Modélisation des bilans de gaz à effet de serre des agro-écosystèmes en Europe

185 Pages·2017·5.8 MB·French

by  Simon Lehuger

Modélisation des bilans de gaz à effet de serre des
agro-écosystèmes en Europe
Simon Lehuger
To cite this version:
Simon Lehuger. Modélisation des bilans de gaz à effet de serre des agro-écosystèmes en Europe.
Sciences de la Terre. AgroParisTech, 2009. Français. ￿NNT: 2009AGPT0022￿. ￿tel-00438077￿
HAL Id: tel-00438077
https://pastel.archives-ouvertes.fr/tel-00438077
Submitted on 2 Dec 2009
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THÈSE
pourobtenirlegradede
Docteur
de
l’Institut des Sciences et Industries du Vivant et de l’Environnement
AgroParisTech
Discipline:Agronomie-Environnement
Présentéepar:
Simon LEHUGER
MODÉLISATION DES BILANS DE GAZ À EFFET DE SERRE DES
AGRO-ÉCOSYSTÈMES EN EUROPE
Modelling the greenhouse gas balance of agro-ecosystems in Europe
Soutenuele4mai2009devantlejurycomposéde:
Jean-ClaudeGermon DirecteurdeRecherche, INRA, Dijon Rapporteur
AdrianLeip Chercheur, JRC, Ispra, Italie Rapporteur
ClaireChenu Professeur, AgroParisTech, Paris Présidente
Bernard Seguin DirecteurdeRecherche, INRA, Avignon Examinateur
PierreCellier DirecteurdeRecherche, INRA, Grignon Examinateur
BenoîtGabrielle Professeur, AgroParisTech, Paris Directeurdethèse
UMRINRA-AgroParisTechEnvironnement etGrandesCultures-F-78850THIVERVAL-GRIGNON

Remerciements
Si j’ai réussi à soutenir ma thèse en deux ans et demi, c’est en partie grâce à toi, Benoît,
car tu as su me motiver pour croire à ce petit challenge. Je te remercie pour ta confiance, ta
disponibilité, tes conseils et ton énergie positive. C’est un véritable plaisir de travailler avec toi
et j’espère que nous pourrons continuer à collaborer dans le futur. J’emmène CERES dans mes
bagagespourluifairedécouvrirdenouvellesconditionspédoclimatiques.S’ils’acclimate,ilfera
peut-êtredes petits...
Cettethèsen’auraitpasétépossiblesansl’aideetsurtoutlaconvivialitédel’équipeBiosphère-
Atmosphère. Merci particulièrement Patricia et Pierre pour les échanges que nous avons eu sur
NitroEurope. Merci Nathalie, Jean-Louis, Michel, Sophie, Benjamin, Brigitte, Céline, Romain,
Sébastien pour vos coups de main informatiques, scientifiques et sympathiques. La thèse occa-
sionnedespicsfugacesdestressquideviennentviteingérablessionnepartagepasquelquesmo-
ments hilarants entre thésards : Merci Marie-No, Lucas, Alexis, Sylvia. Merci aussi les équipes
bibliothèqueet secrétariat pourvotreassistance.
Merci tout particulier Cécile, Franck et Emmanuelle pour l’ambiance chaleureuse de notre bu-
reau qui futnotreécosystèmependant3 ans. C’est sûrvousallezmemanquer.
During my thesis, I had the chance to travel around Europe, to visit beautiful cities (Gar-
misch, Aberdeen, Paestum, Gand, Gotebörg, Edimbourg) but above all, to meet people who I
would like to warmly thank : Klaus Butterbach-Bahl, Marcel van Oijen, Jagadeesh Yeluripati,
ChristianWerner, MartinWattenbach, DanielaKracher, PierluigiCalanca and KairstyTopp.
Je remercie Jean-Claude Germon et Adrian Leip d’avoir accepté de rapporter cette thèse et
ClaireChenu, Bernard Seguinet Pierre Cellierd’avoiracceptédefaire partiedu jury.
MerciàCatherineHénault,Pierre-Alain Jayet,NicolasViovy,DavidMakowskietPierreCellier
pourleursconseilslorsdes comitésdepilotage.
Merci encore à David Makowski pour ses conseils avisés sur le bayésien, à Matiyiendu Lam-
boni et Hervé Monod pour nos travaux sur l’analyse de sensibilité. Merci à Chris Fléchard et
au Cemagref de Rennes pour les analyses de gaz à effet de serre. Merci à Anne Prieur et Frédé-
riqueBouvartpournostravauxsurlesACVdebiocarburants. MerciàMickaelSchulzetVincent
Prieurpournoscollaborationsdanslecadre duprojetN-TWO-O.
Merci à tous ceux qui sont venus me secouer les puces et m’ont écoutés radoter mes répéts’
de soutenance et de concours. Merci aux gars du master Biosphère pour les soirées parisiennes
etbonnechancepourvossoutenancesdethèse(hihihi!).MerciPierrick,AlexetOlivierpourles
réunions aux sommets et les négociations en cours. Merci Carine, Arnaud, Jérome et Nico pour
les weeks-endsbretonset nos expériencesdejardinage.
Un grand merci à mes parents, Édith et Michel, et à mes soeurettes, Camille et Gabi, qui m’ont
supportéspendantlathèse.Etenfin, unénormemerciCharlottepourtonsoutien,tesencourage-
mentset lesweek-ends zen loindeParis.

