IRS2 TEAM:Alfredo Rodríguez(1),  Ignacio  J. Lorite(3), Fulu Tao(4), Nina Pirttioja(5),  Stefan Fronzek(5), Taru Palosuo(4), Timothy R. Carter(5), Marco Bindi(2), Jukka G Höhn(4), Kurt Christian Kersebaum(6), Miroslav Trnka(7,8),Holger Hoffmann(9), Piotr Baranowski(10),  Samuel Buis(11),  Davide Cammarano(12), Yi Chen(13,4), Paola Deligios(14), Petr Hlavinka(7,8), Frantisek Jurecka(7,8),  Jaromir Krzyszczak(10),  Marcos Lana(6), Julien Minet(15), Manuel Montesino(16),  Claas Nendel(6),  John Porter(16),  Jaime Recio(1), Françoise Ruget(11), Alberto Sanz(1), Zacharias Steinmetz(17,18), Pierre Stratonovitch(19), Iwan Supit(20), Domenico Ventrella(21), Allard de Wit(20) and Reimund P. Rötter(4).An ensemble of projections of wheat adaptation to climate change in europe analyzed with impact response surfaces . International Crop Modelling Symposiu

Baranowski, P.

Bindi, M.

Buis, S.

Cammarano, D.

Carter, T. R.

de Wit, A.

Deligios, P.

Ferrise, R.

Fronzek, S.

Havlinka, P.

Hoffmann, H.

Höhn, J. G.

Kersebaum, K. C.

Lorite, I. J.

Minet, Julien

Montesino, M.

Palosuo, T.

Pirttioja, N.

Porter, J.

Recio, J.

Rodríguez, A.

Ruget, F.

Ruiz-Ramos, M.

Rötter, R. P. And

Sanz, A.

Steinmetz, Z.

Stratonovitch, P.

Supit, I.

Tao, F.

Trnka, M.

Ventrella, D.

Ruiz-Ramos, Margarita

Ferrise, Roberto

Rodriguez, A.

Lorite, Ignacio J.

Carter, Timothy R.

Höhn, Jukka G.

Buis, Samuel

Minet, J.

Ruget, Francoise

Sanz, A

De Wit, A.

Rotter, R. P.

Archive Ouverte en Sciences de l'Information et de la Communication

International Crop Modelling Symposium    15‐17 March 2016, Berlin 
 
131 
 
An ensemble of projections of wheat adaptation to climate change in 
europe analyzed with impact response surfaces 
M. Ruiz­Ramos
1
 – R. Ferrise
2
 – A. Rodríguez
1
 – I. J. Lorite
3
 – F. Tao
4
 – N.Pirttioja
5
 – 
S. Fronzek
5
 – T. Palosuo
4
 – T. R. Carter
5
 – M. Bindi
2
 – J. G Höhn
4
 – K. C. Kersebaum
6
 – 
M. Trnka
7, 8
 – H. Hoffmann
9
 – P. Baranowski
10
 – S. Buis
11
 – D. Cammarano
12
 – 
P. Deligios
13
 – P. Havlinka
7,8
 – J. Minet
14
 – M. Montesino
15
 – J. Porter
15
 – J. Recio
1
 – 
F. Ruget
11
 – A. Sanz
1
 – Z. Steinmetz
16
 – P. Stratonovitch
17
 – I. Supit
18
 – D. Ventrella
19
, 
A. de Wit
16
, R. P. Rötter
4
.  
1  Universidad Politecnica de Madrid, ETSIAgrónomos, 28040 Madrid, Spain, margarita.ruiz.ramos@upm.es 
2  University of Florence, 50144 Florence, Italy 
3  IFAPA ‐ Junta de Andalucia, 14004 Córdoba, Spain 
4  Environmental Impacts Group, Natural Resources Institute (Luke), 01301 Vantaa, Finland 
5  Finnish Environment Institute (SYKE), 00250 Helsinki, Finland 
6  Leibniz Centre for Agricultural Landscape Research (ZALF), 15374 Müncheberg, Germany 
7  Institute of Agrosystems and Bioclimatology, Mendel University in Brno, Brno 613 00, Czech Republic 
8  Global Change Research Centre AS CR, 603 00 Brno, Czech Republic 
9  INRES, University of Bonn, 53115 Bonn, Germany 
10 Institute of Agrophysics Polish Academy of Sciences, Lublin, Poland 
11 INRA, UMR 1114 EMMAH, F‐84914 Avignon, France 
12  James Hutton Institute, Invergowrie, Dundee, DD2 5DA, Scotland
13 University of Sassari, 07100 Sassari, Italy 
14 Université de Liège, 4000 Liège, Belgium 
15 University of Copenhagen, 2630 Taastrup, Denmark 
16 RIFCON GmbH, 69493 Hirschberg, Germany 
17 Rothamsted Research, Harpenden, Herts, AL5 2JQ, UK 
18 Wageningen University, 6700AA Wageningen, The Netherlands 
19 Consiglio per la ricerca in agricoltura e l’analisi dell’economia agraria (CREA‐SCA), 70125 Bari, Italy 
Introduction  
Adaptation of crops  to climate change  (CC)  requires  reliable climate projections with 
low uncertainty  at  regional  level. When  these  are  not  available,  approaches  can  be 
used to manage the uncertainties  involved, e.g. by exploring the potential changes  in 
climate and their impacts. Here we use an ensemble of crop models applied to rainfed 
winter wheat at Lleida  (NE Spain) and analyze  the  results by constructing  impact  re‐
sponse surfaces (IRSs).  
Materials and Methods  
The methodology is adapted from Pirttioja et al., (2015). The modelling experiment is a 
sensitivity analysis of an ensemble of crop models to changes in baseline (1981‐2010) 
temperature  (T)  and  precipitation  (P),  perturbed with  a  delta  change  approach  and 
with changes in the seasonal patterns. Three levels of CO2 are simulated, representing 
conditions until 2050. Two actual soil profiles of  the Lleida site are considered. Crop 
models were calibrated with field data (Abeledo et al., 2008; Gabrielle et al., 2006). A 
pilot  simulation  stage  conducted  with  the  models  DSSAT4.5  and  SiriusQuality  v.2 
International Crop Modelling Symposium    15‐17 March 2016, Berlin 
 
