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Systemic evaluation of the potential of organic farming to mitigate agricultural greenhouse gas emissions at the global scale.
Lâagriculture et les autres usages des terres sont responsables de 23% des Ă©missions anthropiques mondiales de gaz Ă effet de serre (GES). Pour atteindre les objectifs fixĂ©s par lâAccord de Paris, il est nĂ©cessaire de rĂ©duire les Ă©missions de GES dans tous les secteurs y compris lâagriculture. LâAgriculture Biologique (AB) apparait comme un modĂšle agricole prometteur du fait (i) du non recours aux engrais azotĂ©s de synthĂšse â et de la rĂ©duction des Ă©missions de N2O associĂ©es â et (ii) de pratiques favorisant le stockage de carbone (C) dans les sols â et donc le retrait de CO2 atmosphĂ©rique. Cependant lâAB est souvent critiquĂ©e pour ses rendements plus faibles, engendrant potentiellement des changements dâusage des terres si ce mode de production se dĂ©veloppait. Plusieurs Ă©tudes ont estimĂ© que la gĂ©nĂ©ralisation de lâAB serait de nature Ă attĂ©nuer les Ă©missions de GES dâorigine agricole (de -3 Ă -40%), mais celles-ci nâont pas tenu compte des rĂ©troactions systĂ©miques potentielles que le dĂ©veloppement de ce mode de production pourrait gĂ©nĂ©rer. Ces rĂ©troactions sont principalement le fait dâune plus forte compĂ©tition pour les ressources fertilisantes organiques avec une potentielle cascade dâeffets menant Ă (i) une rĂ©duction de la disponibilitĂ© en azote pour les cultures engendrant une rĂ©duction des rendements, (ii) une rĂ©duction des entĂ©es de C et des stocks de C dans les sols agricoles et (iii) des changements dâusage des terres liĂ©s Ă un besoin accru de surfaces agricoles. Si lâeffet de ces rĂ©troactions sur la production alimentaire mondiale a Ă©tĂ© Ă©tudiĂ© dans une rĂ©cente Ă©tude, leurs effets sur les Ă©missions de GES nâont encore jamais Ă©tĂ© explorĂ©s Ă lâĂ©chelle mondiale. Lâobjectif de cette dissertation est dâĂ©valuer lâeffet dâune gĂ©nĂ©ralisation de lâAB â ainsi que des rĂ©troactions systĂ©miques quâelle engendre â sur les Ă©missions de GES dâorigine agricole. Pour rĂ©pondre Ă cet objectif, nous avons couplĂ© le modĂšle GOANIM â modĂšle simulant la disponibilitĂ© en azote et ses consĂ©quences sur la productivitĂ© des cultures dans des scĂ©narios de gĂ©nĂ©ralisation de lâAB â Ă trois autres modĂšles : le modĂšle N2O-CH4 adaptĂ© des directives du GIEC pour estimer les Ă©missions de N2O et CH4 des activitĂ©s agricoles, un modĂšle simulant la dynamique du C dans les sols agricoles (RothC) pour estimer les changements de stocks de carbone organique des sols et un modĂšle visant Ă estimer un changement de besoin en terres agricoles en fonction des rendements agricoles et des rĂ©gimes alimentaires (GlobAgri-AgT) pour estimer le changement dâusage des terres. Les rĂ©sultats obtenus montrent quâune gĂ©nĂ©ralisation de lâAB verrait les Ă©missions de GES dâorigine agricole augmenter de 56% comparĂ©es aux Ă©missions actuelles. Cette augmentation nette sâexplique par (i) une baisse de 60% des Ă©missions annuelles de N2O et CH4 (-3.1 Gt CO2eq.an-1), (ii) une augmentation des Ă©missions de CO2 liĂ©e au dĂ©stockage du carbone des sols agricoles (+2.3 Gt CO2eq.an-1) et (iii) des Ă©missions de CO2 induites par des changements dâusage des terres (+3.7 Gt CO2eq.an-1). De plus, nous avons trouvĂ© une rĂ©ponse non-linĂ©aire des Ă©missions mondiales de GES en fonction de la part des surfaces agricoles mondiales occupĂ©es par lâAB. Ainsi, dans un scĂ©nario oĂč lâAB ne couvre que 20% des surfaces agricoles mondiales, les Ă©missions de GES mondiales pourraient ĂȘtre rĂ©duites de 70%. Ce rĂ©sultat suggĂšre lâexistence dâun dĂ©veloppement optimal de lâAB minimisant les Ă©missions de GES dâorigine agricole. Par ailleurs, nos rĂ©sultats permettent dâidentifier des pratiques en AB (comme la gĂ©nĂ©ralisation des cultures intermĂ©diaires) qui permettraient dâamĂ©liorer les effets de lâAB sur les Ă©missions de GES. Lâapproche utilisĂ©e dans cette dissertation est une base mĂ©thodologique qui permettra lâanalyse dâautres scĂ©narios incluant une plus grande diversitĂ© de pratiques, apportant un Ă©clairage