement l'effet pâturage, qui supposerait des ajustements plus complexes dépassant le cadre de ce projet de fin d'étude. Cette limite ouvre toutefois des pistes pour des travaux de recherche et de développement ultérieurs.

L'analyse économique manque également de vigueur et de robustesse dans la mesure où les charges fixes dans n'ont pas été intégrés au calcul de la marge brute. Ceci découle du fait que l'analyse visait seulement à illustrer les retombées économiques potentielles du modèle. En pratique, ces données varient selon les exploitations (de zéro à des milliers d'euros) ce qui nécessite de travailler sur des cas réels pour affiner les résultats.

La discussion des résultats de ce travail permet de générer certaines idées de perspectives. Le modèle pourrait être appliqués à d'autres contextes où les prairies à plantes annuelles sont prédominantes et soumises à des contraintes climatiques et de gestion, notamment en Afrique, où un tel outil contribuerait à optimiser la gestion des ressources pastorales et à renforcer leur résilience face aux fortes variabilités climatiques.

En conclusion, ce travail met en lumière la pertinence de la modélisation comme un outil de compréhension et d'anticipation des dynamiques prairiales. Malgré ses limites, l'adaptation de ModVege aux annuelles constitue une première étape importante vers la construction d'outils intégrateurs capables d'accompagner les éleveurs et les décideurs dans la gestion durable des pâturages, en conciliant productivité économique et résilience écologique.
## 5. Conclusion

L'adaptation du modèle ModVege aux prairies annuelles a permis d'apporter un éclairage nouveau sur les compromis écologiques et économiques qui structurent la gestion de ces écosystèmes. Le choix est en fonction de l'équilibre que l'on veut entre valeur fourragère immédiate et pérennité écologique du couvert. Si la priorité est de sécuriser l'alimentation (déficit de fourrage, opportunité de vente ou autres), la fauche précoce est la plus cohérente mais au prix d'une pression plus forte sur la banque de graines. A l'inverse, si l'objectif est de reconstituer ou entretenir le stock semencier (prairie dégradée, projet de restauration ou autres), la coupe tardive est le meilleur choix mais au détriment d'une bonne quantité et qualité de récolte. Le plus souvent, on cherche un compromis opérationnel : là où les scénarios de compromis interviennent, l'alternance 303-160 permet de recharger d'abord la banque de graines puis de capitaliser l'année suivante sur une coupe de qualité. C'est une stratégie plus pertinente si on vise à la fois à produire et à ne pas avoir recours à des réensemencements. L'alternance 160-303 peut se justifier quand on doit démarrer par une année de valorisation, mais elle reste moins protectrice du stock de graines.

En pratique la décision se prend en trois questions simples : est ce qu'il y a un besoin immédiat de fourrage de qualité ? est-ce que l'éleveur est prêt à assumer des coûts supplémentaires d'ensemencements si le stock s'épuise ? L'année s'annonce sèche (plutôt sécuriser tôt) ou humide (laisser donner des graines) ou combiner différents scénarios sur même parcelle prairial pour éviter les risques ?

Ces résultats mettent en avant le rôle que peuvent jouer les modèles mécanistes comme outils d'aide à la décision. Ils permettent non seulement de quantifier les arbitrages entre production, qualité et résilience, mais aussi de nourrir des démarches participatives de gestion territoriale intégrant les enjeux agronomiques, environnementaux et socio-économiques. A ce titre, l'adaptation de ModVege aux annuelles constitue une étape prometteuse vers la construction d'approches intégrées capables d'accompagner les éleveurs et les décideurs dans la transition vers des systèmes pastoraux plus durables et résilients face aux changements globaux. Toutefois, certaines limites persistent, notamment l'absence d'un compartiment sol-eau, la non prise en compte du pâturage et la dépendance à des paramètres encore génériques. Ces points ouvrent des perspectives d'amélioration et de validation empirique, indispensables pour renforcer la pertinence des résultats.
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nbYear = 0)
# ModVege states variables: appeler les variables d'états : stock

stocks <- loadStocks(fileStocks = "DATA/STOCKS.csv",
  ManagomentStocks = "Sensib_analysis_cut3")