Résumé
L’agriculturereprésente10à15%desémissionsanthropiquesdegazàeffet deserre(GES),
ce qui justifie que ce secteur soit amené à jouer un rôle dans la lutte contre les changements
climatiques. Les échanges de GES entre agro-écosystèmes et atmosphère font intervenir trois
composés : le protoxyde d’azote (N O), le méthane (CH ) et le dioxyde de carbone (CO ). Les
2 4 2
solscultivéssontresponsablesde60%desémissionsdeN O,dontlepotentielderéchauffement
2
globaléquivautà300foisceluiduCO àhorizon100ans.Leprotoxyded’azoteestproduitdans
2
le sol par les processus microbiologiques de nitrification et de dénitrification, ce qui induit des
émissions fugaces qui dépendent fortement des conditions pédoclimatiques locales et des pra-
tiquesagronomiques.Àl’échelleglobale,lesfluxdeCO entreagro-écosystèmesetatmosphère
2
sont pratiquementéquilibrés, mais lamiseen place decertaines pratiques agronomiquespermet
d’accroîtrelestockdeC del’écosystèmeet deréduireainsi d’autantlestockatmosphérique.
LaprédictiondeceséchangesdeGESnécessitedeprendreencomptelesprocessussous-jacents
auseindusystèmesol-plante,quisontfortementrégulésparlesconditionsagro-pédoclimatiques.
L’utilisationdemodèlesbiophysiquesestactuellementuneapprochetrèsprometteuseencesens,
mais encore en émergence. La problématique centrale de ce travail de thèse est l’estimation du
pouvoirderéchauffement globaldesagro-écosystèmes,baséesurunemodélisationbiophysique
des agro-écosystèmeset deleurséchanges deGESavecl’atmosphère.
Le développementdu modèle CERES-EGC a permis d’estimerses paramètres, grâce à une mé-
thodeoriginaledecalibrationbayésienne,etd’évaluersonerreurdeprédictionpourlasimulation
desfluxdeN OetdeCO àl’échelledelaparcelle.Cemodèle,quiintègrelefonctionnementde
2 2
l’agro-écosystèmedanssonensembleetl’effetdespratiquesculturales,estdésormaisenmesure
deprédirelebilandeGESdessystèmesdecultures,avecunemarged’erreurquenousavonspu
quantifier.
L’applicationdumodèlesurdessitesexpérimentauxauxconditionspédoclimatiquescontrastées
a permis de quantifierle pouvoirde réchauffement global de systèmes de cultures à l’échelle de
rotations, en y incluant les flux de N O, de CO et de CH . Les émissions indirectes dues à la
2 2 4
production des intrants, à leur transport jusqu’à la ferme et aux opérations culturales ont égale-
mentétéintégréesaubilanfinalselonuneapproched’analysedecycledevie.Lemodèleaainsi
permis de tester différentes stratégies de mitigation du pouvoir de réchauffement des systèmes
decultures,etmisenexerguecertainespratiquesàhautpotentielnotammentcellesquiinduisent
des retoursimportantsderésidusdecultures au sol.
L’utilisation et le développement du modèle dans une perspective d’extrapolation spatiale per-
metdeproduiredesinventairesd’émissionsdeGESparlessurfacesagricolesàéchellerégionale.
Mots-clés:agro-écosystème,gazàeffetdeserre,protoxyded’azote(N O),modélisation,CERES-
2
EGC, calibrationbayésienne, approchedecycledevie.

