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Your search keyword '"Lardy, Romain"' showing total 114 results
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114 results on '"Lardy, Romain"'

2. Fuzzy k-NN Based Classifiers for Time Series with Soft Labels

Author

Wagner, Nicolas, Antoine, Violaine, Koko, Jonas, Lardy, Romain, Filipe, Joaquim, Editorial Board Member, Ghosh, Ashish, Editorial Board Member, Kotenko, Igor, Editorial Board Member, Prates, Raquel Oliveira, Editorial Board Member, Zhou, Lizhu, Editorial Board Member, Lesot, Marie-Jeanne, editor, Vieira, Susana, editor, Reformat, Marek Z., editor, Carvalho, João Paulo, editor, Wilbik, Anna, editor, Bouchon-Meunier, Bernadette, editor, and Yager, Ronald R., editor

Published
2020
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3. Comparison of Machine Learning Methods to Detect Anomalies in the Activity of Dairy Cows

Author

Wagner, Nicolas, Antoine, Violaine, Koko, Jonas, Mialon, Marie-Madeleine, Lardy, Romain, Veissier, Isabelle, Goos, Gerhard, Founding Editor, Hartmanis, Juris, Founding Editor, Bertino, Elisa, Editorial Board Member, Gao, Wen, Editorial Board Member, Steffen, Bernhard, Editorial Board Member, Woeginger, Gerhard, Editorial Board Member, Yung, Moti, Editorial Board Member, Helic, Denis, editor, Leitner, Gerhard, editor, Stettinger, Martin, editor, Felfernig, Alexander, editor, and Raś, Zbigniew W., editor

Published
2020
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7. On the Use of Hydrological Models and Satellite Data to Study the Water Budget of River Basins Affected by Human Activities: Examples from the Garonne Basin of France

Author

Martin, Eric, Gascoin, Simon, Grusson, Youen, Murgue, Clément, Bardeau, Mélanie, Anctil, François, Ferrant, Sylvain, Lardy, Romain, Le Moigne, Patrick, Leenhardt, Delphine, Rivalland, Vincent, Pérez, José-Miguel Sánchez, Sauvage, Sabine, Therond, Olivier, Cazenave, A., editor, Champollion, N., editor, Benveniste, J., editor, and Chen, J., editor

Published
2016
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8. The MAELIA Multi-Agent Platform for Integrated Analysis of Interactions Between Agricultural Land-Use and Low-Water Management Strategies

Author

Gaudou, Benoit, Sibertin-Blanc, Christophe, Therond, Olivier, Amblard, Frédéric, Auda, Yves, Arcangeli, Jean-Paul, Balestrat, Maud, Charron-Moirez, Marie-Hélène, Gondet, Etienne, Hong, Yi, Lardy, Romain, Louail, Thomas, Mayor, Eunate, Panzoli, David, Sauvage, Sabine, Sánchez-Pérez, José-Miguel, Taillandier, Patrick, Van Bai, Nguyen, Vavasseur, Maroussia, Mazzega, Pierre, Goebel, Randy, Series editor, Tanaka, Yuzuru, Series editor, Wahlster, Wolfgang, Series editor, Alam, Shah Jamal, editor, and Parunak, H. Van Dyke, editor

Published
2014
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11. Machine Learning appliqué au suivi du comportement pour identifier maladies, états reproductifs et perturbations des vaches laitières

Author

Veissier, Isabelle, Lardy, Romain, Mialon, Marie-Madeleine, Ruin, Q., Antoine, V., Koko, J., Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), 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), Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes (LIMOS), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne (ENSM ST-ETIENNE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Clermont Auvergne (UCA)-Institut national polytechnique Clermont Auvergne (INP Clermont Auvergne), Université Clermont Auvergne (UCA)-Université Clermont Auvergne (UCA), Institut de l'Elevage, and INRAE

Subjects
[SDV]Life Sciences [q-bio]
Abstract

Séance : Bien-être animal; International audience; Animal behaviour is very sensitive to any external disturbance or change in the animal internal state. We sought to predict and classify a wide range of health, stress and physiological states from daily activity of dairy cow. We had six datasets (total, 122,000 cows*days). The caretakers noted the condition of the cows: illness, oestrus, calving, disturbances (handling, mixing. Cows were equipped with sensors to estimate the duration of activities - eating, resting, in the alleys - from which the activity level was calculated. We modelled the rhythm of activity by the Fourier transform (Harmonics 0 and 1). If the difference between the models obtained during 2 series of 24 h is higher than a certain threshold, there is a strong chance that a particular event has occurred: illness, stress, heat, farrowing. The change takes place before the caretakers spot the event. Next, we applied random forest to attributes describing the 24 h activity series (minimum, maximum, average, autocorrelations...). We correctly classify 99% of the control series (= very rare false positive) and in an episode surrounding a disease or a reproductive event, the probability of correctly classifying at least one series varies from 94 to 100%. Machine learning applied to time series seems therefore a very powerful tool to analyse the behaviour of animals and diagnose its internal state.; Le comportement d’un individu est très sensible à toute perturbation extérieure ou modification de l’état interne. Nous avons cherché à prédire et à classer un large éventail d'états de santé, de stress et d'états physiologiques à partir de l'activité quotidienne de vaches laitières. Nous disposions de six jeux de données (au total 122 000 vaches*jours). Les soigneurs notaient l'état des vaches : maladie, oestrus, vêlage, perturbations (manipulations, mélange). Les vaches étaient équipées de capteurs permettant d’estimer la durée des activités - manger, se reposer, dans les couloirs – à partir desquelles était calculé le niveau d’activité. Nous avons modélisé le rythme d’activité par des transformées de Fourier (Harmoniques 0 et 1). Si l’écart entre les modèles obtenus au cours de 2 séries de 24 h est supérieur à un certain seuil, il y a de fortes chances qu’un événement particulier soit survenu : maladie, stress, chaleurs, mise-bas. Le changement s’opère avant que les soigneurs repèrent l’évènement. Ensuite, nous avons appliqué le random forest à des attributs décrivant les séries d’activité de 24 h (minimum, maximum, moyenne, autocorrélations…). Nous classons correctement 99% des séries témoins (= quasiment pas de fausse alertes) et dans un épisode qui entoure une maladie ou un événement reproductif, la probabilité de classer correctement au moins une série varie de 94 à 100%. L'apprentissage automatique appliqué à des séries temporelles semble donc un outil très puissant pour analyser le comportement des animaux et diagnostiquer son état interne.

