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MELICERTES

Modélisation des états et dynamiques des écosystèmes – applications aux flux et stocks de carbone des écosystèmes modifiés par les activités agricoles.

L'un des objectifs clés de l’agroécologie et de l’agroforesterie est de promouvoir le stockage du carbone dans les sols et de développer les pratiques qui le permettent. Le projet MELICERTES s’intéresse à la modélisation, à l’évaluation et au développement d’approches pour quantifier et surveiller les teneurs stocks de carbone organique dans les écosystèmes et les sols cultivés, en particulier par télé- et proxi-détection. Le projet propose une nouvelle méthode pour analyser les flux de carbone en partant de ces données ainsi que leur dynamique à grande échelle. Les principaux facteurs caractérisant ces flux, et notamment la teneur en carbone organique, seront ainsi identifiés et leur distribution spatiale sera analysée et prédite.

En particulier, MELICERTES vise à estimer des distributions spatiales de carbone organique dans les sols et l'incertitude associée. Pour ce faire, le programme de recherche suivant va être appliqué :

  • intégrer des données provenant de sources multiples et hétérogènes afin de développer des modèles spectraux et spatiaux de la teneur en carbone organique du sol, pilotés par satellite et par des données mesurées au sol ;
  • développer des diagnostics par satellite des pratiques agricoles qui maximisent le stockage du carbone dans le sol (stockantes) et exploiter les résultats satellitaires, spectraux et spatiaux pour construire et adapter des modèles de contenu et de stocks de carbone organique dans le sol ;
  • développer une nouvelle classe de modèles basés sur des données pour en déduire la dynamique des écosystèmes ;
  • combiner les modèles de carbone organique du sol et les modèles systémiques globaux pour fournir un nouveau diagnostic des pratiques agricoles stockantes.

Le caractère innovant de ce projet est le développement de méthodes et d’outils pour établir des prédictions des écosystèmes directement à grande échelle, en partant des données mesurées. Ces modèles, en rupture avec l’existant en machine learning, ont pour objectif de caractériser les dynamiques spatiales et temporelles liées à la productivité, la santé et la résilience des agro-écosystèmes.

 

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Valentine Sollier (INRAE, UMR 1391 – ISPA) : Résilience des agroécosystèmes forestiers sur le versant Pacifique de l’Équateur : effet du changement climatique et des évènements extrêmes ENSO, approche couplée télédétection et modélisation.

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