Climate mitigation at the national level

This report is the fifth quarterly report under the 2016 to 2018 series "Climate change modelling information" financed by the European Commission. The objective of this series is to inform the European Commission and the wider climate change and energy modelling community about recent and relevant policy modelling developments. The data presented in this report were collected through an open survey sent to more than 150 modelling teams worldwide and open from 12 December 2017 to 15 January 2018. The survey asked modellers to report relevant developments with a particular focus on linkages with transport and the implementation of the (Intended) Nationally Determined Contributions ((I)NDCs). Additional research was also undertaken to complement the survey results. Although the objective of this report is to present an extensive list of recent developments, it cannot be considered as exhaustive. For this quarterly report, responses came from 12 countries (see Figure 1.2) and covered 24 different modelling developments and projects. As illustrated in Figure 1.1, most of the reported developments relate to new applications or features brought to existing models. Three new models were also reported

Integrated modeling of agricultural scenarios (IMAS) to support pesticide action plans: the case of the Coulonge drinking water catchment area (SW France)

Non-point source pollution is a cause of major concern within the European Union. This is reflected in increasing public and political focus on a more sustainable use of pesticides, as well as a reduction in diffuse pollution. Climate change will likely to lead to an even more intensive use of pesticides in the future, affecting agriculture in many ways. At the same time, the Water Framework Directive (WFD) and associated EU policies called for a “good” ecological and chemical status to be achieved for water bodies by the end of 2015, currently delayed to 2021–2027 due to a lack of efficiency in policies and timescale of resilience for hydrosystems, especially groundwater systems. Water managers need appropriate and user-friendly tools to design agro-environmental policies. These tools should help them to evaluate the potential impacts of mitigation measures on water resources, more clearly define protected areas, and more efficiently distribute financial incentives to farmers who agree to implement alternative practices. At present, a number of reports point out that water managers do not use appropriate information from monitoring or models to make decisions and set environmental action plans. In this paper, we propose an integrated and collaborative approach to analyzing changes in land use, farming systems, and practices and to assess their effects on agricultural pressure and pesticide transfers to waters. The integrated modeling of agricultural scenario (IMAS) framework draws on a range of data and expert knowledge available within areas where a pesticide action plan can be defined to restore the water quality, French “Grenelle law” catchment areas, French Water Development and Management Plan areas, etc. A so-called “reference scenario” represents the actual soil occupation and pesticide-spraying practices used in both conventional and organic farming. A number of alternative scenarios are then defined in cooperation with stakeholders, including socio-economic conditions for developing alternative agricultural systems or targeting mitigation measures. Our integrated assessment of these scenarios combines the calculation of spatialized environmental indicators with integrated bio-economic modeling. The latter is achieved by a combined use of Soil and Water Assessment Tool (SWAT) modeling with our own purpose-built land use generator module (Generator of Land Use version 2 (GenLU2)) and an economic model developed using General Algebraic Modeling System (GAMS) for cost-effectiveness assessment. This integrated approach is applied to two embedded catchment areas (total area of 360,000 ha) within the Charente river basin (SW France). Our results show that it is possible to differentiate scenarios based on their effectiveness, represented by either evolution of pressure (agro-environmental indicators) or transport into waters (pesticide concentrations). By analyzing the implementation costs borne by farmers, it is possible to identify the most cost-effective scenarios at sub-basin and other aggregated levels (WFD hydrological entities, sensitive areas). Relevant results and indicators are fed into a specifically designed database. Data warehousing is used to provide analyses and outputs at all thematic, temporal, or spatial aggregated levels, defined by the stakeholders (type of crops, herbicides, WFD areas, years), using Spatial On-Line Analytical Processing (SOLAP) tools. The aim of this approach is to allow public policy makers to make more informed and reasoned decisions when managing sensitive areas and/or implementing mitigation measures

