Rendements simulés et écarts à l’historique à fertilisation constante

Observations de changement climatique

Les conclusions quant au changement climatique (CC) au Sahel, notamment concernant le régime des pluies, n’ont pas toujours été en accord entre elles selon les études. Si la rupture climatique entre une période humide (1950-1969) et la sécheresse constatée depuis les années 1970 est maintenant confirmée (Nicholson, Some, and Kone 2000; L’Hôte et al. 2002), certains débats ont cependant eu lieu quant au retour probable des pluies à partir des années 1990. L’Hôte et al. (2002), concluent que la sécheresse sahélienne n’est pas terminée, et qu’elle continue jusqu’à la fin de l’année 2000, ce que démentent Ozer et al. (2003), confirmé plus tard par Nicholson (2005), avec tout de même quelques réserves : Nicholson (2005) soulève la variabilité spatiale de ces changements, qui diffèrent selon la position latitudinale et longitudinale de la zone étudiée au Sahel, Ozer et al. (2003) précisent à l’époque que dix années de plus doivent s’écouler afin de pouvoir vérifier la significativité de ces changements.

Des études plus récentes confirment les hypothèses soulevées alors : Lebel and Ali (2009) montrent que l’est, le centre et l’ouest du Sahel n’évoluent pas de manière égale, avec un retour des pluies plus important à l’est et non significatif à l’ouest. Salack, Muller, and Gaye (2011) s’intéressent à la zone ouest du Sahel, et relèvent pour les régions soudaniennes et sahéliennes une tendance à la hausse de la quantité de pluie totale par an, accompagnée d’une augmentation en fréquence de courts épisodes de sécheresse extrême ainsi que d’épisodes pluvieux importants (inondations) rendant la saison des pluies plus incertaine et aléatoire. Ils notent également un retard d’une semaine des dates de semis « fructueuses » (c’est-à-dire suivies d’un cycle complet de culture) de la période 1970-2008 relativement à la période 1950-1969, accompagnée d’un raccourcissement de la saison favorable aux cultures.

Changement climatique futur et impacts sur les rendements

De récentes études étudient le changement climatique et ses effets probables sur les rendements potentiels des cultures au Sahel à l’aide de modèle climatiques ainsi que de modèles dynamiques de culture. Sultan et al. (2013, 2014) prédisent à travers ces simulations une tendance à la hausse des températures de +2.8°C (moyenne sur la période 2031-2060), un déficit de précipitations constaté dans l’ouest du Sahel en début de saison des pluies, et une tendance à la hausse des précipitations en fin d’hivernage. Les modèles de cultures utilisés par Sultan et al. (2013, 2014) (SARRA-H, APSIM) prédisent une baisse des rendements potentiels dans l’ensemble du Sahel, même lorsque les pluies augmentent. Cet effet est principalement du à la hausse des températures raccourcissant le cycle des cultures, mieux supportée par les variétés photosensibles dont le cycle est moins perturbé par les hautes températures (Sultan et al. 2013). Une méta-analyse réalisée par Roudier et al. (2011) prévoit une baisse des rendements potentiels moyenne de 11 %, principalement due à la hausse des températures.

La fertilisation des cultures est également étudiée dans les simulations de changement climatique. Eyshi Rezaei et al. (2014) montrent à l’aide du modèle DSSAT que la combinaison d’une fertilisation minérale et organique (résidus de culture) permet de réaliser des rendements plus élevés dans tous les scénarios de changement climatique testés dans leur étude. Ils concluent sur le fait que l’interaction entre le climat et la disponibilité des éléments nutritifs devrait être considérée dans les analyses d’impact du CC sur les rendements des cultures. D’autres études par expérimentation virtuelle montrent que l’intensification augmente le risque pris par les agriculteurs, car la fertilisation (organique et/ou minérale) augmente la demande en eau des cultures, et les rend plus sensibles aux stress hydriques (Affholder 1995; Affholder 1997; Sultan et al. 2014).

Utilisation des modèles

En climatologie, le recours à la modélisation pour proposer des projections de changement climatique est aujourd’hui largement utilisé : c’est sur ce type d’analyse que le GIEC élabore ses rapports d’évaluation du changement climatique ainsi que ses recommandations aux décideurs (Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (Groupe de travail I) 2013). Les projections réalisées à l’aide d’ensembles de modèles de climat globaux (GCMs) ont encore quelques difficultés pour reproduire correctement des climats locaux, mais l’amélioration des méthodes de réduction d’échelle et la création de modèles climatiques régionaux permettent aujourd’hui d’élaborer des prévisions plus fiables (Semenov & Stratonovitch 2010).

