Meta-analysis methods to estimate N2O emissions from agricultural soils.

Le terme de méta-analyse désigne l'analyse statique d'un large ensemble de résultats provenant d'études individuelles pour un même sujet donné. Cette approche est de plus en plus étudiée dans différents domaines, notamment en agronomie. Dans cette discipline, une revue bibliographique réalisée dans le cadre de la thèse a cependant montré que les méta-analyses n'étaient pas toujours de bonne qualité. Les méta-analyses effectuées en agronomie étudient ainsi très rarement la robustesse de leurs conclusions aux données utilisées et aux méthodes statistiques. L'objectif de cette thèse est de démontrer et d'illustrer l'importance des analyses de sensibilité dans le cadre de la méta-analyse en s'appuyant sur l'exemple de l'estimation des émissions de N2O provenant des sols agricoles. L'estimation des émissions de protoxyde d'azote (N2O) est réalisée à l'échelle mondaile par le Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC). Le N2O est un puissant gaz à effet de serre avec un pouvoir de réchauffement 298 fois plus puissant que le CO2 sur une période de 100 ans. Les émissions de N2O ont la particularité de présenter une forte variabilité spatiale et temporelle. Deux bases de données sont utilisées dans ce travail : la base de données de Rochette et Janzen (2005) et celle de Stehfest et Bouwman (2006). Elles recensent de nombreuses mesures d'émissions de N2O réparties dans le monde provenant d'études publiées et ont joué un rôle important lors des estimations d'émissions de N2O réalisées par le GIEC. Les résultats montrent l'intérêt des modèles à effets aléatoires pour estimer les émissions de NO2 issues de sols agricoles. Ils sont bien adaptés à la structure des données (observations répétées sur un même site pour différentes doses d'engrais, avec plusieurs sites considérés). Ils permettent de distinguer la variabilité inter-sites de la variabilité intra-site et d'estimer l'effet de la dose d'engrais azoté sur les émissions de NO2. Dans ce mémoire, l'analyse de la sensibilité des estimations à la forme de la relation "Emission de N2O / Dose d'engrais azoté" a montré qu'une relation exponentielle était plus adaptée. Il apparait ainsi souhaitable de remplacer le facteur d'émission constant du GIEC (1% d'émission quelque soit la dose d'engrais azoté) par un facteur variable qui augmenterait en fonction de la dose. Nous n'avons par contre pas identifié de différence importante entre les méthodes d'inférence fréquentiste et bayésienne. Deux approches ont été proposées pour inclure des variables de milieu et de pratiques culturales dans les estimations de N2O. La méthode Random Forest permet de gérer les données manquantes et présente les meilleures prédictions d'émission de N2O. Les modèles à effets aléatoires permettent eux de prendre en compte ces variables explicatives par le biais d'une ou plusieurs mesures d'émission de N2O. Cette méthode permet de prédire les émissions de N2O pour des doses non testées comme le cas non fertilisé en parcelles agricoles. Les résultats de cette méthode sont cependant sensibles au plan d'expérience utilisé localement pour mesurer les émissions de N2O.The term meta-analysis refers to the statistical analysis of a large set of results coming from individual studies about the same topic. This approach is increasingly used in various areas, including agronomy. In this domain however, a bibliographic review conducted by this thesis, showed that meta-analyses were not always of good quality. Meta-analyses in agronomy very seldom study the robustness of their findings relative to data quality and statistical methods.The objective of this thesis is to demonstrate and illustrate the importance of sensitivity analysis in the context of meta-analysis and as an example this is based on the estimation of N2O emissions from agricultural soils. The estimation of emissions of nitrous oxide (N2O) is made at the worldwide level by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). N2O is a potent greenhouse gas with a global warming power 298 times greater than the one of CO2 over a 100 year period. The key characteristics of N2O emissions are a significant spatial and time variability. Two databases are used for this work: the database of Rochette and Janzen (2005) and the one of Stehfest and Bouwman (2006). They collect numerous worldwide N2O emissions measurements from published studies and have played a significant role in the estimation of N2O emissions produced by the IPCC. The results show the value of random effects models in order to estimate N2O emissions from agricultural soils. They are well suited to the structure of the data (repeated observations on the same site for different doses of fertilizers, with several sites considered). They allow to differentiate the inter-site and intra-site variability and to estimate the effect of the rate of nitrogen fertilize on the N2O emissions. In this paper, the analysis of the sensitivity of the estimations to the shape of the relationship "Emission of N2O / N fertilizer dose" has shown that an exponential relationship would be the most appropriate. Therefore it would be appropriate to replace the constant emission factor of the IPCC (1% emission whatever the dose of nitrogen fertilizer) by a variable factor which would increase with the dose. On the other hand we did not identify significant differences between frequentist and Bayesian inference methods. Two approaches have been proposed to include environmental variables and cropping practices in the estimates of N2O. The first one using the Random Forest method allows managing missing data and provides the best N2O emissions predictions. The other one, based on random effects models allow to take into account these explanatory variables via one or several measurements of N2O. They allow predicting N2O emissions for non-tested doses in unfertilized farmer's field. However their results are sensitive to the experimental design used locally to measure N2O emissions

