Agroforesterie et services écosystémiques en zone tropicale

Respectueux de l’environnement et garantissant une sécurité alimentaire soutenue par la diversification des productions et des revenus qu’ils procurent, les systèmes agroforestiers apparaissent comme un modèle prometteur d’agriculture durable dans les pays du Sud les plus vulnérables aux changements globaux. Cependant, ces systèmes agroforestiers ne peuvent être optimisés qu’à condition de mieux comprendre et de mieux maîtriser les facteurs de leurs productions. L’ouvrage présente un ensemble de connaissances récentes sur les mécanismes biophysiques et socio-économiques qui sous-tendent le fonctionnement et la dynamique des systèmes agroforestiers. Il concerne, d’une part les systèmes agroforestiers à base de cultures pérennes, telles que cacaoyers et caféiers, de régions tropicales humides en Amérique du Sud, en Afrique de l’Est et du Centre, d’autre part les parcs arborés et arbustifs à base de cultures vivrières, principalement de céréales, de la région semi-aride subsaharienne d’Afrique de l’Ouest. Il synthétise les dernières avancées acquises grâce à plusieurs projets associant le Cirad, l’IRD et leurs partenaires du Sud qui ont été conduits entre 2012 et 2016 dans ces régions. L’ensemble de ces projets s’articulent autour des dynamiques des systèmes agroforestiers et des compromis entre les services de production et les autres services socio-écosystémiques que ces systèmes fournissent

Land Surface Temperature product validation using NOAA\u27s surface climate observation networks—Scaling methodology for the Visible Infrared Imager Radiometer Suite (VIIRS)

NOAA will soon use the new Visible Infrared Imager Radiometer Suite (VIIRS) on the Joint Polar Satellite System (JPSS) as its primary polar-orbiting satellite imager. Employing a near real-time processing system, NOAA will generate a series of Environmental Data Records (EDRs) from VIIRS data. For example, the VIIRS Land Surface Temperature (LST) EDR will estimate the surface skin temperature over all global land areas and provide key information for monitoring Earth surface energy and water fluxes. Because both VIIRS and its processing algorithms are new, NOAA is conducting a rigorous calibration and validation program to understand and improve product quality. This paper presents a new validation methodology to estimate the quantitative uncertainty in the LST EDR, and contribute to improving the retrieval algorithm. It employs a physically-based approach to scaling up point LST measurements currently made operationally at many field and weather stations around the world. The scaling method consists of the merging information collected at different spatial resolutions within a land surface model to fully characterize large area (km×km scale) satellite products. The approach can be used to explore scaling issues over terrestrial surfaces spanning a large range of climate regimes and land cover types, including forests and mixed vegetated areas. The methodology was tested successfully with NASA/MODIS data, indicating an absolute error for MODIS LST products of 2.0 K at a mixed agricultural site (Bondville, IL) when accounting for scaling, and higher than 3 K without scaling. The VIIRS LST EDR requires a 1.5 K measurement accuracy and 2.5 K measurement precision. Ultimately, this validation approach should lead to an accurate and continuously-assessed VIIRS LST product suitable to support weather forecast, hydrological applications, or climate studies. It is readily adaptable to other moderate resolution satellite systems

Driving factors of the directional variability of thermal infrared signal in temperate regions

Land surface temperature (LST) is a good indicator of the land surface state. The measurement of LST is however prone to directional anisotropy which may severely affect the interpretation of the measurements if it is not corrected. This study aims at determining and describing the impact of various factors on anisotropy of continuous crops at mid-latitudes. The SCOPE (Soil Canopy Observation, Photochemistry and Energy fluxes) model is used as a data generator of directional anisotropy since it enables exploring a very large range of meteorological, biochemical and geometrical conditions. An original indicator, the standard deviation of anisotropy in principal plane, is used in order to investigate the impact of the tested variables and parameters. We found that anisotropy is, at first order, related to seasonal trends, in relation to the amount of incident radiation and the solar zenith angle. Then the geometrical structure of the canopy modifies the anisotropy (LAI, LADF, hot spot parameter) followed by the coupling between the water status of the soil and the stress of canopy. Wind speed which is known for having a significant impact on temperature level has a very limited influence on anisotropy. An analysis of the amplitude of anisotropy in the principal and perpendicular planes (from -50 degrees to 50 degrees zenith) showed that anisotropy can reach up to 11 degrees C and similar to 3.5 degrees C respectively. The impact of satellite orbit on anisotropy is also discussed and it is found that, given the latitudes and the season, the anisotropy can severely affect measurements. This is particularly true when the satellite measurements are acquired in a configuration close to the solar principal plane, which often occur at low latitude. These results are of great help in the context of developing simple methods which could then be integrated into satellite data processing algorithms

