DEPARTEMENT ENVIRONNEMENT ET AGRONOMIE FAITS MARQUANTS 2017 - Wedia

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DEPARTEMENT ENVIRONNEMENT ET AGRONOMIE

FAITS MARQUANTS 2017

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Sommaire

                  Publication d’un ouvrage collectif dirigé par le LSE sur l’Agromine …………………… 5

Département EA    Les plantes compagnes en association à une culture de rente : un levier pour
                  réduire les intrants …………………………………………………………………………..                                  7

                  L’acidité des sols agricoles français diminue……………………...……………………... 10

                  Potentiel de l’approche ensembliste de modèles pour réduire les incertitudes de
FAITS MARQUANTS   prédiction de la production et des intensités des émissions de N2O de cultures
       2017       annuelles et de prairies………………………………………………............................... 12

                  Un nouveau cadre d’analyse de la diversité des formes d’agriculture ;
                  conséquences pour la recherche agronomique………………………………………… 15

                  Des systèmes agrivoltaïques dynamiques………………………………………………. 18

                  Les services écosystémiques rendus par les enherbements viticoles enfin
                  inventoriés…………………………………………………………………………………… 20

                  Recyclage de matières fertilisantes d’origine résiduaire : faible impact sur les
                  teneurs en résidus pharmaceutiques et leurs effets écotoxicologiques dans les
                  agrosystèmes…………………………………………………...…………………………… 22

                  Les systèmes de culture peu consommateurs de pesticides sont le plus souvent aussi
                  productifs et aussi rentables que les systèmes très dépendants des pesticides…….. 27

                  Impact du changement climatique sur les maladies..…………………………………… 31

                  L’entretien des fossés comme levier pour limiter la contamination des eaux par les
                  pesticides ……………………………………...…………………………………………….. 34

                  TATA-BOX : une boite à outils pour accompagner la transition agroécologique des
                  territoires ruraux……………………………………………………………………………... 37

                  Quelles différences entre les successions de cultures en agriculture biologique et
                  conventionnelle ? Une analyse à l’échelle mondiale……………………………………. 40

                  Construire la qualité du champ à l’assiette : exemple de la tomate d’industrie ……… 42

                  La combinaison modélisation & imagerie par résonance magnétique : une nouvelle
                  approche pour caractériser le devenir des polluants dans le sol…………….……….. 44

                  Exploitation des processus épigénétiques : quel couplage avec la modélisation pour
                  orienter l’adaptation des cultures aux nouveaux défis sanitaires et                46
                  environnementaux ?………………………………………………………..……………….

                                                                                                   3
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Publication d’un ouvrage collectif dirigé par le
                                 LSE sur l’Agromine :
                                 AGROMINING: FARMING FOR METALS -
Département EA                   Extracting unconventional resources using plants

UMR LSE
Laboratoire Sols et              Résumé
Environnement
                                 Suite à l’animation (leader) d’un réseau européen et d’un réseau international sur l’Agromine (filière
Centre Grand-Est Nancy           intégrée de production de sels de métaux stratégiques par des cultures agroécologiques de plantes
                                 hyperaccumulatrices de métaux et des procédés métallurgiques de synthèse à partir des biomasses
Contact                          produites), le LSE a conçu, proposé et édité cet ouvrage collectif qui représente la première
Guillaume Echevarria             synthèse mondiale sur le sujet.
Guillaume.Echevarria@univ-
lorraine.fr                      Contexte et Enjeux
Priorités du document
                                 Le LSE a pris le leadership dans le domaine de l’agromine. Il anime au travers du LIA Ecoland et du
d’orientation
                                 projet de laboratoire joint avec l’Université du Queensland (portant sur les ressources minières non
#3Perf-2, #Climat3, #Climat-4,
                                 conventionnelles) un réseau mondial à deux niveaux : Européens (portage de deux projets
#BioRes-1, #BioRes-2,
                                 européens sur l’agromine associant l’essentiel des équipes travaillant sur le sujet) et International
#BioRes-3
                                 reposant sur le partenariat LSE/SYSU/UQ.
Plans d’action
Innovation, Stratégie            Résultats
européenne et internationale,
Prospective scientifique         De fortes retombées médiatiques (diffusion le 21 janvier 2017 du documentaire : Sols Contaminés,
interdisciplinaire               des plantes à la rescousse, 51 minutes sur Arte + courts reportages France Info TV, Reportage
                                 France2 13h) et de fortes retombées scientifiques au travers de ce premier ouvrage rassemblant
Métaprogramme                    toutes les connaissances acquises à ce jour par les leaders mondiaux qui ont contribué à
EcoServ                          développer l’Agromine. Les quatre éditeurs sont tous membres du LSE (deux permanents et deux
                                 chercheurs invités). Ils ont aussi largement contribué ainsi que des collègues du LIA Ecoland et de
Mots clés                        l’UQ, au contenu de ce livre. Le succès de l’Agromine est aussi lié à celui du Labex Ressources21
Sols contaminés, services        (Université de Lorraine) 2011-2019 auquel l’INRA est associé et qui a permis de conforter tant les
écosystémiques, cultures non-    actions de recherche (thèses et post-docs) que les réseaux actifs (chercheurs invités, workshop
alimentaires, agromine, éco-     international Nickel).
conception, bioéconomie &
économie circulaire              Perspectives
                                 Complètement testée et éprouvée pour le cas du nickel, l’agromine s’intéresse maintenant à des
                                 ressources minérales encore plus stratégiques (terres rares, métaux précieux,…) et l’ouvrage ouvre
                                 largement ces nouvelles perspectives qui vont probablement se développer tant au niveau de la
                                 recherche fondamentale qu’au niveau des applications commerciales et en partenariat avec
                                 l’industrie minière.

                                 Valorisation
                                 Dans ces réseaux, trois entreprises (start-ups) sont directement impliquées dans ces travaux de
                                 recherche et devraient assurer la transformation de 30 ans de recherches en une activité
                                 économique viable et créatrice de richesse.

