<figure><img src="image_1.png" /></figure>

HAL
open science

# Développement, exécution et analyse d'un plan de simulation issu de l'initiative 4p1000 pour prairie permanente à horizon 2050

Antoine Poyard

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

## To cite this version:

Antoine Poyard. Développement, exécution et analyse d'un plan de simulation issu de l'initiative 4p1000 pour prairie permanente à horizon 2050. Modélisation et simulation. 2025. hal-05224242

HAL Id: hal-05224242

https://hal.inrae.fr/hal-05224242v1

Submitted on 26 Aug 2025

HAL is a multi-disciplinary open access archive for the deposit and dissemination of scientific research documents, whether they are published or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d'enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

Distributed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
<figure><img src="image_4.png" /></figure>

RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Egalité
Fraternité

INRAE

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

UREP

Ecosystème Prairial

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

Université
de Rennes

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

L'INSTITUT
agro Rennes
Angers

POYARD Antoine

Du 3 mars au 29 août 2025

Soutenu le 4 septembre 2025

# RAPPORT DE STAGE

Développement, exécution et analyse d'un
plan de simulation issu de l'initiative 4p1000
pour prairie permanente à l'horizon 2050

Année universitaire : 2024/2025

Encadrants de stage : M. MARTIN Raphaël et Mme KLUMPP Katja

Enseignant référent : M. WOLF Cédric

Projet : VAACHERIN

Etablissement - Formation : Université de Rennes 1 - Master de Modélisation en écologie

Structure d'accueil : Unité Mixte de Recherche sur l'Ecosystème Prairial (UREP),
UMR 874 Ecosystème Prairial (INRAE) - 5 chemin de Beaulieu - 63000 Clermont-
Ferrand
REMERCIEMENTS

Je tiens tout d'abord à remercier mes deux encadrants Raphaël Martin et Katja Klumpp qui m'ont accueilli au sein de l'UREP et pour l'encadrement bienveillant et constructif dont j'ai bénéficié tout au long du stage. L'accompagnement par Raphaël effectué toutes les semaines étaient riches en connaissances ; ses conseils et sa disponibilité ont largement contribué à la réussite de ce stage.

Je remercie également l'ensemble de l'équipe urépienne et plus particulièrement à Louis, Louise, Léa, Lucie, Madeleine, Maureen, Nathan, Enzo, Christina pour leur sympathie et leur bonne humeur au quotidien qui ont fait que le stage est passé à une vitesse exponentielle. J'accorde une dédicace spéciale à Evan, avec qui j'ai partagé quelques coups de raquettes, et notre passion commune pour le sport.

Je voudrais, pour terminer, remercier tout particulièrement Maureen, elle a été pendant 6 mois une super colocataire avec un talent indéniable pour la cuisine (des plats incroyables) mais aussi pour sa bonne humeur et ses blagues plus ou moins drôles qui ont le mérite d'exister pour me faire sourire.

NB : L'intelligence artificielle générative a été utilisée de manière ponctuelle pour : (1) reformuler certaines tournures de phrases de ce rapport ainsi que corriger l'orthographe, et (2) assister dans l'écriture ou l'optimisation de certaines fonctions de code. Son utilisation s'est toujours faite sous un contrôle rigoureux, accompagnée de multiples vérifications afin d'en garantir la logique, la cohérence et l'intégrité.
TABLE DES MATIERES

<table><tr><td>INTRODUCTION</td><td>1</td></tr><tr><td>MATERIELS ET METHODES</td><td>4</td></tr><tr><td>1) PaSim</td><td>4</td></tr><tr><td>2) PLAN DE SIMULATION pour grille spatial 1x1km</td><td>5</td></tr><tr><td>a) Unités Pédo-Climatiques</td><td>5</td></tr><tr><td>b) Climat Futur</td><td>6</td></tr><tr><td>3) GESTION DES PRAIRIES PERMANENTES</td><td>7</td></tr><tr><td>a) Types de prairies permanentes</td><td>7</td></tr><tr><td>b) Gestion des prairies permanentes</td><td>7</td></tr><tr><td>c) Pratiques stockantes</td><td>8</td></tr><tr><td>4) PARAMETRISATION/INITIALISATION du modèle</td><td>8</td></tr><tr><td>5) ANALYSES STATISTIQUES des résultats de simulation</td><td>11</td></tr><tr><td>RESULTATS</td><td>12</td></tr><tr><td>1) Paramétrisation/initialisation du modèle</td><td>12</td></tr><tr><td>a) Calibration</td><td>12</td></tr><tr><td>b) Comparaison des simulations 4p1000</td><td>14</td></tr><tr><td>2) Résultats 4p1000 actuel</td><td>17</td></tr><tr><td>a) Baseline</td><td>17</td></tr><tr><td>b) Pratiques stockantes</td><td>18</td></tr><tr><td>c) Bilan GES</td><td>18</td></tr><tr><td>3) Résultats 4p1000 futur</td><td>19</td></tr><tr><td>a) Présent vs futur</td><td>19</td></tr><tr><td>b) Baseline</td><td>21</td></tr><tr><td>c) Pratiques stockantes</td><td>21</td></tr><tr><td>d) Bilan GES</td><td>22</td></tr><tr><td>4) Bilan globale stockage du carbone dans le sol</td><td>22</td></tr><tr><td>Discussion</td><td>22</td></tr><tr><td>Conclusion</td><td>25</td></tr><tr><td>Bibliographie</td><td>26</td></tr><tr><td>Annexe 1 : Modèle journalier de la vitesse du vent à 2 m d'altitude</td><td>33</td></tr></table>
# INTRODUCTION

L'agriculture est au centre de nombreuses crises (Herrero et al., 2015; Rockström et al., 2009; Steinfeld et al., 2006), qu'elles soient écologiques, sanitaires, économiques, sociales ou sociétales. Parmi ces défis, le changement climatique représente un enjeu majeur pour les sociétés humaines et les écosystèmes. Ce phénomène est notamment alimenté par l'augmentation des concentrations atmosphériques en gaz à effet de serre anthropique (GES), tels que le dioxyde de carbone (CO₂), le protoxyde d'azote (N₂O) ou encore le méthane (CH₄). L'agriculture est l'une des causes majeures de cette augmentation. En effet hors CO₂, sur le volet environnemental, elle contribue en 2021 en France à hauteur de 18,6 % des émissions de GES dont environ 39 % de CH₄ et 28 % de N₂O (Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), 2022). L'élevage de ruminants, qui génère 60 % (FAO, 2023) de ces émissions, valorise diverses surfaces : grandes cultures, prairies permanentes (PP) ou prairies temporaires (PT de durée inférieure ou égale à 5 ans). Ces dernières années, de nombreux travaux ont été effectués afin de mieux évaluer leur stockage de carbone (C) associées à ces surfaces ainsi que les compromis entre systèmes de cultures classiques et systèmes à couverture pérenne (Crème et al., 2018). Fontaine et al. (2023) ont montré que les surfaces alternant couverts permanents et temporaires constituent de réels atouts en termes d'atténuation du changement climatique. En effet les pratiques agricoles affectant le sol et les végétaux sont des leviers importants afin de contrer le changement climatique en atténuant les émissions des GES et en améliorant la gestion des terres cultivées, des pâturages, la restauration et la préservation des sols, et ce tout en favorisant le stockage du carbone dans le sol (Chabbi et al., 2017; Smith et al., 2007). Cela a pour but d'atteindre les objectifs climatiques à long terme (horizon 2050-2100) ainsi que la neutralité carbone, un état d'équilibre entre les émissions et l'absorption des GES à l'échelle mondiale (Boutang & Tuddenham, 2018) dans le but de maintenir l'augmentation des températures en-dessous de 2 °C (Meinshausen et al., 2009).

Face à cette urgence climatique, l'initiative 4 pour 1000 (4p1000) a vu le jour lors de la Conférence des Nations Unies sur le climat (COP21) à Paris en 2015. Elle vise à accroître, maintenir et préserver le stockage de carbone dans les sols en mettant en place de nouvelles pratiques agricoles durables (Chambers et al., 2016) ; afin de contribuer à l'atténuation du changement climatique et à la sécurité alimentaire. Cette initiative repose sur l'hypothèse qu'une augmentation annuelle du stock de carbone organique dans les sols de 0,4 % donc 4 pour 1000 permettrait de compenser une part significative des émissions anthropiques de CO₂. Pour obtenir ce nombre, les émissions anthropiques mondiales de carbone (8.9 GtC) ont été divisées par le stock de carbone du sol à 2m de profondeur (2400 GtC) : 8.9/2400 = 0,4 % = 4 ‰ (Minasny et al., 2017). De nombreux types de pratique ont été étudiés dans le cadre de cette initiative dont les prairies qui sont au centre d'enjeux importants, en rendant de nombreux services à l'agriculture et à la société. Outre leur rôle primordial pour le maintien de la biodiversité, elles sont un des piliers de la souveraineté alimentaire des pays, en permettant la production
de fourrage pour les herbivores, qui plus est dans des zones non mécanisables. Aujourd'hui, 41% (11,1 M ha) de la surface nationale est couverte par des prairies avec 7,9 M ha de PP (2,2M ha de parcours) dont 11% en bio et 3,6Mha de PT, pour 27 millions de ruminants (Agreste Recensement agricole, 2022). Ces surfaces sont utilisées par les éleveurs en mobilisant différentes pratiques d'exploitation : en fauche (6 % des PP et 12 % des PT), en pâturage (51 % des PP et 36 % des PT) et en usage mixte (43 % des PP et 52 % des PT) (Agreste, 2017). À cet égard l'initiative 4p1000 s'intègre parfaitement dans le projet VAACHERIN (Vulnérabilité, Adaptation, Atténuation face au Changement climatique de l'Elevage de Ruminants et de Porcins), celui-ci vise en effet à évaluer la vulnérabilité des production animales à l'horizon 2050 afin de concevoir et d'évaluer des scénarios d'évolution permettant conjointement une adaptation des élevages au changement climatique et une atténuation des impacts du secteur de l'élevage au changement climatique. L'objectif du projet est donc de limiter les impacts environnementaux négatifs liés à l'élevage et particulièrement les émissions de méthane qui ont un fort impact sur le changement climatique (Ogino et al., 2007; Steinfeld et al., 2006).

La séquestration du carbone organique du sol (COS), la diminution de la concentration en dioxyde de carbone (CO₂) de l'atmosphère et l'augmentation de la taille du réservoir de carbone dans le sol et la végétation est une stratégie centrale pour l'atténuation du changement climatique (Pachauri et al., 2014). De plus, des études ont montré que le COS est bénéfique à la qualité du sol car il en est un indicateur primordial de sa fertilité. Il aide également à la lutte contre la pollution des eaux souterraines en la diminuant et en étant un stabilisateur du sol dans le contrôle de l'érosion de ce dernier (Meersmans et al., 2012). Il est alors nécessaire, pour mener à bien les objectifs de 4p1000, de déterminer les leviers permettant d'accroitre le stock de COS ainsi que la séquestration du carbone dans les sols agricoles.