Published
2022

15. On the Use of Hydrological Models and Satellite Data to Study the Water Budget of River Basins Affected by Human Activities: Examples from the Garonne Basin of France

Author

Martin, Eric, primary, Gascoin, Simon, additional, Grusson, Youen, additional, Murgue, Clément, additional, Bardeau, Mélanie, additional, Anctil, François, additional, Ferrant, Sylvain, additional, Lardy, Romain, additional, Le Moigne, Patrick, additional, Leenhardt, Delphine, additional, Rivalland, Vincent, additional, Pérez, José-Miguel Sánchez, additional, Sauvage, Sabine, additional, and Therond, Olivier, additional

Published
2016
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16. Understanding anomalies in animal behaviour: data on cow activity in relation to health and welfare

Author

Lardy, Romain, Mialon, Marie-Madeleine, Wagner, N, Gaudron, Y, Meunier, Bruno, Helle Sloth, K, Ledoux, Dorothee, Silberberg, Mathieu, de Boyer Des Roches, Alice, Ruin, Q, Bouchon, Matthieu, Cirié, C, Antoine, V, Koko, J, Veissier, Isabelle, Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), 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), Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes (LIMOS), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne (ENSM ST-ETIENNE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Clermont Auvergne (UCA)-Institut national polytechnique Clermont Auvergne (INP Clermont Auvergne), Université Clermont Auvergne (UCA)-Université Clermont Auvergne (UCA), GEA Farm Technologies GmbH, Unité Expérimentale Systèmes d'Elevage de Ruminants de Moyenne Montagne (Herbipôle), and Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)

Subjects
[SDV.SA.SPA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Animal production studies, food and beverages
Abstract

International audience; We collected data on the behaviour of dairy cows in barns, clinical signs of diseases as well as events that may stress or agitate the cows. A Real-Time Locating System gives the position of individual cows every second. The position of the cow is determined by triangulation based on radio waves emitted by a tag fixed on each cow neck collar and captured by antennas in the barn. The cow's activity is inferred from its position: 'eating' if the cow is positioned at the feeding table, 'resting' if the cow is in a resting area (typically cubicles), else 'in alleys'. We aggregated this information to get the time spent in each activity per hour. We also calculated the activity level of the cow for each hour of the day by attributing a weight to the time spent in each activity. For each cow and day, we collected information on health events or other events that may affect behaviour. There were 11 types of events. Six events were linked to health: lameness; mastitis; LPS (i.e. administration of lipopolysaccharide (LPS) in the mammary gland, an experimental treatment to induce udder inflammation); subacute ruminal acidosis; other diseases (such as colic, diarrhoea, ketosis, milk fever or other infectious diseases); and accidents (such as retained placenta or vaginal laceration). Two events were linked to reproduction: oestrus and calving. Three events were stress events: animal mixing, disturbance (i.e. mild intervention on animals such as late feeding, alarm test) and marginal management changes (ration changes, fill bed). In addition, a Boolean sums up whether this hour was considered as normal or not. Data contain four datasets. It consists of univariate time series. Each time series corresponds to the hourly activity level of a cow. Datasets 1 and 2 are from the INRAE Herbipôle experimental farm and include data from experiments; datasets 3 and 4 are from commercial farms. They contain data on respectively 28, 28, 30 and 300 cows monitored for 6 months, 2 months, 40 days and one year. The data can be used to study the links between health, reproduction events and stress on the one hand and cow behaviour on the other hand. More specifically, it can be used to build and test tools for an earlier detection of health and disturbances, with a view to inform caretakers so that corrective actions can be rapidly put in place.

Published
2022

17. Caractéristiques du nouveau-né, réactivité à l'isolement et affinité à l'homme contribuent à prédire l'adaptation des agneaux à l'allaitement artiifciel

Author

Mialon, Marie-Madeleine, Nowak, Raymond, Falourd, Patricia, Marcon, Didier, Delval, Eric, Mallet, Christophe, Bouvier, Frédéric, Lardy, Romain, Boivin, Xavier, Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Physiologie de la reproduction et des comportements [Nouzilly] (PRC), Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur]-Université de Tours-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Domaine expérimental Bourges-La Sapinière (BOURGES), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Nowak, Raymond, and Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur]-Université de Tours (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)

Subjects
[SDV.BA.MVSA]Life Sciences [q-bio]/Animal biology/Veterinary medicine and animal Health, [SDV.NEU.PC]Life Sciences [q-bio]/Neurons and Cognition [q-bio.NC]/Psychology and behavior, [SDV.NEU.PC] Life Sciences [q-bio]/Neurons and Cognition [q-bio.NC]/Psychology and behavior, [SDV.BA.MVSA] Life Sciences [q-bio]/Animal biology/Veterinary medicine and animal Health
Abstract