                                                                                                                               5
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Références bibliographiques
                 > Bani A, Echevarria G, Sulçe S, Morel JL (2015) Improving the agronomy of Alyssum murale for
                 extensive phytomining: A five-year field study. Int J Phytorem 17:117-127.
                 > Lange B, van der Ent A, Baker AJM, Mahy G, Malaisse F, Meerts P, Echevarria G, Pourré O,
Département EA   Verbruggen N, Faucon MP (2017) Copper and cobalt accumulation in plants: a critical
                 assessment of the current status of knowledge. New Phytol 213:537-551.
                 > Lopez S, Piutti S, Vallance J, Morel JL, Echevarria G, Benizri E (2018) Nickel drives bacterial
                 community diversity in the rhizosphere of the hyperaccumulator Alyssum murale. Soil Biol
                 Biogeochem 114:121-130.
                 > Nkrumah PN, Baker AJM, Chaney RL, Erskine PD, Echevarria G, Morel JL, van der Ent A
                 (2016) Current status and challenges in developing nickel phytomining: an agronomic
                 perspective. Plant Soil, 406:55-69. doi : 10.1007/s11104-016-2859-4.
                 > Reeves RD, Baker AJM, Jaffré T, Erskine P, Echevarria G, van der Ent A (2017) A global
                 database for plants that hyperaccumulate metal and metalloid trace elements. New Phytol, sous
                 presse.
                 > Rodrigues J, Houzelot V, Ferrari F, Echevarria G, Laubie B, Morel JL, Simonnot MO, Pons MN
                 (2016) Life cycle assessment of agromining chain highlights role of erosion control and
                 bioenergy. Journal of Cleaner Production 139:770-778.
                 > van der Ent A, Baker AJM, Reeves RD, Chaney RL, Anderson CWN, Meech JA, Erskine P D,
                 Simonnot MO, Vaughan J, Morel JL, Echevarria G, Fogliani B, Qiu RL, Mulligan D (2015)
                 Agromining: farming for metals in the future? Environ Sci Technol 49:4773-4780.
                 > van der Ent A., Echevarria G., Baker A.J.M. & Morel J.L. (2018) AGROMINING: FARMING
                 FOR METALS – Extracting unconventional resources using plants. Mineral Resources Series.
                 Springer Interrnational Publishing AG, Cham, Switzerland, 312 pp.
                 DOI 10.1007/978-3-319-61899-9
                 > Zhang X, Laubie B, Houzelot V, Plasari E, Echevarria G, Simonnot MO (2016) Increasing purity
                 of Ammonium Nickel Sulfate Hexahydrate and production sustainability in a nickel phytomining
                 process. Chemical Engineering Research and Design, 106, 26-32.
                 doi: 10.1016/j.cherd.2015.12.009

                                                                                                             6
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Les plantes compagnes en association à une
                                   culture de rente : un levier pour réduire les
                                   intrants
Département EA
                                   Résumé
UMR Agronomie                      Les plantes de services sont des espèces mises en culture n’ayant pas un objectif direct de
                                   production, mais qui rendent des services écosystémiques permettant notamment, de réduire
Centre Ile-de-France Versailles-   l’usage des intrants. Dans ce travail, nous avons évalué l’intérêt d’associer des plantes de
Grignon                            services à des cultures pendant tout ou une partie de leur cycle. Nous avons réalisé une méta-
                                   analyse des études publiées sur ce sujet, et avons étudié en détail les associations du colza
Contacts                           d’hiver à des plantes gélives dans un réseau de parcelles en France.
Valentin Verret
valentin.verret@inra.fr
Muriel Valantin-Morison
                                   Contexte et Enjeux
muriel.morison@inra.fr
                                   Aujourd’hui, la durabilité d’une agriculture dépendante des produits de synthèse est plus que
David Makowski
                                   jamais remise en question. L’augmentation de la biodiversité cultivée à l’échelle de la parcelle est
david.makowski@inra.fr
                                   un levier majeur pour favoriser les régulations naturelles et réduire le recours aux intrants. Les
Antoine Gardarin
                                   plantes « de services » sont des plantes qui ne sont pas récoltées mais qui fournissent des
antoine.gardarin@inra.fr
                                   services : couverture du sol, régulation des adventices, captage et fixation de l’azote, limitation de
Safia Médiène
                                   l’érosion, stimulation de l’activité biologique du sol. Lorsqu’elles sont cultivées avec une culture de
safia.mediene@inra.fr
                                   rente pendant une partie significative de son cycle, on parle de « plantes compagnes » (figure 1).
Elise Pelzer
elise.pelzer@inra.fr
                                          Culture de rente seule
Priorité du document
d’orientation                                      Mulch vivant
#3Perf-1
                                               Semis simultané
Métaprogramme
Ecoserv                                    Associa on en relais

Mots clés                            Figure 1 : Les plantes de services (en noir) peuvent être associées à des cultures (en blanc) selon
Plantes de services, plantes            différentes modalités temporelles : un semis de la culture dans un mulch vivant de plantes de
compagnes, colza, adventices,        services déjà établi, un semis simultané des plantes de services et de la culture, ou bien un semis
rendement                                             en relais des plantes de services dans la culture déjà bien établie.

                                   Dans le cadre du projet CASDAR Alliance, nous avons souhaité quantifier les services
                                   écosystémiques rendus par les associations d’une culture de rente à des plantes de services. Les
                                   bénéfices attendus sont (1) la régulation naturelle des bioagresseurs au sens large, (2) la
                                   réduction de l’utilisation d’engrais de synthèse via l’utilisation de processus biologiques et (3) le
                                   maintien de la production.

                                   Résultats
                                   Grâce à une méta-analyse de résultats expérimentaux extraits de 34 articles scientifiques
                                   couvrant 17 pays, nous avons montré que les plantes compagnes conduisent à une réduction de
                                   56% de la biomasse d’adventices par rapport à une culture seule non-désherbée, et 42% par
                                   rapport à une culture seule désherbée. Les cultures de maïs semées dans un mulch vivant sont
                                   celles qui ont le plus bénéficié de l’association à des plantes compagnes.

                                                                                                                                           7
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Comparaison à des situa on non-désherbées
                                       Effet global

                    Céréales à paille – mulch vivant
                 Céréales à paille – semis simultané
                   Céréales à paille – semis en relai
                                 Maïs – mulch vivant
Département EA              Maïs – semis simultané

                                                          Ra o des biomasses d’aven ces                     Ra o des rendements

                               Figure 2 : Effets de l’association d’une culture de rente (céréales à paille et maïs) à des plantes de
                               services sur la biomasse d’adventices et le rendement, selon les différentes modalités temporelles
                                  d’association, dans les situations où la culture n’est pas désherbée. Le nombre de situations
                                    expérimentales et le nombre d’études dans chaque cas sont indiqués entre parenthèses.

