Overblog Suivre ce blog
Editer l'article Administration Créer mon blog
5 février 2008 2 05 /02 /février /2008 11:41
Un article dans le dernier Science, par Lobell et al de l'Université de Stanford,  à propos de changement climatique et d'agriculture, a connu un certain écho médiatique (par exemple ici et ici ): "Prioritizing Climate Change Adaptation Needs for Food Security in 2030". En effet, l'impact du réchauffement climatique sur la production agricole est évidemment une question cruciale - qui touche peut-être davantage l'opinion publique que la fonte des glaciers, ou l'impact sur la biodiversité... - et en tant que telle un axe de recherche majeur.
L'occasion de faire un petit point là-dessus, donc ... Il y a plusieurs façons d'estimer ces impacts:

- commençons par remarquer de façon évidente, que, comme toute étude d'impact climatique, l'étude des impacts agro est tributaire des incertitudes des modèles de climat. C'est une grosse partie du problème. Comment estimer le devenir de la production agricole au Sahel, par exemple, quand pas un GCM n'est d'accord sur le devenir des pluies de la mousson ouest-africaine ? On peut prendre un modèle X ou Y, qui prévoie une baisse de la mousson, travailler là-dessus et avancer comme résultat une diminution de 20% de la production agricole - et n'importe qui peut arriver avec un modèle climatique W ou Z, prédisant un renforcement de la mousson, et aboutir à des résultats contraires et tout aussi valables ...
Le problème est d'autant plus aigü que les incertitudes sont les plus grandes sur les précipitations, qui sont précisement la variable principale pour la végétation.
- ensuite, la première méthode, et peut-être la plus intuitive, consiste à régresser les données de production agro à grande échelle (typiquement les données de la FAO par pays ou grandes régions) contre celles du climat (essentiellement température et précipitations), puis à projeter les changements climatiques attendus à l'aide de ces régressions. Une approche statistique, ou "biogéographique", simple et robuste. C'est ce que font Lobell et al dans leur papier. Problème, inhérent à toute modélisation statistique plutôt que mécaniste: rien ne dit comment vous pouvez extrapolez les stats au-delà de la période historique sur laquelle vous les définissez. Par exemple, avec une telle approche, quid de l'effet fertilisant du CO2 sur les plantes ? Je m'étonne que Lobell et al ait fait un Science avec ca - cela dit, l'intérêt de leur papier réside essentiellement dans l'aspect "hiérarchisation de la vulnérabilité" des différentes régions du globe et, par rapport à ce que disais plus haut, dans la prise en compte de l'incertitude dans la dispersion des différents modèles de climat.

- peut-être encore plus intuitif, vous avez un modèle de climat, un modèle de plante agro, il ne reste qu'à "rabouter" les deux. Ainsi vous faites qqch de plus mécaniste (dans la mesure où les modèles agro sont quand même un peu mécanistes :-)) par rapport à de simples stats. Mais gros problème, à nouveau: les sorties climatiques d'un GCM sont des moyennes à l'échelle d'une maille de 100 ou 200 km de côté (et non des données correspondant à un "point moyen" le plus représentatif de la maille) - alors qu'un modèle de plante fonctionne à l'échelle de la parcelle. Raccorder sauvagement les deux est donc le plus sûr moyen de se tromper. D'autant plus que l'information souhaitée est l'évolution de la production agro au niveau d'une région entière, pas simplement d'une parcelle agricole lambda. La bonne approche consiste donc à "désagréger" les sorties de GCM pour simuler tout un jeu de conditions météo "locales", à rentrer ces données dans un modèle agro, puis à réagréger au niveau régional ces centaines de simulations - si possible en prenant en compte l'hétérogénéité des conditions culturales (variété, types de sol, itinéraires techniques...) au sein de la maille. C'est le plus rigoureux, l'approche privilégiée par les agronomes - mais très lourde en manipulations et transferts de données, et peu facile à utiliser en routine (la désagrégation des précipitations d'un GCM est très "région-spécifique", la réagrégation dépend aussi de données terrain, etc...)
A noter que l'approche statistique (la première) permet de relativement s'affranchir de ce problème d'échelle, puisqu'on établit un modèle statistique directement à grande échelle.