Surface response to rain events throughout the West African monsoon

This study analyses the response of the continental surface to rain events, taking advantage of the long-term near-surface measurements over different vegetation types at different latitudes, acquired during the African Monsoon Multidisciplinary Analysis (AMMA) by the AMMA-CATCH observing system. The simulated surface response by nine land surface models involved in AMMA Land Model Intercomparison Project (ALMIP), is compared to the observations. The surface response, described via the evaporative fraction (EF), evolves in two steps: the immediate surface response (corresponding to an increase of EF occurring immediately after the rain) and the surface recovery (characterized by a decrease of EF over several days after the rain). It is shown that, for all the experimental sites, the immediate surface response is mainly dependent on the soil moisture content and the recovery period follows an exponential relationship whose rate is strongly dependent on the vegetation type (from 1 day over bare soil to 70 days over forest) and plant functional type (below and above 10 days for annual and perennial plants, respectively). The ALMIP model ensemble depicts a broad range of relationships between EF and soil moisture, with the worst results for the drier sites (high latitudes). The land surface models tend to simulate a realistic surface recovery for vegetated sites, but a slower and more variable EF decrease is simulated over bare soil than observed

Using a multiobjective approach to retrieve information on surface properties used in a SVAT model

DOI: 10.1016/j.hydrol.2003.10.003International audienceThe reliability of model predictions used in meteorology, agronomy or hydrology is partly linked to an adequate representation of the water and energy balances which are described in so-called SVAT (Soil Vegetation Atmosphere Transfer) models. These models require the specification of many surface properties which can generally be obtained from laboratory or field experiments, using time consuming techniques, or can be derived from textural information. The required accuracy of the surface properties depends on the model complexity and their misspecification can affect model performance. At various time and spatial resolutions, remote sensing provides information related to surface parameters in SVAT models or state variables simulated by SVAT models. In this context, the Simple Soil-Plant-Atmosphere Transfer-Remote Sensing (SiSPAT-RS) model was developed for remote sensing data assimilation objectives. This new version of the physically based SiSPAT model simulates the main surface processes (energy fluxes, soil water content profiles, temperatures) and remote sensing data in the visible, infrared and thermal infrared spectral domains. As a preliminary step before data assimilation in the model, the objectives of this study were (1) to apply a multiobjective approach for retrieving quantitative information about the surface properties from different surface measurements and (2) to determine the potential of the SiSPAT-RS model to be applied with "little" a priori information about input parameters. To reach these goals, the ability of the Multiobjective Generalized Sensitivity Analysis (MOGSA) algorithm to determine and quantify the most influential input parameters of the SiSPAT-RS model on several simulated output variables, was investigated. The results revealed the main influential input parameters according to different contrasted environmental conditions, and contributed to the reduction of their a priori uncertainty range. A procedure for specifying surface properties from MOGSA results was tested on the thermal and hydraulic soil parameters, and evaluated through the SiSPAT-RS model performance. Although slightly lower than a reference simulation, the performance were satisfactory and suggested that complex SVAT models can be driven with little a priori information on soil properties, as in a future context of remote sensing data assimilation. Measurement acquired on a winter wheat field of the ReSeDA (Remote Sensing Data Assimilation) experiment were used in this study.La confiance que l'on peut avoir dans les simulations utilisées en météorologie, agronomie ou hydrologie est en partie liées à une représentation adéquate des bilans d'eau et d'énergie, décrits dans des modèles appelés TSVA (Transfert Sol - Végétation - Atmosphère). Ces modèles nécessitent la spécification d'un grand nombre de propriétés de la surface, qui sont en général obtenues par des méthodes de laboratoires ou des expérimentations de terrain, souvent coûteuses en temps, ou encore déduites d'informations sur la texture du sol. La précision requise sur ces propriétés de surface dépend de la complexité du modèle et leur mauvaise spécification peut affecter les performances du modèle. A différentes résolutions spatiales ou temporelles, la télédétection fournit des informations reliées aux paramètres de surface des modèles TSVA ou à leurs variables d'état. Dans ce contexte, le modèle SiSPAT-RS (Simple Soil Plant Atmosphere Transfer - Remote Sensing) a été développé avec un objectif d'assimilation de données de télédétection. La nouvelle version du modèle à base physique SiSPAT simule les processus de surface majeurs (flux d'énergie, profils de teneur en eau et de température dans le sol) et les variables de télédétection dans le visible, l'infra-rouge ainsi que pour l'infra-rouge thermique. En considérant cette étude comme une étape préliminaire à l'assimilation, ses objectifs sont (1) appliquer une approche multi-objectif pour déterminer une information quantitative sur les propriétés de surface à partir de différentes mesures de surface (2) de déterminer le potentiel du modèle SiSPAT-RS en cas d'application avec peu d'information a priori sur les paramètres d'entrée. Pour cela, nous avons étudié la capacité de la méthode MOGSA (Multi-Objective Genneralizd Sensivitity Analysis) à déterminer et quantifier les paramètres les plus influents du modèle SiSPAT-RS sur différentes variables simulées. Les résultats permettent d'identifier les paramètres les plus influents, selon les conditions environnementales et la méthode contribue à réduire leur intervalle de définition, réduisant ainsi l'incertitude sur leur valeur. Nous avons testé une procédure permettant de spécifier les paramètres décrivant les propriétés hydrodynamiques et thermiques de SiSPAT-RS à l'aide des résultats de l'analyse multi-objectif. La performance de la méthode est satisfaisante et suggère que, même les modèles SVAT un peu complexes, peuvent être utilisés avec une connaissance réduite des propriétés du sol, ce qui sera le cas dans un contexte d'assimilation de données de télédétection. L'étude s'appuie sur des mesures acquises sur un blé d'hiver de l'expérimentation ReSeDA (Remote Sensing Data Assimilation)

