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23 results on '"Picart, Delphine"'

3. Monitoreo de servicios ecosistémicos en un observatorio de cafetales agroforestales. Recomendaciones para el sector cafetalero

Author

Roupsard, Olivier, Allinne, Clémentine, Van Den Meersche, Karel, Vaast, Philippe, Rapidel, Bruno, Avelino, Jacques, Jourdan, Christophe, Le Maire, Guerric, Bonnefond, Jean-Marc, Harmand, Jean-Michel, Dauzat, Jean, Albrecht, Alain, Chevallier, Tiphaine, Barthès, Bernard, Clément-Vidal, Anne, Gómez-Delgado, Federico, Charbonnier, Fabien, Benegas, Laura, Welsh, Kristen, Kinoshita, Rintaro, Vezy, Rémi, Pérez-Molina, Junior Pastor, Kim, John, Taugourdeau, Simon, Defrenet, Elsa, Nespoulous, Jérôme, Rançon, Florian, Guidat, Florian, Cambou, Aurélie, Soma, Maxime, Mages, Carolin, Schnabel, Florian, Prieto, Iván, Picart, Delphine, Duthoit, Maxime, Rocheteau, Alain, Do, Frédéric C., de Melo Virginio Filho, Elias, Moussa, Rachida, Le Bissonnais, Yves, Valentin, Christian, Sánchez-Murillo, Ricardo, Roumet, Catherine, Stokes, Alexia, Vierling, Lee A., Eitel, Jan U.H., Dreyer, Erwin, Saint-André, Laurent, Malmer, Anders, Loustau, Denis, Isaac, Marney E., Martin, Adam R., Priemé, Anders, Eberling, Bo, Madsen, Mikael, Robelo, Alfonso, Robelo, Diego, Borgonovo, Carlos, Lehner, Peter, Ramirez, Guillermo, Jara, Manuel, Acuna Vargas, Rafael, Barquero, Alejandra, Fonseca, Carlos, and Gay, Frédéric

Abstract

Ocho años de estudio de la ecofisiología del café, a través de experimentación y de modelación y el monitoreo de los servicios del ecosistema (SE) en una gran finca cafetalera en Costa Rica, revelaron varias recomendaciones prácticas para los agricultores y los formuladores de políticas. El sistema de cultivo estudiado dentro de nuestro observatorio colaborativo (Coffee-Flux), corresponde a un sistema agroforestal (SAF) a base de café bajo la sombra de grandes árboles de Erythrina poeppigiana (16% de la cubierta del dosel). Una gran cantidad de SE y limitantes dependen de las propiedades locales del suelo (en este caso Andisoles), especialmente de la erosión/infiltración, el agua/carbono y la capacidad de almacenamiento de nutrientes. Por lo tanto, para la evaluación de SE, el tipo de suelo es crucial. Una densidad adecuada de árboles de sombra (bastante baja aquí por la condición de libre crecimiento), redujo la severidad de las enfermedades de las hojas con la posibilidad de reducir el uso de plaguicidas y fungicidas. Un inventario simple del área basal en el collar de las plantas de café permitió estimar la biomasa subterránea y la edad promedio de la plantación, para juzgar su valor de mercado y decidir cuándo reemplazarla. Las fincas de café probablemente estén mucho más cerca de la neutralidad de C que lo indicado en el protocolo actual de C-neutralidad, que solo considera árboles de sombra, no los cafetos ni el suelo. Se proponen evaluaciones más completas, que ncluyen árboles, café, hojarasca, suelo y raíces en el balance C del SAF. Los árboles de sombra ofrecen muchos SE si se gestionan adecuadamente en el contexto local. En comparación con las condiciones a pleno sol, los árboles de sombra pueden (i) reducir la erosión laminar en un factor de 2; (ii) aumentar la fijación de N y el % de N reciclado en el sistema, reduciendo así los requisitos de fertilizantes; (iii) reducir la severidad de enfermedades de las hojas; (iv) aumentar el secuestro de C; (v) mejorar el microclima y (vi) reducir sustancialmente los efectos del cambio climático. En nuestro estudio de caso, no se encontró ningún efecto negativo sobre el rendimiento del café.

Published
2021

4. Les bénéfices du diagnostic ADN pour une gestion intelligente des résistances et de l'efficacité des pesticides Partie 2/2

Author

Brusini, Jérémie, Picart, Delphine, Rabemanantsoa, Tovo, Rabemanantsoa, Tovo, Biology as a Solution (BaaS), Interactions Sol Plante Atmosphère (UMR ISPA), Ecole Nationale Supérieure des Sciences Agronomiques de Bordeaux-Aquitaine (Bordeaux Sciences Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Direction pour la Science Ouverte (DipSO), and Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)

Subjects
[SDV.EE]Life Sciences [q-bio]/Ecology, environment, [SDV.SA.AGRO] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Agronomy, [SDV.EE] Life Sciences [q-bio]/Ecology, environment, [SDV.BIO]Life Sciences [q-bio]/Biotechnology, [SDV.SA.STA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Sciences and technics of agriculture, [SDV.SA.AGRO]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Agronomy, [SDV.SA.STA] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Sciences and technics of agriculture, [SDV.BV.PEP] Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology/Phytopathology and phytopharmacy, [SDV.BV.PEP]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology/Phytopathology and phytopharmacy, [SDV.BIO] Life Sciences [q-bio]/Biotechnology
Abstract

La recherche fondamentale en biologie de ces 20 dernières années a été marquée par le développement de nouvelles technologies permettant d'étudier l'ADN des individus et des populations. Ces technologies et concepts, regroupés sous le nom de biologie moléculaire, ont complètement révolutionné l'étude des êtres vivants et de leur interaction avec leur environnement. Le domaine de la phytopathologie (l'étude des maladies des plantes) n'a pas échappé à cette révolution. Les bénéfices de ces technologies sont maintenant à portée de main des professionnels du monde agricole (exploitants, conseillers, chambre d'agriculture) afin de mettre en place une lutte plus efficace contre les pathogènes basée sur l'analyse fine des caractéristiques épidémiologiques et génétiques de chaque parcelle. Dans cet article est expliqué comment les méthodes de diagnostic ADN peuvent servir d'outils d'aide à la décision pour optimiser la mise en place d'itinéraires techniques personnalisés contournant les résistances aux pesticides.

Published
2020

5. Energy, water and carbon exchanges in managed forest ecosystems: description, sensitivity analysis and evaluation of the INRAE GO+ model, version 3.0

Author

Berveiller, Daniel, Delpierre, Nicolas, Dufrêne, Eric, Joffre, Richard, Limousin, Jean-Marc, Ourcival, Jean-Marc, Klumpp, Katja, Darsonville, Olivier, Brut, Aurore, Tallec, Tiphaine, Ceschia, Eric, Panthou, Gérémy, Moreaux, Virginie, Martel, Simon, Bosc, Alexandre, Picart, Delphine, Achat, David, Moisy, Christophe, Aussenac, Raphael, Chipeaux, Christophe, Bonnefond, Jean-Marc, Figuères, Soisick, Trichet, Pierre, Vezy, Rémi, Badeau, Vincent, Longdoz, Bernard, Granier, André, Roupsard, Olivier, Nicolas, Manuel, Pilegaard, Kim, Matteucci, Giorgio, Jolivet, Claudy, Black, Andrew, Picard, Olivier, Loustau, Denis, Ecologie Systématique et Evolution (ESE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-AgroParisTech-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), AgroParisTech-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Observatoire des Abeilles, Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive (CEFE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Université de Montpellier (UM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Unité Mixte de Recherche sur l'Ecosystème Prairial - UMR (UREP), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), and Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
[SDE]Environmental Sciences
Abstract

