The MACSUR and AgMIP projects
Pierre Martre 10 March 2016
.02Séminaire « Recherche et adaptation au changement climatique »
10 et 11 mars 2016
P. Martre / MACSUR- AgMIP
Project started 1 June 2012 for 3 years
MACSUR2 starts 1 July 2015 for 2 years
.03Séminaire « Recherche et adaptation au changement climatique »
10 et 11 mars 2016
P. Martre / MACSUR- AgMIP
Vision
A network of ~ 200 scientists
• with an expertise to develop shared methodologies
• to assess the impact of climate change on European agriculture for food security with models
Its mission is to advance science on the modeling of agriculture under climate change to improve food security through interdisciplinary European collaboration
.04Séminaire « Recherche et adaptation au changement climatique »
10 et 11 mars 2016
P. Martre / MACSUR- AgMIP
Project structure
.05Séminaire « Recherche et adaptation au changement climatique »
10 et 11 mars 2016
P. Martre / MACSUR- AgMIP
Activities
• Model inter-comparison & improvement • Uncertainty and risk assessment • Capacity Building • Regional case studies • Impact assessment for Europe • Overall scenario development• Variability and extreme climatic events • Identifying sustainable opportunities to reduce yield gaps in Europe• Feeding livestock • Impact on ecosystem services and rural development • GHG mitigation from agriculture
.06Séminaire « Recherche et adaptation au changement climatique »
10 et 11 mars 2016
P. Martre / MACSUR- AgMIP
Agronomie Grignon(D. Makowski)
• Meta-model• Uncertainty (Bayesian approach)
AgroClim Avignon(M. Launay, D. Ripoche)STICS
• Model intercomparison (crop rotation)
EMMAH Avignon(F. Ruget, S. Buis)STICS
• Model intercomparison• Mdoel sensitivity to climate
factors• Data management• Region-specific adaptation
option
INRA contribution
LEPSE Montpellier(P. Martre)SiriusQuality
• Ideotype designUREP Clermon-Ferrand(G. Bellocchi)PaSim
• CC Vulnerability• Participatory model evaluation
AGIR Toulouse(J.E. Bergez, H. Ranayl, J. Constantin, S. Savary, D. Wallach)RECORD-STICS
• Upscaling methods• Training• Uncertainty (parametrization)
.07Séminaire « Recherche et adaptation au changement climatique »
10 et 11 mars 2016
P. Martre / MACSUR- AgMIP
Crop model climatesensitivity
a. median b. uncertainty
-2 0 2 4 6 8
-40
-20
020
40
(a) Finland, Mbaseline = 5155 kg/ha
Temperature change (°C)
Pre
cipi
tatio
n ch
ange
(%
)
-40 -30
-30 -20
-10
0
-90
-80
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
%
-2 0 2 4 6 8
-40
-20
020
40
(b) Finland, IQRbaseline = 1277 kg/ha
Temperature change (°C)
Pre
cipi
tatio
n ch
ange
(%
)
100 120
120
140
140
160
160
180
180
60
80
100
120
140
160
180
200
220
240
%
-2 0 2 4 6 8
-40
-20
020
40
(c) Germany, Mbaseline = 7995 kg/ha
Temperature change (°C)
Pre
cipi
tatio
n ch
ange
(%
)
-50 -40 -30 -20 -10
0
-2 0 2 4 6 8
-40
-20
020
40
(d) Germany, IQRbaseline = 1341 kg/ha
Temperature change (°C)
Pre
cipi
tatio
n ch
ange
(%
)
100 120
120
140 160
160
180
180
200
200
220
-2 0 2 4 6 8
-40
-20
020
40
(e) Spain, Mbaseline = 4005 kg/ha
Temperature change (°C)P
reci
pita
tion
chan
ge (
%)
-50 -40 -30
-20 -10
0 10
20
30
-2 0 2 4 6 8
-40
-20
020
40
(f) Spain, IQRbaseline = 2165 kg/ha
Temperature change (°C)
Pre
cipi
tatio
n ch
ange
(%
)
60
80
80
100
100
120
.08Séminaire « Recherche et adaptation au changement climatique »
10 et 11 mars 2016
P. Martre / MACSUR- AgMIP
.09Séminaire « Recherche et adaptation au changement climatique »
10 et 11 mars 2016
P. Martre / MACSUR- AgMIP
.010Séminaire « Recherche et adaptation au changement climatique »
10 et 11 mars 2016
P. Martre / MACSUR- AgMIP
Goals
• To improve the characterization of risk of hunger and world food security due to climate change,
• To enhance adaptation capacity in both developing and developedcountries.
Led by Cynthia Rosenzweig, James W. Jones, Jerry Hatfield & John Antle
www.agmip.org
.011Séminaire « Recherche et adaptation au changement climatique »
10 et 11 mars 2016
P. Martre / MACSUR- AgMIP
AgMIP Objectives
• Improve scientific and adaptive capacity of major agricultural regions in developing and developed world
• Collaborate with regional experts in agronomy, economics, and climate to build strong basis for applied simulations addressing key regional questions
• Develop framework to identify and prioritize regional adaptation strategies
• Incorporate crop and agricultural trade model improvements in coordinated assessment of future climate conditions
• Include multiple models, scenarios, locations, crops and participants to explore uncertainty and the impact of methodological choices
• Understand roles of land use and mitigation
• Link to key on-going efforts (CGIAR/ESSP, CCAFS, Global Futures, MOSAICC, IPCC AR5, MACSUR…)
.012Séminaire « Recherche et adaptation au changement climatique »
10 et 11 mars 2016
P. Martre / MACSUR- AgMIP
AgMIP elements and linkages
Rosenzweig C, et al. (2013) Agric. For. Meteorol.