                          En France, cette approche a été mise en pratique avec le colza : des plantes de services gélives,
                          le plus souvent choisies dans la famille des légumineuses sont semées en même temps que le
                          colza pour concurrencer les adventices et perturber les insectes pendant l’automne (Lorin, 2015).
                          La plante de service ne survivant pas à l’hiver, le colza termine son cycle sans concurrence et
                          bénéficie d’azote restitué par les résidus de plantes. Les résultats de 79 essais menés en France
                          entre 2009 et 2016 ont permis de valider cette technique. Les plantes légumineuses gélives
                          associées au colza permettent à la fois de réduire la fertilisation de 30 kg N/ha sans perdre de
                          rendement. De nombreuses espèces ont été testées, mais le mélange de féverole + lentille
                          associé au colza apparait comme étant globalement le plus performant. L’analyse de co-variables
                          agroenvironnementales a permis d’établir que ces associations sont particulièrement
                          intéressantes dans le cas de parcelles pauvres en azote au semis, et dans le cas de semis
                          précoce de colza.

                             Colza associé à un mélange                           Colza associé à un mélange « vesce commune +
                                                ti »
                               « Féverole + len6lle                                    vesce pourpre + trèfle d’Alexandrie »

                                   Figure 3 : Evaluation multicritère des services rendus par deux mélanges « féverole + lentille » ou
                                    « 2 vesces + trèfle d’Alexandrie » associés au colza (lignes pleines), en comparaison au colza
                                                         seul (pointillés noirs). 0 = le moins bon, 1 = le meilleur.

                          Perspectives
                          Des travaux sur les processus permettant d’expliquer les phénomènes de facilitation observés
                          avec certaines associations (colza-mélanges à base de féverole) sont envisagés.

                                                                                                                                        8
DEPARTEMENT ENVIRONNEMENT ET AGRONOMIE FAITS MARQUANTS 2017 - Wedia
Valorisation
                 Ces travaux s’inscrivent dans le projet CASDAR Alliance, et ont fait l’objet de 2 publications
                 scientifiques (objets de cette fiche de faits marquants). Ils contribuent à lever les nombreux
                 verrous techniques de la culture du colza dans les systèmes économes en pesticides et en
Département EA   agriculture biologique (gestion de l’enherbement et des insectes ravageurs, disponibilité de
                 l’azote). Un outil d’aide au choix des espèces intitulé CAPS (Colza Associé à des Plantes de
                 Services) a été développé en mobilisant l’expertise des partenaires du projet (entre autres :
                 chambres d’agriculture, ISARA, ESA d’Angers, etc.). Cet outil ainsi qu’un diaporama pédagogique
                 sont disponibles en téléchargement sur le site de l’unité : http://www6.versailles-
                 grignon.inra.fr/agronomie/Recherche/Regulations-biologiques/Projet-CASDAR-Alliance

                 Références bibliographiques
                 > Verret V., Gardarin A., Pelzer E., Médiène S., Makowski D., Morison M. 2017. Can legume
                 companion plants control weeds without decreasing crop yield? A meta-analysis. Field Crops
                 Research 204, 158-168. https://doi.org/10.1016/j.eja.2017.09.006
                 > Verret V., Gardarin A., Makowski D., Lorin M., Cadoux S., Butier A., Valantin-Morison M., 2017.
                 Assessment of the benefits of frost-sensitive companion plants in winter rapeseed. European
                 journal of agronomy. European Journal of Agronomy, 91, 93-103.
                 https://doi.org/10.1016/j.fcr.2017.01.010
                 > Thèse de Mathieu Lorin, 2015. Services écosystémiques rendus par des légumineuses gélives
                 introduites en tant que plantes de service dans du colza d'hiver : évaluation expérimentale et
                 analyse fonctionnelle.

                                                                                                            9
DEPARTEMENT ENVIRONNEMENT ET AGRONOMIE FAITS MARQUANTS 2017 - Wedia
L’acidité des sols agricoles français diminue

Département EA                  Résumé
                                En utilisant une base de données nationale appelée Base de Données des Analyses de Terre,
                                nous montrons que l’acidité des sols de France a diminué entre 1996 et 2010. La quasi-totalité
US Infosol                      des évolutions significatives du pH sont positives et représentent une augmentation annuelle
                                d’environ 0,025 unité de pH par an.
Centre Val de Loire

Contact
                                Contexte et Enjeux
Nicolas Saby
                                Les sols non calcaires présentent une tendance naturelle à l’acidification, qui peut être accentuée
nicolas.saby@inra.fr
                                par des causes d’origine humaine (dépôts atmosphériques azotés et soufrés, fertilisation) ou
                                corrigée par des apports d’amendements neutralisants. Le pH des sols est la mesure la plus
Priorité du document
                                répandue pour évaluer cette acidité. Des pH trop acides peuvent avoir des conséquences très
d’orientation
                                néfastes sur le maintien des fonctions écosystémiques des sols et leur fertilité.
#Climat 4
                                A l’échelle nationale, l’évolution de ce paramètre est difficile à suivre en raison de sa grande
                                variabilité spatiale et de ses fluctuations intra-annuelles. Pour pallier cette difficulté, nous utilisons
Métaprogramme
                                des données historiques récoltées entre 1996 et 2010 et provenant d’analyses de terre réalisées à
Ecoserv
                                la demande des agriculteurs, sur lesquelles nous appliquons un algorithme statistique pour tenir
                                compte des biais éventuels liés à la procédure d’échantillonnage non maîtrisée.
Mots clés
Sols, acidité, évolution, pH,
France                          Résultats
                                Plus de 488 700 résultats d’analyses de terre réunies dans la Base de Données d’Analyses de
                                Terre (BDAT) ont été mobilisés pour étudier l’évolution du pH entre 1996 et 2010 en France.
                                Durant cette période, tous les laboratoires participant au programme BDAT ont utilisé strictement
                                la même méthode pour la détermination du pH. Les sols calcaires ont été exclus de l’étude car
                                nous avons fait l’hypothèse que ces sols ne subissent pas de variation de pH en raison de l’effet
                                tampon provoqué par le calcium. Les résultats ont été regroupés en deux périodes temporelles
                                (1996-2000 et 2006-2010) et par petites régions agricoles. L’algorithme statistique utilisé se base
                                sur des techniques Monte-Carlo et permet d’obtenir des cartes des évolutions assorties
                                d’incertitudes. Les résultats montrent que la quasi-totalité des évolutions statistiquement
                                significatives sont des hausses du pH. Près de 36 % de la surface des sols agricoles non
                                calcaires auraient subi une évolution positive, alors que seuls moins de 1 % montreraient une
                                évolution à la baisse.
                                Pour les surfaces restantes, aucune évolution
                                ne peut être démontrée, principalement en raison
                                d’effectifs trop faibles pour les statistiques.
                                Ce résultat suggère que l’augmentation des pH
                                dans les sols agricoles est générale. L’évolution
                                moyenne observée est de 0,025 unité de pH
                                par an. Les ventes d’amendements neutralisants
                                n’ayant pas montré d’augmentation au cours de
                                cette période, cette évolution est probablement
                                due aux effets combinés d’une baisse des
                                dépôts atmosphériques acides et d’une meilleure
                                gestion de la fertilisation azotée.