International audience; Abstract. The mechanistic model GO+ describes the functioning and growth of managed forests based upon biophysical and biogeochemical processes. The biophysical and biogeochemical processes included are modelled using standard formulations of radiative transfer, convective heat exchange, evapotranspiration, photosynthesis, respiration, plant phenology, growth and mortality, biomass nutrient content, and soil carbon dynamics. The forest ecosystem is modelled as three layers, namely the tree overstorey, understorey and soil. The vegetation layers include stems, branches and foliage and are partitioned dynamically between sunlit and shaded fractions. The soil carbon submodel is an adaption of the Roth-C model to simulate the impact of forest operations. The model runs at an hourly time step. It represents a forest stand covering typically 1 ha and can be straightforwardly upscaled across gridded data at regional, country or continental levels. GO+ accounts for both the immediate and long-term impacts of forest operations on energy, water and carbon exchanges within the soil–vegetation–atmosphere continuum. It includes exhaustive and versatile descriptions of management operations (soil preparation, regeneration, vegetation control, selective thinning, clear-cutting, coppicing, etc.), thus permitting the effects of a wide variety of forest management strategies to be estimated: from close to nature to intensive. This paper examines the sensitivity of the model to its main parameters and estimates how errors in parameter values are propagated into the predicted values of its main output variables.The sensitivity analysis demonstrates an interaction between the sensitivity of variables, with the climate and soil hydraulic properties being dominant under dry conditions but the leaf biochemical properties being most influential with wet soil. The sensitivity profile of the model changes from short to long timescales due to the cumulative effects of the fluxes of carbon, energy and water on the stand growth and canopy structure. Apart from a few specific cases, the model simulations are close to the values of the observations of atmospheric exchanges, tree growth, and soil carbon and water stock changes monitored over Douglas fir, European beech and pine forests of different ages. We also illustrate the capacity of the GO+ model to simulate the provision of key ecosystem services, such as the long-term storage of carbon in biomass and soil under various management and climate scenarios.

Published
2020
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6. Energy, water and carbon exchanges in managed forest ecosystems: description, sensitivity analysis and evaluation of the INRAE GO+ model, version 3.0

Author

Moreaux, Virginie, Martel, Simon, Bosc, Alexandre, Picart, Delphine, Achat, David, Moisy, Christophe, Aussenac, Raphael, Chipeaux, Christophe, Bonnefond, Jean-Marc, Figuères, Soisick, Trichet, Pierre, Vezy, Rémi, Badeau, Vincent, Longdoz, Bernard, Granier, André, Roupsard, Olivier, Nicolas, Manuel, Pilegaard, Kim, Matteucci, Giorgio, Jolivet, Claudy, Black, Andrew T., Picard, Olivier, Loustau, Denis, Interactions Sol Plante Atmosphère (UMR ISPA), Ecole Nationale Supérieure des Sciences Agronomiques de Bordeaux-Aquitaine (Bordeaux Sciences Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Institut des Géosciences de l’Environnement (IGE), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Université Grenoble Alpes (UGA), Botanique et Modélisation de l'Architecture des Plantes et des Végétations (UMR AMAP), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Département Systèmes Biologiques (Cirad-BIOS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), SILVA (SILVA), AgroParisTech-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Ecologie fonctionnelle et biogéochimie des sols et des agro-écosystèmes (UMR Eco&Sols), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Département Performances des systèmes de production et de transformation tropicaux (Cirad-PERSYST), Office National des Forêts (ONF), Technical University of Denmark [Lyngby] (DTU), Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR), InfoSol (InfoSol), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), University of British Columbia (UBC), Centre National de la Propriété Forestière (CNPF), ANR-13-AGRO-0005,MACACC,Modélisation pour l'accompagnement des ACteurs, vers l'Adaptation des Couverts pérennes ou agroforestiers aux Changements globaux(2013), European Project: 730944,H2020,H2020-INFRADEV-2016-1,RINGO(2017), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro - Montpellier SupAgro, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Office national des forêts (ONF), Danmarks Tekniske Universitet = Technical University of Denmark (DTU), National Research Council of Italy | Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR), Centre National de la Propriété Forestière (CNPF-IDF), and Université Grenoble Alpes (UGA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )

Subjects
ENVIRONMENT SIMULATOR JULES, Aménagement forestier, STOMATAL CONDUCTANCE, water and carbon exchanges, MARITIME PINE, [SDV.BID.SPT]Life Sciences [q-bio]/Biodiversity/Systematics, Phylogenetics and taxonomy, BEECH FAGUS-SYLVATICA, biogéochimie, [SDV.EE.ECO]Life Sciences [q-bio]/Ecology, environment/Ecosystems, Développement forestier, K01 - Foresterie - Considérations générales, SDG 13 - Climate Action, CLIMATE-CHANGE, PINUS-PINASTER AIT, U10 - Informatique, mathématiques et statistiques, SAP-FLOW, forest ecosystems, [SDV.BV.BOT]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology/Botanics, séquestration du carbone, Modélisation, Écosystème forestier, 3 ORGANIZATIONAL SCALES, accroissement forestier, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, SOIL CARBON, PHOTOSYNTHETIC CAPACITY
Abstract

The mechanistic model GO+ describes the functioning and growth of managed forests based upon biophysical and biogeochemical processes. The biophysical and biogeochemical processes included are modelled using standard formulations of radiative transfer, convective heat exchange, evapotranspiration, photosynthesis, respiration, plant phenology, growth and mortality, biomass nutrient content, and soil carbon dynamics. The forest ecosystem is modelled as three layers, namely the tree overstorey, understorey and soil. The vegetation layers include stems, branches and foliage and are partitioned dynamically between sunlit and shaded fractions. The soil carbon submodel is an adaption of the Roth-C model to simulate the impact of forest operations. The model runs at an hourly time step. It represents a forest stand covering typically 1 ha and can be straightforwardly upscaled across gridded data at regional, country or continental levels. GO+ accounts for both the immediate and long-term impacts of forest operations on energy, water and carbon exchanges within the soil–vegetation–atmosphere continuum. It includes exhaustive and versatile descriptions of management operations (soil preparation, regeneration, vegetation control, selective thinning, clear-cutting, coppicing, etc.), thus permitting the effects of a wide variety of forest management strategies to be estimated: from close to nature to intensive. This paper examines the sensitivity of the model to its main parameters and estimates how errors in parameter values are propagated into the predicted values of its main output variables.The sensitivity analysis demonstrates an interaction between the sensitivity of variables, with the climate and soil hydraulic properties being dominant under dry conditions but the leaf biochemical properties being most influential with wet soil. The sensitivity profile of the model changes from short to long timescales due to the cumulative effects of the fluxes of carbon, energy and water on the stand growth and canopy structure. Apart from a few specific cases, the model simulations are close to the values of the observations of atmospheric exchanges, tree growth, and soil carbon and water stock changes monitored over Douglas fir, European beech and pine forests of different ages. We also illustrate the capacity of the GO+ model to simulate the provision of key ecosystem services, such as the long-term storage of carbon in biomass and soil under various management and climate scenarios.