Plusieurs études mondiales basées sur des mesures des taux de séquestration du COS en terres agricoles ont montré qu'une séquestration annuel de 0.2 à 0.5 tonne de carbone par hectare est possible tout en adoptant de meilleures pratiques de gestions (Minasny et al., 2017, Pellerin et al., 2019). Parmi ces pratiques permettant d'augment le stockage C figurent le changement d'utilisation des terres (Batlle-Aguilar et al., 2011), le maintien des résidus des cultures de couverture (Poeplau & Don, 2015) ou encore la mise en place de prairie dans les rotations (Franzluebbers et al., 2014; Lemaire et al., 2015). En effet, les prairies permanentes de par leur couverture végétale pérenne ainsi que par leur grande diversité spécifique (Marriott et al., 2004) et leurs sols non perturbés sont des écosystèmes primordiaux pour la séquestration de COS et le réduction des GES (J. F. Soussana et al., 2007).

Dans cette dernière étude, la lumière est mise sur les prairies permanentes ; elles sont définies comme un couvert végétal herbacé installé depuis plus de 5 ans (Theau & Choisis, 2016). Leur stock de carbone (C) dans les sols (84,6 ± 35,0 MgC/ha, 0-30cm) est équivalents à celui des forêts (81,0 ± 35,4 MgC/ha) et supérieur à celui des grandes cultures (51,6 ± 16,2 MgC/ha) (Pellerin et al., 2019). En France, elles contribuent environ à 20-30 % du réservoir de COS (Conant, 2012). Toutefois, les valeurs
de stockage de C (flux de C immobilisé dans le sol, estimé en quantité de C par surface et par unité de temps) rapportées par la littérature à l'échelle du globe montrent une très grande variabilité : une fourchette de stockage de C allant de -1,3 à plus de +1,4 tC ha⁻¹ an⁻¹ est mesurée sur l'horizon de sol 0-30 cm. En France la gamme de variation est plus restreinte avec des valeurs de 0,2 ± 0,5 kgC.ha⁻¹.an⁻¹ (PP), équivalentes à celles sous forêt (0,24 ± 0,11kg C ha⁻¹an⁻¹ ; Jonard et al., 2017) mais nettement supérieures à celles évaluées en grandes cultures (-0,59 ± 0,16 kg C ha⁻¹an⁻¹ ; Pellerin et al., 2019),

Un enjeu majeur est donc de préserver et la pérenniser les prairies permanentes existantes. Des pratiques agricoles appropriées, telles que l'entretien des prairies et la prévention de leur conversion en terres arables sont primordiales pour maintenir les niveaux de COS existant. Ainsi, les prairies permanentes vont tenir une place stratégique dans l'initiative 4p1000, non seulement pour leur capacité à stocker du carbone mais aussi pour leur contribution à la biodiversité. Leur gestion durable est essentielle pour atteindre les objectifs de l'initiative.

Pour évaluer les changements de stock de carbone et les émissions de gaz à effet de serre (GES) des prairies, deux approches sont complémentaires : les mesures directes (e.g. chambres à flux, inventaires de C dans le sol) et la modélisation. Cette dernière approche offre l'avantage de pouvoir explorer de nombreux scénarios climatiques et de gestion, de réaliser des simulations à large échelle et sur le long terme, le tout en limitant les coûts. Toutefois, leur précision dépend fortement de la qualité des données d'entrée, des hypothèses intégrées et de la calibration.

L'utilisation d'un modèle mécaniste pour réaliser des simulations spatialisées permet également de représenter explicitement les interactions entre climat, sol, végétation et pratiques agricoles à l'échelle du territoire. Contrairement aux approches purement statistiques calibrées sous des conditions données, cela offre une capacité de projection sous différents scénarios climatiques ou de gestion. Appliqué à une maille fine (par exemple 1x1 km), cela permet de mieux comprendre les dynamiques écologiques locales et les impacts environnementaux potentiels. Les objectifs de notre étude sont d'utiliser le modèle PaSim (Pasture Simulation model), modèle mécaniste biogéochimique plante-sol-atmosphère-animal, sur une résolution spatial fine (1x1km) pour l'ensemble des prairies permanentes en France, et ce afin d'estimer le stockage de carbone dans les sols des prairies permanentes ainsi que les émissions de GES et les impacts de deux calibrations sur les résultats de simulation. Chaque unité spatiale se base sur des conditions pédoclimatiques et des pratiques de gestion différentes. Ces dernières ont été décrites sous la forme de 31 modes d'exploitation différents (modexp). Afin de connaitre les effets d'un climat futur à horizon 2050, PaSim a ensuite été exécuté en suivant le même plan de simulation et en utilisant les projections d'un modèle climatique futur.
# MATERIELS ET METHODES

## 1) PaSim

PaSim (Riedo et al., 1998) est un modèle biogéochimique déterministe à dominante mécaniste utilisé pour simuler le fonctionnement des prairies tempérées. Il tient compte des interactions entre le sol, la plante, l'atmosphère et la gestion agricole (fauche, pâturage, fertilisation). Il repose sur une structure modulaire comprenant plusieurs sous-modèles, notamment pour la croissance végétale, les cycles du carbone et de l'azote, le bilan hydrique et les pratiques de gestion. Cette architecture permet de représenter finement les dynamiques de production et l'impact environnemental des prairies dans différents contextes climatiques et de gestion. PaSim intègre une représentation détaillée des cycles du carbone, de l'azote et de l'eau à un pas de temps journalier, essentiels pour modéliser les flux de matière dans les écosystèmes prairiaux. Le cycle du carbone inclut les processus de photosynthèse, respiration, allocation de biomasse et stockage dans le sol, tandis que le cycle de l'azote couvre la minéralisation, l'absorption racinaire, les pertes par lessivage et la volatilisation. Les interactions entre ces deux cycles permettent d'évaluer à la fois la productivité des prairies, leur impact environnemental comme le protoxyde d'azote N₂O, l'échange d'ammoniac NH₃ avec l'atmosphère (Riedo et al., 2002) et les émissions de méthane (CH₄). Il inclut également les interactions entre les animaux, la végétation et le sol, en tenant compte du climat mais aussi l'intensité et le type d'utilisation de la prairie qui peut être en pâturée, fauchée et/ou fertilisée.

Le modèle distingue trois types de bovins (laitière, allaitante, génisse) en conditions de pâturage. PaSim intègre la sélection alimentaire, les effets de la température sur la digestibilité et la supplémentation en fourrage. L'ingestion est régie par le bilan énergétique de l'animal et pour ensuite simuler les performances des ruminants et les émissions entériques de CH₄ (Riedo et al., 2002).

Le modèle PaSim nécessite un ensemble structuré de données d'entrée pour simuler correctement le fonctionnement d'une prairie. Ces données incluent notamment (figure 1) les **variables climatiques** journalière (rayonnement global, précipitations, température, concentration en dioxyde de carbone, en ammoniac), les **caractéristiques du sol** (sa texture, sa densité, son profil hydrique, la concentration en carbone organique sur la profondeur du sol), des informations sur la **végétation** comme le pourcentage moyen de légumineuses, ainsi que sur la **gestion** (chargement animal, date de pâturage, date de fauche, date et quantité de fertilisation).

Le module du carbone dans le sol simule les dynamiques de la matière organique en lien avec les apports végétaux (résidus, exsudats racinaires, déjections animales) et les processus de décomposition microbienne à l'aide du modèle CENTURY (Parton et al., 1987). Il distingue trois compartiments de matière organique pour le carbone et l'azote du sol : les fractions actives, lente et passive. Les résidus organiques, quant à eux, sont répartis entre deux compartiments : structural et métabolique. Chaque compartiment suit une dynamique de minéralisation propre, influencée par des
facteurs tels que l'humidité du sol, la température, la texture et la teneur en lignine. La décomposition se déroule de façon homogène dans la principale zone d'enracinement.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 1 : Représentation du modèle PaSim. Les entrées du modèle en haut sont les variables qui permettent de définir les conditions de simulation (climat, sol, végétation, herbivores et gestion des fauches). En bas sont spécifiés les sorties agro-environnementales du modèle (R. Martin & Lardy, 2011).</figcaption></figure>

Le modèle PaSim peut être spatialisé en l'appliquant à l'échelle de mailles de 1x1 km, permettant ainsi de simuler le fonctionnement des prairies à large échelle. Chaque maille est associée à des données spécifiques de sol, de climat et de pratiques de gestion. L'objectif est de représenter la variabilité spatiale des dynamiques de production et des impacts environnementaux. Cette approche permet d'explorer des scénarios à l'échelle territoriale ou régionale, notamment dans un contexte de changement climatique

## 2) PLAN DE SIMULATION pour grille spatial 1x1km

### a) Unités Pédo-Climatiques

Afin de représenter la diversité des zones pédoclimatiques de la France métropolitaine, des Unités Pédo-Climatiques (UPC) ont été utilisées. Les UPC correspondent à l'intersection spatiale entre les Unités Cartographiques de Sol (UCS) de la carte des sols au 1/1 000 000 (Jamagne et al., 1995) et les mailles SAFRAN de 8 kms x 8 kms de description du climat (Durand et al., 1993) fournies par Météo-France. Au total, 30 996 UPC ont été identifiées et croisées ensuite avec les données cartographiques du Registre Parcellaire Graphique (RPG) (Géoportail, s. d.) mais seulement 23 149 sont retenues pour l'étude car présentant plus 100 hectares de surface déclarée comme prairie permanente selon le Système d'Identification des Parcelles Foncières (SIPF).
b) Climat Futur

Concernant les données climatiques, ces dernières suivent le scénario d'émission RCP8.5 (Representative Concentration Pathway, ou Trajectoires Représentatives de Concentration), représentant l'évolution du forçage radiatif sur la période 2006-2100. Le forçage radiatif, exprimé en W/m², est un changement du bilan radiatif, c'est-à-dire la différence entre le rayonnement entrant et le rayonnement sortant au sommet de la troposphère (situé entre 10 et 16 km d'altitude). Le scénario RCP8.5 prévoit une hausse des températures globale proche de + 5°C ainsi qu'une modification de la pluviométrie (Soubeyroux et al., 2024).

Ces fichiers météorologiques se composent de l'année, des mois, des jours, des températures maximales et minimales, des précipitations, de la radiation, de l'évapotranspiration de référence et de la concentration en CO₂. Certaines variables étaient manquantes : la vitesse du vent, l'humidité relative de l'air et la concentration en NH₃. Il a été décidé de garder la concentration de NH₃ constante (égale à 2) et d'estimer à l'aide des équations (1) et (3) les valeurs de vitesse du vent et d'humidité relative.

La vitesse du vent wind_speed (annexe 1, Bellocchi G.) est calculée de la manière suivante :

$$wind\_speed = \min(7, \max(0.02, V)) \qquad (1)$$

Avec V,

$$V = BWS + SA * \sin\left(\frac{2*\pi i (doy-SP)}{365}\right) + attenuation * \max(0, R - \bar{R})^{\frac{1}{3}} * y \qquad (2)$$

Avec

- « y » est égale à l'amplification quand R est supérieur à la Critical Radiation et si ce n'est pas le cas « y » est égal à 0 ;

- BWS est la vitesse de vent moyenne indépendante des variations saisonnières ou météorologiques initialisée à 2.66 m/s ;

- SA correspond à l'amplitude saisonnière de la vitesse du vent autour de BWS à 0.98 m/s ;

- doy indique le jour de l'année où la vitesse du vent atteint son pic ;

- SP le pic saisonnier à 64.74 ;

- Atténuation est un coefficient de sensibilité du rayonnement journalier sur la vitesse du vent initialisé à 0 et traduit une indépendance du vent face à la radiation.

