les résultats des projets carbofor et anr-qdiv ; les questions quils soulèvent ; les avancées...

Les résultats des projets CARBOFOR et ANR-QDiv ;Les résultats des projets CARBOFOR et ANR-QDiv ;

les questions qu’ils soulèvent ;les questions qu’ils soulèvent ;

les avancées avec le projet ANR-Climatorles avancées avec le projet ANR-Climator

Vincent Badeau (Vincent Badeau (et al.et al.))

UMR INRA-UHP Ecologie & Ecophysiologie ForestièresUMR INRA-UHP Ecologie & Ecophysiologie Forestières

Equipe PhytoécologieEquipe Phytoécologie

54280 Champenoux54280 Champenoux

[email protected]@nancy.inra.fr

www4.nancy.inra.fr/eefwww4.nancy.inra.fr/eef

Forêt méditerranéenne 2010 - Badeau

Quelques rappels à propos de CarboforProjet GICC – GIP Ecofor, 2002 – 2004

Coordinateur Denis Loustau(Ephyse-Bordeaux)


Des résultats à l’échelle de l’Europe Des résultats à l’échelle de l’Europe

actuelactuel futurfutur


Exemple du hêtreExemple du hêtre(Thuiller etal., 2005) (Thuiller etal., 2005)

Exemple du hêtre (Sykes & Prentice, 1995) Exemple du hêtre (Sykes & Prentice, 1995)

Ch. vert

Un problème de bases de données Un problème de bases de données

Flora Flora europaeaeuropaea

maille de 50 maille de 50 km km

hêtre

Inventaire Forestier Inventaire Forestier NationalNational

1 point / 130 ha 1 point / 130 ha

Les contours de la Les contours de la niche dépendent niche dépendent des observations des observations

utiliséesutilisées


AURELHY Météo-France (1km – 30’’)AURELHY Météo-France (1km – 30’’)

Climatic Research UnitClimatic Research UnitNorwich – UKNorwich – UK

(10’) (10’)

Un problème de bases de données Un problème de bases de données

AURELHY Météo-France (10’)AURELHY Météo-France (10’)


Chêne vert70 espècesligneuses

1200 espècesforestières

Actu

el21

00 –

B2

Evolution potentielle des aires climatiques Evolution potentielle des aires climatiques

Badeau et al., 2004, 2010 ; Wallerich, 2006Forêt méditerranéenne 2010 - Badeau

scénario A2scénario A2scénario B2scénario B2

Evolution potentielle des aires climatiques Evolution potentielle des aires climatiques


Simples à mettre en œuvre

Permettent de tester un grand nombre d’espèces (y compris herbacées) ou de groupes d’espèces ; un grand nombre de facteurs de l’environnement

Les modèles de niche : du pour !Les modèles de niche : du pour !

Basés sur un des plus vieux concept de l’écologie

Les modèles de niche : du contre !Les modèles de niche : du contre !

Corrélations et pas forcément causalités

Pas de prise en compte de la croissance, la migration, la variabilité génétique, des interactions biotiques…

Pas de prise en compte de la variabilité interannuelle du climat

Pas de prise en compte des effet direct du CO2



Projet QDiv ANR-Biodiversitéquantification des effets des changements

globaux sur la diversité végétale Coordinateur Paul Leadley

(ESE - Université Paris XI - Orsay)

ORCHIDEE (Krinner et al, 2005. N. Viovy CEA)

PHENOFIT(Chuine and Beaubien 2001. I. Chuine, CEFE Montpellier)

CASTANEA(E. Dufrêne et al, 2005. C. François and A. Cheaib, ESE Orsay)

Approches corrélatives

Nancy NBM(V. Badeau et al., 2004, 2010. V. Badeau, INRA Nancy)

BIOMOD(W. Thuiller, 2003. W. Thuiller, LECA Grenoble)

STASH(Sykes et al, 1996. E. Gritti, CEFE Montpellier)

IBIS (Kucharik et al, 2000. C. Delire Meteo France)

LPJ (Stich et al, 2003. E. Gritti, CEFE Montpellier)

phénologie

carbone & croissance(flux et stock)

modèles dynamiqueglobaux de la végétation(DGVM)

types fonctionnelsde plantes(PFT)

Les modèles de QDiv Les modèles de QDiv


Approches mécanistes

Les objectifs Les objectifs


Comparer les modèles pour quantifier les incertitudes

Evaluer les modèles en interprétant les projections sur la base des différentes approches et hypothèses de modélisation