Proposition d’une démarche intégrative de confrontation entre valeurs d’indicateurs pesticides, valeurs estimées par la modélisation agro-hydrologique et descripteurs écotoxicologiques dans un processus de validation d’indicateurs. Application à l’IFT Substance Active potentiel de transfert

National audienceSince 2007, pesticide indicators have been used by French agro-environmental public institutions so as to evaluate and limit the impact of agricultural practices on surface water quality, in accordance with the WFD requirements. A methodological work as been led, including the whole chain of causality (chemical pressure, transfer, state, impact), so as to test the coherence of various tools classically used to assess pesticide impact (an indicator of pesticide potential of transfer to waters, agro-hydrological models, chemical and biological measurements of pesticide impact in water courses). An integrative approach has been implemented so as to confront (i) indicators versus models results, (ii) models results versus chemical observations and (iii) chemical versus biological observations. The tested indicator (IFT SA Potentiel de Transfert) has been developped by INRA and it integrates an estimation of pesticide active ingredient frequency of treatment as well as its mobilily characteristics. Two case studies has been chosen : a mixed farming (cereals, vine, oleaginous plants) agricultural cathment (Ruiné in Charente, 413 ha of arable land) and a vine growing catchment (La Morcille in Beaujolais, 175 ha of arable land). In La Morcille the model MACRO has been used at the field scale while the SWAT model has been used in Ruiné at the sub-catchment scale. The calculations have been achieved at the crop season scale. Chemical monitoring has been achieved according to grab or passive sampling strategies and biological impact has been assessed on diatoms submitted to one month of exposure in each water course of Ruiné (2 observation sites) and La Morcille (3 observation sites). A specific environmental information system using data-warehousing has been used to help the gathering and agregation of data at the sub-catchment scale. Even if the results should be confirmed with complementary tests, a global coherence between the indicator and the results of the model MACRO at the field scale has been highlighted. It was much more difficult to highlight correlations in that way at the sub-catchment scale, probably because of the interference of a combination of factors (different soils, slopes, soil covers) which contribute, as well as agricultural practices, to pesticides transfer. The results permitted to highlight some points of attention so as to consolidate the approach and first conclusions. In particular, one has to grant a special attention to the quality and coherence of the data used for the different levels of confrontations. Obviously, the space and time scales of data acquisition must be compatible, which, in fact, is not so common, data being acquired through different programmes. It is also recommanded to display of a long enough set of meteorological data permitting to take into account the influence of inter-annual rainfall patterns on pesticide modelled transfer and then to provid more robust mean results to confront to the indicator, which, for its part, does not integrate the climat influence. Observation data highlighted the importance of better take into account pesticides degradation products in pesticide indicators and models, as some may be widely detected in surface waters and ecotoxic. Besides, models validity should be verified in more agro-predo-climatical situations so as to improve the consistence of their results before the confrotation with indicators.Les controverses liées à l'usage de l’indicateur pesticides IFT (absence de prise en compte des risques de transfert) dans l’action publique agro-environnementale française (Mesures agro-environnementales, captages Grenelle, plan Ecophyto) ont conduit à développer un nouvel indicateur pesticides : l’IFT Substance Active potentiel de transfert (INRA et INERIS, 2014). Ce dernier intègre une "fonction potentiel de transfert" qui classe les valeurs de l’IFT SA en trois catégories de transfert (fort/moyen/faible) vers les eaux souterraines et de surface, selon les propriétés