# Simulation time: simulation sur 8 ans

nbr_year = 8

START <- 1

STEP <- 0.01

FINISH <- (365 * nbr_year + 1) - STEP

simtime <- seq(START, FINISH, by = STEP)

# ModVege [R slover] resolution

oCAMPG <- data.frame(ode(y = stocks, times = simtime, func = modVegeModel,
 
  prams = parameters, method ="euler",
  events = list(func = eventfun,
  time = c parameters["reinit"]
  , parameters["harvest_event"]))))

# Simple plot

Simple Plot (oCAMPG)

# Sensivity analysis of ModVege [R solver] : Analyse du sensibilité du modèle

# ListOfSensibilityTables <- SensivityAnalysisModVegeSolver parameters, stocks, simtime)

# split et export

# SensibCut1Plus10pourcent <- ListOfSensibilityTables$SensibCut1Plus10pourcent

# SensibCut1Moins10pourcent <- ListOfSensibilityTables$SensibCut1Moins10pourcent

# SensibCut2Plus10pourcent <- ListOfSensibilityTables$SensibCut2Plus10pourcent

# SensibCut2Moins10pourcent <- ListOfSensibilityTables$SensibCut2Moins10pourcent

# write.csv(x = SensibCut1Plus10pourcent, file = "SensibCut1Plus10pourcent.csv")

# write.csv(x = SensibCut1Moins10pourcent, file = "SensibCut1Moins10pourcent.csv")

# write.csv(x = SensibCut2Plus10pourcent, file = "SensibCut2Plus10pourcent.csv")

# write.csv(x = SensibCut2Moins10pourcent, file = "SensibCut2Moins10pourcent.csv")

# ModVege [R seq] resolution

o_seq <- Modvege_seq(stocks, parameters, FINISH)
write.csv(o_seq, file = ".DATA/OutputsModVegeSeqSensibility3cutsWRSTfirst.csv")

# Simple plot

Simple plot(o_seq)

# Sensivity analysis of ModVege [R seq]

# ListOfSensibilityTables <- SensivityAnalysisModVegeSequential parameters, stocks, FINISH)

# split et export

# SensibCut1Plus10pourcent <- ListOfSensibilityTables$SensibCut1Plus10pourcent

# SensibCut1Moins10pourcent <- ListOfSensibilityTables$SensibCut1Moins10pourcent

# SensibCut2Plus10pourcent <- ListOfSensibilityTables$SensibCut2Plus10pourcent

# SensibCut2Moins10pourcent <- ListOfSensibilityTables$SensibCut2Moins10pourcent

# write.csv(x = SensibCut1Plus10pourcent, file = "SensibCut1Plus10pourcent.csv")

# write.csv(x = SensibCut1Moins10pourcent, file = "SensibCut1Moins10pourcent.csv")

# write.csv(x = SensibCut2Plus10pourcent, file = "SensibCut2Plus10pourcent.csv")

# write.csv(x = SensibCut2Moins10pourcent, file = "SensibCut2Moins10pourcent.csv")

Annexe 2 : ModVege_Solver_function.R

#### PARAMETERS FUNCTION

loadParameter <- function(fileTrait, ManagomentTrait, fileMeteo, fileHarvest, ManagomentHarvest, cut = FALSE, nbYear = 0) {

# TRAIT

traits <- read.csv(file = fileTrait, header = TRUE, sep = ";",dec = ".")

auxs <- as.list((traits[, ManagomentTrait]))

names(auxs) <- traits[, 1]

# METEO

DATA <- read.csv(file = fileMeteo, header = TRUE, sep = ";",dec = ".")

if nbYear == 0 {

nbYear <- nrow (DATA) / 365

} else {

DATA <- DATA[1 : (nbYear * 365),]

}

DATA$Time <- seq(1, nrow (DATA), 1)

