Thèse Résilience Climatique des Systèmes Agroforestiers Multi-Strates Approche Couplant On-Farm Experimentation et Méta-Modélisation H/F

Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Institut Agro Montpellier
École doctorale : GAIA - Biodiversité, Agriculture, Alimentation, Environnement, Terre, Eau
Laboratoire de recherche : ABSys - Agroécosystèmes Biodiversifiés
Direction de la thèse : Marie GOSME ORCID 0000000318489230
Début de la thèse : 2026-10-01
Date limite de candidature : 2026-05-07T23:59:59

L'agriculture doit répondre à de nombreux enjeux tels que la dégradation des sols, la réduction de l'usage des produits phytosanitaires et bien sûr l'adaptation au changement climatique qui implique une intensification des stress thermiques et hydriques (IPCC 2023). Ces modifications du climat altèrent dès aujourd'hui les rendements agricoles, la qualité des productions (Ollat et al. 2016), mettent en péril la rentabilité des entreprises agricoles (Touzard et al. 2022), et tout indique que ces effets corrélés au changement climatique augmenteront dans le futur. Les systèmes agroforestiers (associations d'arbres et de cultures et/ou élevage) font déjà partie des pratiques recommandées auprès des agriculteurs comme levier d'adaptation au changement climatique (Cardinael et al. 2021). Néanmoins, le nombre d'études portant sur l'impact de l'agroforesterie sur le microclimat et la résilience des cultures reste très limité. L'effet de la présence d'arbres sur le microclimat commence à être caractérisé dans des systèmes silvoarables (Kanzler et al. 2018), vitiforestiers (Grimaldi 2018) et silvopastoraux (Richards et al. 2024), mais toutes ces études ne concernent que des systèmes simples (deux strates) et aucune ne s'est encore intéressée à l'impact microclimatique des systèmes agroforestiers multistrates. Ces-derniers s'inspirent de la stratification des systèmes naturels et sont aujourd'hui principalement étudiés et utilisés pour leurs effets positifs sur la biodiversité. Bien que des études en climat tropical montrent en général des effets positifs sur leur résilience face au changement climatique, il n'existe aucune étude sur la résilience des systèmes multistrates en climat tempéré (Jacobi et al. 2025). Il serait donc intéressant d'explorer par suivi de parcelles et par modélisation l'effet de différentes combinaisons de leviers (choix des espèces d'arbres et de cultures à associer, organisation spatiale du système, conduite des arbres et des cultures) sur les interactions entre plantes des différentes strates et le microclimat. Cela permettrait d'apporter des informations utiles aux agriculteurs pour concevoir et gérer des systèmes agroforestiers multistrates de façon à garantir leur rentabilité tout en leur assurant une meilleure résilience face aux aléas climatiques. Ainsi, cette thèse explorera la résilience au changement climatique associée aux systèmes agroforestiers multistrates méditérennéens (ex. vignes-arbres-couverts pâturées, vignes-oliviers-plantes aromatiques, ou fruitiers-arbres-cultures maraichères) en s'intéressant particulièrement au microclimat au sein de ces systèmes.
La thèse testera quatre hypothèses :
1.La canopée des strates hautes offre de l'ombre le jour et masque la voûte céleste la nuit, créant un effet « tampon » face aux variations de températures, ce qui protège les strates basses contre les extrêmes de températures (canicules, gels printaniers...) ;
2.La complexité structurelle du système (nombre de strates, densité, diversité...) augmente l'efficacité de cette capacité « tampon » via la superposition de l'effet de chaque strate et la complémentarité temporelle liée aux différences phénologiques entre les différentes espèces ;
3.Les marges de manoeuvre pour s'adapter aux stress thermiques et hydriques augmentent en systèmes agroforestiers multistrates par rapport aux systèmes simples grâce à la possibilité d'une gestion dynamique du partage des ressources par exemple via les pratiques de taille et de fauche ;
4.La modélisation permet d'accompagner les acteurs dans leur transition via la création d'outils d'évaluation ex ante et d'optimisation pour la conception/gestion de leur système .
Afin de tester ces différentes hypothèses, cette thèse combinera une approche empirique in-situ (enquêtes de terrain et suivi de parcelles par On-Farm-Experimentation) avec une approche prédictive in-silico (modélisation et méta-modélisation).