International audience; Chez les ruminants d'élevage, l'allaitement artificiel est fréquent et place l'homme en situation de substitut maternel, notamment par l'apprentissage au distributeur de lait reconstitué. La présente étude s'intéresse à la variabilité phénotypique, notamment en terme de vigueur, réactiv­ité et affinité pour l'humain et sa relation avec la croissance. 567 agneaux de race Romane ont été élevés artificiellement dans des conditions standardisées (bâtiment, animaliers, et alimenta­tion identiques) à partir de 24h d'âge jusqu'au sevrage (poids vif entre 12 et 13 kg). Les agneaux ont été précocement phénotypés par leur poids de naissance et plusieurs indicateurs mesurés à l'arrivée en nurserie; température, vigueur, acceptation du premier biberon de lait. 202 agneaux, choisis aléatoirement, ont également été caractérisés par leur réactivité à l'isolement en environ­nement nouveau et à un humain inconnu à 21 jours d'âge. La réponse à l'isolement et la réponse à l'homme ont été obtenues en agrégeant par ACP les comportements observés dans chaque situation. Aucune corrélation n'a été observée entre les deux réponses (rs=0.04). Les variations individuelles de Gain Moyen Quotidien de poids (GMQ) jusqu'au sevrage ont été analysées par régression multiple avec sélection stepwise afin d'identifler les facteurs les plus importants im­pliqués. Parmi les caractéristiques précoces des agneaux, avoir un plus faible poids de naissance (P< 0.001), être une femelle (P< 0.01), avoir un plus faible indice de vigueur (P< 0.001) et un comportement de succion du biberon peu marqué (P=0.01) étaient associés à un plus faible GMQ. Une plus forte attraction pour l'homme (P< 0.001) et une moindre réactivité en isolement (P< 0.05) sont également associées à de plus faibles GMQ. Cette étude observationnelle confirme, non seulement l'importance des caractéristiques individuelles précoces mais suggère aussi que la réactivité comportementale et le lien de dépendance à l'hornme pourraient être prédicteurs de l'adaptation (ici la croissance) des animaux en allaitement artificiel.

Published
2021

20. Potential benefits and risks of using Precision Livestock Farming technologies to manage animal welfare -Recent developments at INRAE

Author

Veissier, Isabelle, Wagner, Nicolas, Mialon, Marie-Madeleine, Lardy, Romain, Ledoux, Dorothée, Silberberg, Mathieu, Meunier, Bruno, Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), 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), Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes (LIMOS), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne (ENSM ST-ETIENNE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Clermont Auvergne (UCA)-Institut national polytechnique Clermont Auvergne (INP Clermont Auvergne), Université Clermont Auvergne (UCA)-Université Clermont Auvergne (UCA), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Animal Welfare Research Network, European Project: 311825,EC:FP7:KBBE,FP7-KBBE-2012-6-singlestage,EU-PLF(2012), VEISSIER, Isabelle, Bright Farm by Precision Livestock Farming - EU-PLF - - EC:FP7:KBBE2012-11-01 - 2016-10-31 - 311825 - VALID, and Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Clermont Auvergne (UCA)-Institut national polytechnique Clermont Auvergne (INP Clermont Auvergne)

Subjects
[SDV] Life Sciences [q-bio], Precision Livestock Farming, Sickness behaviour, [SDV]Life Sciences [q-bio], Fourier transform, [INFO]Computer Science [cs], Animal welfare science, [INFO] Computer Science [cs], Stress, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

Published
2020

23. Detection of early behavioural signs of disease as a way to manage animal health

Author

Veissier, Isabelle, Wagner, Nicolas, Mialon, Marie-Madeleine, Lardy, Romain, Ledoux, Dorothée, de Boyer Des Roches, Alice, Silberberg, Mathieu, Meunier, Bruno, Antoine, Violaine, Koko, Jonas, Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes (LIMOS), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Swedish research programme on precision livestock farming and social interactions, 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), and Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne (ENSM ST-ETIENNE)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
Circadian rhythm, [SDV]Life Sciences [q-bio], Fourier transform, MESH: Comportement animal, Sickness behavior, MESH: Bien-être animal, [INFO]Computer Science [cs], Social behavior, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Animal behavior
Abstract

International audience

Published
2020

26. Les recommandations CIGR pour les dimensions de logement des vaches laitières permettent elles d'améliorer leur bien être?

Author

de Boyer Des Roches, Alice, Lardy, Romain, Capdeville, Jacques, Mounier, Luc, Veissier, Isabelle, Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Institut de l'élevage (IDELE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS), and ProdInra, Migration

Subjects
[SDV] Life Sciences [q-bio], propreté, bien-être, logette, vache laitière, [SDV]Life Sciences [q-bio], [INFO]Computer Science [cs], [SHS] Humanities and Social Sciences, [INFO] Computer Science [cs], boiterie, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, blessure, [SHS]Humanities and Social Sciences
Abstract

National audience

Published
2019

27. Space design : Comment l'ergonomie des équipements peut améliorer le bien-être des bovins en élevage

Author

Lardy, Romain, de Boyer des Roches, Alice, Capdeville, Jacques, Mounier, Luc, Veissier, Isabelle, Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS), Institut de l'élevage (IDELE), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement

Subjects
vaches laitières, bien-être animal, dimension des équipements, blessures, vache laitière, [SDV]Life Sciences [q-bio], [INFO]Computer Science [cs], élevage, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [SHS]Humanities and Social Sciences
Abstract