                                                                                                                                  10
Département EA

                    Figure 1: Evolution entre 1996-2000 and 2006-2010 des pH des parcelles agricoles échantillonnées

                 Perspectives
                 Cette tendance pourra être vérifiée dans le futur avec l’ajout progressif de nouvelles analyses et
                 l’augmentation corrélative des effectifs. Plus généralement, les résultats montrent le potentiel
                 d’utiliser cette base de données pour montrer des évolutions des caractéristiques des sols
                 agricoles, sous réserve de mettre en place des procédures statistiques robustes permettant de
                 tester leur réalité.

                 Valorisation
                 Communication au congrès des journées de la fertilisation.

                 Référence bibliographique
                 > Saby N, Swiderski C, Lemercier B, Walter C, Benjamin P., Louis BP, Eveillard P, Arrouays D.
                 2017. Is pH increasing in the non-calcareous topsoils of France under agricultural management?
                 A statistical framework to overcome the limitations of a soil test database. Soil Use &
                 Management. 33, 460-470. DOI: 10.1111/sum.12369

                                                                                                                 11
Potentiel de l’approche ensembliste de modèles
                                 pour réduire les incertitudes de prédiction de la
                                 production et des intensités des émissions de
Départements                     N2O de cultures annuelles et de prairies
EA & EFPA

UMR FARE (Reims)                 Résumé
UMR UREP (Clermont-Ferrand)
CODIR (Paris)                    Dans le cadre de l'Alliance globale de recherche sur les gaz à effet de serre (GRA) et de projets
                                 FACCE-JPI, l’INRA a coordonné l’évaluation et l’inter-comparaison de 24 modèles carbone-azote
Centres Hauts-de-France,         (16 pour les grandes cultures et 12 pour les prairies), considérés individuellement et comme un
Auvergne-Rhône-Alpes             ensemble, sur neuf sites expérimentaux répartis sur 4 continents. Pour la première fois, ce travail
& Paris-Siège                    montre le potentiel de l’approche par ensemble de modèles pour prédire de manière conjointe la
                                 production végétale et l’intensité des émissions de N2O.
Contacts
Sylvie Recous
sylvie.recous@inra.fr
                                 Contexte et Enjeux
Gianni Bellocchi
                                 Depuis les années 1990, la communauté scientifique internationale a mis au point des modèles
gianni.bellocchi@inra.fr
                                 numériques pour simuler le rendement, les émissions de gaz à effet de serre (GES) et la
Fiona Ehrhardt
                                 dynamique du carbone des terres agricoles. Par rapport aux méthodes d’estimation des émissions
fiona.ehrhardt@inra.fr
                                 du GIEC (niveau 1 et niveau 2), les modèles prennent mieux en compte les interactions entre le
Jean-Francois Soussana
                                 sol, la végétation et l’atmosphère, et leur dépendance aux conditions climatiques et aux pratiques
jean-francois.soussana@inra.fr
                                 agricoles. Ces modèles ont été largement comparés pour l’estimation du rendement des cultures,
                                 mais beaucoup plus rarement et ponctuellement pour les émissions d’oxyde nitreux (N2O) dont les
Priorités du document
                                 performances ne sont connues que pour quelques sites. Ces lacunes constituent un obstacle
d’orientation
                                 majeur à l'application opérationnelle des modèles dans les inventaires ou les plans d'action
#Climat, #OpenScience
                                 nationaux, visant à réduire les émissions de GES par la modification des pratiques culturales. Leur
                                 potentiel d'application peut être augmenté de manière significative, par l'utilisation d'un ensemble
Plan d’action
                                 de modèles, voire d'un méta-modèle permettant de diminuer l’incertitude dans les prédictions.
Stratégie européenne et
                                 Le projet CN-MIP coordonné par l’INRA (2014-2017), élaboré dans le cadre européen de l'initiative
internationale
                                 de programmation conjointe sur l'agriculture, la sécurité alimentaire et le changement climatique
                                 (FACCE-JPI), a contribué à une action de grande ampleur soutenue en France par l’ANR et
Métaprogramme
                                 l’ADEME (24 modèles, 45 équipes de 14 pays), et coordonnée par le groupe intégratif de
ACCAF
                                 recherche (IRG) de l'Alliance globale de recherche sur les gaz à effet de serre (GRA). Cette action
                                 était centrée sur l'évaluation de modèles pour les estimations conjointes de la productivité et des
Mots clés
                                 émissions de N2O, en comparant les données simulées aux données expérimentales provenant
Gaz à effet de serre, carbone,
                                 de neuf sites expérimentaux (quatre sous prairies et cinq en grandes cultures, dont le maïs, le blé,
agriculture, multi-modèles,
                                 et le riz) répartis sur quatre continents. Deux sites expérimentaux gérés par l’INRA (Laqueuille et
évaluation, prairies, grandes
                                 Grignon) et trois modèles développés par l’INRA (CERES-EGC, STICS, PaSim) ont été impliqués
cultures
                                 dans cette étude, grâce à la participation des unités UMR Ecosys (Grignon), AgroImpact (Laon) et
                                 UREP (Clermont-Ferrand).
                                 L’analyse comparative a été réalisée grâce à un protocole original de modélisation en cinq étapes,
                                 selon une approche incrémentale débutant par une simulation à l’aveugle et permettant ensuite un
                                 accès progressif des modélisateurs aux données expérimentales jusqu’à la calibration complète
                                 des modèles. Les incertitudes liées aux estimations des modèles (individuels et en ensembles)
                                 ont été calculées pour chaque culture et à chaque étape de modélisation. Le potentiel de
                                 l’ensemble de ces modèles a été évalué par référence aux incertitudes expérimentales des
                                 rendements et des émissions de N2O observés.

