Mogador - Modélisation de l’atelier d’engraissement porcin pour prédire ses résultats économiques et ses impacts environnementaux

To meet economic and environmental challenges of pig production, farmers need tools to assess the impact of their facilities, identify possible improvements and be guided in their technical and economic management. A model of the pig fattening unit has been developed for this purpose as part of the MOGADOR project. Based on the characteristics of the structure and the main farming practices, the model produces the technical and economic results and its environmental impacts by Life Cycle Assessment approach. The originality and the performance of the model reside in the fact that it takes into account the variability of the individual performances of the pigs, in interaction with the practices of the breeding (driving, feeding) and its structure (rooms of fattening). The model was evaluated according to three main stages: expertise, sensitivity analysis and comparison of predicted results toobserved results. The predictive quality of the model and the calibration procedure make it possible to consider using the model for research and advisory services. A first decision support tool is available on Internet to consult a library of simulations performed with the model. The analyzes can then be completed by using the expert model.Pour répondre aux enjeux économiques et environnementaux de la production porcine, les éleveurs ont besoin d’outils pour apprécier l’impact de leur atelier, identifier les pistes d’amélioration et être guidés dans leur pilotage technico-économique. Un modèle de l’atelier d’engraissement a été développé en ce sens dans le cadre du projet MOGADOR. À partir des caractéristiques de la structure de l’atelier et des principales pratiques d’élevage, le modèle produit les résultats techniques et économiques de l’atelier et ses impacts environnementaux par Analyse du Cycle de Vie. L’originalité et la performance du modèle résident dans le fait qu’il prend en compte la variabilité des performances individuelles des porcs, en interaction avec les pratiques de l’élevage (conduite, alimentation) et sa structure (salles d’engraissement). Le modèle a été évalué suivant trois grandes étapes : par expertise, par analyse de sensibilité et par comparaison de résultats prédits à des résultats observés. La qualité de prédiction dumodèle et la procédure d’étalonnage établie permettent d’envisager une utilisation du modèle pour la recherche et pour le conseil en élevage. Un premier outil d’aide à la décision est disponible sur Internet pour consulter une bibliothèque de simulations réalisées à l’aide du modèle. Les analyses peuvent ensuite être complétées par l’utilisation du modèle expert

Can forest management based on natural disturbances maintain ecological resilience?

Given the increasingly global stresses on forests, many ecologists argue that managers must maintain ecological resilience: the capacity of ecosystems to absorb disturbances without undergoing fundamental change. In this review we ask: Can the emerging paradigm of natural-disturbance-based management (NDBM) maintain ecological resilience in managed forests? Applying resilience theory requires careful articulation of the ecosystem state under consideration, the disturbances and stresses that affect the persistence of possible alternative states, and the spatial and temporal scales of management relevance. Implementing NDBM while maintaining resilience means recognizing that (i) biodiversity is important for long-term ecosystem persistence, (ii) natural disturbances play a critical role as a generator of structural and compositional heterogeneity at multiple scales, and (iii) traditional management tends to produce forests more homogeneous than those disturbed naturally and increases the likelihood of unexpected catastrophic change by constraining variation of key environmental processes. NDBM may maintain resilience if silvicultural strategies retain the structures and processes that perpetuate desired states while reducing those that enhance resilience of undesirable states. Such strategies require an understanding of harvesting impacts on slow ecosystem processes, such as seed-bank or nutrient dynamics, which in the long term can lead to ecological surprises by altering the forest's capacity to reorganize after disturbance

Long-distance migratory shorebirds travel faster towards their breeding grounds, but fly faster post-breeding

Long-distance migrants are assumed to be more time-limited during the pre-breeding season compared to the post-breeding season. Although breeding-related time constraints may be absent post-breeding, additional factors such as predation risk could lead to time constraints that were previously underestimated. By using an automated radio telemetry system, we compared pre- and post-breeding movements of long-distance migrant shorebirds on a continent-wide scale. From 2014 to 2016, we deployed radio transmitters on 1,937 individuals of 4 shorebird species at 13 sites distributed across North America. Following theoretical predictions, all species migrated faster during the pre-breeding season, compared to the post-breeding season. These differences in migration speed between seasons were attributable primarily to longer stopover durations in the post-breeding season. In contrast, and counter to our expectations, all species had higher airspeeds during the post-breeding season, even after accounting for seasonal differences in wind. Arriving at the breeding grounds in good body condition is beneficial for survival and reproductive success and this energetic constraint might explain why airspeeds are not maximised in the pre-breeding season. We show that the higher airspeeds in the post-breeding season precede a wave of avian predators, which could suggest that migrant shorebirds show predation-minimizing behaviour during the post-breeding season. Our results reaffirm the important role of time constraints during northward migration and suggest that both energy and predation-risk constrain migratory behaviour during the post-breeding season

Analyse de sensibilité globale d'un modèle simulant les résultats technico-économiques et les impacts environnementaux de l'atelier d'engraissement porcin