132 
 
served as basis for selecting the adaptation options to be simulated by the whole en‐
semble of crop models (18 members and 11 models). 
Results and Discussion  
The specific adaptation options (Table 1) were  identified based on the outcome from 
preliminary simulations. A total of 54 adaptation combinations were defined resulting 
in more than 450.000 runs per crop model. 
Table 1. Adaptation options to be simulated by the ensemble of crop models. 
Options  Vernalisation  Cycle length*  Sowing date  Irrigation 
  Yes  +10 %  15 days earlier  40 mm at flowering 
  No  ‐10 %  30 days later  Full irrigation 
Number of options  1+baseline= 2  2+ baseline= 3  2+ baseline= 3  2+baseline= 3 
*Maintaining pre‐post‐anthesis ratio 
Maximum RMSE for calibrated variables was set at 20 %. The models were then con‐
sidered trustworthy for reproducing crop development and growth and were used for 
constructing  IRSs. One example of preliminary results are presented  in Figure 1, that 
shows how yield is affected by changes in T, P and CO2 and that adaptation strategies 
may help to reduce detrimental effects of CC. 
 
Figure 1. IRSs for wheat yield in Lleida (kg/ha) built with SiriusQuality v.2 for a) baseline CO2, cultivar and 
management, b) 447 ppm of CO2 and 1‐month delay in sowing date, and c) as b) but for 522 ppm of CO2 
Conclusions  
Our study exemplifies the challenge of conducting adaptation under highly uncertain 
future conditions, attributable here to the high natural climate variability, the complex 
topography, the water‐limited environment and the limited set of available field data. 
Acknowledgements  
Work was supported by MACSUR–, FACCE JPI, and by MULCLIVAR, from MINECO (CGL2012‐38923‐C02‐02). 
References  
Abeledo, L.G., R. Savin and G.A. Slafer (2008). European Journal of Agronomy 28:541‐550. 
Cartelle, J., A. Pedró, R. Savin, G.A. Slafer (2006) European Journal of Agronomy 25:365‐371. 
Pirttioja, N., T.R. Carter, S. Fronzek, et al., (2015). Climate Research, in press. 


English

An ensemble of projections of wheat adaptation to climate change in europe analyzed with impact response surfaces

An ensemble of projections of wheat adaptation to climate change in europe analyzed with impact response surfaces

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Archive Ouverte en Sciences de l'Information et de la Communication

HAL Descartes

ProdInra

Open Repository and Bibliography - Liège

Hal-Diderot