                                                                                                                             12
Résultats
                 Aucun des modèles utilisés n’a présenté de performances systématiques supérieures à celles
                 d'autres modèles, ce qui justifie l'approche ensembliste. Pour les cultures en rotation (impliquant blé
                 et maïs ou riz), nous avons montré que la médiane de l’ensemble des modèles est un prédicteur
                 robuste des rendements et des émissions de N2O. Nous avons constaté que l’amélioration de la
                 prédiction des rendements est très nette quand les informations sur les stades phénologiques des
Département EA   cultures sont utilisées pour calibrer les modèles, alors que l’estimation des émissions de N2O est
                 plausible en toutes circonstances et n’est pas améliorée par la connaissance des dynamiques de
                 l’eau et de l’azote dans les sols. Pour les prairies et malgré des incertitudes toujours élevées, 22 et
                 96% des modèles individuels sans aucune calibration préalable ont fourni des estimations
                 comprises dans l’intervalle de mesure observé, pour la productivité primaire nette et pour les
                 émissions de N2O, respectivement. Les modèles calibrés sont actuellement utilisés pour évaluer
                 des options d'atténuation des GES par les pratiques agricoles (fertilisation azotée, irrigation, gestion
                 des résidus de culture, intensité du pâturage). Ces simulations permettront d’estimer la capacité des
                 modèles à prendre en compte les pratiques culturales et l’incertitude liée à ces prédictions sur
                 l’atténuation.

                                                                                                                                                                            Modeling Comparison
                                                                                            Model comparison & benchmarking
                                                                                                    statistical analysis

                                                                                   Simulated outputs from an ensemble of models
                                                                                Production, vegetation, carbon and nitrogen variables

                                                         • General site         • Climate data (up to    • Dynamic Leaf         • Soil                • Net Ecosystem
                                                                                                                                                        Exchange
                                                                                                                                                                                                                  Protocole de
                                                           information            30 years)                Area Index             temperature
                                                                                                                                                      • Gross Primary

                                                                                                                                                                            Experimental site data delivery
                                                         • Climate data         • History of             • Annual local         • Soil moisture
                                                                                  management                                                            Production
                                                                                                                                                                                                                  modélisation
                                                         • Soil initial data                               productivity         • Soil mineral N
                                                                                  practices                                                           • Ecosystem
                                                         • Management                                    • Phenology              content
                                                                                • Land use changes                                                      respiration
                                                                                                           stages (dates)
                                                         • Fertilization
                                                         • Irrigation
                                                                                • Fertilization events
                                                                                • Irrigation events
                                                                                                                                                      • Soil organic
                                                                                                                                                        carbon content                                            en cinq étapes.
                                                                                                                                                      • N2O fluxes
                                                                                • Regional
                                                                                  productivity (wheat
                                                                                  and grasslands)

                                                                STAGE 1              STAGE 2                STAGE 3                STAGE 4                  STAGE 5
                                                             Basic exp. data      Historical exp.           Dynamic               Dynamic soil             C & N data
                                                                 (Initial)             data              vegetation data             data

                                                                                                                                                                          Calibration
                                                               Blind test                                Partial calibration                           Full calibration

                                                                                                                                                                           process
                                                                                                    Gradual model calibration

                                                  100                                                                                                                                                         100
                                                        (a)                                                           (b)

                                                   80                                                                                                                                                         80

                                                                                                                                                                                                                    RRMSEN2O (%)
                                 RRMSEyield (%)

                                                   60                                                                                                                                                         60

                                                   40                                                                                                                                                         40

                                                   20                                                                                                                                                         20

                                                    0                                                                                                                                                         0                    Wheat
                                                         1             2         3              4            5              1         2             3          4                 5                                                 Maize
                                                                                                                                                   Stage                                                                           Rice
                                                                               Stage
                                                                                                                                                                                                                                   Grassland
                                                                               Wheat                 Maize               Rice                Grassland

                              Erreur moyenne relative (RRMSE) de la médiane de l’ensemble des modèles pour le
                                          rendement (a) et l’émission de N2O (b), des étapes 1 à 5.

                 Perspectives
                 Ce travail contribuera à l'amélioration des inventaires nationaux de gaz à effet de serre, tirant parti
                 des prédictions ensemblistes (voire méta-modèle) ainsi qu’à l’amélioration de certains modèles,
                 grâce à la comparaison de leurs structures, paramétrage et performances dans une large gamme
                 de conditions pédoclimatiques et de gestion.
                 Le projet CN-MIP a également initié, dans le cadre de la GRA, une inter-comparaison portant sur la
                 capacité des modèles à prédire l’évolution du carbone des sols, en mobilisant six essais européens
                 de longue durée, dont le dispositif des « 42 parcelles » de Versailles.

                                                                                                                                                                                                                                     13
Valorisation
                 En complément de la publication principale mentionnée ci-dessus, ce travail de modélisation a
                 également fait l’objet de deux publications préliminaires (Sándor et al., 2016 ; Soussana et al.,
                 2016) et a été accompagné par une analyse des points de force et de faiblesse des modèles
Département EA   mobilisés (Brilli et al., 2017). Trois articles sont en cours de préparation, dont un sur l’évaluation de
                 ces mêmes modèles par rapport à l’estimation des flux de C en prairies et grandes cultures, et
                 deux sur l’utilisation des modèles pour tester l’impact de la gestion des prairies et des grandes
                 cultures sur les émissions GES (options d’atténuation). De plus, dans l’optique d’une science
                 collaborative et ouverte, les données issues de cette recherche (expérimentales et simulations)
                 seront rendues accessibles et réutilisables à travers une base de données partagée, accompagnée
                 d’un article décrivant sa structure et son contenu (data paper). Enfin, l’ensemble de ce travail
                 contribue à une thèse de Doctorat préparée dans le cadre d’une démarche de Validation des
                 Acquis de l’Expérience (F. Ehrhardt, 2017).

