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CSOPRA : méthodes de comptabilisation du stockage de carbone organique des sols sous l'effet des pratiques culturales

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L'Utilisation des terres, le changement d'affectation des terres et la foresterie pourraient, en Europe, constituer un important puits de carbone, et notamment grâce à la séquestration du carbone organique dans les sols agricoles. Les comptabilisation du stockage dans les inventaires nationaux est sujette à diverses sources d'incertitude liées aux méthodes[…]  Plus de détails

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Fiche technique

Auteurs INRA, ARVALIS, CITEPA, AGROTRANSFERT, Groupement d'Intérêt Scientifique Sol, LABORATOIRE DES SCIENCES DU CLIMAT ET DE L'ENVIRONNEMENT, LDAR
Thématique Produire autrement
Collection Expertises
Date d'édition 2018/09
Nb. de pages 13 P + 70 P + 252 P
Format pdf/A4
Langue FR
Périmètre de publication National

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L'Utilisation des terres, le changement d'affectation des terres et la foresterie pourraient, en Europe, constituer un important puits de carbone, et notamment grâce à la séquestration du carbone organique dans les sols agricoles. Les comptabilisation du stockage dans les inventaires nationaux est sujette à diverses sources d'incertitude liées aux méthodes de modélisation et aux jeux de données utilisés. Comprendre et quantifier cette incertitude et fournir des estimations non biaisées avec un intervalle de confiance précis est essentiel pour alimenter les politiques. Le projet Csopra a testé et comparé diverses méthodes de comptabilisation pour la France, allant de méthodes dite Tier 1 aux méthodes Tier 3 basées sur de la modélisation mécaniste. Nous avons montré que 1) les modèles mécanistes les plus simples donnaient de meilleurs résultats que les modèles plus complexes et que 2) le forçage de carbone dans les sols basé sur des statistiques agricoles de rendement était plus efficace que la simulation explicite de ces entrées dans des modèles. Les estimations au niveau national présentaient un niveau d'incertitude raisonnable et des tendances similaires pour chaque modèle mécaniste, lorsque ceux-ci sont corrigés par une fonction d'erreur calibrée grâce à AIAL, la principale base de données de suivis agronomiques de longue durée existant en France. Nous soulignons donc la nécessité d'intégrer les données des systèmes de surveillance à différentes échelles, à la fois des suivis long terme et des réseaux de surveillance, avec des modèles mécanistes et statistiques, afin de produire des estimations nationales dont l'incertitude est quantifiée. Parmi les résultats du projet Csopra figurent des recommandations sur le type de modèles mécanistes pouvant être utilisés pour les inventaires nationaux, la cartographie à haute résolution des évolutions passées et futures du des stocks de carbone, et une méthode permettant de proposer de nouvelles estimations des facteurs d'émission utilisables dans les approches Tier 2.