Published
2020
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7. The PROFOUND database for evaluating vegetation models and simulating climate impacts on European forests

Author

Reyer, Christopher P.O., Silveyra Gonzalez, Ramiro, Dolos, Klara, Hartig, Florian, Hauf, Ylva, Noack, Matthias, Lasch-Born, Petra, Rötzer, Thomas, Pretzsch, Hans, Meesenburg, Henning, Fleck, Stefan, Wagner, Markus, Bolte, Andreas, Sanders, Tanja G.M., Kolari, Pasi, Mäkelä, Annikki, Vesala, Timo, Mammarella, Ivan, Pumpanen, Jukka, Collalti, Alessio, Trotta, Carlo, Matteucci, Giorgio, D'Andrea, Ettore, Foltýnová, Lenka, Krejza, Jan, Ibrom, Andreas, Pilegaard, Kim, Loustau, Denis, Bonnefond, Jean-Marc, Berbigier, Paul, Picart, Delphine, Lafont, Sébastien, Dietze, Michael, Cameron, David, Vieno, Massimo, Tian, Hanqin, Palacios-Orueta, Alicia, Cicuendez, Victor, Recuero, Laura, Wiese, Klaus, Büchner, Matthias, Lange, Stefan, Volkholz, Jan, Kim, Hyungjun, Horemans, Joanna A., Bohn, Friedrich, Steinkamp, Jörg, Chikalanov, Alexander, Weedon, Graham P., Sheffield, Justin, Babst, Flurin, Vega del Valle, Iliusi, Suckow, Felicitas, Martel, Simon, Mahnken, Mats, Gutsch, Martin, Frieler, Katja, Reyer, Christopher P.O., Silveyra Gonzalez, Ramiro, Dolos, Klara, Hartig, Florian, Hauf, Ylva, Noack, Matthias, Lasch-Born, Petra, Rötzer, Thomas, Pretzsch, Hans, Meesenburg, Henning, Fleck, Stefan, Wagner, Markus, Bolte, Andreas, Sanders, Tanja G.M., Kolari, Pasi, Mäkelä, Annikki, Vesala, Timo, Mammarella, Ivan, Pumpanen, Jukka, Collalti, Alessio, Trotta, Carlo, Matteucci, Giorgio, D'Andrea, Ettore, Foltýnová, Lenka, Krejza, Jan, Ibrom, Andreas, Pilegaard, Kim, Loustau, Denis, Bonnefond, Jean-Marc, Berbigier, Paul, Picart, Delphine, Lafont, Sébastien, Dietze, Michael, Cameron, David, Vieno, Massimo, Tian, Hanqin, Palacios-Orueta, Alicia, Cicuendez, Victor, Recuero, Laura, Wiese, Klaus, Büchner, Matthias, Lange, Stefan, Volkholz, Jan, Kim, Hyungjun, Horemans, Joanna A., Bohn, Friedrich, Steinkamp, Jörg, Chikalanov, Alexander, Weedon, Graham P., Sheffield, Justin, Babst, Flurin, Vega del Valle, Iliusi, Suckow, Felicitas, Martel, Simon, Mahnken, Mats, Gutsch, Martin, and Frieler, Katja

Abstract

Process-based vegetation models are widely used to predict local and global ecosystem dynamics and climate change impacts. Due to their complexity, they require careful parameterization and evaluation to ensure that projections are accurate and reliable. The PROFOUND Database (PROFOUND DB) provides a wide range of empirical data on European forests to calibrate and evaluate vegetation models that simulate climate impacts at the forest stand scale. A particular advantage of this database is its wide coverage of multiple data sources at different hierarchical and temporal scales, together with environmental driving data as well as the latest climate scenarios. Specifically, the PROFOUND DB provides general site descriptions, soil, climate, CO2, nitrogen deposition, tree and forest stand level, and remote sensing data for nine contrasting forest stands distributed across Europe. Moreover, for a subset of five sites, time series of carbon fluxes, atmospheric heat conduction and soil water are also available. The climate and nitrogen deposition data contain several datasets for the historic period and a wide range of future climate change scenarios following the Representative Concentration Pathways (RCP2.6, RCP4.5, RCP6.0, RCP8.5). We also provide pre-industrial climate simulations that allow for model runs aimed at disentangling the contribution of climate change to observed forest productivity changes. The PROFOUND DB is available freely as a “SQLite” relational database or “ASCII” flat file version (at https://doi.org/10.5880/PIK.2020.006/; Reyer et al., 2020). The data policies of the individual contributing datasets are provided in the metadata of each data file. The PROFOUND DB can also be accessed via the ProfoundData R package (https://CRAN.R-project.org/package=ProfoundData; Silveyra Gonzalez et al., 2020), which provides basic functions to explore, plot and extract the data for model set-up, calibration and evaluation.

Published
2020

8. Energy, water and carbon exchanges in managed forest ecosystems:Description, sensitivity analysis and evaluation of the INRAE GO+ model, version 3.0

Author

Moreaux, Virginie, Martel, Simon, Bosc, Alexandre, Picart, Delphine, Achat, David, Moisy, Christophe, Aussenac, Raphael, Chipeaux, Christophe, Bonnefond, Jean Marc, Figuères, Soisick, Trichet, Pierre, Vezy, Rémi, Badeau, Vincent, Longdoz, Bernard, Granier, André, Roupsard, Olivier, Nicolas, Manuel, Pilegaard, Kim, Matteucci, Giorgio, Jolivet, Claudy, Black, Andrew T., Picard, Olivier, Loustau, Denis, Moreaux, Virginie, Martel, Simon, Bosc, Alexandre, Picart, Delphine, Achat, David, Moisy, Christophe, Aussenac, Raphael, Chipeaux, Christophe, Bonnefond, Jean Marc, Figuères, Soisick, Trichet, Pierre, Vezy, Rémi, Badeau, Vincent, Longdoz, Bernard, Granier, André, Roupsard, Olivier, Nicolas, Manuel, Pilegaard, Kim, Matteucci, Giorgio, Jolivet, Claudy, Black, Andrew T., Picard, Olivier, and Loustau, Denis

Abstract

The mechanistic model GO+ describes the functioning and growth of managed forests based upon biophysical and biogeochemical processes. The biophysical and biogeochemical processes included are modelled using standard formulations of radiative transfer, convective heat exchange, evapotranspiration, photosynthesis, respiration, plant phenology, growth and mortality, biomass nutrient content, and soil carbon dynamics. The forest ecosystem is modelled as three layers, namely the tree overstorey, understorey and soil. The vegetation layers include stems, branches and foliage and are partitioned dynamically between sunlit and shaded fractions. The soil carbon submodel is an adaption of the Roth-C model to simulate the impact of forest operations. The model runs at an hourly time step. It represents a forest stand covering typically 1 ha and can be straightforwardly upscaled across gridded data at regional, country or continental levels. GO+ accounts for both the immediate and long-term impacts of forest operations on energy, water and carbon exchanges within the soil-vegetation-atmosphere continuum. It includes exhaustive and versatile descriptions of management operations (soil preparation, regeneration, vegetation control, selective thinning, clear-cutting, coppicing, etc.), thus permitting the effects of a wide variety of forest management strategies to be estimated: from close to nature to intensive. This paper examines the sensitivity of the model to its main parameters and estimates how errors in parameter values are propagated into the predicted values of its main output variables. The sensitivity analysis demonstrates an interaction between the sensitivity of variables, with the climate and soil hydraulic properties being dominant under dry conditions but the leaf biochemical properties being most influential with wet soil. The sensitivity profile of the model changes from short to long timescales due to the cumulative effects of the fluxes of carbon, energy an