Les modèles de fonctionnement des systèmes d’élevage sont utilisés pour étudier et comprendre les mécanismes de réponse de ces systèmes face à des changements dans leur environnement et/ou dans leur pilotage. Certains ont été développés récemment pour aborder la question de leur durabilité au regard de leur production. Les sorties sont de dimensions multiples (techniques, économiques, environnementales) liées à l’évaluation multicritère de la durabilité ; la durée de simulation est de l’ordre de la minute. L’analyse de sensibilité est une méthode couramment utilisée sur des modèles représentant des systèmes complexes afin d’identifier les paramètres influençant le plus chaque sortie. Cependant, réaliser une analyse de sensibilité de ces nouveaux modèles est difficile en raison du nombre important de paramètres, qui agissent en interaction sur l’ensemble des sorties du modèle et de la nécessité d’effectuer un grand nombre de simulations. Nous avons développé un modèle de l’atelier d’engraissement porcin qui est stochastique, mécaniste, à évènement-discret, individu-centré et dynamique, avec un pas de temps journalier. Nous avons ensuite réalisé une analyse de sensibilité globale du modèle adaptée à ses spécificités, en vue d’utiliser ces résultats pour renforcer la compréhension du fonctionnement du modèle. L’analyse de sensibilité a porté sur 15 variables d’entrée continues et sur 13 variables de sorties (5 sorties techniques, 5 impacts environnementaux et 3 indicateurs économiques). Nous avons d’abord mis en oeuvre la méthode de Morris pour réaliser un premier criblage afin d’identifier et exclure de l’analyse les paramètres très peu ou pas influents. Nous avons ainsi conservé 10 entrées sur 15 pour l’analyse proprement dite. Nous avons ensuite réalisé une analyse de sensibilité basée sur la variance pour les entrées influentes en utilisant des métamodèles. Les variables d’entrée les plus influentes sont le poids vif moyen d’entrée en engraissement (PVini), le coefficient de modulation la quantité d’aliment ingérée (QI), le coefficient de modulation de la quantité d’azote ingérée (NI), le taux de mortalité et la durée du vide sanitaire (VS). Le PVini détermine en partie l’efficacité alimentaire (des animaux entrés plus lourds ont un indice de consommation moyen en engraissement plus élevé), QI détermine aussi en partie le niveau de croissance et le coût alimentaire, NI influence largement la quantité d’azote excrétée et donc les impacts environnementaux associés (surtout acidification et eutrophisation), VS conditionne l’âge à l’abattage et donc le poids vif d’abattage et le revenu. Cette étude propose une séquence d’analyse de sensibilité générique, adaptée à des modèles de systèmes d’élevage ayant un temps de simulation long et disposant de sorties multicritères

Mogador - Modélisation de l’atelier d’engraissement porcin pour prédire ses résultats économiques et ses impacts environnementaux

Pour répondre aux enjeux économiques et environnementaux de la production porcine, les éleveurs ont besoin d’outils pour apprécier l’impact de leur atelier, identifier les pistes d’amélioration et être guidés dans leur pilotage technico-économique. Un modèle de l’atelier d’engraissement a été développé en ce sens dans le cadre du projet MOGADOR. À partir des caractéristiques de la structure de l’atelier et des principales pratiques d’élevage, le modèle produit les résultats techniques et économiques de l’atelier et ses impacts environnementaux par Analyse du Cycle de Vie. L’originalité et la performance du modèle résident dans le fait qu’il prend en compte la variabilité des performances individuelles des porcs, en interaction avec les pratiques de l’élevage (conduite, alimentation) et sa structure (salles d’engraissement). Le modèle a été évalué suivant trois grandes étapes : par expertise, par analyse de sensibilité et par comparaison de résultats prédits à des résultats observés. La qualité de prédiction du modèle et la procédure d’étalonnage établie permettent d’envisager une utilisation du modèle pour la recherche et pour le conseil en élevage. Un premier outil d’aide à la décision est disponible sur Internet pour consulter une bibliothèque de simulations réalisées à l’aide du modèle. Les analyses peuvent ensuite être complétées par l’utilisation du modèle expert.To meet economic and environmental challenges of pig production, farmers need tools to assess the impact of their facilities, identify possible improvements and be guided in their technical and economic management. A model of the pig fattening unit has been developed for this purpose as part of the MOGADOR project. Based on the characteristics of the structure and the main farming practices, the model produces the technical and economic results and its environmental impacts by Life Cycle Assessment approach. The originality and the performance of the model reside in the fact that it takes into account the variability of the individual performances of the pigs, in interaction with the practices of the breeding (driving, feeding) and its structure (rooms of fattening). The model was evaluated according to three main stages: expertise, sensitivity analysis and comparison of predicted results to observed results. The predictive quality of the model and the calibration procedure make it possible to consider using the model for research and advisory services. A first decision support tool is available on Internet to consult a library of simulations performed with the model. The analyzes can then be completed by using the expert model