Méthodes de méta-analyse pour l’estimation des émissions de N2O par les sols agricoles

The term meta-analysis refers to the statistical analysis of a large set of results coming from individual studies about the same topic. This approach is increasingly used in various areas, including agronomy. In this domain however, a bibliographic review conducted by this thesis, showed that meta-analyses were not always of good quality. Meta-analyses in agronomy very seldom study the robustness of their findings relative to data quality and statistical methods.The objective of this thesis is to demonstrate and illustrate the importance of sensitivity analysis in the context of meta-analysis and as an example this is based on the estimation of N2O emissions from agricultural soils. The estimation of emissions of nitrous oxide (N2O) is made at the worldwide level by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). N2O is a potent greenhouse gas with a global warming power 298 times greater than the one of CO2 over a 100 year period. The key characteristics of N2O emissions are a significant spatial and time variability. Two databases are used for this work: the database of Rochette and Janzen (2005) and the one of Stehfest and Bouwman (2006). They collect numerous worldwide N2O emissions measurements from published studies and have played a significant role in the estimation of N2O emissions produced by the IPCC. The results show the value of random effects models in order to estimate N2O emissions from agricultural soils. They are well suited to the structure of the data (repeated observations on the same site for different doses of fertilizers, with several sites considered). They allow to differentiate the inter-site and intra-site variability and to estimate the effect of the rate of nitrogen fertilize on the N2O emissions. In this paper, the analysis of the sensitivity of the estimations to the shape of the relationship "Emission of N2O / N fertilizer dose" has shown that an exponential relationship would be the most appropriate. Therefore it would be appropriate to replace the constant emission factor of the IPCC (1% emission whatever the dose of nitrogen fertilizer) by a variable factor which would increase with the dose. On the other hand we did not identify significant differences between frequentist and Bayesian inference methods. Two approaches have been proposed to include environmental variables and cropping practices in the estimates of N2O. The first one using the Random Forest method allows managing missing data and provides the best N2O emissions predictions. The other one, based on random effects models allow to take into account these explanatory variables via one or several measurements of N2O. They allow predicting N2O emissions for non-tested doses in unfertilized farmer's field. However their results are sensitive to the experimental design used locally to measure N2O emissions.Le terme de méta-analyse désigne l'analyse statique d'un large ensemble de résultats provenant d'études individuelles pour un même sujet donné. Cette approche est de plus en plus étudiée dans différents domaines, notamment en agronomie. Dans cette discipline, une revue bibliographique réalisée dans le cadre de la thèse a cependant montré que les méta-analyses n'étaient pas toujours de bonne qualité. Les méta-analyses effectuées en agronomie étudient ainsi très rarement la robustesse de leurs conclusions aux données utilisées et aux méthodes statistiques. L'objectif de cette thèse est de démontrer et d'illustrer l'importance des analyses de sensibilité dans le cadre de la méta-analyse en s'appuyant sur l'exemple de l'estimation des émissions de N2O provenant des sols agricoles. L'estimation des émissions de protoxyde d'azote (N2O) est réalisée à l'échelle mondaile par le Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC). Le N2O est un puissant gaz à effet de serre avec un pouvoir de réchauffement 298 fois plus puissant que le CO2 sur une période de 100 ans. Les émissions de N2O ont la particularité de présenter une forte variabilité spatiale et temporelle. Deux bases de données sont utilisées dans ce travail : la base de données de Rochette et Janzen (2005) et celle de Stehfest et Bouwman (2006). Elles recensent de nombreuses mesures d'émissions de N2O réparties dans le monde provenant d'études publiées et ont joué un rôle important lors des estimations d'émissions de N2O réalisées par le GIEC. Les résultats montrent l'intérêt des modèles à effets aléatoires pour estimer les émissions de NO2 issues de sols agricoles. Ils sont bien adaptés à la structure des données (observations répétées sur un même site pour différentes doses d'engrais, avec plusieurs sites considérés). Ils permettent de distinguer la variabilité inter-sites de la variabilité intra-site et d'estimer l'effet de la dose d'engrais azoté sur les émissions de NO2. Dans ce mémoire, l'analyse de la sensibilité des estimations à la forme de la relation "Emission de N2O / Dose d'engrais azoté" a montré qu'une relation exponentielle était plus adaptée. Il apparait ainsi souhaitable de remplacer le facteur d'émission constant du GIEC (1% d'émission quelque soit la dose d'engrais azoté) par un facteur variable qui augmenterait en fonction de la dose. Nous n'avons par contre pas identifié de différence importante entre les méthodes d'inférence fréquentiste et bayésienne. Deux approches ont été proposées pour inclure des variables de milieu et de pratiques culturales dans les estimations de N2O. La méthode Random Forest permet de gérer les données manquantes et présente les meilleures prédictions d'émission de N2O. Les modèles à effets aléatoires permettent eux de prendre en compte ces variables explicatives par le biais d'une ou plusieurs mesures d'émission de N2O. Cette méthode permet de prédire les émissions de N2O pour des doses non testées comme le cas non fertilisé en parcelles agricoles. Les résultats de cette méthode sont cependant sensibles au plan d'expérience utilisé localement pour mesurer les émissions de N2O