Eprouver nos connaissances des mécanismes qui piloteront les changements d’aires de répartitions (aide aux stratégies d’adaptation)

Données IFNagrégées à 8 km

RUProfondeurs de sols

(min, max, moy)

ARPEGE A1B+

régionalisation TTCERFACS

Les données de QDiv Les données de QDiv

ANR QDiv (A. Cheaib et al., in prep)

Fagus sylvatica


“Take home messages”

Hêtre / Chêne pédonculé / feuillus décidus tempérés :- régression en plaine > régression en montagne (voir augmentation)- les modèles de niche sont moins conservatif que les modèles mécanistes (surtout en plaine)- rôle clé du [CO2] et du bilan hydrique

Pin sylvestre / Chêne vert / feuillus sempervirents :- les modèles sont en accord dans toutes les régions- rôle clé des températures

Les modèles répondent globalement « dans le même sens » mais :- les modèles de niche (applicables à toute espèce) sont très satisfaisant sur la période actuelle et très « pessimistes » pour le futur - les modèles mécanistes (applicables à quelques espèces) sont plus satisfaisant du point de vue du fonctionnement physiologique (environnement non constant) mais peuvent être peu « efficaces » sur la période actuelle.


Projet CLIMATOR ANR-Vulnérabilitéélaborer des outils et produire des références

pour analyser l’impact du changement climatique sur les systèmes agricoles et

forestiersCoordinatrice Nadine Brisson

(Agroclim – INRA Avignon)

www.inra.fr/la_science_et_vous/livre_vert_du_projet_climator

Fo r ê t - e n t r e p r i s e n ° 1 9 6 - j a n v i e r 2 0 1 1

Hiérarchiser les incertitudes Hiérarchiser les incertitudes

La quantification des effets du changement climatique sur des systèmes agricoles ou forestiers est contrainte par de nombreuses sources d’incertitudes et de variabilité.

Les incertitudes renvoient à un blocage des connaissances actuelles :

- soit de façon irréductible (cas des scénarios d’émission de gaz à effet de serre)

- soit de façon réductible car liées à des connaissances actuelles insuffisantes (cas des modèles climatiques, des méthodes de régionalisation, des modèles d’impacts).

Les sources de variabilité sont :

- soit des subies (variabilité des sols et des sites géographiques)

- soit des choix possibles pour la conduite des cultures (choix des variétés, des provenances, des itinéraires techniques).

Les données de Climator Les données de Climator

- 12 sites géographiques- 3 (5) types de sols- 10 séries climatiques 1970-2100

5 modèles (ARPEGE, CCCMA, GISS, MRI, NCAR)3 scénarios SRES (B1, A1B, A2)3 méthodes de régionalisation (anomalies, QQ, TT)

www.inra.fr/la_science_et_vous/livre_vert_du_projet_climator

GRAECO INRA Bordeaux

Bilans intégrés eau, carbone, croissance avec gestion sylvicole

Pin maritime

Flux hydriquesFlux de carboneRendement

BILJOU ©

INRA Nancy

Un modèle de bilan hydrique

Confort hydriqueRestitution d’eau

au milieu

• 12 modèles agronomiques

EVOLFOR INRA Nancy

Un modèle de niche

Probabilité de présence

Les modèles de Climator Les modèles de Climator

• 3 modèles forestiers

BILJOU est en ligne !BILJOU est en ligne !

http://biljou.nancy.inra.fr/biljouhttp://biljou.nancy.inra.fr/biljou

1970-2000 2020-2050 2070-2100A1B

Evolution du rendementEvolution du rendementPin maritimePin maritime

Conifères(type Pin maritime)

Modèle GRAECO, Méth. Région. Type tps, Sc. Clim. A1B

+40

+20

0

-20

-40Var

iati

on

du

ren

de

men

t (%

)

-4,6% en moyenne -11% en moyenne

B1

A1B

A2

INT

EN

SIT

É D

U S

CÉ

NA

RIO

D’É

MIS

SIO

N

1970-2000 2020-2050 2070-2100

Modèle EVOLFOR, Méth. Région. Q-Q, Sc. Clim. A1B

Evolution des biomesEvolution des biomes

B1

A1B

A2

INT

EN

SIT

É D

U S

CÉ

NA

RIO

D’É

MIS

SIO

N

1970-2000 2020-2050 2070-2100

Modèle EVOLFOR, Méth. Région. Q-Q, Sc. Clim. B1, A1B, A2


B1

A1B

A2

INT

EN

SIT

É D

U S

CÉ

NA

RIO

D’É

MIS

SIO

N

1970-2000 2020-2050 2070-2100

Modèle EVOLFOR, Méth. Région. Q-Q, Types tps, Anomalies, Sc. Clim. A1B

Incertitude liée à la méthode de régionalisation du climat Types de temps

Anomalies

Quantiles-quantiles


Evolution des probabilités de présenceEvolution des probabilités de présence

ARPEGE A1BAugmentation de la probabilité de présence du chêne vert

dans le futur proche et lointainmais fortes incertitudes liées aux méthodes de régionalisation

