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COMPROMISE

Correction de biais et estimation des effets du changement climatique sur les rendements

Le changement climatique impacte le rendement des cultures par l'augmentation des températures, la modification des précipitations et l'augmentation de la concentration de CO2 dans l'atmosphère. Aucune synthèse récente n'a été publiée pour fournir des estimations quantitatives des effets du changement climatique sur le rendement des cultures, avec ou sans stratégies d'adaptation.

OBJECTIFS

L’objectif général de COMPROMISE est de répondre aux verrous décrit ci-dessus. Il s’articule en deux volets : 

  1. Comparer plusieurs méthodes de correction de biais multivariée appliquée à des séries climatiques qui seront utilisées comme variables d’entrée pour plusieurs modèles d’impact (phénologie, bilan hydrique, ET0, FWI)
  2. Synthétiser un large éventail d'études pour estimer, à l'échelle mondiale, les changements de rendement des cultures résultant des effets marginaux et combinés de la température, de la concentration de CO2 et de la précipitation. Par ailleurs, une évaluation approfondie de la précision des indices (simples ou agrégés) basés sur la météo et les images satellites pour anticiper les pertes de rendement est réalisée.

 

L'augmentation des températures sur les cultures

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Le changement climatique impacte le rendement des cultures par l'augmentation des températures, la modification des précipitations et l'augmentation de la concentration de CO2 dans l'atmosphère. Bien que les effets potentiels de chacun de ces facteurs aient été examinés dans un certain nombre d'études distinctes, aucune synthèse récente n'a été publiée pour fournir des estimations quantitatives des effets du changement climatique sur le rendement des cultures, avec ou sans stratégies d'adaptation.

Par ailleurs, un grand nombre d'institutions publiques et privées ont développé des indices basés sur la météo et les satellites pour anticiper les pertes de rendement. En plus de ces indices simples, une multitude d'indices agrégés basés sur des méthodes statistiques, des techniques d'apprentissage automatique et des modèles basés sur des processus ont été produits, et on sait peu de choses sur leur efficacité à anticiper réellement la perte de rendement. Comme certains de ces indices sont maintenant fréquemment utilisés par des entreprises privées et des institutions publiques pour couvrir le risque de mauvaises récoltes (par exemple, par le biais de produits d'assurance) il est essentiel de procéder à une évaluation approfondie de leur précision.

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Contact

Denis Allard

BioSP, Centre INRAE d'Avignon