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Modélisation des bilans de carbone, d’eau et de minéraux des écosystèmes forestiers

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Modélisation des bilans de carbone, d’eau et de minéraux des écosystèmes forestiers. Nicolas Delpierre Ecophysiologie végétale, L.E.S.E. Université Paris Sud. MODF, 6 janvier 2014. Plan du cours. 1) Modèles mécanistes : définition et intérêt

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Presentation Transcript
mod lisation des bilans de carbone d eau et de min raux des cosyst mes forestiers
Modélisation des bilans de carbone, d’eau et de minéraux des écosystèmes forestiers

Nicolas Delpierre

Ecophysiologie végétale, L.E.S.E.

Université Paris Sud

MODF, 6 janvier 2014

slide2

Plan du cours

  • 1) Modèles mécanistes : définition et intérêt
  • 2) Un modèle de fonctionnement des forêts : CASTANEA
    • module de photosynthèse
    • processus respiratoires
    • bilan d’eau du sol
    • croissance et allocation du carbone
    • évaluation du modèle
  • 3) Utilisation d’un modèle mécaniste pour répondre à
  • une question scientifique
    • Influence du climat et des processus biologiques sur la photosynthèse?
    • Influence de la sylviculture sur la production de bois ?
  • 4) Un modèle vivant : les développements en cours
slide3

Differentkinds of models

Empirical models

statistical

phenomenological

Mechanistic / deterministic models

based on the representation of (known and described) biological / physical processes

Theoretical models

generic, simple

slide4

Mechanisticmodels

  • Deterministicmodels are concernedwithmechanism and canlead to an understanding of the ithlevelthatisbased on component processesat the (i-1)thlevel.
  • The mechanisticmodeller breaks the system down into components and assignsprocesses and properties to these components (« hard science », reductionnistapproach).
  • A mechanistic model at a certain hierarchicallevelis far more complexthan an empirical model. It willgenerally fit the data at the ithlevellesswell [than an empirical model]. However, its content is far richer.

Thornley & Johnson, 1990 (Plant and CropModelling)

slide5

Modèles

  • (mécanistes de fonctionnement)
  • synthèse des connaissances
  • test d’hypothèses
slide6

Modèles

(mécanistes de fonctionnement)

Model

Formulating

equations

parameterisation

parameterisation

Evaluation

Knowledge of processes

and pre-existingmodels

data

Simulations

observations

Hypotheses

slide7

Modèles

(mécanistes de fonctionnement)

Model

Formulating

equations

parameterisation

parameterisation

Evaluation

Knowledge of processes

and pre-existingmodels

data

Simulations

observations

New hypotheses

slide8

Modèles

  • (mécanistes de fonctionnement)
  • synthèse des connaissances
  • test d’hypothèses
  • Valeur ajoutée
  • Compréhension du fonctionnement intégré
  • Quantification de l’importance des processus élémentaires
slide9

CASTANEA

Modèle mécaniste du fonctionnement des forêts (C, H2O, N)

  • échanges C, H2O et croissance des peuplements forestiers (équiennes, arbre moyen)
  • Hêtre, Chêne sessile, Pin sylvestre, Pin maritime, Epicéa, Chêne vert
slide10

Globe

Espace

Région

Gestion Sylvicole

Massif forestier - paysage

Bilan carbone et eau du sol

Couvert - Ecosystème

Individu - Arbre

Allocation – Mortalité

Organe

Processus

Interception pluie et rayonnement

Échanges gazeux

heure

journée

année

décennie

Temps

slide11

CASTANEA

Forçages, processus, sorties

Variables de forçage

1. Interception rayonnement

2. Assimilation du couvert

3. Transpiration

4. Respiration autotrophe

5. Interception nette

Rayonnement

Températures

Précipitations

Humidité de l’air

Vitesse vent

horaire

Caractéristiques du système

6. Bilan hydrique

7. Allocation du carbone

8. Respiration hétérotrophe

journalier

slide12

CASTANEA

(1) module mécaniste de

photosynthèse

Farquhar et al. (1980)

Ball et al. (1987)

slide14

Modélisation de l’assimilation foliaire

Equation d’offre en CO2

Ca

atmosphère

épiderme

mésophylle

Ci

Cycle

Calvin - Benson

SUCRES

slide15

Modélisation de l’assimilation foliaire

Modèle de conductance stomatique

Ball, Woodrow & Berry (1987)

slide18

Modélisation de l’assimilation foliaire

Modèle de Farquhar (1)

Photosynthèse limitée

par régénération RuBP

slide19

Modélisation de l’assimilation foliaire

Modèle de Farquhar (2)

Photosynthèse limitée

par carboxylation

slide20

Modélisation de l’assimilation foliaire

Modèle couplé conductance-assimilation

Ca

atmosphère

épiderme

« milieu intérieur »

