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Carbon (C) emissions from anthropogenic land use have accelerated climate change. To reduce C emissions, dynamic models can be used to assess the impact of human drivers on terrestrial C sequestration. Model accuracy requires correct initialisation, since incorrect initialisation can influence the results obtained. Therefore, we sought to improve the initialisation of a process-based SOC model, RothC, which can estimate the effect of climate and land-use change on SOC. The most common initialisation involves running the model until equilibrium (‘spin-up run’), when the SOC pools stabilise (method 1). However, this method does not always produce realistic results. At our experimental sites, the observed SOC was not at equilibrium after 10 years, suggesting that the commonly used spin-up initialisation method assuming equilibrium might be improved. In addition to method 1, we tested two alternative initialisations for RothC that involved adjusting the total or individual SOC pool equilibrium values by regulating the C input during the entire spin-up initialisation period (method 2) and initialising each SOC pool with recently measured SOC values obtained by SOC fractionation (method 3). Analysis of the simulation accuracy for each model initialisation, quantified using the root mean square error (RMSE), indicated that a variant of method 2 that involved adjusting the equilibrium total SOC to observed values (method 2-T) generally showed less variation in the individual SOC pools and total SOC. Furthermore, as total SOC is the sum of all SOC pools, and because total SOC data are more readily available than the individual SOC pool data, we conclude that method 2-T is best for initialising RothC.

Soil organic carbon (SOC) concentrations and greenhouse gas (GHG) emissions are not uniform across the landscape, but assemble in “hotspots” in specific areas. These differences are mainly driven by human-induced activities such as agricultural management. 40-50% of the Earth’s land surface is under agricultural land-use, for instance cropland, managed grassland and permanent crops including agro-forestry and bio-energy crops. Furthermore, 62% of the global soil C stock is SOC and the soil stores more than 3 times more C than the atmosphere. Thus, C sequestration in agricultural soil has a potentially important role in increasing SOC storage and GHG mitigation, and there is considerable interest in understanding the effects of agricultural management on SOC and GHG fluxes in both grasslands and croplands, in order to better assess the uncertainty and vulnerability of terrestrial SOC reservoirs. For the sake of discovering the agricultural management practices relating to the effective and sustainable C sequestration in agricultural lands in Europe, simulating future terrestrial C stocks and GHG budgets under varied agricultural management systems in major European ecosystems is essential. Using models is a useful method with the purpose of this and abundant studies have carried out. However, many model results have not been validated with reliable observed long-term data, while other studies have reported a strong impact of model initialisation on model result. Nevertheless, predictions of annual to decadal variability in the European terrestrial C and GHG ressources largely rely on model results. Consequently, finding the most appropriate and comprehensive model initialisation method for obtaining reliable model simulations became important, especially for process-based ecosystem models. In recent years, Zimmermann et al. (2007) have succeed in initialising the Rothamsted Carbon model (RothC) using a physical and chemical soil fractionation method. For that reason, we hypothesised that measured detailed SOC data would be useful to initialise ecosystem models, and this hypothesis should be tested for different process-based models and agricultural land-use and management. (...); La concentration de Carbone organique de sol (COS) et les émissions de gaz à effet de serre (GES) ne sont pas uniformes à travers l’espace, mais se regroupent en “hotspots” dans des endroits spécifiques. Ces différences s’expliquent principalement par les activités anthropiques telles que la gestion agricole. 40-50% de la surface de la Terre est utilisé par l’agriculture, par exemple les terres cultivées, les prairies gérées et cultures permanentes, y compris l’agro-foresterie et de bio-cultures énergétiques. En outre, 62% du carbone globale est COS, et le sol conserve plus que 3 fois plus de C que l’atmosphère. Ainsi, la séquestration du carbone dans les sols agricoles joue un rôle potentiellement important dans l’augmentation de stockage de COS et l’atténuation des GES, et il y a un intérêt considérable pour comprendre les effets de la gestion agricole sur le COS et les flux de GES aux prairies et terres cultivées, afin de mieux évaluer l’incertitude et la vulnérabilité des réservoirs de COS. Afin de découvrir les pratiques de gestion agricole qui contribuent à la séquestration efficace et durable du carbone aux terres agricoles en Europe, il est essentiel de simuler les stocks futurs de carbone terrestriel et les budgets de GES par rapport aux systèmes de gestion agricole variés sur les grands écosystèmes européens. Dans ce contexte, la modélisation est une méthode utile, et la modélisation a déjà été utilisée dans beaucoup d’études. Cependant beaucoup de résultats de la modélisation n’ont pas encore été validés avec les données mesurées sur l’horizon long-terme, et d’ailleurs d’autres études ont constaté un fort impact de l’initialisation du modèle sur le résultat du modèle. Néanmoins, la variabilité des prévisions annuelles et décennales concernant le C et le GES en Europe dépendent des résultats du modèle. Par conséquence, il est important de trouver la meilleure méthode d’initialisation des modèles pour obtenir des résultats des modèles fiables, notamment pour les modèles d’écosystèmes dits “process-based”. Au cours des dernières années, Zimmermann et al. (2007) a réussit à initialiser le modèle de Rothamsted carbone (RothC) en utilisant une méthode (physique et chimique) de fractionation des sols. Pour cette raison, j’ai fait l’hypothèse que les données COS détaillées seraient utiles pour initialiser des modèles d’écosystème, et que cette hypothèse doit être testée avec les modèles différents par rapport aux gestions agricoles différentes. Les buts de cette thèse sont les suivants: i) évaluation des influences des gestions agricoles sur le stockage de COS, en utilisant des approches expérimentales et des approches de modélisation; et ii) déterminer la meilleur méthode d’initialisation des modèles. (...)