L'humidité relative (RH) exprimée en pourcentage quant à elle est calculée de la manière suivante (3),

$$RH = \frac{AVP}{SVPM} * 100 \qquad (3)$$

Avec

- AVP la valeur de pression actuelle qui est la quantité réelle de vapeur d'eau présente dans l'air est estimée à partir de la température du point de rosée provenant de (Linacre, 2003) (4) comme le montre l'équation (5)
$$ T_{dew} = 0.6 * T_{max} - 0.009 * T_{max}^2 + 0.52 * T_{min} - 2 \quad (4) $$

$$ AVP = 0.6108 * \exp\left(\frac{17.27 * T_{dew}}{T_{dew} + 237.3}\right) \quad (5) $$

- SVPM est la valeur de pression saturante moyenne, c'est la pression maximale de vapeur d'eau que l'air peut contenir quand il est saturé à 100% d'humidité relative et dépend principalement de la température de l'air (6) :

$$ SVPM = 0.6108 * \exp\left(\frac{17.27 * T}{T + 237.3}\right); T = \frac{T_{min} + T_{max}}{2} \quad (6) $$

### 3) GESTION DES PRAIRIES PERMANENTES

#### a) Types de prairies permanentes

Parmi les 23 149 UPC retenus, deux types de prairies spécifiques ont été sélectionnés : les prairies peu productives (type 1) et les prairies productives (type 4).

#### b) Gestion des prairies permanentes

Le Mode d'Exploitation des prairies (ModExp) correspond à la gestion de la prairie dans une Unité Cartographique de Paysage (UCP). Ils sont définies selon la base de données du système ISOP français (Ruget et al., s. d.) et ont ensuite été réduits en un nombre de gestions représentatifs en France.

Pour chaque ModeExp, les évènements comme les pâturages et les fauches sont spécifiés, ainsi que le niveau de fertilisation azotée apportée (de 0 à 200kg/N/ha/an). Les dates de coupe sont exprimées en degrés-jour, permettant d'obtenir un calendrier adapté au contexte climatique local. Dans cette étude 31 types de ModExp ont été définis et utilisés (figure 2). Ces types se déclinent en 3 sous-catégories : fauche/ensilage (1 à 3, 19 et 20), pâturage (15 à 18 et 21 à 31) et mixte (4 à 14).

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 2 : Schéma des 31 ModExp, où un carré orange représente une fauche, un rond vert un pâturage et le nombre détermine la fertilisation en kgN/ha (Ruget et al., s. d.).</figcaption></figure>
### c) Pratiques stockantes

Afin de répondre aux objectifs de l'initiative 4 pour 1000 visant à déterminer des leviers permettant d'augmenter le stock de carbone dans les sols, deux pratiques dites "stockantes" ont été sélectionnées.

Celles-ci s'appuient sur les ModExp originaux (Figure 2), qui ont ensuite été modifiés dans le cadre de scénarios de transition. La première transition consiste à ajouter de 50 kgN/ha/an de fertilisation minérale (Figure 3), la seconde à changer une fauche en deux périodes de pâturage (Figure 4).

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 3 : Schéma de la pratique stockante réalisée en ajoutant de la fertilisation (Ruget et al., s. d.).</figcaption></figure>

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 4 : Schéma de la pratique stockante réalisée en substituant une fauche par deux périodes de pâturage (Ruget et al., s. d.).</figcaption></figure>

### 4) PARAMETRISATION/INITIALISATION du modèle

Le modèle PaSim a été calibré pour simuler le fonctionnement des prairies permanentes. Une première calibration du modèle a été faite précédemment à cette étude. En effet, lors d'un premier travail exploratoire destiné à vérifier des sorties du modèle pour les 4 paramétrisations existantes Ma et al., (2015), AGMIP (Rosenzweig et al., 2013), standard utilisée sur le site INRAE de Laqueuille et original tel que présentée dans le user guide de PaSim), il a été remarqué que certaines des valeurs de sorties
étaient trop élevées ce qui pourrait poser problème pour la suite de l'étude. C'est pourquoi une nouvelle calibration est réalisée.

Une autre source d'erreur potentielle identifiée lors du lancement de la précédente campagne de simulation 4p1000 concerne la configuration des sorties. En effet, PaSim permet de spécifier pour chacune de ses sorties si on souhaite obtenir la valeur à minuit (« NONE ») ou la valeur moyenne journalière (« AVE »). Par défaut, l'option « NONE » avait été sélectionné or cela peut poser problème (par exemple la biomasse photosynthétisée est toujours très faible à minuit). Dans ce cas, il faut bien sûr utiliser l'option « AVE » pour obtenir une valeur plus représentative.

Un travail de calibration /initialisation amélioré a donc été réalisé dans le cadre ce stage. Le plan de simulation a été réalisé via l'utilisation de la méthode du Latin Hypercube Sampling (LHS), une technique d'échantillonnage stratifié basée sur Monte Carlo (Helton & Davis, 2003). Le LHS permet une exploration plus efficace et représentative de l'espace des paramètres en divisant l'espace de variation de chaque paramètre en un nombre égal de composante vectorielle (ou sous-ensembles disjoints) de probabilité égale (Shields & Zhang, 2016). Une valeur est ensuite tirée aléatoirement dans chaque strate sans remise pour produire un échantillon.

Pour ce travail, un nombre de simulation N = 10 000 et un ensemble de paramètres P = 23 ont été retenu. Une matrice d'échantillonnage a de dimension N * P est alors générée. Chaque colonne de la matrice représente un paramètre du modèle à calibrer et chaque ligne les valeurs tirées aléatoirement pour une simulation donnée. Cette matrice a été générée à l'aide du package LHS sous R, en utilisant pour chaque paramètre un intervalle défini sur la base des connaissances d'experts comme le montre l'exemple suivant (7) afin de calculer les nouvelles valeurs de paramètres pour la calibration :

$$ PARAM\_SLAM = 25 + 20 \times a_{i,1} \qquad (7) $$

Les nombres 25 et 20 permettent de définir l'intervalle du paramètre. Ainsi selon le nombre tiré dans a (compris entre 0 et 1), le paramètre est compris entre 25 (a = 0) et 45 (a = 1).

Le modèle PaSim a pu ensuite être exécuté avec des données climatiques et de sol sur 6 pays différents (figure 5) à savoir les USA, la Nouvelle-Zélande, la France avec 4 sites différents (Kerbernez - 2 parcelles, Laqueuille - 2 parcelles, Theix - 28 parcelle, et Les Ecrins - 3 parcelles), le Royaume-Uni, la Suisse et l'Italie avec 3 sites différents (Grand Paradis - 3 parcelles, Borgo - 2 parcelles et Marradi). 45 parcelles au totale ont donc été prises en compte pour le calibrage du modèle.
<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 5 : carte du monde représentant la répartition des différents sites d'études. Mandan aux USA (rose) ; Flockhouse en Nouvelle-Zélande (violet) ; Chamau en Suisse (orange) ; Easter Bush au Royaume Uni ; les sites français (nuances de bleu) ; Kerbernez site breton, Theix et Laqueuille situés dans le Massif Central et Ecrins dans les Alpes françaises ; en nuances de verts et les sites italiens de Grand Paradis qui est un somment alpin, Borgo au Nord-Est de l'Italie dans la région du Trentin-Haut-Adige et Marradi en Toscane.</figcaption></figure>

Les sorties comparées à des données observées issues de ces 45 sites spécifiques en calculant l'erreur absolue moyenne normalisée nMAE (8) afin de les rendre comparable entre elles (Movedi et al., 2019; Yang et al., 2014a) :

$$nMAE = \frac{\sum_{i=1}^{n} |s_i - o_i|}{\sum_{i=1}^{n} |o_i|} \qquad (8)$$

Où

- $S_i$ représente les valeurs simulées au jour i,

- $O_i$ les valeurs observées au jour,

- n le nombre total d'observations.

Cette formule va calculer l'écart absolu moyen entre les valeurs simulées et observées, normalisé par la somme des valeurs observées. Une deuxième formule (9) est utilisée et permet de calculer l'erreur absolue moyenne normalisée cumulée :

$$nMAE_{cum} = \frac{\sum_{i=1}^{n} | \sum_{j=1}^{i} s_j - o_i |}{\sum_{i=1}^{n} |o_i|} \qquad (9)$$

Où

- $S_j$ représente les valeurs simulées au jour j

- $O_i$ les valeurs observées cumulées jusqu'au jour i

- n le nombre total d'observations.
Contrairement à la première formule, celle-ci est mieux adaptée aux variables cumulatives, car elle
compare à chaque étape la somme cumulée des valeurs simulées avec la valeur observée correspondante.

Ainsi pour chaque site une matrice d'erreur (E) est calculée utilisant les formules 8 ou 9, avec en
colonne la variable cible et en ligne la valeur d'erreur associée à la simulation effectuée. Afin de trouver
la meilleure calibration du modèle, la recherche à portée sur la détermination de l'erreur minimale parmi
les 10 000 simulations. Cette erreur correspond au meilleur compromis entre tous les sites pour chaque
paramètre. Pour la calculer, les erreurs de chaque colonne de E sont pondérées par la moyenne de la
colonne. Cela permet de prendre en compte avec un même poids chacune des sorties, sans favoriser les
sorties qui sont classiquement les plus mauvaises. On additionne alors chacune des erreurs pour une
simulation donnée et on sélectionne la valeur minimum. Elle permet de déterminer quelle est la meilleure
simulation et donc le meilleur jeu de paramètres.

5) ANALYSES STATISTIQUES des résultats de simulation

Toutes les analyses statistiques sont réalisées à l'aide du logiciel Rstudio (version 4.4.3). Tout
d'abord une analyse descriptive est effectuée en réalisant des graphiques via le package R ggplot2 afin
de faire les comparaisons entre l'ancienne et la nouvelle calibration. Des cartes ont ensuite été réalisées
pour géolocaliser les tendances. Enfin, l'utilisation de tableau avec les moyennes de stockage permet de
donner du poids à notre analyse. De plus, les simulations PaSim sont réalisés sur le serveur interne de
l'INRAE ; 233 662 simulations ont été réalisées pour le climat présent et 220 560 simulations pour le
climat futur.
# RESULTATS

## 1) Paramétrisation/initialisation du modèle

### a) Calibration

Tout d'abord, sur les 45 parcelles disponibles, 16 parcelles ont été retenus pour déterminer les meilleurs paramètres à utiliser pour la suite de l'étude contre 5 lors de la première calibration du modèle. De ce fait, après application des différents outils de comparaison, le « run_4101 » est celui présentant les meilleurs compromis de nMAE et nMAEcum parmi les 10 000 simulations effectuées avec une erreur pondérée calculée à 0.82.

Une fois les meilleurs paramètres déterminés, une nouvelle comparaison a été effectuée entre le run_4101 et les anciennes calibrations, à savoir MA, AGMIP, standard et original. Cette nouvelle comparaison a été effectuée à l'aide de l'outil de reporting développé par Campiglia, (2025). Cet outil permet de calculer des indicateurs comme la MAE et de comparer les données observées aux données simulées de chaque site comme sur la figure 6, présentant les résultats pour le site Borgo_A.