DATA$days <- rep (seq(1, 365, 1), (nrow (DATA) / 365))
```javascript
DATA <- DATA[, c("date", "Time", "days", "RR", "ETPP", "TMC", "PARi")]
if (sum(is.na DATA)) > 0) {
  paste("WARNING : NA's values detected")
}
auxs["Temperature"] <- approxfun(DATA$Time, DATA$TMC, method = "const", rule = 2)
auxs["PARi"] <- approxfun(DATA$Time, DATA$PAR, method = "const", rule = 2)
auxs["RR"] <- approxfun(DATA$Time, DATA$RR, method = "const", rule = 2)
auxs["PET"] <- approxfun(DATA$Time, DATA$ETPP, method = "const", rule = 2)
auxs["Day"] <- approxfun(DATA$Time, DATA$days, method = "const", rule = 2)

# HARVEST
HARVEST <- read.csv(fileHarvest, header = TRUE, sep = ";", dec = ".")
harvest <- rep(FALSE, nrow(DATA))
harvest_event <- na.omit(HARVEST[, ManagmentHarvest])
if(cut == FALSE) {harvest_event <- NULL}
harvest[harvest_event] <- TRUE
auxs["cutday"] <- approxfun(DATA$Time, harvest, method = "linear", rule = 2)
reinit <- c()
for (i in 1 : (nrow(DATA) / 365) - 1) {
  reinit[i] <- (365 + 365 * (i - 1)) + 1}
auxs["reinit"] <- reinit
auxs["harvest_event"] <- harvest_event
return(auxs)
```

#### STOCKS FUNCTION

```javascript
loadStocks <- function(fileStocks, ManagmentStocks) {
  STOCKS <- read.csv(fileStocks, header = TRUE, sep = ";", dec = ".")
  stocks <- STOCKS[, ManagmentStocks]
  names(stocks) <- STOCKS[, 1]
  return(stocks)
}
```

#### MODEL FUNCTION

```javascript
modVegeModel <- function(time, stocks, parameters) {
```
with(as.list(c(stocks, parameters)), {
#### les paramètres liés à la germination
max_germ_rate <- 0.01
Tb <- 5
Topt_low <- 18 # bas de l'optimum
Topt_high <- 24 # haut de l'optimum
Tc <- 32
WRmin_germ <- 0.5*WHC
### Update environment
days <- Day(time)
dSTdt <- max(0, Temperature(time))
if (time < 10) {
  temperatureMoovingAverage <- mean(Temperature(1:10))
} else {
  temperatureMoovingAverage <- mean(Temperature((time - 9):time))
}
#### f_temp <- exp(-0.5 * ((temperatureMoovingAverage - Topt_germ) / Tsd_germ)^2)
f_temp trap <- function(T, Tb, ToptL, ToptH, Tc) {
  if (T <= Tb || T >= Tc) return(0)
  if (T < ToptL) return((T - Tb) / (ToptL - Tb))
  if (T <= ToptH) return(1)
  return((Tc - T) / (Tc - ToptH))
}
f_temp <- f_temp trap(temperatureMoovingAverage, Tb, Topt_low, Topt_high, Tc)
#### Calculer les conditions de germination
if (time <= 7) {
  cumRainWindow <- sum(RR(1:time))
  nWetDays <- sum(RR(1:time) > 1)
} else {
  cumRainWindow <- sum(RR((time - 6):time))
nWetDays <- sum(RR((time - 6):time) > 1)
}

rain_condition <- cumRainWindow >= 10 & nWetDays >= 3

germ_condition <- (f_temp > 0) & (WR > WRmin_germ) & rain_condition # (&
rain_condition si tu la réactives)

# --- Taux journalier modulé par la température ---

propGerm <- ifelse(germ_condition, max_germ_rate * f_temp, 0)

### Harvest

PULSE <- ifelse(cutday(time) == 1, 1, 0)

if (PULSE == 1) {
  cuttedBGV <- max(0, BGV - (0.05 * 10 * BDGV))
  cuttedBGR <- max(0, BGR - (0.05 * 10 * BDGR))
  cuttedBDV <- max(0, BDV - (0.05 * 10 * BDDV))
  cuttedBDR <- max(0, BDR - (0.05 * 10 * BDDR))
  hBM <- (0.9 * (cuttedBGV + cuttedBGR + cuttedBDV + cuttedBDR))
}