Published
2020

9. The PROFOUND Database for evaluating vegetation models and simulating climate impacts on European forests

Author

Reyer, Christopher P. O., Gonzalez, Ramiro Silveyra, Dolos, Klara, Hartig, Florian, Hauf, Ylva, Noack, Matthias, Lasch-Born, Petra, Roetzer, Thomas, Pretzsch, Hans, Meesenburg, Henning, Fleck, Stefan, Wagner, Markus, Bolte, Andreas, Sanders, Tanja G. M., Kolari, Pasi, Makela, Annikki, Vesala, Timo, Mammarella, Ivan, Pumpanen, Jukka, Collalti, Alessio, Trotta, Carlo, Matteucci, Giorgio, D'Andrea, Ettore, Foltynova, Lenka, Krejza, Jan, Ibrom, Andreas, Pilegaard, Kim, Loustau, Denis, Bonnefond, Jean-Marc, Berbigier, Paul, Picart, Delphine, Lafont, Sebastien, Dietze, Michael, Cameron, David, Vieno, Massimo, Tian, Hanqin, Palacios-Orueta, Alicia, Cicuendez, Victor, Recuero, Laura, Wiese, Klaus, Buechner, Matthias, Lange, Stefan, Volkholz, Jan, Kim, Hyungjun, Horemans, Joanna A., Bohn, Friedrich, Steinkamp, Joerg, Chikalanov, Alexander, Weedon, Graham P., Sheffield, Justin, Babst, Flurin, del Valle, Iliusi Vega, Suckow, Felicitas, Martel, Simon, Mahnken, Mats, Gutsch, Martin, Frieler, Katja, Reyer, Christopher P. O., Gonzalez, Ramiro Silveyra, Dolos, Klara, Hartig, Florian, Hauf, Ylva, Noack, Matthias, Lasch-Born, Petra, Roetzer, Thomas, Pretzsch, Hans, Meesenburg, Henning, Fleck, Stefan, Wagner, Markus, Bolte, Andreas, Sanders, Tanja G. M., Kolari, Pasi, Makela, Annikki, Vesala, Timo, Mammarella, Ivan, Pumpanen, Jukka, Collalti, Alessio, Trotta, Carlo, Matteucci, Giorgio, D'Andrea, Ettore, Foltynova, Lenka, Krejza, Jan, Ibrom, Andreas, Pilegaard, Kim, Loustau, Denis, Bonnefond, Jean-Marc, Berbigier, Paul, Picart, Delphine, Lafont, Sebastien, Dietze, Michael, Cameron, David, Vieno, Massimo, Tian, Hanqin, Palacios-Orueta, Alicia, Cicuendez, Victor, Recuero, Laura, Wiese, Klaus, Buechner, Matthias, Lange, Stefan, Volkholz, Jan, Kim, Hyungjun, Horemans, Joanna A., Bohn, Friedrich, Steinkamp, Joerg, Chikalanov, Alexander, Weedon, Graham P., Sheffield, Justin, Babst, Flurin, del Valle, Iliusi Vega, Suckow, Felicitas, Martel, Simon, Mahnken, Mats, Gutsch, Martin, and Frieler, Katja

Abstract

Process-based vegetation models are widely used to predict local and global ecosystem dynamics and climate change impacts. Due to their complexity, they require careful parameterization and evaluation to ensure that projections are accurate and reliable. The PROFOUND Database (PROFOUND DB) provides a wide range of empirical data on European forests to calibrate and evaluate vegetation models that simulate climate impacts at the forest stand scale. A particular advantage of this database is its wide coverage of multiple data sources at different hierarchical and temporal scales, together with environmental driving data as well as the latest climate scenarios. Specifically, the PROFOUND DB provides general site descriptions, soil, climate, CO2, nitrogen deposition, tree and forest stand level, and remote sensing data for nine contrasting forest stands distributed across Europe. Moreover, for a subset of five sites, time series of carbon fluxes, atmospheric heat conduction and soil water are also available. The climate and nitrogen deposition data contain several datasets for the historic period and a wide range of future climate change scenarios following the Representative Concentration Pathways (RCP2.6, RCP4.5, RCP6.0, RCP8.5). We also provide pre-industrial climate simulations that allow for model runs aimed at disentangling the contribution of climate change to observed forest productivity changes. The PROFOUND DB is available freely as a "SQLite" relational database or "ASCII" flat file version (at https://doi.org/10.5880/PIK.2020.006/; Reyer et al., 2020). The data policies of the individual contributing datasets are provided in the metadata of each data file. The PROFOUND DB can also be accessed via the ProfoundData R package (https://CRAN.R- project.org/package=ProfoundData; Silveyra Gonzalez et al., 2020), which provides basic functions to explore, plot and extract the data for model set-up, calibration and evaluation.

Published
2020

10. Energy, water and carbon exchanges in managed forest ecosystems: description, sensitivity analysis and evaluation of the INRAE GO+ model, version 3.0

Author

Moreaux, Virginie, primary, Martel, Simon, additional, Bosc, Alexandre, additional, Picart, Delphine, additional, Achat, David, additional, Moisy, Christophe, additional, Aussenac, Raphael, additional, Chipeaux, Christophe, additional, Bonnefond, Jean-Marc, additional, Figuères, Soisick, additional, Trichet, Pierre, additional, Vezy, Rémi, additional, Badeau, Vincent, additional, Longdoz, Bernard, additional, Granier, André, additional, Roupsard, Olivier, additional, Nicolas, Manuel, additional, Pilegaard, Kim, additional, Matteucci, Giorgio, additional, Jolivet, Claudy, additional, Black, Andrew T., additional, Picard, Olivier, additional, and Loustau, Denis, additional

Published
2020
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11. The PROFOUND Database for evaluating vegetation models and simulating climate impacts on European forests

Author

Reyer, Christopher P. O., primary, Silveyra Gonzalez, Ramiro, additional, Dolos, Klara, additional, Hartig, Florian, additional, Hauf, Ylva, additional, Noack, Matthias, additional, Lasch-Born, Petra, additional, Rötzer, Thomas, additional, Pretzsch, Hans, additional, Meesenburg, Henning, additional, Fleck, Stefan, additional, Wagner, Markus, additional, Bolte, Andreas, additional, Sanders, Tanja G. M., additional, Kolari, Pasi, additional, Mäkelä, Annikki, additional, Vesala, Timo, additional, Mammarella, Ivan, additional, Pumpanen, Jukka, additional, Collalti, Alessio, additional, Trotta, Carlo, additional, Matteucci, Giorgio, additional, D'Andrea, Ettore, additional, Foltýnová, Lenka, additional, Krejza, Jan, additional, Ibrom, Andreas, additional, Pilegaard, Kim, additional, Loustau, Denis, additional, Bonnefond, Jean-Marc, additional, Berbigier, Paul, additional, Picart, Delphine, additional, Lafont, Sébastien, additional, Dietze, Michael, additional, Cameron, David, additional, Vieno, Massimo, additional, Tian, Hanqin, additional, Palacios-Orueta, Alicia, additional, Cicuendez, Victor, additional, Recuero, Laura, additional, Wiese, Klaus, additional, Büchner, Matthias, additional, Lange, Stefan, additional, Volkholz, Jan, additional, Kim, Hyungjun, additional, Horemans, Joanna A., additional, Bohn, Friedrich, additional, Steinkamp, Jörg, additional, Chikalanov, Alexander, additional, Weedon, Graham P., additional, Sheffield, Justin, additional, Babst, Flurin, additional, Vega del Valle, Iliusi, additional, Suckow, Felicitas, additional, Martel, Simon, additional, Mahnken, Mats, additional, Gutsch, Martin, additional, and Frieler, Katja, additional