Constraining a physically based Soil-Vegetation-Atmosphere Transfer model with surface water content and thermal infrared brightness temperature measurements using a multiobjective approach

DOI:10.1029/2004WR003695International audienceThis article reports on a multiobjective approach which is carried out on thephysically based Soil-Vegetation-Atmosphere Transfer (SVAT) model. This approach isdesigned for (1) analyzing the model sensitivity to its input parameters under variousenvironmental conditions and (2) assessing input parameters through the combinedassimilation of the surface water content and the thermal infrared brightness temperature.To reach these goals, a multiobjective calibration iterative procedure (MCIP) is applied onthe Simple Soil Plant Atmosphere Transfer-Remote Sensing (SiSPAT-RS) model. Thisnew multiobjective approach consists of performing successive contractions of the feasibleparameter space with the multiobjective generalized sensitivity analysis algorithm. Resultsshow that the MCIP is an original and pertinent approach both for improving modelcalibration (i.e., reducing the a posteriori preferential ranges) and for driving a detailedSVAT model using various calibration data. The usefulness of the water content of theupper 5 cm and the thermal infrared brightness temperature for retrieving quantitativeinformation about the main input surface parameters is also underlined. This study opensperspectives in the combined assimilation of various multispectral remotely sensedobservations, such as passive microwaves and thermal infrared signals.Cet article présente les résultats d`une approche multi-objectifs, appliquée à un modèle de Transfert Sl - Végétation - Atmosphère (TSVA). Cette approche est destinée à (1) analyser la sensibilité du modèle aux paramètres d`entrée dans des conditions variées et (2) estimer les paramètres d`entrée à l`aide de l`assimilation de la teneur en eau de surface et la température de brillance infra-rouge. Pour atteindre ces objectifs, une calibration itérative, s`appuyant sur une approche multi-objectifs (MCI) est appliquée au modèle Simple Soil Plant Atmosphere Transfer -Remote-Sensing (SiSPAT-RS). Cette nouvelle approche multi-objectif consiste à réaliser des contractions successives de l`espace des paramètres possibles à l`aide d`un algorithme de sensibilité multi-objectifs. Les résultats montrent que l`approche MCIP est originale et pertinente pour, à la fois, améliorer la calibration du modèle (i.e. pour réduire a posterio les gammes possibles des paramètres) et piloter le modèle SVAT à partir de plusieurs données de calibration. On montre aussi l`intérêt de la teneur en eau de surface sur 5 cm et de la température de brillance infra-rouge pour déduire une information quantitative sur les paramètres de surface les plus importants. Cette étude ouvre des perspectives pour l`assimilation conjointe de données de télédétection multi-spectrales, telles que les micro-ondes passives et les signaux infra-rouge thermiques