Modélisation du carbone organique des sols : estimation des entrées de biomasse dans le sol nécessaires pour atteindre un objectif prédéfini de stockage de carbone dans le sol

par Elisa Bruni

Projet de thèse en Sciences de l'environnement

Sous la direction de Claire Chenu.

Thèses en préparation à Paris Saclay , dans le cadre de École doctorale Agriculture, Alimentation, Biologie, Environnement, Santé (2015-.... ; Paris) , en partenariat avec ECOSYS Écologie fonctionnelle et écotoxicologie des agroécosystèmes (laboratoire) et de AgroParisTech (France) (établissement de préparation de la thèse) depuis le 03-12-2018 .


  • Résumé

    Les émissions anthropiques de gaz à effet de serre sont le principal moteur du changement climatique. Ils doivent d'abord être stabilisés, puis fortement réduits au cours du siècle prochain jusqu'à la neutralité carbone afin de maintenir l'objectif international de 2°C de l'Accord de Paris sur le climat. En plus de réduire les émissions des secteurs de l'énergie, de l'habitation et des transports, il est également possible de réduire les émissions provenant de l'utilisation des terres et des changements d'affectation des terres. En particulier, de nombreux auteurs ont montré le potentiel au niveau global de la séquestration du carbone dans le sol pour atténuer l'effet de serre. Un simple calcul montre que si les stocks de carbone du sol étaient augmentés de 4‰ par an, environ 20 à 35% des émissions de CO2 pourraient être compensées. Un plan d'action volontaire basé sur ce calcul a été proposé avant la COP21, connu sous le nom d'"initiative 4‰" (www.4p1000.org) et axé sur la séquestration du carbone organique dans le sol pour atténuer le changement climatique, s'adapter au changement climatique et améliorer la sécurité alimentaire. L'augmentation du carbone organique du sol est attrayante, mais elle fait face à plusieurs défis, dont les suivants : 1) une quantité supplémentaire soutenue de carbone doit être apportée au sol chaque année à grande échelle et ce carbone doit provenir directement ou indirectement des plantes (par exemple, du fumier) ; 2) la qualité de la matière organique ajoutée, c'est-à-dire sa composition biochimique et son rapport carbone/azote et phosphore, détermine la fraction qui peut être stockée dans la matière organique du sol, et ces relations ne sont pas suffisamment connues pour fournir des conseils et des prévisions adéquats ; 3) une fois que la matière organique du sol est formée elle doit rester dans le sol le plus longtemps possible, à condition que les défis de quantité et de qualité soient relevés. Les modèles dynamiques du carbone organique des sols sont des outils qui devraient aider à relever ces défis en permettant de prédire la quantité et la qualité de la matière organique nécessaires pour obtenir une augmentation donnée du stock de carbone organique du sol et prévoir sa stabilité temporelle. La thèse de doctorat proposée vise à utiliser des modèles de carbone organique du sol à l'échelle locale et à l'échelle mondiale pour répondre à la question suivante : "Quelle sont la quantité et la qualité minimales de matière organique qu'il faut apporter aux sols pour atteindre un objectif politique convenu", comme par exemple une augmentation des stocks de carbone organique du sol de 4‰ par an. Cela permettra d'estimer les incertitudes liées aux différents modèles existants, ce qui aidera la communauté scientifique à mieux simuler la séquestration du carbone dans les sols et son potentiel d'atténuation. Il fournira également une ligne directrice utile pour les actions politiques en matière de gestion de l'utilisation des terres, en indiquant la faisabilité du projet en ce qui concerne les critères biophysiques, qui dépendent du type de sols. La quantité d'intrants nécessaires à l'augmentation des stocks de carbone organique du sol sera estimée à l'aide de différents modèles organiques du sol (RothC, Century, PRIM, ORCHIMIC, etc.). La question scientifique qui sous-tend cette thèse appartient à la famille des problèmes inverses et sera abordée en utilisant soit une nouvelle formulation matricielle de modèles de transformation du carbone organique du sol développée au LSCE (Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement), soit de grands ensembles de simulations avec des taux d'entrée et qualité variables. Un deuxième objectif de la thèse sera d'estimer à l'échelle française et chinoise les intrants nécessaires et les incertitudes associées pour mieux identifier les zones où un objectif donné de stockage de carbone organique dans le sol est réalisable ou non - en raison des conditions pédoclimatiques, des utilisations et pratiques antérieures du sol. Ceci sera réalisé avec des modèles spatialisés (principalement différentes versions d'ORCHIDEE). Outre l'étude du cas de la France métropolitaine, l'étude du cas de la Chine a été choisie en raison de la disponibilité de bases de données sur les caractéristiques et les pratiques agronomiques des sols et du potentiel important estimé de séquestration du carbone organique dans les sols agricoles chinois. Différents ensembles de données seront utilisés pour évaluer les modèles, tels que le RMQS (Réseau de Mesure de Qualité des Sols) pour la France et le SoilGrid250m pour le monde. En plus de CLAND, plusieurs autres collaborations sont prévues. En particulier, avec INFOSOL et plus particulièrement avec Manuel Martin (INRA) concernant l'utilisation de l'ensemble de données RMQS. Manuel Martin et Jean François Soussana (INRA) seront également des collaborateurs clés pour travailler sur la méthodologie permettant d'estimer les apports supplémentaires nécessaires pour atteindre les objectifs du 4‰. Les collaborations avec la Chine se feront principalement avec l'Université de Pékin (PKU) et l'Académie chinoise des sciences.