Published
2020
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12. Suivi des services écosystémiques dans un observatoire de caféiers agroforestiers. Applications pour la filière du café

Author

Olivier, Roupsard, Allinne, Clementine, Van Den Meersche, Karel, Vaast, Philippe, Rapidel, Bruno, Avelino, Jacques, Jourdan, Christophe, Le Maire, Guerric, Bonnefond, Jean-Marc, Harmand, Jean-Michel, Dauzat, Jean, Albrecht, A., Chevallier, T., Barthès, B., Clément-Vidal, Anne, Gomez-Delgado, Fédérico, Charbonnier, Fabien, Benegas, Laura, Welsh, Kristen, Kinoshita, Rintaro, Taugourdeau, Simon, Nespoulous, Jérome, Rançon, Florian, Guidat, Florian, Cambou, Aurelie, Soma, Maxime, Mages, C., Schnabel, Florian, Prieto, Ivan, Picart, Delphine, Duthoit, Maxime, ROCHETEAU, Alain, Do, Frédéric, de Melo Virginio Filho, Elias, Moussa, Rachida, Le Bissonnais, Yves, Valentin, Christian, Sánchez-Murillo, Ricardo, Roumet, Catherine, Stokes, Alexia, Vierling, Lee A., Eitel, Jan U.H., Dreyer, Erwin, Saint Andre, Laurent, Malmer, Anders, Loustau, Denis, Isaac, Marney E., Martin, Adam R., Prieme, Ambers, Elberling, Bo, Rask Madsen, Mikael, Robelo, Alfonso, Robelo, Diego, Borgonovo, Carlos, Lehner, Peter, Ramirez, Guillermo, Jara, Manuel, Acuna Vargas, R., Barquero, Alejandra, Fonseca, Carlos, Gaymard, Frederic, Ecologie fonctionnelle et biogéochimie des sols et des agro-écosystèmes (UMR Eco&Sols), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Fonctionnement et conduite des systèmes de culture tropicaux et méditerranéens (UMR SYSTEM), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre International de Hautes Etudes Agronomiques Méditerranéennes - Institut Agronomique Méditerranéen de Montpellier (CIHEAM-IAMM), Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes (CIHEAM)-Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes (CIHEAM)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Bioagresseurs, analyse et maîtrise du risque (Cirad-Bios-UPR 106 Bioagresseurs), Département Systèmes Biologiques (Cirad-BIOS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Écologie fonctionnelle et physique de l'environnement (EPHYSE - UR1263), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Botanique et Modélisation de l'Architecture des Plantes et des Végétations (UMR AMAP), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud]), Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Instituto Costarricense de Electricidad, Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología [Mexico] (CONACYT), Centro Agronomico Tropical de Investigacion y Ensenanza (CATIE), Cornell University, Systèmes d'élevage méditerranéens et tropicaux (UMR SELMET), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Laboratoire de l'intégration, du matériau au système (IMS), Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Institut Polytechnique de Bordeaux-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Ecole Nationale Supérieure d'Agronomie et des Industries Alimentaires (ENSAIA), Université de Lorraine (UL), Ecologie des Forêts Méditerranéennes [Avignon] (URFM 629), Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive (CEFE), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UM3)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-École pratique des hautes études (EPHE)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Interactions Sol Plante Atmosphère (ISPA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Ecole Nationale Supérieure des Sciences Agronomiques de Bordeaux-Aquitaine (Bordeaux Sciences Agro), Laboratoire d'étude des Interactions Sol - Agrosystème - Hydrosystème (UMR LISAH), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [ Madagascar])-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Lyonbiopôle, Universidad Nacional de Costa Rica, University of Idaho [Moscow, USA], Ecologie et Ecophysiologie Forestières [devient SILVA en 2018] (EEF), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Lorraine (UL), SILVA (SILVA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Lorraine (UL)-AgroParisTech, Unité de recherche Biogéochimie des Ecosystèmes Forestiers (BEF), Swedish University of Agricultural Sciences (SLU), Department of Biology [Copenhagen], Faculty of Science [Copenhagen], University of Copenhagen = Københavns Universitet (KU)-University of Copenhagen = Københavns Universitet (KU), University of Copenhagen = Københavns Universitet (KU), Hacienda Aquiares, Cafetalera Aquiares, CESAM and Department of Biology, Universidade de Aveiro, Biochimie et Physiologie Moléculaire des Plantes (BPMP), Université de Montpellier (UM)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Josiane Seghieri, Jean-Michel Harmand, Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Centre International de Hautes Etudes Agronomiques Méditerranéennes - Institut Agronomique Méditerranéen de Montpellier (CIHEAM-IAMM), Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes (CIHEAM)-Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes (CIHEAM)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Bioagresseurs, analyse et maîtrise du risque (UPR Bioagresseurs), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Polytechnique de Bordeaux-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1, Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École pratique des hautes études (EPHE)-Université de Montpellier (UM)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UM3), Ecole Nationale Supérieure des Sciences Agronomiques de Bordeaux-Aquitaine (Bordeaux Sciences Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [ Madagascar])-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech-Université de Lorraine (UL), Université de Montpellier (UM)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
Costa Rica, Séquestration du carbone, Lutte anti-insecte, Systèmes et modes de culture, Arbre d'ombrage, Coffea, Filière, Agroforesterie, [SDV.BV.BOT]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology/Botanics, [SDV.BID.SPT]Life Sciences [q-bio]/Biodiversity/Systematics, Phylogenetics and taxonomy, Erythrina poeppigiana, Lutte antimaladie des plantes, [SDV.EE.ECO]Life Sciences [q-bio]/Ecology, environment/Ecosystems, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, Services écosystémiques
Abstract

International audience; Huit ans de travaux de recherche sur les services écosystémiques dans une grande ferme caféière du Costa Rica (observatoire collaboratif Coffee-Flux, en système agroforestier à base de caféiers sous de grands arbres d'Erythrina poeppigiana, surface projetée de couronne de l'ordre de 16 %) ont suggéré plusieurs applications pour les agriculteurs et les décideurs. Il est apparu que de nombreux services écosystémiques dépendaient des propriétés du sol (ici des Andisols), en particulier de l'érosion, de l'infiltration, de la capacité de stockage de l'eau et des éléments nutritifs. Nous confirmons qu'il est essentiel de lier les services hydrologiques et de conservation au type de sol en présence. Une densité adéquate d'arbres d'ombrage (plutôt faible ici) permet de réduire la sévérité des maladies foliaires avec, en perspective, une réduction de l'usage de pesticides-fongicides. Un simple inventaire de la surface basale au collet des caféiers permet d'estimer la biomasse souterraine et la moyenne d'âge d'une plantation de caféiers, ce qui permet d'évaluer sa valeur marchande ou de planifier son remplacement. Le protocole de calcul actuel pour la neutralité carbone des systèmes agroforestiers ne prend en compte que les arbres d'ombrage, pas la culture intercalaire. Dans la réalité, si on inclut les caféiers, on se rapproche très probablement de la neutralité. Des évaluations plus complètes, incluant les arbres, les caféiers, la litière, le sol et les racines dans le bilan en carbone du système agroforestier sont proposées. Les arbres d'ombrage offrent de nombreux servies écosystémiques s'ils sont gérés de manière adéquate dans le contexte local. Par rapport aux parcelles en plein soleil, nous montrons qu'ils réduisent l'érosion laminaire d'un facteur 2, augmentent la fixation de l'azote (N2) atmosphérique et le pourcentage d'azote recyclé dans le système, réduisant ainsi les besoins en engrais. Ils réduisent aussi la sévérité des maladies foliaires, augmentent la séquestration de carbone, améliorent le microclimat et atténuent substantiellement les effets des changements climatiques. Dans notre étude de cas, aucun effet négatif sur le rendement n'a été enregistré.