National audience

Published
2019

29. Modelling small agricultural dams dynamics into the MAELIA multi-agent platform

Author

Lardy, Romain, Truche, Camille, Therond, Olivier, ARVALIS - Institut du végétal [Paris], Observatoire des Programmes Communautaires de Développement Rural (US ODR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Laboratoire Agronomie et Environnement - Antenne Colmar (LAE-Colmar ), Laboratoire Agronomie et Environnement (LAE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Lorraine (UL), and THEROND, OLIVIER

Subjects
[SDV.SA.AGRO] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Agronomy, [SDE] Environmental Sciences, multi-agent platform, [SDV.EE.ECO]Life Sciences [q-bio]/Ecology, environment/Ecosystems, small agricultural dams, water resource management, [SDV.SA.STA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Sciences and technics of agriculture, integrated modelling, [SDE]Environmental Sciences, [SDV.EE.ECO] Life Sciences [q-bio]/Ecology, environment/Ecosystems, [SDV.SA.AGRO]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Agronomy, [SDV.SA.STA] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Sciences and technics of agriculture, hydrology
Abstract

International audience; In France, during the three last decades farmers built numerous small dams to have alternative resources for irrigation. In water deficit situations, one major question of the debate is the cumulative effect at watershed and river basin levels of small water dams on stream flows during the low flow period. This paper presents a new modelling framework to simulate hydrology and cumulative effect of small agricultural dams at river basin level that was implemented in the multi-agent modelling and simulation MAELIA platform. This modelling framework is based on the distinction of four types of small dams: connected to groundwater; disconnected from rivers; connected to the main stream of the sub-watershed; connected to secondary streams of the sub-watershed. It allows to simulate dynamic filling, discharge and emptying of each agricultural dam. It is simple and robust enough to represent individual behaviour of thousands of dams at regional scale. When implemented in integrated modelling platform like MAELIA, it allows to explore the potential cumulative impact of agricultural dams on the river and stream flow. First simulations show no significant impacts on the case-study river flow that is strongly determined by water release from big public dams. However, they show potential significant impacts in watersheds where the flow of the main stream is not influenced by release of public dams.

Published
2016

30. Tools for model evaluation and parameterization

Author

Ben Touhami, Haythem, Lardy, Romain, and Bellocchi, Gianni

Subjects
paramétrage, modèle, Sciences agricoles, Agricultural sciences, incertitude
Abstract

The goal of task 15.2 of AnimalChange project is to quantify and reduce uncertainties associated with model parameterization.

Published
2015

31. Integrated modelling of social-ecological systems: The MAELIA high-resolution multi-agent platform to deal with water scarcity problems

Author

Sibertin-Blanc, Christophe, Lardy, Romain, Gaudou, Benoit, Balestrat, Maud, Hong, Yi, Louail, Thomas, Nguyen, Van Bai, Panzoli, David, Sanchez-Pérez, José-Miguel, Sauvage, Sabine, Taillandier, Patrick, Vavasseur, Maroussia, Mazzega, Pierre, and Therond, Olivier

Subjects
Social-ecological systems, Water management, Integrated assessment and modelling, Agent-based model, Farm model, Decision process modelling
Abstract

Sustainable water resource management is typical of environmental management problems emerging from complex social-ecological systems. It deeply depends upon water user strategies, land use management and water governance systems. MAELIA, a "policy issue" modelling platform, allows performing integrated assessment at watershed level of a wide range of scenarios regarding water and land use management strategies in combination with global changes. It has been developed through a strong analysis of different French water management situations and an inductive modelling process. It allows representing dynamic interactions between human activities (farming practices), ecological processes (hydrology and crop growth), and governance systems (water regulations and releases from dams) at fine spatiotemporal resolutions in order to handle actual problems of water managers and issues of the main water users (farmers). MAELIA includes original farmer, dam manager and state services (software) agents.

Published
2014

33. Calcul intensif pour l’évaluation de la vulnérabilité en utilisant une approche d’Ingénierie dirigée par les modèles. Application à la vulnérabilité des prairies au changement climatique sous contraintes de plans d’expériences

Author

Lardy, Romain, UR 0874 Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial (UREP)-Ecologie des Forêts, Prairies et milieux Aquatiques (EFPA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université Blaise Pascal (Clermont Ferrand 2), Gianni, Bellochi, and Hill, David (Université Blaise Pascal)

Subjects
[SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, these
Abstract

La vulnérabilité est le degré de stress ou de perturbation qu’un système humain ou environnemental est capable de supporter avant d’être endommagé. Pour compenser le grand nombre de simulations nécessaires à la réalisation d’une analyse de vulnérabilité, nous devons faire appel au calcul intensif ainsi qu’à la conception et à l’analyse des plans d’expériences. La problématique de cette thèse a été de proposer une méthode générique pour la réalisation d’une analyse de vulnérabilité sous changement climatique. Pour cela, nous avons révisé le concept de vulnérabilité, développé à l’aide de l’Ingénierie Dirigée par les Modèles des métamodèles et un outil d’automatisation pour ce domaine, évalué des approches et outils d’analyse de la vulnérabilité par rapport à des seuils de résilience des écosystèmes, et enfin effectué un exemple applicatif complet sur l’analyse de vulnérabilité des écosystèmes prairiaux au changement climatique.

