7 research outputs found
Taking into account soils and climate change in assessing the production potential of a legume crop of interest: pea
International audienceIn the current context of climate change and increasing pressure on resources, the agricultural production model isbeing questioned. The challenge of a more autonomous, efficient and sustainable production of proteins must bemet by increasing the use of legumes in French cropping systems. The pea (Pisum sativum L.) crop model “AzodynPea” will be used to identify zones and management techniques favorable to the crop in Burgundy-Franche-Comté(eastern France), taking into account abiotic stresses, such as winter frost or water deficit. The first step in this processis the mapping of current soil properties and current and future climate characteristics of the region. Regionalizeddaily climate data at 8 km resolution were obtained by simulation for the historical period 1980-2005 and for theprospective period 2006-2100, exploring two climate change trajectories: an optimistic (RCP 4.5) and a pessimisticone (RCP 8.5). The soil data were extracted from the Regional Soil Geographical DataBase and then processed tocreate a new semantic database in addition to the spatial data (Soil Map Unit polygons-SMU). The characteristics ofthe majority Soil Typological Units (STU) in each SMU have been kept. Variables such as soil depth, pH and organicmatter were directly read from the database while others such as the soil available water capacity (AWC) or the bulkdensity were deduced from the semantic data using pedotransfer functions. The second step of the process was themapping, in Burgundy-Franche-Comté, of historical (1980-2005) and prospective (2006-2100) flowering dates usingclimatic data for two pea varieties (one winter and one spring) and one sowing date per variety
Taking into account soils and climate change in assessing the production potential of a legume crop of interest: pea
International audienceIn the current context of climate change and increasing pressure on resources, the agricultural production model isbeing questioned. The challenge of a more autonomous, efficient and sustainable production of proteins must bemet by increasing the use of legumes in French cropping systems. The pea (Pisum sativum L.) crop model “AzodynPea” will be used to identify zones and management techniques favorable to the crop in Burgundy-Franche-Comté(eastern France), taking into account abiotic stresses, such as winter frost or water deficit. The first step in this processis the mapping of current soil properties and current and future climate characteristics of the region. Regionalizeddaily climate data at 8 km resolution were obtained by simulation for the historical period 1980-2005 and for theprospective period 2006-2100, exploring two climate change trajectories: an optimistic (RCP 4.5) and a pessimisticone (RCP 8.5). The soil data were extracted from the Regional Soil Geographical DataBase and then processed tocreate a new semantic database in addition to the spatial data (Soil Map Unit polygons-SMU). The characteristics ofthe majority Soil Typological Units (STU) in each SMU have been kept. Variables such as soil depth, pH and organicmatter were directly read from the database while others such as the soil available water capacity (AWC) or the bulkdensity were deduced from the semantic data using pedotransfer functions. The second step of the process was themapping, in Burgundy-Franche-Comté, of historical (1980-2005) and prospective (2006-2100) flowering dates usingclimatic data for two pea varieties (one winter and one spring) and one sowing date per variety
Taking into account soils and climate change in assessing the production potential of a legume crop of interest: pea
International audienc
Taking into account soils and climate change in assessing the production potential of a legume crop of interest: pea
International audienc
Prise en compte des sols pour l’évaluation du potentiel de production d’une légumineuse d’intérêt : le pois
National audienceDans le contexte actuel de changements climatiques et de pression croissance sur les ressources, le modèle de production agricole est remis en cause et se pose donc le défi d’une production de protéines plus autonome, performante et durable. Le projet PSDR 4 ProSys a pour objectif de développer la production des protéines végétales dans les systèmes de culture de la région Bourgogne-Franche-Comté (BFC), via notamment l’intégration des légumineuses. Un des résultats de l’axe 1 du projet est l’acquisition de références régionales sur le potentiel de production actuel et en contexte de changement climatique, sur une légumineuse d’intérêt : le pois. Le modèle de culture de pois « Azodyn-Pea » implémenté dans la plateforme de modélisation RECORD va être utilisé afin de cartographier le potentiel de production du pois en région. La première étape est la cartographie des caractéristiques pédoclimatiques actuelles et futures en BFC afin d’apporter des éléments pour identifier les zones favorables à la culture de pois. Des données climatiques journalières régionalisées à une résolution de 8 km sur l’ensemble de la région ont été obtenues (i) par ré-analyse, représentant le climat observé pour la période 1988-2016, (ii) par simulation pour la période historique 1980-2005 et pour la période prospective 2006-2100, en explorant deux trajectoires de changement climatique : une optimiste RCP4.5 et une pessimiste RCP 8.5. Les données pédologiques ont été obtenues grâce à l’exploitation des référentiels régionaux pédologiques. Les propriétés de sol essentielles à la modélisation ont été extraites de la base, puis traitées afin de constituer en plus des données spatiales (polygones UCS), une nouvelle base de données sémantiques. Les caractéristiques des Unités Typologique de Sol majoritaires dans chaque Unité Cartographique de Sol ont été conservées. Des variables comme la profondeur du sol, le pH, la matière organique ont été directement lus dans la base de données alors que d’autres comme la réserve utile (RU) ou la densité apparente ont été déduits des données sémantiques à l’aide de fonctions de pédotransfert. Une cartographie en BFC des dates de floraison historiques (1980-2005) et prospectives (2006-2100) a été réalisée en utilisant les données climatiques pour 2 variétés de pois (l’une d’hiver et l’autre de printemps) et une date de semis par variété. Au final, les simulations Azodyn-pea vont permettre de cartographier le rendement potentiel en utilisant les caractéristiques du sol et en tenant compte de stress abiotiques, tels que le gel hivernal ou le déficit hydrique. Ces nouvelles connaissances concourront au développement cohérent de la culture de pois, en prenant en compte le potentiel agronomique des sols de la région BFC