Ci

RuBisCO

ATP

3-PG

ADP

RuBP

Cycle

Calvin - Benson

ADP, Pi

1,3-bisPG

NADPH

ATP

G-3P

NADP+

Pi

« sucres »

slide21

Modélisation de l’assimilation foliaire

Modèle de Farquhar

ARuBP

Acarb

slide22

Modélisation de l’assimilation foliaire

Couplage BWB-Farquhar

Résolution analytique proposée par Baldocchi, 1994 :

slide23

Intégration échelle du couvert

N massique

(gN/gMS)

LMA

(gDM/m² feuilles)

N surfacique

(gN/m² feuilles)

LAI cumulé (m² feuilles / m² sol)

slide24

Intégration échelle du couvert

PAR (µmol/m²/s)

LAI cumulé (m² feuilles / m² sol)

slide25

CASTANEA

(2) processus respiratoires

Penning de Vries, Thornley, Cannell…

slide26

Main respiratory costs

Nitrate reduction

N fixation

N (+ ions) uptake

Cell ion gradient / conc

Phloem loading

Protein synthesis

Protein maintenance

slide27

Modélisation de la respiration autotrophe

Paradigme : découplage entretien / croissance

Modèle de Ryan, 1990 :

Coefficient

Azote

gC/gN/s

Teneur en

Azote

gN/m²

Coeff. d’augmentation de Rf

pour une augmentation de T

de 10 degrés

Respiration

gC/m²/s

Respiration

gC/m²/j

Croissance de l’organe

gC/m²/j

Coût de construction

gC/gC

slide28

Respiration autotrophe

Effet de la teneur en azote des organes

Reich et al., 2008

slide29

Respiration

hétérotrophe

Parton, 1984

Le Dantec, 2000

slide30

CASTANEA

(3) bilan d’eau du sol

Penman, Monteith

slide31

CASTANEA

model

CO2

Water vapour

Solar radiation

Precipitations

temperature

GPP

Canopy

evaporation

Transpiration

Radiation interception

Global PAR

Canopy

interception

Photosynthesis

Stomatal Cond.

Throughfall

Soil

evaporation

Stem flow

Litter

Surface

Root

zone

drainage

Dufrêne et al., 2005

slide32

Bilan hydrique

modélisation des flux d’eau

slide33

PAR

LMA

Modélisation du bilan carboné

Couplage flux C – H2O

Bilan C foliaire

Bilan C couvert

(multi-couche)

Bilan H20 couvert

Bilan C-H2O

écosystème

Azote foliaire

Nsurf= Nmass*LMA

Assimilation C3

A=f(Nsurf,T,PAR)

Conductance sto.

gc= f(A,RH)

Respi. foliaire

Rf= f(Nsurf,T)

EPsol(Penman)

Croissance

Csol = f(T, Hv, qlté & qté litière)

ETR

Penman

Monteith

Eau du sol

double-bucket

gcanopy

slide34

CASTANEA

(4) Croissance, allocation du carbone

slide35

Feuilles

Nombre et Surface => LAI

Masse => LMA

Branches

Tronc

Réserves

Grosses et fines racines

Allocation du carbone

Carbone disponible= ΔB

slide36

Phénologie et Croissance des Feuilles :

Forêt caducifoliée tempérée sur une année

Allocation des Assimillats et Croissance

des Organes sur une année

LAI (m2 m-2): Leaf Area Index (Indice Foliaire)

LMA (gdm m-2): Leaf Mass per Area (Masse Surfacique Foliaire)

La Phénologie et l’Allocation dépendent (i) du type de végétation (équations)

et (ii) de l’espèce (paramétrisation)

slide37

CASTANEA

Schéma d’allocation des assimilats

Carbone disponible = Photosynthèse – Respiration autotrophe

Selon le niveau des réserves au printemps

Selon le niveau des réserves et des racines fines

Coefficients d’allocation

Coefficients d’allocation

Réserves

Allocation au bois

Allocation aux réserves

Allocation aux réserves

Feuilles

Allocation aux racines fines

Allocation aux racines fines

Respiration d’entretien

Période de croissance du bois

Remplissage des réserves

Hiver

Printemps

Été Automne

slide39

CASTANEA

Modelling the C balance of European forests

Deciduous forests

Soroe

Hainich (Temperate Beech)

Hesse

Coniferous forests

Hyytiälä

(Boreal Pine)

Tharandt

(Temperate Spruce)

Evergreen Bleaves

Puéchabon

(Mediterranean Q. ilex)

slide40

Model validation across time scales

daily timescale

2000

2000

2001

2001

2002

2002

2003

2003

2004

2004

2005

2005

2006

2006

2007

2007

Hyytiälä

(Pinus)