Published
2013

34. The MAELIA multi-agent platform for integrated assessment of low-water management issues

Author

Gaudou, Benoit, Sibertin-Blanc, Christophe, Therond, Olivier, Amblard, Frédéric, Auda, Yves, Arcangeli, Jean-Paul, Balestrat, Maud, Charron-Moirez, Marie-Hélène, Gondet, Etienne, Hong, Yi, Lardy, Romain, Louail, Thomas, Mayor, Eunate, Panzoli, David, Sauvage, Sabine, Sanchez-Pérez, José-Miguel, Taillandier, Patrick, Nguyen, Van Bai, Vavasseur, Maroussia, Mazzega, Pierre, Systèmes Multi-Agents Coopératifs (IRIT-SMAC), Institut de recherche en informatique de Toulouse (IRIT), Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, AGroécologie, Innovations, teRritoires (AGIR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Géosciences Environnement Toulouse (GET), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), 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)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD), Laboratoire Ecologie Fonctionnelle et Environnement (ECOLAB), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut Ecologie et Environnement (INEE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), 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)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Logique, Interaction, Langue et Calcul (IRIT-LILaC), Centre universitaire de formation et de recherche Jean-François Champollion - JFC (FRANCE) (CUFR), Identités et Différenciation de l'Environnement des Espaces et des Sociétés (IDEES), Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université Le Havre Normandie (ULH), Normandie Université (NU)-Université de Rouen Normandie (UNIROUEN), Normandie Université (NU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche Interdisciplinaire Homme et Société (IRIHS), Université de Rouen Normandie (UNIROUEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université de Rouen Normandie (UNIROUEN), Normandie Université (NU), Universidade de Brasilia [Brasília] (UnB), Université Toulouse 1 Capitole (UT1)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut Ecologie et Environnement (INEE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), 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)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Centre National d'Études Spatiales - CNES (FRANCE), Centre National de la Recherche Scientifique - CNRS (FRANCE), Institut National Polytechnique de Toulouse - INPT (FRANCE), Institut National de la Recherche Agronomique - INRA (FRANCE), Institut de Recherche pour le Développement - IRD (FRANCE), Institut National Universitaire Champollion - INU (FRANCE), Université du Havre - ULH (FRANCE), Université de Rouen - UR (FRANCE), Université Toulouse III - Paul Sabatier - UT3 (FRANCE), Université Toulouse - Jean Jaurès - UT2J (FRANCE), Université Toulouse 1 Capitole - UT1 (FRANCE), Université de Caen Basse-Normandie (FRANCE), Universidade de Brasília - UnB (BRAZIL), Institut de Recherche en Informatique de Toulouse - IRIT (Toulouse, France), Institut National Polytechnique de Toulouse - Toulouse INP (FRANCE), Institut de recherche en informatique de Toulouse ( IRIT ), Institut National Polytechnique [Toulouse] ( INP ) -Université Toulouse 1 Capitole ( UT1 ) -Université Toulouse - Jean Jaurès ( UT2J ) -Université Paul Sabatier - Toulouse 3 ( UPS ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), AGrosystèmes et développement terrItoRial ( AGIR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Géosciences Environnement Toulouse ( GET ), Institut de Recherche pour le Développement ( IRD ) -Université Paul Sabatier - Toulouse 3 ( UPS ) -Observatoire Midi-Pyrénées ( OMP ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire Ecologie Fonctionnelle et Environnement - ECOLAB ( ECOLAB ), Institut National Polytechnique [Toulouse] ( INP ) -Université Paul Sabatier - Toulouse 3 ( UPS ) -Observatoire Midi-Pyrénées ( OMP ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Centre universitaire de formation et de recherche Jean-François Champollion - JFC (FRANCE), Identités et Différenciation de l'Environnement des Espaces et des Sociétés ( IDEES ), Université de Caen Normandie ( UNICAEN ), Normandie Université ( NU ) -Normandie Université ( NU ) -Université Le Havre Normandie ( ULH ), Normandie Université ( NU ) -Université de Rouen Normandie ( UNIROUEN ), Normandie Université ( NU ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Institut de Recherche Interdisciplinaire Homme et Société ( IRIHS ), Université de Rouen Normandie ( UNIROUEN ), Normandie Université ( NU ) -Normandie Université ( NU ) -Université de Rouen Normandie ( UNIROUEN ), Normandie Université ( NU ), and Universidade de Brasilia [Brasília] ( UnB )

Subjects
Water management, Agent-based model, Social-ecological systems, [INFO.INFO-MA]Computer Science [cs]/Multiagent Systems [cs.MA], Integrated assessment and modeling, [ INFO.INFO-MA ] Computer Science [cs]/Multiagent Systems [cs.MA], Système multi-agents, H- INFORMATIQUE
Abstract

International audience; The MAELIA project is developing an agent-based modeling and simulation platform to study the environmental, economic and social impacts of various regulations regarding water use and water management in combination with climate change. It is applied to the case of the French Adour-Garonne Basin, which is the most concerned in France by water scarcity during the low-water period. An integrated approach has been chosen to model this social-ecological system: the model combines spatiotemporal models of ecologic (e.g. rainfall and temperature changes, water flow and plant growth) and socio-economic (e.g. farmer decision-making process, management of low-water flow, demography, land use and land cover changes) processes and sub-models of cognitive sharing among agents (e.g. weather forecast, normative constraints on behaviors)

Published
2013

35. The European pasture sensitivity to climate change

Author

Bellocchi, Gianni, Lardy, Romain, Martin, Raphaël, UR 0874 Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial (UREP)-Ecologie des Forêts, Prairies et milieux Aquatiques (EFPA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), AGroécologie, Innovations, teRritoires (AGIR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, EU FP7, Financement : UE FP7, Superviseur : Jean-François Soussana, Commanditaire : AnimalChange (France), Type de commande : Commande avec contrat/convention/lettre de saisine, Type de commanditaire ou d'auteur de la saisine : Autres commanditaires, European Project: 266018,EC:FP7:KBBE,FP7-KBBE-2010-4,ANIMALCHANGE(2011), Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial (UREP), and Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)

Subjects
changement climatique, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, food and beverages, gaz à effet de serre
Abstract

Vulnerability analysis show an increased exposure to heat and drought stress, except for Eastern and Scandinavian Europe more productive grasslands at high latitudes, in the British islands and Central Europe. Large areas of the Mediterranean region as well as the Atlantic sector of France could experience yield losses.