des substances actives. Nous présentons les résultats d’une recherche exploratoire s’inscrivant dans une démarche de validation des indicateurs pesticides en considérant toutes les étapes de la chaine causale du risque pesticide (pression, transfert, état, impact) en l’appliquant à l’indicateur IFT SA potentiel de transfert. La démarche développée propose une approche intégrative basée sur trois types de confrontations (indicateur/modélisation, modélisation/mesures chimiques et mesures chimiques/descripteurs biologiques) mobilisant quatre types de résultats intermédiaires : (i) un calcul du potentiel de transfert de pratiques phytosanitaires estimé par l’indicateur IFT SA potentiel de transfert, (ii) une modélisation du transfert liés à ces mêmes pratiques estimé par deux modèles agro-hydrologiques (SWAT et MACRO), (iii) des mesures chimiques de pesticides dans les eaux de surface et (iv) des mesures de descripteurs biologiques d’impact sur la qualité de l’eau (diatomées) (Zahm et al., 2015). Au plan expérimental, cette démarche a été testée sur les bassins versants du Ruiné (pratiques phytosanitaires enquêtées en grandes cultures et viticulture pour l’année 2012/13) et de la Morcille (pratiques phytosanitaires enquêtées en viticulture sur les années 2006 et 2009-2010; Beaujolais). La quantification des pesticides a été réalisée grâce à l’utilisation d’échantillonneurs passifs (POCIS) pour le Ruiné et à partir d’échantillonnages ponctuels tous les 15 jours sur la Morcille. Les communautés de diatomées naturelles ont été échantillonnées sur les deux sites, sur des substrats artificiels immergés pour une durée d’un mois. L’unité spatiale de confrontation des résultats correspond (i) pour le Ruiné, aux Sous Bassins Versants tels que délimités par le modèle ArcSWAT et (ii) sur la Morcille, à la parcelle agricole pour différentes pratiques phytosanitaires. La confrontation des résultats entre les valeurs calculées de l’indicateur IFT SA potentiel de transfert et les valeurs de flux pesticides estimées par la modélisation a été conduite à l’échelle temporelle de la saison, (i) sur la Morcille pour 7 substances parmi les plus utilisées sur la vigne, avec MACRO et (ii) sur le Ruiné pour 7 autres substances actives avec le modèle SWAT. Un système d’information environnemental mobilisant l’outil Spatial On-Line Analytical (SOLAP) a été développé en mobilisant les données thématiques et spatiales du bassin versant du Ruiné. Ces analyses SOLAP permettent de croiser les informations à différents niveaux de granularités et d’échelles spatiales et de calculer les indicateurs en fonction de différents axes d’analyses souhaités. Les résultats de la première confrontation (entre valeurs de l’indicateur l’IFT Substance Active potentiel de transfert versus résultats de la modélisation agro-hydrologique) montrent sur la Morcille (à l’échelle de la parcelle agricole) une bonne cohérence entre les valeurs de l’IFT SA potentiel de transfert vertical et horizontal et celles modélisées par MACRO (flux normalisé par la dose unité). Les parts relatives des classes de mobilité forte, moyenne et faible montrent une hiérarchie globalement identique entre IFT SA potentiel de transfert et résultats de modélisation normalisée par la dose unité. Il est observé que les substances ayant une classe forte de mobilité SIRIS correspondent bien aux substances présentant les plus forts transferts (en g/ha) bien que ces derniers puissent cependant être sous-estimés par la modélisation, notamment du fait d’une mobilisation très faible du glyphosate modélisé dans le ruissellement. De plus, la modélisation montre que la part de chaque classe de mobilité dans le flux total normalisé par la dose unité (tel que calculé par MACRO) est relativement sensible au croisement « date d’application et date d’occurrence de pluies significatives », que ce soit pour les transferts verticaux ou horizontaux. Ainsi, les conditions de mise en ½uvre des produits (occurrence de fortes pluies peu de temps après l’application) peuvent engendrer des situations à risque susceptibles d’exacerber la mobilité modélisée des substances appartenant aux classes de mobilité SIRIS faible et moyenne, comparativement aux substances appartenant à la classe de mobilité SIRIS forte, ce que ne permet pas d’estimer l’indicateur. Sur le bassin versant du Ruiné, la confrontation a été réalisée pour chacun des 13 sous-bassins à partir d’un test de corrélation sur les rangs (Spearman). Ce test montre des résultats significatifs et positifs uniquement pour le mancozèbe (fongicide appliqué sur la vigne) (corrélation proche de 0,8 pour une p-valeur inférieure à 0,10). Pour