Abstract
Agriculture accounts for 10-15 % of anthropogenic emissions of greenhouse gases (GHGs)
justifyingthatthissectormustplayaroleinclimatemitigation.TheexchangesofGHGsbetween
agro-ecosystems and the atmosphere involve three compounds : nitrous oxide (N O), methane
2
(CH ) and carbon dioxide (CO ). Agricultural soils contribute 60 % of the global anthropoge-
4 2
nic emissions of N O, which has a global warming potential equivalent to 300 times CO on a
2 2
100-year time horizon. Nitrous oxide is produced in soil by the microbial processes of nitrifi-
cation and denitrification. These complex processes lead to highly variable fluxes in both time
and space dependingon thelocalpedoclimaticand management conditions.At theglobalscale,
the CO fluxes between agro-ecosystems and the atmosphere are approximately balanced, but
2
the introduction of specific agronomic practices makes it possible to increase the ecosystem C
stock and by the way reducing as much atmospheric CO . The prediction of GHG exchanges
2
needs to take into account the underlying processes within the soil-crop system that are tightly
controlled by the agro-pedoclimatic conditions. Using biophysical models is currently a very
promising approach in this direction, but still emerging. The central issue of this thesis is the
prediction of the global warming potential of agro-ecosystems, based on biophysical modelling
ofagro-ecosystemsand theirGHG exchangeswiththeatmosphere.
TheparametersoftheCERES-EGCmodelwereestimatedusinganoriginalmethodofBayesian
calibration.Independantdatasetswereusedtoassesstheerrorofmodelpredictionforthesimu-
lation of N O and CO fluxes at the plot scale. The model, which integrates the comprehensive
2 2
functioningof agro-ecosystem and the effects of agronomic practices, is now able to predict the
GHG balanceofcroppingsystemswithan errorofpredictionthatwehavequantified.
The model application on experimental sites with contrasting soil and climatic conditions made
itpossibletoquantifytheglobalwarmingpotentialofcroppingsystemsforentirecroprotations,
including the fluxes of N O, CO and CH . The indirect GHG emissions associated with input
2 2 4
productionandtheuseoffarmmachinerywerealsointegratedintothefinalglobalwarmingpo-
tentialindicatorusingalifecycleapproach.Themodelmadeitpossibletotestvariousstrategies
formitigatingtheglobalwarmingpotentialofcroppingsystemsandtohighlightsomepromising
practices, particularlythosethat inducesignificantreturns ofcrop residuestothesoil.
The use and development of the model in the perspective of spatial extrapolation can produce
inventoriesofGHG emissionsfromcroplands attheregional scale.
Keywords : agro-ecosystem, greenhouse gases, nitrous oxide (N O), modelling, CERES-EGC,
2
Bayesian calibration,lifecycleapproach.

Table des matières
1 Introduction 1
1.1 Contextedelathèse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.1.1 Contributiondel’agricultureaux émissionsdegazàeffet deserre . . . . 2
1.1.2 Les flux d’azoteréactif . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2 Étatdel’art . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.2.1 Processus biologiquesdes échanges deGES . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.2.2 Bilan degazàeffet deserredes agro-écosystèmes . . . . . . . . . . . . 7
1.2.3 Potentiel demitigation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.2.4 Méthodesd’estimationdes flux deGESdes agro-écosystèmes . . . . . . 9
1.2.4.1 Systèmesdemesures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.2.4.2 Méthoded’estimationparfacteurd’émission . . . . . . . . . . 13
1.2.4.3 Modélisationbiophysiquedes agro-écosystèmes . . . . . . . . 17
1.3 Objectifet démarchedemodélisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
1.3.1 Boucle deprogrès des modèles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
1.3.2 Sélection du modèleet applicationdelaboucledeprogrès . . . . . . . . 28
1.4 Organisationdumémoire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2 Calibrationbayésienned’unmoduled’émissionsdeprotoxyded’azoted’unmodèle
d’agro-écosystème 33
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
2.2 Materialand Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
2.2.1 TheCERES-EGC model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
2.2.1.1 A process-basedagro-ecosystem model . . . . . . . . . . . . . 36
2.2.1.2 Thenitrousoxideemissionmodule . . . . . . . . . . . . . . . 37
2.2.2 Thedatabaseofnitrousoxidemeasurements . . . . . . . . . . . . . . . 38
2.2.3 Bayesian calibration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
2.2.3.1 MarkovChain MonteCarlo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
2.2.3.2 Procedure forthenitrousoxideemissionmodule . . . . . . . . 41
2.2.4 Evaluationofmodelpredictions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
2.3 Results. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
2.3.1 Simulationofsoilstatevariables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
2.3.2 Posteriorparameterdistributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
2.3.3 Modelpredictionuncertainty . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
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