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

Figure 6 : graphique comparant la courbe noire des observées avec les courbes représentées par les données simulées d'AGMIP (rouge), de MA (violet), d'original (bleu), de standard (marron), du modèle médian (rose) et du run_4101 (orange). Les courbes de rendement sont représentées en fonction des dates du site Borgo_A. Les lignes en pointillées correspondent aux dates de fauche et pâturage.

La comparaison temporelle de wshtot (la biomasse totale aérienne) avec les données observées entre 2020 et 2022 (figure 6) indique bien que le modèle out_4101 reproduit le plus efficacement la dynamique de la biomasse même si la courbe orange présente de plus grande valeurs et une croissance non visible chez les observées. Sur les phases de croissance et décroissance, les mêmes dynamiques sont observées.
Quant aux boxplot (figure 7) illustrant la MAE du stockage de carbone (fig4. A) et du rendement (fig4. B) par les différentes paramétrisations utilisées sur l'ensemble des sites, out_4101 se distingue comme ayant la plus faible erreur absolue médiane, pour le stockage du carbone comme pour le rendement. De plus, il présente une dispersion relativement réduite par rapport aux autres modèles utilisés, ces deux critères montrant une meilleure précision et robustesse dans les prédictions. A contrario, les autres modèles considérés montrent également de bonnes performances mais ces performances restent légèrement inférieures à out_41011.

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 7 : boxplot de l'erreur absolue moyenne (MAE) pour la variable de stockage annuel de C (A) : wcorganic et la variable de rendement (B) : wshtot en fonction des différents modèles de paramètres.</figcaption></figure>
b) Comparaison des simulations 4p1000

Une première étape a consisté à comparer les résultats de l'ancienne calibration avec ceux de la nouvelle. Les figures 8A et 8B présentent la comparaison des distributions du rendement (biomasse obtenue par fauche) de l'ancienne (jaune) et de la nouvelle (bleue) calibration par rapport respectivement aux modes d'exploitation et aux régions. On peut noter qu'il est normal d'obtenir de faibles valeurs sur les modexp 15 à 18 et 21 à 31 sur la figure 8A puisque ces gestions ne présentent pas de fauches. De manière générale, on peut voir que l'ancienne calibration permet d'obtenir systématiquement des rendements plus élevés que la nouvelle.

La figure 8B montre le même rendement mais cette fois-ci en fonction des régions françaises. On voit bien qu'il y a une variabilité entre les régions. Certaines de ces régions comme l'Alsace ou bien la Franche-Comté présentent des valeurs moyennes plus élevées alors que la Bretagne ou l'Auvergne montrent des valeurs moyennes plus faibles. On constate là encore que l'ancienne calibration prédit un rendement plus important que la nouvelle calibration. Cela ne semble pas spécifique à certain contexte pédoclimatique puisque cela est observable sur l'ensemble des régions françaises.

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 8 : boxplot de la comparaison entre la nouvelle et l'ancienne calibration du modèle pour le rendement (tC/ha/an) en fonction des modexp (A) et des régions (B).</figcaption></figure>
La figure 9 présente la comparaison des distributions des valeurs de stockage du COS obtenues à partir de l'ancienne (jaune) et de la nouvelle (bleue) calibration par rapport aux modexp et aux régions.

Les valeurs positives indiquent donc un stockage tandis que les valeurs négatives un déstockage. La comparaison entre les deux calibrations montre des différences quant au stockage du COS (figures 9). Au niveau des modexp (figure 9A), la nouvelle calibration tend à générer des valeurs médianes moins élevées que l'ancienne calibration, pouvant réduire le stockage, voir un déstockage de COS. Les modexp où seul le pâturage domine ont tendance à présenter des valeurs de stockage plus élevées que les fauches seules ; alors que les modexp mixtes présentent des valeurs intermédiaires variable. Cette tendance est observable qu'importe le modexp, mais est particulièrement prononcée pour certains systèmes de pâturage (de 26 à 31) et pour certains des mixtes (de 7 à 14) Le constat à l'échelle régionale semble être le même ; certaines régions présentent des écarts importants (Haute-Normandie, Limousin par exemple) entre les deux calibrations alors que d'autres montrent des différences moins prononcées (Champagne-Ardenne, Lorraine). Une variabilité importante existe entre les modexp et régions, traduisant l'influence des conditions locales et des pratiques.

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure 9 : Boxplot de la comparaison entre la nouvelle et l'ancienne calibration du modèle pour le stockage du COS en fonction des modexp (A) et des régions (B).</figcaption></figure>
Afin de continuer l'étude des tendances en fonction de grandes catégories de pratiques, des nouvelles catégories ont été créées en fonction des différents modexp :

- Fauche_extensif (FE) correspond aux modexp 1 à 3,

- Mixte_extensif (ME) correspond aux modexp 4 à 7,

- Mixte_extensif_+ (ME+) correspond aux modexp 8 à 10,

- Mixte_intensif_+ (MI+) correspond aux modexp 11 à 14,

- Pâturage_intensif_+ (PI+) correspond aux modexp 15 à 18,

- Pâturage_intensif_++ (PA++) correspond aux modexp 21 à 31.

La figure 10 met en évidence les mêmes tendances que celles précédemment observées, c'est-à-dire que la nouvelle calibration prédit un stockage moindre que l'ancienne calibration. Les systèmes de fauche et mixtes extensif présentent des valeurs proches de 0, indiquant une stabilité des stocks C du sol. A contrario, les simulations des systèmes mixtes extensif_+ et extensif_+ prédissent un déstockage de carbone. Enfin, les sols des systèmes uniquement pâturés stockent du C concernant l'ancienne calibration, tandis que la nouvelle tend à déstocker légèrement en moyenne.

Il apparaît toutefois que bien que les valeurs en absolues soient différentes entre l'ancienne et la nouvelle calibration, les tendances entre les différents types de pratique restent les mêmes. Cela est corroboré par le tableau 1 :

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure 10 : Boxplot de la comparaison entre l'ancienne et la nouvelle calibration pour le stockage de C (tC/ha/an) en fonction du mode de gestion.</figcaption></figure>

<table><caption>Tableau 1 : Valeurs moyennes de stockage du carbone dans les sols (t/ha/an) comparées entre deux calibrations, pour chaque mode de gestion</caption><thead><tr><th></th><th>FE</th><th>ME</th><th>ME+</th><th>MI+</th><th>PI+</th><th>PI++</th></tr></thead><tbody><tr><th>Ancienne</th><td>0.12</td><td>-0.018</td><td>-0.37</td><td>-0.12</td><td>0.46</td><td>0.48</td></tr><tr><th>Nouvelle</th><td>-0.011</td><td>-0.15</td><td>-0.49</td><td>-0.33</td><td>-0.024</td><td>-0.014</td></tr></tbody></table>
## 2) Résultats 4p1000 actuel

### a) Baseline

La distribution spatiale des stocks de carbone organique du sol met en évidence de fortes disparités régionales (figure 11). En effet, les stocks initiaux de la figure 11A présentent des valeurs élevées de carbone du sol dans l'est de la France ainsi que dans les sites montagneux français. A l'inverse, les niveaux les plus bas de carbone se retrouvent dans les zones de plaines. Les mêmes tendances sont observées pour le stockage final (figure 11B). Cette variabilité géographique est étayée par la figure 11C. Cet étayage représente stockage comme la différence (10) entre le stock initial à l'année 1 et le stock final de la dernière année de simulation :

$$ \Delta COS = COS_{final} - COS_{initial} \quad (10) $$

En effet, les zones de stockage ($\Delta COS$), indiquées en rouge, sont situés de manière hétérogène en France, excepté dans les zones montagneuses de moyenne et grande altitude qui sont plutôt des zones de déstockages (bleu) tout comme le Grand Est, le sud ainsi que l'ouest de la France. Cela peut être expliqué en partie par le fait que ces zones avaient un stock initial important et qu'il était donc plus difficile à maintenir.

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Figure 11 : Cartes de France représentant le stock de carbone organique du sol en baseline selon les régions, au début de la simulation (A), à la fin de la simulation (B) et la différence représentant le stockage ou déstockage de carbone (C)</figcaption></figure>
## b) Pratiques stockantes

La figure 12 présente les trois mêmes cartes que la figure 11 appliquée aux 2 pratiques stockantes. Tout comme précédemment, il est possible de conclure que l'effet des pratiques dépend fortement de son contexte pédo-climatique et du stock C initial.

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Figure 12 : Cartes de France représentant le stock de carbone organique du sol en pratiques stockantes selon les régions, au début de la simulation (A), à la fin de la simulation (B) et la différence représentant le stockage ou déstockage de carbone (C) pour la période présente.</figcaption></figure>

## c) Bilan GES

La comparaison entre l'ancienne et la nouvelle calibration met en évidence des écarts dans les émissions des GES (tableau 2). La nouvelle calibration conduit à une diminution de CH₄ (-7.3%) mais à une augmentation du NH₃ (+12.3%), du N₂O (+82.6%) et du NO₃ (+153.7%). Ces résultats montrent la sensibilité des paramètres du modèle qui vont avoir un impact différent et modifier l'équilibre des GES car l'ancienne calibration prenait les valeurs à minuit des variables et non une moyenne de journée comme c'est le cas actuellement.

<table><caption>Tableau 2 : Comparaison des émissions moyennes des GES pour l'ancienne et la nouvelle calibration</caption><thead><tr><th></th><th>Ancienne</th><th>Nouvelle</th><th>Pourcentage diff</th></tr></thead><tbody><tr><th>CH<sub>4</sub></th><td>16.52</td><td>15.32</td><td>-7.3%</td></tr><tr><th>NH<sub>3</sub></th><td>3.18</td><td>3.57</td><td>+12.3%</td></tr><tr><th>NO<sub>3</sub></th><td>4.32</td><td>10.96</td><td>+153.7%</td></tr><tr><th>N<sub>2</sub>O</th><td>2.64</td><td>4.82</td><td>+82.6%</td></tr></tbody></table>
### 3) Résultats 4p1000 futur

#### a) Présent vs futur

La figure 13 illustre le stockage de C selon les modexp (figure 13A) et les régions (figure 13B) pour les périodes présente (bleu) et future (rouge). Concernant les modexp, certains (comme le modexp 1 et le 26) présentent des valeurs similaires entre les deux périodes, tandis que sur la majorité des modexp, on observe une tendance à un stockage plus élevé dans la période future. Du côté des régions, une dynamique comparable s'observe : certaines des régions ont des valeurs proches entre le présent et le futur (par exemple la Bretagne et l'Alsace). Toutefois, dans la plupart des cas, le futur est associé à un stockage légèrement supérieur. L'analyse des moyennes régionales met en lumière certaines

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Figure 13 : Boxplot de la comparaison entre la période actuelle et la période future pour le stockage du COS (tC/ha/an) en fonction des modexp (A) et des régions (B).</figcaption></figure>

différences comme le Nord-Pas-De-Calais (0.1 tC/ha/an) se distinguant par un stockage plus conséquent que la région de Provences-Alpes-Côte-Azur (-0.007 tC/ha/an) ou la région Rhône-Alpes (-0.1 tC/ha/an) et cela de manière pérenne entre le présent et le futur. Cette tendance que nous venons de décrire est avérée pour toutes les performances de stockages des régions françaises.
La figure 14 présente les variations du stockage de carbone dans les sols en fonction des modes de gestion des prairies, pour les périodes présente et future. Certains modes de gestion (fauche_extensif, mixte_extensif et mixte_extensif_+) montrent des performances relativement similaires entre les deux périodes, avec une tendance au déstockage sauf en fauche_extensif. A contrario, les autres modes de gestion (mixte_intensif_+, pâturage_intensif_+, pâturage_intensif_++) présentent de meilleures performances de stockages dans le futur.