INRA
.013Séminaire « Recherche et adaptation au changement climatique »
10 et 11 mars 2016
P. Martre / MACSUR- AgMIP
Agronomie Grignon(D. Makowski)
• Meta-model• Uncertainty (Bayesian approach)
AgroClim Avignon(D. Ripoche) STICSWheat and maize projectIT (data management)
EMMAH Avignon(F. Ruget, S. Buis)STICS
• ET (maize) project• Rice project• C3MP
INRA contribution
LEPSE Montpellier(P. Martre)SiriusQuality
• Wheat Project
URP3F Lusignan(J.L. Durand)
• Maize project
AGIR Toulouse(H. Raynal, J. Constantin, D. Wallach)RECORD-STICS
• Upscaling methods• Training• Uncertainty (parametrization)
DS Environnement(J.S Soussana)
• Pasture and Livestock project
.014Séminaire « Recherche et adaptation au changement climatique »
10 et 11 mars 2016
P. Martre / MACSUR- AgMIP
The AgMIP Crop Pilot Studies
.015Séminaire « Recherche et adaptation au changement climatique »
10 et 11 mars 2016
P. Martre / MACSUR- AgMIP
Objectifs des projets pilotes par espèce
• Constituer une communauté scientifique internationale pour confronter les approches.
• Comparer les résultats.• Avec un objectif commun: réponse à l’eau, CO2, température, et azote.• Dans le cadre de protocoles de simulation identiques avec le plus grand nombre de modèles possibles.
• Explorer les incertitudes : d’où viennent les différences ?• Ordre de grandeur.• Dépendance des lieux, des cultures.• Rôle des types de modèles.• Entrées ? Equations ? Paramètres ? Données ?
• Constituer des outils faits d’ensembles de modèles.• Combien ? • Comment les utiliser ? (moyennes ? Méta-modèles ?)
• Améliorer les modèles.• Nouvelles équations (ex: réponses à la T).• Informatique pour les relier entre eux (format des entrées sorties).• Mieux identifier les paramètres.
.016Séminaire « Recherche et adaptation au changement climatique »
10 et 11 mars 2016
P. Martre / MACSUR- AgMIP
Crop model intercomparison pilot studies
• Wheat (27 models), Maize (18), and Rice (14) Pilots underway• Pilots under development for sugarcane, millet/sorghum, soybean, groundnut, and potato
.017Séminaire « Recherche et adaptation au changement climatique »
10 et 11 mars 2016
P. Martre / MACSUR- AgMIP
1st run: “low information” Daily weather data Soil texture Soil water and N initial conditions Crop management (sowing date, water and N) Cultivar (qualitative phenology information) Observed phenology (anthesis and maturity)
2nd run: “ful information”Measured in-season crop responses (biomass, LAI, N, …)Measured in-season soil soil water N contents
CALIBRATION PHASE OF THE MODEL
RECOMMANDATION TO LIMIT CALIBRATION TO CULTIVAR PARAMETERS
3rd run: sensitivity analysisAir temperature: -3°C, 0°C, +3°C, +6°C, and + 9°CAtmospheric [CO2] : 360, 540, 720 ppm +/- 50 % of N Fertilizer +/- 20 % of available soil water +/- 10 days of sowing date
Simulation for 30 years of current climate and A2 scenario for mid-century
4th run: sensitivity to various CGMs cenarios
A2 scenario for mid-century downscaled from 16 CGMs
A shared protocol
.018Séminaire « Recherche et adaptation au changement climatique »
10 et 11 mars 2016
P. Martre / MACSUR- AgMIP
The largest ensembles of crop models to date
.019Séminaire « Recherche et adaptation au changement climatique »
10 et 11 mars 2016
P. Martre / MACSUR- AgMIP
Multi-model yield response to CO2and T changes
-120 -80 -40 0 40 80 120
0
0
0+3
+3
+3
+6
+6
+6
Temperature change (oC) Atmospheric CO2 concentration (ppm)
360
540
720
0+3+6
Simulated yield change (%)
Australia Asseng et al. 2013 Nature Clim Change
.020Séminaire « Recherche et adaptation au changement climatique »
10 et 11 mars 2016
P. Martre / MACSUR- AgMIP
Global impact of temperature on wheat
6% decline in global wheat production for each degree in global warming
.021Séminaire « Recherche et adaptation au changement climatique »
10 et 11 mars 2016
P. Martre / MACSUR- AgMIP
ACE-ACMO Harmoniozed data
.022Séminaire « Recherche et adaptation au changement climatique »
10 et 11 mars 2016
P. Martre / MACSUR- AgMIP
30 citations
27 citations
77 citations
252 citations
59 citations
.023Séminaire « Recherche et adaptation au changement climatique »
10 et 11 mars 2016
P. Martre / MACSUR- AgMIP
.024Séminaire « Recherche et adaptation au changement climatique »
10 et 11 mars 2016
P. Martre / MACSUR- AgMIP
Expert Working Group on crop modeling
Chair: S. AssengCo-chair: P. Martre, F. Ewert, S. Chapman
.025Séminaire « Recherche et adaptation au changement climatique »
10 et 11 mars 2016
P. Martre / MACSUR- AgMIP
.026Séminaire « Recherche et adaptation au changement climatique »
10 et 11 mars 2016
P. Martre / MACSUR- AgMIP