- Les projets européens de l'unité s'inscrivent dans différents programmes : le septième programme-cadre, abrégé FP7, de l'Union européenne (projet LogistEC) et l’initiative de programmation conjointe pour l’agriculture, la sécurité alimentaire et le changement climatique, abrégé FACCE-JPI, regroupant les efforts des 24 états membres (projets BioC4, CN-MIP…).
Barley-IT (2017-2019)
Développement d’un service basé sur l’utilisation de plusieurs modèles de culture pour l’optimisation multicritère (rendement, qualité protéique du grain et émissions de N2O) de la fertilisation de l’orge de Brasserie
Financement : EIT Climat-KIC
Correspondant AgroImpact : Joël Léonard
Partenaires : CybeleTech (Montrouge), Liège université - Gembloux Agro-Bio Tech (Gembloux, Belgique), INRAE - Unité Mixte de Recherche LEPSE (Montpellier), ZALF - Centre Leibniz pour la recherche sur les paysages agricoles (Münchberg, Allemagne), Coopérative Agricole Agropithiviers (Pithiviers)
Le projet Barley-IT a pour but de développer un service d’aide à la décision à destination des agriculteurs et des coopératives agricoles travaillant sur l’orge de brasserie. Grâce aux simulations issues de plusieurs modèles et à l’apport complémentaire de données de télédétection, l’objectif est de suivre en temps réel les statuts azoté et foliaire de la plante et d’adapter au mieux les apports en azote minéral (date, forme et dose) de façon à satisfaire les objectifs de rendement et les critères de qualité de l’industrie du malt (taux protéique des grains), tout en réduisant les émissions de N2O, et donc, de gaz à effet de serre.
Pour répondre à ces enjeux, 3 modèles de cultures sont mobilisés dans le projet : STICS (AgroImpact + Gembloux), SiriusQuality (LEPSE) et Monica (ZALF). L’un des objectifs du projet, et une large part de la contribution INRAE, est d’évaluer, améliorer et confronter les prédictions des 3 modèles sur les sorties d’intérêt : rendement agricole, qualité protéique des grains et émissions de N2O. Pour cela, quatre sites expérimentaux permettant un suivi dynamique de données relatives au sol, à la végétation et à l’environnement sont mobilisés : (1) le SOERE ACBB Grandes Cultures (Estrées-Mons, France) suivi par notre unité de recherche AgroImpact avec des variations de pratiques et des mesures quotidiennes d’émissions de N2O ; (2) les essais conduits par Gembloux Agro-Bio Tech comparant plusieurs variétés et modalités de fertilisation minérale ; (3-4) les sites gérés par ZALF à Müncheberg et Hohenfinow, en Allemagne, avec des systèmes en sol très sableux irrigués ou non et une modularisation de l’apport en azote minéral.
BioC4 (2016-2019)
New integrative sustainable system from C4 photosyntetic miscanthus to biological synthesis of valuable C4 compounds
Financement : ANR - Facce JPI
Correspondant AgroImpact : Maryse Brancourt
BioC4 est un projet collaboratif qui associe Lesaffre, INRAE, GlobalYeast et les universités de Francfort et de Hohenheim.
Ces partenaires européens privés et publics s’associent dans le but de développer un processus de production d’isobutanol à l’échelle industrielle.
Pour cela, une souche de levure capable de produire de fortes quantités d’isobutanol sera développée pendant les 3 ans du projet. Elle devra avoir la capacité de fermenter les hexoses et les pentoses à partir d’hydrolysats de biomasse lignocellulosique de miscanthus. Parallèlement, on identifiera de nouveaux clones de miscanthus à fort potentiel de saccharification et les plus intéressants seront traités avec la nouvelle levure. En outre, les résidus de fermentation seront traités et utilisés selon un nouveau concept pour produire du biogaz. Enfin, l'impact environnemental et agricole de la chaîne de valeur nouvellement développée sera évalué et on définira des systèmes de culture permettant d’intégrer le miscanthus de façon optimisée. Ces concepts auront pour but de maximiser les avantages environnementaux et agronomiques de la culture de miscanthus. L'impact sur l'environnement sera évalué à travers l’estimation du bilan énergétique et des émissions de gaz à effet de serre. Les résultats de l'étude seront utilisés pour identifier des points faibles et le potentiel d'optimisation de la chaîne de valeur nouvellement développée.