Published
2019

13. Suivi des services écosystémiques dans un observatoire de caféiers agroforestiers. Applications pour la filière du café

Author

Roupsard, Olivier, Allinne, Clémentine, Van Den Meersche, Karel, Vaast, Philippe, Rapidel, Bruno, Avelino, Jacques, Jourdan, Christophe, Le Maire, Guerric, Bonnefond, Jean-Marc, Harmand, Jean-Michel, Dauzat, Jean, Albrecht, Alain, Chevallier, Tiphaine, Barthès, Bernard, Clément-Vidal, Anne, Gomez Delgado, Federico, Charbonnier, Fabien, Benegas, Laura, Welsh, Kristen, Kinoshita, Rintaro, Vezy, Rémi, Pérez-Molina, Junior Pastor, Kim, J., Taugourdeau, Simon, Defrenet, Elsa, Nespoulous, Jérôme, Rançon, Florian, Guidat, Florian, Cambou, Aurélie, Soma, Maxime, Mages, C., Schnabel, Florian, Prieto, Iván, Picart, Delphine, Duthoit, Maxime, Rocheteau, Alain, Do, Frédéric C., de Melo Virginio Filho, Elias, Moussa, Rachida, Le Bissonnais, Yves, Valentin, Christian, Sánchez-Murillo, Ricardo, Roumet, Catherine, Stokes, Alexia, Vierling, Lee A., Eitel, Jan U.H., Dreyer, Erwin, Saint-André, L., Malmer, Anders, Loustau, Denis, Isaac, Marney E., Martin, Adam R., Priemé, A., Elberling, Bo, Madsen, Mikael, Robelo, A., Robelo, Diego, Borgonovo, Carlos, Lehner, Peter, Ramirez, Guillermo, Jara, Manuel, Acuna Vargas, R., Barquero, Alejandra, Fonseca, Carlos, and Gay, Frédéric

Subjects
P40 - Météorologie et climatologie, Lutte anti-insecte, F08 - Systèmes et modes de culture, Arbre d'ombrage, Coffea, Agroforesterie, Erythrina poeppigiana, services écosystémiques, Lutte antimaladie des plantes, séquestration du carbone, K01 - Foresterie - Considérations générales
Abstract

Huit ans de travaux de recherche sur les services écosystémiques dans une grande ferme caféière du Costa Rica (observatoire collaboratif Coffee-Flux, en système agroforestier à base de caféiers sous de grands arbres d'Erythrina poeppigiana, surface projetée de couronne de l'ordre de 16 %) ont suggéré plusieurs applications pour les agriculteurs et les décideurs. Il est apparu que de nombreux services écosystémiques dépendaient des propriétés du sol (ici des Andisols), en particulier de l'érosion, de l'infiltration, de la capacité de stockage de l'eau et des éléments nutritifs. Nous confirmons qu'il est essentiel de lier les services hydrologiques et de conservation au type de sol en présence. Une densité adéquate d'arbres d'ombrage (plutôt faible ici) permet de réduire la sévérité des maladies foliaires avec, en perspective, une réduction de l'usage de pesticides-fongicides. Un simple inventaire de la surface basale au collet des caféiers permet d'estimer la biomasse souterraine et la moyenne d'âge d'une plantation de caféiers, ce qui permet d'évaluer sa valeur marchande ou de planifier son remplacement. Le protocole de calcul actuel pour la neutralité carbone des systèmes agroforestiers ne prend en compte que les arbres d'ombrage, pas la culture intercalaire. Dans la réalité, si on inclut les caféiers, on se rapproche très probablement de la neutralité. Des évaluations plus complètes, incluant les arbres, les caféiers, la litière, le sol et les racines dans le bilan en carbone du système agroforestier sont proposées. Les arbres d'ombrage offrent de nombreux servies écosystémiques s'ils sont gérés de manière adéquate dans le contexte local. Par rapport aux parcelles en plein soleil, nous montrons qu'ils réduisent l'érosion laminaire d'un facteur 2, augmentent la fixation de l'azote (N2) atmosphérique et le pourcentage d'azote recyclé dans le système, réduisant ainsi les besoins en engrais. Ils réduisent aussi la sévérité des maladies foliaires, augmentent la séquestration de carbone, améliorent le microclimat et atténuent substantiellement les effets des changements climatiques. Dans notre étude de cas, aucun effet négatif sur le rendement n'a été enregistré.

Published
2019

14. The PROFOUND database for evaluating vegetation models and simulating climate impacts on forests

Author

Reyer, Christopher P. O., Silveyra Gonzalez, Ramiro, Dolos, Klara, Hartig, Florian, Hauf, Ylva, Noack, Matthias, Lasch-Born, Petra, Rötzer, Thomas, Pretzsch, Hans, Mesenburg, Henning, Fleck, Stefan, Wagner, Markus, Bolte, Andreas, Sanders, Tanja G. M., Kolari, Pasi, Mäkelä, Annikki, Vesala, Timo, Mammarella, Ivan, Pumpanen, Jukka, Collalti, Alessio, Trotta, Carlo, Matteucci, Giorgio, D'Andrea, Ettore, Foltýnová, Lenka, Krejza, Jan, Ibrom, Andreas, Pilegaard, Kim, Loustau, Denis, Bonnefond, Jean-Marc, Berbigier, Paul, Picart, Delphine, Lafont, Sebastien, Dietze, Michael, Cameron, David, Vieno, Massimo, Tian, Hanqin, Palacios-Orueta, Alicia, Cicuendez, Victor, Recuero, Laura, Wiese, Klaus, Büchner, Matthias, Lange, Stefan, Volkholz, Jan, Kim, Hyungjun, Weedon, Graham P., Sheffield, Justin, Vega del Valle, Iliusi, Suckow, Felicitas, Horemans, Joanna A., Martel, Simon, Bohn, Friedrich, Steinkamp, Jörg, Chikalanov, Alexander, Mahnken, Mats, Gutsch, Martin, and Frieler, Katja

Abstract

Process-based vegetation models are widely used to predict local and global ecosystem dynamics and climate change impacts. Due to their complexity, they require careful parameterization and evaluation to ensure that projections are accurate and reliable. The PROFOUND Database (PROFOUND DB) provides a wide range of empirical data to calibrate and evaluate vegetation models that simulate climate impacts at the forest stand scale. A particular advantage of this database is its wide coverage of multiple data sources at different hierarchical and temporal scales, together with environmental driving data as well as the latest climate scenarios. Specifically, the PROFOUND DB provides general site descriptions, soil, climate, CO2, nitrogen deposition, tree and forest stand-level, as well as remote sensing data for nine contrasting forest stands distributed across Europe. Moreover, for a subset of five sites, time series of carbon fluxes, atmospheric heat conduction, and soil water are also available. The climate and nitrogen deposition data contain several datasets for the historic period and a wide range of future climate change scenarios following the Representative Concentration Pathways (RCP2.6, RCP4.5, RCP6.0, RCP8.5). We also provide pre-industrial climate simulations that allow for model runs aimed at disentangling the contribution of climate change to observed forest productivity changes. The PROFOUND DB is available freely as a SQLite relational database or ASCII flat file version (at https://doi.org/10.5880/PIK.2019.008). The data policies of the individual, contributing datasets are provided in the metadata of each data file. The PROFOUND DB can also be accessed via the ProfoundData R-package (https://github.com/COST-FP1304-PROFOUND/ProfoundData), which provides basic functions to explore, plot, and extract the data for model set-up, calibration and evaluation.