sur les pistes ouvertes aux producteurs et dĂ©cideurs publiques pour rĂ©duire les Ă©missions de GES dâorigine agricole.Agriculture and other land uses are responsible of 23% of global anthropogenic greenhouse gas (GHG) emissions. In order to reach the goal set by the Paris Agreement, it is necessary to reduce GHG emissions in all sectors, including agriculture. Organic farming appears to be a promising farming system, due to (i) the non-use of synthetic nitrogen fertilizers â and the associated reduction of N2O emissions â and (ii) practices that promote soil carbon sequestration â and therefore the removal of atmospheric CO2. However, organic farming is often criticized for its lower yields, potentially leading to land-use changes if this mode of production was to expand. Several studies have estimated that the expansion of organic farming worldwide would mitigate GHG emissions from agriculture (from -3 to -40%), these studies have not taken into account the numerous systemic feedbacks that the development of this farming system could generate. These feedbacks are mainly due to a stronger competition for organic fertilizing resources with potential effects leading to (i) a reduction of nitrogen availability for crops resulting in yields reduction, (ii) a reduction of C inputs and C stocks in agricultural soils and (iii) land-use changes related to an increased need for agricultural land. While the effect of these feedbacks on global food production has been investigated in a recent study, their effects on GHG emissions have not yet been explored on a global scale. The objective of this dissertation is to assess the effect of a widespread adoption of organic farming â and the systemic feedbacks it generates â on GHG emissions in agriculture. To meet this objective, we combined the GOANIM model â a model that simulates nitrogen availability and its consequences on global crop productivity under scenarios of widespread adoption of organic farming â to three other models: the N2O-CH4 model adapted from the IPCC guidelines to estimate N2O and CH4 emissions from agricultural activities, a model simulating the C dynamics in agricultural soils (RothC) to estimate changes in soil organic carbon stocks, and a model that estimate changes in agricultural land requirements as a function of agricultural yields and diets (GlobAgri-AgT) to estimate land-use changes. Our results show that a global expansion of organic farming would see agricultural GHG emissions increase by 56% compared to current emissions. This net increase would be explained by (i) a 60% decrease in annual N2O and CH4 emissions (-3.1 Gt CO2eq.yr-1), (ii) an increase in CO2 emissions related to carbon depletion from agricultural soils (+2.3 Gt CO2eq.yr-1) and (iii) GHG emissions induced by land-use changes (+3.7 Gt CO2eq.yr-1). Furthermore, we found a non-linear response of global GHG emissions as a function of the share of global agricultural lands occupied by organic farming. Thus, in a scenario where organic occupies only 20% of the world's agricultural area, global GHG emissions could be reduced by 70%. This result suggests the existence of an optimal development of organic farming minimizing agricultural GHG emissions. Furthermore, our results allow us to identify practices in organic farming (such as systemic use of cover crops) that would improve the effects of organic farming on GHG emissions. The approach used in this dissertation is a methodological basis that will allow the analysis of other scenarios including a greater diversity of practices, shedding light on the possibilities for producers and public decision makers to reduce GHG emissions in agriculture
Lâexpansion de lâagriculture biologique permettrait-elle dâattĂ©nuer les Ă©missions de gaz Ă effet de serre dâorigine agricole ? Une approche systĂ©mique Ă lâĂ©chelle mondiale
