Application à l'agriculture de la prévision saisonnière et évaluation à l'échelle de la France
Canal, Nicolas
Seasonal forecast for agriculture: evaluation at the France level
Depuis les années 90, des applications de la prévision saisonnière du temps ont été développées dans divers domaines. L'utilisation de plusieurs scénarios météorologiques générés à partir de conditions initiales différentes a permis de développer des prévisions d'ensemble à longue échéance (au-delà du mois). Dans le domaine de l'agriculture, la capacité de modèles de cultures forcés par ces scénarios à fournir des prévisions de rendement sur l'Europe a été évaluée (Cantelaube et Terres, 2005 ; Marletto et al., 2007). Ces auteurs ont montré que dans certaines conditions, et en dépit du fait qu'aux moyennes latitudes la prévision saisonnière du temps est de qualité inférieure à celle observée aux tropiques, les prévisions de rendement ainsi obtenues sont meilleures que celles basées sur des méthodes statistiques. Dans le même temps, la modélisation de la croissance de la végétation a été introduite dans les modèles de climat, et de longues séries d'observations satellitaires de la végétation ont été produites. Ce travail de thèse vise à évaluer dans quelle mesure l'utilisation de la prévision saisonnière du temps pour forcer un modèle de croissance du blé sur la France permet d'anticiper l'évolution des variables agro-météorologiques de cette culture. Les prévisions saisonnières produites par le projet ENSEMBLES (Weisheimer et al., 2009) sur la période 1981-2005 sont utilisées, ainsi que le modèle de culture Panoramix d'Arvalis (Gate, 1995). En particulier, on considère les principaux stades phénologiques, le bilan hydrique et les sommes de température. L'utilisation de différentes méthodes de descente d'échelle et de différentes échéances de la prévision saisonnière du temps, ainsi que l'apport d'une approche basée sur l'utilisation de prévisions issues de plusieurs modèles de circulation générale sont examinés. En parallèle, des méthodes statistiques de prévision basées sur des indicateurs issus du modèle générique des surfaces continentales ISBA-A-gs (Calvet et al., 1998) ou d'observations satellitaires de la végétation (GEOV1, Baret et al., 2013) sont évaluées. On montre qu'un ensemble de scénarios utilisant plusieurs modèles de circulation générale donne de meilleures estimations des variables agro-météorologiques que l'utilisation d'un seul modèle ou d'une méthode fréquentielle basée sur des situations passées. Quelle que soit la méthode, les meilleures prévisions sont généralement obtenues dans le nord de la France. La limite de prévisibilité est repoussée avec une approche ensembliste de la prévision saisonnière du temps, par rapport à une approche restreinte à l'utilisation de la médiane des scénarios fournis par le système de prévision. On montre également que dans certaines conditions, le modèle ISBA-A-gs est capable de représenter la variabilité interannuelle des couverts agricoles (céréales hiver/printemps) et des prairies. Pour cela, les statistiques agricoles Agreste sur la période 1994-2010 sont utilisées. La capacité du modèle à produire des indicateurs du rendement dépend fortement de la façon dont l'humidité du sol est représentée (une ou plusieurs couches de sol, profondeur du sol). Enfin, des produits satellitaires d'indice foliaire de la végétation (Leaf Area Index, ou LAI) sont utilisés dans le même objectif. Le potentiel de prédiction de l'état de la végétation en fin de cycle cultural, à partir de l'humidité du sol simulée par le modèle ou le LAI satellitaire, est généralement plus grand pour les prairies que pour les cultures.
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