les six autres substances actives, les valeurs de corrélation proches de 0,5 ne permettent pas d’avancer des conclusions sur les liens entre IFT SA potentiel de transfert et sorties de modélisation. Les limites actuelles de l’IFT SA potentiel de transfert tiennent à ses caractéristiques. En effet, cet indicateur ne permet pas de rendre compte de la variabilité des transferts, induite notamment par les variations pluviométriques. Par ailleurs, son usage a montré qu’il ne peut pas être aujourd’hui directement mobilisé de façon opérationnelle notamment pour les derniers usages homologués car toutes les substances actives récentes ne possèdent pas encore de valeurs de rang SIRIS. Pour les substances enregistrées dans la base SIRIS, l’IFT SA potentiel de transfert permet d’accéder à un potentiel de transfert par classe de mobilité de substances cohérent avec la modélisation à l’échelle parcellaire. La seconde confrontation (entre concentrations en pesticides mesurées dans les eaux versus sorties de modélisation sur le Ruiné et la Morcille) a montré une bonne concordance des résultats (mêmes ordres de grandeur). Les analyses convergent vers la mise en évidence d’un gradient de contamination croissante le long de la Morcille et une modification de la composition de la pression pesticide entre les deux sites suivis sur le Ruiné. Cependant, cette confrontation a permis de soulever certaines limites des modèles agro-hydrologiques étudiés. En effet, si la modélisation des transferts des substances-mères est cohérente avec les usages, les modèles ne permettent pas actuellement de prédire l’apparition et le transfert des produits de dégradation dont les concentrations mesurées dans l’eau peuvent s’avérer supérieures à celles des molécules-mères. La troisième confrontation (entre mesures chimiques de pesticides et l’impact biologique mesuré in situ) a permis d’identifier les descripteurs les plus pertinents relatifs aux communautés diatomiques pour l’évaluation du risque toxique. Les trois types de descripteurs biologiques retenus (indices diatomiques, indices de biodiversité et présence d’espèces particulières) montrent une variabilité saisonnière très importante dans la composition spécifique des communautés, cohérentes avec la saisonnalité de la pression d’exposition. Cependant, le caractère intégratif des indicateurs biologiques, qui permet de mettre en évidence une altération globale de la qualité du milieu, ne permet pas de pointer une substance responsable d’impacts, soulignant la complexité de l’évaluation de l’écotoxicité des contaminants en mélange, tels qu’observés dans l’environnement. Au final, les travaux de recherche exploratoire ont permis de dégager deux résultats majeurs : le premier est l’identification des atouts et limites des différents outils mobilisés, le second concerne les verrous prioritaires à lever pour développer une telle approche de confrontation dans une démarche de validation d’indicateurs agro-environnementaux appliqués au risque pesticide dans les bassins-versants agricoles

H2020 Projet COASTAL - Livrable D14 Modèles Opérationnels Systèmes Dynamiques pour les interactions Côtières-Rurales - Cas d'étude

Existing research and administration primarily addresses coastal and rural development from either a land- or sea-based perspective, making policy recommendations ill-adapted to fully benefit from opportunities which could otherwise foster synergistic economic development of coastal regions and the hinterland. The aim of the H2020 project COASTAL (https://h2020-coastal.eu), which started in May 2018, is to identify these opportunities by improved understanding of the social-ecological land-sea interactions. To this end, coastal and rural stakeholders interacted with local experts in six Multi-Actor Labs throughout the EU Territory. Causal Loop Diagrams, System Dynamics (SD) models, scenarios and other tools have been developed to support the design of evidence-based business road maps and policy guidelines. This WP4 deliverable (D14) is a status report for the progress made with the design and implementation of the operational land-sea models by the Multi-Actor Labs (MALs) after 36 months. The report builds on the deliverable D13 describing the system architecture and database for the draft models (Viaene et al., 2020). These operational stock-flow models are now available for all MALs and can be used to analyse systemic land-sea interactions and evaluate different policy alternatives with examples described in this deliverable. Not surprisingly, the project and systems modelling were affected by the impacts of the covid-19 pandemic. Planned formal and informal