Lâagriculture et les autres usages des terres sont responsables de 23% des Ă©missions anthropiques mondiales de gaz Ă effet de serre (GES). Pour atteindre les objectifs fixĂ©s par lâAccord de Paris, il est nĂ©cessaire de rĂ©duire les Ă©missions de GES dans tous les secteurs y compris lâagriculture. LâAgriculture Biologique (AB) apparait comme un modĂšle agricole prometteur du fait (i) du non recours aux engrais azotĂ©s de synthĂšse â et de la rĂ©duction des Ă©missions de N2O associĂ©es â et (ii) de pratiques favorisant le stockage de carbone (C) dans les sols â et donc le retrait de CO2 atmosphĂ©rique. Cependant lâAB est souvent critiquĂ©e pour ses rendements plus faibles, engendrant potentiellement des changements dâusage des terres si ce mode de production se dĂ©veloppait. Plusieurs Ă©tudes ont estimĂ© que la gĂ©nĂ©ralisation de lâAB serait de nature Ă attĂ©nuer les Ă©missions de GES dâorigine agricole (de -3 Ă -40%), mais celles-ci nâont pas tenu compte des rĂ©troactions systĂ©miques potentielles que le dĂ©veloppement de ce mode de production pourrait gĂ©nĂ©rer. Ces rĂ©troactions sont principalement le fait dâune plus forte compĂ©tition pour les ressources fertilisantes organiques avec une potentielle cascade dâeffets menant Ă (i) une rĂ©duction de la disponibilitĂ© en azote pour les cultures engendrant une rĂ©duction des rendements, (ii) une rĂ©duction des entĂ©es de C et des stocks de C dans les sols agricoles et (iii) des changements dâusage des terres liĂ©s Ă un besoin accru de surfaces agricoles. Si lâeffet de ces rĂ©troactions sur la production alimentaire mondiale a Ă©tĂ© Ă©tudiĂ© dans une rĂ©cente Ă©tude, leurs effets sur les Ă©missions de GES nâont encore jamais Ă©tĂ© explorĂ©s Ă lâĂ©chelle mondiale. Lâobjectif de cette dissertation est dâĂ©valuer lâeffet dâune gĂ©nĂ©ralisation de lâAB â ainsi que des rĂ©troactions systĂ©miques quâelle engendre â sur les Ă©missions de GES dâorigine agricole. Pour rĂ©pondre Ă cet objectif, nous avons couplĂ© le modĂšle GOANIM â modĂšle simulant la disponibilitĂ© en azote et ses consĂ©quences sur la productivitĂ© des cultures dans des scĂ©narios de gĂ©nĂ©ralisation de lâAB â Ă trois autres modĂšles : le modĂšle N2O-CH4 adaptĂ© des directives du GIEC pour estimer les Ă©missions de N2O et CH4 des activitĂ©s agricoles, un modĂšle simulant la dynamique du C dans les sols agricoles (RothC) pour estimer les changements de stocks de carbone organique des sols et un modĂšle visant Ă estimer un changement de besoin en terres agricoles en fonction des rendements agricoles et des rĂ©gimes alimentaires (GlobAgri-AgT) pour estimer le changement dâusage des terres. Les rĂ©sultats obtenus montrent quâune gĂ©nĂ©ralisation de lâAB verrait les Ă©missions de GES dâorigine agricole augmenter de 56% comparĂ©es aux Ă©missions actuelles. Cette augmentation nette sâexplique par (i) une baisse de 60% des Ă©missions annuelles de N2O et CH4 (-3.1 Gt CO2eq.an-1), (ii) une augmentation des Ă©missions de CO2 liĂ©e au dĂ©stockage du carbone des sols agricoles (+2.3 Gt CO2eq.an-1) et (iii) des Ă©missions de CO2 induites par des changements dâusage des terres (+3.7 Gt CO2eq.an-1). De plus, nous avons trouvĂ© une rĂ©ponse non-linĂ©aire des Ă©missions mondiales de GES en fonction de la part des surfaces agricoles mondiales occupĂ©es par lâAB. Ainsi, dans un scĂ©nario oĂč lâAB ne couvre que 20% des surfaces agricoles mondiales, les Ă©missions de GES mondiales pourraient ĂȘtre rĂ©duites de 70%. Ce rĂ©sultat suggĂšre lâexistence dâun dĂ©veloppement optimal de lâAB minimisant les Ă©missions de GES dâorigine agricole. Par ailleurs, nos rĂ©sultats permettent dâidentifier des pratiques en AB (comme la gĂ©nĂ©ralisation des cultures intermĂ©diaires) qui permettraient dâamĂ©liorer les effets de lâAB sur les Ă©missions de GES. Lâapproche utilisĂ©e dans cette dissertation est une base mĂ©thodologique qui permettra lâanalyse dâautres scĂ©narios incluant une plus grande diversitĂ© de pratiques, apportant un Ă©clairage sur les pistes ouvertes aux producteurs et dĂ©cideurs publiques pour rĂ©duire les Ă©missions de GES dâorigine agricole.Agriculture and other land uses are responsible of 23% of global anthropogenic greenhouse gas (GHG) emissions. In order to reach the goal set by the Paris Agreement, it is necessary to reduce GHG emissions in all sectors, including agriculture. Organic farming appears to be a promising farming system, due to (i) the non-use of synthetic nitrogen fertilizers