R²=0.92

bias= +0.11

Tharandt

(Picea)

R²=0.91

bias= +0.10

Hainich

(Fagus)

R²=0.95

bias= -0.08

Puéchabon

(Q. ilex)

R²=0.74

bias= +0.21

slide41

Model validation across time scales

annual timescale

Model validated

Model challenged

FIHyy RMSE=13, r²=0.82

DETha RMSE=66, r²=0.51

FRPue RMSE=59, r²=0.82

  • CASTANEA reproduces

36% - 82% of C flux interannual variance

slide42

Comparaison

des mesures et des simulations de croissance du bois aérien

slide43

Répondre à une question scientifique à l’aide d’un modèle mécaniste.

Quelles influences respectives

du climat et des facteurs biologiques

dans la variabilité interannuelle de la photosynthèse ?

slide44

Terrestrial vegetation modulates

atmospheric [CO2]

Ocean

30%

Atmosph.

40%

Vegetation

30%

  • Vegetation
  • 50% of the
  • continental uptake
  • Forests
  • 60% of vegetationuptake

IPCC WG1, 2013

slide45

CARBOEUROPE

Explaining Intersite variations of the C balance

Southern <52°N

Northern >52°N

What about interannual variations

???

GPP

(gC / m² / y)

R²=0.40

R²=0.80

Reco

(gC / m² / y)

R²=0.30

R²=0.70

NEP

(gC / m² / y)

R²<0.10

R²=0.20

adapted from

Reichstein et al., 2007

Temperature

Water balance

slide46

CARBOEUROPE

Explaining Interannual variations of the C balance

Southern <52°N

Northern >52°N

Significant

Relationships

5 sites over 25

GPP

(gC / m² / y)

Significant

Relationships

3 sites over 25

Reco

(gC / m² / y)

Significant

Relationships

4 sites over 25

NEP

(gC / m² / y)

Temperature

Water balance

slide47

Defining Flux IAV across time scales

GPP Tharandt (Picea abies) 2000-2007

slide48

Defining Flux IAV across time scales

Jan

Dec

Jul

Apr

Oct

Mean annual

pattern

GPP Tharandt (Picea abies) 2000-2007

slide49

Defining Flux IAV across time scales

GPP Tharandt (Picea abies) 2000-2007

slide50

Defining Flux IAV across time scales

GPP Tharandt (Picea abies) 2000-2007

slide51

Defining Flux IAV across time scales

GPP Tharandt (Picea abies) 2000-2007

slide52

Defining Flux IAV across time scales

integration

GPP Tharandt (Picea abies) 2000-2007

slide53

No effect

No effect

No effect

No effect

No effect

Conifers

slide54

Winter photosynthetic inhibition in evergreens

  • State variable characterising

the winter thermal acclimation

  • Progress rate

=f(Tmin(d),Tmoy(d-1))

  • Modulates Vcmax, Jmax, a

Pelkonen & Hari, 1980

Bergh et al., 1998

Makela et al., 2004

slide55

Constrained simulations

Single driver contribution to flux modulation

Hyytiälä, Boreal Pine

blue = « mean Rg » reference

grey = original flux (year 2000)

Day of Year

Proper Rg effect on GPP

Day of Year

Delpierre et al., 2012

slide56

Constrained simulations

Hyytiälä, Boreal Pine

2000

2002

2004

2006

Hyytiälä, Boreal Pine

2000

2002

2004

2006

8 years of daily

GPP anomalies

due to radiation

8 years of daily

GPP anomalies

due to Water Stress

slide57

OWT variance decomposition

Hyytiälä, Boreal Pine

2000

2002

2004

2006

Hyytiälä, Boreal Pine

2000

2002

2004

2006

d

w

m

s

y

>y

  • Orthonormal wavelet transform
  • (Haar basis)
  • calculate relative influences

of both drivers

Residual signals relative influences

slide58

Deconvolution across time scales

climate

biological

d

w

m

s

y

>y

Hyytiälä (Boreal Pine)

GPP

AccP

 decreasing influence of climate drivers at higher timescales

 Rglobal + LAI + drought control GPP annual IAV

Delpierre et al., 2012

slide59

Deconvolution across time scales

climate

biological

Hyytiälä (Boreal Pine)

GPP

LAI

Rglob

AccP

AccP

REW

 decreasing influence of climate drivers at higher timescales

 Rglobal + LAI + drought control GPP annual IAV

slide60

Deconvolution across time scales

climate

biological

Hyytiälä (Boreal Pine)

GPP

Biological

drivers

40%

Climate

drivers

60%

AccP

  • Significant contribution of biological drivers

to GPP-IAV modulation

slide61

GPP-IAV controls in conifers

(2000-2007)