                 Références bibliographiques
                 > Ehrhardt, F. et al. (2017) Assessing uncertainties in crop and pasture ensemble model
                 simulations of productivity and N2O emissions. Global Change Biology, DOI: 10.1111/gcb.13965
                 > Brilli, L. et al. (2017) Review and analysis of strengths and weaknesses of agro-ecosystem
                 models for simulating C and N fluxes. Science of the Total Environment, 598, 445-470. DOI:
                 10.1016/j.scitotenv.2017.03.208
                 > Sándor, R. et al. (2016) C and N models Intercomparison - benchmark and ensemble model
                 estimates for grassland production. Advances in Animal Biosciences, 7, 245-247. DOI:
                 10.1017/S2040470016000297
                 > Soussana, JF. et al. (2016) Assessing simulation models for field scale projections of pasture
                 and crop GHG emissions. 6th Greenhouse Gas and Animal Agriculture Conference (GGAA),
                 Melbourne, Australia (14-18/02/2016)

                                                                                                                 14
Un nouveau cadre d’analyse de la diversité des
                                  formes d’agriculture : conséquences pour la
                                  recherche agronomique
Département EA
                                  Résumé
UMR LAE
UMR AGIR                          Pour caractériser de manière générique et précise les formes d’agriculture répondant aux enjeux
UMR Agronomie                     de durabilité, un groupe de travail du département Environnement et Agronomie de l’INRA
Dépt EA                           propose un nouveau cadre d’analyse. Il permet de caractériser les systèmes de production
                                  agricole selon la nature des intrants qu’ils mobilisent et selon leur niveau d’insertion dans les
Centre Grand-Est Colmar           systèmes alimentaires globalisés et les dynamiques territoriales.

Contacts                          Contexte et Enjeux
Olivier Thérond
olivier.therond@inra.fr           Pour répondre aux enjeux de durabilité de l’agriculture, il existe un foisonnement d’initiatives
Michel Duru                       prenant différentes dénominations : écoagriculture, permaculture, agriculture biologique, de
michel.duru@inra.fr               précision, intégrée, de conservation, climato-intelligente... La plupart de ces termes englobe une
Jean Roger-Estrade                grande diversité de pratiques agricoles et chacun correspond à des systèmes qui présentent des
jean.roger-estrade@inra.fr        performances environnementales et socio-économiques très différentes.
Guy Richard                       Certaines dénominations se réfèrent à la nature des technologies utilisées (par exemple
guy.richard@inra.fr               l'agriculture de précision) ou encore à la nature des intrants (agriculture biologique). En outre ces
                                  types d’agriculture ne considèrent pas explicitement les interactions des systèmes agricoles avec
Priorité du document              leur environnement socio-économique à l'échelle locale, régionale, nationale ou mondiale.
d’orientation                     D’autres classifications décrivent les formes de durabilité via l’utilisation de concepts tels que
#3Perf                            l’agriculture durable, l’intensification écologique ou encore l’agroécologie, mais là encore, les
                                  principes sur lesquels reposent ces catégories sont multiples, souvent ambigus et se recouvrent
Plan d’action                     pour partie.
Prospective scientifique          Pour caractériser de manière générique et précise les formes d’agriculture répondant aux enjeux
interdisciplinaire                de durabilité, un groupe de travail du département Environnement et Agronomie de l’INRA
                                  propose un nouveau cadre d’analyse. Il permet de caractériser les systèmes de production
Métaprogramme                     agricole selon la nature des intrants qu’ils mobilisent et selon leur niveau d’insertion dans les
Ecoserv                           systèmes alimentaires globalisés et les dynamiques territoriales.

Mots clés
Système de production,            Résultats
service écosystémique,
système alimentaire alternatif,   Les systèmes de production peuvent être caractérisés suivant leur mode de fonctionnement
économie circulaire, paysage,     biotechnique et le(s) contexte(s) socio-économique(s) dans lesquels ils sont insérés.
agroécologie, développement
territorial intégré               Fonctionnement biotechnique des systèmes de production selon la nature des intrants mobilisés
                                  Les agriculteurs mettent en œuvre des pratiques de conduite de culture ou d’élevage qui peuvent
                                  être regroupées en trois grandes stratégies de fonctionnement biotechnique. Les deux premières
                                  sont basées sur l’exploitation de systèmes simplifiés (ex. faible diversité des cultures) et
                                  l’utilisation associée d’intrants industriels. La première est avant tout basée sur l’utilisation
                                  d’intrants de synthèse alors que la deuxième privilégie les intrants biologiques (matières
                                  organiques, biopesticides, stimulants de la vie du sol ou de la santé des plantes, organismes
                                  introduits), moins dommageables pour la santé humaine et les écosystèmes. La troisième
                                  stratégie, plus en rupture, nécessite une reconception des systèmes simplifiés en diversifiant les
                                  cultures, les paysages et en amplifiant la vie biologique du sol afin de développer les services
                                  écosystémiques fournis par la nature à l’agriculteur, aussi appelé « services intrants ».

                                                                                                                                15
Dans les différents systèmes de production, les intrants exogènes à l’écosystème et les services
                 écosystémiques (endogènes) sont mobilisés dans des proportions variables.

                 Les contextes socioéconomiques des systèmes de production
Département EA   Les contextes socioéconomiques dans lesquels sont insérés les systèmes de production agricole
                 déterminent la nature et les prix de leurs intrants et des produits agricoles ; ils pèsent donc sur
                 leur fonctionnement biotechnique. Quatre grands types de contexte socio-économique ont été
                 identifiés et peuvent coexister :
                 - Les systèmes alimentaires industrialisés et mondialisés, structurés autour de marchés très
                 concurrentiels et qui posent souvent des questions de durabilité.
                 - Les projets locaux ou régionaux de développement d’économies circulaires qui offrent des
                 opportunités de substitution des intrants chimiques par des intrants biologiques et de
                 diversification des systèmes de production (production de biomasse « énergétique »).
                 - Les projets de développement de systèmes alimentaires alternatifs qui répondent aux enjeux de
                 qualité des produits, d’équité sociale, de (re)localisation et de santé humaine.
                 - Les projets de développement territorial intégré, impliquant l’agriculture, mobilisant les leviers de
                 l’économie circulaire et des systèmes alimentaires alternatifs, en complément de ceux de la
                 gestion intégrée du paysage pour le développement des services écosystémiques s’exprimant à
                 cette échelle.