} else {
  cuttedBGV <- 0
  cuttedBGR <- 0
  cuttedBDV <- 0
  cuttedBDR <- 0
  hBM <- 0
}

dDEFdt <- ifelse(ST > ST1 && ST2 > ST, PULSE, 0)

funcCut <- ifelse(ST > ST1 & ST2 > ST & DEF > 0, 0, 1)

# Climatic data

dataPARi <- PARi(time)

dataPP <- RR(time)

dataPET <- PET(time)

# Compute water reserve

LAI <- SLA * (BGV / 10) * percentLAM

AET <- min(dataPET * (LAI / 3), dataPET)
dWRdt <- ifelse(WR + dataPP - AET < 0, 0, ifelse(WR + dataPP - AET > WHC, WHC - WR, dataPP - AET))

# OMD

OMDgv <- MaxOMDgv - (AgeGV * (MaxOMDgv - MinOMDgv)) / LLS

OMDgr <- MaxOMDgr - ((AgeGR * (MaxOMDgr - MinOMDgr)) / (ST2 - ST1))

OMDaverage <- ifelse(hBM > 0, (OMDgv * cuttedBGV + OMDgr * cuttedBGR + OMDdv * cuttedBDV + OMDdr * cuttedBDR) / hBM, 0)

OMDcontinus <- (OMDgv * BGV + OMDgr * BGR + OMDdv * BDV + OMDdr * BDR) / (BDR + BDV + BGR + BGV)

Rep <- ifelse(ST2 > ST & ST > ST1, (0.25 + (((1 - 0.25) * (NI - 0.35)) / (1 - 0.35))) * funcCut, 0)

# Environnemental limiting function

#Effet saisonnier nul

Sea = 1

funcPARi <- ifelse(dataPARi < 5, 1, max(0, 1 - 0.0445 * (dataPARi - 5)))

funcTemperature <- ifelse(temperatureMoovingAverage < T0 | Temperature(time) < T0 | Temperature(time) > maxT, 0, ifelse(temperature(time) < T1, (Temperature(time) - T0) / (T1 - T0), ifelse(temperature(time) < T2, 1, 1 - (Temperature(time) - T2) / (maxT - T2))))

W <- WR / WHC

if (dataPET <= 3.8) {

funcW <- ifelse(W <= 0.2, 4 * W,

ifelse(W <= 0.4, 0.75 * W + 0.65,

ifelse(W <= 0.6, 0.25 * W + 0.85,

1.0)))

} else if (dataPET <= 6.5) {

funcW <- ifelse(W <= 0.2, 2 * W,

ifelse(W <= 0.4, 1.5 * W + 0.1,

ifelse(W <= 0.6, W + 0.3,

ifelse(W <= 0.8, 0.5 * W + 0.6,
1.0))))

} else {

funcW <- W

}

Env <- NI * funcPARi * funcTemperature * funcW

# Growth

Pgro <- dataPARi * RUEmax * (1 - exp(-0.6 * LAI)) * 10

Gro <- Pgro * Env * Sea

# Update BGV

#Arrêt de croissance végétative qd Rep commence

GroGV <- ifelse(ST <= ST1, Gro * (1 - Rep), 0)

funcAgeGv <- ifelse(AgeGV / LLS < (1 / 3), 1, ifelse(AgeGV / LLS > 1, 3, (AgeGV / LLS) * 3))

SenGv <- ifelse(Temperature(time) > T0,

Kgv * BGV * Temperature(time) * funcAgeGv,

ifelse(Temperature(time) < 0,

Kgv * BGV * abs(Temperature(time)), 0))

dAgeGVdt <- ifelse(Temperature(time) <= 0 | BGV == 0,

0,

((AgeGV + max(Temperature(time), 0)) *

(BGV - SenGv) / (BGV - SenGv + GroGV)) - AgeGV)

#Injecter les graines germées dans la BGV

dBGVdt <- GroGV - SenGv + germinatedSeeds

# Update BDV

funcAgeDV <- ifelse(AgeDV / LLS < 1 / 3, 1, ifelse(AgeDV / LLS > 2 / 3, 3, 2))