meetings with partners to jointly discuss the progress of the modelling, technical and design problems, and work out solutions had to be organised as online events which turned out to be far less effective despite of the number of meetings. Nevertheless, all MALs were able to identify the key stock and flow variables and quantify the social-environmental interactions connecting these variables. In the final phase of the project, these models will be combined with quantified scenarios to address system uncertainties and used to visualize business road maps and policy actions. This will help make policy and business recommendations evidence-based and allow comparison of proposed strategies for coastal-rural development, including best practices and system tipping points. Topics range from fish farming, sustainable water management, eco farming and rural tourism to renewable energy, and are being examined in the context of the EU Green Deal. Important methodological lessons can be learned from the modelling exercise. Model complexity should be tuned to the purpose of holistic policy analysis with enough consideration for cross-thematic aspects. Stakeholders are best engaged in the co-creation process by focusing on the policy implications rather than the underlying modelling, even if their feedback on models is constructive and useful. A step-by-step design strategy supported with system archetypes and concrete examples is essential for facilitating the translation of causal loop diagrams into operational policy models. To conclude, we provide a synthesis section in which the general status of the MAL models is summarised and in which we reflect on the progress made with the modelling and provide an outlook for remaining challenges in the modelling process.This WP4 deliverable (D14) is a status report for the progress made with the design and implementation of the operational land-sea models by the Multi-Actor Labs (MALs) after 36 months. The report builds on the deliverable D13 describing the system architecture and database for the draft models (Viaene et al., 2020). These operational stock-flow models are now available for all Multi Actor Labs and can be used to analyse systemic land-sea interactions and evaluate different policy alternatives with examples described in this deliverable. Not surprisingly, the project and systems modelling were affected by the impacts of the covid-19 pandemic. Planned formal and informal meetings with partners to jointly discuss the progress of the modelling, technical and design problems, and work out solutions had to be organised as online events which turned out to be far less effective despite of the number of meetings. Nevertheless, all MALs were able to identify the key stock and flow variables and quantify the social-environmental interactions connecting these variables. In the final phase of the project, these models will be combined with quantified scenarios to address system uncertainties and used to visualize business road maps and policy actions. This will help make policy and business recommendations evidence-based and allow comparison of proposed strategies for coastal-rural development, including best practices and system tipping points. Topics range from fish farming, sustainable water management, eco farming and rural tourism to renewable energy, and are being examined in the context of the EU Green Deal. This project has received funding from the European Union's Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement N° 773782 This document was produced under the terms and conditions of Grant Agreement No. 773782 for the European Commission. It does not necessary reflect the view of the European Union and in no way anticipates the Commission's future policy in this area Dissemination level PU Public X CO Confidential, restricted under conditions set out in Model Grant Agreement CI Classified information as referred to in Commission Decision 2001/844/EC)Ce livrable WP4 (D14) est un état d'avancement de la conception et de la mise en œuvre des modèles opérationnels terre-mer par les Multi-Actor Labs (MALs) après 36 mois. Le rapport s'appuie sur le livrable D13 décrivant l'architecture du système et la base de données pour les projets de modèles (Viaene et al., 2020). Ces modèles opérationnels stock-flux sont désormais disponibles pour tous les laboratoires multi-acteurs et peuvent être utilisés pour analyser les interactions systémiques terre-mer et évaluer différentes alternatives politiques avec des exemples décrits dans ce livrable. Sans surprise, la modélisation du projet et des systèmes a été affectée par les impacts de la pandémie