Méthodes de méta-analyse pour l'estimation des émissions de N2O par les sols agricoles

Le terme de méta-analyse désigne l'analyse statique d'un large ensemble de résultats provenant d'études individuelles pour un même sujet donné. Cette approche est de plus en plus étudiée dans différents domaines, notamment en agronomie. Dans cette discipline, une revue bibliographique réalisée dans le cadre de la thèse a cependant montré que les méta-analyses n'étaient pas toujours de bonne qualité. Les méta-analyses effectuées en agronomie étudient ainsi très rarement la robustesse de leurs conclusions aux données utilisées et aux méthodes statistiques. L'objectif de cette thèse est de démontrer et d'illustrer l'importance des analyses de sensibilité dans le cadre de la méta-analyse en s'appuyant sur l'exemple de l'estimation des émissions de N2O provenant des sols agricoles. L'estimation des émissions de protoxyde d'azote (N2O) est réalisée à l'échelle mondaile par le Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC). Le N2O est un puissant gaz à effet de serre avec un pouvoir de réchauffement 298 fois plus puissant que le CO2 sur une période de 100 ans. Les émissions de N2O ont la particularité de présenter une forte variabilité spatiale et temporelle. Deux bases de données sont utilisées dans ce travail : la base de données de Rochette et Janzen (2005) et celle de Stehfest et Bouwman (2006). Elles recensent de nombreuses mesures d'émissions de N2O réparties dans le monde provenant d'études publiées et ont joué un rôle important lors des estimations d'émissions de N2O réalisées par le GIEC. Les résultats montrent l'intérêt des modèles à effets aléatoires pour estimer les émissions de NO2 issues de sols agricoles. Ils sont bien adaptés à la structure des données (observations répétées sur un même site pour différentes doses d'engrais, avec plusieurs sites considérés). Ils permettent de distinguer la variabilité inter-sites de la variabilité intra-site et d'estimer l'effet de la dose d'engrais azoté sur les émissions de NO2. Dans ce mémoire, l'analyse de la sensibilité des estimations à la forme de la relation "Emission de N2O / Dose d'engrais azoté" a montré qu'une relation exponentielle était plus adaptée. Il apparait ainsi souhaitable de remplacer le facteur d'émission constant du GIEC (1% d'émission quelque soit la dose d'engrais azoté) par un facteur variable qui augmenterait en fonction de la dose. Nous n'avons par contre pas identifié de différence importante entre les méthodes d'inférence fréquentiste et bayésienne. Deux approches ont été proposées pour inclure des variables de milieu et de pratiques culturales dans les estimations de N2O. La méthode Random Forest permet de gérer les données manquantes et présente les meilleures prédictions d'émission de N2O. Les modèles à effets aléatoires permettent eux de prendre en compte ces variables explicatives par le biais d'une ou plusieurs mesures d'émission de N2O. Cette méthode permet de prédire les émissions de N2O pour des doses non testées comme le cas non fertilisé en parcelles agricoles. Les résultats de cette méthode sont cependant sensibles au plan d'expérience utilisé localement pour mesurer les émissions de N2O.The term meta-analysis refers to the statistical analysis of a large set of results coming from individual studies about the same topic. This approach is increasingly used in various areas, including agronomy. In this domain however, a bibliographic review conducted by this thesis, showed that meta-analyses were not always of good quality. Meta-analyses in agronomy very seldom study the robustness of their findings relative to data quality and statistical methods.The objective of this thesis is to demonstrate and illustrate the importance of sensitivity analysis in the context of meta-analysis and as an example this is based on the estimation of N2O emissions from agricultural soils. The estimation of emissions of nitrous oxide (N2O) is made at the worldwide level by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). N2O is a potent greenhouse gas with a global warming power 298 times greater than the one of CO2 over a 100 year period. The key characteristics of N2O emissions are a significant spatial and time variability. Two databases are used for this work: the database of Rochette and Janzen (2005) and the one of Stehfest and Bouwman (2006). They collect numerous worldwide N2O emissions measurements from published studies and have played a significant role in the estimation of N2O emissions produced by the IPCC. The results show the value of random effects models in order to estimate N2O emissions from agricultural soils. They are well suited to the structure of the data (repeated observations on the same site for different doses of fertilizers, with several sites considered). They allow to differentiate the inter-site and intra-site variability and to estimate the effect of the rate of nitrogen fertilize on the N2O emissions. In this paper, the analysis of the sensitivity of the estimations to the shape of the relationship "Emission of N2O / N fertilizer dose" has shown that an exponential relationship would be the most appropriate. Therefore it would be appropriate to replace the constant emission factor of the IPCC (1% emission whatever the dose of nitrogen fertilizer) by a variable factor which would increase with the dose. On the other hand we did not identify significant differences between frequentist and Bayesian inference methods. Two approaches have been proposed to include environmental variables and cropping practices in the estimates of N2O. The first one using the Random Forest method allows managing missing data and provides the best N2O emissions predictions. The other one, based on random effects models allow to take into account these explanatory variables via one or several measurements of N2O. They allow predicting N2O emissions for non-tested doses in unfertilized farmer's field. However their results are sensitive to the experimental design used locally to measure N2O emissions.PARIS-AgroParisTech Centre Paris (751052302) / SudocSudocFranceF