AbsDV <- max(0, KIDV * BDV * Temperature(time) * funcAgeDV)

dAgeDVdt <- ifelse(Temperature(time) <= 0 | BDV == 0, 0,

((AgeDV + max(Temperature(time), 0)) *

(BDV - AbsDV) / (BDV - AbsDV + (1 - gammaGV) * SenGv)) - AgeDV)

dBDVdt <- (1 - gammaGV) * SenGv - AbsDV

# Update BGR
GroGR <- Gro * Rep

funcAgeGR <- ifelse(AgeGR / (ST2 - ST1) < (1/3), 1,
  ifelse(AgeGR / (ST2 - ST1) > 1, 3, (AgeGR / (ST2 - ST1)) * 3))

SenGR <- ifelse(Temperature(time) > T0,
  Kgr * BGR * Temperature(time) *
  funcAgeGR, ifelse(Temperature(time) < 0,
    Kgr * BGR * Temperature(time) * (-1), 0))

dAgeGRdt <- ifelse(Temperature(time) <= 0 | BGR == 0,
  0,
  ((AgeGR + max(Temperature(time), 0)) *
    (BGR - SenGR) / (BGR - SenGR + GroGR)) - AgeGR)

dBGRdt <- GroGR - SenGR

\# Update BDR

funcAgeDR <- ifelse(AgeDR / (ST2 - ST1) < 1/3, 1, ifelse(AgeDR / (ST2 - ST1) > 2/3, 3,
  2))

AbsDR <- max(0, KIDR * BDR * Temperature(time) * funcAgeDR)

dAgeDRdt <- ifelse(Temperature(time) <= 0 | BDR == 0,
  0,
  ((AgeDR + max(Temperature(time), 0)) *
    (BDR - AbsDR) / (BDR - AbsDR + (1 - gammaGR) * SenGR)) - AgeDR)

dBDRdt <- (1 - gammaGR) * SenGR - AbsDR

dSeedBankdt <- -germinatedSeeds + AbsDR * 0.8

###Simuler Age graines:

\# Terme de sécurité pour éviter 0/0

eps <- 1e-12

SB_res <- pmax(0, SeedBank - germinatedSeeds) # biomasse résiduelle

SB_in <- pmax(0, AbsDR * 0.8)

dAgeSBdt <- ifelse(Temperature(time) <= 0 | SeedBank <= 0, 0,
  ((AgeSB + max(Temperature(time), 0)) * (SB_res / SB_res + SB_in + eps)) -
  AgeSB)
return(list(c(dSTdt, dAgeGVdt, dAgeGRdt, dAgeDVdt, dAgeDRdt, dAgeSBdt, dBGVdt, dBGRdt, dBDVdt, dBDRdt, dWRdt, dDEFdt, dSeedBankdt),

days = days,

PULSE = PULSE,

funcCut = funcCut,

Rep = Rep,

hBM = hBM,

funcAgeGv = funcAgeGv,

funcAgeDV = funcAgeDV,

funcAgeGR = funcAgeGR,

funcAgeDR = funcAgeDR,

OMDaverage = OMDaverage,

OMDcontinus = OMDcontinus,

OMDgv = OMDgv,

OMDgr = OMDgr,

Sea = Sea,

Env = Env,

LAI = LAI,

Pgro = Pgro,

Gro = Gro,

GroGV = GroGV,

SenGv = SenGv,

GroGR = GroGR,

SenGR = SenGR,

AbsDV = AbsDV,

AbsDR = AbsDR,

AgeSB = AgeSB,

dataPP = dataPP,

AET = AET,

funcPARi = funcPARi,

funcTemperature = funcTemperature,
funcW = funcW,
dataPARi = dataPARi,
dataPET = dataPET,
temperatureMoovingAverage = temperatureMoovingAverage,
temperature = Temperature(time),
cuttedBGV = cuttedBGV,
cuttedBGR = cuttedBGR,
cuttedBDV = cuttedBDV,
cuttedBDR = cuttedBDR,
prop_GV = cuttedBGV / hBM,
prop_GR = cuttedBGR / hBM,
SeedBank = SeedBank,
germinatedSeeds = germinatedSeeds
))
})
}