Published
2013

36. Report on methodology of vulnerability analysis

Author

Bellocchi, Gianni, Lardy, Romain, Soussana, Jean-François, Unité Mixte de Recherche sur l'Ecosystème Prairial - UMR (UREP), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS), UMR : AGroécologie, Innovations, TeRritoires, Ecole Nationale Supérieure Agronomique de Toulouse, Collège de Direction, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Absent, UR 0874 Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial (UREP)-Ecologie des Forêts, Prairies et milieux Aquatiques (EFPA), AGroécologie, Innovations, teRritoires (AGIR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Collège de Direction (CODIR), Contrat : FP7-266018, Financement : UE, Superviseur : Gianni Bellocchi, Type de commande : Commande avec contrat/convention/lettre de saisine, and Date de signature : 2011-03-01

Subjects
[SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, changement climatique, système de production, production animale, livestock farms, méthode d'analyse, global change
Abstract

The goal of task 5.2 of AnimalChange project is to use approaches (developed by task 15.3) to assess vulnerability to climate change of livestock production systems (simulated by task 5.1).

Published
2013

37. Tools for model evaluation and parameterization. AnimalChange integrated project

Author

Bellocchi, Gianni, Ben Touhami, Haythem, Lardy, Romain, ProdInra, Migration, UR 0874 Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial (UREP)-Ecologie des Forêts, Prairies et milieux Aquatiques (EFPA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), AGroécologie, Innovations, teRritoires (AGIR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Financement : UE, Superviseur : Jean-François Soussana, Type de commande : Commande avec contrat/convention/lettre de saisine, Type de commanditaire ou d'auteur de la saisine : Organisations européennes, and Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial (UREP)

Subjects
[SDV] Life Sciences [q-bio], [SDE] Environmental Sciences, [SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences, [SHS] Humanities and Social Sciences, [SHS]Humanities and Social Sciences
Published
2013

38. Modélisation des impacts du changement climatique sur la production des prairies

Author

Graux, Anne-Isabelle, Lardy, Romain, Bellocchi, Gianni, Soussana, Jean-François, UR 0874 Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial (UREP)-Ecologie des Forêts, Prairies et milieux Aquatiques (EFPA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), AGroécologie, Innovations, teRritoires (AGIR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Collège de Direction (CODIR), ANR-07-VULN-0011,VALIDATE,Vulnérabilité des prairies et des élevages au changement climatique et aux événements extrêmes.(2007), Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial (UREP), ProdInra, Migration, and Vulnérabilité : climat et milieux - Vulnérabilité des prairies et des élevages au changement climatique et aux événements extrêmes. - - VALIDATE2007 - ANR-07-VULN-0011 - VULN - VALID

Subjects
[SDV] Life Sciences [q-bio], [SDE] Environmental Sciences, [SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences, [SHS] Humanities and Social Sciences, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [SHS]Humanities and Social Sciences
Abstract

International audience

Published
2012

39. Raisonner les modalités d’épandage des effluents d’élevage pour limiter les risques de pollution

Author

Graux, Anne-Isabelle, Lardy, Romain, Manneville, Vincent, Carrère, Pascal, UR 0874 Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial (UREP)-Ecologie des Forêts, Prairies et milieux Aquatiques (EFPA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and Institut de l'élevage (IDELE)

Subjects
[SDV]Life Sciences [q-bio], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

National audience

Published
2012

40. PaSim - Pasture Simulation Model

Author

Klumpp, Katja, Lardy, Romain, Graux, Anne-Isabelle, Bellocchi, Gianni, Martin, Raphaël, UR 0874 Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial (UREP)-Ecologie des Forêts, Prairies et milieux Aquatiques (EFPA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and Université Catholique de Louvain (UCLouvain). BEL.

Subjects
changement climatique, température du sol, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, système d'élevage, modèle, Gaz à effet de serre, Pasim
Abstract

International audience; The large C stocks present in the subsoil could be an important factor in the feedback of SOM dynamics to climate change. Additionally, the subsoil has gained interest as potential hotspot for enhanced C sequestration as stabilized SOM. Therefore, subsoil SOM dynamics have become an important research topic. However, issues addressed remain scattered, and natural variability in structure and dynamics of subsoil SOM between soil types or ecosystems is often overlooked. The general focus of this session will be to increase our understanding of how properties and dynamics of subsoil SOM are affected by soil type, ecosystem and soil management. Specific issues of interest are: Spatial heterogeneity of the soil profile and its role in C sequestration and stabilisation in subsoil (e.g. flow paths for DOC and water , root channels, rhizosphere, input of fresh organic matter, aggregate structure, Submicron-scale, O2 availability, redox potential, pH…) Differences in residence time of SOM compounds between topsoil and subsoil horizons (e.g. Bulk soil organic matter vs compounds such as proteins, lignin, sugars…) and how are these differences related to soil type, management or ecosystem? Vulnerability of subsoil carbon to climate change (e.g CO2, temperature, drought effects) and to environmental change (e.g. N addition). Can we identify subsoil biophysical conditions that lead to vulnerable “hotspots”? Incorporation of subsoil C dynamics in SOM models: current approaches and knowledge gaps.