Quantifying uncertainties in N(2)O emission due to N fertilizer application in cultivated areas.

Nitrous oxide (N(2)O) is a greenhouse gas with a global warming potential approximately 298 times greater than that of CO(2). In 2006, the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) estimated N(2)O emission due to synthetic and organic nitrogen (N) fertilization at 1% of applied N. We investigated the uncertainty on this estimated value, by fitting 13 different models to a published dataset including 985 N(2)O measurements. These models were characterized by (i) the presence or absence of the explanatory variable "applied N", (ii) the function relating N(2)O emission to applied N (exponential or linear function), (iii) fixed or random background (i.e. in the absence of N application) N(2)O emission and (iv) fixed or random applied N effect. We calculated ranges of uncertainty on N(2)O emissions from a subset of these models, and compared them with the uncertainty ranges currently used in the IPCC-Tier 1 method. The exponential models outperformed the linear models, and models including one or two random effects outperformed those including fixed effects only. The use of an exponential function rather than a linear function has an important practical consequence: the emission factor is not constant and increases as a function of applied N. Emission factors estimated using the exponential function were lower than 1% when the amount of N applied was below 160 kg N ha(-1). Our uncertainty analysis shows that the uncertainty range currently used by the IPCC-Tier 1 method could be reduced

L'élevage de précision, quels changements dans la relation homme-animal et la représentation de leur métier par les éleveurs ?