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 14 : Boxplot de la comparaison entre le présent et le futur pour le stockage du COS en fonction du mode de gestion.</figcaption></figure>

Cette tendance tend à être confirmée par les moyennes présentées dans le tableau 3. En effet, il est remarqué que les conditions futures ne vont pas faire varier le stockage de C en extensif avec des moyennes très proches entre les deux périodes. Par ailleurs, le stockage va varier et faire accroitre le stockage pour les conditions intensives. En effet, on remarque des différences plus prononcées entre le présent et le futur en gestion intensive Ces résultats mettent en évidence qu'importe la période la tendance entre les modes de gestion restent la même.

<table><caption>Tableau 3 : Valeurs moyennes de stockage du carbone dans les sols (t/ha/an) comparées entre deux périodes, pour chaque mode de gestion</caption><thead><tr><th></th><th>FE</th><th>ME</th><th>ME+</th><th>MI+</th><th>PI+</th><th>PI++</th></tr></thead><tbody><tr><th>Présent</th><td>-0.011</td><td>-0.15</td><td>-0.49</td><td>-0.33</td><td>-0.024</td><td>-0.014</td></tr><tr><th>Futur</th><td>0.004</td><td>-0.13</td><td>-0.45</td><td>-0.13</td><td>0.15</td><td>0.11</td></tr></tbody></table>
## b) Baseline

La distribution spatiale montrée par la figure 15 se focalise principalement sur la différence de stock entre la fin de simulation et le début (équation 10) car le stock initial de carbone est constant. Cette figure décrit le comportement de stockage des prairies dans le futur (figure 15B) en le comparant avec le présent (figure 15A). On retrouve les mêmes tendances générales avec un fort déstockage de carbone dans les zones montagneuses, le Grand Est et l'Ouest de la France. Il est remarqué sur la figure 15B, que certaines régions de plaines auraient tendances à plus stockées le carbone dans le futur que dans le présent.

<figure><img src="image_22.png" /></figure>

Figure 15 : Cartes de France représentant le stock de carbone organique du sol en baseline selon les régions, au début de la simulation (A), à la fin de la simulation (B) et la différence représentant le stockage ou déstockage de carbone (C) pour la période future.

## c) Pratiques stockantes

Les tendances remarquées à travers la figure 15 se confirment également en pratiques stockantes (figures 16). En effet, nous retrouvons un fort déstockage dans les zones montagneuses, le grand Est et l'Ouest de la France. Il est également remarqué que dans les zones de plaines le stock de c aurait tendance a augmenté. De façon plus générale, le futur (figure 16B) montre un meilleur stockage que le présent et une diminution du déstockage.

<figure><img src="image_23.png" /></figure>

Figure 16 : Cartes de France représentant le différentiel de stock de carbone organique du sol en pratiques stockantes selon les régions, dans le présent (A) et dans le futur (B)
### d) Bilan GES

Les émissions de gaz à effet de serre présentent des évolutions différentes entre la période présente et la période future (tableau 4). Le méthane augmente de +10.6% dans le futur de son côté le $NH_3$ connaît une hausse plus importante de +77.6%, le N20 quant à lui augmente que très légèrement et reste relativement stable avec hausse de +2.5%. A l'inverse, le $NO_3$ voit ses émissions diminuer de -15.5%. Ces résultats indiquent que certaines émissions augmentent dans le futur comme le méthane, l'ammoniac et le protoxyde d'azote mais que d'autres peuvent être réduites comme les émissions de nitrate, ce qui suggère des modifications dans les différents cycles biogéochimiques.

<table><caption>Tableau 4 : Comparaison des émissions moyennes des GES entre le présent et le futur</caption><thead><tr><th></th><th>Présent</th><th>Futur</th><th>Pourcentage diff</th></tr></thead><tbody><tr><td>CH<sub>4</sub></td><td>15.32</td><td>16.94</td><td>+10.6%</td></tr><tr><td>NH<sub>3</sub></td><td>3.57</td><td>6.34</td><td>+77.6%</td></tr><tr><td>NO<sub>3</sub></td><td>10.96</td><td>9.26</td><td>-15.5%</td></tr><tr><td>N<sub>2</sub>O</td><td>4.82</td><td>4.94</td><td>+2.5%</td></tr></tbody></table>

### 4) Bilan globale stockage du carbone dans le sol

Le tableau 5 compare le stockage de carbone simulé des sols français selon deux calibrations (ancienne et nouvelle) et deux périodes (présent et futur). Pour rappel, la période future a été simulée avec la nouvelle calibration. On peut voir que dans tous les cas, les pratiques stockantes permettent bien d'augmenter le stockage du C avec un gain de stockage variant de 40 à 70 kgC/ha/an en fonction de la période et de la calibration.

<table><caption>Tableau 5 : Comparaison du stockage (tC/ha/an) moyen entre l'ancienne calibration, la nouvelle et le futur.</caption><thead><tr><th></th><th>Ancienne</th><th>Anciennne_stk</th><th>Nouvelle</th><th>Nouvelle_stk</th><th>Futur</th><th>Futur_stk</th></tr></thead><tbody><tr><td>COS (tC/ha/an)</td><td>0.18</td><td>0.250</td><td>-0.07</td><td>-0.03</td><td>-0.01</td><td>-0.06</td></tr><tr><td>Différence base/stock</td><td></td><td>+0.07</td><td></td><td>+0.04</td><td></td><td>+0.05</td></tr></tbody></table>

## Discussion

### Impact de la recalibration du modèle PaSim sur les résultats

La recalibration du modèle PaSim constitue l'un des apports les plus importants de cette étude et influence significativement les résultats obtenus et leurs interprétations. La calibration faite dans cette étude s'est vu améliorer par rapport à la précédente en passant de 5 à 16 parcelles d'observations tout en conservant l'approche par Latin Hypercube Sampling (LHS) sur 10 000 simulations.

Entre les deux calibrations, des écarts notoires sont observables concernant le stockage du carbone organique du sol qui passe de -180 kgC/ha/an (ancienne calibration) à 70 kgC/ha/an (nouvelle calibration). Ainsi, la nouvelle calibration tend à déstocker plus que l'ancienne calibration. Toutefois, concernant les pratiques stockantes, il est intéressant de constater que le gain en termes de stockage reste
relativement identique entre les deux calibrations : 70 kgC/ha/an (ancienne calibration) et 50 kgC/ha/an (nouvelle calibration). Cela permet d'affirmer que ce stockage additionnel est relativement indépendant de la calibration utilisée. Cette tendance est de plus retrouvée sur les comparaisons faites au cours de l'étude que ce soit entre les différents modexp, les différentes régions françaises ou bien les différents modes de gestion.

Ces différences de valeurs absolues entre les deux calibrations peuvent s'expliquer, pour les flux de GES, par le fait d'avoir modifié le paramétrage des variables de sortie, notamment en passant du mode « NONE » à « AVE ». Une autre explication est que l'élargissement du jeu de données de calibration à 16 parcelles reparties dans 6 pays différents améliore la représentativité des conditions pédoclimatiques et a permis de mieux simuler certaines variables qui avaient jusqu'alors peu d'observations (Yang et al., 2014b).

## Stockage du carbone dans les sols prairiaux

Les résultats obtenus montrent une forte hétérogénéité spatiale du stockage du carbone dans les sols, influencée par les conditions pédoclimatiques (nature du sol, régime hydrique, climat) et par les modes d'exploitation. Les conditions climatiques peuvent jouer un rôle important dans cette hétérogénéité de part les températures moyennes annuelles, les amplitudes thermiques, les précipitations ainsi que les événements climatiques extrêmes qui vont moduler l'activité microbienne du sol et les processus biogéochimiques impliqués dans le cycle du carbone.

Les analyses par mode de gestion confirment que les systèmes basés sur du pâturage, précisément en intensif, tendent à stocker davantage de carbone dans les sols que les systèmes mixtes (mélangeant fauche et pâturage) et les systèmes basés uniquement sur la fauche. Ce stockage plus conséquent en pâturage s'expliquer par plusieurs mécanismes synergiques : le piétinement contrôlé par les animaux et les déjections animales contribuent à l'enrichissement organique et la stimulation de l'activité biologique du sol (J.-F. Soussana & Lemaire, 2014). A l'inverse, les modes de gestion mixte, présentent des performances moindres, cela peut probablement résulter de la perturbation liée au couvert végétal lors des fauches interrompant le processus d'accumulation de matière organique. Quant aux modes de gestion uniquement sur des fauches, les performances sont moindres également, cela peut s'expliquer à l'exportation de biomasse aérienne privant le système sol-plante d'une source importante de matière organique.

Concernant, les pratiques stockantes, elles ont montré un potentiel conséquent avec les paramètres de l'ancienne calibration. Suite à la mise en place de la nouvelle calibration, l'analyse des performances des pratiques stockantes a révélé des tendances comparables à celles observées lorsque l'étude portait sur les valeurs absolues. Toutefois, quand l'analyse s'est concentrée sur les valeurs relatives, il a pu être constaté, qu'importe le scénario considéré, qu'il s'agisse de l'ancienne calibration, de la nouvelle calibration ou encore des projections futures ; une augmentation significative du stockage
de carbone était observée lors de la comparaison entre les conditions de baseline et l'application des pratiques stockantes.

## Effet du climat futur

L'analyse comparative des résultats de simulation sous climat passé et climat futur (scénario RCP8.5) révèle des effets contrastés du changement climatique sur le stockage du carbone dans les prairies permanentes. De façon plutôt surprenante, le climat futur semble privilégié le stockage de carbone dans certains modes de gestion.

L'évolution contrastée des émissions de gaz à effet de serre en climat futur révèle des modifications complexes des cycles biogéochimiques (J. F. Soussana et al., 2010). L'augmentation de 77,6 % des émissions de NH₃ et de 10,6% pour le CH₄ suggère une intensification des processus de volatilisation et de méthégenèse, surement liée aux conditions de température et d'humidité modifiées avec le climat futur.

La diminution de 15,5 % des émissions de NO₃ en climat futur peut s'expliquer par une modification des équilibres hydriques limitant les phénomènes de lessivage, conformément aux projections d'intensification des épisodes de sécheresse en France (Soubeyroux et al., 2024).

L'hétérogénéité spatiale observée entre les régions françaises révèlent des vulnérabilités différentielles au changement climatique (M. P. Martin et al., 2011). Les zones montagneuses ont été systématiquement associées à un déstockage du carbone dans les simulations et pourraient être particulièrement vulnérables face aux changements climatiques (Beniston, 2003), tandis que les plaines du nord ou du centre de la France présente principalement des zones de stockage. Cette situation contrastée suggère la nécessité d'une approche différenciée : d'une part, il conviendrait de concentrer les efforts d'augmentation du stockage dans les zones de plaines où le potentiel de stockage est élevé et enfin mettre des stratégies en place pour limiter le déstockage dans les zones montagneuses afin de préserver les stocks initiaux importants. Ils seraient envisageables de concentrer les efforts sur ces zones-là dans le futur.