#### REINITIALIZED VECTOR

retime <- function(nbrYear) {
  reinit <- c()
  for (i in 1 : nbrYear - 1) { # last year is not re-initialized
    reinit[i] <- (365 + 365 * (i - 1)) + 1 # at the first day (not 365)
  }
  return(reinit)
}

#### EVENT FUNCTION

eventfun <- function(time, variables, parameters) {
  with(as.list(variables, parameters), {
    if (any(time == parameters["reinit"]).)) {
      DEF <- 0
      ST <- 0
    }
  })
```R
BGV <- 0 # Remise à zéro du stock végétatif
BGR <- 0
#BDV <- 0
} else {
    if (BGV > 0.05 * 10 * parameters["BDGV"]) {
        BGV <- 0.05 * 10 * parameters["BDGV"]
    }
    if (BGR > 0.05 * 10 * parameters["BDGR"]) {
        BGR <- 0.05 * 10 * parameters["BDGR"]
    }
    if (BDV > 0.05 * 10 * parameters["BDDV"]) {
        BDV <- 0.05 * 10 * parameters["BDDV"]
    }
    if (BDR > 0.05 * 10 * parameters["BDDR"]) {
        BDR <- 0.05 * 10 * parameters["BDDR"]
    }
}

return(c(ST, AgeGV, AgeGR, AgeDV, AgeDR, AgeSB, BGV, BGR, BDV, BDR, WR,
          DEF, SeedBank))
})
}
```

####### SIMPLE PLOT FUNCTION

```R
Simple_plot <- function(o){
    par(mfrow = c(1,1))
    plot(o/time, o$BGV, type = "l", xlab = "time", ylab = "BGV", col = "darkgreen")
    lines(o/time, o$BGR, col = "green")
    lines(o/time, o$BDV, col = "orange")
    lines(o/time, o$BDR, col = "red")
    par(mfrow=c(1,1))
    plot(o/time, o$SeedBank, type="l", col="black", xlab="time", ylab="SeedBank")
}

# et si tu veux l'âge :
```
plot(o time, o$AgeSB, type="l", col="purple", xlab="time", ylab="AgeSB (°C.j)")

par(mfrow = c(1,2))

plot(o time, o$ST, type = "l", xlab = "time", ylab = "ST", col = "darkblue")

plot(o$ time, o$WR, type = "l", xlab = "time", ylab = "WR", col = "blue")