  • Titre traduit

    Soil organic carbon modeling: estimating the biomass inputs to the soil to reach a given soil organic carbon storage policy objective


  • Résumé

    Anthropogenic greenhouse gases emissions are the main driving force of climate change. They need to be first stabilized, then strongly reduced during the next Century until carbon neutrality in order to keep the international 2°C objective of the Paris Agreement on Climate. In addition to cutting emissions from the energy, residential and transportation sectors, it is also possible to reduce emissions from land use and land use change. In particular, many authors have shown the global potential of soil carbon sequestration to mitigate the greenhouse effect. A simple calculation shows that if soil carbon stocks were increased by 4‰ per year, about 20 to 35% of CO2 emissions could be offset. A voluntary action plan based on this calculation was proposed before the COP21 known as the “4‰ initiative” (www.4p1000.org) and focusing on soil organic carbon sequestration to mitigate climate change, adapt to climate change and improve food security. Increasing soil organic carbon is appealing, but it faces several challenges, including the following: 1) a sustained additional quantity of carbon must be delivered to the soil each year at large scale and this carbon has to come from plant material directly or indirectly (e.g. manure); 2) the quality of added organic material, that is, its biochemical composition and its carbon to nitrogen and phosphorus ratio determines the fraction that can be stored into soil organic matter, and such relationships are insufficiently known to deliver adequate advice and predictions; 3) once soil organic matter is formed, provided that the challenges of quantities and qualities are met, it must remain into the soil for as long as possible. Soil organic carbon dynamics models are tools that should help to address these challenges by allowing to predict the amount and quality of organic matter needed to obtain a given soil organic carbon stock increase and predict its temporal stability. The proposed PhD intends to use soil organic carbon models at site scale and at global scale to answer the following question: “What is the minimum quantity and quality of organic matter input that needs to be brought to soils in order to reach an agreed upon policy objective” such as, for example, an increase of soil organic carbon stocks of 4‰ per year. It will allow estimating the uncertainties related to the different existing models, helping the scientific community to better simulate carbon sequestration in soils and its mitigation potential. It will also provide a useful guideline for policy actions on land use management, indicating the feasibility of the project regarding biophysical criteria, which depend on the type of soils. The amount of necessary inputs for a set soil organic carbon stocks increase will be estimated using different soil organic models (RothC, Century, PRIM, ORCHIMIC, etc.). The scientific question behind this PhD belongs to the family of inverse problems, and will be addressed by using either a new matrix-based formulation of soil organic carbon transformation models developed at LSCE (Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement) or by using large ensembles of simulations with variable input rates and quality. A second objective of the PhD will be to estimate at the French and Chinese scales the necessary inputs and the associated uncertainties to better identify the areas where a given 4‰ soil organic carbon storage objective is feasible or not - because of pedoclimatic conditions, previous land uses and practices histories. This will be performed with spatialized models (mainly different versions of ORCHIDEE). In addition to the case study of mainland France, the case study of China has been selected because of the availability of soil characteristics and agronomic practices databases and the estimated large soil organic carbon sequestration potential of Chinese agricultural soils. Different dataset will be used to evaluate the models, such as the RMQS (Réseau de Mesure de Qualité des Sols) for France and the SoilGrid250m product for the world. In top of the CLAND collaboration, several other collaborations are planned. In particular, with INFOSOL and specifically with Manuel Martin (INRA) related to the RMQS dataset use. Manuel Martin and Jean François Soussana (INRA) will also be key collaborators to work on the methodology to estimate the necessary extra inputs to reach the 4‰ objectives. Collaborations with China will be mainly with Peking University (PKU) and the Chinese Academy of Sciences.