STAGIAIRE - DURABILITÉ DES GRANDES CULTURES DANS LE CADRE DU CHANGEMENT CLIMATIQUE F/H

Descriptif du poste

Offre de stage – Mémoire de fin d’études (6 mois)

Sujet : Durabilité des grandes cultures dans le cadre du changement climatique : Comment appréhender les méthodes de correction de biais des projections climatiques pour alimenter les modèles agronomiques ?

Organisme ARVALIS, institut de recherche agricole

Contexte et motivations
Le dernier rapport du GIEC (Groupement d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat IPCC, 2021) publié le 9 août 2021 fait état d’un constat alarmant. Selon ce rapport, la température devrait augmenter de 1,5 °C d’ici 2030, les épisodes de sécheresse sévères s’intensifier et être de plus en plus longs, les phénomènes de fortes précipitations localisées et les inondations devenir plus récurrents.  Ces évènements extrêmes risquent d’entraîner une érosion accrue des sols et des coulées de boue plus fréquentes, un accès à l’eau potable de plus en plus difficile et une diminution de la ressource en eau disponible pour les écosystèmes naturels mais aussi pour les milieux cultivés. Face à ces contraintes émergentes liées au changement climatique, les systèmes agricoles vont devoir s’adapter et évoluer pour assurer leur pérennité ainsi que celle de leur milieu. Il apparaît comme essentiel que ce secteur évolue en développant davantage de pratiques durables, économes en eau tout en minimisant les pollutions engendrées. C’est dans ce contexte qu’ARVALIS, INRAe, Terres Inovia et la coopérative VIVESCIA ont initié le projet de recherche CLIMODIF. L’ambition des partenaires est de mettre à disposition des acteurs territoriaux une méthode d’accompagnement des agriculteurs dans l’adaptation de leurs pratiques culturales aux évolutions du climat et à ses impacts. Cette méthode devra faciliter l’identification de solutions d’intérêt et l’évaluation a priori de leur impact sur les performances des cultures et des systèmes de culture aux plans économique, social et environnemental. La mobilisation de données de projections climatiques apparait indispensable mais des premières études ont montré que ces données souffraient d’un biais systématique qui pouvait impacter de manière forte les sorties des modèles agronomiques. En outre, les analogues climatiques offrent également une approche intéressante en permettant de prédire les futurs climats d'une région en les comparant aux climats actuels d'autres régions. Cependant, cette méthode reste encore utilisée pour simuler l’impact du changement climatique dans des modèles agronomiques.

Objectifs du stage :
Ce stage s’inscrit dans l’action n°1 du projet qui vise à définir le cadre méthodologique pour étudier l’impact de différentes solutions techniques sur la durabilité de plusieurs espèces de grandes cultures (blé tendre, orge, pois, tournesol et colza). Les objectifs du stage seront les suivants :

1/ Identifier et sélectionner les méthodes permettant de corriger le biais des projections climatiques et les données d’observations nécessaires (données stations, ré-analyses…) qui serviront de référence.
2/ Sur la base des données Explore2 disponibles au sein de Drias, identifier les modèles climatiques pertinents (approche narrative) et mettre en œuvre les méthodes précédemment identifiées sur un ensemble défini de projections climatiques et variables climatiques.
3/ Intégrer les données débiaisées dans des modèles agronomiques et évaluer l’impact.
4/ Identifier, sélectionner et mobiliser des analogues climatiques dans des modèles agronomiques afin d’évaluer l’intérêt de cette méthode comparativement à l’utilisation de projections climatiques.
5/ Rédiger un guide méthodologique pour communiquer en interne et auprès d’acteurs de référence.

Méthode de travail et livrables
Pour mener à bien ce travail, le/la stagiaire conduira une revue bibliographique sur les méthodes de correction de biais disponibles et les outils permettant de les mettre en œuvre. La ressource suivante sera à privilégier : EGUsphere - ibicus: a new open-source Python package and comprehensive interface for statistical bias adjustment and evaluation in climate modelling (v1.0.1) (copernicus.org).
Pour explorer l’étendue des possibilités, une approche de type « analogue climatique » sera également mise en œuvre. L’approche des analogues climatiques utilisera les sorties réalisées dans le cadre du projet FSOV Regard (https://www.fsov.org/recherche-d-analogues-climatiques-pour-selectionner-demain).

En plus du rapport de stage, les livrables attendus sont :
1/ Un inventaire des méthodes permettant de corriger le biais des modèles climatiques ;
2/ La définition de critères d’évaluation en sortie de modèles agronomiques : convergence des modèles climatiques, degré de confiance aux évolutions projetées, critères statistiques…
3/ La rédaction d’un guide méthodologique.

Le stage sera encadré et suivi par un comité de pilotage pluridisciplinaire incluant des ingénieurs et chercheurs des différents partenaires du projet.