## Limites et perspectives

L'une des principales contraintes techniques rencontrées au cours de ce stage concerne le temps de calcul nécessaire aux simulations avec le modèle PaSim. L'exécution de plus de 100 000 simulations a nécessité une période d'attente d'environ trois semaines pour obtenir l'ensemble des résultats souhaitées, ce qui constitue un frein notable à la capacité d'exploration et d'itération des analyses.

Par ailleurs, certaines limitations méthodologiques peuvent être soulignées. La calibration du modèle s'est appuyée sur un jeu de données d'observation parfois restreint, certains sites d'étude ne
disposant que de deux variables mesurées, ce qui peut limiter la robustesse des paramétrisations obtenues.

Plusieurs axes d'amélioration peuvent être envisagés pour renforcer la portée de l'étude. Premièrement, l'enrichissement de la base de données de calibration par l'ajout de valeurs observées supplémentaires pour les sites actuellement manquant de variables permettrait d'améliorer la précision et la fiabilité des paramétrisation du modèle PaSim.

Deuxièmement, l'intégration de conditions pédoclimatiques plus diversifiées dans le processus de calibration, incluant des données provenant d'autres contextes climatiques nationaux ou internationaux, contribuerait à élargir le domaine de validité du modèle et à améliorer sa capacité prédictive dans des environnements variés.

Enfin, l'incorporation d'une dimension économique, absente lors de cette étude, représenterait un développement pertinent. L'analyse de la viabilité économique des différentes stratégies de gestion et de leur coût constituerait un complément pour éclairer la prise de décision et faciliter la mise en œuvre concrète de pratique visant à atteindre les objectifs de l'initiative 4 pour 1000.

## Conclusion

Cette étude, à travers la recalibration du modèle PaSim ; a mis en évidence le rôle déterminant de la calibration en modélisation, notamment l'influence critique du choix des valeurs paramétriques sur les résultats de simulation. L'analyse comparative entre l'ancienne et la novelle calibration a révélé que, bien que les valeurs absolues issues des simulations puissent présenter des différences, les tendances relatives observées, qu'il s'agisse de différences climatiques, de modes de gestion ou d'autres facteurs, demeurent cohérentes indépendamment de la calibration utilisée. Ce constat souligne l'importance de la calibration pour l'obtention de valeurs quantitatives fiables, tout en démontrant la capacité du modèle à identifier les effets relatifs des différents facteurs étudiés.
Bibliographie

Arrouays, D., Balesdent, J., Germon, J. C., Jayet, P. A., Soussana, J. F., & Stengel, P. (2002).
*Contribution à la lutte contre l'effet de serre. Stocker du carbone dans les sols agricoles de France?*
(Expertise scientifique collective, p. 36). INRA.
https://www.inrae.fr/actualites/contribution-lutte-contre-leffet-serre-stocker-du-carbone-sols-agricoles-France

Agreste. (2023). Statistique agricole annuelle 2022 - Chiffres et Données n°2023-10. Ministère de l'Agriculture et de l'Alimentation. https://agreste.agriculture.gouv.fr/

Agreste. (2020). Enquête pratiques culturales en grandes cultures et prairies en 2017. Chiffres et Données n°2020-9. Ministère de l'Agriculture et de l'Alimentation. https://agreste.agriculture.gouv.fr/

Batlle-Aguilar, J., Brovelli, A., Porporato, A., & Barry, D. A. (2011). Modelling soil carbon and nitrogen cycles during land use change. A review. *Agronomy for Sustainable Development, 31*(2), 251-274. https://doi.org/10.1051/agro/2010007

Beniston, M. (2003). Climatic Change in Mountain Regions : A Review of Possible Impacts. *Climatic Change, 59*(1), 5-31. https://doi.org/10.1023/A:1024458411589

Boutang, J., & Tuddenham, M. (2018). L'ambitieux objectif français de la neutralité carbone nette en 2050. *Annales des Mines - Responsabilité & environnement, 89*(1), 34-38.
https://doi.org/10.3917/re1.089.0034

Campiglia, L. (2025). *Développement d'un outil de reporting automatique pour l'évaluation de modèles de simulation de prairies européennes.*

Chabbi, A., Lehmann, J., Ciais, P., Loescher, H. W., Cotrufo, M. F., Don, A., SanClements, M., Schipper, L., Six, J., Smith, P., & Rumpel, C. (2017). Aligning agriculture and climate policy. *Nature Climate Change, 7*(5), 307-309. https://doi.org/10.1038/nclimate3286

Chambers, A., Lal, Rattan, & Paustian, K. (2016). Soil carbon sequestration potential of US croplands and grasslands: Implementing the 4 per Thousand Initiative. *Journal of Soil and Water Conservation, 71*(3), 68A-74A. https://doi.org/10.2489/jswc.71.3.68A

Conant, R. T. (2012). Grassland Soil Organic Carbon Stocks : Status, Opportunities, Vulnerability. In R. Lal, K. Lorenz, R. F. Hüttl, B. U. Schneider, & J. von Braun (Eds.), *Recarbonization of the Biosphere: Ecosystems and the Global Carbon Cycle* (p. 275-302). Springer Netherlands.
https://doi.org/10.1007/978-94-007-4159-1_13

Crème, A., Rumpel, C., Le Roux, X., Romian, A., Lan, T., & Chabbi, A. (2018). Ley grassland under temperate climate had a legacy effect on soil organic matter quantity, biogeochemical signature and microbial activities. *Soil Biology and Biochemistry, 122*, 203-210.
https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2018.04.018
Durand, Y., Brun, E., Merindol, L., Guyomarc'h, G., Lesaffre, B., & Martin, E. (1993). A meteorological estimation of relevant parameters for snow models. *Annals of Glaciology, 18*, 65-71. https://doi.org/10.3189/S0260305500011277

Fontaine, S., Abbadie, L., Alvarez, G., Aubert, M., Barot, S., Bloor, J., Derrien, D., Duchene, O., Gross, N., Henneron, L., Roux, X. L., Loeuille, N., Michel, J., Recous, S., & Wipf, D. (2023, juin 12). *Designing sustainable agrosystems by copying the biogeochemical organization of natural ecosystems*. EJP SOIL Annual Science Days 2023. https://hal.inrae.fr/hal-04217071

Franzluebbers, A. J., Sawchik, J., & Taboada, M. A. (2014). Agronomic and environmental impacts of pasture-crop rotations in temperate North and South America. *Agriculture, Ecosystems & Environment, 190*, 18-26. https://doi.org/10.1016/j.agee.2013.09.017

*Géoportail*. (s. d.). Consulté 26 mai 2025, à l'adresse https://www.geoportail.gouv.fr/

Helton, J. C., & Davis, F. J. (2003). Latin hypercube sampling and the propagation of uncertainty in analyses of complex systems. *Reliability Engineering & System Safety, 81*(1), 23-69. https://doi.org/10.1016/S0951-8320(03)00058-9

Herrero, M., Wirsenius, S., Henderson, B., Rigolot, C., Thornton, P., Havlík, P., Boer, I. de, & Gerber, P. J. (2015). Livestock and the Environment: What Have We Learned in the Past Decade? *Annual Review of Environment and Resources, 40*(Volume 40, 2015), 177-202. https://doi.org/10.1146/annurev-environ-031113-093503

Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) (Éd.). (2022). Impacts of 1.5°C Global Warming on Natural and Human Systems. In *Global Warming of 1.5°C: IPCC Special Report on Impacts of Global Warming of 1.5°C above Pre-industrial Levels in Context of Strengthening Response to Climate Change, Sustainable Development, and Efforts to Eradicate Poverty* (p. 175-312). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781009157940.005

Jamagne, M., Hardy, R., & King, D. (1995). La base de données géographique des sols de France. *Étude et Gestion des Sols*.

Jonard, M., Nicolas, M., Coomes, D. A., Caignet, I., Saenger, A., & Ponette, Q. (2017). Forest soils in France are sequestering substantial amounts of carbon. *Science of The Total Environment, 574*, 616-628. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.09.028

Lemaire, G., Gastal, F., Franzluebbers, A., & Chabbi, A. (2015). Grassland-Cropping Rotations: An Avenue for Agricultural Diversification to Reconcile High Production with Environmental Quality. *Environmental Management, 56*(5), 1065-1077. https://doi.org/10.1007/s00267-015-0561-6

Linacre, E. (2003). *Climate Data and Resources: A Reference and Guide*. Routledge. https://doi.org/10.4324/9780203412152

Ma, S., Lardy, R., Graux, A.-I., Ben Touhami, H., Klumpp, K., Martin, R., & Bellocchi, G. (2015). Regional-scale analysis of carbon and water cycles on managed grassland systems.
Marriott, C., Fothergill, M., Jeangros, B., Scotton, M., & Louault, F. (2004). Long-term impacts of extensification of grassland management on biodiversity and productivity in upland areas. A review. *Agronomie*, 24(8), 447-462. https://doi.org/10.1051/agro:2004041

Martin, M. P., Wattenbach, M., Smith, P., Meersmans, J., Jolivet, C., Boulonne, L., & Arrouays, D. (2011). Spatial distribution of soil organic carbon stocks in France. *Biogeosciences*, 8(5), 1053-1065. https://doi.org/10.5194/bg-8-1053-2011

Martin, R., & Lardy, R. (2011). PaSiM et FarmSim. Modélisation des flux de carbone, d'azote, d'eau et d'énergie en prairie à l'interface sol – végétation – animaux – atmosphère. 3 p. https://hal.inrae.fr/hal-02748693

Meersmans, J., Martin, M. P., Lacarce, E., De Baets, S., Jolivet, C., Boulonne, L., Lehmann, S., Saby, N. P. A., Bispo, A., & Arrouays, D. (2012). A high resolution map of French soil organic carbon. *Agronomy for Sustainable Development*, 32(4), 841-851. https://doi.org/10.1007/s13593-012-0086-9

Meinshausen, M., Meinshausen, N., Hare, W., Raper, S. C. B., Frielér, K., Knutti, R., Frame, D. J., & Allen, M. R. (2009). Greenhouse-gas emission targets for limiting global warming to 2 °C. *Nature*, 458(7242), 1158-1162. https://doi.org/10.1038/nature08017

Minasny, B., Malone, B. P., McBratney, A. B., Angers, D. A., Arrouays, D., Chambers, A., Chaplot, V., Chen, Z.-S., Cheng, K., Das, B. S., Field, D. J., Gimona, A., Hedley, C. B., Hong, S. Y., Mandal, B., Marchant, B. P., Martin, M., McConkey, B. G., Mulder, V. L., ... Winowiecki, L. (2017). Soil carbon 4 per mille. *Geoderma*, 292, 59-86. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2017.01.002

Movedi, E., Bellocchi, G., Argenti, G., Paleari, L., Vesely, F., Staglianò, N., Dibari, C., & Confalonieri, R. (2019). Development of generic crop models for simulation of multi-species plant communities in mown grasslands. *Ecological Modelling*, 401, 111-128. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2019.03.001

Ogino, A., Orito, H., Shimada, K., & Hirooka, H. (2007). Evaluating environmental impacts of the Japanese beef cow-calf system by the life cycle assessment method. *Animal Science Journal*, 78(4), 424-432. https://doi.org/10.1111/j.1740-0929.2007.00457.x