Les prévisions par ensembles de modèles offrent une vision probabiliste de l’évolution du climat, car les prévisions de chaque modèle d’un ensemble sont considérées comme équiprobable, et la dispersion entre les modèles est considérée comme reflétant l’incertitude existante quant à la prévision de climats futurs (Semenov & Stratonovitch 2010). La prospective en agronomie implique d’étudier de manière combinée le changement climatique, les changements et adaptations possibles des pratiques des agriculteurs, ainsi que les réponses des différentes espèces végétales dans divers systèmes de culture à ces changements. La grande complexité des interactions entre climat, pratiques, espèces/systèmes de culture fait de la modélisation un outil très intéressant pour les études d’impact du changement climatique sur les cultures (Hatfield et al. 2011; Eyshi Rezaei et al. 2014), car elle permet d’explorer une grande quantité de scénarios (climat/cultures/pratiques) en un temps restreint.

Les modèles de culture présentent cependant une grande diversité (structures, formalismes, simplifications de processus), et chaque modèle est susceptible de répondre différemment des autres à des changements de pratiques et de climat pour une même culture (Asseng et al. 2013). De récentes études ont privilégié une approche par ensembles de modèles, imitant ainsi les méthodes utilisées par les climatologues, afin de s’affranchir des erreurs propres à chaque modèle et considérer la dispersion des modèles de culture comme reflétant l’incertitude de la réponse des cultures aux changements (Asseng et al. 2013; Martre et al. 2014). D’autres auteurs conseillent plutôt le recours à des modèles ad hoc construits spécifiquement pour des problématiques et environnements particuliers, évitant ainsi d’inclure dans les ensembles des modèles de culture inappropriés (Sinclair & Seligman 1996; Affholder et al. 2012). De précédents travaux ont déjà été réalisés en climat Soudano-Sahélien à l’aide de modèles ad hoc pour des études centrées sur les rendements (Affholder et al. 2013), l’étude des interactions entre climat et pratiques agricoles (Affholder 1997; Traoré et al. 2011) ainsi que d’impact du changement climatique sur les rendements (Sultan et al. 2013; Eyshi Rezaei et al. 2014; Sultan et al. 2014). Le modèle CELSIUS utilisé dans la présente étude est également un modèle ad hoc conçu pour un environnement Soudano-Sahélien et intégrant des composantes de plusieurs des modèles utilisés dans les travaux cités ci-dessus, validés et publiés.

Le rapport de stage ou le pfe est un document d’analyse, de synthèse et d’évaluation de votre apprentissage, c’est pour cela rapport gratuit propose le téléchargement des modèles gratuits de projet de fin d’étude, rapport de stage, mémoire, pfe, thèse, pour connaître la méthodologie à avoir et savoir comment construire les parties d’un projet de fin d’étude.

Table des matières

Résumé
Abstract
Remerciements
Liste des figures
Liste des tableaux
Sigles et acronymes
Introduction
Contexte et objectifs
Le Sénégal : climat, saisons
Population, agriculture
Changement climatique
Observations de changement climatique
Changement climatique futur et impacts sur les rendements
iii. Utilisation des modèles
Objectifs et problématique
Matériel et méthode
Construction des scénarios climatiques futurs
« Representative Concentration Pathways » (RCP)
Modèles de climat et genèse des situations climatiques
iii. Variables analysées et traitement des données
Construction des scénarios
Paramétrage du modèle CELSIUS
Présentation du modèle
Paramétrage du modèle CELSIUS
Analyse de l’impact du changement climatique sur les rendements
iii. Systèmes de culture et itinéraires techniques
III. Résultats
Scénarios climatiques
Ensemble des modèles
Sous-ensemble de modèles contrastés
iii. Comparaison des moyennes observées/simulées
Taux de CO2 atmosphérique
Scenarios retenus
Paramétrage de CELSIUS
Paramètres retenus
LAI et stocks hydrique
iii. Biomasse et rendements
Expérimentation virtuelle
Rendements simulés et écarts à l’historique à fertilisation constante
Ecarts à l’historique avec augmentation de la fertilisation
Discussion
Résultats commentés
Ecarts à l’historique à fertilisation constante
Ecarts à l’historique avec augmentation de la fertilisation
iii. Scénarios climatiques
Retour sur la méthode
Fiabilité des modèles de climat
Paramétrage et performances du modèle
Perspectives
Fertilisation et intensification écologique
De nouveaux cultivars adaptés au changement climatique ?
iii. Le modèle CELSIUS
Modélisation climatique
Vers des ensembles de modèles agronomiques ?
Conclusion
Références bibliographiques
Annexes