Using a Crop Model to Benchmark Miscanthus and Switchgrass

Crop yields are important items in the economic performance and the environmental impacts of second-generation biofuels. Since they strongly depend on crop management and pedoclimatic conditions, it is important to compare candidate feedstocks to select the most appropriate crops in a given context. Agro-ecosystem models offer a prime route to benchmark crops, but have been little tested from this perspective thus far. Here, we tested whether an agro-ecosystem model (CERES-EGC) was specific enough to capture the differences between miscanthus and switchgrass in northern Europe. The model was compared to field observations obtained in seven long-term trials in France and the UK, involving different fertilizer input rates and harvesting dates. At the calibration site (Estrées-Mons), the mean deviations between simulated and observed crop biomass yields for miscanthus varied between −0.3 t DM ha−1 and 4.2 t DM ha−1. For switchgrass, simulated yields were within 1.0 t DM ha−1 of the experimental data. Observed miscanthus yields were higher than switchgrass yields in most sites and for all treatments, with one exception. Overall, the model captured the differences between both crops adequately, with a mean deviation of 0.46 t DM ha−1, and could be used to guide feedstock selections over larger biomass supply areas

Greenhouse gas abatement strategies and costs in French dairy production

The French dairy sector—like the rest of the economy—has to address the challenge of mitigating greenhouse gas (GHG) emissions to curb climate change. Deciding the economically optimal mitigation level and mix of abatement strategies requires knowledge on the cost of reducing GHG emissions. Agricultural bio-economic models can help identify which production-system changes are needed to reduce GHG emissions at different levels of incentives at minimal cost. The results reflect the model structure and parameter set, especially for GHG emissions accounting. Here abatement strategies and related costs for several levels of tax on GHG emissions in French dairy production are compared using four bio-economic models: the three supply models AROPAj, ORFEE and FARMDYN and the global partial equilibrium model GLOBIOM. It is found that between 1% and 6% GHG emissions abatement can be achieved at the current price of the EU allowances without substantially reducing milk production or outsourcing input production such as feed or herd renewal. Costs reflect the planning horizon: mitigation is more expensive when past investments are not amortized. Models that account for demand-side factors show a carbon tax has potential negative impacts on consumers through higher milk prices, but could nevertheless partly offset the reduction in income of farmers simulated by farm models. Model results suggest that promising on-farm GHG emissions abatement strategies include measures that let animals reach their full production potential and moderately intensive land management

Forty years literature review of primary lung lymphoma

There are several unresolved issues through out the literature regarding the entity of primary lung lymphoma. Extensive literature review of this uncommon pathology is carried out

Agriculture et effet de serre : régulation économique des impacts croisés et combinaison des politiques agricoles et environnementales, analyse pour la France et extension pour l'Union européenne

Diffusion du document : INRA Economie publique BP 01 78850 Thiverval-Grignon (FRA)L'agriculture et l'élevage participent aux émissions de gaz à effet de serre (GES) directement du fait de la consommation d'engrais azotés, responsable de l'émission de N2O, et du fait de l'alimentation des ruminants, responsable de l'émission de CH4. L'émission de méthane est aussi alimentée par les différents modes de gestion des déchets d'élevage (épandage...). L'émission de CO2 peut être imputée au secteur de production agricole, directement en fonction de l'utilisation du sol, et indirectement par les consommations intermédiaires (carburant...). Enfin, au même titre que la forêt, l'agriculture est un puits de carbone. Dans l'autre sens, l'agriculture est fortement dépendante des conditions climatiques (concentration de l'atmosphère en gaz carbonique, température, système hydrique, stabilité temporelle des conditions climatiques), qui pourraient alors modifier ou déplacer les systèmes de production. Partant d'expériences de modélisation intégrant éléments techniques et politiques économiques à différentes échelles (régionales et nationales), deux voies pourraient être approfondies ou explorées (i) l'évaluation des impacts d'une double relation climat-agriculture sur la production agricole et sur les émissions directes de GES, (ii) la compatibilité des politiques agricoles et des politiques de l'environnement affectant le secteur. On se propose de réaliser ces approfondissements ou explorations dans un premier temps pour la France, avec la perspective d'utiliser des modèles voisins en cours d'élaboration pour l'Union européenne

Agriculture et effet de serre : régulation économique des impacts croisés et combinaison des politiques agricoles et environnementales, analyse pour la France et extension pour l'Union européenne

Diffusion du document : INRA Economie publique BP 01 78850 Thiverval-Grignon (FRA)L'agriculture et l'élevage participent aux émissions de gaz à effet de serre (GES) directement du fait de la consommation d'engrais azotés, responsable de l'émission de N2O, et du fait de l'alimentation des ruminants, responsable de l'émission de CH4. L'émission de méthane est aussi alimentée par les différents modes de gestion des déchets d'élevage (épandage...). L'émission de CO2 peut être imputée au secteur de production agricole, directement en fonction de l'utilisation du sol, et indirectement par les consommations intermédiaires (carburant...). Enfin, au même titre que la forêt, l'agriculture est un puits de carbone. Dans l'autre sens, l'agriculture est fortement dépendante des conditions climatiques (concentration de l'atmosphère en gaz carbonique, température, système hydrique, stabilité temporelle des conditions climatiques), qui pourraient alors modifier ou déplacer les systèmes de production. Partant d'expériences de modélisation intégrant éléments techniques et politiques économiques à différentes échelles (régionales et nationales), deux voies pourraient être approfondies ou explorées (i) l'évaluation des impacts d'une double relation climat-agriculture sur la production agricole et sur les émissions directes de GES, (ii) la compatibilité des politiques agricoles et des politiques de l'environnement affectant le secteur. On se propose de réaliser ces approfondissements ou explorations dans un premier temps pour la France, avec la perspective d'utiliser des modèles voisins en cours d'élaboration pour l'Union européenne

Farm-level bio-economic modeling of water and nitrogen use: calibrating yield response functions with limited data

Integrating agronomic information into economic models is required for simulating farming systems so as to better determine how agriculture can adapt to a continuously changing global economic and physical environment. In this respect, farm level mathematical programming bio-economic models can provide valuable insights for examining current and future pressures on resource use. Although a necessary condition for the effective use of such models is their calibration against observed data on input use, this information may not always be available, particularly at higher geographical scales. Imperfect or missing input markets pose an additional challenge to modelers. To overcome these difficulties, we present a theoretical framework for calibrating water-nitrogen yield response functions, which are used to represent the bio-physical aspects of crop production in bio-economic farm models at the European Union level. The method is based on the simulation results of an agronomic model, while the calibration criterion derives from the first-order conditions for farmers' profit maximization and utilizes all available information from the Farm Accountancy Data Network. The method is tested on maize-producing farms in two regions in France