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Thèse de doctorat

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Titre

Application à l'agriculture de la prévision saisonnière : évaluation à l'échelle de la France

Auteur

Canal, Nicolas

Directeur de thèse

Calvet, Jean-Christophe

Pigeon, Grégoire

Date de soutenance

2014-09-30

Établissement de soutenance

Université de Toulouse

Université Toulouse III - Paul Sabatier

École doctorale

Sciences de l'Univers, de l'environnement et de l'espace (SDU2E)

Structure de recherche

Centre National de Recherches Météorologiques (CNRM-GAME), UMR 3589

Discipline

Océan, Atmosphère et Surfaces Continentales

Sujet

Sciences de l'environnement

Mots-clés en français

Prévision saisonnière

ISBA-A-gs

Rendements agricoles

Données satellitaires

Céréales printemps/hiver

Contenu en eau

Modélisation

Multi-modèles

Résumé en français

Ce travail de thèse vise à évaluer dans quelle mesure l'utilisation de la prévision saisonnière du temps pour forcer un modèle de croissance du blé sur la France permet d'anticiper l'évolution des variables agro-météorologiques de cette culture. Les prévisions saisonnières produites par le projet ENSEMBLES (Weisheimer et al., 2009) sur la période 1981-2005 sont utilisées, ainsi que le modèle de culture Panoramix d'Arvalis (Gate, 1995). En parallèle, des méthodes statistiques de prévision basées sur des indicateurs issus du modèle générique des surfaces continentales ISBA-A-gs (Calvet et al., 1998) ou d'observations satellitaires de la végétation (Baret et al., 2013) sont évaluées. On montre qu'un ensemble de scénarios utilisant plusieurs modèles de circulation générale donne de meilleures estimations des variables agro-météorologiques que l'utilisation d'un seul modèle ou d'une méthode fréquentielle basée sur des situations passées. La limite de prévisibilité est repoussée avec une approche ensembliste de la prévision saisonnière du temps, par rapport à une approche restreinte à l'utilisation de la médiane des scénarios fournis par le système de prévision. On montre également que dans certaines conditions, le modèle ISBA-A-gs est capable de représenter la variabilité interannuelle des couverts agricoles (céréales hiver/printemps) et des prairies. Enfin, des produits satellitaires d'indice foliaire de la végétation sont utilisés dans le même objectif. Le potentiel de prédiction de l'état de la végétation en fin de cycle cultural, à partir de l'humidité du sol simulée par le modèle ou le LAI satellitaire, est généralement plus grand pour les prairies que pour les cultures.

Résumé en anglais

This thesis aims to assess how the use of seasonal weather forecast with a wheat growth model can anticipate the agrometeorological variables of this crop. Seasonal weather forecast of the ENSEMBLES project are used over the 1981-2005 period with a crop model developed by Arvalis (an agricultural French institute), and called Panoramix (Gate, 1995). At the same time, statistical predictions based on the ISBA-A-gs generic land surface model (Calvet et al., 1998) indicators, or land satellite data (Baret et al., 2013) are both assessed. We show that a GCM ensemble is able to give better agrometeorological variables estimations than a single model ensemble or than a climatological-based method. The predictability is higher using a weather seasonal forecast including a multi-member approach than using the median of the scenarios derived from the forecast system. We also show that in some specific conditions, the ISBA-A-gs model is able to represent the interannual variability of crops (winter/spring cereals) and grasslands. For the same purpose, satellite-derived products are used. We find that the end of the crop growth prediction potential obtained with simulated root-zone soil moisture or LAI satellite data is generally higher for grasslands than for croplands.

Numéro national de thèse

2014TOU30304

Date de publication

2015-09-18T15:01:14