Impacts des évènements climatiques extrêmes sur les productions agricoles 

Soutenu par la Commission européenne dans le cadre du 7e PCRD, le projet MODEXTREME, démarré en 2013, a été coordonné par le Centre ARA (UMR UREP). Il a fédéré 18 organisations de 14 pays et a mobilisé également un réseau de porteurs d’enjeux rassemblés par la FAO. Il a permis d’améliorer les modèles de simulation utilisés en agriculture afin de mieux représenter l’impact des évènements climatiques extrêmes – notamment de nature thermique (froid et chaud) et pluviométrique (déficit et excès) -  sur les rendements des grandes cultures, des arbres fruitiers et des prairies.

Plateforme de phénotypage pour l'étude de la vulnérabilité des populations prairiales à un extrême climatique de type sécheresse à l'UREP (Unité de Recheche sur l'Ecosystème Prairial). Platefome phénotypage, bacs de monoculture prairial.. © Inra, TOILLON Sylvie
Mis à jour le 10/08/2017
Publié le 22/07/2017

Parmi les causes de l’insécurité alimentaire, la composante climatique joue en effet un rôle important. Les évènements climatiques de grand impact, les extrêmes, interviennent de manière aléatoire à l’issue de modifications complexes de la circulation atmosphérique et océanique. Les études récentes prédisent pour l’avenir l’augmentation de la fréquence et de l’intensité de ce type de phénomènes, impactant les systèmes agricoles, les systèmes économiques et les populations humaines.

Pour relever ces défis de modélisation, MODEXTREME a mobilisé des experts de disciplines variées : physiologie végétale, agronomie, climatologie, informatique.

Modélisation : de quoi parle-t-on ?

Le travail de modélisation s’est appuyé sur les expérimentations et observations menées localement par les partenaires du projet sur plusieurs années, intégrant des années extrêmes. Les données mesurées de croissance et de productivité végétale, mais également des flux d’eau et de carbone, ont permis d’évaluer des nouvelles équations, développées dans le cadre du projet, permettant de mieux prendre en compte l’impact des évènements extrêmes.

Les modèles de simulation des systèmes agricoles, relevant de l’intégration de plusieurs processus, ont été évalués dans des conditions données de climat, sol, gestion (pratiques agricoles) et végétation. L’apport du projet a été d’intégrer aux modèles existants des équations spécifiques traitant de certains points clés du cycle cultural. Par exemple, un objectif spécifique pour les grandes cultures et les arbres fruitiers a été d’améliorer la fiabilité des dates simulées de floraison, car un évènement extrême survenant à cette période peut entraîner des pertes productives importantes. Des relations entre ce type d’évènements et la réponse de la plante ont donc été élaborées. Pour les prairies permanentes, les chercheurs se sont focalisés sur l’acclimatation des plantes aux stress causés par les températures extrêmes : ces systèmes montrent en effet un certain « effet mémoire » affectant la production de fourrage dans le temps.

Par ailleurs, les mêmes modèles de simulation ont été utilisés pour réaliser des projections d’impact, en s’appuyant sur des scénarios climatiques, générésad hocpour mieux prendre en compte les phénomènes climatiques extrêmes dans les projections futures.

Une aide aux politiques publiques

Le projet a également employé les modèles de simulation améliorés pour appréhender l’impact des évènements extrêmes dans le cadre des prévisions saisonnières des rendements agricoles. Cela a permis notamment de rendre plus précis et plus fiable le système prévisionnel et d’alerte précoce de la Commission européenne (système « MARS » : Monitoring Agricultural ResourceS). Grâce au travail accompli lors du projet de recherche, la fiabilité des prévisions de rendement des grandes cultures a été améliorée, dans la perspective d’élargir ce type de prévisions aux systèmes permanents (arbres fruitiers, prairies permanentes). Les prévisions saisonnières sont en effet essentielles pour l’ajustement des politiques publiques européennes élaborées par la Direction générale pour l’agriculture.