â and the associated reduction of N2O emissions â and (ii) practices that promote soil carbon sequestration â and therefore the removal of atmospheric CO2. However, organic farming is often criticized for its lower yields, potentially leading to land-use changes if this mode of production was to expand. Several studies have estimated that the expansion of organic farming worldwide would mitigate GHG emissions from agriculture (from -3 to -40%), these studies have not taken into account the numerous systemic feedbacks that the development of this farming system could generate. These feedbacks are mainly due to a stronger competition for organic fertilizing resources with potential effects leading to (i) a reduction of nitrogen availability for crops resulting in yields reduction, (ii) a reduction of C inputs and C stocks in agricultural soils and (iii) land-use changes related to an increased need for agricultural land. While the effect of these feedbacks on global food production has been investigated in a recent study, their effects on GHG emissions have not yet been explored on a global scale. The objective of this dissertation is to assess the effect of a widespread adoption of organic farming â and the systemic feedbacks it generates â on GHG emissions in agriculture. To meet this objective, we combined the GOANIM model â a model that simulates nitrogen availability and its consequences on global crop productivity under scenarios of widespread adoption of organic farming â to three other models: the N2O-CH4 model adapted from the IPCC guidelines to estimate N2O and CH4 emissions from agricultural activities, a model simulating the C dynamics in agricultural soils (RothC) to estimate changes in soil organic carbon stocks, and a model that estimate changes in agricultural land requirements as a function of agricultural yields and diets (GlobAgri-AgT) to estimate land-use changes. Our results show that a global expansion of organic farming would see agricultural GHG emissions increase by 56% compared to current emissions. This net increase would be explained by (i) a 60% decrease in annual N2O and CH4 emissions (-3.1 Gt CO2eq.yr-1), (ii) an increase in CO2 emissions related to carbon depletion from agricultural soils (+2.3 Gt CO2eq.yr-1) and (iii) GHG emissions induced by land-use changes (+3.7 Gt CO2eq.yr-1). Furthermore, we found a non-linear response of global GHG emissions as a function of the share of global agricultural lands occupied by organic farming. Thus, in a scenario where organic occupies only 20% of the world's agricultural area, global GHG emissions could be reduced by 70%. This result suggests the existence of an optimal development of organic farming minimizing agricultural GHG emissions. Furthermore, our results allow us to identify practices in organic farming (such as systemic use of cover crops) that would improve the effects of organic farming on GHG emissions. The approach used in this dissertation is a methodological basis that will allow the analysis of other scenarios including a greater diversity of practices, shedding light on the possibilities for producers and public decision makers to reduce GHG emissions in agriculture
A Global Meta-Analysis About Organic Vs Conventional Livestock Production
Livestock plays a key role in organic farming system to close nutrient cycles. Nevertheless, differences between organic and conventional livestock production have received little attention in the literature. Here, we provide a first quantification of differences in animal production and feed use efficiency between organic and conventional farming at the global scale using a meta-analytic approach. We focused on dairy cattle, pigs, poultry layers and broilers as the most represented species. We found (i) a 14% lower productivity for organic dairy cattle, (ii) an 11% and 89% lower feed use efficiency respectively for organic dairy cattle and poultry broilers, (iii) and a lower competition between feed and food use for organic cattle dairy. These results are key to accurately model global organic systems and to assess their potential contribution to global food security