Générateurs stochastiques des impacts extrêmes dans les systèmes agricoles et forestiers pour l'analyse des scénarios climatiques catastrophes

Contexte et enjeux

Les événements climatiques extrêmes, comme les canicules et les sécheresses, ont déjà un coût très élevé en France, estimé à plusieurs dizaines de milliards d’euros dans les prochaines années, avec des conséquences importantes pour l’agriculture et les forêts. Il est essentiel de mieux comprendre et anticiper ces risques et leur ampleur, surtout dans un contexte de changement climatique.              
Aujourd’hui, on sait encore mal évaluer l’impact des événements les plus extrêmes, notamment ceux qui sont rares ou encore jamais observés. Les modèles existants fonctionnent plutôt bien pour des situations “modérées”, mais ils sont moins fiables pour les scénarios extrêmes ou combinés (par exemple chaleur + sécheresse). De plus, les modèles climatiques actuels sont coûteux à simuler, produisent peu d’événements très extrêmes et restent limités pour représenter finement ce qui se passe à l’échelle des territoires ou des parcelles.            
Ainsi, deux problèmes étroitement imbriqués se présentent : comment évaluer et modéliser les conséquences des événements climatiques extrêmes sur les plantes et les productions associées en agriculture et forêt ? Comment générer, de façon cohérente en espace et dans le temps, des données d’événements climatiques très extrêmes, à savoir pour des événements encore inédits dans les observations, en particulier ceux entraînant des impacts « worst case » ?              

Objectifs

Les travaux du projet LOST OXIGEN s’articulent autour des cinq objectifs suivants :

• Reconstituer et imaginer des événements extrêmes : cartographier, via une application web interactive, le déroulement d’événements passés marquants et d’exemples plausibles d’événements encore inédits pour mieux anticiper les crises futures et sensibiliser les acteurs concernés.
• Mieux représenter les événements extrêmes dans les simulations : construire des modèles stochastiques capables de simuler des événements climatiques extrêmes (sécheresses, pluies intenses, etc.) pour mieux comprendre leur fréquence, leur intensité et leur variabilité. 
• Relier climat extrême et impacts sur les forêts : améliorer la compréhension de comment les événements climatiques affectent les forêts, en combinant observations de terrain et données satellites, pour valider et affiner les modèles.   
• Identifier les systèmes agricoles les plus vulnérables : repérer où et quand les cultures (blé, maïs, pomme de terre) sont les plus à risque face aux extrêmes, via des « stress tests », et réfléchir à des solutions d’adaptation.    
• Aller vers des systèmes plus réalistes et intégrés : étendre les analyses pour intégrer les interactions complexes (climat, ravageurs, incendies…), les dynamiques spatiales (occupation des terres), les grandes échelles (continent, monde), et les facteurs socio-économiques.

Enfin, ce projet veut contribuer à une réflexion plus large sur les scénarios extrêmes, y compris divergents par rapport à l’historique.

Unités INRAE impliquées

• AgroClim, Avignon
• BioSP, Avignon
• Ecodéveloppement, Avignon
• EMMAH, Avignon
• MIA Paris-Saclay, Palaiseau
• MISTEA, Montpellier
• PIAF, Clermont-Ferrand
• RECOVER, Aix-en-Provence
• URFM, Avignon

Partenaires extérieurs

• AgroParisTech