-0.2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Cle Col Mon Dij Ver Mir Ren Lus StE Bor Tou Avi

Variabilité de la variable Drainage (mm/an) - couvert feuillus

0

20

40

60

80

100

120

140

FP FL FP FL FP FL FP FL FP FL FP FL

SITE ANNEE MODELE PERIODE SOL CLIMAT

autre que CC

avec CC

effets simples

CNRM B1 / A1B / A2

Hiérarchisation des facteurs de variabilitésHiérarchisation des facteurs de variabilités

Même en contexte de CC il reste des différences importante d’une année à

l’autre ; d’une région à l’autre

80 Réserve utile 24080 Réserve utile 240

80 Réserve utile 240

Voies d’adaptation : exemple de la prise en compte des déficits hydriques

Modèle BILJOU

25

50

75

100

125

150

175

Déf

icit

hyd

riq

ue

(mm

/an

)

1970-2000 2070-21002020-2050



25

50

75

100

125

150

175

Dé

fic

it h

yd

riq

ue

(m

m/a

n)


1. Limiter aux sols à forte RU

2. Couvert décidu sur même gamme de sol

110

Quelles options d’adaptation ? :1970-2000 2070-21002020-2050

Modèle BILJOU

█ B1, █ A1B, █ A2



25

50

75

100

125

150

175

Dé

fic

it h

yd

riq

ue

(m

m/a

n)

3. Itinéraires à LAI réduit

1970-2000 2070-21002020-2050



110


Quelles options d’adaptation ? :

Modèle BILJOU

█ B1, █ A1B, █ A2



25

50

75

100

125

150

175

Dé

fic

it h

yd

riq

ue

(m

m/a

n)

3. Itinéraires à LAI réduit

4. Déplacement géographique

1970-2000 2070-21002020-2050



110


Quelles options d’adaptation ? :

Modèle BILJOU

█ B1, █ A1B, █ A2


Ce que précise le projet Climator :- CC = conditions plus défavorables pour les couverts forestiers- stress hydrique accru, principalement en raison de la température- non compensé par le [CO2] (Graeco, EvolFor)- les couverts sont d’autant plus affectés que les LAI sont forts- effets régionaux différents

Ce que nous apprend le projet Climator :- particularité des forêts par rapport aux autres couverts

- peu d’incertitude sur le sens des effets du CC- pas de réelle stratégie d’évitement

- fort effet des méthodes de régionalisation (Ano, QQ, TT)

?Forêt méditerranéenne 2010 - Badeau


Ce qui reste à faire :

- au-delà de la productivité, intégrer des modèles de dépérissement et de mortalité pour aboutir à des évaluations de risques (aléa x vulnérabilité)

- définir des stratégies d’accompagnement et d’accélération de l’adaptation (diversité, sylviculture économe en eau) ou de transformation des forêts (plantations, déplacements, exotiques)


un nouveau pan de recherches à poursuivre dans le cadre du programme« Adaptation de l’agriculture et de la forêt au changement climatique » de l’INRA.


Mes remerciements à

Alexandre BOSCAlexandre BOSCNathalie BREDANathalie BREDANadine BRISSONNadine BRISSONAlissar CHEAIBAlissar CHEAIBIsabelle CHUINEIsabelle CHUINECatherine CLUZEAUCatherine CLUZEAUChristine DELIREChristine DELIREJacques DRAPIERJacques DRAPIEREric DUFRENEEric DUFRENEJean-Luc DUPOUEYJean-Luc DUPOUEY

Christophe FRANCOISChristophe FRANCOISEmmanuel GRITTIEmmanuel GRITTIPaul LEADLEYPaul LEADLEYChristine LE BASChristine LE BASMyriam LEGAYMyriam LEGAYFrédéric LEVRAULTFrédéric LEVRAULTDenis LOUSTAUDenis LOUSTAUCaroline MASSONICaroline MASSONIWilfried THUILLERWilfried THUILLERNicolas VOIVYNicolas VOIVY

les résultats des projets carbofor et anr-qdiv ; les questions quils soulèvent ; les avancées...

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