CN-MIP (2014-2017)
C and N Models Intercomparison and Improvement to assess management options for GHG mitigation in agrosystems worldwide
Financement : ANR - Facce JPI
Correspondant AgroImpact : Joël Léonard
Partenaires : Colorado State University, CRA- Consiglio per la Ricerca e la Sperimentazione in Agricoltura, Helmholtz-Zentrum Potsdam Deutsches GeoForschungsZenterum, Queensland University of Technology, The New Zealand Institute for Plant and Food Research, Universita degli Studi di Milano, Università degli studi di Sassari, Nucleo di ricerca sulla desertificazione, University of Aberdeen, University of Florence, Woods Hole Research Center.
Le projet CN-MIP, s'inscrit dans les activités de la Global Research Alliance for agricultural greenhouse gases; il a pour objectif d'évaluer et améliorer les prévisions concernant les effets des pratiques agricoles sur les émissions de gaz à effet de serre (GES) par les sols. Le projet porte sur l'évaluation et l'inter-comparaison des modèles de culture décrivant les émissions de GES, afin de réduire l'incertitude dans l'estimation des émissions par les systèmes agricoles (grandes cultures, prairies et systèmes d'élevage). Le projet se concentre sur l'amélioration de la simulation des options de gestion pour permettre une évaluation des stratégies d'atténuation crédibles, adaptées à des agrosystèmes diversifiés dans différentes conditions climatiques. Ce travail contribue directement améliorer les méthodes d’inventaire des GES, notamment la méthode certifiée de type TIER3 mettant en œuvre des modèles mathématiques pour la quantification des émissions.
Le consortium scientifique du projet implique de nombreux modélisateurs et experts des sols cultivés et des processus des cycles C et N.
- Les modèles CN proposés pour analyser les options d'atténuation et le travail d’inter-comparaison sont DNDC, DNDC mobile, DSSAT, Roth C, DayCent, ECOSSE, PASIM, STICS, APSIM, EPIC, CN-SIM.
- Ces modèles, fonctionnent au niveau de la parcelle et, soit considèrent le cycle de N, soit celui de C, soit les deux.
- Les données utilisées sont issues de 10 jeux de données en prairies et grandes cultures sur quatre continents.
La première étape est la comparaison des modèles entre eux et avec les résultats de jeux de données en utilisant une approche « à l'aveugle », utilisant les modèles sans calibration spécifique selon les sites et les climats. Une série d'étapes successives fournissant des informations sur les expérimentations est ensuite conduite, pour identifier les gains possibles dans la précision des prévisions. Les modèles complètement calibrés sont ensuite utilisés pour tester différentes options d'atténuation concernant la fertilisation minérale, le travail du sol, l'intensité du pâturage, la composition floristique des prairies,... L'analyse des écarts entre les données expérimentales et les données simulées par les modèles conduit enfin à proposer des améliorations de ces modèles.
LogistEC (2012-2016)
Logistics for Energy Crops Biomass
Financement : FP7
Correspondant AgroImpact : Fabien Ferchaud
Le projet LogistEC a pour objectif de développer des technologies nouvelles ou améliorées en vue d’optimiser l’ensemble de la chaîne de production de la biomasse. Pour cela, il est nécessaire de disposer d’une chaîne de production qui soit rentable, respectueuse de l’environnement et durable au niveau social de façon à respecter les prévisions européennes de l’horizon 2020, lesquelles risquent d’être entravées par la potentielle pénurie de biomasse lignocellulosique issue de l’agriculture. Le projet couvre tous les types de cultures lignocellulosiques : cultures annuelles et pluriannuelles, graminées pérennes et taillis à courte rotation.