de covid-19. Des réunions formelles et informelles planifiées avec des partenaires pour discuter conjointement de l'avancement de la modélisation, des problèmes techniques et de conception, et trouver des solutions ont dû être organisées sous forme d'événements en ligne qui se sont avérés beaucoup moins efficaces malgré le nombre de réunions. Néanmoins, tous les MAL ont pu identifier les principales variables de stock et de flux et quantifier les interactions socio-environnementales reliant ces variables. Dans la phase finale du projet, ces modèles seront combinés à des scénarios quantifiés pour répondre aux incertitudes du système et utilisés pour visualiser les feuilles de route commerciales et les actions politiques. Cela aidera à fonder les recommandations politiques et commerciales sur des données probantes et permettra de comparer les stratégies proposées pour le développement côtier et rural, y compris les meilleures pratiques et les points de basculement du système. Les sujets vont de la pisciculture, la gestion durable de l'eau, l'agriculture écologique et le tourisme rural aux énergies renouvelables, et sont examinés dans le cadre du Green Deal de l'UE. Ce projet a reçu un financement du programme de recherche et d'innovation Horizon 2020 de l'Union européenne dans le cadre de la convention de subvention n° 773782 Ce document a été produit dans le cadre de la convention de subvention n° 773782 pour la Commission européenne. Il ne reflète pas nécessairement le point de vue de l'Union européenne et n'anticipe en aucune manière sur la politique future de la Commission dans ce domaine. /844/CE

H2020 Projet COASTAL - Livrable D6-révisé v7 - Inventaire des modèles et des données

The data inventory is useful in examining the availability of existing knowledge (in data and models) that are needed to quantify the main dynamic cause-effect synergies and define the baseline values of SD model variables for each case study. Adding to this the inventory is necessary for integrating and harmonizing the data and models from the different sources and for the different case studies, and involves analysis and evaluation of the availability, quality and usefulness of the data and models, as well as the spatial-temporal scales and periodicities of data and model results/outputs. Using a combination of data and background models can improve the accuracy and details of the SD modelling, while, a comprehensive metadata inventory will be useful in future studies contributing to the knowledge-exchange objective of COASTAL and increasing the potential of reusing data as well as validating the results.This deliverable is an inventory of the necessary data and models that are needed to transform concepts into model parameters for the system dynamic models. The structure of the deliverable reflects the two periods during the project when each Multi Actor Lab identified and recorded the data and models needed for their quantitative Stock-Flow modelling analysis. Data and models included in the first submission of the deliverable (January 2019) are included in APPENDIX A of this report and are based on each MAL’s expected needs after the completion of the sectoral workshops for each case study. This project has received funding from the European Union's Horizon 2020 research and innovation program under grant agreement N° 773782 This document was produced under the terms and conditions of Grant Agreement No. 773782 for the European Commission. It does not necessary reflect the view of the European Union and in no way anticipates the Commission's future policy in this areaCe livrable est un inventaire des données et des modèles nécessaires pour transformer les concepts en paramètres de modèle pour les modèles dynamiques du système. La structure du livrable reflète les deux périodes du projet où chaque Multi Actor Lab a identifié et enregistré les données et les modèles nécessaires à leur analyse quantitative de la modélisation Stock-Flow. Les données et les modèles inclus dans la première soumission du livrable (janvier 2019) sont inclus dans l'ANNEXE A de ce rapport et sont basés sur les besoins attendus de chaque MAL après l'achèvement des ateliers sectoriels pour chaque étude de casCe projet a reçu un financement du programme de recherche et d'innovation Horizon 2020 de l'Union européenne dans le cadre de la convention de subvention n° 773782 Ce document a été produit dans le cadre de la convention de subvention n° 773782 pour la Commission européenne. Il ne reflète pas nécessairement le point de vue de l'Union européenne et n'anticipe en aucun cas sur la politique future de la Commission dans ce domain