International audienceA survey was carried out on 25 farms in France to better understand how new technologies impact human-animal relationships on the farm and farmers’ views of their profession. The farms produced three species with different equipment: a milking robot andorheat detector for dairy cows, an automatic feeder for sows, and a housing management system and or automated weighing system for poultry. Three profiles emerged from the analysis of the semi-directed interviews with farmers.Farmers with the profile A consider that one cannot talk about the human-animal relationship on their farm, and do not enjoy either touching or talking to their animals. In profile B,the farmersassociate a good human-animal relationship with animals’ welfare. Profile C is characterized by the central place occupied by animals. They associate a good human-animal relationship with the animals’ absence of fear.Farmers motivated by animals(profile C)find in precision livestock farmingbenefits related to animals, while the others (profile A and B)find technical benefits detached from the animals.The farmers have room to manoeuvre in how they use the equipment; this can be seen in the degree to which tasks are delegated to the equipment, which can be partial or total; or in the practices they implement to keep close to animals or not; or in the morning routine, by first looking at the animals or atthe computer.Nevertheless, some farmers noted limits to the place of new technologies on a farm, saying that they can supplement farmers’ observations but not replace them.In this article, wedescribe the three profilesand focus on specific outcomes for dairy producerPour mieux comprendre l'impact des nouvelles technologies sur la relation homme-animal et sur la représentation que les éleveurs ont de leur métier, 25 enquêtes ont été conduites en Bretagne. Les éleveurs élèvent des truies gestantes avec alimentation individuelle automatisée (DAC ou selfi feeder), des vaches laitières avec robot de traite et/ou détecteur de chaleurs, ou des poulets de chair, avec boitier de régulation et/ou peson automatique. Trois profils d'éleveurs ressortent de l'analyse des entretiens semi-directifs. Les éleveurs du profil A disent qu'il n'existe pas de relation homme-animal dans leur élevage, et n'aiment ni toucher les animaux ni leur parler. Dans le profil B, les éleveurs associent bonne relation homme-animal et bien-être des animaux. Le profil C est caractérisé par la place centrale des animaux. Ils associent la bonne relation homme-animal à l'absence de peur des animaux. Les éleveurs motivés par l'animal (profil C) trouvent dans l'élevage de précision des bénéfices en lien avec l'animal, et les autres (profils A et B) y voient surtout des bénéfices techniques et apprécient particulièrement le travail avec les nouveaux outils. Ces profils montrent que les éleveurs disposent de marges de manoeuvre dans la manière dont ils utilisent les équipements. Ainsi, ils peuvent choisir de déléguer totalement, ou seulement partiellement, à l'équipement, la tâche ou la décision. D'autres se différencient en mettant en oeuvre, ou pas, des pratiques relationnelles pour conserver une proximité avec les animaux ; ou encore, certains commencent leur journée par regarder les animaux, et d'autres, l'ordinateur. Plusieurs éleveurs précisent cependant que les données consultées sur l'ordinateur complètent l'observation directe des animaux par l'éleveur mais ne la remplacent pas. Dans cet article, nous présentons les trois profils d'éleveurs et réalisons un focus sur les éleveurs de vaches laitières

Fitted response curves obtained with the four selected nonlinear models (A) and the four selected linear models (B).

<p>Black points correspond to N₂O data (96.04% of available observations are displayed; the other data are too extreme for graphical presentation).</p

Predicted N₂O emissions and uncertainty ranges for our eight selected models and the IPCC-Tier 1 method.

<p>The light gray area represents the uncertainty in the model equations and includes the mean values predicted by six models (A) or by eight models (6 non-Bayesian models +2 Bayesian models) (B). The dark gray area represents the uncertainty in model equations and parameter values. The upper and lower limits of the dark gray area indicate the worst-case and best-case scenarios, respectively, defined from six models (A) or from eight models (6 non-Bayesian models +2 Bayesian models) (B). The solid black line and the dotted lines indicate the N₂O emissions predicted with an EF of 1% and the uncertainty range of the IPCC-Tier1 method, respectively.</p

Predicted N₂O emissions due to N fertilization and 95% confidence intervals (CI) for each model, and predicted values and uncertainty ranges for the IPCC-Tier 1 method.

<p>The light gray area corresponds to the values covered by the 95% CI of our eight models. The amounts of N applied were A) 16.62 kg N ha⁻¹, B) 93.6 kg N ha⁻¹, C) 130.74 kg N ha⁻¹, D) 149.58 kg N ha⁻¹ (average amounts of applied N for western, eastern and southern Africa, worldwide, Europe, and eastern Asia respectively). N₂O emissions were estimated by subtracting the value corresponding to the application of no N from the value for each amount of N applied.</p

Minimal, maximal, median and mean values of nitrous oxide (N₂O) and amount of applied N (N rate) for the world and for North America, South America, Asia, Europe and Oceania.

<p>Minimal, maximal, median and mean values of nitrous oxide (N₂O) and amount of applied N (N rate) for the world and for North America, South America, Asia, Europe and Oceania.</p

Estimated values of the parameters of the 13 models.

<p>The standard deviations of the estimators of μ₀ and μ₁ are indicated in brackets.</p