                 Le niveau d’intégration des systèmes de production dans ces différents contextes socio-
                 économiques détermine le poids relatif des relations basées sur le prix des intrants et des
                 produits agricoles des marchés globalisés face à celles basées sur des objectifs sociaux (équités,
                 répartition de la valeur ajoutée...), de respect de l’environnement ou de relocalisation.

                 Cadre d’analyse des formes d’agriculture
                 Considérant les grands types de système de production et les caractéristiques des principaux
                 contextes socio-économiques dans lesquels ils peuvent être intégrés nous avons développé un
                 cadre analytique de la diversité des formes d’agriculture (figure 1). Chaque forme d’agriculture
                 correspond à un type de système agricole inséré dans un ou plusieurs contextes socio-
                 économiques. Par conséquent, deux dimensions caractérisent chaque forme d’agriculture: (i) le
                 poids relatif entre les intrants exogènes et les services écosystémiques dans le fonctionnement
                 biotechnique des systèmes agricoles (axe vertical de la figure 1) et (ii) les relations entre les
                 systèmes agricoles et leurs contextes socio-économiques, permettant de distinguer les systèmes
                 dont le fonctionnement est très déterminés par les prix des marchés mondiaux et des systèmes
                 très ancrés dans des dynamiques territoriales (axe horizontal de la figure 1).
                 En utilisant ce cadre et en analysant les relations potentielles et cohérentes entre les trois types
                 de systèmes agricoles et les quatre contextes socio-économiques présentés ci-avant, nous avons
                 identifié six formes d’agricultures qui répondent de différentes manières aux enjeux de durabilité
                 de l'agriculture. Elles représentent un gradient d’utilisation des services écosystémiques et
                 d’ancrage territorial (d’en bas à gauche à en haut à droite de la fig. 1). Ces formes d’agriculture
                 représentent les principaux modèles existants et étudiés. Cette liste n’a pas vocation à être
                 exhaustive et devrait être complétée lors de travaux futurs.

                 La détermination de ces formes d’agriculture a permis d’identifier les questions clés de recherche
                 en agronomie associées à chacune de ces formes ou transversales à celles-ci. Parmi ces
                 dernières, il y a un fort enjeu de recherche autour du développement de méthodes d’évaluation
                 multicritères et multi-niveaux des formes d’agriculture individuelles ou en coexistence à l’échelle
                 du territoire. Un autre type de front de recherche relève de l’analyse des conditions de
                 coexistence de ces formes d’agriculture et de la transition d’une forme d’agriculture à une autre.

                                                                                                                16
Département EA

                 Figure 1 : Principales formes d’agriculture à la recherche de plus de durabilité (de 1a à 2c) pour lesquels les
                 systèmes de production (SP) sont représentés en fonction de (i) la part relative de services écosystémiques
                 ou intrants exogènes mobilisés dans la production agricole (axe Y) et (ii) le type relations qu’ils entretiennent
                  avec leur contexte socio-économique, basé sur les prix des marchés mondialisés de produits et composés
                 agricoles ou l’ancrage dans des dynamiques territoriales (axe X) ; les principales formes d’agriculture ont été
                 numérotées 1 et 2 pour tenir compte du changement de paradigme lié à la nature des intrants; les lettres a, b
                 et c traduisent un degré d’insertion dans les dynamiques territoriales de plus en plus élevées. Des exemples
                     emblématiques sont présentés en rouge avec des exemples d’intensité en termes de mise en œuvre
                                                             des principes en gris. .
                 Perspectives
                 > Un travail de caractérisation socio-économique de ces formes d’agriculture a été réalisé par les
                 UMR AGIR et LAE et donnera lieu à publications (Plumecoq et al., a&b).
                 > Dans la continuité de ce travail, une thèse financée par In-Vivo (bourse CIFRE) et réalisée au
                 sein de l’UMR LAE (INRA) sera lancée début 2018 afin de réaliser une caractérisation des formes
                 d’agriculture en France et l’évaluation de leur vulnérabilité aux aléas économiques et climatiques.

                 Valorisations scientifiques
                 Cadre d’analyse, Formes d’agriculture et Questions de recherche agronomiques :
                 > Therond, O., Duru, M., Roger-Estrade, J., Richard, G., 2017. A new analytical framework of
                 farming system and agriculture model diversities: a review. Agronomy for Sustainable
                 Development, 37: 21. doi:10.1007/s13593-017-0429-7

                 Caractérisation socio-économique de ces formes d’agriculture :
                 > Plumecocq, G., Debril, T., Duru, M., Magrini, M.B., Sarthou, J.P. et Therond, O., (à paraître),
                 Caractérisation socio-économique de la diversité des formes d’agriculture, Économie Rurale.
                 > Plumecocq, G., Debril, T., Duru, M., Magrini, M.B., Sarthou, J.P. et Therond, O., (in revision),
                 Value Pluralism and Legitimacy of Agriculture Models: A Socio-Agronomic Approach to
                 Sustainable Transitions, Ecology & Society.

                 Valorisations grand public en français
                 > http://www.inra.fr/Entreprises-Monde-agricole/Resultats-innovation-transfert/Toutes-les-
                 actualites/differentes-formes-agriculture
                 > https://www.sfecologie.org/regard/r74-sept-2017-formes-agriculture-michel-duru-et-al/

                                                                                                                         17
Des systèmes agrivoltaïques dynamiques

Département EA                   Résumé
                                 Les systèmes agrivoltaïques consistent en la combinaison de panneaux photovoltaïques et d’une
                                 production agricole sur le même terrain. Le concept innovant de système agrivoltaïque
                                 dynamique, né du partenariat avec la société française Sun’R, offre la possibilité d’orienter les
UMR LEPSE                        panneaux et donc de moduler l’ombre portée au niveau de la culture. Le LEPSE contribue au
Écophysiologie des Plantes       développement d’un modèle permettant d’optimiser l’orientation des panneaux pour améliorer la
sous Stress Environnementaux     productivité globale de ces systèmes, d’un point de vue agricole et électrique.