Published
2019

15. Quel rôle pour les forêts et la filière forêt-bois françaises dans l’atténuation du changement climatique? Une étude des freins et leviers forestiers à l’horizon 2050

Author

Roux, Alice, Dhote, Jean-François, Bastick, Claire, Colin, Antoine, Bailly, Alain, Bastien, Jean-Charles, Berthelot, Alain, Breda, Nathalie, Caurla, Sylvain, Carnus, Jean-Michel, Gardiner, Barry, Jactel, Herve, Leban, Jean-Michel, Lobianco, Antonello, Loustau, Denis, Marcais, Benoit, Martel, Simon, Meredieu, Céline, Moisy, Christophe, Pâques, Luc, Deshors-Picart, Delphine, Rigolot, Eric, Saint-André, Laurent, and Schmitt, Bertrand

Published
2017

16. Climatic impacts on managed forests: projecting the future from the past

Author

Martel, Simon, Picart, Delphine, Bosc, Alexandre, Moisy, Christophe, LAFONT, Sebastien, Loustau, Denis, Picard, Olivier, Bréda, Nathalie, Interactions Sol Plante Atmosphère (UMR ISPA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Ecole Nationale Supérieure des Sciences Agronomiques de Bordeaux-Aquitaine (Bordeaux Sciences Agro), IDF, Centre National de la Propriété Forestière, Ecologie et Ecophysiologie Forestières [devient SILVA en 2018] (EEF), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Lorraine (UL)

Subjects
gestion durable des forêts, mesure de flux, process based model, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, forest management, climate niche modeling, durabilité des forêts, Milieux et Changements globaux
Abstract

National audience; Forests are one of the most vulnerable ecosystem under the coming climate changeand a growing concern arise about their capacity to maintain ecosystem services suchas production of timber, fiber and energy, climate and hydrological regulations, or soil and biodiversity protection. Climate effects are significant not only at a short timescale, but also on the temporal horizon of a forest life cycle, e.g. through continuous shifts in atmospheric CO2 concentration, air temperature and precipitation regimes induced by the enhanced greenhouse effect. This will affect not only the functioning of forests in situ but also the range and geographical distribution of forest trees pecies and therefore the spatial distribution of ecosystem services and production across countries and continents. The long term sustainable management of European forests must account for thesedynamic changes and the interactions between climate and forests. Observations of forest functioning growth and distribution for the last decades provide a rich information about forest response to climatic shifts and extreme events and the way management interplays with these impacts. We present in this communication how two modeling approaches for predicting the future of managed forest at country scale might optimize past observations to streng then their likelihood and reduce uncertainty of their projections. In situ observation networks such as flux tower networks (FLUXNET, ICOS), ICP forest network and National Forest Inventories are the main data sources used. The climate niche modeling predicts the potential distribution of forest species in the geographic domain using past observations of climate and water balance and presence/absence of tree species. Results show an expected poleward shift of forest biomes or species due to global warming and water balance changes that may reach several 10s to 100s of km during the 21st century. Similarly, a process based modelcan be calibrated and evaluated using past observations to predict forest functioning as forced by climate scenarios. The energy balance and the carbon and water cycles in the soil-plant-atmosphere system are modeled at an hourly scale and integrated over an annual basis. As one of the main disturbance in the temperate forests,management is integrated through practices such as ploughing, thinning or clearcutting. Long time series of flux measurements in monospecific forest stands are used tocalibrate the model while adjusting parameters. In a second step, models have been run in various ecological conditions and we have compared the outputs to long time series of observed data from forest inventories or monitoring networks to model predictions. Last, we use climate projections derived from RCP scenarios until 2100 at8x8 km grid to force the models. This work is conducted across the French metropolitan area for 3 of the main European forest species: Maritime Pine, common Beech and Douglas-fir. Our results provide an evaluation of the ecosystem services (carbon sequestration, wood supply, water regulation) taking into account climate change. Based on these results we will discuss about the way to manage/optimize these French forests in the future. To enhance cooperation between researchers and stakeholders, a panel of managers and decision makers has been involved to implement various forest management scenarios in the model.

Published
2015

17. Coupling a 3D light interception with a growth and yield model to adjust shade level in coffee agroforestry systems simulated under climate change. [J10.2]

Author

Vezy, Rémi, Picart, Delphine, Christina, Mathias, Soma, Maxime, Georgiou, Selena, Roupsard, Olivier, Charbonnier, Fabien, Loustau, Denis, Imbach, Pablo, Hidalgo, Hugo G., Alfaro, Eric J., Le Maire, Guerric, Vezy, Rémi, Picart, Delphine, Christina, Mathias, Soma, Maxime, Georgiou, Selena, Roupsard, Olivier, Charbonnier, Fabien, Loustau, Denis, Imbach, Pablo, Hidalgo, Hugo G., Alfaro, Eric J., and Le Maire, Guerric

Published
2016

18. Effect of shade on temperature mitigation and canopy assimilation of coffee agroforestry systems. Abstract number 115

Author

Vezy, Rémi, Picart, Delphine, Christina, Mathias, Georgiou, Selena, Charbonnier, Fabien, Loustau, Denis, Imbach, Pablo, Hidalgo, G., Alfaro, Eric J., Le Maire, Guerric, Roupsard, Olivier, Vezy, Rémi, Picart, Delphine, Christina, Mathias, Georgiou, Selena, Charbonnier, Fabien, Loustau, Denis, Imbach, Pablo, Hidalgo, G., Alfaro, Eric J., Le Maire, Guerric, and Roupsard, Olivier

Published
2016

19. Modélisation et estimation des paramètres liés au succès reproducteur d'un ravageur de la vigne (Lobesia botrana DEN.&SCHIFF.)

Author

PICART, Delphine, Unité Mixte de Recherche en Santé Végétale (INRA/ENITA) (UMRSV), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-École Nationale d'Ingénieurs des Travaux Agricoles - Bordeaux (ENITAB)-Institut des Sciences de la Vigne et du Vin (ISVV), Université des Sciences et Technologies (Bordeaux 1), Bedr'Eddine Ainseba, ProdInra, Migration, Ainseba, Bedr'Eddine, Noussair, Ahmed, Milner, Fabio Augusto, Wanjberg, Eric, Yvon, Jean-Pierre, Thiéry, Denis, and Henry, Jacques

Subjects
Estimation des paramètres, [SDV] Life Sciences [q-bio], Population structurée en âge et stade, Quasi-Newton, Système d'équations hyperboliques, Modélisation, [SDV]Life Sciences [q-bio], Contrôle optimal, Dynamique des populations, Optimisation, these
Abstract

Diplôme : Dr. d'université; L'objectif de ce travail de thèse est de développer un modèle mathématique pour l'étude et la compréhension de la dynamique des populations d'un insecte ravageur, l'Eudémis de la vigne, dans son écosystème. Le modèle proposé est un système d'équations aux dérivées partielles (EDP) de type hyperbolique qui décrit les variations numériques au cours du temps de la population en fonction des stades de développement, du sexe des individus et des conditions environnementales. La ressource alimentaire, la température, l'humidité et la prédation sont les principaux facteurs environnementaux du modèle expliquant les fluctuations du nombre d'individus au cours du temps. Les différences de développement qui existent dans une cohorte d'Eudémis sont aussi modélisées pour affiner les prédictions du modèle. A partir de données expérimentales obtenues par les entomologistes de l'INRA, les paramètres du modèle sont estimés. Ce modèle ainsi ajusté nous permet alors d'étudier quelques aspects biologiques et écologiques de l'insecte comme par exemple l'impact de scénarios climatiques sur le ponte des femelles ou sur la dynamique d'attaque de la vigne par les jeunes larves. Les analyses mathématique et numérique du modèle mathématique et des problèmes d'estimation des paramètres sont développes dans cette thèse.