Pachauri, R. K., Allen, M. R., Barros, V. R., Broome, J., Cramer, W., Christ, R., Church, J. A., Clarke, L., Dahe, Q., Dasgupta, P., Dubash, N. K., Edenhofer, O., Elgizouli, I., Field, C. B., Forster, P., Friedlingstein, P., Fuglestvedt, J., Gomez-Echeverri, L., Hallegatte, S., ... van Ypserle, J.-P. (2014). Climate Change 2014 : Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. In R. K. Pachauri & L. Meyer (Éds.), *EPIC3Geneva, Switzerland, IPCC, 151 p.*, pp. 151, ISBN: 978-92-9169-143-2 (p. 151). IPCC. https://epic.awi.de/id/eprint/37530/
Parton, W. J., Schimel, D. S., Cole, C. V., & Ojima, D. S. (1987). Analysis of Factors Controlling Soil Organic Matter Levels in Great Plains Grasslands. *Soil Science Society of America Journal*, 51(5), 1173-1179. https://doi.org/10.2136/sssaj1987.03615995005100050015x

Pellerin, S. (ed), Bamiere, L. (ed), Launay, C., Martin, R., Schiavo, M., Angers, D., Augusto, L., Balesdent, J., Basile-Doelsch, I., Bellassen, V., Cardinael, R., Cécillon, L., Ceschia, E., Chenu, C., Constantin, J., Darroussin, J., Delacote, P., Delame, N., Gastal, F., ... Réchauchère, O. (2019). *Stocker du carbone dans les sols français, Quel potentiel au regard de l'objectif de 4 pour 1000 et à quel coût? Synthèse du rapport d'étude* [Monograph]. INRA. https://agritrop.cirad.fr/593245/

Poeplau, C., & Don, A. (2015). Carbon sequestration in agricultural soils via cultivation of cover crops
– A meta-analysis. *Agriculture, Ecosystems & Environment*, 200, 33-41.
https://doi.org/10.1016/j.agee.2014.10.024

R Core Team (2025). _R: A Language and Environment for Statistical Computing_. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. <https://www.R-project.org/>.

Riedo, M., Grub, A., Rosset, M., & Fuhrer, J. (1998). A pasture simulation model for dry matter production, and fluxes of carbon, nitrogen, water and energy. *Ecological Modelling*, 105(2), 141-183. https://doi.org/10.1016/S0304-3800(97)00110-5

Riedo, M., Milford, C., Schmid, M., & Sutton, M. A. (2002). Coupling soil-plant-atmosphere exchange of ammonia with ecosystem functioning in grasslands. *Ecological Modelling*, 158(1), 83-110.
https://doi.org/10.1016/S0304-3800(02)00169-2

Rockström, J., Steffen, W., Noone, K., Persson, A., Chapin, F. S., Lambin, E., Lenton, T. M., Scheffer, M., Folke, C., Schellnhuber, H. J., Nykvist, B., de Wit, C. A., Hughes, T., van der Leeuw, S., Rodhe, H., Sörlin, S., Snyder, P. K., Costanza, R., Svedin, U., ... Foley, J. (2009). Planetary Boundaries: Exploring the Safe Operating Space for Humanity. *Ecology and Society*, 14(2).
https://www.jstor.org/stable/26268316

Rosenzweig, C., Jones, J. W., Hatfield, J. L., Ruane, A. C., Boote, K. J., Thorburn, P., Antle, J. M., Nelson, G. C., Porter, C., Janssen, S., Asseng, S., Basso, B., Ewert, F., Wallach, D., Baigorria, G., & Winter, J. M. (2013). The Agricultural Model Intercomparison and Improvement Project (AgMIP): Protocols and pilot studies. *Agricultural and Forest Meteorology*, 170, 166-182.
https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2012.09.011

Ruget, F., Novak, S., & Granger, S. (s. d.). *Du modèle STICS au système ISOP pour estimer la production fourragère. Adaptation à la prairie, application spatialisée*.

Shields, M. D., & Zhang, J. (2016). The generalization of Latin hypercube sampling. *Reliability Engineering & System Safety*, 148, 96-108. https://doi.org/10.1016/j.ress.2015.12.002

Smith, P., Martino, D., Cai, Z., Gwary, D., Janzen, H., Kumar, P., McCarl, B., Ogle, S., O'Mara, F., Rice, C., Scholes, B., Sirotenko, O., Howden, M., McAllister, T., Pan, G., Romanenkov, V., Schneider, U., Towprayoon, S., Wattenbach, M., & Smith, J. (2007). Greenhouse gas mitigation
in agriculture. *Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences*, **363**(1492), 789-813. https://doi.org/10.1098/rstb.2007.2184

Soubeyroux, J.-M., Dubuisson, B., Bernus, S., Samacoïts, R., Rousset, F., Schneider, M., Drouin, A., Madec, T., Tardy, M., & Corre, L. (2024). *A quel climat s'adapter en France selon la TRACC ?* Meteo-France. https://hal.science/hal-04797481

Soussana, J. F., Allard, V., Pilegaard, K., Ambus, P., Amman, C., Campbell, C., Ceschia, E., Clifton-Brown, J., Czobel, S., Domingues, R., Flechard, C., Fuhrer, J., Hensen, A., Horvath, L., Jones, M., Kasper, G., Martin, C., Nagy, Z., Neftel, A., ... Valentini, R. (2007). Comptabilisation complète du bilan des gaz à effet de serre (CO 2, N 2 O, CH 4) de neuf sites de prairies européennes. *Agriculture, Ecosystems & Environment*, **121**(1), 121-134. https://doi.org/10.1016/j.agee.2006.12.022

Soussana, J. F., Tallec, T., & Blanfort, V. (2010). Mitigating the greenhouse gas balance of ruminant production systems through carbon sequestration in grasslands. *animal*, **4**(3), 334-350. https://doi.org/10.1017/S1751731109990784

Soussana, J.-F., & Lemaire, G. (2014). Coupling carbon and nitrogen cycles for environmentally sustainable intensification of grasslands and crop-livestock systems. *Agriculture, Ecosystems & Environment*, **190**, 9-17. https://doi.org/10.1016/j.agee.2013.10.012

Steinfeld, H., Gerber, P., Wassenaar, T. D., Nations, F. and A. O. of the U., Castel, V., & Haan, C. de. (2006). *Livestock's Long Shadow: Environmental Issues and Options*. Food & Agriculture Org.

Theau, J.-P., & Choisis, J. P. J. P. (2016). *Prairie permanente: Définition*. INRAE. https://doi.org/10.17180/46G7-HZ56

Yang, J. M., Yang, J. Y., Liu, S., & Hoogenboom, G. (2014a). An evaluation of the statistical methods for testing the performance of crop models with observed data. *Agricultural Systems*, **127**, 81-89. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2014.01.008

Yang, J. M., Yang, J. Y., Liu, S., & Hoogenboom, G. (2014b). An evaluation of the statistical methods for testing the performance of crop models with observed data. *Agricultural Systems*, **127**, 81-89. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2014.01.008
POYARD Antoine

Année universitaire : 2024 – 2025

**Formation :** Master de Modélisation en écologie de l'Université de Rennes 1

Dans le cadre du projet VAACHERIN, ce stage s'est intéressé à l'évaluation du potentiel de stockage de carbone et des émissions de gaz à effet de serre (GES) des prairies permanentes françaises à l'horizon 2050, en lien avec l'initiative internationale 4 pour 1000. L'objectif était d'analyser l'effet des pratiques de gestion sur la séquestration du carbone organique des sols (COS) et sur le bilan GES, en utilisant le modèle mécaniste PaSim (Pasture Simulation model).

Une première étape a consisté à recalibrer PaSim par la méthode du Latin Hypercube Sampling sur 10 000 jeux de paramètres, en s'appuyant sur des données issues de 45 sites internationaux, afin d'améliorer la robustesse et la précision des simulations. Cette nouvelle calibration a été comparée à des paramétrisations existantes, montrant une meilleure cohérence des dynamiques simulées mais une tendance plus marquée au déstockage du COS.

Le plan de simulation a ensuite été déployé à l'échelle nationale (mailles de 1x1 km) pour 23 149 unités pédoclimatiques, intégrant 31 modes d'exploitation et deux pratiques dites stockantes. Les résultats montrent une forte hétérogénéité spatiale du stockage de carbone, dépendante des conditions locales et du type de gestion : les systèmes pâturés tendent à mieux stocker que les systèmes mixtes ou fauchés. Les pratiques stockantes augmentent systématiquement le stockage de 40 à 70 kgC/ha/an, indépendamment de la calibration ou du scénario climatique.

Enfin, les projections futures (RCP8.5, horizon 2050) suggèrent un léger accroissement du stockage en climat futur, mais aussi une hausse de certaines émissions (CH₄, NH₃). Ces résultats confirment l'importance des prairies permanentes comme levier d'atténuation et soulignent la nécessité de stratégies différenciées selon les régions et les modes de gestion.

**Mots-clés :** PaSim, Changement Climatique, Calibration, 4p1000, Prairies Permanentes.
POYARD Antoine

Année universitaire : 2024 – 2025

Formation : Master de Modélisation en écologie de l'Université de Rennes 1

**Abstract**

As part of the VAACHERIN project, this internship focused on assessing the carbon sequestration potential and greenhouse gas (GHG) emissions of French permanent grasslands by 2050, in connection with the international *4 per 1000* initiative. The aim was to evaluate the impact of management practices on soil organic carbon (SOC) storage and GHG balance using the mechanistic model PaSim (Pasture Simulation model).

The first step consisted of recalibrating PaSim through Latin Hypercube Sampling on 10,000 parameter sets, based on data from 45 international sites, in order to improve model robustness and accuracy. This new calibration was compared to existing parameterizations, showing better consistency in simulated dynamics but a stronger tendency towards SOC losses.

The simulation plan was then deployed nationwide (1x1 km grid) for 23,149 pedo-climatic units, integrating 31 management modes and two *carbon-enhancing* practices. Results highlighted strong spatial heterogeneity in SOC storage, driven by local conditions and management type: grazing systems generally sequestered more carbon than mixed or mowing systems. The carbon-enhancing practices systematically increased SOC storage by 40 to 70 kgC/ha/year, regardless of calibration or climate scenario.

Future projections (RCP8.5, 2050 horizon) suggested a slight increase in SOC storage under future climate conditions, but also a rise in certain emissions (CH₄, NH₃). These findings emphasize the role of permanent grasslands as key levers for climate change mitigation and underline the need for region-specific and management-specific strategies.

Key words : PaSim, Climate Change, Calibration, 4 per 1000, Permanent Grassland
# Annexe 1 : Modèle journalier de la vitesse du vent à 2 m d'altitude

Ce modèle vise à représenter la vitesse quotidienne du vent à 2 mètres du sol, ($U_2(t)$), en combinant trois composantes : une base annuelle constante, une modulation saisonnière marquée par un pic printanier, et une réponse très modérée à l'excédent de rayonnement solaire. Cette approche vise à fournir une représentation réaliste et stable de la vitesse du vent spécifiquement en climats secs et ensoleillés, tout en évitant les excès susceptibles de fausser des calculs sensibles comme l'évapotranspiration de référence ($ET_0$).