Published
2011

41. PaSiM et FarmSim. Modélisation des flux de carbone, d'azote, d'eau et d'énergie en prairie à l'interface sol – végétation – animaux – atmosphère

Author

Martin, Raphaël, Lardy, Romain, UR 0874 Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial (UREP)-Ecologie des Forêts, Prairies et milieux Aquatiques (EFPA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (CIRAD). Monttpellier, FRA.

Subjects
Biodiversity and Ecology, flux de carbone, Biodiversité et Ecologie, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, prairie, modèle farmsim, Farmsim, Pasim, modélisation, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, Milieux et Changements globaux
Abstract

National audience; Une des attentes forte de la société et des décideurs politiques est de mieux comprendre et de pouvoir anticiper les réponses des agro-écosystèmes aux changements climatiques et atmosphériques anticipés. La prévision sur le long-terme de ces impacts sur la contribution des agro-écosystèmes à l’effet de serre et sur leur potentiel d’atténuation des émissions permis par le stockage de carbone dans la matière organique des sols repose nécessairement sur l’utilisation de modèles ; ce type d’outil permettant de confronter ses sorties (résultats) aux données observes ou mesurés dans des situations réelles, et d’en tirer des questionnements sur notre capacité à comprendre ou à prédire le système étudié.

Published
2011

42. Pasture Simulation model (PaSim)

Author

Lardy, Romain, Martin, Raphaël, UR 0874 Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial (UREP)-Ecologie des Forêts, Prairies et milieux Aquatiques (EFPA), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)

Subjects
Biodiversity and Ecology, Biodiversité et Ecologie, Pasim, modèle, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, modélisation
Abstract

National audience

Published
2011

43. Modelling 14C transfer in terrestrial environments in response to chronic and accidental 14C releases

Author

Le Dizès, S, Aulagnier, C, MARO, D, Martin, Raphaël, Lardy, Romain, Mourlon, C, Institut de Radioprotection et de Sûreté Nucléaire (IRSN), UR 0874 Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial (UREP)-Ecologie des Forêts, Prairies et milieux Aquatiques (EFPA), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)

Subjects
[SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology
Abstract

International audience; Concern about the quantity of carbon-14 (14C) released for several decades from nuclear facilities has prompted several modelling approaches of 14C behaviour in the environment. The TOCATTA model aims at estimating 14C (and 3H) transfers in terrestrial ecosystems exposed to atmospheric 14C (and 3H) releases from nuclear facilities under normal operating or accidental conditions. The model belongs to the larger framework of the SYMBIOSE modelling and simulation platform that aims at assessing the fate and transport of a wide range of radionuclides in various environmental systems, and their impact on humans and/or biota. In this context, the conceptual and mathematical modelling in TOCATTA have been designed to be relatively simple, minimizing the number of compartments and input parameters required, for being used in an operational mode.

Published
2011

44. PaSim - Pasture Simulation Model

Author

Lardy, Romain, Graux, Anne-Isabelle, Bellocchi, Gianni, Martin, Raphaël, and Klumpp, Katja

Subjects
changement climatique, modèle, Pasim, Gaz à effet de serre, température du sol, système d'élevage, gaz à effet de serre, pasim, Milieux et Changements globaux
Abstract

The large C stocks present in the subsoil could be an important factor in the feedback of SOM dynamics to climate change. Additionally, the subsoil has gained interest as potential hotspot for enhanced C sequestration as stabilized SOM. Therefore, subsoil SOM dynamics have become an important research topic. However, issues addressed remain scattered, and natural variability in structure and dynamics of subsoil SOM between soil types or ecosystems is often overlooked. The general focus of this session will be to increase our understanding of how properties and dynamics of subsoil SOM are affected by soil type, ecosystem and soil management. Specific issues of interest are: Spatial heterogeneity of the soil profile and its role in C sequestration and stabilisation in subsoil (e.g. flow paths for DOC and water , root channels, rhizosphere, input of fresh organic matter, aggregate structure, Submicron-scale, O2 availability, redox potential, pH…) Differences in residence time of SOM compounds between topsoil and subsoil horizons (e.g. Bulk soil organic matter vs compounds such as proteins, lignin, sugars…) and how are these differences related to soil type, management or ecosystem? Vulnerability of subsoil carbon to climate change (e.g CO2, temperature, drought effects) and to environmental change (e.g. N addition). Can we identify subsoil biophysical conditions that lead to vulnerable “hotspots”? Incorporation of subsoil C dynamics in SOM models: current approaches and knowledge gaps.

Published
2011

45. Model Driven Reverse Engineering For A Grassland Model With Design Of Experiment In The Context Of Climate Change

Author

Lardy, Romain, Graux, Anne-Isabelle, GAURUT, M., BELLOCCHI, G., Hill, David R.C., Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes (LIMOS), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), DOREAU, Bastien, Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne (ENSM ST-ETIENNE)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])

Subjects
[INFO.INFO-MO] Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation
Published
2011

46. Vulnerability of grassland systems to climate change and extreme events: a case study from the Central Massif of France

Author

Lardy, Romain, Bellocchi, Gianni, Zwicke, Marine, Picon-Cochard, Catherine, Soussana, Jean-François, UR 0874 Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial (UREP)-Ecologie des Forêts, Prairies et milieux Aquatiques (EFPA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and European Science Foundation (ESF). Strasbourg, FRA.