Centre Occitanie-Montpellier

Contacts
Thierry Simonneau
thierry.simonneau@inra.fr
Angélique Christophe
angelique.christophe@inra.fr

Priorités du document
d’orientation
#OpenScience, #Climat

Métaprogramme                    Contexte et Enjeux
ACCAF
                                 Les systèmes agrivoltaïques, combinant des panneaux solaires et des cultures agricoles sur le
Mots clés                        même sol, sont récemment apparus comme une solution possible au conflit d’usage des terres
Systèmes agrivoltaïques,         entre productions agricole et d’énergie. Ceci représente à la fois un enjeu sociétal et
ombrage, acclimatation,          environnemental fort avec une préservation et une valorisation des terres agricoles. Lancé en
écophysiologie, photovoltaïque   2010 à l’INRA de Montpellier, de tels systèmes avec des panneaux stationnaires se sont avérés
                                 efficaces sous certaines conditions et ont démontré l’intérêt économique de ce type de solutions
                                 pour des cultures à forte valeur ajoutée, de type maraîchage.
                                 Des systèmes agrivoltaïques dynamiques composés de panneaux mobiles, dont l’orientation peut
                                 être modifiée à tout moment, offrent la possibilité de moduler l’ombre portée au niveau de la
                                 culture en fonction de ses besoins. Outre des développements technologiques, ces systèmes
                                 dynamiques nécessitent le développement d’algorithmes de pilotage permettant d’améliorer la
                                 productivité agricole et/ou celle de l’ensemble du système par rapport au système agrivoltaïque
                                 fixe. Cependant, il est délicat d’estimer les effets de tels systèmes dynamiques sur les plantes. En
                                 effet, ce type de systèmes est nouveau et les réponses des plantes à des ombrages intermittents
                                 et des changements microclimatiques fréquents, tels que ceux induits par les panneaux mobiles,
                                 restent très peu documentées dans la littérature scientifique. Les enjeux scientifiques pour notre
                                 équipe étaient donc i) d’analyser les réponses des plantes et d’améliorer les modèles
                                 écophysiologiques relatifs à la production de biomasse dans le contexte microclimatique
                                 particulier des systèmes agrivoltaïques dynamiques et ii) de dégager des pistes pour le contrôle
                                 de l’orientation des panneaux mobiles d’après les modèles de croissance des plantes établis sous
                                 ces panneaux.

                                 Résultats
                                 Les performances de systèmes agrivoltaïques dynamiques et fixes ont été étudiées et comparées
                                 pour deux variétés de laitue sur trois saisons différentes. Deux modes de pilotages ont été testés,

                                                                                                                              18
un mode classique de pilotage des panneaux suivant la course du soleil et un mode raisonné
                 maximisant le rayonnement reçu par la plante sauf autour du midi solaire où l’ombrage des
                 plantes permet de limiter la demande évaporative.
                 Cette étude a montré que l'on pouvait améliorer à la fois les productivités électrique et agricole de
                 la parcelle en utilisant des panneaux photovoltaïques dynamiques plutôt que stationnaires, tout en
                 maintenant la production agricole à des niveaux proches de ceux obtenus en plein soleil. Des
Département EA   acclimatations du développement foliaire dans tous les systèmes agrivoltaïques ont conduit à une
                 meilleure utilisation du rayonnement transmis par la culture. Mais il existe des différences entre
                 les saisons et les dispositifs : ce bénéfice était plus faible pendant les saisons à fort rayonnement
                 et pour le mode de pilotage raisonné. Comme attendu, le pilotage classique suivant la course du
                 soleil, a largement augmenté la production électrique par rapport aux panneaux stationnaires
                 mais il a également légèrement augmenté le rayonnement transmis aux plantes et ainsi la
                 production de biomasse. Pour le mode de pilotage raisonné, le rayonnement transmis a fortement
                 augmenté, et a favorisé la croissance de la plante mais au détriment de la production électrique.

                 Ce travail a fourni des pistes d’amélioration de la gestion du pilotage des panneaux en fonction du
                 développement de la plante, des conditions climatiques et des objectifs de productions.

                 Perspectives
                 Le projet SunAgri3 (ADEME-PIA) récemment accepté poursuit le partenariat engagé avec la
                 société Sun’R et la dynamique de collaboration autour des systèmes agrivoltaïques, en
                 élargissant les travaux de recherches sur un ensemble de cultures (maraichage, viticulture,
                 arboriculture, grandes cultures). La mise en place de nouveaux sites expérimentaux (UE Pech
                 Rouge, UE Alénya, station expérimentale de la Pugère) et le développement d’outils de
                 modélisation en collaboration avec la société ITK-Montpellier, devraient permettre d’approfondir
                 les réponses des plantes dans ces systèmes agrivoltaïques et de tester plus largement des
                 scénarii de pilotage. Des démonstrateurs seront mis en place en situation d’exploitation réelle
                 pour aboutir à une phase de commercialisation de ces systèmes agrivoltaïques, envisagée en 2022.

                 Valorisation
                 > Thèse de Benoit Valle (soutenue en juin 2017), financée par Sun’R via une bourse CIFRE :
                 Modélisation et optimisation de la croissance de la laitue dans un système agrivoltaïque
                 dynamique
                 > Projet FUI (Fonds Unique Interministériel, 2014-2017). Sun’Agri2. Conception de systèmes
                 agrivoltaiques dynamiques Partenaires privés : Sun’R, Optimum Tracker, Photowatt (EDF ENR
                 PWT). Partenaires académiques : INRA, IRSTEA, CEA
                 > Projet ADEME-PIA (projet investissements d’avenir, 2017-2021). Sun’Agri3. Développement de
                 systèmes agrivoltaïques dynamiques à l’échelle commerciale (développement de nouveaux
                 modèles de croissance de plantes sur six espèces représentatives, optimisation de la robustesse
                 des protocoles de pilotage, développement et structuration de la recherche scientifique autour de
                 systèmes agrivoltaïques dynamiques). Partenaires privés : Sun’R, Photowatt (EDF ENR PWT),
                 ITK. Partenaires académiques : INRA, IRSTEA

                 Références bibliographiques
                 > B. Valle, T. Simonneau, F. Sourd, P. Pechier, P. Hamard, T. Frisson, M. Ryckewaert, A.
                 Christophe, Increasing the total productivity of a land by combining mobile photovoltaic panels
                 and food crops, In Applied Energy, 2017, Volume 206, Pages 1495-1507, ISSN 0306-2619,
                 https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.09.113
                 > B. Valle, T. Simonneau, R. Boulord, F. Sourd, T. Frisson, M. Ryckewaert, P. Hamard, N.
                 Brichet, M. Dauzat, A. Christophe, PYM : a new, affordable, image-based method using a
                 raspberry Pi to phenotype plant leaf area in a wide diversity of environments, In Plant Methods,
                 2017, https://doi.org/10.1186/s13007-017-0248-5

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