Rglob

AccP

Tair

LAI

Biological

Climate

VPD

Bwood

REW

Csoil

AccP

45%

AccP

9%

Tharandt (Temperate Spruce)

GPP

Hyytiälä (Boreal Pine)

GPP

+4°C

+9°C

 Stronger influence ofthermal acclimationat the warmer site !!!

slide62

GPP-IAV controls in conifers

(2000-2007)

AccP

45%

AccP

9%

Tharandt (Temperate Spruce)

GPP

Hyytiälä (Boreal Pine)

GPP

+4°C

+9°C

Thermal acclimation AccP

AccP constraint +

AccP constraint +++

Jan

Jul

Nov

slide63

GPP-IAV controls in conifers

(2000-2007)

AccP

45%

AccP

9%

Tharandt (Temperate Spruce)

GPP

Hyytiälä (Boreal Pine)

GPP

+4°C

+9°C

Thermal acclimation AccP

AccP constraint +

AccP variations +++

AccP constraint +++

AccP variations +

Delpierre et al., 2012

Jan

Jul

Nov

slide64

Répondre à une question scientifique à l’aide d’un modèle mécaniste.

Quelle influence du régime de sylviculture

sur la production de bois (et la survie)?

slide65

CASTANEA : échelles de simulation

 CASTANEA simule le comportement d’un arbre moyen à l’échelle de la parcelle

 L’analyse de trajectoire de dépérissement / mortalité ne peut se faire qu’à l’échelle individuelle

Thèse Joannès Guillemot

slide66

CASTANEA : échelles de simulation

 CASTANEA simule le comportement d’un arbre moyen à l’échelle de la parcelle

 L’analyse de trajectoire de dépérissement / mortalité ne peut se faire qu’à l’échelle individuelle

  • Nouveau développement dans CASTANEA
  • 1ère étape : la simulation des trajectoires de croissance individuelle

Thèse Joannès Guillemot

slide68

Un modèle couplé

Empiricalmodels

Process – basedmodels

Averagedtree

Treecentered

Simulation of the flux, growth and range in a dynamic environnement

Simulation of the growth and management impact under the calibration environnement

  • Presentation of a new coupledapproach
  • Application: Management impact on forestfunctioningat large scale

Guillemot et al., 2013 FSPM

slide69

Un modèle couplé

Module de gestion forestière

Permet la simulation des croissances individuelles et de l’impact de différents scénarios sylvicoles sur ces croissances

Δg

Distribution de l’incrément en volume total dans les individus basée sur

la relation non-linéaire f(c)=Δg (Dhôte, 1999)

  • Relation ajustée pour que
  • ΣΔg  ΣΔv = ΔV annuel CASTANEA
  • Couplage CASTANEA – FMM

c

Guillemot et al., 2013 FSPM

slide70

Un modèle couplé

Guillemot et al., submitted

slide71

Un modèle couplé

Control treatment

Thinningtreatments

Comparison of 4 thinningintensitytreatments

Revolution of 150 years

slide72

The impact of thinning on productivity

depends on soil water stress

Guillemot et al., submitted

slide73

Un modèle « vivant »

CASTANEA, les développements en cours…

slide74

Modélisation du fonctionnement à long terme

des écosystèmes forestiers

Feuilles

C

Prec

Rg

T

HR

Modélisation des effets de l’âge sur la productivité des écosystèmes forestiers

CO2

  • Déclin de la productivité ligneuse
  • avec l’âge
  • Accroissement du flux respiratoire
  • allocation des ressources
  • à la reproductionì
  • Limitation hydraulique
  • Réduction de la disponibilité
  • en nutriments (N)

Cond. Stom.

Proportion

photoassimilats

allouée au bois

î

C réserves

Bois

C

Quantité

photoassimilats

î

Grosses Racines

Litière

C

C

Surface

Fines Racines

C

C

Profond

C

slide75

Modélisation du fonctionnement à long terme

des écosystèmes forestiers

Accroissement de l’investissement vers la repro avec l’âge

Genet et al., 2010

slide76

Modélisation du fonctionnement à long terme

des écosystèmes forestiers

Prec

Rg

T

HR

Modélisation du cycle de l’azote au sein d’un modèle de fonctionnement forestier

CO2

  • N limitant, contexte dépôts azotés
  • Processus à modéliser
  • Minéralisation matière organique du sol
  • Prélèvement azoté (racines, canopée)
  • Gestion des réserves azotées
  • Allocation couplée C-N

N2O NO N2

NH3

Cond. Stom.

Feuilles

C

C

C

C

N

N

N

N

N réserves

C réserves

Bois

Micro

organismes

Grosses Racines

Litière

C

N

Fines Racines

Surface

C

N

Profond

NH4+ →→ NO3-

C

N

N minéral