<table><caption>Annexe 3 : tableau des traits fonctionnels adapté aux annuelles</caption><thead><tr><th>Name</th><th>group_A</th><th>group_B</th><th>group_C</th><th>group_D</th><th>site_H</th><th>Site_M</th><th>Site_L</th><th>Sensib_analysis.1</th></tr></thead><tbody><tr><td>Kgv</td><td>0.002</td><td>0.002</td><td>0.002</td><td>0.002</td><td>0.002</td><td>0.002</td><td>0.002</td><td>0.002</td></tr><tr><td>Kgr</td><td>0.001</td><td>0.001</td><td>0.001</td><td>0.001</td><td>0.001</td><td>0.001</td><td>0.001</td><td>0.001</td></tr><tr><td>T0</td><td>4</td><td>4</td><td>4</td><td>4</td><td>4</td><td>4</td><td>4</td><td>4</td></tr><tr><td>T1</td><td>10</td><td>10</td><td>10</td><td>10</td><td>10</td><td>10</td><td>10</td><td>10</td></tr><tr><td>T2</td><td>20</td><td>20</td><td>20</td><td>20</td><td>20</td><td>20</td><td>20</td><td>20</td></tr><tr><td>LLS</td><td>500</td><td>800</td><td>900</td><td>1400</td><td>650</td><td>790</td><td>1150</td><td>790</td></tr><tr><td>OMDdv</td><td>0.45</td><td>0.45</td><td>0.45</td><td>0.45</td><td>0.45</td><td>0.45</td><td>0.45</td><td>0.45</td></tr><tr><td>OMDdr</td><td>0.4</td><td>0.4</td><td>0.4</td><td>0.4</td><td>0.4</td><td>0.4</td><td>0.4</td><td>0.4</td></tr><tr><td>MaxOMDgv</td><td>0.9</td><td>0.9</td><td>0.85</td><td>0.75</td><td>0.9</td><td>0.875</td><td>0.8</td><td>0.88</td></tr><tr><td>MinOMDgv</td><td>0.75</td><td>0.6</td><td>0.65</td><td>0.65</td><td>0.675</td><td>0.655</td><td>0.65</td><td>0.66</td></tr><tr><td>MaxOMDgr</td><td>0.9</td><td>0.9</td><td>0.85</td><td>0.75</td><td>0.9</td><td>0.875</td><td>0.8</td><td>0.88</td></tr><tr><td>MinOMDgr</td><td>0.65</td><td>0.45</td><td>0.45</td><td>0.45</td><td>0.55</td><td>0.49</td><td>0.45</td><td>0.49</td></tr><tr><td>ST2</td><td>1200</td><td>1350</td><td>1550</td><td>1850</td><td>1275</td><td>1420</td><td>1700</td><td>1450</td></tr><tr><td>ST1</td><td>600</td><td>700</td><td>850</td><td>1000</td><td>650</td><td>755</td><td>925</td><td>775</td></tr><tr><td>percentLAM</td><td>0.68</td><td>0.68</td><td>0.68</td><td>0.68</td><td>0.68</td><td>0.68</td><td>0.68</td><td>0.68</td></tr><tr><td>SLA</td><td>0.033</td><td>0.025</td><td>0.022</td><td>0.019</td><td>0.029</td><td>0.0251</td><td>0.0205</td><td>0.05</td></tr><tr><td>gammaGV</td><td>0.4</td><td>0.4</td><td>0.4</td><td>0.4</td><td>0.4</td><td>0.4</td><td>0.4</td><td>0.4</td></tr><tr><td>gammaGR</td><td>0.2</td><td>0.2</td><td>0.2</td><td>0.2</td><td>0.2</td><td>0.2</td><td>0.2</td><td>0.2</td></tr><tr><td>KIDV</td><td>0.001</td><td>0.001</td><td>0.001</td><td>0.001</td><td>0.001</td><td>0.001</td><td>0.001</td><td>0.001</td></tr><tr><td>KIDR</td><td>0.0005</td><td>0.0005</td><td>0.0005</td><td>0.0005</td><td>0.0005</td><td>0.0005</td><td>0.0005</td><td>0.001</td></tr><tr><td>minSEA</td><td>0.8</td><td>0.7</td><td>0.6</td><td>0.5</td><td>0.75</td><td>0.67</td><td>0.55</td><td>0.67</td></tr><tr><td>maxSEA</td><td>1.2</td><td>1.3</td><td>1.4</td><td>1.5</td><td>1.25</td><td>1.33</td><td>1.45</td><td>1.33</td></tr><tr><td>BDGV</td><td>850</td><td>850</td><td>1200</td><td>800</td><td>850</td><td>1025</td><td>1000</td><td>1025</td></tr><tr><td>BDGR</td><td>500</td><td>500</td><td>1800</td><td>2200</td><td>500</td><td>1150</td><td>2000</td><td>1150</td></tr><tr><td>BDDV</td><td>300</td><td>300</td><td>200</td><td>150</td><td>300</td><td>250</td><td>175</td><td>250</td></tr><tr><td>BDDR</td><td>150</td><td>150</td><td>300</td><td>450</td><td>150</td><td>225</td><td>375</td><td>225</td></tr><tr><td>NI</td><td>0.85</td><td>0.85</td><td>0.85</td><td>0.85</td><td>0.85</td><td>0.75</td><td>0.55</td><td>0.75</td></tr><tr><td>RUEmax</td><td>3</td><td>3</td><td>3</td><td>3</td><td>3</td><td>3</td><td>3</td><td>3</td></tr><tr><td>WHC</td><td>80</td><td>80</td><td>80</td><td>80</td><td>80</td><td>60</td><td>40</td><td>60</td></tr><tr><td>maxT</td><td>40</td><td>40</td><td>40</td><td>40</td><td>40</td><td>40</td><td>40</td><td>40</td></tr></tbody></table>