Published
2009

20. Modeling and parameter estimation related to the reproductive success of the European grapevine moth

Author

Picart, Delphine, Tools of automatic control for scientific computing, Models and Methods in Biomathematics (ANUBIS), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Santé Végétale (SV), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-École Nationale d'Ingénieurs des Travaux Agricoles - Bordeaux (ENITAB), Université Sciences et Technologies - Bordeaux I, Bedr'Eddine Ainseba(bea@sm.u-bordeaux2.fr), Collaboration avec l'UMRSV de Villenave d'Ornon, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2, and Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest

Subjects
optimisation, population dynamics, age and stage structured population, partial differential equations, hyperbolic model, parameter estimation problem, Quasi-Newton method, optimal control, méthode de Quasi-Newton, EDP's, modèle hyperbolique, estimation des paramètres, population structurée en âge et en stade, Dynamique des populations, contrôle optimal, Mathématiques, [MATH]Mathematics [math], Mathematics
Abstract

The objective of this thesis is to develop a mathematical model to study population dynamics of the European grapevine moth in its ecosystem. The proposed model is a system of hyperbolic equations that describe numerical variations in time of the population with respect to develomental stage, the gender and the environmental conditions. Food, temperature, humidity and predation are the main environmental factors that the model uses to explain population fluctuations in time. Growth differences within an insect cohort were modeled in order to enhance accuracy of model simulations. Experimental data obtained by entomologists from INRA were used to estimate the parameters of the model. With this adjusted model, we studied some biological and ecological aspects of this pest as for example the impact of different climate scenarios on the egg laying or on larvae dynamics, the main actors in the depredation of grapevine. The mathematical and numerical analysis of this mathematical model are presented in this thesis and the parameter estimation problems are discussed., L'objectif de ce travail de thèse est de développer un modèle mathématique pour l'étude et la compréhension de la dynamique des populations d'un insecte ravageur, l'Eudémis de la vigne, dans son écosystème. Le modèle proposé est un système d'équations aux dérivées partielles (EDP) de type hyperbolique qui décrit les variations numériques au cours du temps de la population en fonction des stades de développement, du sexe des individus et des conditions environnementales. La ressource alimentaire, la température, l'humidité et la prédation sont les principaux facteurs environnementaux du modèle expliquant les fluctuations du nombre d'individus au cours du temps. Les différences de développement qui existent dans une cohorte d'Eudémis sont aussi modélisées pour affiner les prédictions du modèle. A partir de données expérimentales obtenues par les entomologistes de l'INRA, les paramètres du modèle sont estimés. Ce modèle ainsi ajusté nous permet alors d'étudier quelques aspects biologiques et écologiques de l'insecte comme par exemple l'impact de scénarios climatiques sur le ponte des femelles ou sur la dynamique d'attaque de la vigne par les jeunes larves. Les analyses mathématique et numérique du modèle mathématique et des problèmes d'estimation des paramètres sont développes dans cette thèse.

Published
2009

21. Coupling a 3D light interception with a growth and yield model to adjust shade level in coffee agroforestry systems simulated under climate change. [J10.2]

Author

Vezy, Rémi, Picart, Delphine, Mathias Christina, Soma, Maxime, Georgiou, Selena, Roupsard, Olivier, Charbonnier, Fabien, Loustau, Denis, Imbach, Pablo, Hidalgo, H. G., Alfaro, E. J., and Le Maire, Guerric

Subjects
P40 - Météorologie et climatologie, U10 - Informatique, mathématiques et statistiques, F08 - Systèmes et modes de culture, F62 - Physiologie végétale - Croissance et développement, K10 - Production forestière

23. The PROFOUND Database for evaluating vegetation models and simulating climate impacts on European forests

Author

Reyer, Christopher P. O., Silveyra Gonzalez, Ramiro, Dolos, Klara, Hartig, Florian, Hauf, Ylva, Noack, Matthias, Lasch-Born, Petra, Rötzer, Thomas, Pretzsch, Hans, Meesenburg, Henning, Fleck, Stefan, Wagner, Markus, Bolte, Andreas, Sanders, Tanja G. M., Kolari, Pasi, Mäkelä, Annikki, Vesala, Timo, Mammarella, Ivan, Pumpanen, Jukka, Collalti, Alessio, Trotta, Carlo, Matteucci, Giorgio, D'Andrea, Ettore, Foltýnová, Lenka, Krejza, Jan, Ibrom, Andreas, Pilegaard, Kim, Loustau, Denis, Bonnefond, Jean-Marc, Berbigier, Paul, Picart, Delphine, Lafont, Sébastien, Dietze, Michael, Cameron, David, Vieno, Massimo, Tian, Hanqin, Palacios-Orueta, Alicia, Cicuendez, Victor, Recuero, Laura, Wiese, Klaus, Büchner, Matthias, Lange, Stefan, Volkholz, Jan, Kim, Hyungjun, Horemans, Joanna A., Bohn, Friedrich, Steinkamp, Jörg, Chikalanov, Alexander, Weedon, Graham P., Sheffield, Justin, Babst, Flurin, Vega Del Valle, Iliusi, Suckow, Felicitas, Martel, Simon, Mahnken, Mats, Gutsch, Martin, and Frieler, Katja

Subjects
13. Climate action, 15. Life on land
Abstract

Process-based vegetation models are widely used to predict local and global ecosystem dynamics and climate change impacts. Due to their complexity, they require careful parameterization and evaluation to ensure that projections are accurate and reliable. The PROFOUND Database (PROFOUND DB) provides a wide range of empirical data on European forests to calibrate and evaluate vegetation models that simulate climate impacts at the forest stand scale. A particular advantage of this database is its wide coverage of multiple data sources at different hierarchical and temporal scales, together with environmental driving data as well as the latest climate scenarios. Specifically, the PROFOUND DB provides general site descriptions, soil, climate, CO$_{2}$, nitrogen deposition, tree and forest stand level, and remote sensing data for nine contrasting forest stands distributed across Europe. Moreover, for a subset of five sites, time series of carbon fluxes, atmospheric heat conduction and soil water are also available. The climate and nitrogen deposition data contain several datasets for the historic period and a wide range of future climate change scenarios following the Representative Concentration Pathways (RCP2.6, RCP4.5, RCP6.0, RCP8.5). We also provide pre-industrial climate simulations that allow for model runs aimed at disentangling the contribution of climate change to observed forest productivity changes. The PROFOUND DB is available freely as a “SQLite” relational database or “ASCII” flat file version (at https://doi.org/10.5880/PIK.2020.006/; Reyer et al., 2020). The data policies of the individual contributing datasets are provided in the metadata of each data file. The PROFOUND DB can also be accessed via the ProfoundData R package (https://CRAN.R-project.org/package=ProfoundData; Silveyra Gonzalez et al., 2020), which provides basic functions to explore, plot and extract the data for model set-up, calibration and evaluation.

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