## Formulation du modèle

La vitesse quotidienne du vent est déterminée par :

$$U_2(t)=\min(7,\max(0.02,U_0+A\cdot\sin(2\cdot\pi\cdot(J-J_{pic})/365)+k\cdot[\max(0,R_t-R^-)]^{1/3}\cdot\alpha(R_t)))$$

où :

J est le jour de l'année (1–365),

$R_t$ est le rayonnement global journalier (MJ m⁻² j⁻¹),

$\bar{R}$ est le rayonnement global moyen annuel (MJ m⁻² j⁻¹),

$$\alpha(R_t) = \begin{cases} L_t, & \text{si } R_t > R_c \\ 1, & \text{sinon} \end{cases} \quad \text{est le facteur d'amplification du rayonnement.}$$

Les fonctions min et max assurent que la vitesse du vent $U_2(t)$ reste confinée dans l'intervalle $[0,02 ; 7]$ m s⁻¹, ce qui permet d'éviter les valeurs extrêmes ou irréalistes. La description détaillée des paramètres utilisés dans le modèle est présentée dans le Tableau 1.

<table><caption>**Tableau 1 :** Paramètres du modèle de vitesse du vent journalier.</caption><thead><tr><td>Paramètre</td><td>Description</td></tr></thead><tbody><tr><td>Vitesse du vent de base (U<sub>0</sub>, m s<sup>-1</sup>)</td><td>Vitesse moyenne journalière annuelle, sans influence du rayonnement ou de la saison. Représente une base constante.</td></tr><tr><td>Amplitude saisonnière (A, m s<sup>-1</sup>)</td><td>Contrôle l'amplitude des fluctuations saisonnières selon une sinusoïde annuelle. Représente l'effet des vents régionaux comme le mistral au printemps.</td></tr><tr><td>Jour de pic saisonnier (J<sub>pic</sub>)</td><td>Jour de l'année où la sinusoïde saisonnière atteint son maximum. Généralement au printemps (ex. : J<sub>pic</sub>=120, soit fin avril).</td></tr><tr><td>Facteur de modulation radiative (k)</td><td>Pondère la réponse de la vitesse du vent à l'excès de rayonnement par rapport à la moyenne annuelle. Appliqué avec un exposant 1/3 pour modérer l'effet.</td></tr><tr><td>Rayonnement quotidien (R<sub>t</sub>, MJ m<sup>-2</sup> j<sup>-1</sup>)</td><td>Rayonnement global incident du jour considéré. Variable d'entrée météorologique.</td></tr><tr><td>Rayonnement moyen annuel (R&#773;, MJ m<sup>-2</sup> j<sup>-1</sup>)</td><td>Moyenne annuelle de R<sub>t</sub>, servant de référence pour calculer les excès radiatifs.</td></tr><tr><td>Seuil de rayonnement critique (R<sub>c</sub>, MJ m<sup>-2</sup> j<sup>-1</sup>)</td><td>Seuil au-delà duquel une amplification conditionnelle peut s'appliquer. Permet de tenir compte de conditions très ensoleillées (ex. : R<sub>c</sub>=36.0 MJ m<sup>-2</sup> j<sup>-1</sup>).</td></tr><tr><td>Facteur d'amplification (α(R<sub>t</sub>))</td><td>Elle module l'effet du rayonnement selon qu'il dépasse ou non le seuil critique.</td></tr><tr><td>Facteur d'atténuation (L)</td><td>Réduit fortement l'amplification due au rayonnement quand R<sub>t</sub>>R<sub>c</sub>. Une valeur faible (ex. : 0.01) permet de limiter les hausses excessives.</td></tr></tbody></table>

Cette formulation est largement utilisée en modélisation climatique synthétique, notamment par CLIGEN (https://www.ars.usda.gov/midwest-area/west-lafayette-in/national-soil-erosion-research/docs/wepp/cligen) et dans le modèle SWAT (Soil and Water Assessment Tool) développé par
Arnold et al. (1998), où les vitesses de vent sont simulées à partir de moyennes mensuelles sinusoïdales, éventuellement bruitées, pour reproduire la saisonnalité (Bingner et al., 2018).

## Rôle et organisation des paramètres

La vitesse de base $U_0$ représente une moyenne journalière annuelle, calculée indépendamment des facteurs saisonniers ou radiatifs. En France centrale, cette vitesse est typiquement comprise entre 1.5 et 2.6 m s⁻¹ à 2 m, selon l'exposition locale (Tableau 2) : données de Météo-France et de la base ERA5 du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts; https://www.ecmwf.int/en/forecasts/dataset/ecmwf-reanalysis-v5). Les vitesses moyennes du vent à 10 m issues d'ERA5 sont accessibles librement sur le portail Copernicus Climate Data Store (https://cds.climate.copernicus.eu/datasets/reanalysis-era5-single-levels-monthly-means?tab=overview). Ces vitesses sont ensuite converties à 2 m via le profil logarithmique standard ajusté par site : $U_2 = U_0 \cdot \frac{4.87}{\ln(67.8 \cdot h - 5.42)}$.

<table><caption>**Tableau 2 :** Synthèse des vitesses moyennes du vent à 2 m d'altitude en France centrale.</caption><thead><tr><th>Zone</th><th>Vent moyen à 10 m (m s<sup>-1</sup>)</th><th>Estimation à 2 m (m s<sup>-1</sup>)</th><th>Source</th></tr></thead><tbody><tr><td>Clermont-Ferrand</td><td>2.5</td><td>≈ 1.9</td><td rowspan="4">Hersbach et al. (2020), Météo-France. (n.d.)</td></tr><tr><td>Montélimar</td><td>3.0</td><td>≈ 2.2</td></tr><tr><td>Plateau du Livradois</td><td>3.5</td><td>≈ 2.6</td></tr><tr><td>Drôme intérieure (vallée abritée)</td><td>2.0</td><td>≈ 1.5</td></tr></tbody></table>

Les amplitudes saisonnières A modulent le vent par une sinusoïde annuelle. Le pic saisonnier ($J_{pic}$) est souvent fixé dans l'année autour du début du printemps (ex. : jour 120), afin de représenter avec précision les pics de vent printaniers liés à des régimes régionaux comme le mistral, les vents de couloir ou encore la tramontane. Cette composante reproduit le comportement observé dans des régions comme la vallée du Rhône, où le mistral peut engendrer des vitesses journalières moyennes jusqu'à 7 m s⁻¹ (Jacq et al., 2005 ; Obermann-Hellhund & Ahrens, 2018 ; Météo-France, 2024).

La réponse au rayonnement est modélisée à partir de l'excédent $R_t-R̄$, c'est-à-dire quand le rayonnement dépasse sa moyenne annuelle. Cet excès est traité par une pondération k associée à un coefficient $\alpha(R_t)$, atténué fortement grâce au facteur $L \ll 1$. Cette approche est conçue pour éviter que des jours exceptionnellement ensoleillés – fréquents dans le sud de la France – n'engendrent des hausses non réalistes de la vitesse du vent dans les calculs $E_{T_0}$. Le seuil critique $R_c$ (ex. : 36 MJ m⁻² j⁻¹) permet d'activer ou non cette amplification conditionnelle.

## Encadrement des valeurs (min/max)

Les bornes imposées à $U_2(t)$ sont justifiées par des besoins numériques et physiques. Le plancher à 0.02 m s⁻¹, bien que non correspondant à une observation réelle, est un "cutoff" numérique utilisé pour empêcher l'apparition de vents nuls ou négatifs dans les modèles couplés (ex. : évapotranspiration, transfert thermique). Ce principe repose sur la recommandation du vent résiduel (residual wind) afin de maintenir un gradient dynamique minimal (Monteith & Unsworth, 2013 ; Shuttleworth, 1993).

Les approches comme Penman-Monteith utilisent parfois un minimum de 0.5 m s⁻¹ (Allen et al., 1998), mais des valeurs plus faibles entre 0.01 et 0.05 sont également courantes pour garantir la stabilité numérique (Bastiaanssen et al., 1998 ; Mu et al., 2011).

Le plafond à 7 m s⁻¹, quant à lui, est compatible avec des conditions extrêmement ventées, comme dans la Drôme lors d'épisodes mistraliens, où des moyennes quotidiennes de 6 à 7 m s⁻¹ ont été relevées (Jacq et al., 2005 ; Obermann-Hellhund & Ahrens, 2018). Ce plafond n'est donc pas arbitraire mais pragmatique, permettant de reproduire les maximums typiques sans surestimation. Il bloque aussi
d'éventuelles hausses excessives dues à un rayonnement très élevé, ce qui protège les bilans d'ET₀ de surévaluations déstabilisantes, notamment en période estivale.

Références

Allen, R.G., Pereira, L.S., Raes, D., Smith, M., 1998. Chapter 3 - Meteorological data. In: Crop evapotranspiration – Guidelines for computing crop water requirements (FAO Irrigation and Drainage Paper No. 56). https://www.fao.org/4/X0490E/x0490e07.htm#penman

Arnold, J.G., Srinivasan, R., Muttiah, R.S., Williams, J.R., 1998. Large area hydrologic modeling and assessment part I: Model development. Journal of the American Water Resources Association 34, 73-89. https://doi.org/10.1111/j.1752-1688.1998.tb05961.x

Bastiaanssen, W.G.M., Menenti, M., Feddes, R.A., Holtslag, A.A.M., 1998. A remote sensing surface energy balance algorithm for land (SEBAL). 1. Formulation. Journal of Hydrology 212-213, 198-212. https://doi.org/10.1016/S0022-1694(98)00253-4

Bingner, R.L., Theurer, F.D., Yuan, Y., 2018. AnnAGNPS technical processes. Documentation Version 5.5. https://www.wcc.nrcs.usda.gov/ftpref/wntsc/H&H/AGNPS/downloads/AnnAGNPS_Technical_Documentation.pdf

Hersbach, H. et al., 2020. The ERA5 global reanalysis. Q.J.R. Meteorol. Soc. 146, 1999-2049. https://doi.org/10.1002/qj.3803

Jacq, V., Albert, P., Delorme, R., 2005. Le mistral - Quelques aspects des connaissances actuelles. La Météorologie 50, 30-38. https://doi.org/10.4267/2042/34821

MétéoFrance, 2024. https://meteofrance.com/comprendre-la-meteo/le-vent/les-vents-regionaux#:~:text=Le%20mistral%20est%20un%20vent,%C3%A0%20partir%20de%20la%20Camarique

Météo-France, n.d. Climat HD – Données climatologiques. https://meteofrance.com

Monteith, J.L., Unsworth, M. H., 2013. Principles of environmental physics: Plants, animals, and the atmosphere (4th ed.). Academic Press.

Mu, Q., Zhao, M., Running, S.W., 2011. Improvements to a MODIS global terrestrial evapotranspiration algorithm. Remote Sensing of Environment 115, 1781-1800. https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.02.019

Obermann-Hellhund, A., Ahrens, B., 2018. Mistral and tramontane simulations with changing resolution of orography. Atmospheric Science Letters 19, e848. https://doi.org/10.1002/asl.848

Shuttleworth, W.J., 1993. Evaporation. In: Maidment, D.R. (Ed.), Handbook of hydrology (Chapter 4, pp. 4.1–4.53). McGraw-Hill, Inc.