Subjects
Biodiversity and Ecology, Massif Central, changement climatique, Biodiversité et Ecologie, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, événement extrème, écosystème prairial, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, Milieux et Changements globaux, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

Published
2010

47. PaSim dans FarmSim ou de la modélisation des GES de la parcelle à l’exploitation From a greenhouse gas model on the plot scale to the farm study: PaSim into FarmSim

Author

Lardy, Romain, Martin, Raphaël, Drouet, Jean-Louis, Fiorelli, Jean-Louis, Blanfort, Vincent, Capitaine, Mathieu, Duretz, Sylvia, Gabrielle, Benoit, Cellier, Pierre, Soussana, Jean-François, UR 0874 Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial (UREP)-Ecologie des Forêts, Prairies et milieux Aquatiques (EFPA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Environnement et Grandes Cultures (EGC), AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Agro-Systèmes Territoires Ressources Mirecourt (ASTER Mirecourt), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), École Nationale d'Ingénieurs des Travaux Agricoles - Bordeaux (ENITAB), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech

Subjects
changement climatique, modèlisation, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, gaz à effet de serre, Pasim - Farmsim
Abstract

Une demande sociétale majeure concerne notre capacité à réaliser des bilans de gaz à effet de serre (GES) dans l’optique d’estimer la contribution au changement climatique des systèmes mais aussi d’anticiper leurs adaptations à ces derniers. C’est en partie pour répondre à cette demande que le modèle PASIM (Riedo et al., 1998) a été initialement développé. PASIM est un modèle biogéochimique qui simule le fonctionnement d’une parcelle de prairie en considérant les flux des principaux de GES (CO2, N2O, CH4).

Published
2010

48. Global warming potential from French grassland / livestock systems

Author

Graux, Anne-Isabelle, Lardy, Romain, Bellocchi, Gianni, Soussana, Jean-François, UR 0874 Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial (UREP)-Ecologie des Forêts, Prairies et milieux Aquatiques (EFPA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and Institut National de Recherche Agronomique (INRA). UR Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial (0874).

Subjects
Biodiversity and Ecology, changement climatique, Biodiversité et Ecologie, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, prairie, pasim, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, Milieux et Changements globaux
Abstract

National audience; Grassland/livestock systems differ in their wherewithal to enhance the magnitude of GHG fluxes (CO2, CH4, N2O) and their global warming potential (GWP). A simulation study was performed using the model PASIM to extrapolate potential emissions from grassland/livestock systems under alternative climate/soil/plant/management regimes at 12 French sites. Fluxes of CO2 associated with those of N2O indicate that both gases may be controlled by similar or concomitant environmental factors. In particular, CO2 and N2O fluxes were higher in the temporary grasslands, where grass management (mowing, N fertilization) promotes increased plant respiration and soil organic matter turnover. In these systems, high CO2 and N2O emissions were accompanied by absence of CH4 emissions. Similar responses were observed with intensive permanent grasslands, where the presence of grazing animals also determines CH4 emissions. High CH4, and low CO2 and N2O fluxes were generally estimated with extensive permanent pastures. While there are site-to-site and climate-to-climate variations, a general conclusion is that the GWP is expected to decrease in the future as result of increased soil dryness and C stocking. Also, temporary grasslands are indicated as the most desirable land use in reducing global warming. Strategies to enhance fertilizer use efficiency, animal feed and return of animal waste could be explored as adaptation/mitigation measures.

Published
2010

49. Potential impacts of climate change on grassland productivity at French sites

Author

Graux, Anne-Isabelle, Lardy, Romain, Bellocchi, Gianni, Soussana, Jean-François, UR 0874 Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial (UREP)-Ecologie des Forêts, Prairies et milieux Aquatiques (EFPA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and Institut National de Recherche Agronomique (INRA). UR Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial (0874).

Subjects
changement climatique, [SDV]Life Sciences [q-bio], prairie, pasim, modélisation
Abstract

National audience; Given the recognized importance of grasslands to the global carbon budget, a simulation study was performed using the model PASIM to extrapolate potential impacts of altered climate regimes on grassland resources. An array of scenarios was sketched to be representative of climate/soil/plant/management interactions at 12 French sites. SRES climate change projections for near (2020-2049) and far (2070-2099) future were constructed using a range of climate models and settings which mark the limits of uncertainty associated with current climate modelling. PASIM was employed to generate a variety of outputs related to biomass productivity and C budget. Based on alternative scenarios, air temperature rise by ~1-4 °C to the end of 21st century, combined with increasing CO2 levels, translates into increased yields although generally accompanied by decreased precipitations. The latter is likely the main cause of the larger variability of yield observed from year to year under modified climate. A more complex response was observed for spatial and temporal variation of soil organic C. The risk of general driest conditions associated with climate change may not be reflected in yield and C losses due to concurrent effects of increased atmospheric CO2 concentrations, but calls for consideration of water resources depletion. Margins for adaptations can be explored in terms of crop management (e.g., effects of different cutting dates or grazing periods).

Published
2010

50. Retour d’expérience sur la comparaison des modèles d’agro-écosystème

Author

Brisson, Nadine, Durand, Jean Louis, Gate, P., Guilioni, Lydie, Huard, Frederic, Lardy, Romain, Ripoche, Dominique, Roche, Romain, Allard, Denis, Agroclim (AGROCLIM), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité de Recherche Pluridisciplinaire Prairies et Plantes Fourragères (P3F), ARVALIS - Institut du végétal [Paris], Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), 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), UR 0874 Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Unité de recherche sur l'Ecosystème Prairial (UREP)-Ecologie des Forêts, Prairies et milieux Aquatiques (EFPA), Environnement et Grandes Cultures (EGC), AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Biostatistique et Processus Spatiaux (BioSP), 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), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, UE Agroclim (UE AGROCLIM), 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), and Biostatistique et Processus Spatiaux (BIOSP)

Subjects
changement climatique, analyse statistique, [SDV]Life Sciences [q-bio], rendement, système de culture, pratique culturale, modélisation
Abstract

absent

Published
2010

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Books, media, physical & digital resources
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