- troisième approche - plutôt favorisée par la communauté climat: introduire dans les modules de végétation des modèles de climat globaux, une représentation des plantes cultivées. Ces modèles de végétation sont déjà paramétrés pour fonctionner à grande échelle, c'est à dire, avec en entrée les données de sortie des modèles de climat, donc on évite les problèmes d'échelle et de manipulation de données -le challenge est en fait de vérifier qu'un modèle de végétation "moyen" sur une maille peut, à partir d'un climat "moyen" sur cette maille, simuler correctement la production agricole (et sa variabilité interannuelle) de la région correspondante - sans avoir à passer par de la désaggrégation/réaggrégation (incidemment, la question se pose aussi pour toute végétation, pas seulement la végétation cultivée, modélisée de cette façon).
Cette approche est plus élégante et intégrée, et surtout permet aussi de calculer la rétroaction de la végétation agricole (via les flux de chaleur, l'albédo, les bilans de carbone et d'eau, etc...) sur le climat, par rapport notamment à la végétation naturelle qu'elle remplace - chose que ne permet en général pas l'option précédente, puisque les modèles agro ne s'embarasse en général pas à calculer les flux de surface. Neanmoins il faut reconnaître qu'elle est moins rigoureuse d'un point de vue agro: en général on admet qu'elle est intéressante pour l'aspect "rétroaction climatique" de la végétation cultivée, mais moins pour l'aspect "prévision des impacts agricoles".

Voilà pour cette rapide présentation méthodo. On peut résumer tout ca peut-être, en disant que l'incertitude sur les impacts agricoles est supérieure à la somme des incertitudes issues des modèles de climat et issues des modèles de plantes, puisqu'il faut y rajouter une incertitude due au traitement du transfert d'échelle. En tout cas tout résultat quantitatif sur l'avenir de la production agricole mondiale sous l'influence du réchauffement climatique est à prendre avec de longues pincettes - cela ne voulant absolument pas dire que ces impacts ne seront pas importants... par exemple, déjà aujourd'hui, quel est l'impact des sécheresses récentes en Ukraine et en Australie dans la hausse des cours mondiaux du blé ? sans même chercher à relier directement ces épisodes climatiques au réchauffement en cours, on peut voir là qqch qui préfigure ce qui nous attend en terme de prodution agricole: un facteur de déstabilisation supplémentaire.
On notera enfin que le papier de Lobell peut annoncer des résultats inquiétants sur l'Afrique Australe et l'Asie du Sud essentiellement parce que dans ces régions les modèles de climat donnent des signaux en précipitations à peu près convergents - mais, en particulier, cela ne signifie en rien que les autres régions soient à l'abri, bien entendu...



Partager cet article

Repost 0
Published by ICE
commenter cet article

commentaires

PAk 28/02/2008 00:30

mouarf,
tu preche pour ta chapelle, ptit gars :
"Cette approche est plus élégante"

dans toute publication, l'éthique t'impose d'ennoncer tes sources de financement, pour que le lecteur puisse apprécier le plus objectivement possible les éventuels conflits d'interet autour de ton message. et là ce que tu ne dis pas c'est que tu fais une thèse sur la solution "élégante" ... il est réussi ton petit coup marketing !

ICE 28/02/2008 11:47

chuuut... je vois vraiment pas ce que vous voulez dire...nan sérieusement p'tit gars,  si tu me lis bien je dis clairement aussi que si c'est plus joli c'est aussi moins rigoureux sans doute, scientifiquement parlant, et qu'au final tout ca dépend de ce que tu veux faire - comme d'habitude - notamment si tu veux faire du cycle du carbone, du land-use,  ben tu vas pas t'amuser à faire du downscaling/upscaling avec un modèle de crops...Quant à mes sources de financement, franchement...

anne 05/02/2008 15:12

Salut,
je viens de rattraper tout mon retard (qui courrait depuis la fin d'année dernière) dans la lecture de tes posts. Félicitation c'est toujours facile à lire et je me sens toujours mon bête après !
Continue comme ça.
Anne

ICE 05/02/2008 21:08

et ben ca ca fait plaisir..merci !

  • : Le blog de ICE
  • Le blog de ICE
  • : Actualité, réflexion autour du changement climatique, de l'énergie, de l'environnement...
  • Contact

Texte Libre











Archives