L'agriculture doit répondre à de nombreux enjeux tels que la dégradation des sols, la réduction de l'usage des produits phytosanitaires et bien sûr l'adaptation au changement climatique. Au rythme actuel, la trajectoire suivie amène la France et ses voisins vers une augmentation de températures à plus de +4°C d'ici la fin du siècle, un scénario qui impliquerait notamment une augmentation de la fréquence, de l'intensité et de la durée des épisodes caniculaires ainsi qu'une intensification des stress hydriques, entre sécheresses sévères et inondations extrêmes (IPCC 2023). Ces modifications du climat altèrent dès aujourd'hui les rendements agricoles, la qualité des productions (Ollat et al. 2016), et mettent en péril la rentabilité des entreprises agricoles (Touzard et al. 2022), et tout indique que ces effets corrélés au changement climatique, augmenteront dans le futur. Les systèmes agroforestiers (associations d'arbres et de cultures et/ou élevage) font déjà partie des solutions fondées sur la nature pour l'atténuation et l'adaptation au changement climatique recommandées auprès des agriculteurs comme levier d'adaptation au changement climatique (Cardinael et al. 2021). Cependant, le nombre d'études portant sur l'impact de l'agroforesterie sur le microclimat et la résilience des cultures reste très limité. De récentes études ont caractérisé l'effet de la présence d'arbres sur le microclimat dans des systèmes agroforestiers simples (deux strates) silvoarables (Kanzler et al. 2018), vitiforestiers (Grimaldi 2018) et silvopastoraux (Richards et al. 2024). Cependant aucunes de ces études n'a considéré des systèmes agroforestiers multistrates alors même que ces systèmes tendent à se développer en zones tempérées (Jacobi et al. 2025). Ces-derniers s'inspirent de la stratification des systèmes naturels et sont aujourd'hui principalement étudiés et utilisés pour leurs effets positifs sur la biodiversité. Bien que des études en climat tropical montrent en général des effets positifs sur leur résilience face au changement climatique, il n'existe aucune étude sur la résilience des systèmes multistrates en climat tempéré (Jacobi et al. 2025). Ainsi, l'exploration par modélisation de différentes combinaisons de leviers (choix des espèces d'arbres et de cultures à associer, organisation spatiale du système, conduite des arbres et des cultures) sur les interactions entre plantes et le microclimat permettrait d'apporter des informations utiles aux agriculteurs pour concevoir et gérer des systèmes agroforestiers multistrates. En vue, la garantie de leur rentabilité tout en leur assurant une meilleure résilience face aux aléas climatiques. Ainsi, cette thèse explorera la résilience au changement climatique associée aux systèmes agroforestiers multistrates méditerranéens (ex. vignes-arbres-couverts pâturées, vignes-oliviers-plantes aromatiques, ou fruitiers-arbres-cultures maraichères) en s'intéressant particulièrement au microclimat au sein de ces systèmes.

L'objectif principal de cette thèse est d'évaluer et d'optimiser la résilience des systèmes agroforestiers multistrates méditerranéens face au changement climatique en se focalisant sur le microclimat au sein des parcelles. Son originalité repose sur deux piliers majeurs : d'une part son objet d'étude, à savoir les systèmes agroforestiers multi-strates méditerranéens ; d'autre part les méthodologies mises en oeuvre, combinant un recueil de données empiriques issues de l'On-Farm Experiment (Lacoste et al. 2025) et des méthodes de méta-modélisation (Colbach et al. 2021).

La thèse combinera une approche empirique in-situ avec une approche prédictive in-silico au travers des étapes suivantes :
(1)conceptualisation de la notion de groupe (de systèmes agroforestiers multistrates) de sensibilité au changement climatique : en se basant sur les traits écophysiologiques (e.g. besoins en lumière, sensibilité aux pics thermiques estivaux et aux gels tardifs, vulnérabilité au stress hydrique) et phénologiques (périodes critiques de sensibilité aux stress au cours du développement des plantes) des espèces associées, on cherchera à classifier les systèmes agricoles selon des profils de sensibilités aux aléas climatiques ;
(2)collecte de données qualitatives (via des enquêtes et la définition d'indicateurs de perception de la résilience) et quantitatives (via des suivis par capteurs : microclimatiques et optiques pour suivre la croissance des plantes) sur un réseau de suivi participatif (On-Farm Experiment). Les variables suivies comprendront : (i) paramètres de conception et de gestion : complexité structurelle, diversité végétale, porosité de la canopée, pratiques de fertilisation, irrigation, taille, enherbement, fauche, etc.), (ii) variables microclimatiques : températures (air, sol, à différents niveaux), humidité relative, DPV, rayonnement, vent, (iii) Variables morphologiques et phénologiques : dynamiques de croissance et de développement des différentes strates végétales, (iv) indicateurs de stress hydrique et caractérisation des milieux et ressources : teneur en eau du sol (différentes profondeurs), indices de végétation, transpiration, évaluation de la santé des sols, (v) Indicateurs de « performance » agronomique : rendement, production de biomasse, sols, biodiversité, et évaluation de la résilience globale du système agroforestier ;
(3)développement d'un méta-modèle : un algorithme d'apprentissage, entraîné sur les sorties du modèle mécaniste Hi-sAFe, permettra d'explorer une grande diversité de configurations possibles (scénarios de conception/gestion des systèmes et scénarios climatiques) et de générer pour ces systèmes des enveloppes de prédiction tenant compte des incertitudes ;
(4)confrontation des résultats de modélisation avec les données issues du terrain et l'expertise des agriculteurs afin d'évaluer la pertinence des marges de manoeuvre identifiées et de discuter des freins opérationnels de ces systèmes hyper-diversifiés.

Le calendrier prévisionnel est le suivant (livrables en gras) :
Année 1 : Revue bibliographique et préparation d'un article de revue (Publication 1 ci-dessous); Caractérisation et classification des systèmes selon leur sensibilité aux aléas étudiés ; Enquêtes qualitatives sur les stratégies d'adaptation empiriques des agriculteurs face aux aléas étudiés ; Instrumentation des parcelles ; Préparation du travail d'apprentissage (choix méthodologiques, choix des associations d'espèces représentatives des différents « groupes de sensibilités ») ; Génération des simulations mécanistes.
Année 2 : Préparation d'un manuscrit sur la classification des systèmes (P2). ; Analyse des données terrain de l'Année 1 ; Poursuite de la collecte de données sur le réseau ; Entraînement du méta-modèle statistique permettant l'exploration rapide de scénarios climatiques ; Préparation d'un manuscrit sur l'utilisation de la méta-modélisation (P3).
Année 3 : Consolidation des données terrain des années 1 et 2 et analyse finale ; Préparation d'un manuscrit sur les résultats expérimentaux (P4); Restitution des enveloppes de prédiction générées par le méta-modèle lors d'ateliers types focus groups avec les agriculteurs du réseau ; Confrontation des résultats et évaluation de la pertinence opérationnelle des stratégies simulées. Rédaction du manuscrit de thèse.